Phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đối với sữa bột Việt Nam

CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong thời đại ngày nay, không một doanh nghiệp nào bắt tay vào kinh
doanh lại không muốn gắn việc kinh doanh của mình với thị trường. Vì trong
cơ chế thị trường chỉ có như vậy doanh nghiệp mới có hy vọng tồn tại và phát
triển được. Do đó, để nâng cao hiệu quả kinh doanh, tăng cường khả năng
cạnh tranh trong quá trình hội nhập vào hệ thống kinh doanh quốc tế và khu
vực, các doanh nghiệp phải tìm mọi cách để quảng bá được mẫu mã sản phẩm
của mình tới tay người tiêu dùng hay nói cách khác các nhà kinh doanh phải
làm thế nào để có thể đưa sản phẩm của mình tiếp cận được với thị trường một
cách nhanh nhất, hiệu quả nhất. Sự phát triển của nền sản xuất hàng hoá làm
cho của cải vật chất ngày càng tăng song việc tiêu thụ ngày càng khó khăn,
cạnh tranh ngày càng gay gắt, mâu thuẫn giữa cung và cầu ngày càng phức
tạp. Trước tình hình đó buộc các nhà kinh doanh phải phân khúc thị trường,
lựa chọn thị trường mục tiêu cũng như định vị hàng hoá của doanh nghiệp để
tìm ra những giải pháp tối ưu trong sự đồng nhất về nhu cầu, đặc tính, hành vi
ứng xử của người tiêu dùng và thực hiện những mục đích kinh doanh của
mình là tối đa hoá lợi nhuận.
Thống kê sơ qua hiện có hơn 300 thương hiệu sữa bột đang cạnh tranh
trong thị trường Việt Nam. Theo báo cáo của Euromonitor năm 2010, Abbott
là công ty đang chiếm ưu thế với khoảng 24% thị phần, tiếp theo sau
làVinamilk, MeadJohnson, FrieslandCampina. Sức hút thị trường Việt Nam
đang thu hút rất nhiều hãng sữa lớn. Theo số liệu của Bộ Công thương, năm
2012, thị trường sữa bột của Việt Nam đạt doanh thu 2.359 tỷ đồng, chiếm 1/4
doanh thu toàn thị trường sữa. Đây là phân khúc thị trường có sự cạnh tranh
khốc liệt giữa các thương hiệu hiện có trên thị trường sữa bột tại Việt Nam.
Trong môi trường kinh doanh sôi động như vậy, có một hiểu biết tốt về
khách hàng tiêu dùng sẽ giúp các doanh nghiệp có những sản phẩm phù hợp
với nhu cầu khách hàng, cũng như có thể giúp các doanh nghiệp nhắm đến
những phân khúc thị trường thích hợp, thực hiện các phương thức tiếp thị hiệu

quả hơn.
Chính vì thế việc phân khúc thị trường khách hàng mục tiêu cho sữa bột
sẽ giúp các công ty sữa bột Việt Nam phát huy hết được lợi thế của mình.
Mong rằng đề tài “ Nghiên cứu phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đối
với sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi tại địa bàn thành phố Cần
Page 1
Thơ” sẽ giúp được các nhà kinh doanh xác định được khách hàng mục tiêu từ
đó có những chính sách phù hợp để phục vụ khách hàng một cách tốt nhất.
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1. Mục tiêu chung: Nghiên cứu tiến hành phân khúc thị trường
khách hàng cá nhân đối với sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi tại
địa bàn thành phố Cần Thơ, đề xuất giải pháp thu hút và thoả mãn nhu cầu của
khách hàng trong từng phân khúc.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể
Xác định tiêu chí phân khúc thị trường khách hàng cá nhân.
Tiến hành phân khúc thị trường khách hàng cá nhân, xác định đặc điểm
của khách hàng trong từng nhóm phân khúc.
Đề xuất giải pháp nhằm thu hút và đáp ứng nhu cầu của khách hàng
trong từng nhóm phân khúc.
1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.3.1 Đối tượng
Để đạt được mục đích phân khúc thị trường, xác định đặc điểm của từng
nhóm khách hàng trong từng phân khúc, đề tài tập trung vào khách hàng cá
nhân đã và đang sử dụng sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi trên
địa bàn thành phố Cần Thơ.
1.3.2 Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: Đề tài được thực hiện tại quận Ninh Kiều thuộc địa
bàn Thành Phố Cần Thơ.
Phạm vi thời gian: Các thông tin và số liệu sơ cấp được thu thập trong
khoảng thời gian 10/2013 - 11/2013. Riêng số liệu thứ cấp của đề tài được

tổng hợp trong ba năm 2010, 2011, 2012 và 6 tháng đầu năm 2013.
1.4 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU
Ngô Hoàng Sơn với nghiên cứu “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
hành vi tiêu dùng sản phẩm sữa bột dinh dưỡng tại thành phố Cần Thơ“. Tác
giả đã khảo sát 150 khách hàng sử dụng sản phẩm trên địa bàn thành phố Cần
Thơ. Kết quả khảo sát cho thấy có 3 yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng sản
phẩm đó là: trình độ văn hóa, nghề nghiệp và thành phần kinh tế của người
tiêu dùng. Để thực hiện đề tài, tác giả chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên,
đơn giản. Các phương pháp sử dụng trong đề tài bao gồm: phương pháp thống
kê miêu tả, phương pháp phân tích tần số, phương pháp Cronbach’s Alpha,
Page 2
phương pháp yếu tố khám phá EFA, ứng dụng nghiên cứu U.A.I (Usage,
Attitude, Image), phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 7
yếu tố thuộc các thành phần về thuộc tính sản phẩm sữa bột có ảnh hưởng đến
hành vi tiêu dùng của khách hàng là “Bổ sung vi chất“, “Tăng cường sức đề
kháng“, “Phát triển chiều cao“, “Phát triển trí não“, “Thuộc tính đặc biệt“,
“Chống loãng xương“, và “Bồi dưỡng thể chất“. Dựa vào các phân tích trên,
đề tài đề xuất các giải pháp đề phát triển ngành sữa Việt Nam theo hướng bền
vững. Đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao độ tin cậy và khả
năng tổng quát, khắc phục những thiếu sót do hạn chế thời gian và chi phí.
Đinh Công Thành, Nguyễn Văn Mến, Phạm Lê Hồng Nhung, Võ Hồng
Phượng với nghiên cứu “Phân khúc thị trường khách du lịch tại Phú Quốc”.
Tác giả đã xác định những phân khúc khách du lịch tại Phú quốc. Dữ liệu của
đề tài được thu thập từ các du khách đi du lịch ở Phú Quốc. Nghiên cứu sử
dụng bảng câu hỏi để phỏng vấn trực tiếp khách du lịch. Tiêu thức phân khúc
được sử dụng là yêu cầu về lợi ích và nhân khẩu học. Đề tài sử dụng thang đo
Likert 5 mức độ để đo lường, sau đó tiến hành kiểm định độ tin cậy của bộ
thang đo bằng phương pháp kiểm định Cronbach’s alpha. Phương pháp phân
tích nhân tố (Factor Analysis) dùng để gom nhóm bộ các lợi ích có được từ
chuyến đi để xác định bộ tiêu chí phân khúc thị trường khách cho du lịch Phú

