Thang đo marketing nội dung: nguồn, biến quan sát và cách kiểm định
Marketing nội dung là gì và được đo bằng gì
Nếu biến độc lập trong mô hình của bạn là marketing nội dung, bảng hỏi cần đo được cách người trả lời cảm nhận về nội dung do thương hiệu tạo ra và phân phối. Nội dung có thể xuất hiện trên website, Facebook, TikTok, email hoặc các kênh khác. Bạn có thể xem phần khái niệm nền tại marketing nội dung là gì trước khi chốt mô hình.
Thang đo marketing nội dung thường được xây dựng từ nhiều biến quan sát, chẳng hạn nội dung có tính thông tin, hữu ích, phù hợp, đáng tin cậy, giải trí và được cập nhật. Mỗi biến quan sát được diễn đạt thành một phát biểu để người trả lời đánh giá trên thang Likert. Likert là dạng thang đo thái độ được giới thiệu trong công trình của Likert, vì vậy bạn có thể dùng thang 5 mức hoặc 7 mức, miễn là cách mã hóa được trình bày nhất quán (Likert, 1932).
Bạn cần phân biệt marketing nội dung với các biến gần nghĩa. Nội dung do influencer đăng có thể thuộc thang đo marketing người ảnh hưởng. Nội dung mà người dùng tự chia sẻ về thương hiệu có thể thuộc thang đo truyền miệng điện tử. Một quảng cáo trả phí trên Facebook thuộc phạm vi thang đo quảng cáo trên mạng xã hội. Nếu không tách rõ, các biến trong mô hình dễ chồng lấn và kết quả giá trị phân biệt sẽ khó giải thích.
Trong bảng hỏi, mỗi phát biểu thường được chấm từ 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Điểm của khái niệm được tính từ các biến quan sát sau khi kiểm định, không nên tự động lấy trung bình tất cả câu hỏi ngay từ đầu. Bạn cần kiểm tra độ tin cậy và giá trị của thang đo trước.
Nguồn thang đo marketing nội dung gốc
Nguồn gốc của thang đo cần được ghi rõ trong chương 3. Một bài viết tổng quát về content marketing không tự động trở thành nguồn thang đo. Bạn cần tìm bài nghiên cứu có mô tả các item, bối cảnh sử dụng và cách đo lường. Trong danh sách nguồn được phép sử dụng cho nội dung này, (Parasuraman và cộng sự, 1988) là nguồn gốc phù hợp cho SERVQUAL và năm thành phần chất lượng dịch vụ, nhưng không phải thang đo marketing nội dung trực tiếp. Vì vậy, bạn không nên ghi SERVQUAL là thang đo marketing nội dung nếu mô hình của bạn không đo chất lượng dịch vụ.
Một hướng an toàn là xây dựng thang đo marketing nội dung dựa trên định nghĩa khái niệm trong tổng quan tài liệu, sau đó tìm nguồn gốc của từng nhóm biến quan sát. Nếu chưa có nguồn gốc đã được xác minh trong tài liệu bạn đang dùng, hãy ghi rõ đây là bộ biến tham khảo cần điều chỉnh và kiểm định, thay vì gọi là thang đo chuẩn hóa.
| Nhóm khái niệm | Nguồn có thể dùng để định hướng | Số biến quan sát | Bối cảnh gốc hoặc phạm vi | Cách dùng trong luận văn |
|---|---|---|---|---|
| Chất lượng dịch vụ | (Parasuraman và cộng sự, 1988) | Theo bộ thang đo gốc | Dịch vụ và cảm nhận chất lượng | Chỉ dùng khi đề tài định nghĩa nội dung như một phần của chất lượng dịch vụ |
| Đo lường thái độ | (Likert, 1932) | Không quy định cố định | Đo lường thái độ bằng mức độ đồng ý | Dùng để giải thích dạng thang Likert, không dùng như nguồn item marketing nội dung |
| Thang đo tự phát triển | Nguồn lý thuyết của đề tài | Do nghiên cứu xác định | Bối cảnh thương hiệu, ngành hoặc nền tảng cụ thể | Ghi rõ là thang đo tham khảo, dịch và điều chỉnh, sau đó kiểm định bằng dữ liệu thực tế |
Bảng trên giúp bạn tránh một lỗi thường gặp: lấy tên một mô hình nổi tiếng rồi gắn vào biến marketing nội dung mà không kiểm tra nội dung item. Khi viết đề cương, hãy lập một bảng riêng gồm tên khái niệm, định nghĩa, nguồn gốc, số item ban đầu và lý do điều chỉnh. Nếu giáo viên yêu cầu nguồn quốc tế cụ thể mà bạn chưa có toàn văn, hãy tìm đúng bài gốc trước khi đưa tác giả và năm vào luận văn.
