Mô Hình Hóa Hành Vi Lựa Chọn: Lý Thuyết Ứng Dụng (Choice Modelling: Theory and Application) Nguyễn Tiến Thông University of Southern Denmark Niels Bohrs Vej 9, DK-6700, Esbjerg, Denmark Email: thongtiennguyen@gmail.com; ntt@sam.sdu.dk Tóm tắt Bài viết giới thiệu phương pháp nghiên cứu hành vi lựa chọn người tiêu dùng ứng dụng nghiên cứu marketing Mô hình nghiên cứu hành vi lựa chọn dựa tảng lý thuyết thỏa dụng đa đặc tính lý thuyết độ thoảng dụng ngẫu nhiên Lý thuyết độ thỏa dụng đa đặc tính Lanscater cho độ thỏa dụng người tiêu dùng phẩm chất sản phẩm mang lại thay lượng sản phẩm tiêu dùng lý thuyết vi mô cổ điển Độ thỏa dụng ngẫu nhiên tùy thuộc vào cảm nhận chủ quan cá nhân Bài viết giới thiệu mô hình bản, cách thức thu thập liệu thí nghiệm lựa chọn minh họa hai nghiên cứu marketing cho sản phẩm bia thị trường Nha Trang sản phẩm thủy sản thị trường Pháp Từ khóa: lý thuyết lựa chọn, thí nghiệm lựa chọn, nghiên cứu marketing Mở đầu Dự đoán hành vi người chủ đề quan tâm nhiều nghiên cứu xã hội Trong kinh doanh, dự đoán hành vi giúp dự báo nhu cầu, xác định thị trường tiềm năng, định vị sản phẩm thiết kế sản phẩm tối ưu Trong lĩnh vực khác (vd giao thông, kinh tế sức khỏe, môi trường, kinh tế tài nguyên, sách công) kết dự đoán hành vi sở để xây dựng sách phù hợp phân bổ nguồn lực hiệu Lý thuyết hành vi lựa chọn khả rời rạc (Discete Choice Theory), gọi tắt lý thuyết lựa chọn (DCT), biết đến lý thuyết hàng đầu lĩnh vực nghiên cứu hành vi người áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực DCT đánh giá cao kế thừa tảng lý thuyết phù hợp với trình định cá nhân, dễ áp dụng nhiều lĩnh vực, chứng thực có khả dự đoán cao DCT phát triển sớm nhiên phải đến năm 1970s & 1980s với đóng góp lý thuyết McFadden (1973; 2001), nhà kinh tế học đoạt giải Nobel năm 2000, Louviere (1983; 2000) phương pháp thu thập liệu lý thuyết áp dụng nhiều lĩnh vực khác Các lĩnh vực nghiên cứu hay sử dụng DCT gồm marketing, kinh tế học sức khỏe (health economics), kinh tế học giao thông (transport economics), kinh tế tài nguyên môi trường (environment and resource economics) nghiên cứu định giá sản phẩm phi hàng hóa Bài viết nhằm giới thiệu DCT minh họa số nghiên cứu tác giả thực nghiên cứu marketing Phần viết trinh bày khung lý thuyết hành vi lựa chọn, tập trung vào ba mô hình phổ biến nhất: mô hình logit đa lựa chọn, mô hình logit phân lớp mô hình logit có thông số ngẫu nhiên Bài viết sau trình bày cách thức thu thập liệu thí nghiệm lựa chọn (choice experiement-CE) Lý thuyết hành vi lựa chọn rời rạc (Discrete Choice Theory)1 Lý thuyết lựa chọn dựa tảng lý thuyết hành vi người tiêu dùng Lancasters (1966) lý thuyết thỏa dụng ngẫu nhiên Thurstone (1927) Lý thuyết Lancasters (1966) gọi lý thuyết độ thoảng dụng đa đặc tính (multi-attribute utility) cho độ thỏa dụng xuất phát từ phẩm chất sản phẩm mang lại thay số lượng sản phẩm tiêu dùng giả định kinh tế học vi mô cổ điển Chẳng hạn độ thỏa dụng ăn trái cam phụ thuộc vào mức độ ngọt, tươi, cảm nhận an toàn, mức giá trái cam Hành vi người có lý trí lựa chọn sản phẩm dựa vào nguyên tắc tối đa hóa độ thỏa dụng Người tiêu dùng lựa chọn sản phẩm tập hợp sản phẩm loại thị trường tùy thuộc vào độ thỏa dụng mà họ cảm nhận từ loại họ chọn sản phẩm mang lại độ thỏa dụng cao Lý thuyết độ thỏa dụng ngẫu nhiên (random utility) cho độ thỏa dụng cá nhân người tiêu dùng bao gồm hai phần: phần quan sát (observable) phần quan sát (unobservable) Phần quan sát đo lường dựa đánh giá người tiêu dùng đặc tính sản phẩm phần quan sát có tính ngẫu nhiên tùy thuộc vào sở thích cá nhân người Ta ký hiệu phần quan sát V phẩn không thể quan sát ε Hàm hàm thỏa dụng (Unj) cá nhân n tiêu dùng sản phẩm j là: 𝑈𝑛𝑗 = 𝑉𝑛𝑗 + 𝜀𝑛𝑗 (1) Các nghiên cứu thực nghiệm thường giả định phần quan sát độ thỏa dụng (V) có quan hệ tuyến tính mức độ đặc tính sản phẩm Chẳng hạn mức “hạnh phúc” ăn tô phở bò quan hệ tuyến tính thuận với độ lớn, lượng thị bò tô phở, độ “ngon” quan hệ tuyến tính ngược với mức giá tô phở Phần quan sát V n j sản phẩm j cho cá nhân n viết sau: 𝑉𝑛𝑗 = 𝛽′𝑋𝑛𝑗 (2) Trong Xnj vec-tơ mức độ đặc tính (phẩm chất) sản phẩm j mà người tiêu dùng n nhận 𝛽′ vec-tơ thông số thể giá trị biên (phần đóng góp) phẩm chất tương ứng vào độ thỏa dụng Hệ số 𝛽 âm dương, khác cho đặc tính sản phầm, “định giá” Tham khảo thêm sách Train (2003): http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html theo sở thích chủ quan cá nhân Khác với kinh tế học vi mô cổ điển, đóng góp vào độ thỏa dụng định mức độ đặc tính sản phẩm thay số lượng sản phẩm tiêu dùng (kinh tế vi mô cổ điển cho hàm thỏa dụng phụ thuộc vào yếu tố giá khối lượng tiêu dùng, U=f(Q,P)) Ta viết phương trình độ thỏa dụng ăn cam sau: 𝑈𝑐𝑎𝑚 = 𝛽1 𝑋𝑛𝑔ọ𝑡 + 𝛽2 𝑋𝑡ươ𝑖 + 𝛽3 𝑋𝑎𝑛_𝑡𝑜à𝑛 − 𝛽4 𝑋𝑔𝑖á + 𝜀𝑐𝑎𝑚 (3) Đối diện với tập lựa chọn gồm nhiều sản phẩm khác (giữa cam, táo, ổi, nho), người tiêu dùng chọn sản phẩm cho độ thỏa dụng cao (max.U) Xác suất để cá nhân n chọn sản phẩm j thay sản phẩm i ≠ tương ứng với xác suất để Uj > Ui Cụ thể xác suất để chọn j cá nhân n (Pnj) là: 𝑃𝑛𝑗 = 𝑃(𝑈𝑗 > 𝑈𝑖 , ∀ 𝑗 ≠ 𝑖) = 𝑃(𝑉𝑗 + 𝜀𝑗 > 𝑉𝑖 + 𝜀𝑖 , ∀ 𝑗 ≠ 𝑖) = 𝑃(𝜀𝑗 − 𝜀𝑖 > 𝑉𝑖 − 𝑉𝑗 , ∀ 𝑗 ≠ 𝑖) (4) Trong thực tế biết phần không quan sát (𝜀𝑛𝑗 ∀ 𝑗) phân phối xác suất chúng Do nhà nghiên cứu coi phần không quan sát (phần dư) đại lượng ngẫu nhiên (random) Cách giả định phân phối xác suất phần ngẫu nhiên 𝜀𝑛𝑗 định đến dạng hàm nhà nghiên cứu muốn sử dụng cho toán nghiên cứu Trong trường hợp phần ngẫu nhiên 𝜀𝑛𝑗 giả định tuân theo phân phối xác suất cực biên đồng độc lập (independently and identically distributed extreme value, iid) cho lựa chọn j (xem thêm Train 2003, Louviere & đn 2000) Giả định có nghĩa phần ngẫu nhiên lựa chọn tương quan với (uncorrelated) chúng có phương sai (equal variance) Giả định iid phù hợp với trường hợp có tăng thêm giảm bớt số lựa chọn tập lựa chọn tỷ lệ xác suất lựa chọn sản phẩm (Pi/Pj) tập lựa chọn không thay đổi Khi thỏa mãn giả định iid xác suất lựa chọn sản phẩm j cá nhân n sau: 𝑃𝑛𝑗 = 𝑉 𝑒 𝑗 ∑𝐽′ 𝑗 =1 𝑉 𝑒 𝑗′ = 𝑒 ∑𝐽′ 𝛽′𝑋𝑗 𝑗 =1 𝑒 𝛽′𝑋𝑗′ (5) Nếu rổ hàng hóa gồm có Cam, Táo Xoài xác suất không điều kiện để việc người tiêu dùng n chọn Cam là: 𝑒 𝑉𝐶𝑎𝑚 𝑃𝑛𝐶𝑎𝑚 = 𝑒 𝑉𝐶𝑎𝑚 +𝑒 𝑉𝑇á𝑜 +𝑒 𝑉𝑋𝑜à𝑖 (5b) Phương trình gọi mô hình logit đa lựa chọn (multinomial logit model-MNL) mô hình phổ biến nghiên cứu hành vi lựa chọn Mô hình MNL dạng mở, tức đưa thêm biến (đặc tính) vào phần quan sát Vj tùy theo mục tiêu thực tế nghiên cứu MNL có dạng vi phân đóng (closed-form) tức tìm tập hợp nghiệm (các giá trị 𝛽𝑘 ) giải tích Ngược lại hàm không thuộc dạng vi phân đóng phải dựa vào mô để tìm tập hợp nghiệm Hạn chế mô hình MNL ngầm giả định sở thích cá nhân đồng Trong trường hợp phần ngẫu nhiên không thỏa mãn điều kiện iid mà xác định có dạng phân phối khác (phân phối chuẩn-normal, phân phối hình tam giác-triangle, phân phối đều-uniform) phần thỏa mãn iid hàm xác suất lựa chọn gọi mô hình logit hỗn hợp (mixed logit model-ML model) hay mô logit có thông số ngẫu nhiên (random parameter logit model) sau: 𝑃𝑛𝑗 = ∫ ( 𝑒 ∑𝐽′ 𝛽′ 𝑋𝑛𝑗 𝑗 =1 𝑒 𝛽′ 𝑋 𝑛𝑗′ ) 𝑓(𝛽)𝑑𝛽 (6) Trong 𝑓(𝛽) hàm mật độ xác suất (density function) thống số 𝛽 Như thấy từ (6), mô hinh ML thực chất trung bình có trọng số MNL giá trị khác 𝛽, với trọng số hàm mật độ xác suất 𝑓(𝛽) Điều làm 𝛽 có giá trị riêng biệt cho cá nhân n (𝛽𝑛 ) Giả sử 𝛽 có m giá trị khác b1, b2, …bm Tức giả định có m nhóm người khác tổng thể Các cá nhân nhóm có sở thích (preference) giống khác khác nhóm Hệ số 𝛽 khác nhóm giống cho cá nhân nhóm Ví dụ, “định giá” ly nước cam nam nữ cho giá trị 𝛽 độ hệ số dương tức độ có đóng góp tích cực vào độ thỏa dụng ly nước cam; nhiên phụ 𝑛ữ 𝑛𝑎𝑚 nữ cho 𝛽 giá trị lớn nam giới phụ nữ thích (𝛽𝑛𝑔𝑜𝑡 > 𝛽𝑛𝑔𝑜𝑡 ) Khi hệ số 𝛽 có m giá trị khác theo nhóm (b1, b2, …bm), ta có mô hình phân nhóm tiềm ẩn (latent class modelLCM), gọi mô hình phân khúc, sau: ′ 𝑃𝑛𝑗 = ∑𝑀 𝑚=1 𝑆𝑚 𝛽 𝑋 𝑒 𝑚 𝑛𝑗 ∑𝐽′ 𝑗 =1 ′ 𝛽 𝑋 𝑒 𝑚 𝑛𝑗′ (7) ′ Trong 𝑆𝑚 hàm khả (likelihood function) để cá nhân i thuộc nhóm m, 𝛽𝑚 vec-tơ thông số 𝛽 cho nhóm m Để xác định số nhóm tiềm ẩn, hàm khả 𝑆𝑚 ước lượng theo đặc tính cá nhân (tuổi, thu nhập, giới tính, thái độ, nhận thức,…) cách riêng biệt đồng thời (simultaneous) với hàm xác suất lựa chọn Mô hình phân nhóm tiềm ẩn (LCM) ưa thích nghiên cứu marketing cho phép xác định phân khúc thị trường đồng thời theo đặc điểm cá nhân sở thích sản phẩm nghiên cứu Do kết mô hình LCM có nhiều ý nghĩa xây dựng chiến lược marketing Trong nghiên cứu thực nghiệm, ba mô hình cho kết ước lượng khác Mô hình MNL cho giá trị 𝛽 bình quân tổng thể, tức giống cho cá nhân Hay nói cách khác, MNL giả định cá nhân có sở thích đặc tính sản phẩm Mô hình LCM nới lỏng giả định cho nhóm người khác có sở thích khác Linh hoạt bao quát mô hình ML, giá trị thông số 𝛽 xác định cho cá nhân Tức mô hình ML giả định cá nhân có sở thích khác cho đặc tính sản phẩm Tuy nhiên mô hình ML không thuộc dạng vi phân đóng (closed-form), ước lượng thông qua mô (simulation) Ngoài ba mô hình thông dụng trên, có số mô hình khác với giả định ứng dụng khác mô hình probit (giả định phần dư có phân phối đa biến chuẩn), mô hình logit thứ bậc (nested logit model) với giả thuyết iid dỡ bỏ (xem thêm Train 2003) Thí nghiệm lựa chọn (choice experiment)2 Dữ liệu (data) dùng để ước lượng mô hình lựa chọn liệu thị trường (market data, revealed data) liệu vấn (stated data) Dữ liệu thị trường phản ánh hành vi thực diễn liệu vấn đo lường ý định cá nhân qua lời phát biểu họ Dữ liệu vấn thường bị trích có độ sai lệch cao có hội để kiểm định ăn khớp lời nói và hành vi thực tế người vấn, đồng thời liệu vấn thường hay bị ảnh hưởng phương pháp thu thập liệu Tuy nhiên liệu vấn có nhiều ưu điểm liệu thị trường (xem Louviere & đn 2000) phương pháp để nghiên cứu hàng hóa chưa tồn thị trường (sản phẩm mới), trao đổi (môi trường) người vấn chưa có hội tiêu dùng Một số nghiên cứu kết hợp hai loại liệu mô hình ước lượng có nhiều ưu điểm so với mô hình sử dụng loại liệu Phương pháp thu thập liệu qua vấn dùng cho mô hình lựa chọn phương pháp định giá theo tình (contingency evaluation), phân tích hợp lai (conjoint analysis) thí nghiệm lựa chọn (choice experiment) Thí nghiệm lựa chọn (CE) đánh giá cao áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực tuân theo giả định lý thuyết lựa chọn, dễ thực hiện, liệu thu thập dùng để ước lượng cho nhiều dạng hàm CE Louviere tác giả khác phát triển từ phương pháp phân tích hợp lai nghiên cứu marketing (xem thêm Louviere & đn 2000) Trong CE người nghiên cứu thiết kế tập lựa chọn (choice sets) yêu cầu người trả lời vấn phát biểu, mua hay đánh dấu lựa chọn (option) mà họ yêu thích Các lựa chọn mô tả đặc tính sản phẩm mức độ khác người nghiên cứu thiết kế gọi hồ sơ (profile) lựa chọn Qua việc phát biểu, mua hay đánh dấu vào lựa chọn họ ưng ý nhất, người vấn để lộ sở thích cho nhà nghiên cứu Đặc tính Nơi đến Thời gian Khoảng cách từ nhà Phương tiện lại Chi phí lại Giá khách sạn (p.đôi) Gói du lịch A Gói du lịch B Gói du lịch C Vùng biển Hai tuần 120km Miền núi Một tuần 200km Tầu hỏa Máy bay 500,000đ/lượt 700,000đ/đêm 1,200,000đ/lượt 500,000đ/đêm Thành phố cổ Cuối tuần 50km Xe buýt chất lượng cao 100,000đ/ngày 1,200,000đ/đêm Ở nhà Tham khảo thêm sách Louviere, Hensher, & Swait (2000): Stated Choice Methods: Analysis and Applications Chất lượng khách sạn *** ** Gói du lịch bạn gia đình chọn cho kỳ nghỉ tới? Hình Ví dụ thí nghiệm lựa chọn không gắn nhãn Đặc điểm Nơi đến Thời gian Điểm xuất phát Phương tiện lại **** Tour Hạ Long Tour Điện Biên Tour Huế Vùng biển Cuối tuần Hà Nội Xe buýt chất lượng cao 200,000đ/lượt 700,000đ/đêm *** Miền núi Một tuần Hà Nội Thành phố cổ Hai tuần Hà Nội Máy bay Tầu hỏa Chi phí lại 1,200,000đ/lượt Giá khách sạn (p.