PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV
2.3. Tình hình tiêu thụ sản phẩm của Công ty những năm qua
2.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
2.4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá ( EFA)
Kiểm định độ tin cậy thang đo nhóm biến phụ thuộc
Bảng 2.13 Kiểm định độ thang đo của biến phụ thuộc
Biến quan sát Trung
bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến – tổng
Hệ số
Cronbach’s alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha của thang đo “ Hiệu quả hoạt động bán hàng”= 0,748 Quý khách hài lòng với chất lượng sản
phẩm và hoạt động bán hàng của công ty.
6,5680 3,522 ,542 ,694
Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm
của công ty. 6,0640 2,835 ,603 ,629
Quý khách sẽ giới thiệu người thân và
bạn bè mua sản phẩm của công ty 6,4560 3,524 ,582 ,654
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả, phụ lục B/1.2) Giá trị báo cáo hệ số tin cậy toàn bộ ( Cronbach Alpha) của hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,748 lớn hơn 0,7 (Thang đo lường tốt).Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều đạt hơn giá trị 0,3. Trong đó, biến “Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty” có giá trị tương quan biến tổng lớn nhất với giá trị là 0,603, và biến “Quý khách hài lòng với chất lượng sản phẩm và hoạt động bán hàng của công ty” có giá trị tương quan biến tổng thấp nhất là 0,542.
2.4.2.2.Phân tích nhân tố khám phá ( EFA)
hơn hoặc bằng 0,5 sẽ được chấp nhận (Hair & ctg, 1998; Holmes - Smith, 2001). Thực hiện 2 phép phân tích nhân tố cho 21 biến độc lập. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Bảng 2.14 Kiểm định hệ số KMO cho các biến độc lập
Chỉ số KMO 0,707
Kiểm định Bartlett
Thống kê chi- bình phương 1136,034
Bậc tự dọ 231
Mức ý nghĩa (Sig.) ,000
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả, phụ lục B/2.1) Kết quả cho thấy giá trị KMO = 0.707 > 0.5 và kiểm định mức ý nghĩa < 0.05, (bác bỏ giả thiếtH ), kết quả này cho thấy dữ liệu nghiên cứu đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố EFA.
Tiêu chuẩn để chọn biến cho nhân tố phải đảm bảo:
Hệ số trích phương sai tổng thể các biến (Commuanality) > 0.50.
Hệ số tải > 0.5. Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn.
Thứ nhất là tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố không đủ điều kiện lần lượt được loại bỏ dựa trên lý thuyết và thực tế, nhằm xác định cấu trúc cuối cùng của thang đo. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Thứ hai là tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Kết quả phân tích EFA của các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động bán hàng
được thể hiện ở bảng sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.15 Phân tích nhân tố biến độc lập
Nội dung Hệ số tải các nhân tố thành phần
1 2 3 4 5
Nhân viên hiểu rõ và quan tâm đến
khách hàng ,848
Nhân viên bán hàng am hiểu đầy đủ
thông tin về sản phẩm ,847
Nhân viên bán hàng nhiệt tình, lịch sự ,828 Nhân viên giải đáp nhiệt tình thắc mắc
của khách hàng ,792
Nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn. ,800 Sẵn sàn lắng nghe và giải đáp thắc mắc
của khách hàng ,776
Hình thức thể hiện của các chương trình
quảng bá hấp dẫn và thu hút ,747
Hoạt động tuyên truyền, quảng bá, PR...
hiệu quả ,704
Mọi khiếu nại, phàn nàn của khách hàng
đều được giải quyết thỏa đáng. ,685
Giá cả phù hợp với nhiều đối tượng
khách hàng ,856
Giá cả phù hợp với chất lượng ,840
Giá cả phải chăng ,814
Giá bán thấp hơn so với các sản phẩm
cùng loại trên thị trường ,719
Sản phẩm đa dạng, nhiều chủng loại ,786
Sản phẩm có số lượng nhiều ,750
Sản phẩm luôn đáp ứng nhu cầu khi cần ,717
Sản phẩm có mẫu mã đẹp, ấn tượng ,679
Sản phẩm có chất lượng tốt ,673
Giờ mở cửa phù hợp ,853
Công ty nằm ở tuyết đường rộng rãi ,838
Nơi giữ xe thuận tiện ,759
Sản phẩm được trưng bày hơp lý, đẹp
mắt ,679
Eigenvalues 3,813 2,835 2,739 2,462 2,087
Phương sai trích tích lũy (%) 13,485 26,572 39,407 51,898 63,344
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quả phân tích cho thấy trong 22 biến được đưa vào phân tích EFA, tất cả các biến có hệ số tải nhân tố ( factor loading) lớn hơn 0,5 và Eigenvalue lớn hơn 1 nên được giữ lại mô hình.
Sau khi thực hiện phép xoay, các nhân tố có sự xáo trộn giữa các biến quan sát của các thành phần nên đặt lại tên cho các nhân tố mới như sau:
Bảng 2.16 Các nhân tố sau phép xoay nhân tố
Nhân tố Các nhân tố Các quan sát
NVBH Nhân viên bán hàng NVBH4, NVBH2, NVBH1, NVBH3
XT Hoạt động xúc tiến XT3, XT4, XT2, XT1, XT5
GC Giá cả GC3, GC1, GC2, GC4
SP Sản phẩm SP2, SP3, SP5, SP4, SP1
KPP Hệ thống kênh phân phối KPP3, KPP1, KPP4, KPP2
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả, phụ lục B/2.1) Nhân tố 1 gồm các biến NVBH4, NVBH2, NVBH1, NVBH3 đặt tên nhân tố là Nhân viên bán hàng X1.
Nhân tố 2 gồm các biến XT3, XT4, XT2, XT1, XT5 đặt tên nhân tố là Hoạt động xúc tiến X2
Nhân tố 3 gồm các biến GC3, GC1, GC2, GC4 đặt tên nhân tố làGiá cả X3.
Nhân tố 4 gồm các biến SP2, SP3, SP5, SP4, SP1 đặt tên nhân tố là Sản phẩm X4.
Nhân tố 5 gồm các biến KPP3, KPP1, KPP4, KPP2 đặt tên nhân tố này là Hệ thống kênh phân phối X5
b) Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Kiểm định KMO:
Bảng 2.17: Kiểm định hệ số KMO cho biến phụ thuộc
Chỉ số KMO 0,686
Kiểm định Bartlett
Thống kê chi – bình phương 84,779
Bậc tự do 3
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Trường Đại học Kinh tế Huế
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả, phụ lục B/2.2)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hệ số KMO bằng 0,686 lớn hơn 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05 phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 2.18 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc Kí
hiệu Nội dung
Hệ số tải nhân tố thành phần
1 HQ1 Quý khách hàng lòng với chất lượng sản phẩm và hoạt
động bán hàng của công ty. 0,836
HQ2 Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty. 0,819 HQ3 Quý khách sẽ giới thiệu người thân và bạn bè mua sản
phẩm của công ty 0,791
Eigenvalue 1,995
Tổng phương sai trích 66,487
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả, phụ lục B/ 2.2) Kết quả phân tích EFA đã cho ra nhân tố phụ thuộc có giá trị tổng phương sai trích = 66,487% > 50. Khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải thích 66,487% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tố lớn hơn 1. Vì vậy, việc phân tích nhân tố là phù hợp.