Tóm tắt:
Nghiên cứu lựa chọn mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đăng ký học qua kênh Digital Marketing và thực hiện khảo sát trên 463 đối tượng. Kết quả phân tích các thành phần chính (PCA), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) chỉ ra 6 nhân tố ảnh hưởng và mối quan hệ giữa các nhân tố. Tiếp tục phân tích theo mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để xác định nhân tố ảnh hưởng lớn nhất tới quyết định đăng ký học là nhận thức và thái độ về tính hữu ích của thông tin. Kết quả nghiên cứu là một kênh thông tin tham khảo cho các cơ sở giáo dục đại học.
Từ khóa: Digital Marketing, đăng ký học, mô hình SEM, cơ sở giáo dục đại học.
1. Đặt vấn đề
Giáo dục được xem như là một hoạt động sự nghiệp đào tạo con người mang tính phi thương mại, phi lợi nhuận nhưng qua một thời gian dài chịu sự ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài, đặc biệt là tác động của nền kinh tế thị trường đã khiến cho tính chất của hoạt động này không còn thuần túy là một phúc lợi công mà dần thay đổi trở thành “dịch vụ giáo dục”. Một thị trường giáo dục dần hình thành và phát triển, trong đó hoạt động trao đổi diễn ra khắp nơi, tăng mạnh cả về số lượng lẫn hình thức. Như vậy, nếu xem giáo dục là một thị trường thì hoạt động marketing trong giáo dục là điều hết sức cần thiết. Các trường đại học cũng giống như các doanh nghiệp, phải thực hiện các hoạt động để thu hút sinh viên, phải nắm bắt nhu cầu sinh viên cần gì và muốn gì, để từ đó có những giải pháp marketing thích hợp.
Thị trường giáo dục tại các nước phát triển nói riêng và trên toàn thế giới nói chung những năm gần đây liên tục chịu sức ép bởi áp lực tuyển sinh và giữ chân người học. 58% lãnh đạo các cơ sở giáo dục thật sự quan ngại không đáp ứng chỉ tiêu tuyển sinh (Jaschik & Lederman, 2015), số lượng hồ sơ trúng tuyển và đăng ký nhập học liên tục chững lại và có dấu hiệu suy giảm trong những năm gần đây (Keypath, 2017). Vấn đề cấp bách đặt ra cho các nhà quản trị giáo dục là làm sao có thể cạnh tranh với các cơ sở giáo dục trong và ngoài nước nhằm thu hút người học tiềm năng, đảm bảo chỉ tiêu tuyển sinh trong bối cảnh tự chủ giáo dục, đồng thời quảng bá hình ảnh thương hiệu của trường tới các khách hàng cũng như ra thế giới bên ngoài.
Digital Marketing đã nhanh chóng thay thế marketing truyền thống trở thành trụ cột trong chiến lược thu hút người học tiềm năng (Hanover, 2016) trong cuộc cạnh tranh khốc liệt này. Với các ưu thế vượt trội của Digital Marketing, các cơ sở giáo dục có thể phát triển chiến lược Digital Marketing, triển khai áp dụng các công cụ như social media, email, RSS feeds, mobile marketing với chi phí rất ít và gần như có khả năng thay thế các kênh quảng cáo marketing truyền thống vốn gây nhiều tốn kém.
Nhóm tác giả nghiên cứu và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đăng ký học qua kênh Digital Marketing nhằm giúp các CSGD xây dựng chiến lược marketing phù hợp, tăng cường thu hút người học theo hướng hiện đại hơn.
2. Phương pháp nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết: nhóm nghiên cứu sử dụng để lựa chọn ra mô hình lý thuyết, các mô hình được đánh giá gồm mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model 1989), mô hình khả năng đánh giá kỹ lưỡng (Elaboration Likelihood Model), mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model) và mô hình TIAMC (Nguyễn Thị Minh Hà, 2019). Qua nghiên cứu, nhóm tác giả đã lựa chọn mô hình TIAMC cho nghiên cứu, nhóm đã sử dụng thang đo của mô hình gồm 47 biến quan sát.
- Thu thập dữ liệu và kiểm định mô hình:
+ Dữ liệu sơ cấp của mô hình TIAMC được nhóm tác giả thu thập qua khảo sát online với 495 phản hồi từ học sinh THPT, sinh viên, cựu sinh viên.
+ Nhóm tác giả tiến hành làm sạch dữ liệu như loại bỏ những phiếu không hợp lệ, bỏ các phiếu trùng nhau, loại các đối tượng không phù hợp. Kết quả đưa vào mô hình nghiên cứu là 463 phản hồi.
+ Nghiên cứu tiến hành phân tích mô tả để xem phân bố của mẫu và sự phù hợp của các biến quan sát và mẫu nghiên cứu. Tiếp theo nghiên cứu tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, và xây dựng mô hình hồi quy tuyên tính.
- Phương tiện kỹ thuật phục vụ nghiên cứu:
+ Dữ liệu thu thập bằng việc tạo khảo sát online trên MS Forms và Google Sheet từ tháng 03/2020 đến tháng 04/2020, sau đó được nhóm nghiên cứu xử lý làm sạch trên excel và đưa vào các phần mềm thống kê để chạy mô hình.