Quốc. Với phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) theo thủ tục Ward
và K-mean được dùng để xác định số phân khúc khách du lịch tại Phú Quốc
dựa vào tiêu chí lợi ích của chuyến đi và phân tích phân biệt được dùng để
kiểm định lại sự khác biệt giữa các phân khúc khách du lịch dựa vào các biến
lợi ích của chuyến đi. Cuối cùng là Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross-
Tabulation) được sử dụng để xác định đặc điểm của du khách trong những
phân khúc. Kết quả nghiên cứu xác định được 3 phân khúc. Phân khúc thứ
nhất nhóm khách thích tham gia các hoạt động vui chơi giải trí, khám phá
thiên nhiên và tìm kiếm sự mới lạ. Phân khúc thứ 2 tìm kiếm sự gần gũi với
thiên nhiên. Phân khúc thứ 3 nhóm khách tìm kiếm sự hạnh phúc và lãng mạn.
Từ việc xác định được các phân khúc và đặc điểm của từng phân khúc tác giả
đã đề ra các biện pháp marketing cho từng phân khúc để Phú Quốc thu hút
được nhiều khách du lịch và đáp ứng nhu cầu của du khách một cách tốt nhất.
Tạ Việt Chương, Đinh Xuân Đức, Nguyễn Bình Phương Minh, Phan
Nhất Quyết, Thái Thị Diễm Trúc với nghiên cứu “Phân khúc thị trường và
chiến lược marketing của dầu gội X-Men”. Đề tài được xây dựng với mục
đích chỉ ra các phân khúc thị trường của dầu gội X-men và chiến lược
marketing cho từng phân khúc. Đề tài chủ yếu sử dụng số liệu thứ cấp làm cơ
sở để phân tích. Sau khi phân tích từng phân khúc thị trường của dầu gội X-
Page 3
men, tác giả dùng đó để làm căn cứ đưa ra các chiến lược marketing bao gồm:
chiến lược sản phẩm, chiến lược về giá, chiến lược phân phối, chiến lược xúc
tiến. Kết bài tác giả đưa ra một vài kiến nghị cho X-men “X-Men nên tìm hiểu
thêm những ai chưa dùng sản phẩm của mình để làm thêm nhiều thứ trong
tương lai”, để sản phẩm dầu gội X-men ngày càng mở rộng thị phần trong
phân khúc dầu gội dành cho nam giới.
Page 4
CHƯƠNG 2
PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 PHƯƠNG PHÁP LUẬN

2.1.1 Khái quát về phân khúc thị trường
2.1.1.1 Khái niệm phân khúc thị trường
Phân khúc thị trường là một hoạt động xác định những đặc điểm chung
của một nhóm đối tượng khách hàng trong thị trường tổng thể. Những đặc
điểm này có thể được nhận biết theo thu nhập, tuổi tác, mối quan tâm cá nhân,
văn hóa chủng tộc, các nhu cầu đặc biệt, Hay nói cách khác phân khúc thị
trường được hiểu là chia thị trường thành những đoạn khác nhau mà trong đó
ứng với mỗi đoạn sẽ có một mặt hàng nhất định cho một nhóm người nhất
định. Người ta gọi các đoạn phân chia đó là khúc thị trường, tức là một nhóm
người tiêu dùng có phản ứng như nhau đối với cùng một tập hợp những kích
thích của marketing. Và phân khúc thị trường chính là quá trình phân chia
người tiêu dùng thành nhóm trên cơ sở những điểm khác biệt như nhu cầu, về
tính cách hay hành vi. Bản chất của phân khúc thị trường chính là phân chia
theo những tiêu thức nhất định thị trường tổng thể quy mô lớn, không đồng
nhất, muôn hình muôn vẻ về nhu cầu thành các nhóm (đoạn, khúc) nhỏ hơn
đồng nhất về nhu cầu.
Hình 1: Phân khúc thị trường
2.1.1.2 Các tiêu thức phân khúc thị trường
Để xác định được thị trường mục tiêu cần dựa vào các tiêu thức để phân
khúc. Đó là các tiêu thức thuộc bốn nhóm như sau:
Page 5
Hình 2: Các tiêu thức phân khúc thị trường
Các tiêu thức phân khúc thị trường thường được sử dụng: [?]
Phân khúc theo khu vực địa lý: Thị trường được chia thành các khu vực
địa lý khác nhau như: các quốc gia, các vùng, các tỉnh, thành phố, quận,
huyện,… Mỗi khu vực có sự khác nhau về khí hậu, kinh tế văn hóa… Vì vậy
nhu cầu của họ cũng khác nhau.
Phân khúc theo đặc tính nhân khẩu:
Độ tuổi: Các độ tuổi khác nhau có tâm sinh lý khác nhau cũng như cách
đánh giá và nhìn nhận các vấn đề khác nhau, điều này ảnh hưởng đến sở thích

và hành vi mua hàng khác nhau.
Giới tính: Là yếu tố được sử dụng nhiều trong phân khúc thị trường,
phân biệt giới tính làm cho nhu cầu của khách hàng khác nhau về nhiều mặt.
Nếu khách hàng nữ thường quan tâm đến các mặt hàng có tính thẩm mỹ, thể
hiện sự dịu dàng thì các khách hàng nam lại chú trong đến sự thanh lịch,
phong độ và mạnh mẽ để khẳng định đẳng cấp phái mạnh.
Phân khúc theo đặc tính tâm lý
Tầng lớp xã hội: trong xã hội có nhiều tầng lớp, và mỗi tầng lớp đều có
sự khác biệt về tâm lý tiêu dùng. Tầng lớp nông dân, lao động thường quan
tâm đến các sản phẩm đại trà với giá thành rẻ và thiết yếu đối với đời sống
Page 6
Hành vi
Trung thành
Dịp mua
Lợi ích tìm kiếm
Tỉ lệ sử dụng
Nhân khẩu học
Độ tuổi
Giới tính
Quy mô gia đình
Thu nhập
Nghề nghiệp
Địa lí
Quốc gia
Vùng, miền
Khí hậu
Mật độ
Quy mô
Tâm lí
Tầng lớp

