BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM TẤN BẢO PHÂN TÍCH QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NƠI MUA HÀNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TP HỒ CHÍ MINH TRONG NGÀNH HÀNG HĨA MỸ PHẨM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM TẤN BẢO PHÂN TÍCH QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NƠI MUA HÀNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TP HỒ CHÍ MINH TRONG NGÀNH HÀNG HĨA MỸ PHẨM Chun ngành: Kinh tế phát triển Mã số: 60310105 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN TẤN KHUYÊN Tp Hồ Chí Minh – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài “Phân tích định lựa chọn kênh bán hàng đại người tiêu dùng TP Hồ Chí Minh ngành hàng hóa mỹ phẩm” kết q trình tự nghiên cứu cá nhân tôi, thực hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Tấn Khuyên Các số liệu kết nghiên cứu trình bày luận văn trung thực chưa công bố nghiên cứu khác Tôi xin chịu trách nhiệm nghiên cứu TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 Học viên Phạm Tấn Bảo MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Kết cấu đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Một số khái niệm 2.1.1 Kênh bán hàng đại 2.1.2 Hành vi tiêu dùng 2.1.3 Người tiêu dùng 2.1.4 Ngành hàng hóa mỹ phẩm 2.2 Một số lý thuyết liên quan 2.2.1 Cơ sở lý thuyết hàm hữu dụng 2.2.2 Lý thuyết hành vi lựa chọn rời rạc 11 2.3 Lược khảo nghiên cứu liên quan 12 2.3.1 Nghiên cứu Masayoshi Maruyama Le Viet Trung (2006): “Supermarkets in Vietnam: Opportunities and Obstacles” 12 2.3.2 Nghiên cứu Nguyễn Thị Kim Dung Bùi Thị Kim Thanh (2011): “So sánh hành vi lựa chọn nơi mua sắm người tiêu dùng loại hình siêu thị chợ truyền thống: trường hợp ngành hàng tiêu dùng thành phố Cần Thơ” 13 2.3.3 Nghiên cứu Chu Nguyễn Mộng Ngọc Phạm Tấn Nhật (2013): “Phân tích nhân tố tác động tới định chọn kênh siêu thị mua thực phẩm tươi sống người tiêu dùng TP Hồ Chí Minh” 14 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16 3.1 Khung phân tích 16 3.2 Mô tả liệu 17 3.3 Các thống kê mô tả 17 3.4 Mơ hình Logit đa thức – Multinomial logit model 30 3.5 Xây dựng mơ hình nghiên cứu 31 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 32 4.1 Kết hồi quy 35 4.2 Kiểm định biến khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình 35 4.3 Hệ số tác động biên 40 4.3.1 Hệ số tác động biên biến khoảng cách 42 4.3.2 Hệ số tác động biên biến vị trí 43 4.3.3 Hệ số tác động biên biến khuyến 43 4.3.4 Hệ số tác động biên biến đổi hàng 44 4.3.5 Hệ số tác động biên biến trả giá 45 4.3.6 Hệ số tác động biên biến thư giản 46 4.3.7 Hệ số tác động biên biến tần suất 48 4.3.8 Hệ số tác động biên biến số tiền chi cho hóa mỹ phẩm tháng 49 4.3.9 Hệ số tác động biên biến tuổi 50 4.3.10 Hệ số tác động biên biến số thành viên gia đình 50 4.3.11 Hệ số tác động biên biến tổng thu nhập thành viên gia đình 51 4.3.12 Hệ số tác động biên biến giáo dục 52 4.3.13 Tổng hợp xu hướng xác suất thay đổi 53 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 57 5.1 Tóm lượt phương pháp nghiên cứu 57 5.2 Các phát nghiên cứu 58 5.3 Hàm ý sách 60 5.4 Hạn chế nghiên cứu hướng mở rộng 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu Chu Nguyễn Mộng Ngọc Phạm Tấn Nhật (2013): “Phân tích nhân tố tác động tới định chọn kênh siêu thị mua