Các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động tại tp hồ chí minh

GIỚI THIỆU

TỔNG QUAN

Toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế mang đến cơ hội phát triển nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cho các nền kinh tế, đặc biệt là quốc gia đang phát triển như Việt Nam Việc gia nhập WTO với tư cách là thành viên thứ 150 mở ra cơ hội thu hút đầu tư nước ngoài và mở rộng thị trường xuất khẩu cho doanh nghiệp trong nước Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam hiện nay đang biến động, các doanh nghiệp phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ nhiều đối thủ trong và ngoài nước, đặc biệt trong lĩnh vực thông tin di động.

Theo Bộ Bưu chính Viễn thông, dự thảo chiến lược phát triển Công nghệ thông tin và truyền thông Việt Nam đến năm 2020 nhấn mạnh năm vai trò quan trọng của ngành viễn thông: (1) là một phần của kết cấu hạ tầng kinh tế; (2) đóng góp lớn cho sự phát triển kinh tế; (3) hỗ trợ công tác quản lý nhà nước; (4) thúc đẩy hợp tác quốc tế và hiện đại hóa đất nước; và (5) phát triển văn hóa xã hội cũng như bảo vệ tài nguyên môi trường.

Việt Nam đang định hướng phát triển thị trường viễn thông đến năm 2020 với mục tiêu phủ sóng thông tin di động cho hơn 95% dân số, bao gồm các tuyến giao thông và điểm trọng yếu về kinh tế, quốc phòng, an ninh Dự kiến, tốc độ tăng trưởng viễn thông sẽ đạt khoảng 1.2 – 1.5 lần tốc độ tăng trưởng GDP, với tổng doanh thu viễn thông đạt từ 15 – 17 tỷ USD, chiếm 6 – 7% GDP Ngành viễn thông, đặc biệt là thị trường thông tin di động với gần 90 triệu dân, đang được nhà nước chú trọng và có xu hướng phát triển mạnh mẽ nhờ vào giá thiết bị đầu cuối giảm, tính năng đa dạng hơn, cùng với mức giá cước dịch vụ ngày càng hợp lý do sự cạnh tranh quyết liệt giữa các doanh nghiệp trong ngành.

Trong thị trường di động hiện nay, với nhiều nhà cung cấp dịch vụ như:

Người dùng dịch vụ viễn thông tại Việt Nam, như MobiFone, Vinaphone, Viettel, Vietnamobile, Beeline và Sfone, hiện có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết Điều này cho thấy nhu cầu về chất lượng dịch vụ ngày càng tăng, đồng thời người tiêu dùng cũng ít bị ràng buộc bởi các nhà cung cấp.

Hình 1.1: Biểu đồ thị phần (thuê bao) dịch vụ thông tin di động của các doanh nghiệp tại Việt Nam

Biểu đồ cho thấy sự cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các nhà cung cấp dịch vụ tại Việt Nam, đặc biệt là vào năm 2012, khi MobiFone mất 1/3 thị phần chỉ trong một năm, giảm từ 29,11% xuống còn 17,9% Trong khi Sfone có thị phần không tăng, hầu hết các nhà cung cấp khác đều ghi nhận sự gia tăng Việc EVN sát nhập vào Viettel đã củng cố vị trí dẫn đầu thị phần của Viettel.

Khi thị trường thuê bao gần đạt điểm bão hòa và giá cước không còn ưu đãi cho doanh nghiệp, việc thu hút khách hàng mới trở nên khó khăn và tốn kém Các nhà cung cấp liên tục đưa ra khuyến mãi với mức giảm giá cao để thu hút thuê bao mới Tuy nhiên, sau mỗi đợt khuyến mãi, nhiều thuê bao sử dụng hết tài khoản nhanh chóng rời mạng hoặc chuyển sang mạng khác, dẫn đến tình trạng số lượng thuê bao rời mạng cao hơn so với số thuê bao mới, gây ra sự biến động không ổn định trong lượng thuê bao hoạt động.

Tính đến 31/10/2012, cả nước đã có hơn 10 triệu thuê bao điện thoại mới, tăng 9,3% so với cùng kỳ năm 2011, trong đó có 16.300 thuê bao cố định và 10 triệu thuê bao di động, tăng 9,6% Tuy nhiên, số thuê bao thực tế tăng thêm chỉ đạt 2,6 triệu, cho thấy khoảng 7,4 triệu thuê bao đã rời mạng, chủ yếu là thuê bao rác bị loại bỏ Mặc dù quản lý thuê bao đã được thắt chặt, vấn đề phát triển thuê bao ảo vẫn chưa được giải quyết triệt để.