Lối sống
Cá tính
Phân khúc thị trường
sinh hoạt hằng ngày. Tầng lớp trung và thượng lưu thì thường quan tâm đến
các sản phẩm thể hiện đẳng cấp, họ ít quan tâm về giá thành.
Lối sống: Sự quan tâm của khách hàng đối với các loại sản phẩm chịu
sự ảnh hưởng của lối sống, thể hiện qua việc lựa chọn món hàng.
Cá tính: là một tiêu thức rất được chú ý trong phân khúc thị trường vì
mang tính chất quyết định đến hành vi mua hàng của khách hàng. Có nhiều
loại cá tính khác nhau như: mạnh mẽ, hiền hòa, hài hước,… Mỗi cá tính sẽ cho
một phản ứng khác nhau trước cùng một sản phẩm.
Phân khúc theo hành vi mua hàng
Dịp mua: là phân khúc mang tính thời vụ, tức là khách hàng hay mua
hàng vào một dịp nào đó trong tháng, trong quý, trong năm.
Trung thành: khi mức độ trung thành của khách hàng càng lớn, thì số
lượng khách hàng của doanh nghiệp càng tăng. Vì thế đây là một phương pháp
phân khúc dựa vào hành vi khách hàng mà các nhà tiếp thị quan tâm.
Tỷ lệ sử dụng: là sự phân biệt giữa người sử dụng thường xuyên với
người sử dụng ít thường xuyên hơn và những người không sử dụng.
Lợi ích khi mua hàng: khách hàng thường quan tâm đến lợi ích mà món
hàng mang lại (kinh tế, an toàn, tiện ích, thời gian….). Cùng một sản phẩm
mỗi nhóm khách hàng sẽ tìm cho mình một cái lợi ích riêng từ sản phẩm đó.
2.1.1.3 Ý nghĩa phân khúc thị trường
Phân khúc thị trường bảo đảm sự nghiệp kinh doanh của doanh nghiệp
(tổ chức) an toàn hơn bởi nó giúp doanh nghiệp (tổ chức) biết tập trung nỗ lực
của mình đúng thị trường, xây dựng cho mình một tư cách riêng, một hình ảnh
riêng, mạnh mẽ, rõ nét và nhất quán để khả năng vốn có của doanh nghiệp (tổ
chức) được khai thác một cách hiệu quả. Vì doanh nghiệp (tổ chức) không chỉ
có một mình trên thị trường. Họ phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranh
cùng những cách thức lôi kéo khách hàng khác nhau. Mỗi một doanh nghiệp

(tổ chức) thường chỉ có một thế mạnh xét trên một phương diện nào đó trong
việc thỏa mãn nhu cầu thị trường. Do đó, nếu xác định các khúc thị trường tốt
cho mình, doanh nghiệp (tổ chức) sẽ kiểm soát được sự cạnh tranh của các đối
thủ, từng bước làm chủ thị trường.
Page 7
2.1.1.4 Các bước phân khúc thị trường
Hình 3: Các bước tiến hành phân khúc thị trường [11]
2.1.2 Lựa chọn tiêu thức phân khúc
Hiện nay, có không ích các đề tài nghiên cứu về phân khúc thị trường
sữa sử dụng những tiêu chí phân khúc khác nhau bao gồm đặc điểm nhân khẩu
học, địa lý, yêu cầu về lợi ích của khách hàng khi sử dụng sản phẩm hay đặc
điểm về hành vi và tâm lí của khách hàng.
Nghiên cứu có thể sử dụng một hoặc kết hợp nhiều tiêu chí với nhau để
phân khúc thị trường. Chỉ một số rất ít nghiên cứu sử dụng một tiêu chí riêng
lẻ, đa số sử dụng nhiều tiêu chí kết hợp. Nhiều nhà nghiên cứu gợi ý rằng sử
dụng kết hợp nhiều tiêu chí sẽ giúp xác định rõ ràng và hiệu quả hơn các phân
khúc (Morrison, 2002).
Việc lựa chọn tiêu chí phân khúc phải đảm bảo mục tiêu về quản trị, giúp
nhà quản trị có thể hiểu biết rõ hơn về đặc điểm khách hàng trong từng phân
khúc, để xác định các chiến lược marketing cho phân khúc mục tiêu đã chọn.
Hồ et al. (2009) cho rằng tiêu chí yêu cầu của khách hàng về lợi ích mong
muốn có được từ việc sử dụng sản phẩm giúp xác định nhóm phân khúc chi
tiết và hệ thống hơn. Cũng theo Molera et al. (1968), yêu cầu về lợi ích của
khách hàng là yếu tố chủ yếu cho việc xác định những phân khúc hiện có và
Page 8
Bước 1: Xác định thị trường kinh doanh
Xác định thị trường cần hướng đến bao gồm nhiều nhóm
khách hàng không đồng nhất
Bước 2: Xác định tiêu thức để phân khúc thị trường
Tìm ra các tiêu thức để phân khúc thị trường không đồng