thực phẩm tươi sống người tiêu dùng TP Hồ Chí Minh” 14 Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất 16 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Thống kê kênh bán hàng 17 Bảng 3.2: Thống kê lựa chọn người tiêu dùng 18 Bảng 3.3: Thống kê lựa chọn theo giới tính 19 Bảng 3.4 Thông kê lựa chọn theo tuổi 20 Bảng 3.5: Thống kê lựa chọn theo thu nhập 21 Bảng 3.6: Thống kê lựa chọn theo nghề nghiệp 22 Bảng 3.7: Thống kê lựa chọn theo giáo dục 23 Bảng 3.8: Thống kê lựa chọn kênh bán hàng nơi gần nhà quan 24 Bảng 3.9: Thống kê lựa chọn theo sở thích trả giá 25 Bảng 3.10: Thống kê số tiền chi cho ngành hàng hóa mỹ phẩm tháng người tiêu dùng 26 Bảng 3.11: Thống kê tần suất mua hóa mỹ phẩm người tiêu dùng 27 Bảng 3.12: Thống kê số lượng thành viên gia đình 28 Bảng 3.13: Thống kê lý lựa chọn kênh bán hàng 29 Bảng 3.14: Mô tả biến mơ hình multinominal logit 32 Bảng 3.15: Hệ số β Ln((P(1)/P(4)) 36 Bảng 3.16: Hệ số β Ln((P(2)/P(4)) 38 Bảng 3.17: Hệ số β Ln((P(3)/P(4)) 39 Bảng 3.18: Kết mơ hình Multinomial Logit 41 Bảng 3.19: Xác suất khoảng cách tăng thêm km 42 Bảng 3.20: Xác suất kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn kênh bán hàng gần nhà (cơ quan) 42 Bảng 3.21: Xác suất kênh bán hàng có khuyến mãi, giảm giá 44 Bảng 3.22: Xác suất kênh bán hàng có cho phép đổi trả hàng 45 Bảng 3.23: Xác suất người tiêu dùng có sở thích trả giá 46 Bảng 3.24: Xác suất người tiêu dùng có sở thích thư giản mua sắm 47 Bảng 3.25: Xác suất số lần mua hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm lần 48 Bảng 3.26: Xác suất số tiền chi cho hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm 100.000VNĐ 49 Bảng 3.27: Xác suất số tuổi người tiêu dùng tăng thêm năm 50 Bảng 3.28: Xác suất số thành viên gia đình tăng thêm người 51 Bảng 3.29: Xác suất tổng thu nhập thành viên gia đình tăng thêm triệu VNĐ 52 Bảng 3.30: Xác suất số năm học tăng thêm năm 53 Bảng 3.31: Tổng hợp xu hướng xác suất thay đổi 54 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề Kinh tế Việt Nam tăng trưởng năm gần đây, mức sống người dân dần cải thiện, nhu cầu mua sắm dần tăng cao tất mặt hàng nói chung ngành hàng hóa mỹ phẩm nói riêng Đi kèm với tăng trưởng tiêu dùng tăng trưởng thị trường bán lẻ với nhiều tiềm phát triển mạnh mẽ Đất nước Việt Nam với 90 triệu dân với lực lượng dân số trẻ chiếm nữa, mức GDP bình quân đầu người xấp xỉ 2.000 USD/người tiền đề cho tăng trưởng mạnh mẽ thị trường bán lẻ Nếu trước chợ truyền thống tiệm tạp hóa lựa chọn hàng đầu người tiêu dùng ngày với xu hướng phát triển đại hóa người tiêu dùng có nhiều lựa chọn mua sắm điển siêu thị, trung tâm thương mại cửa hàng tiện lợi Theo tổng cục thống kê, nước có 724 siêu thị, 138 trung tâm thương mại 1.000 cửa hàng tiện lợi Tuy nhiên số chiếm 1/20 so với kênh bán lẻ truyền thống chợ, tạp hóa Mặc dù tỷ trọng bán hàng qua kênh phân phối đại chiếm tỷ trọng gần 25% tổng mức bán lẻ (theo thống kê từ Bộ công thương) Theo quy hoạch từ Bộ công thương, đến năm 2020 nước có khoảng 1.200 – 1.500 siêu thị Như bên cạnh kênh bán hàng truyền thống quen thuộc với người tiêu dùng kênh bán hàng đại có bước chuyển tăng trưởng mạnh mẽ Dự báo năm tới mức tăng trưởng kênh bán hàng lên đến 40% Năm 2015 đánh dấu cột mốc đặc biệt thị trường bán lẻ Việt Nam Kể từ ngày 11/1/2015, Việt Nam cho phép thành lập công ty bán lẻ 100% vốn đầu tư nước theo cam kết Việt Nam gia nhập tổ chức thương mại giới (WTO) Theo hàng loạt doanh nghiệp nước ạt vào Việt Nam Có thể kể đến tập đồn bán lẻ số Hàn Quốc – Lotte lên mục tiêu xây dựng 60 siêu thị Việt Nam vào năm 2020 Một doanh Câu 6: Hóa mỹ phẩm nơi anh (chị) thường mua có khuyến giảm giá khơng ?  