Marketing bán hàng - Phân tích dữ liệu 3

Báo cáo những thống kê chính  Means and Sig. value (p value) trong t-tests, ANOVA test  Correlation coefficients và p values trong kiểm định tương quan (correlation tests)  R square hoặc adjusted R square cho mô hình và hệ số hồi quy (Beta or B) và p value cho mỗi IV. Báo cáo những thống kê khác như hiện tượng đa cộng tuyến.  Số nhân tố, hệ số tải nhân tố và phần trăm phương sai  Số cụm và hệ số cụm trong phân tích cụm

pdf56 trang | Chia sẻ: nhung.12 | Lượt xem: 1083 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Marketing bán hàng - Phân tích dữ liệu 3, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 3 Nội dung  Phân tích nhân tố  Phân tích cụm  Viết báo cáo kết quả nghiên cứu Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau  Được sử dụng để tóm tắt và hiểu một số biến độc lập một cách đồng thời.  Được sử dụng khi không có biến nào được nhận dạng như là biến độc lập hay biến phụ thuộc.  Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau:  Phân tích nhân tố, để giảm và tóm tắt dữ liệu.  Phân tích cụm, để phân loại đối tượng. Phân tích nhân tố  Một kỹ thuật để tóm tắt thông tin mà thông tin này được chứa trong một lượng lớn các biến thành một số nhân tố nhỏ hơn.  Để đơn giản hóa thông tin  Không có sự khác biệt giữa X và Y (Biến độc lập và biến phụ thuộc), chúng được phân tích cùng với nhau Ứng dụng trong nghiên cứu Marketing  Phân khúc thị trường để nhận dạng biến nhóm khách hàng  Nghiên cứu sản phẩm: xác định phẩm chất của sản phẩm ảnh hưởng đến sự lựa chọn của khách hàng  Nghiên cứu quảng cáo: hiểu thói quen sử dụng phương tiện thông tin của thị trường mục tiêu  Nghiên cứu giá: nhận dạng những đặc điểm của khách hàng nhạy cảm về giá Mô hình phân tích nhân tố  Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + .+ AimFm + ViUi  Xi: biến đã được chuẩn hóa thứ I  Aij: Hệ số hồi quy bội của biến được chuẩn hóa I trên nhân tố chung j  F: nhân tố chung  Vi: Hệ số hồi quy được chuẩn hóa I trên nhân tố duy nhất I  Ui: Nhân tố duy nhất của biến I  m: Số nhân tố chung Mô hình nhân tố  Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung.  Fi = wi1x1 + wi2x2 + + wikxk  Fi: Ước lượng nhân tố thứ I  wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố  k: số biến Các bước phân tích nhân tố  Xác định vấn đề  Lập ma trận tương quan  Xác định số nhân tố  Giải thích nhân tố  Tính điểm nhân tố  Chọn nhân tố thay thế  Xác định mô hình phù hợp Xác định vấn đề  Xác định những lợi ích cơ bản mà khách hàng cần tìm khu mua kem đánh răng  Mẫu gồm 237 người được phỏng vấn theo thang đo 7 điểm (1: hoàn toàn không đồng ý đến 7: hoàn toàn đồng ý) theo các biến từ V1 đến V7 Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003) Xác định vấn đề  V1: Chống được sâu răng  V2: Tạo được hàm răng sáng  V3: Không làm nhiễm trùng nướu răng  V4: Tạo hơi thở thơm tho  V5: Chống được canxi hóa răng  V6: Có hàm răng hấp dẫn  V7: Có hàm răng khỏe mạnh Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003) Phân tích nhân tố – Tiến hành trên SPSS Phân tích nhân tố – SPSS Output Biến