TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này sẽ tập trung vào các yếu tố quan trọng như giá vé, đội ngũ nhân viên, cơ sở vật chất và dịch vụ đồ ăn – đồ uống để đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên, một trong những nhóm khách hàng mục tiêu của CGV, đối với dịch vụ xem phim tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Dự án nghiên cứu có các mục tiêu như sau:
Nghiên cứu này nhằm đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên đối với dịch vụ xem phim của CGV tại Thành phố Hồ Chí Minh, dựa trên các yếu tố đã được phân tích.
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, đặc biệt là sinh viên, là rất quan trọng để phát triển các giải pháp hiệu quả Việc hiểu rõ những yếu tố này giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng, từ đó nâng cao mức độ hài lòng Các giải pháp được đưa ra cần tập trung vào nhu cầu và mong muốn của sinh viên, nhằm tạo ra sự hài lòng tốt hơn cho đối tượng này.
Phương pháp thu thập dữ liệu
Nghiên cứu sơ bộ là giai đoạn quan trọng trong việc tiến hành nghiên cứu định tính, nhằm tìm hiểu thị trường và khách hàng mục tiêu của CGV Qua việc sử dụng internet, sách báo và tài liệu, nghiên cứu này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên khi sử dụng dịch vụ xem phim tại rạp chiếu phim.
Nghiên cứu chính thức là giai đoạn thứ hai trong quy trình nghiên cứu định lượng, nơi tiến hành thu thập dữ liệu qua bảng câu hỏi khảo sát và xử lý dữ liệu bằng công cụ SPSS Sau khi hoàn tất việc xử lý, dữ liệu sẽ được thống kê và phân tích để đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên khi sử dụng dịch vụ xem phim tại CGV ở Thành phố Hồ Chí Minh.
Nguồn cấp dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp cho dự án nghiên cứu này được thu thập từ các nguồn thông tin đã được phân tích và công bố, chủ yếu từ website www.cgv.vn Các thông tin bao gồm số lượng phòng chiếu phim, cơ sở vật chất, số lượng nhân viên, các thể loại phim thường được chiếu, cũng như dịch vụ đồ ăn và đồ uống.
Dữ liệu sơ cấp là những thông tin chưa có sẵn và được thu thập lần đầu bởi chính người nghiên cứu, mang lại độ chính xác cao hơn Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu sơ cấp yêu cầu một quá trình nghiên cứu thực tế, dẫn đến việc này thường tốn nhiều thời gian và chi phí.
Dữ liệu sơ cấp cho dự án nghiên cứu này được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát, trong đó đã khảo sát 179 người tham gia.
Một nghiên cứu đã được thực hiện với 167 sinh viên từ các trường Đại học và Cao đẳng ở Thành phố Hồ Chí Minh, những người đã từng xem phim tại CGV Dữ liệu thu thập bao gồm giới tính, thu nhập, tên trường học, mức độ hài lòng và tần suất xem phim tại CGV, cung cấp cái nhìn sâu sắc về thói quen và trải nghiệm của họ.
Dữ liệu sơ cấp được nhóm tổng hợp được qua các câu hỏi trong bảng câu hỏi được trình bày ở phần phụ lục.
Các giả thuyết
Giả thuyết H1 cho rằng các biến đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của CGV là đáng tin cậy Để kiểm định giả thuyết này, phương pháp Crombach’s Alpha và phân tích EFA sẽ được áp dụng.
Giả thuyết H2 cho rằng các biến đại diện cho yếu tố sự hài lòng, sự trở lại và sự giới thiệu đối với chất lượng dịch vụ của CGV là đáng tin cậy Để kiểm định giả thuyết này, chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp Crombach’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá (EFA).
Giả thuyết H3 cho rằng có mối liên hệ giữa các yếu tố như cơ sở vật chất, giá vé, nhân viên, sự thuận tiện và khuyến mãi với mức độ hài lòng của sinh viên khi xem phim tại rạp Để kiểm định giả thuyết này, chúng tôi sẽ tiến hành phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Giả thuyết H4 đề xuất rằng có những yếu tố khác ngoài các yếu tố độc lập đã nêu trong giả thuyết H3 ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV Để kiểm định giả thuyết này, phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính sẽ được áp dụng.