Có  Khơng Giảm %: ………… % Câu 7: Hóa mỹ phẩm nơi anh (chị) thường mua có cho phép đổi trả hàng khơng ?  Có  Khơng Câu 8: Anh (chị) có thường xuyên trả giá mua sắm không ?  Có  Khơng Câu 9: Anh (chị) có thích kết hợp thư giãn mua sắm không ?  Có  Khơng Câu 10: Số lần anh (chị) mua mặt hàng hóa mỹ phẩm tháng ………………………… lần/tháng ……………………… Khác: Câu 11: Số tiền trung bình gia đình anh (chị) tiêu dùng cho mặt hàng hóa mỹ phẩm tháng ………………………… VNĐ/tháng Câu 12: Anh (chị) vui lòng cho biết số lý anh (chị) quan tâm lựa chọn nơi mua sắm hóa mỹ phẩm (có thể chọn nhiều đáp án lúc):  Do thói quen mua sắm  Do anh (chị) khách quen người bán  Do anh (chị) thích giao tiếp với người bán  Do anh (chị) thích tự lựa chọn hỏi thăm  Do giá nơi bán linh hoạt  Do giá nơi bán được niêm yết sẵn rõ ràng  Do nơi bán gần nhà  Ngồi hóa mỹ phẩm mua thêm thứ khác nơi  Sản phẩm nơi bán đa dạng mẫu mã, kích thước, nhãn hiệu, …  Do vừa mua sắm vừa thư giãn  Nơi bán có dịch vụ tốt  Do anh (chị) tin vào uy tín chất lượng sản phẩm nơi bán  Nơi bán sẽ, an toàn, nhiều tiện nghi hỗ trợ người mua hàng  Giá hợp lý  Hàng đổi trả  Tính tiền nhanh  Có thể mua thiếu  Tiết kiệm thời gian mua sắm so với nơi khác Anh (chị) vui lòng cho biết đôi chút thân: Họ tên Địa Số lượng thành viên gia đình Thu nhập gia đình/tháng Giới tính  Nam  Nữ Tuổi Số năm học Thu nhập trung bình/tháng Nghề nghiệp  Sinh viên  Công nhân, lao động phổ thông  Nhân viên văn phịng  Cán bộ, cơng nhân viên chức nhà nước  Buôn bán, tự kinh doanh  Không làm việc Khác: ………………………………………………………… Cám ơn anh (chị) tham gia vấn ! Phụ lục 02: Kết mơ hình hồi quy Multinomial Log logistic likelihood = regression Number of obs LR chi2(63) Prob > chi2 Pseudo R2 -102.15278 Std Err z P>|z| [95% = = = = Conf 206 199.47 0.0000 0.4940 choice Coef Interval] khoangcach vitri khuyenmai doihang tragia thugian tansuat tienhmp gioitinh tuoi giadinh thunhapgd giaoduc thunhap sinhvien vanphong kinhdoanh congnhan canbo noitro khac _cons -.1871919 3.352724 -2.213496 4200876 1.622831 -.7262645 3524483 -.1693048 4330276 -.0532614 0043968 -.0127244 -.0163997 0167989 13.77788 13.21161 14.26472 13.11081 -3.881359 -.5394941 15.00232 -12.83025 1316529 6384437 5926221 5807885 6327303 6026077 2139049 0656872 583674 0659549 1710259 0168612 0602443 0405994 7927.342 7927.342 7927.342 7927.342 8543.585 13730.56 7927.342 7927.343 -1.42 5.25 -3.74 0.72 2.56 -1.21 1.65 -2.58 0.74 -0.81 0.03 -0.75 -0.27 0.41 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.155 0.000 0.000 0.469 0.010 0.228 0.099 0.010 0.458 0.419 0.979 0.450 0.785 0.679 0.999 0.999 0.999 0.999 1.000 1.000 0.998 0.999 -.4452269 2.101398 -3.375014 -.718237 3827027 -1.907354 -.0667976 -.2980495 -.7109523 -.1825307 -.3308078 -.0457717 -.1344764 -.0627745 -15523.53 -15524.09 -15523.04 -15524.19 -16749 -26911.95 -15522.3 -15550.14 0708431 4.604051 -1.051978 1.558412 2.86296 4548249 7716942 -.0405602 1.577008 0760079 3396013 020323 1016771 0963724 15551.08 15550.52 15551.57 