đôi) 500,000đ/đêm Chất lượng khách sạn ** Gói du lịch bạn gia đình chọn cho kỳ nghỉ tới? Hình Ví dụ thí nghiệm lựa chọn có gắn nhãn Ở nhà 700,000đ/lượt 1,200,000đ/đêm **** Có hai cách trình bày tập lựa chọn: lựa chọn có gắn nhãn (labeled choice experiment) hình không gắn nhãn (unlabeled choice experiment) hình2 CE có gắn nhãn áp dụng nhiều nghiên cứu marketing cho phép đo lường vị trí sản phẩm cạnh tranh thị trường CE không gắn nhãn áp dụng phổ biến định giá tài nguyên, kinh tế sức khỏe, kinh tế môi trường Một bước quan trọng CE thiết kế thí nghiệm (experimental design) Trước tiên cần hình thành bảng đặc tính mức độ đặc tính Việc lựa chọn đặc tính đưa vào thí nghiệm cần xem xét cẩn thận Các đặc tính phải trả lời câu hỏi nghiên cứu, sát thực tế, hiểu Bước thiết kế hồ sơ lựa chọn tập lựa chọn (choice set) Bảng minh họa cách thành lập hồ sơ lựa chọn tập lựa chọn Bảng Cách hình thành hồ sơ lựa chọn tập lựa chọn Loại Cam Xuất xứ VN, TQ, TL Giá (đ) 5, 7, (1) (2) (3) (4) (5) (6) Các kết hợp Cam VN giá 5đ/kg Cam VN giá 7đ/kg Cam TL giá 9đ/kg Cam TQ giá 5đ/kg Cam TQ giá 7đ/kg Cam TQ giá 9đ/kg Tập lựa chọn (rổ sản phẩm) Nếu ngày hôm phải mua trái cho gia đình bạn chọn loại sau đây? ○ Cam VN giá 5đ/kg ○ Táo TQ giá 4đ/kg ○ Xoài TL giá 7đ/kg Táo VN, TQ, TL 4, 6, Xoài VN, TQ, TL 3, 5, Cam TL giá 5đ/kg Cam TL giá 7đ/kg Cam TL giá 9đ/kg Có loại Cam (32) Táo VN giá 4đ/kg Táo VN giá 6đ/kg  Có loại Táo Có loại Xoài (7) (8) (9)  (1) (2) ○ Không chọn sp Số tập lựa chọn tạo 729 tập (93) Bảng trình bay loại trái cây, loại có đặc tính (xuất xứ giá) Ứng với loại trái người nghiên cứu thiết kế hồ sơ lựa chọn (sản phẩm) khác cho loại (được gọi thiết kế loại 32) Từ khả kết hợp loại trái người nghiên cứu thành lập tập lựa chọn, gọi rổ hàng hóa để yêu cầu người xem xét Tổng số tập lựa chọn tạo 729 (93) Trong tập có lựa chọn, tương ứng với loại trái mô tả đặc tính xuất xứ giá, với lựa chọn cuối Không chọn sp Lựa chọn cuối cho phép người mua quyền không mua loại trái rổ hàng hóa người nghiên cứu đưa cho họ không phù hợp với sở thích người mua Đưa thêm khả cuối làm cho CE gần với thực tế Thành lập hồ sơ lựa chọn tập lựa chọn thông qua phương pháp thiết kế nhân tố (factorial design) Thiết kế nhân tố đầy đủ (full factorial design) cho kết tất lựa chọn (các kết hợp) tập lựa chọn có từ bảng đặc tính mức độ Trong trường hợp (Bảng 1) người nghiên cứu tạo 729 tập lựa chọn từ thiết kế nhân tố đầy đủ Việc yêu cầu người trả lời vấn xem xét tất 929 tập lựa chọn không cần thiết Do người nghiên cứu phải tìm số tập lựa chọn thích hợp để đưa vào điều tra Thông thường điều tra nên có 10 tập lựa chọn giảm bớt gánh nặng cho người trả lời vấn làm cho chất lượng điều tra đảm bảo Việc tìm kiếm tập toàn tập lựa chọn thiết kế nhân tố đầy đủ đưa gọi thiết kế nhân tố phần (fractional factorial design) Các tập toàn tập lựa chọn xác định cách tùy tiện mà phải dựa nguyên tắc có nguyên tắc cân (balanced) (xem thêm Kuhfeld 2010; Montgomery 2008) Nguyên tắc cân đảm bảo mô hình ước lượng từ liệu điều tra không bị ảnh hưởng (hoặc ảnh hưởng) từ việc thiết kế thí nghiệm Có nhiều phương pháp (thuật toán) để tìm tập từ không gian toàn tập lựa chọn thiết kế nhân tố đầy đủ tạo Trong thiết kế trực giao (orthogonal design) tốt Thiết kế trực giao cho kết tập hợp lựa chọn bảo đảm tính cân không ảnh hưởng tới sai số ước lượng mô hình Trong trường hợp thiết kế trực giao không cho kết sử dụng thiết kế hiệu (efficiency design) (xem thêm Kuhfeld 2010) Với toán có nhiều nhân tố nhiều mức giá trị việc thiết kế hồ sơ lựa chọn tập lựa chọn thường thực tay Các phần mềm máy tính SPSS, SAS, hay R hỗ trợ cho công việc Một số nghiên cứu ứng dụng 4.1.Nghiên cứu thị trường sản phẩm thủy sản tươi sống Pháp 4.1.1 Mục tiêu nghiên cứu Pháp thị trường quan trọng tiêu thụ sản phẩm thủy sản Mỗi siêu thị có quầy bán thủy sản tươi sống Câu hỏi nghiên cứu đặt đứng trước quầy hàng thủy sản tươi sống yếu tố sản phẩm người tiêu dùng xem xét cân nhắc mua? Các sản phẩm thủy sản khác có khả thay hay bổ sung cho nào? Mục tiêu nghiên cứu xác định sẵn lòng chi trả (willingness to pay-WTP) người tiêu dùng cho đặc tính ưa thích sản phẩm thủy sản tươi sống xác định mức độ cạnh tranh sản phẩm phân khúc thị trường bán lẻ 4.1.2 Mô hình nghiên cứu Mô hình (xem chi tiết Thong & đn, 2014a): Mô hình phân khúc có gắn nhãn (labeled latent class model) với tác động riêng cho loại sản phẩm trình bày sau: Xác suất lựa chọn có điều kiện (𝑃𝑖𝑡𝑞 ) cho sản phẩm i tập lựa chọn t người tiêu dùng q sau: exp(𝜗𝛾𝑐 𝑍𝑞 ) 𝑃𝑖𝑡𝑞 = ∑𝐶𝑐=1 [∑𝐶 𝑐=1 exp(𝜗𝛾 𝑐𝑍 𝑞 𝑐 exp(𝛼𝑐 +𝛽 𝑐 𝑋𝑖𝑡𝑞 +∑𝐴 𝛾𝐴𝑖 𝐴𝑖𝑡𝑞 ) 𝑖 𝑖 ][ ) ∑ (𝛼𝑐 +𝛽 𝑐 𝑋 𝑗 𝑗 𝑗 𝑐 𝑗𝑡𝑞 +∑𝐴 𝛾𝐴𝑗 𝐴𝑗𝑡𝑞 ) ] (8) Trong đó: - i,j=1,…,I ký hiệu tên sản phẩm (cá hồi, cá tra, cá ngừ…), - t=1,…,T ký hiệu tập lựa chọn, - q=1,…,Q ký hiệu người tiêu dùng, - c=1,…,C ký hiệu phân khúc, - A= đặc tính chất lượng loài thủy sản, - 𝛼𝑖𝑐 giá trị ẩn loài thủy sản I ước lượng cho phân khúc c, - 𝛽𝑖𝑐 tác động biên giá cho riêng loài thủy sản i phân khúc c, 𝑐 - 𝛾𝐴𝑖 tác động biên đặc tính A loài thủy sản i phân khúc c, - 𝑋𝑖𝑡𝑞 & 𝐴𝑖𝑡𝑞 mức giá P (biến liên tục) mức độ đặc tính A (biến rời rạc-biến giả dummy) thủy sản i tập lựa chon t trình bày trước người tiêu dùng q, - 𝑍𝑞 đặc tính người tiêu dùng q (vd tuổi, thu nhập, giới tính) sử dụng cho mục đích phân khúc, - 𝛾 𝑐 vec-tơ thông số ước lượng cho đặc tính người tiêu dùng phân khúc c, - 𝜗 vec-tơ “quy mô” (scale factor) hàm phân khúc exp(𝜗𝛾𝑐 𝑍𝑞 ) Mô hình có hai phần: phần xác định phân khúc thị trường (𝑆 𝑐 = ∑𝐶 𝑐=1 exp(𝜗𝛾 𝑐𝑍 ) 𝑞 ) phần ước lượng mô hình lựa chọn theo phân khúc Hàm số 𝑆 𝑐 phản ánh khả để cá nhân thuộc phân khúc c cộng lại kích cỡ thị phần Phần thứ hai mô hình cho phép ta tính mức độ sẵn lòng chi trả (WTP) cho đặc tính Mặc định hàm thỏa dụng (phần quan sát được) hàm tuyến tính với tất đặc tính sản phẩm, WTP cho mức độ đặc tính A phân khúc c sản phẩm i là: ̂𝑐 𝛽 𝑐 𝑊𝑇𝑃𝑖𝐴 = − 𝛽̂𝑖𝐴 𝑐 (9) 𝑖𝑃 𝑐 Trong 𝑊𝑇𝑃𝑖𝐴 mức giá trả thêm để có đặc tính ưa thích A sản phẩm thủy sản i 𝑐 𝑐 phân khúc c; 𝛽̂𝑖𝐴 𝛽̂𝑖𝑃 hệ số ước lượng cho đặc tính chất lượng A giá p từ phương trình Mô hình (chi tiết Thong et al, 2014b): Mô hình phân khúc với tác động chung đặc tính sản phẩm Mô hình khác mô hình chỗ tác động đặc tính lên xác suất lựa chọn không xác định riêng biệt cho loại sản phẩm Cụ thể, xác suất lựa chọn không điều kiệu sản phẩm i tập lựa chọn t người tiêu dùng q sau: 𝑃𝑖𝑡𝑞 = ∑𝐶𝑐=1 𝑆 𝑐 ∑ exp(𝛼𝑖𝑐 +𝛽 𝑐 𝑋𝑖𝑡𝑞 +∑𝐴 𝛾𝐴𝑐 𝐴𝑖𝑡𝑞 ) 𝑐 𝑐 𝑐 𝑗∈𝐼 exp(𝛼𝑗 +𝛽 𝑋𝑗𝑡𝑞 +∑𝐴 𝛾𝐴 𝐴𝑗𝑡𝑞 ) (10) Các ký hiệu phương trình 10 tương tự phương trình Tuy nhiên hệ số hồi quy cho giá đặc tính chất lượng phương trình 10 không chi tiết cho loại thủy sản i, 𝛽 𝑐 𝛾𝐴𝑐 Trong nghiên cứu sử dụng khái niệm độ co giãn thị phần thay độ co giãn cầu kinh tế học cổ điển Thị phần sản phẩm xác định bình quân xác suất lựa chọn (∑𝑁 𝑛=1 𝑃𝑞𝑖 /𝑁 ) Độ tự co giãn (own-elasticity) thị phần theo giá phần trăm