Đề tài Đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng mạng VinaPhone

biến tổng hợp (nhân tố) để sử dụng trong bước phân tích tiếp theo. Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu ở đây là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Tất cả các biến trừ các biến bị loại qua phương pháp hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được đưa vào phân tích nhân tố bằng phương pháp Component Principle và phép quay Varimax. Thang đo được chấp nhận khi giá trị hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) lớn hơn hoặc bằng 0.5, nhân tố trích được có Eigenvalue lớn hơn 1. Kết quả xử lý như sau: các biến có trọng số nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Sau đó, phân tích nhân tố được lặp lại cho đến khi thỏa mãn các yêu cầu trên với phương sai trích tốt nhất, yêu cầu phương sai trích lớn hơn 50%. - Bước 3: Từ kết quả phân tích thành phần chính, vận dụng phân tích tương quan để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến đánh giá các nhân tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Các biến tổng hợp được xác định ở bước trên được sử dụng làm các biến độc lập và cùng với một biến phụ thuộc từ số liệu điều tra được đưa vào phân tích hồi quy. Sau khi đã thỏa mãn các yêu cầu đặt ra, tiến hành kiểm định mô hình lý thuyết bằng phân tích hồi quy bội và kiểm định một số giả thuyết đặt ra về sự khác biệt trong chất lượng dịch vụ và sự hài lòng theo các biến phân loại về đặc trưng cá nhân bằng phân tích phương sai ANOVA với mức ý nghĩa α = 0.05, cụ thể là biến phân loại theo các đặc điểm về khách hàng, thời gian sử dụng dịch vụ và các loại dịch vụ khác nhau (thuê bao). 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 2.1. Nghiên cứu định tính: 2.1.1. Thiết kế nghiên cứu: Bước đầu tiên của là thẩm định, thăm dò thử, thảo luận lấy ý kiến bằng phương pháp mở với chuyên gia dựa trên bảng câu hỏi theo mô hình nghiên cứu đề xuất (Phụ lục 1). Sau khi hình thành bảng câu hỏi sẽ tiến hành điều tra thử 10 – 15 phiếu điều tra khách hàng sử dụng VinaPhone. Nội dung cuộc thăm dò này là cơ sở hiệu chỉnh thang đo, thu thập thông tin phản hồi; kết hợp với ý kiến của chuyên gia rồi bổ sung hoàn chỉnh lần cuối cho phù hợp với dịch vụ di động. Sau đó, ta hoàn thành một bảng câu hỏi để chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức. 2.1.2. Kết quả nghiên cứu: Sau quá trình thảo luận chuyên gia, phỏng vấn lấy ý kiến khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng VinaPhone, ta thu được kết quả như sau: Chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bị chi phối bởi 5 thành phần giống Mô hình nghiên cứu đề xuất đó là: Chất lượng cuộc goi Dịch vụ gia tăng Sự thuận tiện Dịch vụ khách hàng Cấu trúc giá Trong đó: Thành phần Chất lượng cuộc gọi: Để rõ ràng hơn nên kết hợp giữa yếu tố rớt mạng và nghẽn mạng vào với nhau để đánh giá về chất lượng đường truyền. Thành phần Sự thuận tiện: để giải thích rõ ràng hơn cho thành phần này nên đưa thêm vào các biến giải thích: “Nhiều điểm hỗ trợ khách hàng” từ thành phần Dịch vụ khách hàng với lý do, các điểm hỗ trợ khách hàng nhiều sẽ tạo cho người dùng sự thuận tiện trong quá trình sử dụng dịch vụ. “Thời gian làm việc thuận tiện của các điểm giao dịch” sẽ giúp khách hàng chủ động và tiết kiệm thời gian. “Nhân viên làm thủ tục lịch sự” không gây cản trở thì mọi khó khăn của khách hàng sẽ nhanh chóng được giải quyết. Thành phần Dịch vụ khách hàng: nên có thêm các yếu tố: “Sự chuyên nghiệp khi giải quyết các thắc mắc của khách hàng”: Đây là yếu tố không thể thiếu trong Dịch vụ khách hàng vì chứng tỏ trình độ và năng lực phục vụ của công ty đối với