Ý KIẾN CỦA KHÁCH HÀNG VỀ NHỮNG YẾU TỐ được CHO LÀ QUAN TRỌNG đối VỚI MỘT SIÊU THỊ TRÊN địa BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI

MỤC LỤC
I.

Giới thiệu dữ liệu và mục tiêu...........................................................................................................2
1.

Giới thiệu chung dữ liệu và mục tiêu phân tích...............................................................................2

2.

Các biến của dữ liệu........................................................................................................................2

II.
1.

Cách thực hành phân tích.............................................................................................................4
Một số phân tích sơ bộ về bộ dữ liệu...............................................................................................4
1.1 Đăc điểm giới tính........................................................................................................................4
1.2 Đặc điểm về tình trạng con cái......................................................................................................4
1.3 Đặc điểm phân bố tuổi..................................................................................................................4
1.4 Đặc điểm tình trạng học vấn.........................................................................................................4
1.5 Đặc điểmTình trạng cơng việc......................................................................................................4
1.6 Chi phí trung bình của một lần đi mua...........................................................................................4

2.

Kiểm tra dữ liệu trống.....................................................................................................................5

3.

Phân tích thành phần chính PCA.....................................................................................................5

3.1

Chọn biến.................................................................................................................................5

3.2

Xác định thành phần chính......................................................................................................6

3.3

Xác định các biến tương ứng với từng thành phần chính được rút trích................................10

4.

Tính các nhân tố............................................................................................................................13

5.

Một số đồ thị..................................................................................................................................15
5.1. Đồ thị của tất cả các quan sát theo giới tính..............................................................................15
5.2. Đồ thị của tất cả các quan sát theo nhóm tuổi............................................................................16
5.3. Đồ thị của tất cả các quan sát theo tình trạng con cái................................................................17
5.4. Đồ thị của tất cả các quan sát theo học vấn...............................................................................18
5.5. Đồ thị của tất cả các quan sát theo công việc.............................................................................19
5.6. Đồ thị của tất cả các quan sát theo chi phí.................................................................................20
5.7.Một số đồ thị khác.......................................................................................................................21

III.

Kiến nghị:.....................................................................................................................................22

1


ĐỀ TÀI:
Ý KIẾN CỦA KHÁCH HÀNG VỀ NHỮNG YẾU TỐ ĐƯỢC
CHO LÀ QUAN TRỌNG ĐỐI VỚI MỘT SIÊU THỊ TRÊN
ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI

I.

Giới thiệu dữ liệu và mục tiêu
1. Giới thiệu chung dữ liệu và mục tiêu phân tích

Bộ dữ liệu là ý kiến từ 400 khách hàng trên địa bàn thành phố Hà Nội nhằm
khảo sát nhu cầu, kỳ vọng của người dân về những yếu tố được cho là cần thiết đối
với một siêu thị.
Mục đích phân tích bộ dữ liệu là từ ý kiến đánh giá của khách hàng về những
yếu tố quan trọng của siêu thị cần có, tìm ra được những nhân tố có tác động, từ
các nhân tố đó, xác định nhóm các nhân tố nào có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất. Qua
đó đưa ra được hướng đi hiệu quả nhằm nâng cao chất lượng, hạn chế xảy ra sai
sót khơng đáng có khi bắt đầu mở một siêu thị.
2. Các biến của dữ liệu

2


Gồm 20 biến:
-

ID: Số thứ tự của khách hàng.
Giới tính: Nam/Nữ.
Tình trạng: Đã có/chưa có con
Tuổi: Độ tuổi của khách hàng (từ 18-28 tuổi, từ 28-38 tuổi, từ 38-48 tuổi; từ 48
tuổi trở lên).
Học vấn: Trình độ học vấn (trung học phổ thơng, học nghề, đại h
ọc).
Cơng việc: Loại hình công việc (sinh viên, nhân viên công ty, nội trợ, doanh
nhân, cơng chức, nghề tự do, khác).
Chi phí: Chi phí bình quân mỗi lần mua hàng (từ 100k-300k, 300k-500k, 500k700k và 700k trở lên).
Các chỉ tiêu đánh giá các dịch vụ được cho là quan trọng đối với khách hàng về
dịch vụ của siêu thị (tính trên thang điểm từ 1-5 những ý kiến mà khách hàng
cho là quan trọng đối với một siêu thị).
+ Đầy đủ: Siêu thị cung cấp đầy đủ các loại mă ̣t hàng mà khách hàng cần.
+ Đa dạng: Nhiều loại hàng hóa đa dạng, phong phú.
+ Bố cục: Cách bày trí ngăn nắp, có khoa học và dễ dàng tìm kiếm sản phẩm.
+ Tiện lợi: nhiều loại hình thanh tốn tiện lợi (tiền mặt, thanh toán chuyển
khoản, thanh toán qua thẻ, ...) cho khách hàng lựa chọn.
+ Thân thiện: Nhân viên luôn thân thiện phục vụ, giải đáp tận tình và đầy đủ
thắc mắc của khách hàng.
+ Giao hàng: Dịch vụ giao hàng tâ ̣n nơi nhanh chóng, đúng hẹn.
+ Sạch sẽ: Khu vực mua sắm bên trong siêu thị sạch sẽ, thoáng mát.
+ An tồn: Hàng hóa bày bán tại siêu thị đảm bảo chất lượng, có nhãn hiệu,
xuất xứ rõ ràng.
+ Giá cả: Giá cả hàng hóa phù hợp với chất lượng sản phẩm, ln được niêm
yết rõ ràng.
+ Vị trí: Siêu thị nằm ở vị trí trung dễ tìm, thuận tiện ra vào.
+ Bãi đậu xe: Bãi đậu xe rộng rãi, thoáng mát, dễ dàng trong việc di chuyển.
3

+ Giảm giá: Các chương trình giảm giá, khuyến mãi hấp dẫn được diễn ra
thường xuyên.

II. Cách thực hành phân tích
1. Một số phân tích sơ bộ về bộ dữ liệu
1.1 Đăc điểm giới tính
Câu lệnh: table(Nhom5$Gioitinh)
- Có 164 nam và 236 nữ tham gia vào cuộc khảo sát.
1.2 Đặc điểm về tình trạng con cái
Câu lệnh: table(Nhom5$Tinhtrang)
- Trong đó 215 người có con và 185 người chưa có con.
1.3 Đặc điểm phân bố tuổi
Câu lệnh: table(Nhom5$Nhomtuoi)
- 208 người trong độ tuổi 18-28, 116 người trong độ tuổi 28-38, 40 người trong độ
tuổi 38-48, 36 người trong độ tuổi >48.
1.4 Đặc điểm tình trạng học vấn
Câu lệnh: table(Nhom5$Hocvan)
- Có 119 người đã từng hoặc đang học Đại học, 88 người đã từng hoặc đang học
nghề, 193 người đã từng hoặc đang học trung học phổ thơng.
1.5 Đặc điểmTình trạng cơng việc
Câu lệnh : table(Nhom5$Congviec)
- Công chức: 12 người, Doanh nhân: 67 người, Nghề tự do: 44 người, Nhân viên
công ty: 144 người, Nội trợ: 61 người, Sinh viên: 66 người, Khác: 6 người
1.6 Chi phí trung bình của một lần đi mua
Câu lệnh : table(Nhom5$Chiphi)

4

- 183 người có chi phí nằm trong khoảng 100-300k, 121 người có chi phí nằm
trong khoảng 300-500k, 48 người có chi phí nằm trong khoảng 500-700k, 48 người
có chi phí nằm trong khoảng >700k.
2. Kiểm tra dữ liệu trống
Câu lệnh : sum(is.na(Nhom5))
Kết quả : Bộ dữ liệu khơng có dữ liệu trống
3. Phân tích thành phần chính PCA
pca5 <- select(Nhom5, Daydu:Giamgia )
pca6 <- select(Nhom5, Gioitinh:Giamgia )
3.1 Chọn biến
a. Phân tích tương quan giữa các biến (Hệ số tương quan)
-

Mục đích: đo mức độ mạnh yếu của mối quan hệ giữa hai biến số

Câu lệnh: cor_matrix <- cor(pca5, use = 'complete.obs')
round(cor_matrix, 3)

Nhìn vào bảng kết quả dưới màn hình console ta có thể thấy mức độ tương quan
giữa từng cặp biến.
Điển hình ta có thể thấy hai biến Daydu và Dadang có mức độ tương quan khá
cao (0.794) Biến Daydu và Dadang có mối liên hệ khá chặt chẽ.