+ Toàn bộ số liệu được nhập vào máy tính và xử lý trên máy tính cá nhân của nhóm nghiên cứu.
3. Phân tích mô tả mẫu nghiên cứu (Bảng 1)
Bảng 1. Mô tả mẫu nghiên cứu theo giới tính
|
Nữ |
Nam |
Overall |
|
|
factor(group) |
|||
|
Bạn là cựu sinh viên |
35 (13.9%) |
56 (26.4%) |
91 (19.7%) |
|
Bạn là học sinh THPT |
80 (31.9%) |
42 (19.8%) |
122 (26.3%) |
|
Bạn là sinh viên đại học |
136 (54.2%) |
114 (53.8%) |
250 (54.0%) |
|
factor(usitime) |
|||
|
0-3 năm |
31 (12.4%) |
13 (6.1%) |
44 (9.5%) |
|
4-6 năm |
126 (50.2%) |
103 (48.6%) |
229 (49.5%) |
|
7-10 năm |
72 (28.7%) |
56 (26.4%) |
128 (27.6%) |
|
Trên 10 năm |
22 (8.8%) |
40 (18.9%) |
62 (13.4%) |
|
factor(acctime) |
|||
|
3 tiếng – dưới 5 tiếng |
108 (43.0%) |
50 (23.6%) |
158 (34.1%) |
|
5 tiếng – dưới 8 tiếng |
64 (25.5%) |
86 (40.6%) |
150 (32.4%) |
|
Dưới 3 tiếng |
21 (8.4%) |
20 (9.4%) |
41 (8.9%) |
|
Luôn online |
20 (8.0%) |
4 (1.9%) |
24 (5.2%) |
|
Trên 8 tiếng |
38 (15.1%) |
52 (24.5%) |
90 (19.4%) |
Tổng số phản hồi là 463, trong đó nam là 212 người và nữ là 251 người, gồm 3 đối tượng là cựu sinh viên chiếm 19,7%, học sinh THPT là 26,3%, sinh viên đại học là 54%. Mẫu phù hợp cho mô hình nghiên cứu.
Thời gian sử dụng Internet là 4-6 năm (chiếm 49,5%), tiếp theo là nhóm sử dụng 7-10 năm (chiếm 27,6%). Về thời gian truy cập trong 1 ngày trung bình là 3-5 tiếng (chiếm 34,1%) và từ 5-8 tiếng (chiếm 32%). Đặc biệt, thời gian online trên 8 tiếng của nam giới lớn hơn nữ giới (~10%)
4. Kết quả kiểm định mô hình đề xuất
4.1. Kết quả kiểm tra độ tin cậy thang đo và các biến quan sát
Kiểm định KMO và Bartlett: Kết quả MSA = 0.96 và trị số p.value = 0 cho thấy mẫu phù hợp cho nghiên cứu, số liệu đủ độ tin cậy để đưa vào mô hình.
4.2. Kết quả khám phá cấu trúc thang đo TIAMC qua phân tích EFA (Bảng 2)
Nghiên cứu tiến hành xác định nhóm thành phần chính qua phân tích PCA và đã xác định được 6 nhóm nhân tố (eigenvalue >=1), giải thích được 62,92 % phương sai biến tổng. Kết quả có ý nghĩa tiếp tục tiến hành phân tích EFA.
eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
Dim.1 21.6197000 45.9993617 45.99936
Dim.2 3.1008692 6.5975941 52.59696
Dim.3 1.9837303 4.2207027 56.81766
Dim.4 1.6091652 3.4237557 60.24141
Dim.5 1.2573577 2.6752291 62.91664
Dim.6 1.0697149 2.2759891 65.19263
Dim.7 0.8984645 1.9116265 67.10426
Dim.8 0.8207862 1.7463536 68.85061
Dim.9 0.7746771 1.6482491 70.49886
Dim.10 0.7346419 1.5630678 72.06193
….