khách hàng. “Chính sách khuyến mãi” là thành phần cực kỳ quan trọng thể hiện sự chăm sóc khách hàng. “Thực hiện đúng cam kết” thể hiện sự tin tưởng và an toàn trong mọi quan hệ giao dịch giữa công ty và khách hàng. “Hiểu được nhu cầu của khách hàng” được khách hàng cho là hết sức quan trọng vì các nhà mạng chỉ đứng trên quan điểm của mình mà không đặt vào vị trí của người dùng để cảm nhận họ cần gì. “Hiện tượng gian lận”: là điều mà có nhiều khách hàng gặp phải và tạo sự không tin tưởng vào dịch vụ của nhà mạng, nhưng khi nhận được phản hồi cũng không giải quyết nhanh. Thành phần Cấu trúc giá: nên có thêm yếu tố: “Dễ chọn gói giá cước phù hợp”: vì mỗi đối tượng khách hàng sẽ có nhiều gói giá cước khác nhau thích hợp với nhu cầu của mỗi người nên đây cũng là yếu tố nên đề cập đến. Thành phần cấu trúc giá nên tách biệt yếu tố giá cước cuộc gọi và giá cước tin nhắn để đánh giá vì mỗi gói cước, mỗi đối tượng khách hàng khác nhau sẽ đánh giá khác nhau. Sau khi thảo luận nhóm với chuyên gia, phỏng vấn khách hàng ta tập hợp lại và thảo luận với ý kiến chuyên gia lần nữa để hiệu chỉnh thang đo. Bên dưới là bảng tóm tắt Thang đo các thành phần chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng dùng mạng VinaPhone (đã điều chỉnh). Bảng 1. TÓM TẮT THANG ĐO CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ (Đã điều chỉnh) Nhân tố Các biến giải thích ĐC CHẤT LƯỢNG CUỘC GỌI 1. Chất lượng đàm thoại rõ ràng P 2. Hiện tượng rớt mạng, nghẽn mạng hiếm khi xảy ra O 3. Phạm vi phủ sóng rộng P DỊCH VỤ GIA TĂNG 1. Có nhiều dịch vụ gia tăng P 2. Thuận tiện khi sử dụng dịch vụ P 3. Tính cập nhật thông tin dịch vụ P SỰ THUẬN TIỆN 1. Thủ tục hòa mạng dễ dàng P 2. Thủ tục cắt, mở, thay sim nhanh P 3. Việc đóng cước đơn giản P 4. Khắc phục sự cố dịch vụ nhanh P 5. Nhiều điểm hỗ trợ khách hàng O 6. Thời gian làm việc thuận tiện O 7. Nhân viên làm thủ tục lịch sự O DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG 1. Giải quyết khiếu nại nhanh P 2. Dễ gọi tổng đài giải đáp P 3. Nhân viên tiếp nhận thân thiện P 4. Sự chuyên nghiệp khi giải quyết thắc mắc của khách hàng O 5. Chính sách khuyến mãi hợp lý O 6. Thực hiện đúng cam kết O 7. Hiểu được nhu cầu khách hàng O 8. Không có hiện tượng gian lận O CẤU TRÚC GIÁ 1. Giá cước cuộc gọi phù hợp O 1. Giá cước tin nhắn thích hợp O 2. Giá cước đa dạng P 3. Dễ chọn gói giá cước phù hợp O (P: Giữ nguyên, O: Thêm vào hoặc có thay đổi) Sau khi đã điều chỉnh thang đo ta tiến hành thiết kế bảng câu hỏi và phỏng vấn thử khách hàng để xem nội dung có dễ hiểu hay không, từ đó trau chuốt lại cho dễ hiểu hơn rồi tiến hành làm bảng câu hỏi chính thức để đi điều tra. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát : (Phụ lục 2) Dữ liệu bảng câu hỏi được thiết kế với 25 thang đo đo lường các nhân tố đem đến sự hài lòng của khách hàng và 5 thang đo xác định mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của VinaPhone bao gồm hai phần chính như sau: Phần I. Sự hài lòng của khách hàng: 1. Các nhân tố tác động đến chất lượng dịch vụ 2. Mức độ hài lòng của khách hàng: - Tổng thể chất lượng dịch vụ - Mức độ hài lòng của khách hàng Phần II. Thông tin cá nhân của khách hàng: 2.2. Nghiên cứu định lượng: Nghiên cứu chính thức thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Toàn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 16.0. 2.2.1. Phương pháp thu thập thông tin và kế hoạch lấy mẫu: Tổng thể mục tiêu của nghiên cứu là các khách hàng đang sử dịch vụ di động của mạng VinaPhone tại Đà Nẵng. Do đối tượng là khách hàng sử dụng dịch vụ VinaPhone tại Đà Nẵng nên tất cả các phiếu điều tra đều được sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp, dựa trên tinh thần hợp tác tự nguyện. Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội. Theo Hair & ctg (1998 ), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu là ít nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát và cỡ mẫu không nên ít hơn 100. Mô hình mà ta đang nghiên cứu với 30 biến quan sát, nếu theo tiêu chuẩn 5 quan sát cho một biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là : n = 30 x 5 = 150. Để đạt được kích thước mẫu nêu trên, 160 bảng câu hỏi đã được phát đi điều tra. 2.2.2. Kế hoạch phân tích dữ liệu: 2.2.2.1. Mẫu nghiên cứu, mã hóa, nhập liệu: Mục đích chính của nghiên cứu là tập trung vào việc đo lường các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn khách hàng khi sử dụng dịch vụ di động của VinaPhone. Điều này đồng nghĩa với việc khám phá sự hài lòng khách hàng, ở đây được đo lường trực tiếp thông qua cảm nhận của khách hàng về các thành phần chất lượng dịch vụ và sự hài lòng khách hàng. Trước hết, thang đo sẽ được mã hoá như sau: Bảng 2. Mà HÓA CÁC BIẾN TRONG THANG ĐO STT Mã hóa Diễn giải Sự hài lòng của khách hàng CHẤT LƯỢNG CUỘC GỌI 1 CG1 Chất lượng đàm thoại rõ ràng 2 CG2 Rớt mạng, nghẽn mạng hiếm khi xảy ra 3 CG3 Phạm vi phủ sóng rộng DỊCH VỤ GIA TĂNG 4 GT1 Nhiều loại hình dịch vụ gia tăng 5 GT2 Dễ sử dụng các loại dịch vụ gia tăng 6 GT3 Thông tin dịch vụ được cập nhật SỰ THUẬN TIỆN 7 TT1 Thủ tục hòa mạng dễ dàng 8 TT2 Cắt, mở, thay sim nhanh 9 TT3 Đóng cước/mua card đơn giản 10 TT4 Khắc phục sự cố nhanh 11 TT5 Nhân viên làm thủ tục lịch sự 12 TT6 Nhiều điểm giao dịch, hỗ trợ khách hàng 13 TT7 Thời gian làm việc thuận tiện DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG 14 KH1 Dễ gọi vào tổng đài để giải đáp 15 KH2 Nhân viên tiếp nhận thân thiện 16 KH3 Nhân viên đủ trình độ giải quyết thắc mắc 17 KH4 Giải quyết khiếu nại nhanh 18 KH5 Không có hiện tượng gian lận 19 KH6 Chính sách khuyến mãi hợp lý 20 KH7 Thực hiện đúng cam kết 21 KH8 VinaPhone hiểu được nhu cầu của khách hàng CẤU TRÚC GIÁ 22 GC1 Giá cước cuộc gọi phù hợp 23 GC2 Giá cước tin nhắn thích hợp 24 GC3 Giá cả đa dạng theo từng dịch vụ 25 GC4 Dễ chọn gói giá cước phù hợp SỰ HÀI LÒNG 26 HL1 Hài lòng với chất lượng cuộc gọi 27 HL2 Hài lòng với giá trị gia tăng 28 HL3 Thuận tiện khi sử dụng VinaPhone 29 HL4 Hài lòng với dịch vụ khách hàng 30 HL5 Hài lòng về cấu trúc giá Thông tin cá nhân 1 GTi Giới tính 2 DT Độ tuổi 3 NN Nghề nghiệp 4 VT Vị trí công tác 5 TB Loại hình dịch vụ thuê bao 6 TG Thời gian sử dụng dịch vụ 7 SDT Số điện thoại liên lạc 2.2.2.2. Thông tin mẫu thu thập theo các đặc trưng cá nhân: Lập bảng tần số, biểu đồ để mô tả mẫu thu thập được theo đặc điểm của khách hàng, thời gian sử dụng dịch vụ, loại hình dịch vụ, các nhân tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. 2.2.2.3. Phân tích độ tin cậy của thang đo: Chúng ta muốn kiểm tra xem các biến quan sát nào đóng góp vào việc đo lường khái niệm lý thuyết sự hài lòng của khách hàng đang nghiên cứu, và những mục hỏi nào. Điều này liên quan tới hai phép tính toán: tương quan giữa bản thân các biến quan sát và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về chất lượng của thang đo sử dụng cho từng mục hỏi, xét trên mối quan hệ của mục hỏi với một khía cạnh đánh giá. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những mục hỏi không đóng góp nhiều sẽ tương quan yếu với tổng số điểm, như vậy chúng ta chỉ giữ lại những mục hỏi có tương quan mạnh với tổng số điểm. Do đó, những biến có hệ số với tương quan biến tổng (Item Total Corelation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được (Nunnally & Burnstein, 1994). Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. 2.2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Phân tích nhân tố là một kỹ thuật để nhận biết các nhóm hay tập hợp các biến cơ sở để có thể tính toán. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Các biến được gọi là nhân tố hay các biến tiềm tàng là do chúng không thể được nhận ra một cách trực tiếp. Như vậy, qua phân tích nhân tố với phép rút gọn dữ liệu và biến bằng cách nhóm chúng lại với các nhân tố đại diện. Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn là một biến gốc. Một phần quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component Matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số này (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Các hệ số này dùng để giải thích các nhân tố. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố Component Principle và phương pháp xoay nhân tố được sử dụng phổ biến nhất là phương pháp Varimax (xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố). Theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. factor loading lớn hơn 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Hair & ctg cho rằng, nếu chọn tiêu chuẩn factor loading lớn hơn 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100, thì factor loading lớn hơn 0.55, còn nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải lớn hơn 0.75. Như vậy, trong nghiên cứu này với cỡ mẫu khoảng 150, thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu. 2.2.2.5. Xây dựng phương trình hồi quy và kiểm định một số giả thuyết: Sau khi rút được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định là cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa ei, kiểm tra phương sai sai số không đổi, kiểm tra tương quan giữa các phần dư (kiểm định Durbin – Watson), kiểm tra hệ số phóng đại VIF (VIF = 1/1 - Ri2), cũng như một liên hệ gần nhất của nó là kiểm tra độ chấp nhận (Tolerance = 1 - Ri2, với Ri là hệ số xác định của biến Xi được hồi quy bởi tất cả các biến độc lập khác) được sử dụng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu như các giả định không bị vi phạm thì mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội thì chúng ta sẽ xem xét hệ số xác định R2, với R2 có khuynh hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình trong trường hợp có nhiều hơn một biến giải thích. Nhưng trong trường hợp này, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) từ R2 được sử dụng để phản ảnh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, cho biết mô hình hồi quy được xây dựng đến cỡ nào. Kết quả nghiên cứu từ bảng phân tích hồi quy ANOVA sẽ được đề cập để xem xét các yếu tố ảnh hưởng độ ảnh hưởng và các mức độ ảnh hưởng của các thành phần đến sự hài lòng của khách hàng. Cuối cùng là tiến hành kiểm định một số giả thuyết đặt ra về sự khác biệt trong chất lượng dịch vụ và sự hài lòng theo các biến phân loại về đặc trưng cá nhân bằng phân tích phương sai ANOVA với mức ý nghĩa α = 0.05. Chương IV KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1.ĐẶC ĐIỂM MẪU KHẢO SÁT: Số phiếu câu hỏi được phát đi điều tra là 175 bảng, thu hồi 164 phiếu trong đó có 162 phiếu hợp lệ và 4 phiếu không hợp lệ (3 phiếu trả lời không khách quan, 1 phiếu không dùng mạng Vinaphone). Với 162 bảng câu hỏi này được sử dụng để làm dữ liệu nghiên cứu. Dựa vào kết quả “Làm sạch dữ liệu” ta có thể thấy tất cả 162 phiếu điều tra đều hợp lệ và đã được làm sạch. Sau khi tiến hành điều tra thu thập thông tin và xử lý số liệu thì ta có các thông tin sau: 2. THỐNG KÊ MÔ TẢ: (Phụ lục 2) Bảng 3. THỐNG KÊ VỀ GIỚI TÍNH CỦA KHÁCH HÀNG Giới tính Giới