nhất thành các nhóm đồng nhất
Bước 3: Tiến hành phân khúc theo các tiêu thức đã chọn
Với yêu cầu: Tính đo lường, tính tiếp cận được, tính khả thi,
tính quan trọng.
giúp xác định đặc điểm du khách một cách chính xác hơn so với tiêu chí nhân
khẩu học và địa lý. Nhiều nhà nghiên cứu khác cũng cho rằng yêu cầu về lợi
ích là tiêu chí thích hợp nhất cho việc phân khúc thị trường và phát triển chiến
lược marketing bời vì nó xác định được động cơ và những gì khách hàng
mong muốn có được từ việc sử dụng sản phẩm.
Ngoài ra, Morison (2002) cũng cho rằng tiêu chí yêu cầu về lợi ích giúp
gom nhóm khách hàng giống nhau về đòi hỏi những lợi ích từ sản phẩm và
dịch vụ cụ thể. Morison đã kết luận, yêu cầu về lợi ích đã mở ra những cái
nhìn toàn diện và nhiều giá trị hơn trong các lĩnh vực nghiên cứu.
Các nhà tiếp thị cũng công nhận rằng, khách hàng cũng thường suy nghĩ
về sản phẩm/nhãn hiệu theo hệ quả, suy nghĩ riêng của mình mà không theo
những thuộc tính chính do sản phẩm/ nhãn hiệu đó mang lại. Các hệ quả này
được tạo thành khi khách hàng mua, sử dụng hoặc tiêu thụ sản phẩm. Khách
hàng có thể nghĩ tốt hoặc nghĩ xấu về những lợi ích do sản phẩm đem lại. Như
vậy, lợi ích là những thứ mà khách hàng tìm kiếm khi mua hay sử dụng một
sản phẩm/nhãn hiệu. Trên thực tế, khách hàng thường xét một sản phẩm/ nhãn
hiệu trên những lợi ích mà nó mang lại hơn là một lợi ích duy nhất. Nhà tiếp
thị có thể vận dụng việc này bằng cách phân khúc theo nhứng lợi ích do sản
phẩm đem lại (peter và Olson 2002).
Do sữa (sữa bột dành cho trẻ em) là sản phẩm khá đặc biệt vì người trực
tiếp sử dụng sản phẩm (trẻ em) lại không trực tiếp lựa chọn sản phẩm mà phụ
thuộc vào người mua (người thân, ) vì thế việc xác định phân khúc này sẽ
dựa trên lợi ích mà người mua mong muốn đạt được khi mua sản phẩm.
2.1.3 Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu đề xuất các phân khúc thị trường của khách hàng cá
nhân đối với sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi:

Page 9
Hình 4: Mô hình nghiên cứu
Page 10
Đánh giá tính
chính xác của phân
khúc
Phân khúc
thị trường
và đặc điểm
nhân khẩu
và hành vi
mua sữa
Xác định
sức hấp dẫn
của từng
phân khúc
Giải pháp
(Phân tích phân
biệt)
(Phân tích
bảng chéo)
(Phân tích
bảng chéo)
Phân tích cụm
(Sử dụng thủ thuật
Ward và K-mean)
Số liệu ban
đầu
Nhân khẩu
học

Mức chi tiêu
cho việc mua
sữa
Lợi ích tìm kiếm
(Thống kê mô tả)
(Phân tích nhân tố)Hành vi
tiêu dùng
2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu thứ cấp được thu thập từ: sách, báo, tạp chí marketing, internet…
Số liệu sơ cấp được thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp đối tượng
nghiên cứu là khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng thông qua bảng câu hỏi
được thiết kế sẵn. Bảng câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo định danh,
thang đo khoảng và thang đo Liker 5 mức độ. Nội dung của bảng câu hỏi gồm:
thông tin nhân khẩu học của đáp viên, lợi ích tìm kiếm của khách hàng khi
mua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em.
Phương pháp chọn mẫu: mẫu sẽ được chọn bằng phương pháp chọn mẫu
ngẫu nhiên.
Cỡ mẫu: Dựa vào lý thuyết cơ bản của thống kê, cỡ mẫu được xác định
theo cách xác định cỡ mẫu thông dụng, phụ thuộc vào 3 yếu tố sau:
- Độ biến động dữ liệu: V = p( 1-p ): cho biết mức độ khác biệt của các
phần tử trong tổng thể là nhiều hay ít. Trong đó p là tỷ lệ xuất hiện của các
phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng như mục tiêu chọn mẫu (0≤ p≤1); trường
hợp biến động dữ liệu cao nhất (trường hợp bất lợi nhất xảy ra) thì p sẽ có giá
trị là 0,5.
- Độ tin cậy (α)
- Tỷ lệ sai số (MOE): sai số trong ước lượng
Ngoài ra đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA để gom
nhóm các lợi ích với 22 biến quan sát. Để mô hình có ý nghĩa số mẫu được
chọn phải gấp 5 lần số biến. Trong trường hợp này đề tài quyết định chọn cỡ

mẫu là 120 để thuận tiện cho việc thu thập và xử lý số liệu.
2.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
2.2.2.1 Kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha
Sau khi xác định bộ tiêu chí dùng để phân khúc thị trường sữa bột dành
cho trẻ em (lợi ích tìm kiếm của khách hàng khi mua sản phẩm) dựa vào lược
khảo tài liệu, nghiên cứu tiến hành kiểm định độ tin cậy của bộ thang đo bằng
phương pháp kiểm định Cronbach’s alpha. Hệ số α của Cronbach là một phép
kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương
quan với nhau. Hệ số này cho biết các đo lường của bạn có liên kết chặt chẽ
với nhau hay không. [8]
Page 11
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không
phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, những
biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item total corelation) nhỏ hơn 0,3
sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. [5]
2.2.2.2 Phân tích nhân tố
Phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysis) dùng để gom nhóm bộ
các lợi ích có được từ việc sử dụng sữa bột để xác định bộ tiêu chí phân khúc
thị trường sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi. Khi phân tích nhân tố các
nghiên cứu thường quan tâm đến các hệ số như:
Thứ 1: hệ số KMO (KaiserlMeyerlOlkin) là một chỉ số dùng để xem xét
sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều
kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì
phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến
quan sát bằng không trong tổng thể.Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê
(Sig.≤0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. [8]
Thứ 2 : Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là những hệ số tương quan đơn
giữa các biến và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố thường >0,45. Nếu biến quan
sát nào có hệ số tải nhân tố ≤0,45 sẽ bị loại. [7]