Kết quả chạy EFA cho 6 thành phần chính và ma trận xoay, loại bỏ những biến quan sát có hệ số tải loading factor <= 0,4. Các quan sát được nhóm nghiên cứu đặt tên theo đặc điểm chung của nhân tố đó là:
CP: Tính cập nhật, chính xác, phù hợp của thông tin
TD: Tương tác và đầy đủ của thông tin
NT: Nhận thức và thái độ về tính hữu ích của thông tin
DD: Dễ sử dụng và độ tin cậy của thông tin
DK: Đăng ký sử dụng
PN: Sự phiền nhiễu của thông tin
Bảng 2. Kết quả chạy EFA và ma trận xoay
|
Nhân tố |
Biến QS |
|
Nhân tố |
Biến QS |
|
CP |
TI3 |
|
NT |
AT2 |
|
RE3 |
AT1 |
|||
|
TI2 |
PU2 |
|||
|
RE2 |
PU3 |
|||
|
RE1 |
PU1 |
|||
|
TI1 |
AT3 |
|||
|
AC2 |
IA3 |
|||
|
AC1 |
PU4 |
|||
|
CO3 |
DD |
TR4 |
||
|
EX1 |
TR3 |
|||
|
CO4 |
EU3 |
|||
|
EX3 |
EX4 |
|||
|
TD |
IN2 |
TR2 |
||
|
IN4 |
EX5 |
|||
|
IN3 |
EU1 |
|||
|
IN1 |
EU2 |
|||
|
CO1 |
TR1 |
|||
|
EX2 |
DK |
CC2 |
||
|
CO2 |
CC1 |
|||
|
EU4 |
CC3 |
|||
|
AC3 |
IA1 |
|||
|
PN |
IR2 |
IA2 |
||
|
IR1 |
IA4 |
|||
|
IR3 |
|
4.3. Kết quả kiểm định mô hình đo lường thông qua phân tích CFA (Hình 1)
Có 6 nhân tố được đưa vào để phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Hình 1: Kết quả chạy phân tích các nhân tố khẳng định CFA
Để tối ưu hóa mô hình nghiên cứu, nhóm phân tích mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố và phần dư của các biến quan sát. Kết quả sau 10 mô hình ghi nhận được mô hình tương đối tốt với các chỉ số model fit của mô hình như sau:
npar 110.000
chisq 2844.123
df 1018.000
pvalue 0.000
cfi 0.888
rmsea 0.062
rmsea.ci.lower 0.060
rmsea.ci.upper 0.065
srmr 0.050
4.4. Mô hình cấu trúc tuyến tính
Nhóm nghiên cứu tiếp tục đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố qua mô hình cấu trúc tuyến tính.
Hình 2: Kết quả chạy mô hình cấu trúc tuyến tính
5. Tóm tắt phát hiện chính trong kết quả nghiên cứu
- Việc nhận thức và thái độ về tính hữu ích của thông tin (NT) có tác động rất lớn tới quyết định đăng ký nhập học tại 1 cơ sở giáo dục đại học (DK).
- Bên cạnh đó, tính cập nhật, chính xác, phù hợp của thông tin cũng ảnh hưởng không nhỏ đến việc đăng ký học tại 1 CSGD.
- Các cơ sở giáo dục muốn cải thiện nhân tố nhận thức và thái độ về tính hữu ích của thông tin (NT) thì cần cải thiện tính dễ sử dụng và độ tin cậy của thông tin trên kênh Digital Marketing (DD).
- Sự tương tác và đầy đủ của thông tin (TD) là một trong những nhân tố tác động đến tính cập nhật và sự phù hợp của thông tin (CP).
6. Kết luận
Nghiên cứu đã chỉ ra 6 nhóm nhân tố ảnh hưởng tới hoạt động Digital Marketing trong thu hút người học, đó là: nhân tố CP: Tính cập nhật, chính xác, phù hợp của thông tin; nhân tố TD: Tương tác + Đầy đủ của thông tin; nhân tố NT: Nhận thức và thái độ về tính hữu ích của thông tin; nhân tố DD: Dễ sử dụng và độ tin cậy của thông tin; nhân tố DK: Đăng ký sử dụng và nhân tố PN: Sự phiền nhiễu của thông tin.
Trong đó, nhận thức và thái độ về tính hữu ích; tính chính xác và phù hợp của thông tin có tác động trực tiếp tới quyết định đăng ký nhập học tại 1 cơ sở giáo dục đại học.
Tài liệu tham khảo:
- Hanover (2016), Trends in higher education marketing, enrollment, and technology.Hanover Research.
- Keypath (2017), Higher education benchmarks ,Keypath Research.
- Obermeit, K (2012), Students’ choice of universities in Germany: Structure, factors and information sources used, Journal of Marketing for Higher Education, 22 (2), pp.206–230.
- Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008), Nghiên cứu khoa học marketing - Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh.
- Nguyễn Thị Minh Hà (2019), Digital marketing ở một số quốc gia phát triển và việc áp dụng vào các cơ sở giáo dục của Việt Nam, Luận án tiến sỹ.
- Jaschik, S., & Lederman, D (2015), The 2015 Inside Higher Ed Survey of College and University Admissions Directors (pp.23). Inside Higher Ed and Gallup.
FACTORS AFFECTING THE ENROLLMENT DECISIONS VIA THE DIGITAL MARKETING CHANNEL AT HIGHER-EDUCATIONAL INSTITUTIONS
Master. Pham Kien Trung
Master. Phan Thi Thuy Linh
Master. Le Van Chien
Hanoi University of Mining and Geology
Abstract:
This research studies factors affecting the enrollment decisions via the Digital Marketing channel and this research was conducted by surveying 463 subjects. By using the Principal Component Analysis (PCA), Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA), this research finds that there are 6 factors affecting the enrollment decisions. The research’s linear structure model (SEM) indicates that the awareness and the attitudes about the usefulness of information are the most influential factors in the enrollment decisions. This research is expected to be a reference source for higher-educational institutions.
Keywords: Digital Marketing, enrollmen, SEM model, higher-educational institutions.
