Bộ dữ liệu SmartPLS: giá trị quảng cáo trên mạng xã hội, giá trị thương hiệu và ý định mua (mô hình Ad Value - CBBE), 400 quan sát

Khảo sát mô phỏng người tiêu dùng trẻ theo dõi các thương hiệu mỹ phẩm trên TikTok, Facebook, Instagram. Bộ dữ liệu gồm 400 quan sát mô phỏng, 5 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên SmartPLS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình giá trị quảng cáo (Ducoffe, 1996) và mô hình giá trị thương hiệu dựa trên khách hàng (Keller, 1993). Giá trị quảng cáo trên mạng xã hội và người ảnh hưởng nâng cao giá trị thương hiệu; giá trị thương hiệu và truyền miệng điện tử thúc đẩy ý định mua.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,85 đến 0,91, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Giá trị thương hiệu: các biến trong mô hình giải thích 44,0% biến thiên của giá trị thương hiệu. Nhân tố tác động mạnh nhất là giá trị quảng cáo trên mạng xã hội (β = 0,467), tiếp theo là độ tin cậy người ảnh hưởng (β = 0,335). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Ý định mua: các biến trong mô hình giải thích 57,0% biến thiên của ý định mua. Nhân tố tác động mạnh nhất là giá trị thương hiệu (β = 0,452), tiếp theo là truyền miệng điện tử (β = 0,321). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Giá trị quảng cáo trên mạng xã hội → Giá trị thương hiệu → Ý định mua ≈ 0,211; Độ tin cậy người ảnh hưởng → Giá trị thương hiệu → Ý định mua ≈ 0,151 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên SmartPLS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đánh giá mô hình đo lường

Outer loading của các biến quan sát nằm trong khoảng 0,825 - 0,897, đều vượt ngưỡng 0,708 (Hair và cộng sự, 2022), nên giữ lại toàn bộ biến. Cronbach’s alpha từ 0,851 đến 0,906, composite reliability (rho_c) từ 0,899 đến 0,934, thỏa ngưỡng 0,7 và chưa vượt 0,95 nên không có dấu hiệu trùng lặp câu hỏi. AVE từ 0,691 đến 0,780 (lớn hơn 0,5), thang đo đạt giá trị hội tụ. Căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố lớn hơn tương quan với các nhân tố khác, đạt giá trị phân biệt theo Fornell và Larcker (1981); khi tự chạy, hãy kiểm tra thêm HTMT dưới 0,85.

Đánh giá mô hình cấu trúc

GTTH có R² = 0,440 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 44,0% biến thiên của giá trị thương hiệu; YDM có R² = 0,570 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 57,0% biến thiên của ý định mua. Các giả thuyết được ủng hộ ở mức ý nghĩa 5%: H1 (QCMXH → GTTH: 0,467, p < 0,001); H2 (KOL → GTTH: 0,335, p < 0,001); H3 (GTTH → YDM: 0,452, p < 0,001); H4 (EWOM → YDM: 0,321, p < 0,001); H5 (QCMXH → YDM: 0,221, p < 0,001). Tất cả giả thuyết đều được ủng hộ. Tác động mạnh nhất là Giá trị quảng cáo trên mạng xã hội → Giá trị thương hiệu (hệ số 0,467), đây là gợi ý để viết hàm ý quản trị ưu tiên.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: SmartPLS 4
• Lĩnh vực: Marketing
• Định dạng: file .zip, khoảng 191 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.