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
56 trang |
Chia sẻ: nhung.12 | Lượt xem: 1177 | Lượt tải: 0
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:
- nghiencuumarketing_chuong9_4636.pdf