5


Hai biến Baidauxe và Giaca có hệ số tương quan rất thấp (0.008) Hai biến
Baidauxe và Giaca hầu như không có mối liên hệ nào.
b. Kiểm định Bartlett's: Kiểm định tương quan giữa các biến
Ho: Ma trận hệ số tương quan của tổng thể là ma trận đơn vị (không rút bớt

được biến)
H1: Ma trận hệ số tương quan của tổng thể không phải là ma trận đơn vị
Câu lệnh: cortest.bartlett(pca5)
KMO(pca5)

Kết quả:
KĐ Bartlett có giá trị 2117.88, bậc tự do là 66 và trị số pvalue =0<α =0.01 Bác bỏ
H0
 Do đó dữ liệu phù hợp để sử dụng cho phân tích thành phần chính.
Hệ số KMO test = 0,76 > 0.6 đảm bảo sử dụng được phương pháp phân tích
thành phần chính cho bộ dữ liệu, KMO tại các biến đều >0.6 (chỉ có 1 biến
Giamgia là 0.59 xấp xỉ 0.6) do đó các biến đều phù hợp để phần tích thành phần
chính.
3.2 Xác định thành phần chính
a) Xác định và loại giá trị ngoại biên
 Đồ thị các quan sát
6


Câu lệnh : res.pca5 <- PCA(pca5, graph = FALSE)
summary(res.pca5)
fviz_pca_ind(res.pca5)

Nhận xét : Các quan sát tập trung vào một chỗ thì khơng có vấn đề gì bởi vì đóng
góp của các quan sát là như nhau. Tuy nhiên có những quan sát nằm xa (54, 93,
199, 394) - ảnh hưởng của quan sát này sẽ làm kết quả bị sai lệnh và những quan
sát đó có thể được coi là giá trị ngoại biên.
 Đồ thị của 10 quan sát có đóng góp lớn nhất
7

Câu lệnh : fviz_pca_ind(res.pca5, select.ind= list(cos2 = 10))

Có 6 quan sát ngoại biên (37, 58, 132, 190, 194, 260)
Sau khi phân tích hai đồ thị ta xác định được 10 giá trị ngoại biên => tiến hành
loại bỏ quan sát này ra trước khi phân tích thành phần chính.
Câu lệnh: pca5 <- pca5[-c(54, 93, 199, 394, 37, 58, 132, 190, 194, 260),]
dim(pca5)
Kết luận: Sau khi loại bộ các giá trị ngoại biên bộ dữ liệu còn 390 quan sát và
12 biến.
b. Bảng tổng hợp
Câu lệnh: res.pca5 <- PCA(pca5, graph = FALSE)
summary(res.pca5)

8


Trong phân tích thành phần chính căn cứ để xác định thành phần chính theo ma
trận hệ số tương quan là sử dụng eigenvalues >1, hoặc từ đồ thị ta xác định được 4
thành phần chính => 12 biến ban đầu có thể biểu diễn tuyến tính qua 4 thành phần
chính và ta giảm chiều dữ liệu từ 12 xuống còn 4 chiều.
Scree plot:
fviz_eig(res.pca5, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 50))

9


Nhận xét:
-

Thành phần chính đầu tiên giải thích được 36.16% sự biến thiên của dữ liệu
ban đầu.
Thành phần chính thứ 2 giải thích được 13.85% sự biến thiên của dữ liệu ban
đầu.
Thành phần chính thứ 3 giải thích được 11.815% sự biến thiên của dữ liệu ban
đầu.
Thành phần chính thứ 4 giải thích được 9.072% sự biến thiên của dữ liệu ban
đầu.
Cả 4 thành phần chính giải thích được 70.898% sự biến thiên của dữ liệu ban
đầu.
3.3 Xác định các biến tương ứng với từng thành phần chính được rút trích

Câu lệnh : fviz_contrib(res.pca5,choice ="var",axes = 1 )

10


Câu lệnh : fviz_contrib(res.pca5,choice ="var",axes = 2 )

Câu lệnh : fviz_contrib(res.pca5,choice ="var",axes = 3 )

11


Câu lệnh : fviz_contrib(res.pca5,choice ="var",axes = 4 )

Nhận xét : Dựa vào từng đồ thị ta xác định được rõ ràng những biến nào có thể
nằm trong thành phần chính nào, nhưng có 1 số biến thuộc 2 đến 3 thành phần
chính như: Daydu (1,2), Dadang (1,2), An Tồn (1,3), Giamgia (2, 3, 4), Thanthien
(2,4) cần phải xem xét (dựa vào Cos2, Ctr xem biến đó giải thích cho thành phần

chính nào nhiều hơn thì sẽ xếp vào thuộc thành phần chính đó).

12


Kết luận :





Thành phần chính thứ nhất gồm các biến: Tienloi, Giaohang, Vitri
Thành phần chính thứ 2 gồm: Giamgia, Dadang, Daydu, Thanthien
Thành phần chính thứ 3 gồm: Sachse, Giaca, Antoan
Thành phần chính thứ 4 gồm: Bocuc, Baidauxe

Đặt tên và giải thích các thành phần chính




4.