Theo Hair &ctg (1998,111) Multivariate Data Analysis, Prenticel Hall
International, Inc. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo
mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading >0,3 được xem là tối thiểu,
Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, ≥0,5 được xem là có ý nghĩa thực
tiễn. Hair & ctg cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn Factor
loading >0,3 thì cỡ mẫu phải ít nhất là 350. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên
chọn tiêu chuẩn Factor loading >0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor
loading phải >0,75.
Thứ 3: Phần trăm phương sai (Percentage of variance) toàn bộ được giải
thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết
phân tích nhân tố cô động được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥50% và eigenvalue có
giá trị lớn hơn 1. Eigenvalue là đại diện cho phần biến thiên được giải thích
bởi mỗi nhân tố.
Thứ 4: Tiêu thức thứ 4 là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan
sát giữa các nhân tố ≥0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phương trình nhân tố (EFA) có dạng:
Page 12
X
i
= A
i1
F
1
+ A
i2
F
2
+ A
i3

F
3
+ … + A
im
F
m
+ V
i
U
i
(2.2)
Trong đó: Xi là biến lợi ích thứ i, Aij hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của
nhân tố j đối với biến i (j=
n,1
), F là các nhân tố chung, Vi hệ số hồi quy chuẩn
hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i, Ui nhân tố đặc trưng của biến i và m
là số nhân tố chung. Dưới đây là bảng tổng hợp các tiêu chí dựa vào một số
nghiên cứu trước đây và thêm vào một số tiêu chí được nhận định là phù hợp
với xu hướng hiện nay. Sau khi xây dựng có tất cả 22 biến quan sát như sau:
Page 13
Bảng 1: Tổng hợp tiêu chí lợi ích mà khách hàng tìm kiếm
STT Lợi ích tìm kiếm
1 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm có xuất xứ rõ ràng
2 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm biết rõ thành phần dưỡng chất
3 Sư an toàn khi sử dụng sản phẩm mà từ khi còn đầy cho đến lúc
gần hết, sữa không bị vón cụt
4 Hương vị thơm ngon, hợp với khẩu vị của bé
5 Thuận tiện trong việc sử dụng (pha chế, bảo quản ) sản phẩm
6 Không bị phản ứng phụ khi sử dụng
7 Sự an toàn khi sử dụng sản phẩm có chứng nhận của một cơ quan

kiểm định có uy tín
8 Sữa bột giúp trẻ phát triển về thể chất
9 Sữa bột giúp trẻ phát triển trí não
10 Sữa bột giúp trẻ tăng cân
11 Sữa bột giúp tăng trưởng chiều cao
12 Sữa bột tăng sức đề kháng
13 Sữa bột kích thích tiêu hóa
14 Sữa bột kích thích hấp thu dưỡng chất
15 Tiết kiệm được chi phí khi sử dụng của sản phẩm
16 Tiết kiệm được thời gian khi sử dụng sản phẩm
17 Vị trí bán hàng thuận lợi cho việc mua sản phẩm
18 Được tích lũy điểm thưởng khi mua sản phẩm
19 Được giảm giá trực tiếp khi mua sản phẩm
20 Được tặng quà kèm theo khi mua sản phẩm
21 Được tham gia rút thăm trúng thưởng
22 Được tặng sản phẩm dùng thử
2.2.2.3 Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis)
Page 14
a) Khái niệm và ứng dụng
Phân tích cụm là tên của một nhóm các kỹ thuật đa biến có mục tiêu
chính là phân loại các đơn vị dựa vào một số các đặc tính của chúng. [8]
Các kỹ thuật đa biến nhận diện và phân loại các đối tượng hay các biến
sao cho các đối tượng trong cùng một cụm tương tự nhau xét theo các đặc tính
được chọn để nghiên cứu; Các đối tượng trong cùng một cụm sẽ nằm gần với
nhau và các đối tượng khác cụm sẽ nằm cách xa nhau khi được diễn giải trên
đồ thị.
Phân tích cụm có nhiều tên gọi khác nhau như: phân tích Q, phân tích
phân loại, phân loại bằng kỹ thuật định lượng là vì nó được ứng dụng trong
nhiều lĩnh vực. Tuy vậy, tất cả đều có chung đặc điểm là phân loại theo các
mối quan hệ tự nhiên. Đặc tính này phản ánh bản chất của tất cả các phép phân

cụm.
b) Các bước tiến hành phân tích cụm
Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) theo thủ tục Ward và K-
mean được dùng để xác định số phân khúc khách hàng cá nhân đối với sản
phẩm sữa bột dành cho trẻ em dưới 3 tuổi.
Hình 5: Sơ đồ quy trình tiến hành phân tích cụm
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu
Phần quan trọng nhất khi xác định vấn đề phân cụm là việc chọn lựa các
biến để phân cụm. Nếu chỉ dựa vào một hay hai biến không có liên quan hay
không thích hợp thì cũng sẽ làm nhiễu hay hỏng cả kết quả phân cụm. Vì thế
nên chọn tập hợp biến có khả năng mô tả được sự giống nhau giữa các đối
tượng theo mục đích nghiên cứu. Các biến có thể được chọn trên cơ sở phân
Page 15
Xác định vấn đề ngiên cứu
Chọn thước đo khoảng cách
Chọn thủ tục phân cụm
Quyết định số cụm
Giải thích và mô tả các cụm
Đánh giá tính đúng đắn
tích lý thuyết, kết quả nghiên cứu trong quá khứ, hay xem xét các giả thuyết
liên quan đã được kiểm định hoặc người nghiên cứu có thể dùng cả phán đoán
và trực giác để xác định các biến này.
Bước 2: Chọn lựa thước đo khoảng cách hay thước đo mức độ giống
nhau
Phương pháp thông thường nhất là đo lường mức độ giống nhau bằng
khoảng cách giữa hai đối tượng trong một cặp đối tượng. Các đối tượng có
khoảng cách giữa chúng nhỏ thì giống nhau hơn là các đối tượng có khoảng
cách giữa chúng lớn. Có 3 loại thước đo khoảng cách giữa hai đối tượng:
khoảng cách Euclid hay khoảng cách (k/c) Euclid bình phương; k/c Manhattan
(là tổng các độ lệch tuyệt đối của các giá trị trên từng biến); k/c Chebychev (là

chênh lệch tuyệt đối lớn nhất của giá trị trên từng biến).
VD: Về khoảng cách Euclid giữa hai đối tượng được đo theo hai biến X
và Y
(2.3)
Hình 6: Khoảng cách Euclid
Bước 3: Chọn thủ tục phân cụm
Các thủ tục phân cụm được chia thành hai loại thủ tục theo thứ bậc và
thủ tục không thứ bậc.
+ Phân cụm thứ bậc: (hierarchical clustering)
Trong số các phương pháp phân cụm tích tụ thì phương pháp khoảng
cách trung tâm và thủ tục Ward đã được chứng minh là có kết quả tốt hơn các
phương pháp kia. [8]
Page 16
( ) ( )
2 2
2 1 2 1
x – x + y – yeuclid
=
(x
1,
y
1
) x
2 –
x
1
y
2
– y
1