V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V1 1,00 V2 0,13 1,00 V3 0.67 0,21 1,00 V4 0.17 0,71 0,19 1,00 V5 0,70 0,15 0,49 0,13 1,00 V6 0,13 0,69 0,16 0,69 0,21 1,00 V7 0,56 0,22 0,73 0,21 0,72 0,31 1,00 Lập ma trận tương quan Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003) Lập ma trận tương quan  Giả thuyết: Ho: các biến không có tương quan Ha: Có tương quan giữa các biến  P value = 0.000 <0.05  Có sự tương quan giữa các biến Xác định số nhân tố Initial Variable Statistics Communality Factor Eigenvalue Percent of variance Cumulative percentage V1 1.00 1 3.38 48.3 48.3 V2 1.00 2 1.96 28.0 76.3 V3 1.00 3 0.52 7.6 83.9 V4 1.00 4 0.44 6.4 90.3 V5 1.00 5 0.3 4.3 94.6 V6 1.00 6 0.27 4.0 98.6 V7 1.00 7 0.09 1.4 100.0 Communality: Phương sai tối đa của mỗi biến Eigenvalue: phương sai tổng hợp của từng nhân tố, lớn hơn 1 mới được đưa vào mô hình Percent of variance: phương sai của từng nhân tố Cumulative percentage: phương sai tích lũy Giải thích các nhân tố Rotated factor matrix Nhân tố 1 Nhân tố 2 V1 0.85 V3 0.83 V5 0.84 V7 0.86 V2 0.89 V4 0.89 V6 0.88 Hệ số tải nhân tố Nhân tố lợi ích sức khỏe: V1, V3, V5, V7 Nhân tố lợi ích về xã hội: V2, V4, V6 Hệ số tải nhân tố - Factor Loadings  Sự tương quan giữa mỗi nhân tố và mỗi biến ban đầu.  Mỗi hệ số tải nhân tố là một đo lường của tầm quan trọng của biến trong đo lường nhân tố.  Từ –1 đến +1  Hệ số tải của biến nào cao có nghĩa là biến đó xác định nhân tố. Xác định điểm nhân tố và chọn nhân tố thay thế Biến Nhân tố 1 Nhân tố 2 V1 0.30931 -0.06814 V2 -0.05548 0.38315 V3 0.29250 -0.03331 V4 -0.04918 0.38087 V5 0.30199 -0.05191 V6 -0.04160 0.37478 V7 0.29173 0.00697 Factor score coefficient matrix F1 = 0.31 x1 + 0.29x3 + 0.3x5 + 0,29x7 F2 = 0.38x2 + 0.38x4 + 0.37x6 Phân tích cụm  Có thể phân loại hoặc phân khúc đối tượng (khách hàng, thị trường, sản phẩm) thành những nhóm mà các nhóm này có một số đặc điểm chung.  Phân tích nhân tố giảm số biến bằng cách nhóm chúng thành thành một bộ nhỏ hơn của các nhân tố.  Phân tích cụm giảm số quan sát hoặc trường hợp bằng cách nhóm chúng thành một bộ nhỏ hơn của các cụm. Phân tích cụm  Một cụm– Một nhóm của những trường hợp hoặc các quan sát tương đối đồng nhất Trường hợp nhà hàng thức ăn nhanh  Một nhà hàng thức ăn nhanh muốn mở một nhà hàng ở khu vực mới  Thu thập dữ liệu về nhân khẩu học, phong cách sống, và khoản chi tiêu cho việc ăn uống ở ngoài.  4 cụm hoặc phân khúc tiềm năng dựa trên hai đặc điểm: Cluster 1: Những người khách ít đến Cluster 2: thường ăn tối trong nhà hàng đa dạng thức ăn Cluster 3: thường ăn tối tại nhà hàng thức ăn nhanh Cluster 4: thường ăn tối ở hai nơi Phân tích cụm hai bước  Bước 1: Xác định số nhân tố tối ưu mà chúng ta sẽ tiến hành.  Bước 2: Quay lại phân tích cụm với số cụm được chọn, và chỉ định mỗi trường hợp cho 1 cụm riêng biệt. Phân tích nhân tố - SPSS Cluster Analysis – SPSS Steps Source: 1 cluster 2 clusters 3 clusters Source: Ứng dụng của phân tích cụm  Nghiên cứu sản phẩm mới  Thử nghiệm marketing  Hành vi người mua  Phân khúc thị trường Báo cáo phân tích như thế nào?  