Giả thuyết H5 nghiên cứu mối quan hệ giữa thu nhập và giới tính của sinh viên với tần suất xem phim tại CGV Để kiểm định giả thuyết này, chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp kiểm định chi bình phương nhằm xác định mối liên hệ giữa các biến định tính.
Giả thuyết H6 cho rằng "Điểm trung bình của sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ của CGV là 3" Để kiểm tra giả thuyết này, chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp kiểm định One Simple T – Test.
Giả thuyết H7 cho rằng mức độ hài lòng của sinh viên nam và nữ đối với chất lượng dịch vụ của CGV là tương đương Để kiểm định giả thuyết này, phương pháp kiểm định Independent Samples T-test sẽ được áp dụng.
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV, với các yếu tố ảnh hưởng chính bao gồm cơ sở vật chất (VC), nhân viên (NV), giá vé (GV), sự thuận tiện (TT) và khuyến mãi (KM) Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành trải nghiệm của sinh viên khi sử dụng dịch vụ tại CGV, từ đó quyết định mức độ hài lòng tổng thể của họ.
Biến phụ thuộc: mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV
Mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc:
XỮ LÍ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Sau quá trình khảo sát thu về 175 bảng mẫu câu trả lời, nghiên cứu sử dụng
175 biến quan sát, đối tượng khảo sát là sinh viên các trường Đại học có độ tuổi từ 18 đến 22 tuổi.
1 Mở file Data, vào menu chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Frequencies, sau đó hộp thoại xuất hiện.
2 Chọn biến “Khuvuc” (Khu vực) bằng cách nhập chuột vào tên biến sau đó nhấn dấu mũi tên đưa biến vào khung Variable.
3 Nhấp OK để có được kết quả như sau.
4 Các biến tiếp theo như “Đã từng xem phim tại CGV”, “tần suất xem phim”, làm tương tự như biến “Khu Vực”.
Ta có các kết quả sau:
Trong số 175 người tham gia khảo sát, có 160 người (chiếm 91,4%) sinh sống tại TP Hồ Chí Minh, trong khi 15 người còn lại (chiếm 8,6%) không cư trú tại thành phố này.
Bảng 2.1: Khái quát yếu tố “Anh/Chị hiện tại có đang sinh sống tại TP Hồ Chí Minh không?”
Trong một khảo sát với 160 cư dân TP Hồ Chí Minh, có đến 155 người (tương đương 96,9%) đã từng sử dụng dịch vụ xem phim tại CGV, trong khi chỉ có 5 người (3,1%) chưa từng trải nghiệm dịch vụ này.
Bảng 2.2: Khái quát yếu tố “Anh/Chị có từng sử dụng dịch vụ xem phim tại rạp CGV chưa?”
- Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì có
140 người (chiếm 90,3%) từng sử dụng dịch vụ xem phim tại các rạp chiếu phim khác, số người chưa từng sử dụng rạp chiếu phim khác là 15 người (chiếm 9,7%).
Bảng 2.3: Khái quát yếu tố “Anh/Chị có từng xem phim tại các rạp nào khác ngoài CGV chưa?”
Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì có
Trong một khảo sát, 96 người (61,9%) cho biết họ xem phim với tần suất ít, dưới 1 lần mỗi tháng Trong khi đó, 27 người (17,4%) có tần suất xem phim bình thường, tức là 1 lần mỗi tháng Ngoài ra, có 21 người (13,5%) xem phim với tần suất cao, khoảng 1 lần mỗi tuần, và 11 người (7,1%) xem phim thường xuyên, trên 1 lần mỗi tuần.
Bảng 2.4: Khái quát yếu tố “Tần suất anh/chị đi xem phim ở rạp?
- Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, số lượng nam giới là 63 người (chiếm 40,6%), số lượng nữ giới là 92 người (chiếm 59,4%).