Thành phần chính 1: Thuận tiện
Thành phần chính 2: Thiện cảm
Thành phần chính 3: Tin cậy
Thành phần chính 4: Cấu trúc
Tính các nhân tố

Câu lệnh : var1 <- get_pca_var(res.pca5)

var1$coord
tpc <- mutate(pca5,

13


pc1=Daydu*0.701+Dadang*0.675+Bocuc*0.581+Tienloi*0.822+Thathien*0.464+
Giaohang*0.789+Sachse*0.410+Antoan*0.606+Giaca*0.388+Vitri*0.738+Baidau
xe*0.471+Giamgia*0.296)

tpc <- mutate(tpc,
pc2=Daydu*-0.562+Dadang*-0.573+Bocuc*0.194+Tienloi*0.142+Thathien*0.554+Giaohang*0.239+Sachse*0.289+Antoan*0.195+Giaca*0.2
28+Vitri*-0.273+Baidauxe*0.09+Giamgia*0.584)

tpc <- mutate(tpc,
pc3=Daydu*-0.12+Dadang*0.167+Bocuc*0.131+Tienloi*0.049+Thathien*0.109+Giaohang*0.084+Sachse*-0.650+Antoan*0.532+Giaca*0.64+Vitri*0.01+Baidauxe*-0.273+Giamgia*0.383)

tpc <- mutate(tpc,
pc4=Daydu*0.116+Dadang*-0.087+Bocuc*-0.501+Tienloi*-0.223+Thathien*0.376+Giaohang*-0.172+Sachse*0.043+Antoan*0.250+Giaca*0.26+Vitri*0.246+Baidauxe*0.451+Giamgia*0.447)

14


5. Một số đồ thị
Câu lệnh: res.pca6 <- PCA(pca6[,-c(1:8)], graph=FALSE)
summary(res.pca6)
5.1. Đồ thị của tất cả các quan sát theo giới tính
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
15

geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Gioitinh,
addEllipses = TRUE,
legend.title = "Groups")

Nhận xét : Vòng tròn màu xanh là câu trả lời về những điều quan trọng nên có tại
một siêu thị của nữ giới, vòng tròn màu đỏ là câu trả lời của nam giới. Hai vòng
tròn tập trung tại một chỗ, có thể thấy các dạng trả lời của nam và nữ giới khơng có
nhiều sự khác biệt (dạng trả lời của nam giới tập trung hơn so với nữ giới, có thể
nói nữ giới có nhiều quan điểm khác nhau hơn đối với tiêu chuẩn của 1 siêu thị).
5.2. Đồ thị của tất cả các quan sát theo nhóm tuổi
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Nhomtuoi,
addEllipses = TRUE,
16


legend.title = "Groups")

Nhận xét : Từ đồ thị có thể thấy câu trả lời giữa các lứa tuổi không khác biệt nhiều
và đều rất tập trung.

5.3. Đồ thị của tất cả các quan sát theo tình trạng con cái
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Tinhtrang,
addEllipses = TRUE,
legend.title = "Groups")

17


Nhận xét : Quan sát từ đồ thị cũng có thể thấy là câu trả lời của những người có
con và khơng có con là gần như khơng khác biệt. Như vậy tình trạng con cái khơng
có ảnh hưởng lớn đến câu trả lời về tiêu chuẩn của siêu thị.

5.4. Đồ thị của tất cả các quan sát theo học vấn
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Hocvan,
addEllipses = TRUE,
legend.title = "Groups")

18


Nhận xét : Các vòng tròn đại diện cho học vấn rất tập trung, do đó các câu trả lời
về những điều quan trọng nên có tại một siêu thị theo trình độ học vấn khá tương
đồng.

5.5. Đồ thị của tất cả các quan sát theo công việc
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Congviec,
addEllipses = TRUE,
legend.title = "Groups")

19

Nhận xét : Tại đồ thị này có thể thấy câu trả lời chia theo cơng việc đã có sự thay
đổi, trong đó các cơng việc đều có những câu trả lời khá giống nhau trừ nhóm cơng
việc khác.Có thể lí giải do tập hợp nhiều cơng việc khác nhau nên dẫn tới câu trả
lời cũng có nhiều thay đổi .
5.6. Đồ thị của tất cả các quan sát theo chi phí
Câu lệnh: fviz_pca_ind(res.pca6,
geom.ind = "point",
col.ind = pca6$Chiphi,
addEllipses = TRUE,
legend.title = "Groups")

20


Nhận xét : Có thể thấy mực độ tập trung của câu trả lời ngày càng tăng theo độ
tăng của chi phí trung bình khi đi mua sắm, nhóm >700k cũng là nhóm có mức độ
tập trung cao nhất trong đồ thị này.