(x
2
, y
2
)
Đối tượng 1
Đối tượng 2
Thủ thuật Ward ta sẽ tính giá trị trung bình tất cả các biến cho từng cụm
một.
Sau đó tính khoảng cách Euclid bình phương giữa các phần tử trong cụm
với trị trung bình của cụm, rồi lấy tổng tất cả các khoảng cách bình phương
này.
+ Phân cụm không thứ bậc: (Non-hierarchical clustering)
Thường được gọi là phân cụm K-mean, gồm có: phương pháp bắt đầu
tuần tự (sequential threshold), bắt đầu song song (parallel threshold), phân
chia tối ưu (optimizing partitioning).
Hình 7: Sơ đồ phân loại thủ tục phân cụm
Bước 4: Quyết định số cụm
Đây là một vấn đề chính trong phân tích cụm. Cho tới nay chưa có
những quy tắc rõ ràng và chắc chắn về việc xác định số cụm. Nói một cách
khác là số cụm cần thiết hay hợp lý không phải là một vấn đề hoàn toàn về
mặt kỹ thuật, mà nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác: phân tích lý thuyết; sử
dụng khoảng cách giữa các cụm làm tiêu chuẩn để xác định cụm; dựa vào tỷ
số giữa phương sai nội bộ nhóm và phương sai giữa các nhóm; dựa vào quy
mô tương đối của các cụm.
Bước 5: Diễn giải và mô tả các cụm
Page 17
Tích tụ
K/c liên kết
Phương sai

Phân chia
K/c trung tâm
Song Tuần tự Phân chia tối ưu
Thủ tục phân cụm
Không thứ bậcThứ bậc
Thủ tục Ward
K/c liên kết đơn
K/c liên kết hoàn toàn
K/c liên kết trung bình
Để diễn giải và mô tả các cụm ta sẽ xem xét các trung bình cụm
(centroid), dùng phân tích biệt số hay đơn giản hơn là dùng thủ tục tính trung
bình.
Bước 6: Đánh giá tính đúng đắn
Có nhiều cách thẩm định và đánh giá độ tin cậy và tính hợp lý của kết
quả phân tích cụm: sử dụng nhiều thước đo khoảng cách khác nhau trên cùng
tập hợp dữ liệu và so sánh kết quả; sử dụng các phương pháp phân cụm khác
nhau; chia dữ liệu làm hai phần rồi thực hiện phân tích từng phần riêng.
Lựa chọn phương pháp phân tích cụm:
Có hai cơ sở lựa chọn:
- Dựa vào nghiên cứu của Sara Dolnica năm 2002 về việc chọn lựa
phương pháp phân tích cụm của các nhà nghiên cứu. Phương pháp được sử
dụng nhiều nhất là thủ tục Ward và K-mean.
- Dựa vào ưu nhược điểm của từng phương pháp: Phương pháp K-mean
(phân cụm không thứ bậc) có 2 nhược điểm là: phải thử xác định số cụm trước
và việc lựa chọn trung tâm cụm là tùy ý nên kết quả phân cụm có thể không
chính xác. Nhưng bên cạnh đó, phương pháp K-mean cũng có một số ưu điểm:
khối lượng tính toán ít hơn, thời gian thực hiện nhanh hơn phương pháp phân
cụm thứ bậc.
Vì vậy, đề tài sử dụng cả 2 phương pháp Ward và K-mean. Đầu tiên sử
dụng phân cụm thứ bậc (thủ tục Ward) để tìm ra kết quả ban đầu, thông qua

khoảng cách euclid để xác định số cụm tối ưu. Sau đó sử dụng kết quả này làm
thông tin ban đầu để áp dụng phương pháp phân chia tối ưu (một phương pháp
của K-mean). K-mean cho phép ta xác định số khách hàng trong từng phân
khúc.
2.2.2.4 Phân tích phân biệt
a) Khái niệm và ứng dụng
Phân tích phân biệt là một kỹ thuật phân tích sử dụng cho việc phân biệt
giữa các nhóm bằng cách phân tích dữ liệu với một biến phụ thuộc được phân
cấp và các biến độc lập được đo bằng thang đo khoảng.
Phân tích phân biệt nhằm đạt các mục tiêu sau: Phát triển những hàm
phân biệt kết hợp tuyến tính giữa nhân tố dự báo (các biến độc lập), hàm này
có sự phân biệt tốt nhất giữa các tiêu chuẩn nhóm đã phân loại (biến phụ
thuộc); Xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa đã tồn tại giữa các nhóm về
nội dung của các biến độc lập không; Xác định biến độc lập nào gây ra sự
Page 18
khác biệt các nhóm; Phân loại nhóm này so với nhóm khác dựa vào các giá trị
của các biến độc lập; Đánh giá tính chính xác của việc phân loại.
Trong đề tài phân tích phân biệt được dùng để kiểm định lại sự khác biệt
giữa các phân khúc khách hàng dựa vào biến lợi ích tìm kiếm của khách hàng
khi mua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em.
Có hai loại phân tích phân biệt:
- Phân tích phân biệt giữa hai nhóm: được sử dụng trong trường hợp biến
phụ thuộc được chia làm hai loại, biến phụ thuộc được mã hóa theo hai số 0 và
1.
- Phân tích phân biệt đa nhóm: được sử dụng trong trường hợp biến phụ
thuộc được phân loại thành ba hay nhiều nhóm.
Hàm phân tích phân biệt (discriminant analysis) có dạng:
D = b
0
+ b