15550.42 16741.24 26910.87 15552.31 15524.48 khoangcach vitri khuyenmai doihang tragia thugian tansuat tienhmp gioitinh tuoi giadinh thunhapgd giaoduc thunhap sinhvien vanphong kinhdoanh congnhan canbo noitro khac _cons -.497128 1.720253 -2.308217 1.625889 1.740813 -.893126 -.025463 -.1543135 -.7727164 027968 -.0712069 0166046 -.040672 -.0473022 12.52524 11.87849 15.3716 12.89389 -3.296309 -5.039003 14.96211 -13.23749 3026493 8533571 8983796 8190926 8281177 8402166 3097794 1104341 9661474 0623718 2592533 0188793 0859606 0520316 13609.6 13609.6 13609.6 13609.6 14056.86 23572.51 13609.6 13609.6 -1.64 2.02 -2.57 1.98 2.10 -1.06 -0.08 -1.40 -0.80 0.45 -0.27 0.88 -0.47 -0.91 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 -0.00 0.100 0.044 0.010 0.047 0.036 0.288 0.934 0.162 0.424 0.654 0.784 0.379 0.636 0.363 0.999 0.999 0.999 0.999 1.000 1.000 0.999 0.999 -1.09031 0477033 -4.069009 0204969 1177324 -2.53992 -.6326195 -.3707604 -2.666331 -.0942784 -.5793339 -.0203981 -.2091517 -.1492822 -26661.8 -26662.45 -26658.95 -26661.43 -27554.24 -46206.3 -26659.36 -26687.56 0960536 3.392802 -.5474255 3.231281 3.363894 7536682 5816935 0621334 1.120898 1502144 4369202 0536073 1278077 0546779 26686.85 26686.2 26689.7 26687.22 27547.65 46196.23 26689.29 26661.09 khoangcach vitri khuyenmai doihang tragia thugian tansuat tienhmp gioitinh tuoi giadinh thunhapgd giaoduc thunhap sinhvien vanphong kinhdoanh congnhan canbo noitro khac _cons 2369349 1.465162 1470368 -.6980492 -17.86981 -3.050411 8022508 -.0702725 2.315686 -1.029652 -1.149108 0460307 4333328 1821102 12.73821 14.68468 20.23734 -2.687801 -2.889452 4.166892 1.362267 1709455 2587034 1.148564 1.517574 1.77693 2477.306 1.527718 5549439 111143 1.44911 4409033 6677164 0270622 2116236 1145739 24218.42 24218.42 24218.42 24340.98 25284.01 41947.56 24753.3 24218.42 0.92 1.28 0.10 -0.39 -0.01 -2.00 1.45 -0.63 1.60 -2.34 -1.72 1.70 2.05 1.59 0.00 0.00 0.00 -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.360 0.202 0.923 0.694 0.994 0.046 0.148 0.527 0.110 0.020 0.085 0.089 0.041 0.112 1.000 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -.2701145 -.7859816 -2.827354 -4.180768 -4873.3 -6.044684 -.2854192 -.2881088 -.5245169 -1.893807 -2.457808 -.0070102 0185581 -.0424505 -47454.5 -47452.55 -47447 -47710.14 -49558.64 -82211.54 -48514.22 -47467.07 7439842 3.716306 3.121428 2.78467 4837.56 -.0561384 1.889921 1475639 5.155888 -.1654979 1595925 0990716 8481075 4066708 47479.97 47481.92 47487.47 47704.76 49552.86 82219.88 48516.94 47467.41 (base outcome) Phụ lục 03: Hệ số tác động biên biến khoangcach Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, khoảng cách từ nhà (hoặc quan) đến kênh bán hàng tăng 1km, hệ số tác động biên từ biến khoangcach tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑜𝑎𝑛𝑔𝑐𝑎𝑐ℎ (Hệ số 𝛽𝑘ℎ𝑜𝑎𝑛𝑔𝑐𝑎𝑐ℎ tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑜𝑎𝑛𝑔𝑐𝑎𝑐ℎ = × 𝑒 −0.1794 = 0.374393 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑜𝑎𝑛𝑔𝑐𝑎𝑐ℎ = × 𝑒 −0.44952 = 0.096966 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑜𝑎𝑛𝑔𝑐𝑎𝑐ℎ = × 𝑒 0.006138 = 0.048296 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.374393+0.096966+0.048296 𝑃(4) = 0.519654 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng sau khoảng cách tăng lên 1km từ cơng thức 