Bộ biến quan sát tham khảo cho thang đo marketing nội dung
Bộ dưới đây là điểm bắt đầu để bạn soạn bảng hỏi. Đây chưa phải bản dịch đã được xác nhận và cũng chưa phải kết quả đo lường của đề tài nào. Bạn cần thay [thương hiệu], [sản phẩm], [nền tảng] bằng bối cảnh thật, kiểm tra lại với nguồn tài liệu và chạy thử trước khi thu mẫu chính thức.
| Mã | Phát biểu tham khảo bằng tiếng Việt | Khía cạnh dự kiến |
|---|---|---|
| MKT1 | Nội dung của [thương hiệu] cung cấp thông tin hữu ích về [sản phẩm hoặc dịch vụ]. | Tính thông tin |
| MKT2 | Nội dung của [thương hiệu] giúp tôi hiểu rõ hơn về vấn đề tôi quan tâm. | Tính hữu ích |
| MKT3 | Nội dung của [thương hiệu] phù hợp với nhu cầu tìm hiểu của tôi. | Tính phù hợp |
| MKT4 | Nội dung của [thương hiệu] được trình bày rõ ràng và dễ hiểu. | Tính dễ hiểu |
| MKT5 | Nội dung của [thương hiệu] có thông tin đáng tin cậy. | Độ tin cậy |
| MKT6 | Nội dung của [thương hiệu] được cập nhật khi thông tin về [sản phẩm] thay đổi. | Tính cập nhật |
| MKT7 | Nội dung của [thương hiệu] khiến tôi muốn tiếp tục theo dõi các nội dung khác. | Sự quan tâm |
| MKT8 | Nội dung của [thương hiệu] tạo cho tôi cảm nhận tích cực về thương hiệu. | Cảm nhận thương hiệu |
Bạn không nên đưa tất cả item vào bảng hỏi chỉ vì chúng nghe hợp lý. Nếu mô hình chỉ nghiên cứu tính hữu ích của nội dung, MKT5 và MKT6 có thể thuộc các khía cạnh khác. Khi đó, gộp chúng thành một biến duy nhất sẽ làm khái niệm bị quá rộng. Ngược lại, nếu bạn muốn đo marketing nội dung như một cấu trúc đa chiều, cần nêu rõ các chiều thành phần và giả thuyết tương ứng.
Các biến liên quan cũng cần được viết riêng. Thang đo marketing người ảnh hưởng nên hỏi về chuyên môn, độ tin cậy hoặc sức hấp dẫn của người ảnh hưởng. Thang đo quảng cáo trên mạng xã hội nên hỏi về quảng cáo mà người trả lời nhìn thấy, thay vì mọi nội dung của thương hiệu. Thang đo trải nghiệm khách hàng tập trung vào trải nghiệm trong quá trình tiếp xúc và sử dụng, còn thang đo sự gắn kết khách hàng đo phản ứng nhận thức, cảm xúc hoặc hành vi. Bạn có thể đối chiếu khái niệm quảng cáo trên mạng xã hội là gì, trải nghiệm khách hàng là gì và sự gắn kết khách hàng là gì trước khi đặt tên biến.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Dịch item sang tiếng Việt chỉ là bước đầu. Bạn cần kiểm tra người trả lời có hiểu đúng chủ thể, hành động và thời điểm được nhắc đến hay không. Cụm “nội dung của thương hiệu” có thể quá rộng nếu người trả lời theo dõi thương hiệu trên nhiều nền tảng. Bạn nên xác định nền tảng hoặc khoảng thời gian, chẳng hạn nội dung trên TikTok trong ba tháng gần đây, nếu thiết kế nghiên cứu cần giới hạn như vậy.
Làm rõ đối tượng đánh giá
Phần hướng dẫn bảng hỏi nên nói người trả lời cần nghĩ đến thương hiệu hoặc nền tảng nào. Nếu câu hỏi sàng lọc yêu cầu người trả lời đã xem nội dung của thương hiệu, bạn cần định nghĩa “đã xem” theo cách có thể trả lời được. Tránh hỏi về một nội dung mà người trả lời không thể nhớ hoặc chưa từng tiếp xúc.