1
X
1
+ b
2
X
2
+ … + b
n
X
n
(2.4)
Trong đó: D là điểm phân biệt; bi: các hệ số hay trọng số phân biệt, được
ước lượng để phân biệt sự khác nhau giữa các phân khúc dựa vào giá trị của
hàm phân biệt. Xi: các biến độc lập (i=
n,1
) ảnh hưởng đến sự phân biệt giữa
các phân khúc [6]. Các biến độc lập là các tiêu chí là lợi ích tìm kiếm của
khách hàng khi mua sản phẩm sữa bột dành cho trẻ em.
Sau khi phân tích cụm ta sử dụng phân tích phân biệt để kiểm tra tính
chính xác của phân khúc thị trường khách hàng cá nhân đối với sản phẩm sữa
bột dành cho trẻ em. Nếu các phân khúc có sự khác biệt nhau có nghĩa là kết
quả phân khúc thị trường được chấp nhận. Để kiểm tra ta dựa vào kết quả của
kiểm định Wilks’ Lambda. Nếu giá trị Sig. <0,05 có thể kết luận có sự khác
biệt giữa các nhóm nhân tố với các phân khúc hay nói cách khác các nhóm
nhân tố có ảnh hưởng đến sự khác biệt giữa các phân khúc, như vậy kết quả
phân khúc là chấp nhận được. Nếu giá trị Sig. >0,05 kết quả phân khúc bị bác
bỏ.
Trong đề tài phương pháp phân tích phân biệt được sử dụng với 2 mục
đích. Thứ nhất, xác định tính chính xác của phân tích cụm vừa tiến hành trước

đó thông qua kiểm định Wilks’ Lambda. Thứ hai, xác định được đặc điểm
chính của khách hàng trong từng phân khúc.
b) Tiến hành phân tích phân biệt
Page 19
Xác định vấn đề nghiên cứu
Ước lượng các tham số của hàm phân biệt
Xác định ý nghĩa của hàm phân biệt
Giải thích kết quả
Đánh giá hiệu quả của phân tích
Hình 8: Sơ đồ quy trình phân tích phân biệt
Bước 1: Hình thành vấn đề:
Nhận dạng mục tiêu phân tích (biến độc lập, biến phụ thuộc). Sau khi
nhận dạng các biến độc lập và phụ thuộc, mẫu sẽ được chia thành hai bộ phận
khác nhau: (1) Mẫu phân tích được sử dụng để ước lượng hàm phân biệt, (2)
Mẫu tiêu chuẩn dùng để chuẩn hóa hàm phân biệt.
Bước 2: Ước lượng các hệ số của hàm phân biệt:
Thường dựa vào mẫu phân tích (analysis sample). Có hai cách tiếp cận
cho ước lượng này:
- Phương pháp trực tiếp: Mô hình ban đầu bao gồm tất cả các biến độc
lập. Cách tiếp cận này phù hợp khi vấn đề đã có nghiên cứu trước đây hoặc
khi mô hình lý thuyết có sẵn.
- Phân tích phân biệt từng biến: Các biến độc lập lần lượt được đưa vào
mô hình, phương pháp này được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn chọn một
số nhân tố vào hàm phân biệt.
Bước 3: Xác định ý nghĩa của hàm phân biệt:
Giả thuyết:
H
0
: Trung bình của tất cả các hàm phân biệt trong tất cả các nhóm bằng
nhau (không có sự phân biệt).

H
1
: Trung bình của tất cả các hàm phân biệt trong tất cả các nhóm khác
nhau (sự phân biệt có ý nghĩa).
Giả thuyết H
0
bị bác bỏ khi significance trong bảng kết quả phân tích
Canonical discriminant function (các hàm phân biệt chuẩn tắc) nhỏ hơn mức ý
nghĩa α trong xử lý, trong trường hợp này mô hình có độ phân biệt có ý nghĩa.
Page 20
Bước 4: Giải thích kết quả:
Biến độc lập nào có hệ số phân biệt chuẩn cao thì ảnh hưởng càng lớn
đến hàm phân biệt.
Bước 5: Đánh giá hiệu quả của phân tích phân biệt:
Ta tính các chỉ tiêu có liên quan đến hai loại mẫu này như sau:
- Tính điểm phân biệt (Discriminant scores):
2.2.2.5 Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross-Tabulation)
Cross-tabulation là một kỹ thuật dùng để so sánh dữ liệu từ hai hoặc
nhiều hơn các biến phân loại hoặc danh nghĩa (categorical or nominal
variables). Mô tả dữ liệu bằng Cross- Tabulation được sử dụng rộng rãi trong
nghiên cứu Marketing thương mại vì (1) phân tích Cross- tabulation và kết quả
của nó có thể giải thích và hiểu một cách dễ dàng đối với những nhà quản lý
không có chuyên môn thống kê, (2) sự rõ ràng trong việc giải thích cung cấp
một sự kết hợp chặt chẽ giữa kết quả nghiên cứu và quyết định trong quản lý,
(3) chuỗi phân tích Cross- tabulation cung cấp những kết luận sâu hơn trong
các trường hợp phức tạp, (4) Cross- tabulation có thể làm giảm các vấn đề của
ô (cells), và (5) phân tích Cross- tabulation tiến hành đơn giản.
Từ kết quả phân khúc ở phân tích cụm, đề tài tiếp tục sử dụng phương
pháp phân tích bảng chéo (Cross-Tabulation) để xác định đặc điểm của khách
hàng trong từng phân khúc. Bằng kỹ thuật so sánh dữ liệu ta có thể xác định

đặc điểm về nhân khẩu học và hành vi của từng khách hàng trong mỗi nhóm
phân khúc. Đây chính là tiền đề để đưa ra những giải pháp thu hút khách hàng
cho từng phân khúc khác nhau.
Page 21
Điểm phân biệt của
từng biến trong mẫu
chuyển hóa
Hệ số phân biệt
từng biến trong
mẫu phân tích
Giá trị của các biến
độc lập trong mẫu
chuyển hóa
=
X
CHƯƠNG 3
PHÂN KHÚC THỊ TRƯỜNG KHÁCH HÀNG
CÁ NHÂN ĐỐI VỚI SẢN PHẨM SỮA BỘT DÀNH CHO TRẺ EM
DƯỚI 3 TUỔI
3.1 MÔ TẢ THÔNG TIN ĐÁP VIÊN
3.1.1 Thông tin khách hàng
3.1.1.1 Nơi cư trú
Bảng 2: Nơi cư trú của khách hàng
Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013
Bảng trên cho ta thấy địa bàn phân bố khách hàng. Trong đó có tới hơn
50,9% khách hàng ở quận Ninh Kiều. Trong đó có tới một nửa khách hàng ở
quận Ninh Kiều. Điều này cũng dễ hiểu vì Ninh Kiều là quận có tốc độ phát
triển kinh tế cao hơn hẳn so với 3 quận còn lại (Bình Thủy, Cái Răng, Ô
Môn), mật độ dân số cao (7167 người/km
2