Sự gia tăng hiện tượng khách hàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp cho thấy sự giảm sút lòng trung thành trong thị trường độc quyền Để thành công trong bối cảnh này, các doanh nghiệp cần triển khai chiến lược hiệu quả nhằm giữ chân khách hàng, duy trì số lượng thuê bao hiện tại và xây dựng lòng trung thành với thương hiệu Sự trung thành của khách hàng không chỉ giúp tăng cường niềm tin vào dịch vụ mà còn góp phần tạo ra lợi nhuận ổn định cho nhà cung cấp, đặc biệt khi số lượng thuê bao đang dần đến điểm bão hòa.

Chất lượng dịch vụ là yếu tố chiến lược quan trọng, giúp tạo sự khác biệt cho sản phẩm, từ đó tăng thị phần và lợi nhuận Kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng đóng vai trò then chốt trong việc hình thành chất lượng dịch vụ cảm nhận Bên cạnh đó, chất lượng dịch vụ, hình ảnh công ty và giá trị cảm nhận của khách hàng có tác động tích cực đến sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng.

Lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu phản ánh xu hướng mua sắm và sử dụng sản phẩm trong cùng một danh mục, đồng thời lặp lại hành vi này (Chaudhuri, 1999) Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng mục tiêu chính của sự hài lòng khách hàng là tạo ra lòng trung thành (Zeithaml & ctg, 1996) Khi mức độ hài lòng tăng cao, khả năng khách hàng tiếp tục mua sắm trong tương lai cũng sẽ cao hơn và họ có xu hướng giới thiệu thương hiệu cho người khác (Zeithaml & ctg, 1996).

Thị trường tiêu dùng di động tại Việt Nam hiện đang đối mặt với những thách thức về quản lý vĩ mô, dẫn đến tình trạng tiêu cực và lãng phí tài nguyên Để phát triển bền vững, các nhà cung cấp dịch vụ cần tập trung vào việc duy trì khách hàng hiện tại thông qua việc nâng cao lòng trung thành Nghiên cứu này sẽ xác định ảnh hưởng của các yếu tố như chất lượng dịch vụ, giá trị cảm nhận và sự hài lòng đến lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ di động tại Việt Nam, đồng thời tiến hành khảo sát thực tế tại khu vực cụ thể.

TP Hồ Chí Minh đang thu thập và xử lý dữ liệu để hiểu rõ hơn về chất lượng dịch vụ mà khách hàng mong muốn Mục tiêu của quá trình này là nâng cao lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Đề tài này nhằm thực hiện các mục tiêu chính sau:

1 Xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động

2 Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động

3 Phân tích lòng trung thành khách hàng thay đổi nhƣ thế nào theo một số biến nhân khẩu học, chi phí cước sử dụng, hình thức thuê bao và thời gian sử dụng dịch vụ

4 Đề xuất những giải pháp về chất lƣợng dịch vụ nhằm nâng cao lòng trung thành khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động.

ĐỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Từ tháng 03/2012, sau khi EVN sát nhập vào Viettel, thị trường thông tin di động Việt Nam hiện có 6 nhà cung cấp dịch vụ Trong số đó, 3 nhà mạng lớn là MobiFone, Vinaphone và Viettel vẫn chiếm ưu thế với tổng thị phần gần 90%.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm các thuê bao sử dụng dịch vụ di động từ ba nhà cung cấp chính tại Việt Nam, cụ thể là học sinh, sinh viên, nhân viên văn phòng và các tầng lớp khác trong xã hội Những khách hàng này đã sử dụng một hoặc nhiều dịch vụ trong thời gian từ 6 tháng trở lên.

Thành phố Hồ Chí Minh là thị trường di động lớn nhất tại Việt Nam, chiếm hơn 30% tổng thị phần với số lượng thuê bao cao Khu vực này thu hút nhiều dân nhập cư và khách hàng có yêu cầu dịch vụ chất lượng cao Kết quả nghiên cứu tại đây sẽ có ý nghĩa quan trọng trong việc khám phá và mở rộng sang các thị trường khác, đồng thời mang lại hiệu quả cao do sự tập trung khách hàng Do thời gian nghiên cứu hạn chế, Thành phố Hồ Chí Minh được chọn làm thị trường nghiên cứu để đánh giá và nâng cao lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ di động.

Ý NGHĨA ĐỀ TÀI

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành trong nghiên cứu thị trường thông tin di động tại Việt Nam sẽ giúp nhà cung cấp dịch vụ nhận diện những yếu tố quan trọng để nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng Điều này cho phép họ xác định yếu tố nào có tác động lớn hơn và ưu tiên cải thiện các yếu tố đó thông qua các chiến lược duy trì thị phần tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu này cung cấp công cụ hữu ích cho các công ty quảng cáo và nghiên cứu thị trường, giúp họ hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng với dịch vụ thông tin di động tại Việt Nam Các doanh nghiệp có thể thực hiện các dự án nghiên cứu để phát triển chương trình thu hút khách hàng hiệu quả Đề tài cũng giúp các nhà mạng nhanh chóng nắm bắt xu hướng tiêu dùng, từ đó xây dựng mô hình kinh doanh dịch vụ phù hợp, đáp ứng tốt nhất nhu cầu của khách hàng.