Kiểm tra cách diễn đạt
Mỗi biến quan sát nên có một ý chính. Câu “Nội dung của thương hiệu hữu ích, đáng tin cậy và thú vị” đang đo ba khía cạnh. Nếu người trả lời đồng ý với tính hữu ích nhưng không thấy thú vị, bạn không biết họ chọn mức nào vì lý do gì. Hãy tách câu thành các item riêng.
Từ ngữ như “luôn luôn”, “tốt nhất”, “hoàn toàn” dễ tạo ra phát biểu tuyệt đối. Bạn nên dùng câu có phạm vi vừa phải để người trả lời dựa trên trải nghiệm thực tế. Với item đảo chiều, cần cân nhắc kỹ vì câu phủ định dễ gây nhầm. Nếu vẫn dùng, ghi rõ mã hóa đảo chiều trước khi chạy Cronbach's Alpha.
Chạy thử bảng hỏi
Bạn có thể gửi bản thử cho một nhóm nhỏ có đặc điểm gần với mẫu chính thức. Mục tiêu là phát hiện câu khó hiểu, lựa chọn trả lời bị thiếu, thời gian hoàn thành quá dài và lỗi hiển thị trên điện thoại. Đây là bước kiểm tra công cụ, chưa phải lý do để kết luận thang đo đã đạt.
Nếu thu thập trực tuyến, bạn có thể dùng fillform.info, công cụ biểu mẫu của DoThesis, hoặc Google Forms. Dù dùng công cụ nào, hãy xuất dữ liệu thành .csv với mỗi dòng là một người trả lời và mỗi cột là một biến. Trước khi nhập SPSS, kiểm tra tên cột, mã giá trị thiếu và những câu trả lời hoàn thành quá nhanh.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với dữ liệu định lượng, bạn thường kiểm tra theo thứ tự: làm sạch dữ liệu, Cronbach's Alpha, EFA nếu nghiên cứu sử dụng EFA, sau đó kiểm tra mô hình đo lường bằng SmartPLS hoặc phương pháp phù hợp với thiết kế. Không nên xóa item chỉ vì một lần chạy cho kết quả chưa đẹp. Mỗi lần loại biến cần có lý do thống kê và lý do nội dung.
| Chỉ tiêu | Mức tham khảo | Nguồn canonical | Cách đọc trong thực hành |
|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | Từ 0.7 trở lên | (Nunnally, 1978) | Độ nhất quán nội bộ của các item trong cùng thang đo |
| Cronbach's Alpha trong nghiên cứu khám phá | Có thể từ 0.6 | (Hair và cộng sự, 2010) | Chỉ dùng khi có lý do về tính mới hoặc tính khám phá |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0.3 trở lên | (Nunnally và Bernstein, 1994) | Xem item có tương quan đủ với tổng điểm đã hiệu chỉnh không |
| KMO | Từ 0.5 trở lên | (Kaiser, 1974) | Kiểm tra mức độ phù hợp của dữ liệu cho EFA |
| Bartlett's Test | Sig. dưới 0.05 | (Kaiser, 1974) | Cho biết ma trận tương quan có khác ma trận đơn vị không |
| Factor loading | Từ 0.5 trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) | Xem item gắn với nhân tố ở mức chấp nhận được không |
| Total variance explained | Từ 50% trở lên | (Hair và cộng sự, 2010) | Tỷ lệ phương sai được các nhân tố giữ lại giải thích |
| CR | Từ 0.7 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) | Độ tin cậy tổng hợp trong mô hình đo lường |
| AVE | Từ 0.5 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) | Giá trị hội tụ của biến tiềm ẩn |
| HTMT | Dưới 0.85 hoặc 0.90 | (Henseler và cộng sự, 2015) | Giá trị phân biệt giữa các khái niệm |
Trong SPSS, chạy Cronbach's Alpha tại Analyze > Scale > Reliability Analysis. Đưa các item MKT1 đến MKT8 vào ô Items, chọn Model: Alpha, sau đó bấm Statistics và chọn Scale if item deleted, Item và Correlations. Bảng Reliability Statistics cho Alpha tổng thể. Bảng Item-Total Statistics cho Corrected Item-Total Correlation và Cronbach's Alpha if Item Deleted.
Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Trong Descriptives, đánh dấu KMO and Bartlett's test. Trong Extraction, chọn phương pháp phù hợp với đề cương, kiểm tra Total Variance Explained và tiêu chí eigenvalue. Trong Rotation, chọn cách xoay phù hợp với giả định các nhân tố có tương quan hay không. Đọc Rotated Component Matrix, hoặc Pattern Matrix nếu lựa chọn phương pháp tạo ra bảng này.
