PHẦN MỞ ĐẦU
Quy trình nghiên cứu
Sơ đồ 1.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Nghiên cứu cơ sởlý thuyết nhằm xây dựng mô hình
Bước 2: Xây dựng thang đo sơ bộ
Bước 3: Phỏng vấn các chuyên gia và một sốkhách hàng nhằm chỉnh sửa thang đo
Bước 4: Xây dựng thang đo hoàn chỉnh
Xác định cơ sởhình thành
Xác định mục tiêu nghiên cứu
Xác định vấn đề nghiên cứu
Phát bảng hỏi (n0) Xửlý sốliệu
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bước 5: Nghiên cứu định lượng bằng phỏng vấn trực tiếp
Bước 6: Phát triển và xử lý thang đo (kiểm định hệsốCrombach Alpha nhằm kiểm định tính chặt chẽgiữcác câu hỏi, loại các biến có EFA nhỏ)
Bước 7: Phân tích và hồi quy
Bước 8: Kết luận và đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ
Phương pháp phân tích số liệu
Nghiên cứu này được thực hiện qua hai giai đoạn chính: đầu tiên là nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính, sau đó là nghiên cứu chính thức áp dụng phương pháp định lượng.
Phương pháp thu thập sốliệu thứcấp:
Nghiên cứu này tập trung vào việc thu thập thông tin và số liệu liên quan đến sự hài lòng của khách hàng, nhằm điều chỉnh và bổ sung thang đo chất lượng dịch vụ ăn uống.
-Thu thập tài liệu liên quan tạithư viện hoặc các tài liệu qua các website khác.
Phương pháp thu thập sốliệu sơ cấp:
- Dùng kỹ thuật thu thập thông tin trực tiếp bằng cách phỏng vấn khách hàng đã hoặc đang sửdụng dịch vụtại nhà hàng Hoàng Anh.
Dựa trên ý kiến thu thập từ phỏng vấn sơ bộ, chúng tôi đã xây dựng bảng câu hỏi để thu thập và xử lý số liệu Kết quả nghiên cứu được đưa ra cùng với một số kiến nghị nhằm đề xuất giải pháp rõ ràng và thuyết phục hơn.
-Đối tượng điều tra: Khách hàng đến sửdụng dịch vụ tại Nhà Hàng Hoàng Anh.
Dữliệu sau khi thu thập mang về mã hóa xử lý và làm sạch được hỗtrợ bởi phần mềm SPSS và Microsoft Excel.
Thiết kế nghiên cứu
Thang đo SERVQUAL là công cụ nghiên cứu đa chiều giúp nắm bắt mong đợi và nhận thức của người tiêu dùng về chất lượng dịch vụ tại Trường Đại học Kinh tế Huế Bằng cách sử dụng thang đo SERVQUAL, nghiên cứu này đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ăn uống thông qua cảm nhận thực tế Để đo lường sự hài lòng, nghiên cứu áp dụng thang đo Likert 5 mức độ, từ 1: hoàn toàn không đồng ý đến 5: hoàn toàn đồng ý, nhằm đánh giá các biến quan sát trong thang đo SERVQUAL.
Dựa trên cuộc thảo luận tay đôi, bài viết này nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Kết quả từ cuộc thảo luận đã giúp hoàn thiện thang đo cho nghiên cứu này.
Sự tin cậy là khả năng cung cấp dịch vụ một cách chính xác, đúng giờ và đáng tin cậy Khách hàng thường đánh giá tiêu chí này dựa trên một số yếu tố quan trọng.
REL1: Nhà hàng cung cấp đúng các dịch vụ như đã giới thiệu.
REL2: Nhà hàng cung cấp dịch vụ đúng thời gian đã hẹn.
Nhân viên tại REL3 cam kết giải quyết thỏa đáng mọi thắc mắc và khiếu nại của khách hàng Nhà hàng REL4 đảm bảo cung cấp các dịch vụ chính xác, tránh xảy ra sai sót.
Sự hữu hình (Tangibility) bao gồm các yếu tố như cơ sở vật chất, thiết bị, máy móc, môi trường làm việc và tác phong của nhân viên Tất cả những gì khách hàng có thể nhìn thấy và cảm nhận bằng các giác quan đều ảnh hưởng đến yếu tố này.