tính Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Nam 95 58.6 58.6 58.6 Nữ 67 41.4 41.4 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát về giới tính thì có: 67 nữ, chiếm 41.4% 95 nam, chiếm 58,6% Hình 1. BIỂU ĐỒ VỀ GIỚI TÍNH KHÁCH HÀNG Bảng 4. THỐNG KÊ VỀ ĐỘ TUỔI KHÁCH HÀNG Độ tuổi Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Dưới 18 tuổi 15 9.3 9.3 9.3 Từ 18 đến 30 tuổi 60 37.0 37.0 46.3 Từ 30 đến 45 tuổi 48 29.6 29.6 75.9 Từ 45 đến 55 tuổi 29 17.9 17.9 93.8 Trên 55 tuổi 10 6.2 6.2 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát, về độ tuổi thì có: - Dưới 18 tuổi: 15 người, chiếm 9.3% - Từ 18 đến 30 tuổi: 60 người, chiếm 37% - Từ 30 đến 45 tuổi: 48 người, chiếm 29.6% - Từ 45 đến 55 tuổi: 29 người, chiếm 17.9% - Trên 55 tuổi: 10 người, chiếm 6.2% Hình 2. BIỂU ĐỒ VỀ ĐỘ TUỔI KHÁCH HÀNG DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG Bảng 5. THỐNG KÊ VỀ NGHỀ NGHIỆP KHÁCH HÀNG Nghề nghiệp Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Học sinh – sinh viên 54 33.3 33.3 33.3 Doanh nhân 33 20.4 20.4 53.7 Nghề đặc thù khác 67 41.4 41.4 95.1 Đã nghỉ hưu 8 4.9 4.9 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát, về nghề nghiệp thì có: - Học sinh - sinh viên: 54 người, chiếm 33.3% - Doanh nhân: 33 người, chiếm 20.4% - Nghề đặc thù khác: 67 người, chiếm 41.4% - Đã nghỉ hưu : 8 người, chiếm 4.9% Hình 3. BIỂU ĐỒ VỀ NGHỀ NGHIỆP CỦA KHÁCH HÀNG Bảng 6. THỐNG KÊ VỀ VỊ TRÍ CÔNG TÁC Vị trí công tác Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Lãnh đạo cấp cao 8 4.9 4.9 4.9 Trưởng/Phó bộ phận 33 20.4 20.4 25.3 Nhân viên 51 31.5 31.5 56.8 Khác 70 43.2 43.2 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát, về vị trí công tác thì có: - Lãnh đạo cấp cao: 8 người, chiếm 4.9% - Trưởng/Phó bộ phận: 33 người, chiếm 20.4% - Nhân viên: 51 người, chiếm 31.5% - Khác: 70 người, chiếm 43.2% Hình 4. BIỂU ĐỒ VỀ VỊ TRÍ CÔNG TÁC CỦA KHÁCH HÀNG Bảng 7. THỐNG KÊ VỀ LOẠI HÌNH THUÊ BAO Loại hình dịch vụ thuê bao Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Trả trước 109 67.3 67.3 67.3 Trả sau 53 32.7 32.7 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát, về loại hình dịch vụ thuê bao thì có: Trả trước: 109 người, chiếm 67.3% Trả sau: 53 người, chiếm 32.7% Hình 5. BIỂU ĐỒ VỀ LOẠI HÌNH THUÊ BAO Bảng 8: THỐNG KÊ VỀ THỜI GIAN SỬ DỤNG DỊCH VỤ Thời gian sử dụng dịch vụ Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Dưới 1 năm 20 12.3 12.3 12.3 Từ 1 đến 3 năm 41 25.3 25.3 37.7 Từ 3 đến 5 năm 39 24.1 24.1 61.7 Trên 5 năm 62 38.3 38.3 100.0 Total 162 100.0 100.0 Trong 162 khách hàng khảo sát, về thời gian sử dụng thì có: - Dưới 1 năm: 20 người, chiếm 12.3% - Từ 1 đến 3 năm: 41 người, chiếm 25.3% - Từ 3 đến 5 năm: 39 người, chiếm 24.1% - Trên 5 năm: 62 người, chiếm 38.3% Hình 6. BIỂU ĐỒ VỀ THỜI GIAN SỬ DỤNG 3. KIỂM ĐỊNH THANG ĐO: 3.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, yêu cầu đặt ra đối với hệ số Cronbach’s Alpha là phải lớn hơn 0.6 nhưng tốt nhất là lớn hơn 0.7 (Nunnally & Burnstein,1994). Kết quả như sau (Phụ lục 3): Bảng 9. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “CHẤT LƯỢNG CUỘC GỌI” Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CHẤT LƯỢNG CUỘC GỌI Cronbach's Alpha = .692 Chất lượng đàm thoại rõ ràng 8.40 1.534 .493 .618 Rớt, nghẽn mạng hiếm khi xảy ra 8.51 1.332 .551 .541 Phạm vi phủ sóng rộng 8.30 1.479 .480 .634 Thành phần “Chất lượng cuộc gọi” gồm 3 biến quan sát. Với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.692 > 0.6 và gần bằng 0.7, bên cạnh đó cả 3 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Đồng thời nếu ta loại bất kỳ biến nào cũng sẽ làm Cronbach’s Alpha giảm đi nên không có biến nào bị loại. Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu, các biến được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Bảng 10. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “DỊCH VỤ GIA TĂNG”_Lần 1 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DỊCH VỤ GIA TĂNG Cronbach's Alpha = .840 Nhiều loại hình dịch vụ gia tăng 7.81 2.069 .733 .751 Dễ sử dụng các dịch vụ gia tăng 7.85 2.015 .742 .741 Thông tin được cập nhật 7.82 2.061 .642 .841 Thành phần “Dịch vụ gia tăng” gồm 3 biến. Chỉ số Cronbach’s Alpha bằng 0.84 > 0.7 (thỏa mãn) và cả 3 biến đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, đối với biến “Thông tin được cập nhật” thì khi loại bỏ sẽ làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng từ 0.84 lên 0.841, vì vậy biến thông tin được cập nhật sẽ bị loại bỏ. Sau đó chạy lại cronbach nhưng loại bỏ biến “thông tin duoc cập nhật” đi Bảng 11. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “DỊCH VỤ GIA TĂNG”_Lần 2 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DỊCH VỤ GIA TĂNG Cronbach's Alpha = .841 Nhiều loại hình dịch vụ gia tăng 7.81 2.069 .733 .751 Dễ sử dụng các dịch vụ gia tăng 7.85 2.015 .742 .741 Sau khi loại bỏ biến “Thông tin được cập nhật”, thành phần “Dịch vụ gia tăng” gồm 2 biến quan sát. Kết quả sau khi phân tích có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.841, tương quan biến tổng của 2 biến đều lớn hơn 0.3. Vì vậy thang đo này đã đạt yêu cầu, các biến được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Nhóm tiếp tục tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo “Sự thuận tiện” và nhận được kết quả sau: Thành phần “Sự thuận tiện’ gồm 7 biến quan sát. Với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.893 > 0.7, bên cạnh đó cả 7 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Đồng thời nếu ta loại bất kỳ biến nào cũng sẽ làm Cronbach’s Alpha giảm đi nên không có biến nào bị loại. Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu, các biến được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Bảng 12. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “SỰ THUẬN TIỆN” Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted SỰ THUẬN TIỆN Cronbach's Alpha = .893 Thủ tục hòa mạng dễ dàng 24.88 9.694 .677 .879 Cắt, mở, thay sim nhanh 24.82 9.266 .658 .881 Đóng cước/mua card đơn giản 24.78 9.251 .652 .882 Khắc phục sự cố nhanh 24.86 9.273 .727 .873 Nhân viên làm thủ tục lịch sự 24.81 9.149 .721 .873 Nhiều điểm giao dịch, hỗ trợ KH 24.92 9.230 .705 .875 Thời gian làm việc thuận tiện 24.92 9.230 .705 .875 Bảng 13. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG” Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG Cronbach's Alpha = .897 Dễ gọi vào tổng đài để giải đáp 27.86 17.373 .644 .888 Nhân viên tiếp nhận thân thiện 27.73 17.267 .649 .887 N/viên đủ trình độ g/quyết thắc mắc 27.88 16.527 .753 .877 Giải quyết khiếu nại nhanh 27.99 16.466 .723 .880 Không có hiện tượng gian lận 27.93 17.343 .635 .889 Chính sách khuyến mãi hợp lý 28.06 17.096 .659 .886 Thực hiện đúng cam kết 27.91 17.322 .671 .885 VNP hiểu được nhu cầu của KH 27.98 16.776 .703 .882 Thành phần “Dịch vụ khách hàng” gồm 8 biến quan sát, có Cronbach’s Alpha bằng 0.897 > 0.7, bên cạnh đó cả 8 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Đồng thời nếu ta loại bất kỳ biến nào cũng sẽ làm Cronbach’s Alpha giảm đi nên không có biến nào bị loại. Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu, các biến được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Bảng 14. CRONBACH’S ALPHA THANG ĐO “CẤU TRÚC GIÁ”_lần 1 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CẤU TRÚ