thay đổi thị phần trước thay đổi 1% giá sản phẩm tương ứng Độ co giãn chéo (cross-elasticity) phần trăm thay đổi thị phần theo 1% thay đổi giá sản phẩm cạnh tranh Độ tự co giãn thị phần sản phẩm i theo mô hình MNL xác định sau (Train, 2003): 𝜕𝑃 𝑋𝑖𝑘 𝐸𝑖𝑖 = 𝜕𝑋 𝑖 𝑖𝑘 𝑃𝑖 = 𝛽𝑘 𝑋𝑖𝑘 (1 − 𝑃𝑖 ) (11) Độ co giãn chéo (𝐸𝑖𝑗 ) thị phần sản phẩm i thay đổi giá sản phẩm j sau: 𝜕𝑃 𝑋𝑗𝑘 𝑗𝑘 𝑃𝑖 𝐸𝑖𝑗 = 𝜕𝑋 𝑖 = −𝛽𝑘 𝑋𝑗𝑘 𝑃𝑗 (12) Trong Pi Pj thị phần sản phẩm i j, Xik Xij mức giá sản phẩm i j, thường lấy giá trung bình để tính, 𝛽𝑘 hệ số hồi quy giá từ mô hình MNL Vì mô hình MNL phải thỏa mãn giả thuyết đồng độc lập lựa chọn nên độ co giãn chéo (Eij) giống cho sản phẩm i (Train, 2003), phương trình (7) biến i không xuất vế phải phương trình Đây hạn chế mô hình MNL việc ước lượng độ co giãn chéo phân tích cạnh tranh định vị sản phẩm thị trường Sau ước lượng phương trình 10 dùng thuật toán Bayesian để ước lượng thông số cho cá nhân người tiêu dùng (kết tương đương với mô hình logit có thông số ngẫu nhiên-RPM phương trình 6) Sau ước lượng xác suất lựa chọn độ co giãn xác suất lựa chọn cá nhân người tiêu dùng sản phẩm Độ co giãn thị phần sản phẩm thị trường xác định trung bình có trọng số độ co giãn xác suất lựa chọn cá nhân người tiêu dùng, trọng số phản ánh mức quan trọng mà cá nhân định giá cho cho sản phẩm tương ứng Công thức tính độ co giãn thị phần thị trường (eii) từ độ co giãn xác suất lựa chọn cá nhân (eqii) sau: 𝐸𝑖𝑖 = ∑𝑄 𝑞=1 𝑃𝑞𝑖 𝑒𝑞𝑖𝑖 (13) ∑𝑄 𝑞=1 𝑃𝑞𝑖 𝐸𝑖𝑗 = ∑𝑄 𝑞=1 𝑃𝑞𝑖 𝑒𝑞𝑖𝑗 ∑𝑄 𝑞=1 𝑃𝑞𝑖 , for i ≠ j (14) Độ co giãn lựa chọn eqii eqij xác định cho cá nhân q giống công thức công thức (11) (12), sau độ co giãn thị phần chung cho toàn thị trường xác định qua công thức (13) (14) Độ co giãn thị phần sản phẩm thị trường sử dụng để định vị sản phẩm theo khả cạnh tranh mức độ tổn thương có thay đổi giá sản phẩm loại Các sản phẩm thủy sản định vị dựa cảm nhận chất lượng thông qua giá trị ẩn sản phẩm (thông số ∝𝑖 ) 4.1.3 Thiết kế nghiên cứu Bảng Đặc tính mức độ sản phẩm thủy sản STT Tên loài Hình thức SP Phương pháp SX Cá hồi (salmon) Phi lê Khúc Nuôi Đ.bắt Cá tuyết (cod) Phi lê Khúc Nuôi Đ.bắt Cá bơn (sole) Phi lê Ng Nuôi Đ.bắt Cá trap (seabream) Phi lê Ng Nuôi Đ.bắt Tuyết lục (saithe) Phi lê Khúc Đ.bắt Cá tra (pansasius) Phi lê Khúc Nuôi Cá chày (monkfish) Phi lê Đuôi Đ.bắt Cá ngừ (tuna) Lưng Khúc Đ.bắt Hầu (oyster) Sống Ướp đá Nuôi Đ.bắt 10 Vẹm (mussel) Sống Ướp đá Nuôi Đ.bắt 11 Tôm (languostine) Sống Luộc Nuôi Đ.bắt 12 Cua (crab) Sống Ướp đá Nuôi Đ.bắt Xuất xứ Pháp NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK Pháp NK Giá (€/kg) 11.10 15.90 10.40 14.90 14.60 20.90 9.00 12.90 7.60 10.90 5.50 7.90 13.90 19.90 12.50 17.90 5.50 7.90 2.70 3.90 12.50 17.90 6.20 8.90 20.70 19.40 27.20 16.80 14.20 10.30 25.90 23.30 10.30 5.10 23.30 11.60 10 Chúng chọn Pháp cho nghiên cứu thị trường tiêu thụ sản phẩm thủy sản tươi sống lớn châu Âu Tại Pháp người tiêu dùng dễ dàng mua thủy sản tươi sống hầu hết siêu thị, đặc biệt siêu thị lớn Auchan, Carrefour, Champion, Intermarché Mỗi siêu thị có quầy bán thủy sản tươi sống riêng biệt Chúng chọn 12 loài thủy sản, gồm loài cá loài giáp xác hai mảnh vỏ cho CE Đây 12 loài quen thuộc người tiêu dùng Pháp tiêu dùng nhiều nhất, chiếm tới 64% khối lượng 60% giá trị bán siêu thị Pháp năm 2010 Bảng trình bày đặc tính mức độ đặc tính cho loài thủy sản Mức giá trung bình mức giá thực tế thị trường bán lẻ tháng năm 2011, hai mức lại xác định +/- 30% mức giá trung bình Nếu có giỏ mặt hàng thủy sản tươi đây, xin chọn sản phẩm cho bữa ăn tối bình thường gia đình bạn? Bạn chọn sản phẩm chọn “Không sản phẩm nào” Cá hồi Phi lê Nhập Nuôi trồng 11.1 €/kg Cá Tra Khúc Nhập Nuôi trồng 10.3 €/kg Cá ngừ Khúc Nhập Đánh bắt 12.5 €/kg Hầu Đông lạnh Pháp Nuôi trồng 7.9 €/kg Vẹm Đông đá Pháp Nuôi trồng 3.9 €/kg Tôm Còn sống Pháp Nuôi trồng 20.3 €/kg Không chọn sản phẩm Hình 3.Ví dụ tập lựa chọn nghiên cứu nhu cầu thủy sản Chúng sử dụng thiết kế nhân tố trực giao (orthogonal factorial design) để tạo 96 tập lựa chọn có gắn nhãn (labeled choice sets) Các tập lựa chọn có số lựa chọn từ tới 13 lựa chọn Trong tập lựa chọn có lựa chọn “Không chọn sản phẩm nào“ Việc đưa “Không chọn sản phẩm nào” làm cho CE thực tế không bắt người trả lời vấn phải chọn sản phẩm mà họ thấy không phù hợp Toàn 96 tập lựa chọn chia ngẫu nhiên thành 16 (blocks), gồm tập lựa chọn, người trả lời vấn phải trả lời gồm tập lựa chọn khác Việc phân chia tập lựa chọn thành nhằm giảm gánh nặng cho người trả lời vấn nâng cao chất lượng liệu thu thập (Montgomery 2008; Kuhfeld 2010) Hình minh họa tập lựa chọn CE Dữ liệu thu thập qua điều tra trực tuyến công ty nghiên cứu thị trường Pháp thực Ngoài CE phần chính, bảng điều tra bao gồm số câu hỏi liên quan tới thói quen tiêu dùng thông tin cá nhân người trả lời vấn Tổng số quan sát thu thập 1,017 Một số quan 11 sát bị loại khỏi mẫu điều tra độ tin cậy cao trả lời thời gian ngắn, không trả lời hết câu hỏi, câu trả lời không quán Số quan sát cuối sử dụng 960 Xem bảng Tiếng Anh Thong et al (2014a; 2014b) để có thông tin chi tiết mẫu điều tra 4.1.4 Kết nghiên cứu Mô hình ước lượng phương pháp MLE (Maximium Likelihood Estimate) Thông số thống kê BIC (Bayesian Information Criterion) cho thấy hai mô hình xác định có phân khúc thị trường thị trường thủy sản tươi sống Pháp Các phân khúc có kích cỡ tương ứng 42.5%, 26.1%, 19.5% 11.9% Các hệ số hồi quy, thị phần cho sản phẩm toàn thị trường phân khúc ước lượng theo mô hình trình bày tiếng Anh (Thong et al 2014a; 2014b) Dưới tóm tắt số kết tính toán cuối đáp ứng mục tiêu nghiên cứu Mức sẵn lòng chi trả cho đặc tính chất lượng trình bày Bảng Mức WTP tính theo tỷ lệ % (bảng tiếng Anh theo giá tuyệt đối euro) mức giá sẵn lòng trả cao so với mức giá bình quân sử dụng CE Ví dụ bảng 3, theo ước lượng từ mô hình MNL người tiêu dùng sẵn lòng chi trả mức giá cao 16% để ăn cá hồi đánh bắt, thay phải mua cá hồi từ nuôi trồng Tương tự, mô hình LLCM cho thấy phân khúc người tiêu dùng sẵn lòng chi trả mức giá cao giá trung bình 19%, phân khúc 20%, phân khúc 7% phân khúc 5% cho đặc tính tự nhiên cá hồi Nhìn chung người tiêu dùng thích sản phẩm tươi sống dạng phi-lê sống nguyên ướp đá, từ đánh bắt nuôi trồng từ Pháp nhập Sở thích phù hợp với nghiên cứu trước sử dụng mô hình tâm lý học để nghiên cứu Cá dạng phi lê liên quan đến thuận tiện, sống cho chất lượng cao hơn, đánh bắt tự nhiên có phẩm chất cao Người tiêu dùng ưa thích hàng nước phần nhận thức thủy sản cung cấp từ Pháp an toàn xuất phát từ ”lòng yêu nước” Bảng WTP cho đặc tính chất lượng sản phẩm thủy sản tươi sống 4-labeled latent class model Species MNL Seg Seg Seg Seg Cua tươi sống 0% 65% 0% 0% 0% Vẹm tươi sống 56% 74% ne ne 0% Hầu tươi sống 93% 69% 69% 69% 69% Cá tra phi lê 45% ne ne ne 22% Cá lục phi lê 17% 23% 19% 8% 6% Cá hồi phi lê 13% 13% 14% 5% 3% Cá tuyết đ.bắt 28% 29% 0% 57% 0% ne Tôm đ.bắt 27% 16% -12% ne ne ne Vẹm đ.bắt 27% 53% -46% Cá hồi đ.bắt 16% 19% 20% 7% 5% Cá tráp đ.bắt 35% 57% 0% 0% 0% TB 27% ne 69% ne 17% 11% 23% ne ne 16% 24% 12 Cá bơn đ.bắt 11% 15% 15% 15% Cá tuyết Pháp 45% 73% 0% 66% Cua Pháo 56% 126% 0% 0% ne Tôm nước lạnh Pháp 38% 69% -0% Cá chày Pháp 38% 66% 0% 0% ne Vẹm Pháp 127% 233% - ne Hầu Pháp 162% 210% 0% 130% Cá lục Pháp 56% 123% -43% 0% Cá hồi Pháp 29% 98% 0% 0% Cá tráp Pháp 56% 88% 0% 0% Cá bơn Pháp 31% 106% 0% 0% Cá ngừ Pháp 48% 131% 0% 0% ne indicates the value is not estimated due to an insignificant price coefficient 15% 0% 0% ne 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 15% 43% 52% ne 27% ne 112% 38% 40% 36% 44% 54% Độ co giãn thị phần Độ co giãn thị phần sản phẩm trình bày Bảng 4, trình bày kết bình quân thị trường, kết cho phân khúc trình bày chi tiết tiếng Anh Thông et al (2014b) Lưu ý độ co gian thị phần theo giá độ co giãn điểm, tính giá trung bình sản phẩm thị trường Con số trình bày đậm theo đường chéo Bảng độ co giãn thị phần sản phẩm (own-elasticity) Con số trình bày đường chéo độ co giãn chéo thị phần sản phẩm (cross-elasticity) Cá tra có độ co giãn thị phần ước lượng 1.03, tức giá cá tra tăng giá 1% thị phần giảm 1.03% ngược lại giá giảm 1% thị phần tăng 1.03% Không giống giả định tính đối xứng (symmetry) độ co giãn chéo cầu kinh tế học cổ điển, độ co giãn thị phần nghiên cứu tính đối xứng Trong Bảng 4, độ co giãn chéo nằm góc góc đường chéo không đối xứng (eij ≠ eji) Độ co giãn chéo Bảng cho biết tác động dòng giá lên thay đổi cột thị phần Ví dụ, giá cá tra giảm 1% thị phần sản phẩm khác bị cá tra từ 0.03% (cá ngừ) tới 0.07% (vẹm tuyết lục) Ngược lại, sản phẩm giảm giá 1% cá tra bị thị phần cho sản phẩm từ 0.03% (hầu) tới 0.25% (cá tuyết) Như độ co giãn theo dòng cho biết mức độ cạnh tranh sản phẩm độ co giãn theo cột cho biết mức độ tổn thương sản phẩm có chiến lược cạnh tranh giá sản phẩm khác Bảng Hệ số co giãn thị phần theo giá eij Cá tuyết Cua Tôm Cá chày Vẹm Hầu Cá tuyết -1.43 0.04 0.08 0.05 0.06 0.03 Cua Tôm Cá chày 0.23 0.22 0.21 0.04 -1.14 0.03 0.08 -1.97 0.08 0.06 0.05 -2.43 0.08 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 Vẹm Hầu Cá tra 0.21 0.22 0.25 0.04 0.05 0.04 0.07 0.1 0.10 0.05 0.06 0.05 0.10 -0.41 0.07 0.04 -0.98 0.03 Tuyết lục 0.23 0.04 0.08 0.07 0.06 0.04 Cá hồi 0.2 0.04 0.09 0.05 0.06 0.03 Cá trap 0.22 0.04 0.08 0.09 0.05 0.04 Cá bơn 0.22 0.04 0.11 0.06 0.05 0.03 Cá ngừ 0.22 0.04 0.08 0.05 0.05 0.04 13 Cá tra Tuyết lục Cá hồi Cá trap Cá bơn Cá ngừ 0.05 0.16 0.19 0.14 0.13 0.11 0.06 0.05 0.23 0.16 0.14 0.14 0.05 0.16 0.22 0.14 0.17 0.12 0.05 0.23 0.21 0.24 0.15 0.11 0.07 0.14 0.2 0.12 0.11 0.1 0.05 0.19 0.2 0.16 0.14 0.14 -1.03 0.24 0.24 0.16 0.12 0.08 0.07 -1.13 0.19 0.16 0.14 0.11 0.05 0.14 -1.53 0.12 0.12 0.13 0.05 0.18 0.19 -1.34 0.14 0.11 0.04 0.16 0.2 0.15 -2.22 0.13 0.03 0.14 0.24 0.13 0.15 -1.84 Chúng áp dụng hai công thức sau Kamakura & Russell (1989) để xác định số tổng hợp khả cạnh tranh mức tổn thương sản phẩm thị trường Công thức sau: 𝐶ℎỉ 𝑠ố 𝑐ạ𝑛ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑠ả𝑛 𝑝ℎẩ𝑚 𝑖 = ∑𝑗 𝑒𝑗𝑖2 𝑓𝑜𝑟 𝑖 ≠ 𝑗 𝐶ℎỉ 𝑠ố 𝑡ổ𝑛 𝑡ℎươ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑠ả𝑛 𝑝ℎẩ𝑚 𝑖 = ∑𝑗 𝑒𝑖𝑗 𝑓𝑜𝑟 𝑖 ≠ 𝑗 Như số cạnh tranh sản phẩm i xác định tổng bình phương độ co giãn chéo theo dòng (Bảng 4) tất sản phẩm khác tương ứng với biến động giá sản phẩm i Độ tổn thương sản phẩm i xác định tổng bình phương độ co giãn chéo theo cột thị phần sản phẩm i (Bảng 4) tương ứng với biến động giá sản phẩm khác Một sản phẩm có độ cạnh tranh cao thể khả lấy thị phần từ sản phẩm khác thông qua chiến lược giá Ngược lại, sản phẩm có độ tổn thương cao cho biết nguy sản phẩm bị thị phần trước thay đổi giá sản phẩm cạnh tranh Bảng Chỉ số khả cạnh tranh tổn thương sản phẩm thủy sản tươi sống Sản phẩm Khả cạnh tranh Mức độ tổn thương Thị phần Độ co giãn Giá trị ẩn Cá tuyết 0.53 0.13 0.14 -1.43 3.29 Cua 0.02 0.20 0.01 -1.14 3.26 Tôm 0.08 0.20 0.02 -1.97 2.83 Cá chày 0.04 0.24 0.09 -2.43 2.72 Vẹm 0.04 0.16 0.04 -0.41 2.64 Hầu 0.01 0.21 0.07 -0.98 2.57 Cá tra 0.03 0.25 0.06 -1.03 2.34 Tuyết lục 0.31 0.17 0.09 -1.13 2.07 Cá hồi 0.49 0.13 0.17 -1.53 2.02 Cá trap 0.27 0.17 0.12 -1.34 1.75 Cá bơn 0.21 0.17 0.11 -2.22 1.18 Cá ngừ 0.15 0.18 0.08 -1.84 0.93 Bảng trình bày số cạnh tranh số tổn thương tất sản phẩm thủy sản tươi sống nghiên cứu Sản phẩm cá tra Việt Nam có số cạnh tranh thấp (0.03) số tổn thương thuộc nhóm cao (0.25) Điều cho thấy cá tra Việt Nam khó gia tăng thị phần từ chiến lươc giá.Tuy nhiên cá tra lại dễ bị thị phần sản phẩm cạnh tranh sử dụng chiến lược giá Các sản phẩm thủy sản có khả gây tổn thương cao cho cá tra cá tuyết, cá tuyết lục, cá hồi Bảng trình bày thị phần, hệ số tự co giãn, giá trị ẩn sản phẩm 14 Khả cạnh tranh 0.65 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 -0.05 0.00 -0.10 Cá tuyết 14% Cá hồi 17% Tuyết lục 9% Cá tráp 12% Cá bơn 11% Cá ngừ 8% Tôm 2% Vẹm 4% 0.05 0.10 Cua 1% Hầu 7% 0.15 0.20 Monkfish 9% Cá tra 6% 0.25 0.30 Mức độ tổn thương Hình Định vị sản phẩm cá tra theo khả cạnh tranh mức độ tổn thương Để hiểu rõ vị trí sản phẩm cá tra thị trường, số cạnh tranh số tổn thương sản phẩm trình bày Hình Trục tung biểu thị số khả cạnh tranh, trục hoành biểu thị số tổn thương sản phẩm Thị phần sản phẩm thể kích cỡ hình tròn số phần trăm bên cạnh tên sản phẩm Sản phẩm cá tra có thị phần nhỏ (6%), nhiên vị trí thị trường thấp Định vị theo giá trị ẩn sản phẩm Chất lượng cảm nhận khái