Các nhà cung cấp dịch vụ di động tại Việt Nam cần xây dựng thương hiệu mạnh mẽ và nâng cao chất lượng dịch vụ để giữ vững niềm tin của khách hàng hiện tại, đồng thời thu hút khách hàng mới Để cải thiện lòng trung thành của khách hàng, các nhà cung cấp nên triển khai các biện pháp hiệu quả nhằm tạo dựng mối quan hệ lâu dài với người tiêu dùng.

CẤU TRệC LUẬN VĂN

Kết cấu luận văn được phân bố thành năm chương, trong đó:

Chương 1: Giới thiệu – nêu lý do hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và lợi ích thực tiễn của nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu – trình bày các lý thuyết có liên quan đến vấn đề nghiên cứu, giới thiệu các mô hình nghiên cứu liên quan đã đƣợc sử dụng trên thế giới trước đây, từ đó, đưa ra mô hình nghiên cứu lý thuyết và các giả thuyết về mối tương quan của các yếu tố trong mô hình

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu – trình bày quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, xây dựng thang đo, cách chọn mẫu, phương pháp xử lý dữ liệu và phần mềm sử dụng cho việc phân tích

Chương 4: Kết quả nghiên cứu – đây là chương quan trọng nhất trong luận văn nghiên cứu Chương này trình bày quá trình phân tích số liệu, kết quả đạt được để kiểm định thang đo và các giả thuyết của mô hình

Chương 5: Kết luận và kiến nghị - tóm tắt, đánh giá các kết quả chính của nghiên cứu, đƣa ra các giải pháp về chất lƣợng dịch vụ hợp lý, từ đó góp phần nâng cao lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ di động, nhận xét mặt hạn chế của đề tài để hướng thực hiện cho các nghiên cứu tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

GIỚI THIỆU

Chương 1 đã giới thiệu sơ lược về đề tài nghiên cứu Chương 2 sẽ trình bày các khái niệm có liên quan đến vấn đề nghiên cứu, các mô hình đánh giá dịch vụ viễn thông di động đã đƣợc áp dụng trên thế giới trong thời gian gần đây Từ đó, xây dựng mô hình nghiên cứu cho đề tài này, và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu.

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN

2.2.1 Khái niệm về dịch vụ

Dịch vụ là quá trình bao gồm các hoạt động hỗ trợ và tương tác trực tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp, nhằm đáp ứng nhu cầu và mong muốn của khách hàng theo cách mà họ kỳ vọng, đồng thời tạo ra giá trị cho khách hàng (Bùi Nguyên Hùng, 2004).

Dịch vụ trọn gói gồm có 4 thành phần:

 Phương tiện: Phải có trước khi một dịch vụ có thể cung cấp

 Hàng hóa đi kèm: Hàng đƣợc mua hay tiêu thụ hoặc là tài sản của khách hàng cần đƣợc xử lý

 Dịch vụ hiện có: Những lợi ích trực tiếp và là khía cạnh chủ yếu của dich vụ

 Dịch vụ ẩn: Những lợi ích tâm lý do khách hàng cảm nhận

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt trên thị trường hiện nay, chất lượng dịch vụ đã trở thành yếu tố quan trọng mà các doanh nghiệp phải chú trọng Đây chính là chìa khóa dẫn đến thành công bền vững cho các doanh nghiệp.

Chất lượng dịch vụ được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau Parasuraman và các cộng sự (1988, 1991) cho rằng "chất lượng dịch vụ là sự khác biệt giữa mong đợi của người tiêu dùng và nhận thức về kết quả dịch vụ thực tế" Lewis (1989) cũng nhấn mạnh rằng "chất lượng dịch vụ đo lường mức độ cung cấp dịch vụ so với kỳ vọng của khách hàng" Trong khi đó, Zeithaml và Berry (1985) cho rằng "chất lượng dịch vụ là khi dịch vụ đáp ứng hoặc vượt quá mong đợi của khách hàng".

Dịch vụ thường được xem là sản phẩm vô hình, điều này có nghĩa là chúng không thể định lượng, thử nghiệm hay kiểm định trước khi mua để đánh giá chất lượng Sự vô hình của dịch vụ khiến các công ty gặp khó khăn trong việc hiểu rõ nhận thức của khách hàng về dịch vụ cũng như đánh giá chất lượng mà họ cung cấp.