Bảng 2.5:Khái quát yếu tố Giới tính
Trong khảo sát tại TP.Hồ Chí Minh, sinh viên Đại học Tài Chính – Marketing (UFM) chiếm tỷ lệ cao nhất với 102 người, tương đương 58,3% tổng số người tham gia Số sinh viên từ các trường khác chỉ chiếm 41,7%.
Bảng 2.6: Khái quát yếu tố Tuổi
Trong một khảo sát về thu nhập, 45,2% người tham gia (70 người) có thu nhập dưới 2 triệu đồng mỗi tháng, trong khi 40% (62 người) có thu nhập từ 2 đến 5 triệu đồng Chỉ có 9% (14 người) có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng, và 5,8% (9 người) có thu nhập trên 10 triệu đồng mỗi tháng.
Bảng 2.7:Khái quát yếu tố Thu nhập
1 Vào menu Analyze -> Descriptive Statistics -> Descriptives , hộp thoại sẽ xuất hiện.
2 Chọn các biến đại lượng như sản phẩm, giá, kênh phân phối, nhóm tham khảo, điều kiện kinh tế, thương hiệu, quyết định mua ở danh sách bên trái nhấp mũi tên để đưa các biến vào khung Variables.
3 Nhấn chọn Options sau đó nhấp chuột vào đại lượng thống kê cần thiết như Minimum, Mean, Maximum.
4 Sau đó nhấn nút Continue và OK và nhận kết quả như sau.
Ta có các kết quả sau:
Bảng 2.8: Đánh giá khách hàng về chất lượng Cơ sở vật chất tại rạp CGV
Trang thiết bị phục vụ hiện đại 167 1.00 5.00 4.1617 81638
Ghế ngồi tại Rạp tạo cảm giác thoải mái cho người xem phim
Hệ thống âm thanh, ánh sáng tại Rạp tốt, màn hình lớn
Rạp có đầy đủ thuận tiện, dễ đeo
Bảng 2.9: Đánh giá khách hàng về chất lượng phục vụ của nhân viên tại rạp CGV
Anh/chị được đón tiếp ngay khi bước vào Rạp
Nhân viên tại Rạp thân thiện, cởi mở 155 1.00 5.00 3.8129 1.01154
Nhân viên an ninh và nhân viên soát vé trong phòng chiếu thân thiện, nhiệt tình và lịch sự
Nhân viên của Rạp giải đáp thắc mặc hoặc tư vấn cho anh/chị một cách rõ ràng, dễ hiểu
Nhân viên trong Rạp nhiệt tình khi anh/chị cần giúp đỡ
Bảng 2.10 Đánh giá khách hàng về mức giá vé tại rạp CGV
Giá vé xem phim được niêm yết rõ ràng tại Rạp và trên web của
Giá vé xem phim tại
Giá vé đa dạng, phù hợp cho từng khách hàng
Giá vé xem phim tại
CGV ưu đãi hơn các rạp khác
Bảng 2.11 Đánh giá khách hàng về sự thuận tiện khi đến rạp CGV
Rạp chiếu phim nằm ở vị trí thuận tiện cho việc ra vào
Việc mua vé diễn ra nhanh chóng, thuận tiện, mất ít thời gian
Anh/chị dễ tìm kiếm các khu vực mua vé, bắp, nước và phòng
Anh/chị mất ít thời gian gửi xe vào và lấy xe ra 155 1 5 3.54 1.064
Kiểm định thang đo Crombach’s Alpha và EFA
2.2.1 Kiểm định thang đo Crombach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha giúp đánh giá mức độ phù hợp của các biến quan sát trong một nghiên cứu Mặc dù hệ số này cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng để xác định biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo, chúng ta cần xem xét hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) Các tiêu chí trong kiểm định hệ số tin cậy sẽ giúp xác định biến nào nên giữ lại và biến nào nên loại bỏ.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
α >= 0.9: Thang đo nhân tố rất tốt
0.9 > α >= 0.8: Thang đo nhân tố tốt
0.8 > α >= 0.7: Thang đo nhân tố chấp nhận được
0.7 > α >= 0.6: Thang đo nhân tố chấp nhận được với các nghiên cứu mới
0.6 > α >= 0.5: Thang đo nhân tố là không phù hợp
0.5 > α: Thang đo nhân tố là không phù hợp
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) đo lường mức độ tương quan giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại, phản ánh mức độ đóng góp của biến quan sát đó vào giá trị của nhân tố Tiêu chuẩn để đánh giá sự đóng góp này là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3; nếu dưới 0.3, biến quan sát sẽ được coi là không có đóng góp và cần loại bỏ khỏi nhân tố đánh giá.