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1+𝑒 −𝑧𝑖 = = 1+𝑒 −(𝛽0 +𝛽1 𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘) 1+0.519654 = 0.658045 = 0.374393 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.658045 × 0.374393 = 0.246367 = 0.096966 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.658045 × 0.096966 = 0.063808 = 0.048296 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.658045 × 0.048296 = 0.031781 Phụ lục 04: Hệ số tác động biên biến vitri Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn kênh bán hàng gần nhà (cơ quan) nhất, hệ số tác động biên từ biến vitri tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑣𝑖𝑡𝑟𝑖 (Hệ số 𝛽𝑣𝑖𝑡𝑟𝑖 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑣𝑖𝑡𝑟𝑖 = × 𝑒 3.1034 = 9.978332 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑣𝑖𝑡𝑟𝑖 = × 𝑒 1.1869 = 0.498099 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑣𝑖𝑡𝑟𝑖 = × 𝑒 0.7299 = 0.099599 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 9.978332+0.498099+0.099599 𝑃(4) = 10.57603 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn kênh bán hàng gần nhà (cơ quan) 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+10.57603 = 0.086385 = 9.978332 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.086385 × 9.978332 = 0.861982 = 0.498099 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.086385 × 0.498099 = 0.043028 = 0.099599 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.086385 × 0.099599 = 0.008604 Phụ lục 05: Hệ số tác động biên biến khuyenmai Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn có khuyến giảm giá, hệ số tác động biên từ biến khuyenmai tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑢𝑦𝑒𝑛𝑚𝑎𝑖 (Hệ số 𝛽𝑘ℎ𝑢𝑦𝑒𝑛𝑚𝑎𝑖 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑢𝑦𝑒𝑛𝑚𝑎𝑖 = × 𝑒 −2.246695 = 0.047375 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑢𝑦𝑒𝑛𝑚𝑎𝑖 = × 𝑒 −2.158632 = 0.017553 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑘ℎ𝑢𝑦𝑒𝑛𝑚𝑎𝑖 = × 𝑒 −1.661619 = 0.009112 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.047375+0.017553+0.009112 𝑃(4) = 0.07404 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn kênh bán hàng gần nhà (cơ quan) 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.07404 = 0.931064 = 0.047375 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.931064 × 0.047375 = 0.044109 = 0.017553 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.931064 × 0.017553 = 0.016343 = 0.009112 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.931064 × 0.009112 = 0.008484 Phụ lúc 06: Hệ số tác động biên biến doihang Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn có cho phép đổi trả hàng, hệ số tác động biên từ biến doihang tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑑𝑜𝑖ℎ𝑎𝑛𝑔 (Hệ số 𝛽𝑑𝑜𝑖ℎ𝑎𝑛𝑔 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑑𝑜𝑖ℎ𝑎𝑛𝑔 = × 𝑒 0.422076 = 0.683256 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑑𝑜𝑖ℎ𝑎𝑛𝑔 = × 𝑒 1.571444 = 0.731666 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑑𝑜𝑖ℎ𝑎𝑛𝑔 = × 𝑒 0.422133 = 0.07321 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.683256+0.731666+0.07321 𝑃(4) = 1.488132 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng kênh bán hàng người tiêu dùng ưu tiên lựa chọn có cho phép đổi trả hàng 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+1.488132 = 0.401908 = 0.683256 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.401908 × 0.683256 = 0.274606 = 0.731666 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.401908 × 0.731666 = 0.294062 = 0.07321 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.401908 × 0.07321 = 0.029424 Phụ lục 07: Hệ số tác động biên biến tragia Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, người tiêu dùng có thói quen thích trả giá, hệ số tác động biên từ biến tragia tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡𝑟𝑎𝑔𝑖𝑎 (Hệ số 𝛽𝑡𝑟𝑎𝑔𝑖𝑎 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡𝑟𝑎𝑔𝑖𝑎 = × 𝑒 1.833721 = 2.803192 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡𝑟𝑎𝑔𝑖𝑎 = × 𝑒 1.647021 = 0.789106 (2) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡𝑟𝑎𝑔𝑖𝑎 = × 𝑒 −12.7079 = 1.4530𝑒 −7 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 2.803192+0.789106+1.4530𝑒 −7 𝑃(4) = 3.592299 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng người tiêu dùng có thói quen thích trả giá 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+3.592299 = 0.217756 = 2.803192 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.217756 × 2.803192 = 0.610411 = 0.789106 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.217756 × 0.789106 = 0.171832 = 1.4530𝑒 −7 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.217756 × 1.4530𝑒 −7 = 3.164𝑒 −8 Phụ lúc 08: Hệ số tác động biên biến thugian Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi, người tiêu dùng có thói quen thích thư giản mua sắm, hệ số tác động biên từ biến thugian tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 (Hệ số 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 = × 𝑒 −0.61388 = 0.242478 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 = × 𝑒 −0.72875 = 0.073342 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 = × 𝑒 −1.90988 = 0.007109 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.242478+0.073342+0.007109 𝑃(4) = 0.322929 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng người tiêu dùng có thói quen thích thư giãn mua sắm 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.322929 = 0.755899 = 0.242478 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.755899 × 0.242478 = 0.183289 = 0.073342 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.755899 × 0.073342 = 0.055439 = 0.007109 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.755899 × 0.007109 = 0.005373 Phụ lục 09: Hệ số tác động biên biến tansuat Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, số lần mua sắm hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm lần, hệ số tác động biên từ biến tansuat tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡𝑎𝑛𝑠𝑢𝑎𝑡 (Hệ số 𝛽𝑡𝑎𝑛𝑠𝑢𝑎𝑡 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡𝑎𝑛𝑠𝑢𝑎𝑡 = × 𝑒 0.34708 = 0.633889 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡𝑎𝑛𝑠𝑢𝑎𝑡 = × 𝑒 0.09808 = 0.167664 (2) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡𝑎𝑛𝑠𝑢𝑎𝑡 = × 𝑒 0.32542 = 0.066462 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.633889+0.167664+0.066462 𝑃(4) = 0.868015 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng số lần mua sắm hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm lần 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.868015 = 0.535328 = 0.633889 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.535328 × 0.633889 = 0.339338 = 0.167664 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.535328 × 0.167664 = 0.089755 = 0.066462 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.535328 × 0.066462 = 0.035579 Phụ lục 10: Hệ số tác động biên biến tienhmp Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, số tiền người tiêu dùng chi cho hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm 100.000VNĐ, hệ số tác động biên từ biến tienhmp tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡𝑖𝑒𝑛ℎ𝑚𝑝 (Hệ số 𝛽𝑡𝑖𝑒𝑛ℎ𝑚𝑝 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡𝑖𝑒𝑛ℎ𝑚𝑝 = × 𝑒 −0.14721 = 0.386674 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡𝑖𝑒𝑛ℎ𝑚𝑝 = × 𝑒 −0.10877 = 0.136334 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡𝑖𝑒𝑛ℎ𝑚𝑝 = × 𝑒 −0.06199 = 0.045115 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.386674+0.136334+0.045115 𝑃(4) = 0.568122 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng số tiền người tiêu dùng chi cho hóa mỹ phẩm tháng tăng thêm 100.000VNĐ 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.568122 = 0.637705 = 0.386674 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.637705 × 0.386674 = 0.246584 = 0.136334 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.637705 × 0.136334 = 0.086941 = 0.045115 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.637705 × 0.045115 = 0.02877 Phụ lục 11: Hệ số tác động biên biến tuoi Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, số tuổi người tiêu dùng tăng thêm tuổi, hệ số tác động biên từ biến tuoi tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡𝑢𝑜𝑖 (Hệ số 𝛽𝑡𝑢𝑜𝑖 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡𝑢𝑜𝑖 = × 𝑒 −0.07956 = 0.413737 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡𝑢𝑜𝑖 = × 𝑒 0.039874 = 0.158183 (2) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡𝑢𝑜𝑖 = × 𝑒 −0.34598 = 0.033961 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.413737+0.158183+0.033961 𝑃(4) = 0.605882 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng số tuổi người tiêu dùng tăng thêm tuổi: 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.605882 = 0.622711 = 0.413737 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.622711 × 0.413737 = 0.257639 = 0.158183 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.622711 × 0.158183 = 0.098502 = 0.033961 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.622711 × 0.033961 = 0.021148 Phụ lục 12: Hệ số tác động biên biến giadinh Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, số thành viên gia đình tăng thêm người, hệ số tác động biên từ biến giadinh tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑑𝑖𝑛ℎ (Hệ số 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑑𝑖𝑛ℎ tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑑𝑖𝑛ℎ = × 𝑒 0.029094 = 0.461226 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑑𝑖𝑛ℎ = × 𝑒 0.159836 = 0.178344 (2) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑑𝑖𝑛ℎ = × 𝑒 −0.49371 = 0.029297 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.461226+0.178344+0.029297 𝑃(4) = 0.668867 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng số tuổi người tiêu dùng tăng thêm tuổi: 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.668867 = 0.599209 = 0.461226 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.599209 × 0.461226 = 0.276371 = 0.178344 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.599209 × 0.178344 = 0.106866 = 0.029297 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.599209 × 0.029297 = 0.017555 Phụ lục 13: Hệ số tác động biên biến thunhapgd Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, tổng thu nhập thành viên gia đình tăng thêm triệu VNĐ, hệ số tác động biên từ biến thunhapgd tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑛ℎ𝑎𝑝𝑔𝑑 (Hệ số 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑛ℎ𝑎𝑝𝑔𝑑 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑛ℎ𝑎𝑝𝑔𝑑 = × 𝑒 −0.01389 = 0.441821 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑛ℎ𝑎𝑝𝑔𝑑 = × 𝑒 0.001166 = 3.170361 (2) ( ) 𝑃 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑡ℎ𝑢𝑛ℎ𝑎𝑝𝑔𝑑 = × 𝑒 0.031444 = 0.049533 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.441821+3.170361+0.049533 𝑃(4) = 3.661715 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng tổng thu nhập thành viên gia đình tăng thêm triệu VNĐ: 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+3.661715 = 0.214513 = 0.441821 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.214513 × 0.441821 = 0.094776 = 3.170361 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.214513 × 3.170361 = 0.680085 = 0.049533 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.214513 × 0.049533 = 0.010626 Phụ lục 14: Hệ số tác động biên biến giaoduc Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, số năm học người tiêu dùng tăng thêm năm, hệ số tác động biên từ biến giaoduc tính sau: 𝐿𝑖 = ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 )= 𝑝𝑖 𝑝4 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑜𝑑𝑢𝑐 (Hệ số 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑜𝑑𝑢𝑐 tham chiếu bảng 3.18) 𝑃 (1) 0.2718 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑜𝑑𝑢𝑐 = × 𝑒 −0.02791 = 0.435669 (1) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (2) 0.0922 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑜𝑑𝑢𝑐 = × 𝑒 −0.08202 = 0.140031 (2) 𝑃 (4) 0.6068 𝑃 (3) 0.0291 × 𝑒 𝛽𝑔𝑖𝑎𝑜𝑑𝑢𝑐 = × 𝑒 0.194742 = 0.05832 (3) 𝑃 (4) 0.6068 Từ (1), (2), (3) => 𝑃(1)+𝑃(2)+𝑃(3) 𝑃(4) = 0.435669+0.140031+0.05832 𝑃(4) = 0.63402 𝑃(4) Tiếp theo tính xác suất lựa chọn kênh bán hàng số năm học người tiêu dùng tăng thêm năm: 𝑃𝑖 = Ta có, 𝑃(4)𝑛𝑒𝑤 = Từ (1) có Từ (2) có Từ (3) có 𝑃(1) 𝑃(4) 𝑃(2) 𝑃(4) 𝑃(3) 𝑃(4) 1+𝑒 −𝑧𝑖 1 = + 𝑒 −𝑧𝑖 + 𝑒 −(𝛽0 +𝛽1𝑥1 +𝛽2 𝑥2+⋯𝛽𝑘 𝑥𝑘 ) = 1+0.63402 = 0.611988 = 0.435669 => 𝑃(1)𝑛𝑒𝑤 = 0.611988 × 0.435669 = 0.266624 = 0.140031 => 𝑃(2)𝑛𝑒𝑤 = 0.611988 × 0.140031 = 0.085697 = 0.05832 => 𝑃(3)𝑛𝑒𝑤 = 0.611988 × 0.05832 = 0.035691 ... ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM TẤN BẢO PHÂN TÍCH QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NƠI MUA HÀNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TP HỒ CHÍ MINH TRONG NGÀNH HÀNG HĨA MỸ PHẨM Chun ngành: Kinh tế phát... cứu định lựa chọn kênh mua sắm người tiêu dùng ngành hàng hóa mỹ phẩm Phạm vi nghiên cứu người tiêu dùng trực tiếp mua sắm hóa mỹ phẩm kênh bán hàng Không gian nghiên cứu thực thành phố Hồ Chí Minh. .. Marketing Mỹ: người tiêu dùng người cuối sử dụng, tiêu dùng hàng hóa, ý tưởng, dịch vụ Người tiêu dùng hiểu người mua định người tiêu dùng cuối (Ví dụ người mẹ mua sữa cho gọi người tiêu dùng người