niệm rộng hàm ý nhiều khía cạnh sản phẩm Đối với sản phẩm thủy sản đặc tính sau dùng để phản ánh chất lượng: vị, mùi, độ tươi, thuận tiện, liên quan đến sức khỏe, hàm lượng dinh dưỡng, béo, giá (Thông & Olsen, 2012) Chúng không đo lường chất lượng cảm nhận cá tra theo đặc tính Tuy nhiên dùng số tổng hợp gọi giá trị ẩn sản phẩm để định vị sản phẩm Giá trị ẩn (intrinsic value) đo lường sở thích mức độ trung thành người tiêu dùng sản phẩm (Horsky, Misra, & Nelson 2006) xem số định vị sản phẩm ý thức người tiêu dùng Giá trị ẩn sản phẩm thủy sản đặc tính sinh học loài thủy sản mang lại Ví dụ cá hồi cho giầu hàm lượng omega-3, hầu hay vẹm có chứa thủy ngân, cá tra cho không Giá trị ẩn hình thành từ thói quen tập quán tiêu dùng người dân Giá trị ẩn sản phẩm thủy sản ước lượng mang tính so sánh theo thứ bậc Thông số ∝𝑖 mô hình ước lượng có tính tương đối đo lường mức độ thỏa dụng sản phẩm sau trừ tác động đặc tính đề cập CE (giá, hình thức sản phẩm, phương thức sản xuất, xuất xứ) Để hiểu rõ vị trí cá tra cảm nhận người tiêu dùng, giá trị ẩn theo thứ bậc trình bày theo biểu đồ cột Hình Hai mô hình cho kết giá trị ẩn tương đối quán Cá tra Việt Nam có vị trí thấp, tương đương với vẹm vị trí 9/12 15 3.5 Theo mô hình MNL Theo mô hình RPM 2.5 1.5 0.5 Cá Cá hồi Cá tuyết bơn Cá Tuyết Cá tráp lục ngừ Tôm Vẹm Cá tra Cá Cua chày Hầu Hình Giá trị ẩn theo thứ bậc sản phẩm thủy sản tươi sống thị trường Pháp Phân khúc thị trường Mô hình phân khúc thị trường trình phân khúc dựa đồng thời đặc tính người tiêu dùng sở thích tiêu dùng sản phẩm thường sử dụng phổ biến nghiên cứu marketing (Wedel & Kamakura, 2000) Kết phân khúc thị trường dựa mô hình lựa chọn có ý nghĩa việc xây dựng chiến lược marketing Kết ước lượng mô hình LLCM cho thấy thị trường tiêu thụ sản phẩm tươi sống Pháp có phân khúc Bảng trình bày mô tả phân khúc thị trường theo đặc điểm khác Nhà quản lý doanh nghiệp sản xuất sử dụng kết cho việc xây dựng chiến lược marketing Bảng Phân khúc thị trường cho sản phẩm cá tra thị trường Pháp Đặc điểm phân khúc Kích cỡ phân khúc (%) Phân khúc 42.5% Thu nhập cao, trình độ giáo dục cao Nữ chiếm đa số Đặc điểm người tiêu dùng Gia đình trẻ em Trên 45 tuổi chiếm đa số Độ nhạy giá Mức độ nhạy cảm giá trung bình Sản phẩm có vị trí thị Cá tuyết, tuyết lục, trường mạnh cá tráp, cá hồi Thị phần cá tra phân khúc 6.0% Phân khúc 26.1% Thu nhập cao, trình độ giáo dục cao Nam chiếm đa số Gia đình trẻ em Dưới 34 tuổi chiếm đa số Không nhạy cảm giá Cá hồi, cá tuyết 6.0% Phân khúc 19.5% Thu nhập trung bình, trình độ giáo dục trung bình Nam chiếm đa số Gia đình trẻ em Tuổi không phân biệt Độ nhạy giá trung bình Cá hồi, cá tuyết, vẹm 5.6% Phân khúc 11.9% Thu nhập thấp, trình độ giáo dục thấp Nữ chiếm đa số Gia đình có trẻ em Lứa tuổi trung bình chiếm đa số Rất nhạy cảm giá Cá tra 9.8% 16 Với cá tra phi lê Việt nam, bảng cho thấy phân khúc phân khúc quan trọng Phân khúc có quy mô nhỏ (11.9%) bao gồm đối tượng tiêu dùng có thu nhập thấp, trình độ giáo dục thấp, đa số nữ tuổi trung bình gia đình có nhỏ Nhóm người tiêu dùng nhạy cảm giá, sản phẩm thủy sản có thay đổi giá họ sẵn sàng chuyển sang tiêu thụ sản phẩm có giá rẻ Ở phân khúc cá tra có thị phần cao (9.8%) phân khúc khác cá tra có thị phần gần 6% Kết ước lượng từ mô hình phân khúc lần khẳng định cá tra Việt Nam người tiêu dùng coi sản phẩm cấp thấp Người tiêu dùng có thu nhập cao thường lựa chọn sản phẩm cá tra 4.2 Nghiên cứu thị trường sản phẩm bia Nha Trang 4.2.1 Mục tiêu nghiên cứu Trong nghiên cứu có mục tiêu xác định yếu tố thuộc sản phẩm có tính định đến hành vi lựa chọn tiêu dùng loại bia phổ biến thị trường Nha Trang Ngoài nghiên cứu phân tích vị thị trường mức độ cạnh tranh thương hiệu bia thị trường 4.2.2 Thiết kế nghiên cứu Qua vấn nhóm, phân tích liệu thứ cấp quan sát thực tế định đưa vào nghiên cứu nhãn hiệu bia phổ biến thị trường Nha Trang Đó bia Sài Gòn, bia Heneken, bia Tiger Ba nhãn hiệu chiếm khoảng 80% thị phần bia Nha Trang Bảng trình bày đặc tính mức độ đặc tính đưa vào nghiên cứu Những đặc tính (hình thức lon hay chai, độ cồn giá) xác định thông qua vấn nhóm giả định có khả ảnh hưởng đến lựa chọn người tiêu dùng Bia Sài Gòn có hình thức (Lon 333, Chai xanh, Chai trắng Chai đỏ) Tiger Heneken có hình thức loại Giá loại bia lấy từ giá trung bình thị trường (chúng thống kê từ quán ăn, quán nhậu nhà hàng) Hai mức giá lại 70% 130% mức giá trung bình Các nhãn hiệu bia này có độ cồn thường từ 4.5 tới 5.5 vol, đưa vào mức độ cồn bảng Thí nghiệm lựa chọn có gắn nhãn sử dụng nhằm ước lượng mức độ tác động thương hiệu đến lựa chọn người tiêu dùng Bảng Đặc tính mức độ sử dụng nghiên cứu Loại bia Hình thức Tiger Lon Chai Heineken Lon Chai SaiGon Lon (333) Chai xanh Chai trắng Chai đỏ Coding Giá 10.5 15.0 19.5 13.3 19.0 24.7 8.4 12.0 15.6 4.5 4.5 4.5 Độ cồn 5.0 5.0 5.0 5.5 5.5 5.5 17 Thiết kế nhân tố phần trực giao (orthogonal factional factorial design) cho giải pháp tối ưu 36 tập lựa chọn (choice sets) Toàn tập lựa chọn đựa chia ngẫu nhiên thành (block) Mỗi người vấn trả lời ngẫu nhiên có tập lựa chọn Hình Ví dụ tập lựa chọn nghiên cứu bia Khác với CE truyền thống, hỏi người phòng vấn chắn chọn loại bia chắn không lựa chọn 1loai khác cho bữa ăn tối Tức người tiêu dùng đánh giá sản phẩm tốt theo hoàn cảnh sở thích họ Trong nghiên cứu marketing gọi phương pháp lựa chọn Tốt nhất-Xấu (Best-Worst Scalling), gọi tắt BWS Phương pháp thu thập liệu BWS có nhiều ưu điểm so với CE truyền thống (xem thêm Flynn et al 2007) Hình trình bày ví dụ tập lựa chọn 4.2.3 Mô hình ước lượng Với liệu thu thập từ BWS trên, mô hình ước lượng giống mô hình lựa trọn truyền thống Với ba nhãn hiệu bia đưa vào nghiên cứu trên, có dạng liệu xếp hạng thứ bậc (rank ordered data) Ba nhãn hiệu bia xếp hạng từ tới 3, chắn chọn xếp hạng 1, chắn không chọn xếp hạng lại Mô hình xếp hạng thứ bâc lựa chọn (rank ordered choice model) ước lượng trường hợp Giả sử với tập lựa chọn t, người tiêu dùng ¨chắc chắn chọn¨ Heneken ¨không chắn chọn¨ Tiger, ta có liệu xếp hạng Heneken>Saigon>Tiger Khi mô hình xếp hạng lựa chọn theo dạng Tức có lần lựa 18 chọn, lần chọn tập lựa chọn với đầy đủ lựa chọn, lần chọn lựa chọn lại sản phẩm lựa chọn lần không xuất tập lựa chọn lần Mô hình lựa chọn (sequential choice model) sau: 𝑃(𝑈𝑘𝑒𝑛 > 𝑈𝑠𝑔 > 𝑈𝑡𝑖𝑔 ) = 𝑒 𝑉𝑠𝑔 𝑒 𝑉𝑘𝑒𝑛 (15) 𝑉 𝑉 𝑒 𝑉𝑘𝑒𝑛 +𝑒 𝑉𝑠𝑔 +𝑒 𝑡𝑖𝑔 𝑒 𝑉𝑠𝑔 +𝑒 𝑡𝑖𝑔 Trong Vj phần quan sát độ thỏa dụng Uj, hàm tuyến tính với đặc tính mức độ sản phẩm j Tương tự mô hình lựa chọn với nhiều phân khúc sau: 𝑃(𝑈𝑘𝑒𝑛 > 𝑈𝑠𝑔 > 𝑈𝑡𝑖𝑔 ) = ∑𝐶𝑐=1 𝑓 𝑐 𝑐 𝑒 𝑉𝑘𝑒𝑛 𝑐 𝑐 𝑐 𝑐 𝑒 𝑉𝑠𝑔 𝑐 (16) 𝑐 𝑉 𝑉 𝑉 𝑉 𝑒 𝑉𝑘𝑒𝑛 +𝑒 𝑠𝑔 +𝑒 𝑡𝑖𝑔 𝑒 𝑠𝑔 +𝑒 𝑡𝑖𝑔 Với C số phân khúc fc hàm xác định xác suất để cá nhân người tiêu dùng thuộc phân khúc c Hàm fc thường định dạng hàm logic đặc điểm người tiêu dùng (tuổi, thu nhập, giới tính….) 