TAN1: Nhà hàng có không gian sạch sẽ và đầy đủ tiện nghi cần thiết.
TAN2: Nhà hàng có các thiết bị, máy móc hiện đại.
TAN3: Nhà hàng sắp xếp quầy phục vụ, dụng cụphục vụ ăn uống khoa học thuận tiện khách hàng
TAN4: Nhà vệsinh của nhà hàng bốtrí hợp lý và sạch sẽ.
TAN5: Bãi giữTrường Đại học Kinh tế Huếxe nhà hàng thuận tiện
Sự đáp ứng là yếu tố quan trọng tạo dựng niềm tin cho khách hàng, thể hiện qua dịch vụ chuyên nghiệp, kiến thức chuyên môn vững vàng, tác phong lịch thiệp và khả năng giao tiếp tốt Nhờ đó, khách hàng luôn cảm thấy hài lòng khi đến sử dụng dịch vụ tại nhà hàng.
ASS1: Nhiên viên nhà hàng niềm nở, chào đón khách hàng.
ASS2: Nhân viên cung cấp hóa đơn chính xác, rõ ràng cho khách hàng.
ASS3: Nhân viên luôn lịch sựvới khách hàng
ASS4: Nhân viên nhà hàng luôn cung cấp thông tin cần thiết cho khách hàng.
Sự cảm thông là yếu tố quan trọng trong dịch vụ khách hàng, giúp khách hàng cảm thấy được chào đón nồng nhiệt mọi lúc, mọi nơi Yếu tố con người đóng vai trò cốt lõi trong sự thành công này, và mức độ phục vụ chu đáo càng cao thì sự cảm thông càng tăng Nhân viên thể hiện sự cảm thông thông qua việc lắng nghe và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách tận tình.
EMP1: Khách hàng cảm thấy được tôn trọng khi đến nhà hàng.
EMP2:Nhà hàng không để khách hàng phiền hà, quấy nhiễu bởi các người ăn xin, bán hàng rong
EMP3: Nhân viên nhà hàng luôn có mặt kịp thời lúc khách hàng cần.
EMP4: Nhân viên luôn biết lắng nghe những ý kiến phản hồi của khách hàng (sự góp ý, phàn nàn của khách hàng)
Năng lực phục vụ là tiêu chí quan trọng đánh giá khả năng của nhân viên trong việc giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng và hiệu quả Nhân viên cần sẵn sàng hỗ trợ khách hàng và đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của họ Hiệu quả phục vụ thể hiện sự phản hồi tích cực từ nhà cung cấp dịch vụ đối với mong muốn của khách hàng.
Nhân viên nhà hàng tại Trường Đại học Kinh tế Huế phục vụ khách hàng nhanh chóng và đúng thời gian, luôn sẵn sàng hỗ trợ để mang đến trải nghiệm tốt nhất cho thực khách.
COM3: Nhân viên nhà hàng không bao giờtỏra quá bận rộn để không đáp ứng yêu cầu khách hàng
COM4: Nhân viên nhà hàng phục vụ thức ăn, thức uống chính xác yêu cầu khách hàng
COM5: Nhân viên có thểdễdàng gọi nhân viên phục vụkhi có yêu cầu
Thang đo sự hài lòng của khách hàng (SAT): mức độ hài lòng của khách hàng được đo lường thông qua 3 biến quan sát sau:
SAT1: Ông/bà hài lòng vềdịch vụ ăn uống của Nhà Hàng Hoàng Anh
SAT2: Ông/bà cảm thấy thích thú với chất lượng dịch vụ ăn uống của Nhà Hàng Hoàng Anh
SAT3: Ông/bà sẽgiới thiệu nhà hàng cho bạn bè và người thân đến sửdụng dịch vụ ăn uống tại nhà hàng Hoàng Anh
Thiết kế bảng hỏi
Phần I: Phần câu hỏi chính, khảo sát sự hài lòng của khách hàng về CLDV và các đánh giá khác của khách hàng dành cho Nhà Hàng Hoàng Anh.
Phần II: Thông tin Khách hàng
Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu
Theo kỹ thuật điều tra chọn mẫu nghiên cứu của Hair (1998), để phân tích nhân tố khám phá, cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho mỗi biến quan sát Trong mô hình nghiên cứu, tổng số biến quan sát là 22.