Ví dụ output để bạn đối chiếu
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Tên cột được rút gọn theo các bảng SPSS mà bạn thường gặp. Số liệu này chỉ giúp bạn nhận diện vị trí cần đọc.
| Item | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted | Factor loading | Quyết định minh họa |
|---|---|---|---|---|
| MKT1 | 0.612 | 0.874 | 0.721 | Giữ để xem xét tiếp |
| MKT2 | 0.684 | 0.861 | 0.793 | Giữ |
| MKT3 | 0.548 | 0.883 | 0.676 | Giữ nếu phù hợp nội dung |
| MKT4 | 0.281 | 0.901 | 0.432 | Xem lại, có thể loại sau khi kiểm tra nội dung |
| MKT5 | 0.641 | 0.868 | 0.748 | Giữ |
| MKT6 | 0.590 | 0.876 | 0.704 | Giữ |
Trong ví dụ này, MKT4 có Corrected Item-Total Correlation dưới 0.3, đồng thời factor loading minh họa cũng thấp hơn 0.5. Bạn vẫn cần kiểm tra cách diễn đạt và mô hình lý thuyết trước khi xóa. Nếu MKT4 đo một khía cạnh quan trọng mà các item khác không có, việc giữ hoặc loại cần được giải trình, không chỉ dựa vào cột Alpha if Item Deleted.
Nếu dùng SmartPLS, bạn sẽ xem Outer Loadings, Construct Reliability and Validity, Discriminant Validity và các bảng của mô hình cấu trúc. Với PLS-SEM, outer loading từ 0.7 trở lên thường được tham chiếu theo (Chin, 1998). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 được tham chiếu theo (Fornell và Larcker, 1981). HTMT cần được xem cùng cơ sở lý thuyết, với ngưỡng tham khảo từ (Henseler và cộng sự, 2015).
Khi mô hình có marketing nội dung, sự gắn kết khách hàng và trải nghiệm khách hàng, bạn phải kiểm tra xem các khái niệm có đang đo cùng một cảm nhận hay không. Nếu HTMT vượt ngưỡng, hãy xem lại item trùng ý nghĩa trước khi nghĩ đến việc xóa hàng loạt biến. Với mô hình có nhiều biến, tính dễ dùng của website là gì cũng là một khái niệm riêng, chỉ nên đưa vào nếu câu hỏi nghiên cứu của bạn thực sự cần nó.
Cách trình bày thang đo marketing nội dung trong chương 3
Trong chương 3, bạn nên trình bày theo chuỗi: định nghĩa khái niệm, nguồn tham khảo, cách dịch và điều chỉnh, số lượng item ban đầu, dạng thang Likert, đối tượng khảo sát và kế hoạch kiểm định. Bảng thang đo cần có mã biến, nội dung phát biểu và nguồn. Nếu một item do bạn điều chỉnh từ nhiều nguồn, ghi chú rõ thay vì gắn một nguồn duy nhất cho toàn bộ bảng.
Cách viết vào luận văn: “Thang đo marketing nội dung được kế thừa và điều chỉnh từ [tên tác giả, năm] để phù hợp với bối cảnh [ngành/thương hiệu/nền tảng]. Thang đo ban đầu gồm [số lượng] biến quan sát, sử dụng thang Likert [5/7] mức từ [mức 1] đến [mức 5/7]. Sau bước kiểm định độ tin cậy và giá trị, các biến [mã biến] được giữ lại, trong khi [mã biến] được loại vì [lý do].”
Phần phương pháp không cần dự đoán trước Alpha, KMO hay factor loading sẽ bằng bao nhiêu. Bạn chỉ nên nêu tiêu chí và quy trình. Ở chương 4, báo cáo số liệu thực tế từ output, số vòng chạy, item bị loại và tác động của việc loại item. Nếu bạn chạy SPSS và SmartPLS, giữ tên file output theo từng vòng để có thể giải trình khi được hỏi.
Lỗi thường gặp khi xây dựng thang đo
Lỗi đầu tiên là dùng các phát biểu chung chung như “marketing nội dung của thương hiệu rất tốt”. Câu này không cho biết tốt ở tính thông tin, độ tin cậy, mức phù hợp hay sự hấp dẫn. Hãy viết item theo từng khía cạnh đã được định nghĩa.