5.7.Một số đồ thị khác
Câu lệnh: fviz_pca_biplot(res.pca6,
col.ind = pca6$Gioitinh, palette = "jco",
addEllipses = TRUE, label = "var",
col.var = "black", repel = TRUE,
legend.title = "gioitinh")

21


Nhận xét : Từ đồ thị có thể thấy các vecto Tienloi, Thanthien, Baidauxe khá tiệm

cận vòng tròn của nam giới nên có thể cho rằng nam giới quan tâm khá nhiều đến
các yêu tố đó. Trong khi nữ giới có vẻ như quan tâm hơn đến các yếu tố như: giao
hàng, đa dạng, an toàn, giá cả.

III. Kiến nghị:
Nghiên cứu nhằm chỉ ra được các yếu tố dịch vụ quan trọng trong việc mở
siêu thị trên đại bàn thành phố Hà Nội. Bằng phương pháp phân tích thành phần
chính dữ liệu thu thập được từ nhóm khách hàng, nhóm nghiên cứu đã xác định
được các thành phần chính bao gồm có:
 Thành phần chính thứ nhất, gồm: Tiện lợi, Giao hàng, Vị trí -> Thuận Tiện
 Thành phần chính thứ hai, gồm: Giảm giá, đa dạng, đầy đủ -> Thiện cảm
22


 Thành phần chính thứ ba, gồm: Sạch sẽ, Giá cả, An tồn -> Tin Cậy
 Thành phần chính thứ tư, gồm: Bố cục, bãi đậu xe -> Cấu trúc
Trong đó thành phần chính quan trọng nhất mà doanh nghiệp cần cân nhắc
trong việc xây dựng dịch vụ siêu thị chính là các yếu tố quyết định trực tiếp đến sự
thuận tiện, nhanh chóng cho khách hàng trong việc mua sắm, bao gồm có: Tiện lợi,
giao hàng, vị trí. Sở dĩ đây là những yếu tố quan trọng nhất bởi vì Hà Nội là một
thành phố lớn, nhịp sống rất nhanh, cuộc sống người dân tương đối bận rộn do đó
khi tìm đến các siêu thị thì khách hàng sẽ ưu tiên khơng gian mua sắm tiện lợi và
vị trí địa lý hợp lý. Chuỗi siêu thị tiêu dùng vẫn luôn được đánh giá cao bởi việc
lựa chọn các vị trí địa lý “đắc địa” ở các khu dân cư đơng đúc, nhu cầu tiêu dùng
cao, có vị trí giao thông thuận lợi, đảm bảo không bị ách tắc khi khách mua hàng
quá đông gây cản trở giao thông đi lại. Bên cạnh đó việc lựa chọn mặt bằng cửa
hàng lớn, (1000-10000m2 tùy vào khu vực) đảm bảo sức chứa các mặt hàng và
lượng khách lớn cũng sẽ là một điểm cộng lớn cho siêu thị. Đây đều là những yếu
tố mà chủ doanh nghiệp có thể cân nhắc tiếp tục phát huy khi mở siêu thị. Ngoài
ra, trong thời kỳ đại dịch phức tạp, việc di chuyển đến các cửa hàng siêu thị trở nên

khó khăn hơn bao giờ hết, thì việc giao hàng nghiễm nhiên trở thành một trong
những yếu tố được quan tâm hàng đầu của khách hàng khi chọn lựa siêu thị. Vì thế
nếu doanh nghiệp muốn mở siêu thị thì cần tập trung chú trọng vào dịch vụ giao
hàng và chăm sóc khách hàng trực tuyến.
Bên cạnh ưu tiên sự tiện lợi trong việc mua sắm thì khách hàng cịn đặc biệt
quan tâm đến sự đa dạng và ưu đãi của các sản phẩm. Mặt bằng chung sản phẩm
càng phong phú thì sẽ càng thu hút được lượng khách hàng nhiều. Bên cạnh đó,
việc giảm giá hay ưu đãi cho một số mặt hàng vào một số khung thời gian cố định
trong năm sẽ góp phần kích cầu mua sắm của khách hàng trong năm.
Các yếu tố còn lại liên quan đến chất lượng sản phẩm như: sạch sẽ, giá cả, an
toàn cũng là yếu tố quan trọng tuy nhiên chưa được coi là yếu tố tiên quyết nhất
trong việc đưa ra quyết định lựa chọn cửa hàng siêu thị của khách hàng.

23