4.2.4 Kết Bảng trình bày kết ước lượng hai mô hình theo phương trình 15 16 Chỉ số BIC thấp mô hình có phân khúc, cho thấy mô hình với phân khúc tối ưu Các số thống kê khác Hit rate R2 xác nhận mô hình phân khúc tốt mô hình phân khúc Bảng Kết ước lượng mô hình xếp hạng lựa chọn Mô hình phân khúc Mô hình phân khúc Seg Seg Seg Đặc tính Coff z-value Coff z-value Coff z-value Coff z-value Nhãn hiệu Heneken 0.806 1.212 0.677 0.557 3.891 1.892 0.010 0.004 Sai Gon -2.204 -3.297 0.995 0.768 -18.925 -4.610 -2.339 -0.849 Tiger Giá Heneken -0.165 -20.412 -0.182 -8.570 -0.604 -7.995 -0.101 -2.890 Sai Gon -0.049 -3.948 0.995 0.768 -18.925 -4.610 -2.339 -0.849 Tiger -0.088 -8.813 -0.089 -4.002 -0.463 -6.303 0.038 0.764 Độ cồn Heneken -0.077 -0.883 -0.068 -0.402 -0.316 -1.181 -0.414 -1.538 Sai Gon -0.079 -0.881 -0.494 -2.937 2.107 4.354 -0.541 -1.559 Tiger -0.162 -1.807 -0.196 -1.226 0.019 0.064 -0.518 -1.419 Hình thức Heneken Lon 0.169 2.330 0.305 2.161 1.190 3.243 0.339 1.421 Chai Sài gòn Lon 333 -0.075 -0.706 -0.214 -1.176 1.051 2.387 0.812 1.494 Chai xanh 0.068 6.673 0.068 0.327 3.977 5.634 0.904 1.515 Chai trắng 0.072 0.685 -0.125 -0.642 1.514 3.063 0.319 0.507 Chai đỏ Tiger Lon -0.239 -3.268 -0.319 -2.347 0.943 2.604 -0.775 -2.468 Chai Xác định phân khúc Seg Coff z-value 11.950 3.070 -2.971 -1.421 0.007 -2.971 -0.064 0.126 -1.421 -1.994 -2.287 -0.120 -0.274 -3.511 -0.381 -0.945 -1.155 -2.788 -1.233 -3.058 0.613 1.959 -0.741 -2.017 -0.650 -2.727 19 Giới tính Nữ Nam -0.534 -1.128 -0.454 -0.898 -1.306 -2.180 -0.421 -0.110 Đã lập gia đình Chưa Rồi 0.121 0.258 -0.847 -0.214 Công việc CQNN BV+TH CSKD Khac -1.480 -1.923 -1.071 -1.551 -0.409 -0.704 -1.092 -1.485 -0.818 -1.188 -1.196 -1.987 -0.674 -0.874 -1.586 -2.085 -0.960 -1.586 0 0 Thu nhập =8.5tr 0.255 0.615 0.547 0.377 1.041 0.984 -0.670 -0.348 0.345 -0.933 -0.570 0.650 -0.307 0.795 0.416 -0.391 1.252 0.674 0 0 50 0.567 -1.173 -0.049 0.764 -1.903 -0.074 0.401 -0.571 -0.435 0.513 -0.959 -0.637 1.093 -0.071 0.134 1.341 -0.109 0.172 0 0 -0.906 -0.133 -0.337 -1.167 -0.195 -0.569 1.011 1.867 1.342 0.985 1.948 1.502 -0.983 -0.371 -0.993 -1.202 -0.516 -1.563 0 0 Nhóm tuổi Giáo dục Cấp trở xuống Trung cấp CĐ+ĐH SĐH Thông số thống kê Log-likelihood BIC Df Hit rate (Firt choice) R2 Kích cỡ phân khúc -3595.641 7268.843 377 61% 0.188 1.000 35.3% 27.6% -3026.493 6631.701 293 74% 0.489 21.0% 16.2% Bảng 9.Thị phần dự đoán Nhãn hiệu bia Heneken Saigon Tiger Mô hình phân khúc 31.5% 18.1% 50.4% Seg 33.1% 15.5% 51.4% Mô hình phân khúc Seg Seg 33.7% 53.0% 14.1% 12.1% 52.1% 34.9% Seg 29.6% 25.1% 45.3% Tác động đặc tính Mô hình phân khúc cho thấy tác động chung đặc tính CE tới xác suất lựa chọn Giá độ thuộc biến liên tục, hình thức tên thương hiệu thuộc biến nomial (biến giả dummy) Tất hệ số hồi quy biến giá mô hình với phân khúc có ý nghĩa thống kê mang giá trị âm, với kỳ vọng Ở mức ý nghĩa thống kê 5%, độ tác động đến lựa chọn 20 cho tất loại bia nghiên cứu Bia Heneken lon ưa thích Heneken chai, ngược lại Tiger chai ưa thích Tiger lon Với bia Sài còn, chai xanh ưa thích so với loại lại Mô hình phân khúc cho thấy nhãn hiệu bia, Sài gon bia xếp hạng thấp nhất, có nghĩa giá trị thương hiệu sài gòn bia thấp loại lại Với mức ý nghĩa thống kê 5%, giá trị thương hiệu Heneken Tiger không khác nhau, kết dương hệ số hồi quy Heneken cho thấy mức Heneken định giá cao Mô hình với phân khúc giả định người tiêu dùng đồng sở thích, hệ số thống kê cho đặc tính giống cho người Mô hình phân khúc sâu vào nghiên cứu khác nhóm người Ví dụ, với ý nghĩa thống kê mức 5% kết luận nhóm người phân khúc không quan tới giá dù họ uống Heneken, Sài gon hay Tiger Tương tự giá tác động đến lựa chọn bia Sai gon nhóm người phân khúc với Tiger phân khúc Hệ số hồi quy độ cồn ý nghĩa thống kê mô hình phân khúc, có ý nghĩa Heneken phân khúc 4, với bia Sai gon phân khúc Nhóm người thuộc phân khúc thích Heneken lon chai, ngược lại phân khúc người tiêu dùng thích chai lon Phân khúc 1, người tiêu dùng thích Tiger chai, ngược lại người tiêu dùng phân khúc ưa thích Tiger lon Tiger chai Chúng ta phân tích tự cho đánh giá người tiêu dùng phân khúc cho giá trị ẩn thương hiệu Phân khúc thị trường Kích thước phân khúc tương ứng 35.3%, 27.6%, 21.1% 16.2% Hệ số hồi quy biến dùng để phân khúc (gọi biến Covariate) cho phép xác định đặc tính người tiêu dùng phân khúc Các giá trị hồi quy biến phân khúc nên hiểu với ý nghĩa so sánh với phân khúc sở (baseline segment) phân khúc Hệ số ước lượng có giá trị dương phân khúc định phản ánh xác suất cao để nhóm người tương ứng thuộc phân khúc ngược lại Ví dụ, giá trị âm nữ phân khúc có ý nghĩa thống kê (ở mức 1%) cho thấy phân khúc chủ yếu gồm nam giới (hay phân khúc có xác suất nam giới cao so với phân khúc 4) Biến ´đã lập gia đình´ ý nghĩa thống kê (mức 5%) tất phân khúc hiểu xác suất để người lập gia đình chưa lập gia đình phân khúc Trong bảng biến dùng để xác định phân khúc có hệ số có ý nghĩa thống kê mức 5% Tuy nhiên ước lượng lại mô hình với biến sở thay đổi cho nhiều hệ số có ý nghĩa thống kê Dựa vào dấu hệ số hồi quy mô tả phân khúc Ví dụ, phân khúc gồm người có thu nhập cao, phân khúc gồm người độ tuổi 30 có ĐH trở xuống (thạc sỹ, tiến sỹ có khả thuộc phân khúc 2) Bảng trình bày thị phân dự đoán cho nhãn hiệu bia Nhìn chung bia Tiger có thị phân 50%, lại thị phần Heneken Saigon Đi sâu vào phân khúc cho thấy thị phần quan trọng Heneken phân khúc (với 53% thị phần) gồm chủ yếu nam giớ có cấp cao (thạc sỹ, tiến sỹ) Tương tự phân khúc quan trọng đối vơi bia Saigon, phân khúc quan