1 Trên thanh menu công cụ phần mềm SPSS, chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis…
2 Cửa sổ Reliability Analysis mở ra, bạn sẽ chỉ định các biến sử ở cột phía bên trái và di chuyển đến khu vực Items bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên.
3 nhấn vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis: check vào ô
“Scale if item deleted” Sau đó bấm Continue để trở lại cửa sổ ban đầu.
4 OK để xuất kết quả ra Output.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Cơ sở vật chất (TC)
Thực hiện 4 bước trên ta thu được kết quả
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Cơ sở vật chất (VC)
Bảng 2.12: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Cơ sở vật chất
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu bị loại Trang thiết bị phục vụ hiện đại 11.9461 5.389 618 787
Ghế ngồi tại Rạp tạo cảm giác thoải mái cho người xem phim
Hệ thống âm thanh, ánh sáng tại Rạp tốt, màn hình lớn
Kính xem phim 3D của Rạp có đầy đủ thuận tiện, dễ đeo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Khả năng phục vụ của Nhân viên (NV)
Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Khả năng phục vụ của nhân viên
Bảng 2.13: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Khả năng phục vụ của nhân viên (NV)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu bị loại Nhân viên tại Rạp thân thiện, cởi mở 12.0659 5.785 727 903
Nhân viên anh ninh và Nhân viên soát vé trong phòng chiếu thân thiện, nhiệt tình, lịch sự
Nhân viên giải đáp thắc mắc hoặc tư vấn cho anh chị rõ ràng, dễ hiểu
Nhân viên trong Rạp nhiệt tình khi anh chị cần giúp đỡ
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Giá vé tại rạp (GV)
Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Giá vé tại rạp (GV)
Bảng 2.14: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Giá vé tại rạp
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu bị loại Giá vé xem phim được niêm yết rõ ràng tại Rạp và web
Giá vé xem phim tại
Giá vé phù hợp với từng đối tượng khách hàng
Giá vé khác ổ định, ít có hiện tượng tăng vé 11.6527 4.276 605 630
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng (TT) Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng
Bảng 2.15: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng (NV)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu bị loại Rạp chiếu phim nằm ở vị trí thuận lợi cho việc ra vào
Anh chị mất ít thời gian gửi và lấy xe khi vào rạp
Anh chị dễ dàng tìm kiếm các khu vực mua vé, bắp, nước và phòng
Việc mua vé diễn ra nhanh chóng, thuận tiện, mất ít thời gian
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố:
Bảng 2.15: : Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Mức khuyến mãi
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu bị loại Rạp có chương trình khuyến mãi hấp dẫn 11.7665 4.999 545 754
Có thể dễ dàng nhận biết thông tin khuyến mãi
Rạp có các voucher giảm giá nhân các ngày lễ
Khi thanh toán bằng hình thức online có chiết khấu cao
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach Alpha đều đạt độ tin cậy.
- Theo như kết quả kiểm định đối với các thang đo sơ bộ, tất cả 4 thang đo đều đạt tiêu chí hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6
- Tất cả 17 biến quan sát đều đạt hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.4, đồng thời không biến quan sát nào làm giảm hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo
- Theo đó thang đo lường biến chất lượng sản phẩm được sử dụng tốt và giữ nguyên để tiếp tục tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA.
2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), tất cả các biến quan sát được sử dụng để tóm tắt và rút gọn dữ liệu, đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến có mối quan hệ chặt chẽ Mỗi biến quan sát sẽ có hệ số tải nhân tố (Factor loading) cho biết sự thuộc về của nó đối với nhân tố nào Các nhà nghiên cứu cần chú ý đến một số tiêu chuẩn quan trọng trong quá trình thực hiện EFA.