Báo cáo những thống kê chính  Means and Sig. value (p value) trong t-tests, ANOVA test  Correlation coefficients và p values trong kiểm định tương quan (correlation tests)  R square hoặc adjusted R square cho mô hình và hệ số hồi quy (Beta or B) và p value cho mỗi IV. Báo cáo những thống kê khác như hiện tượng đa cộng tuyến.  Số nhân tố, hệ số tải nhân tố và phần trăm phương sai  Số cụm và hệ số cụm trong phân tích cụm Viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên cứu Nội dung Nguyên tắc cơ bản khi viết báo cáo 1 Nội dung của một báo cáo 2 Trình bày kết quả nghiên cứu 3 Đánh giá kết quả nghiên cứu 4 Nguyên tắc cơ bản khi viết một báo cáo ngiên cứu  Dễ dàng theo dõi  Rõ ràng, tận dụng các đồ thị, hình ảnh thay cho các con số và lời văn  Hình thức đẹp mắt  Sử dụng các từ càng phổ thông càng tốt  Càng gọn càng tốt  Nhấn mạnh các hàm ý áp dụng của kết quả nghiên cứu Nội dung cơ bản của báo cáo Phần Nội dung I II III IV V VI VII VIII IX X XI Trang bìa Tóm tắt cho nhà quản trị Mục lục Giới thiệu Tiếp cận vấn đề nghiên cứu Phương pháp Kết quả Các hạn chế Kết luận và kiến nghị Phụ lục Tài liệu tham khảo 1 Trang bìa • Chủ đề nghiên cứu • Thời gian nghiên cứu • Ai thực hiện việc nghiên cứu • Nghiên cứu cho ai 2 Tóm tắt • Mô tả vấn đề nghiên cứu • Cách tiếp cận vấn đề • Thiết kế nghiên cứu • Các vấn đề chính đã NC •Kết luận và kiến nghị 3 Mục lục • Nội dung của báo cáo theo thứ tự trang • Mục lục biểu bảng • Mục lục đồ thị • Mục lục sơ đồ 4 Giới thiệu • Cơ sở thực hiện dự án nghiên cứu • Phạm vi nghiên cứu • Mục tiêu nghiên cứu 5 Tiếp cận vấn đề • Mô tả các vấn đề lý thuyết • Mô hình phân tích • Câu hỏi nghiên cứu • Giả thuyết và các nhân tố ảnh hưởng 6 Phương pháp • Loại thiết kế nghiên cứu • Nhu cầu thông tin • Thu thâp dữ liệu • Kỹ thuật thang đo • Thiết kế bảng câu hỏi và điều tra thử • Chọn mẫu • Phỏng vấn • Phân tích dữ liệu 7 Kết quả • Phần dài nhất của báo cáo • Chi tiết và hướng vào mục tiêu • Sử dụng số liệu, biểu bảng, thuyết minh 8 Hạn chế • Thời gian, kinh phí, phạm vi nghiên cứu, kích thước mẫu 9 Kết luận và kiến nghị • Tóm tắt kết quả phân tích thống kê • Phân tích theo hướng vấn đề được chỉ ra để đưa các kiến nghị •Kiến nghị (có hoặc không) phải khả thi 10 Phụ lục • Bảng số liệu không được trình bày trong phần chính • Bảng câu hỏi • Dàn bài thảo luận • Bảng hướng dẫn PVV 11 Tài liệu tham khảo • Nguồn số liệu, sách báo • Nguyên tắc: dạng khác nhau viết thành phần riêng, theo thứ tự tên tác giả Trình bày kết quả nghiên cứu Giai đoạn chuẩn bị Giai đoạn trình bày Giai đoạn trả lời • Phân tích người nghe: điểm tập trung, phản ứng... • Kiểm tra trợ huấn cụ • Thực tập và thảo luận trước với thành viên tham gia • Giới thiệu tổng quát về dự án và các điểm sẽ trình bày • Trình bày một cách chủ động, ngắn gọn, sử dụng hình ảnh minh họa • Đề nghị khách hàng đặt câu hỏi • Chú ý để hiểu rõ câu hỏi đặt ra • Trả lời ngắn gọn, rõ ràng • Không lẫn tránh câu trả lời, trung thực chấp nhận những câu chưa trả lời được Đánh giá báo cáo kết quả nghiên cứu Mục Rất kém Kém Trung bình Tốt Rất tốt Lý do Phát triển vấn đề nghiên cứu Thiết kế nghiên cứu Thu thập thông