trọng bia Tiger Mức sẵn lòng chi trả (WTP) cho đặc tính chất lượng 21 Từ kết ước lượng Bảng 8, tính WTP cho đặc tính chất lượng sản phẩm (độ cồn, hình thức) công thức Ví dụ phân khúc 1, người tiêu dùng thích bia Sài gòn có độ cồn cao (thể giá trị hồi quy dương) họ sẵn lòng trả thêm 111 đồng (=2.107*1000/-18.925) để có bia Sai gon tăng độ thêm độ Cách tính tương tự, mô hình với phân khúc cho thấy bình quân người tiêu dùng sẵn lòng trả thêm 1,022 đồng để uống bia Heneken lon Heneken chai, trả thêm 1,379đ để uông Sài gòn xanh Sài gòn đỏ, trả thêm 2,703đ để Tiger chai Tiger lon Dự đoán xác suất lựa chọn Chúng ta dự đoán xác suất người tiêu dùng lựa chọn sản phẩm họ đối diện với tập lựa chọn trình bày bảng 10 Trong bảng 10, nhà hàng có loại bia tập lựa chọn số phân khúc xác suất lựa chọn người tiêu dùng Heneken 45.1%, Sài gòn 29.6% Tiger 25.3%; tương tự phân khúc 83.6% cho Heneken, 8.2% cho Sài gòn Tiger Bình quân nhà hàng vụ vụ loại bia tập lựa chọn khả Heneken chọn 61.1%, Sài gòn 13.1% 25.9% Bình quân toàn 36 tập lựa chọn, xác suất người tiêu dùng phân khúc chọn Heneken 23%, Saigon 33.9% Tiger 43.1% Nhưng thông tin có ích việc định vị thị trường cho sản phẩm Bảng 10 Dự đoán xác suất lựa chọn sản phẩm tập lựa chọn Seg Seg Seg Tập lựa chọn Heneken 0.451 0.836 0.195 Sài gòn 0.296 0.082 0.023 Tiger 0.253 0.082 0.782 Tập lựa chọn Heneken 0.060 0.000 0.103 Sài gòn 0.374 0.002 0.023 Tiger 0.566 0.998 0.875 Bình quân (36 tập) Heneken 0.230 0.285 0.142 Sài gòn 0.339 0.137 0.025 Tiger 0.431 0.578 0.833 Seg 0.993 0.001 0.006 0.965 0.010 0.026 0.896 0.022 0.082 B.quân 0.611 0.131 0.259 0.234 0.139 0.627 0.334 0.166 0.499 Chúng ta dự đoán thị phần cho sản phẩm phân khúc trình bày Bảng 11 Đối với tập lựa chọn 1, bia Sài gòn có thị phần lớn phân khúc với 79% , Tiger phân khúc với 59.2% Heneken phân khúc với 39% Bình quân (cho 36 tập lựa chọn), Heneken có thị phần lớn phân khúc với 43.4%, Sài gòn có thị phần lớn phân khúc Tiger có phân thị phân ngang phân khúc 1, Kết dự đoán thị phần cho biết phân khúc quan trọng sản phẩm 22 Bảng 11 Dự đoán thị phần phân khúc cho sản phẩm Seg Seg Tập lựa chọn Heneken 0.269 0.390 Sài gòn 0.791 0.171 Tiger 0.323 0.082 Tập lựa chọn Heneken 0.107 0.000 Sài gòn 0.952 0.003 Tiger 0.301 0.416 Bình quân (36 tâp) Heneken 0.242 0.235 Sài gòn 0.719 0.227 Tiger 0.304 0.320 Seg 0.069 0.037 0.592 0.108 0.034 0.277 0.089 0.032 0.350 Seg 0.272 0.001 0.004 0.785 0.012 0.006 0.434 0.022 0.027 Kết ước lượng mô hình lựa chọn sử dụng để mô thay đổi thị phần phân khúc toàn thị trường thay đổi thiết kế sản phẩm Lời kết Lý thuyết hành vi lựa chọn xem có khả dự đoán cao hành vi người ứng dụng phổ biến nhiều lĩnh vực Bài viết giới thiệu sơ lược tảng lý thuyết DCM, cách thức thu thập liệu CE minh họa hai nghiên cứu Lý thuyết hành vi lựa chọn dựa tảng giả định độ thỏa dụng người tiêu dùng phụ thuộc vào đặc tính chất lượng sản phẩm có tính ngẫu nhiên Có ba mô hình sử dụng phổ biến nghiên cứu marketing MNL, LCM RPM với giả định khác sở thích cá nhân Mặc dù sử dụng phổ biến DCM có hạn chế Chẳng hạn trường hợp không chắn, hành vi người không hẳn dựa giả định tối đa hóa độ thỏa dụng (xem lý thuyết Bối cảnh Prospect theory Kahneman & Tversky,1979) Dữ liệu vấn (stated data) bị nhiều trích độ tin cậy (reliability) Chẳng hạn khó kiểm chứng lời phát biểu với hành vi thưc tế người vấn Việc đưa đặc tính vào CE có tính chủ quan CE bao hàm hết yếu tố khác tác động đến hành vi lựa chọn người tiêu dùng Trong hoàn cảnh khác người ta có xu hướng thực trình định khác (vd nhậu với bạn vs nhậu với đối tác, nhậu nhà vs nhậu quán dẫn đến lựa chọn khác đối vơi loại bia) Việc sử dụng liệu vấn kết hợp với liệu thị trường (preferenced data) thường cho kết nghiên cứu xác thực xu hướng nghiên cứu hành vi lựa chọn Tài liệu tham khảo Hensher, D.A., Rose, J.M., & Greene, W.H (2005) Applied Choice Analysis: A Primer Cambridge University Press Horsky, D., S Misra, and P Nelson 2006 Observed and Unobserved Preference Heterogeneity in Brand-Choice Models Marketing Science, 25(4): 322-335 23 Kahneman, D., & Tversky, A (1979) Prospect theory: An analysis of decision under risk Econometrica: Journal of the Econometric Society, 263-291 Kamakura, W.A., and G.J Russell 1989 A Probabilistic Choice Model for Market Segmentation and Elasticity Structure Journal of Marketing Research 26(4):379-90 Kuhfeld, W.F (2010) Marketing Research in SAS SAS Institute Inc Lancaster, K J (1966) A new approach to consumer theory The journal of political economy, 132157 Louviere, J.J., Hensher, D.A., & Swait J.D (2000) Stated choice methods: analysis and application Cambridge UK: Cambridge University Press Louviere, J J., & Woodworth, G (1983) Design and analysis of simulated consumer choice or allocation experiments: an approach based on aggregate data Journal of marketing research, 350-367 McFadden, D (2001) Economic choices American Economic Review, 351-378 McFadden, D (1973) Conditional logit analysis of qualitative choice behavior Frontiers in Econometrics, 105-142 Montgomery, D.C (2008) Design and Analysis of Experiments Wiley Train, K (2003) Discrete choice methods with simulation Cambridge, UK: Cambridge University Press Thurstone, L (1927) A law of comparative judgement Psychological Review, 4, 273-286 Thong, T N., Haider, W., Solgaard, H S., Ravn-Jonsen, L., & Roth, E (2014) Consumer Willingness to Pay for Quality Attributes of Fresh Seafood: A Labeled Latent Class Model Food Quality and Preference Link: http://authors.elsevier.com/a/1QIw23O579BaRE Thong, T N., Haider, W., Solgaard, H S., Ravn-Jonsen, L., & Roth, E (2014b) Using the Labeled Choice Experiment to Competitive Analysis of Fresh Seafood Categories in the Retail Market Working paper Thong, N.T., & Olsen, S.O (2012) Attitude toward and consumption of fish in Vietnam Journal of food product marketing, 18(2), 79-95 Flynn, T N., Louviere, J J., Peters, T J., & Coast, J (2007) Best–worst scaling: what it can for health care research and how to it Journal of health economics, 26(1), 171-189 Wedel, M., and Kamakura, W (2000) Market segmentation: Conceptual and methodological foundations Springer 24