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.3, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.3 sẽ bị loại.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Bước 1: Trên thanh công cụ phần mềm SPSS, chọn Analyze > Dimension Reduction > Factor
Bước 2: Mở cửa sổ Phân tích Nhân tố, bạn cần chỉ định các biến cho phân tích nhân tố khám phá EFA ở cột bên trái và chuyển chúng vào khu vực Variables bằng cách chọn và nhấn nút mũi tên Trong đó, biến Grouping Variable sẽ đóng vai trò là biến phụ thuộc.
Pay attention to the four customization options: Descriptives, Extraction, Rotation, and Options Specifically, click on the Descriptives button to open a new window, check the KMO and Bartlett's test of sphericity option, and then click Continue to return to the original window.
• Bấm vào nút Extraction… để mở ra một cửa sổ mới, Tại Method chọn
“Principal components” (phép trích PCA) Sau đó tiếp tục nhấp Continue để trở về cửa sổ ban đầu.
• Tiếp tục với Rotation: Tại Method chọn “Varimax” > Continue
Click the Options button and select two items in the "Coefficient Display Format" section In the "Absolute value below" row, enter the standard factor loading value Then, click Continue to return to the initial window.
Bước 3: OK để xuất kết quả ra Output.
2.2.2 Phân tích khám phá nhân tố EFA
Mục đích của việc rút gọn tập hợp k biến quan sát thành tập F (F Chọn Nonparametric Test => Chọn Legacy Dialogs
=> Chọn Legacy Dialogs => Chọn 1-Sample K-S
Xuất hiện hộp thoại One-Sample Kolmogorov-Smirnow Test
Bước 2: Add các biến: Cơ sở vật chất, Nhân viên, Giá vé, Sự thuận tiện,
Khuyến mãi và Hài lòng từ cột bên trái sang cột Test Variable List => Chọn Ok để ra kết quả
Giá vé Sự thuận tiện
Bảng kết quả One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test a Test distribution is Normal b Calculated from data c Lilliefors Significance Correction.
Asymp sig (2-tailed) tất cả đều là 0.000 < 0.001 => Không có phân phối chuẩn
=> Ta dùng hệ số tương quan Spearman
2.3.2 Phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập (VC,
NV, GV, TT, KM) với biến phụ thuộc HL
Bước 1 : Vào Analyze => Correlate => Bivariate
Xuất hiện hộp thoại Bivariate Correlations
Bước 2: Thêm các biến như Cơ sở vật chất, Nhân viên, Giá vé, Sự thuận tiện, Chương trình khuyến mãi và Hài lòng từ cột bên trái vào cột Variables Chọn Spearman và bỏ chọn Pearson trong phần Hệ số tương quan, sau đó nhấn OK để hoàn tất.
Bảng Kết quả Nonparametric Correlations
Spearman’s rho Độ hài lòng
Chương trình khuyến mãi Độ hài lòng
Cơ sở Correlations 232 ** 1.000 535 ** 574 ** 642 ** 568 ** vật chất Coefficient
Dựa vào số liệu ta thấy rằng:
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ cơ sở vật chất và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.232; p>0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ nhân viên và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.217; p>0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ vừa giữa mức độ thương hiệu và mức độ hài lòng (Spearman's r=0,610; p0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ chương trình khuyến mãi và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.259; p=0,001)
- Trị tuyệt đối của "Spearman's r" nằm trong:
+ khoảng 0,0-0,2 là tương quan rất yếu,
+ khoảng 0,2-0,5 là tương quan yếu,
+ khoảng 0,5-0,7 là tương quan vừa (trung bình),
+ khoảng 0,7-0,9 là tương quan chặt chẽ, trên 0,9 là tương quan rất chặt chẽ
Phân tích hồi quy tuyến tính
Nó giúp xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi của biến phụ thuộc, từ đó đưa ra những giải pháp hiệu quả và kinh tế nhất.