, 2011) và thu nhập bình quân đầu
người ở mức trung bình khá.
3.1.1.2 Giới tính
Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013
Hình : Giới tính
Về giới tính, có 70,7% khách hàng được phỏng vấn là nữ, và 29,3% là
nam. Ta thấy có sự chênh lệch khá cao giữa tỷ lệ nam, nữ được phỏng vấn.
Page 22
Tần suất
N=116
Tỷ lệ
(%)
Nơi cư trú
Ninh Kiều 59 50,9
Bình Thủy 23 19,8
Cái Răng 17 14,7
Ô Môn 17 14,7
Cũng dễ thấy được nguyên nhân vì sao có được sự chênh lệch này. Sản phẩm
dành cho trẻ dưới 3 tuổi nên những bà mẹ là người mua và quan tâm nhiều về
sản phẩm hơn là những ông bố.
3.1.1.3 Độ tuổi và nghề nghiệp
Nhìn chung độ tuổi khách hàng thuộc 4 nhóm (bảng…), trong đó nhiều
nhất là độ tuổi từ 26 đến 31 tuổi chiếm 42,2%. Do xã hội càng phát triển, và
thành phố Cần Thơ là một thành phố hiện đại nên có xu hướng kết hôn trể hơn
so với trước đây, nên kéo theo độ tuổi sinh con cũng cao hơn trước. Ở độ tuổi
này theo khoa học là độ tuổi thích hợp để sinh con. Phần lớn, người trong
nhóm tuổi này đều có nghề nghiệp ổn định nên số khách hàng có con nhỏ dưới
3 tuổi tập trung đông trong khoảng từ 26 đến 31 tuổi. Nhóm khách hàng có độ
tuổi lớn hơn 37 tuổi, và dưới 26 tuổi là nhóm khách hàng chiếm tỷ lệ thấp
ứng với 12,9% và 14,7%. Người ở độ tuổi dưới 26 chủ yếu lo cho sự nghiệp

để chuẩn bị cho tương lai, chuẩn bị cho đời sống hôn nhân và gia đình nên
khách hàng trong độ tuổi này không nhiều. Đối với nhóm tuổi lớn hơn 37 thì
việc sinh con là khó khăn đối với người phụ nữ. Các gia đình ở trong nhóm
tuổi này phần lớn đã có con lớn hoặc trưởng thành, và họ tập trung lo đời sống
cho chúng hơn là sinh thêm con nhỏ nên tỷ lệ khách hàng nhóm tuổi này
tương đối thấp. Trong 116 mẫu điều tra thì độ tuổi thấp nhất là 22 tuổi và cao
nhất là 43 tuổi.
Theo kết quả khảo sát 116 quan sát về nghề nghiệp thì cao nhất là nhân
viên với 37,1% chiếm hơn 2/3 khách hàng, tiếp đến là nội trợ chiếm 24,1%,
buôn bán kinh doanh là 13,8%.
Page 23
Bảng 4: Nghề nghiệp và độ tuổi của khách hàng
Tần suất
N=116
Tỷ lệ
(%)
Độ tuổi
<=25 17 14,7
26 đến 31 49 42,2
32 đến 37 35 30,2
>=38 15 12,9
Nghề nghiệp
Quản lý 7 6,0
Nhân viên 43 37,1
Công nhân 11 9,5
Buôn bán kinh doanh 16 13,8
Nội trợ 28 24,1
khác 11 9,5
Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013
3.1.1.4 Thu nhập và quy mô gia đình

Tổng thu nhập của gia đình khách hàng sử dụng sản phẩm sữa bột ở mức
trung bình khá, với 25,9% khách hàng có mức thu nhập dưới 4 triệu, và 41,4%
khách hàng có thu nhập từ 4 triệu đến dưới 8 triệu. Hai mức thu nhập trên
không quá cao nhưng là mức thu nhập rất phổ biến ở các thành phố. Và với
mức thu nhập từ 4 triệu đên dưới 8 triệu thì các gia đình quan tâm nhiều hơn
tới sức khỏe của con cái, và sữa bột được các bậc cha mẹ quan tâm nhiều hơn,
do giai đoạn dưới 3 tuổi rất quan trọng đối với trẻ em. Bên cạnh đó thì khách
hàng có thu nhập cao từ 8 đến dưới 12 triệu và nhiều hơn 12 triệu cũng chiếm
tỷ lệ không nhỏ lần lượt 18,1% và 14,7%. Dù ở mức thu nhập nào thì với các
bậc cha mẹ, con cái vẫn là quan trọng và được quan tâm hàng đầu, nên tỷ lệ
giữa các nhóm thu nhập cũng không chênh lệch quá cao.
Page 24
( Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013)
Hình 12: Thu nhập bình quân của khách hàng
( Nguồn: kết quả khảo sát 116 quan sát năm 2013)
Hình : Quy mô gia đình khách hàng
Phần lớn gia đình của các khách hàng sử dụng sữa bột được hỏi có từ 3
đến 4 thành viên chiếm hơn 3/4 số khách hàng, đây là mẫu gia đình hạt nhân
và rất phổ biến ở các đô thị. Đa phần mẫu gia đình này sẽ gồm cha mẹ và con
chưa đến tuổi trưởng thành. Do gia đình có ít con nên cha mẹ rất quan tâm đến
con cái và nhất là giai đoạn trẻ còn nhỏ. Mô hình gia đình có 5 đến 6 người là
19,8%. Đây là mô hình gia đình truyền thống của nước ta gồm có ông bà, cha
mẹ,và con cái. Nhưng mẫu gia đình này đã dần nhường chổ cho gia đình hạt
nhân khi kinh tế phát triển và đời sống con người dần thay đổi theo xu hướng
hiện đại. Còn lại 2 mẫu gia đình có từ 1 đến 2 người và trên 6 người tương đối
ít (chỉ có 0,86% và 3,45%).
Page 25