tin Phân tích thông tin Báo cáo kết quả Tổng Một số nghiên cứu ứng dụng Nghiên cứu sản phẩm Các hình thức thử nghiệm sản phẩm  Thử nghiệm tại địa điểm tập trung bên ngoài và thử nghiệm tại nhà  Thử nghiệm từng loại sản phẩm và cặp so sánh  Thử nghiệm từng đặc tính của sản phẩm và phối hợp thử nghiệm tất cả đặc tính Ví dụ thử nghiệm đặc tính Mùi vị Trắng Hồng Xanh lá Kem Gel Kem Gel Kem Gel Bạc hà 1 1 0 0 1 1 Chanh 1 1 0 0 1 1 Dâu 0 0 1 1 0 0 1) Dựa trên đặc tính phối hợp 2)Dựa trên sự so sánh từng cặp Nghiên cứu định vị sản phẩm  Kỹ thuật định vị trước khi tiêu thụ: kỹ thuật xếp hạng các thuộc tính quan trọng của sản phẩm. Thuộc tính Điểm trung bình 1. Không bị chảy 2.0 2. Vị Chocolate 3.7 3. Mùi thơm 2.6 4. Màu sắc thu hút 2.1 5. Dễ bóc vỏ 2.8 6. Bổ dưỡng 2.3 7. Giá cả hợp lý 2.5 Thang điểm từ 1 đến 4 Nghiên cứu định vị sản phẩm  Nghiên cứu định vị sau tiêu thụ - Xếp hạng sự khác biệt các thuộc tính quan trọng của sản phẩm Thuộc tính I.R D.R D.I.I 1. Không bị chảy 2 3 6 2. Vị Chocolate 4 1 4 3. Mùi thơm 3 3 9 4. Màu sắc thu hút 2 3 6 5. Dễ bóc vỏ 3 4 12 6. Bổ dưỡng 3 2 6 7. Giá cả hợp lý 2 3 6 Nghiên cứu định vị sản phẩm  Nghiên cứu định vị sau tiêu thụ - Xếp hạng nhãn hiệu theo từng thuộc tính Thuộc tính A B C D E F Ngừa sâu răng 4.4 2.8 3.3 3.1 2.9 4.6 Thơm miệng 3.5 3.0 3.4 3.7 4.8 3.3 Trắng răng 3.8 4.5 4.4 4.7 3.7 3.1 Giá hợp lý 2.9 3.1 2.8 3.0 2.8 3.0 Kiểu dáng 2.7 2.5 2.2 2.3 2.6 2.8 Thử nghiệm bao bì nhãn hiệu  Kiểu dáng bao bì  Màu sắc  Kích cỡ  Phác họa hình ảnh trên bao bì Nghiên cứu giá của sản phẩm Nghiên cứu mức độ hiểu biết về giá  Q1: Anh/chị có biết mức giá bán lẻ của sản phẩm này không? □ Có □ Không  Q2: Nếu biết, vui lòng cho biết mức giá cụ thể là bao nhiêu? . Đồng  Q3: Lần cuối cùng anh/chị mua sản phẩm .đó khi nào? . Tháng  Q4: Lần cuối cùng anh/chị mua sản phẩm đó ở đâu?....  Q5: Anh/chị nhận biết mức giá đó bằng cách nào? Nghiên cứu mức giá mong đợi của NTD  Q1: Ở mức giá nào trong bảng sau đây thì anh/chị cảm thấy sản phẩm này có giá rẻ (cho xem bảng giá theo từng mức giá khác nhau)?  Q2: Vui lòng cho biết ở mức giá nào trong bảng giá thì anh/chị cảm thấy sản phẩm có giá đắt?  Q3: Một lần nữa, vui lòng cho biết mức giá nào trong bảng giá sau đây thì anh/chị cảm thấy sản phẩm này có giá quá đắt và vì thế anh/chị không bao giờ mua sản phẩm này.  Q4: Lần cuối cùng, vui lòng cho biết mức giá nào anh/chị cảm thấy sản phẩm này có giá quá rẻ và vì thế anh/chị nghi ngờ về chất lượng sản phẩm không tốt và sẽ từ chối không mua. Mức giá 2.000đ 3.000đ 3.500đ 4.000đ 4500đ 5000đ 6000đ Q1: Rẻ 10 (100%) 20 (90%) 50 (70%) 20 (20%) 0 0 0 Q2: Đắt 0 0 0 3 (3%) 37 (40%) 50 (90%) 10 (100%) Q3: Quá đắt 0 0 0 0 15 (15%) 45 (60%) 40 (100%) Q4: Quá rẻ 55 (100%) 30 (45%) 15 (15%) 0 0 0 0 Bảng kết quả mong đợi của 100 khách hàng về bột giặt X Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003) Mức giá 2000đ 3000đ 3500đ 4000đ 4500đ 5000đ 6000đ Q1: Rẻ 100 90 70 20 0 Không rẻ 0 10 30 80 100 Q2: Đắt 0 3 40 90 100 Không đắt 100 97 60 10 0

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfnghiencuumarketing_chuong9_4636.pdf