2.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Bước1: Vào Analyze => Chọn Regression => Linear Regression => Xuất hiện hộp thoại Linear Regression
In Step 2, input the dependent variables (HL) into the Dependent box and the independent variables (VC, NV, GV, TT, KM) into the Independents box Then, navigate to the Statistics section, select the options for Model, Collinearity diagnostics, and Durbin-Watson as shown in the image, and click Continue.
Bước 3: Vào mục Plots => Đưa *ZRESID vào mục Y và *ZPRED vào mục X
Chọn các mục theo hình ảnh và nhấn Continue Mục Plots sẽ hiển thị các biểu đồ hỗ trợ kiểm tra các giả định hồi quy.
Bảng Kết quả hồi quy tuyến tính
BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
1 Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện b
Enter a Dependent Variable: Độ Hài lòng b All requested variables entered.
Std Error of the Estimate
1 261 a 068 039 58217 2.078 a Predictors: (Constant), Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện b Dependent Variable: Độ Hài lòng
Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số R =0.261 và R 2 =0.68
Chỉ số Durbin-Watson là 2.078, nằm trong khoảng từ 0 đến 4, cho thấy không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính Điều này cho thấy mô hình hồi quy bội đã đáp ứng đầy đủ các tiêu chí đánh giá và kiểm định độ phù hợp, từ đó đảm bảo tính chính xác cho kết quả nghiên cứu.
Total 58.554 166 a Dependent Variable: Độ Hài lòng b Predictors: (Constant), Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện
Mục đích của kiểm định F trong ANOVA là xác định tính khả thi của mô hình hồi quy tuyến tính đối với tổng thể Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sig của kiểm định F là 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tổng thể.
.005 110 005 041 967 344 2.908 a.Dependent Variable: Độ Hài lòng
Minimum Maximum Mean Std.Deviatio n N
Std.Residual -3.244 1.871 000 985 167 a Dependent Variable: Độ Hài lòng
Chươ ng trình khuyế n mãi
.09 69 a.Dependent Variable: Độ Hài lòng
Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính
2.5.1 Mối liên hệ giữa thu nhập của sinh viên đối với tần suất xem phim tại CGV
Giả thuyết H : “Không có sự ảnh hưởng của thu nhập sinh viên đối với sự xem0 phim tại CGV”
Các bước thực hiện kiểm định chi bình phương như sau:
Bước 1: vào menu Analyze - Descriptive Statistics – Crosstabs.
Bước 2: cho biến thunhap vào khung Row(s) và biến tansuat vào khung column(s).
Bước 3: vào Statistics chọn Chi – square
Bước 4: ở ô Cells, chọn Total (tổng phần trăm) Sau đó nhấn Ok để chạy kiểm định.
Kết quả kiểm định đưa ra như sau:
Bảng Case Processing Summary cho thấy có 167 người, chiếm 93,3%, đã trả lời hai câu hỏi về việc đã từng xem phim tại CGV và thu nhập Trong khi đó, 12 người, tương ứng 6,7%, không trả lời do không phải là sinh viên ở TPHCM hoặc chưa từng đến CGV Tổng mẫu khảo sát của nghiên cứu là 179, đạt tỉ lệ 100%.
Thỉnh thoảng ( One-Way ANOVA > hiện lên hộp thoại One-Way ANOVA
Bước 2: trong hộp thoại One-Way ANOVA, đưa biến HL vào ô Dependent List, đưa lần lượt các biến gtinh, tansuat, rapkhac vào ô Factor.
In Step 3, select the Options button to open the Options dialog box Check the boxes for Descriptive statistics and Homogeneity of variance test, then click Continue to return to the main dialog box and finally press OK.
Giới tính – mức độ hài lòng
Kết quả kiểm định như sau:
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Trong phân tích variances, chúng ta xem xét giá trị sig của Levene Statistic và nhận thấy rằng sig > 0,05 Điều này cho thấy phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không có sự khác biệt Tiếp theo, hãy xem kết quả trong bảng ANOVA.
Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig là 0,732, lớn hơn 0,05, điều này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng giữa sinh viên nam và sinh viên nữ đối với chất lượng dịch vụ của CGV.
Tần suất xem – mức độ hài lòng
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
Kết quả kiểm định như sau:
Upper Bound Một lần/tuần 23 4,289
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Trong phân tích phương sai (ANOVA), chúng ta sẽ xem xét giá trị sig của thống kê Levene Nếu giá trị sig lớn hơn 0,05, điều này cho thấy phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau Tiếp theo, hãy xem xét kết quả trong bảng ANOVA.
Hệ số sig trong bảng ANOVA là 0,243, lớn hơn 0,05, do đó có thể kết luận rằng không tồn tại sự khác biệt giữa các nhóm về tần suất xem tại CGV và mức độ hài lòng với chất lượng dịch vụ tại đây.
Đã xem tại các rạp khác – mức độ hài lòng
Kết quả kiểm định như sau:
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Trong phân tích phương sai, chúng ta xem xét giá trị sig của thống kê Levene Khi sig > 0,05, điều này cho thấy phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không có sự khác biệt đáng kể Để có cái nhìn sâu hơn, hãy tiếp tục xem xét kết quả trong bảng ANOVA.
Hệ số sig trong bảng ANOVA là 0,416, lớn hơn 0,05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng với chất lượng dịch vụ giữa việc xem phim tại CGV và các rạp khác.
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Kể từ khi gia nhập thị trường Việt Nam, CGV đã khẳng định vị thế là rạp chiếu phim hàng đầu với dịch vụ chất lượng cao Mặc dù giá vé của CGV cao hơn so với các đối thủ như Lotte Cinema, BHD và Galaxy, nhưng doanh nghiệp này vẫn thu hút đông đảo khách hàng, đặc biệt là sinh viên Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự hấp dẫn và khả năng giữ chân khách hàng của CGV đến từ năm yếu tố chính: cơ sở vật chất hiện đại, đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, giá vé hợp lý, sự thuận tiện trong việc di chuyển và các chương trình khuyến mãi hấp dẫn.
Giá vé có tác động lớn nhất đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV, với hệ số β = 0,149 Tiếp theo, cơ sở vật chất cũng ảnh hưởng đáng kể với β = 0,144 Chương trình khuyến mãi có tác động nhỏ hơn với β = 0,05, trong khi đó, nhân viên chỉ có ảnh hưởng rất hạn chế với β = 0,003 Đáng lưu ý, cơ sở vật chất lại có hệ số âm β = -0,18, cho thấy ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng của sinh viên.
Nghiên cứu này cung cấp cho các nhà quản trị của CGV cái nhìn sâu sắc về sự hài lòng của khách hàng mục tiêu, từ đó giúp họ áp dụng các phương thức quản lý và cải tiến dịch vụ phù hợp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.
Cơ sở vật chất đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút sinh viên đến với các dịch vụ giải trí CGV, một trong những rạp chiếu phim hiện đại nhất tại Việt Nam, cần tiếp tục cải thiện các dịch vụ đi kèm như nhà gửi xe, nhà vệ sinh và chỗ chứa đồ cá nhân để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
Nhân viên là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ của doanh nghiệp, đặc biệt là trong ngành dịch vụ Đối với sinh viên, thái độ phục vụ của nhân viên có tác động lớn đến sự hài lòng của họ Vì vậy, CGV cần chú trọng hoàn thiện và phát triển đội ngũ nhân viên, từ nhân viên gửi xe đến nhân viên an ninh, để khách hàng cảm thấy được trân trọng khi sử dụng dịch vụ tại đây.
Giá vé là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến người tiêu dùng Việt Nam, đặc biệt là sinh viên Mặc dù giá vé của CGV được định vị cao, nhưng nó hoàn toàn tương xứng với chất lượng dịch vụ Để thu hút thêm khách hàng, doanh nghiệp nên phát triển nhiều chương trình xem phim miễn phí như "Trăng cười" và cung cấp nhiều mức giá vé khác nhau để phục vụ đa dạng đối tượng khách hàng.