Sốmẫu cần điều tra (N) = sốbiến quan sát x 5
Trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu để đảm bảo tính chính xác trong điều tra, tôi đã sử dụng mẫu điều tra gồm 140 bảng hỏi nhằm phòng ngừa các lỗi, câu hỏi sai hoặc trùng lặp.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu:
Thang đo SERVQUAL đã được hiệu chỉnh để phục vụ cho nghiên cứu chính thức, nhằm đánh giá chất lượng dịch vụ Việc sử dụng thang đo này trong thống kê mô tả giúp phân tích và hiểu rõ hơn về mẫu nghiên cứu.
Thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tốEFA (exploratory factor analysis).
Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang - Hệ số Cronbach’s Alpha
Phương pháp này giúp loại bỏ các biến không phù hợp và giảm thiểu biến rác trong nghiên cứu, đồng thời đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha.
Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ ra mức độ liên kết giữa các đo lường, nhưng không xác định biến quan sát nào nên loại bỏ hay giữ lại Để cải thiện độ tin cậy, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến và tổng là cần thiết, giúp loại bỏ những biến quan sát không đóng góp nhiều cho việc mô tả khái niệm cần đo.
Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha là một phương pháp thống kê để kiểm tra mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo Hệ số này giúp xác định sự chặt chẽ của các yếu tố trong nghiên cứu, từ đó đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu thu thập được.
Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Khi đánh giá độ phù hợp của các item, những item có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 được xem là có độ tin cậy cao (Nguyễn Công Khanh, 2005), trong khi các item có hệ số nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ Thang đo chỉ được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s alpha đạt từ 0.6 trở lên Sau khi kiểm định độ tin cậy, mô hình điều chỉnh sẽ được xây dựng để tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá Explore Factor Analysis (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật giúp tóm tắt và thu nhỏ dữ liệu, rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho nghiên cứu Phương pháp này được Trường Đại học Kinh tế Huế áp dụng để tìm hiểu mối liên hệ giữa các biến với nhau.
Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một sốít các nhân tố cơ bản.
Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer - Olkin)
Chỉ số KMO được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của các yếu tố trong phân tích Để phân tích này được coi là thích hợp, giá trị KMO cần nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1, và giá trị Sig phải nhỏ hơn 0,05.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệsốtải nhân tốhay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
- Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
+Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Hệsốtải nhân tố(Factor loading ) > 0.5
- 0.5≤ KMO ≤ 1: HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố TrịsốKMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tốlà thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0.05, cho thấy giả thuyết về sự không tương quan giữa các biến trong tổng thể không được chấp nhận Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê, điều đó chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ vượt quá 50% cho thấy mức độ biến thiên của các biến quan sát Điều này có nghĩa là nếu coi biến thiên là 100%, thì giá trị này cho biết tỷ lệ phần trăm mà phân tích nhân tố giải thích được.
Phương sai trích (cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát (hay dữliệu) được giải thích bởi các nhân tốphải đảm bảo≥ 50%.
Số lượng nhân tố trong nghiên cứu được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue, phản ánh phần biến thiên mà mỗi nhân tố giải thích Theo tiêu chuẩn Kaiser (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép xoay Promax, vì phương pháp này phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn so với Principal Components và phép xoay Varimax Principal Axis Factoring giúp xác định số lượng nhân tố tối thiểu cần thiết để giải thích phương sai chung của các biến quan sát và sự tương tác giữa chúng.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp hồi quy bội để kiểm định mô hình, vì nó cho phép xây dựng mô hình tương quan với nhiều yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Phương pháp này cũng giúp đánh giá rõ ràng tầm quan trọng của các khái niệm nghiên cứu có liên quan đến biến phụ thuộc Để đánh giá sự phù hợp của mô hình tuyến tính, chúng ta sử dụng hệ số R.
R 2 Với 0 < R 2 < 1 được gọi là phù hợp vì nó phản ánh biến đưa vào có tương quan tuyến tính Trong đó:
R là hệsố tương quan: đo lường mức độ tương quan giữa 2 biến.
R 2 là hệ số xác định: đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện mối tương quan tuyến tính.
Mức tương quan thểhiện qua giá trịcủa R và R2 cụthểqua bảng sau:
0.3