Lỗi thứ hai là trộn nội dung thương hiệu với phản ứng của khách hàng. “Tôi muốn mua sản phẩm” là ý định hành vi. “Tôi thường chia sẻ nội dung” có thể là sự tham gia của khách hàng. Hai câu này không nên nằm trong thang đo marketing nội dung nếu mô hình của bạn xem chúng là biến kết quả.
Lỗi thứ ba là dịch nguyên văn nhưng không thử đọc trên màn hình điện thoại. Một câu dài, có nhiều mệnh đề hoặc dùng từ chuyên ngành sẽ tạo ra sai số đo lường. Hãy đọc từng item như một người trả lời thật và kiểm tra xem họ có thể chọn một mức duy nhất hay không.
Lỗi thứ tư là xóa item liên tục để Alpha tăng. Alpha cao không tự chứng minh giá trị nội dung hoặc giá trị phân biệt. Khi các item gần như lặp lại cùng một câu, Alpha có thể tăng nhưng thang đo lại kém bao quát. Bạn cần nhìn cả tương quan item, factor loading và cơ sở lý thuyết.
Lỗi cuối là trích nguồn không đúng. (Parasuraman và cộng sự, 1988) có thể được dùng cho SERVQUAL, nhưng không biến một bộ item tự viết về content marketing thành SERVQUAL. Tên biến, định nghĩa và nguồn phải khớp với nhau.
Câu hỏi thường gặp
Thang đo marketing nội dung nên có bao nhiêu biến quan sát?
Con số phù hợp thay đổi theo từng đề tài. Số item phụ thuộc vào việc bạn đo marketing nội dung như một khái niệm đơn hướng hay đa chiều, số khía cạnh cần bao quát và nguồn thang đo gốc. Bạn nên bắt đầu từ bộ item có cơ sở, sau đó điều chỉnh cho bối cảnh nghiên cứu thay vì đặt số lượng trước rồi viết câu cho đủ.
Có thể dùng thang đo quảng cáo trên mạng xã hội cho marketing nội dung không?
Chỉ khi định nghĩa và item của hai khái niệm trùng với nhau trong mô hình của bạn. Quảng cáo trên mạng xã hội thường nhấn vào nội dung quảng cáo mà người dùng nhìn thấy, còn marketing nội dung có thể bao gồm nội dung hữu ích, giáo dục hoặc giải trí không nhất thiết là quảng cáo trả phí. Nếu dùng nguồn của khái niệm gần nghĩa, bạn cần giải thích rõ phạm vi điều chỉnh.
Cronbach's Alpha dưới 0.7 có phải loại ngay thang đo không?
Chưa thể kết luận chỉ từ một con số. Với thang đo khám phá hoặc bối cảnh mới, Alpha từ 0.6 có thể được xem xét theo (Hair và cộng sự, 2010). Bạn cần xem thêm Corrected Item-Total Correlation, số lượng item, nội dung khái niệm và mục tiêu nghiên cứu. Mức 0.7 trở lên thường được tham chiếu theo (Nunnally, 1978), nhưng tiêu chí phải được áp dụng cùng lập luận phương pháp.
Có cần chạy EFA nếu đã dùng nguồn thang đo trước đó không?
Điều này phụ thuộc vào thiết kế nghiên cứu, mức độ điều chỉnh, bối cảnh Việt Nam và yêu cầu của đề cương. Nếu bạn dịch, rút gọn hoặc kết hợp item từ nhiều nguồn, EFA có thể giúp kiểm tra cấu trúc nhân tố trong mẫu của bạn. Bạn cần nêu rõ lý do chạy hoặc không chạy, thay vì chạy theo thói quen.
Có được loại biến để làm kết quả đẹp hơn không?
Bạn có thể loại biến khi có lý do thống kê và nội dung hợp lý, chẳng hạn tương quan item thấp, tải nhân tố thấp hoặc item tải chéo rõ rệt. Hãy lưu output trước và sau khi loại, ghi lại mã biến, tiêu chí và ảnh hưởng đến cấu trúc thang đo. Việc loại nhiều item chỉ để tăng Alpha có thể làm thang đo mất ý nghĩa.
Bạn hãy mở file bảng hỏi và lập ngay bảng theo dõi gồm mã biến, định nghĩa, nguồn, cách dịch và quyết định giữ hoặc loại. Sau đó kiểm tra từng item marketing nội dung với mô hình của mình trước khi chạy Cronbach's Alpha, còn nếu cần xây dựng trọn bộ thang đo và bảng hỏi cho đề tài, bạn có thể dùng M3 mô hình, giả thuyết, thang đo và bảng hỏi.