Tính không đồng nhất của dịch vụ xuất phát từ sự biến đổi liên tục trong hoạt động của các nhà cung cấp, sự khác biệt giữa khách hàng và chất lượng dịch vụ có thể thay đổi theo thời gian Điều này có nghĩa là dịch vụ mà công ty dự định cung cấp có thể khác xa so với những gì khách hàng thực sự nhận được.

Tính không thể tách ly trong dịch vụ cho thấy rằng sản xuất và tiêu thụ diễn ra đồng thời, không thể tách rời Chất lượng dịch vụ không thể được sản xuất sẵn trong nhà máy và sau đó chuyển giao nguyên trạng cho khách hàng.

Đánh giá chất lượng dịch vụ là một nhiệm vụ phức tạp, không dễ thực hiện Khác với sản phẩm hữu hình, dịch vụ là sản phẩm vô hình, không đồng nhất và không thể tách rời Chất lượng dịch vụ thường được thể hiện qua quá trình tương tác giữa khách hàng và nhân viên công ty cung cấp dịch vụ, làm cho việc đánh giá trở nên khó khăn.

2.2.3 Giá trị cảm nhận của khách hàng

Nghiên cứu của Sweeney và Soutar (2001) chỉ ra rằng giá trị cảm nhận trong dịch vụ di động được đo lường qua ba khái niệm chính: giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc và giá trị xã hội.

Giá trị kinh tế là lợi ích mà người tiêu dùng nhận được khi so sánh chi phí dịch vụ giữa các nhà cung cấp Nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá trị kinh tế có vai trò quan trọng trong việc thỏa mãn khách hàng và ảnh hưởng đến quyết định sử dụng lại dịch vụ trong tương lai (Chen, 2003; McDougall và Levesque, 2000).

Giá trị cảm xúc là lợi ích mà khách hàng nhận được từ cảm giác do nhà cung cấp dịch vụ mang lại (Sweeney và Soutar, 2001) Khi nhà cung cấp đáp ứng nhu cầu và phản hồi tích cực từ khách hàng, điều này không chỉ cải thiện nhận thức của khách hàng mà còn tạo ra giá trị cảm xúc Trong lĩnh vực bán lẻ, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá trị cảm xúc là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của khách hàng.

Giá trị xã hội gắn liền với việc nâng cao giá trị bản thân, trong đó việc sở hữu các thiết bị công nghệ cao được xem là biểu tượng của sự hiện đại và khả năng tiếp cận công nghệ Sử dụng thiết bị di động hiện đại không chỉ thể hiện phong cách sống mà còn ảnh hưởng đến cách người khác cảm nhận về chúng ta (Ling, 2004; Lu et al., 2003).

2.2.4 Sự hài lòng khách hàng

Sự hài lòng của khách hàng có ảnh hưởng lớn đến hành vi và khả năng giữ chân khách hàng (Anderson & Fornell, 1994; Anderson & Sullivan, 1993) Do đó, đây là một chủ đề quan trọng được nghiên cứu rộng rãi trong lĩnh vực hành vi khách hàng (Rust & Oliver, 1994).

Sự hài lòng của khách hàng đƣợc mô tả là “sự đánh giá của cảm giác” (Hunt,

Năm 1977, nghiên cứu chỉ ra rằng sự hài lòng của khách hàng phản ánh niềm tin rằng việc sở hữu sản phẩm hoặc sử dụng dịch vụ sẽ mang lại cảm giác tích cực (Rust & Oliver, 1994) Đôi khi, sự hài lòng còn được hình thành từ việc khách hàng so sánh trải nghiệm dịch vụ hiện tại với những lần sử dụng trước đó (Zeithaml, 1987).

Mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu và khả năng đáp ứng của nhà cung cấp Tuy nhiên, nếu nhà cung cấp duy trì được sự hài lòng qua nhiều lần sử dụng dịch vụ, điều này sẽ tạo ra lòng trung thành từ khách hàng, từ đó góp phần gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp (Anderson & Fornell, 1994).

2.2.5 Lòng trung thành khách hàng

Lòng trung thành đề cập đến mối quan hệ giữa các quan điểm liên quan đến một thực thể như thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ, cửa hàng hoặc người bán, và hành vi mua hàng lặp lại của khách hàng (Dick & Basu, 1994).

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU VỀ CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ VÀ SỰ THỎA MÃN KHÁCH HÀNG

2.3.1 Mô hình SERQUAL ở Trung Quốc của Fujun Lai (2007)

Một nghiên cứu về thông tin di động ở Trung Quốc của Fujun Lai, Joe

Hutchinson, Dahun Li, Changhong Bai (2007) sử dụng công cụ SERQUAL

Theo nghiên cứu của Parasuraman (1988), thang đo SERQUAL vẫn là công cụ hữu ích để đánh giá chất lượng dịch vụ, mặc dù đã ra đời từ lâu Nghiên cứu này không chỉ sử dụng thang đo SERQUAL mà còn bổ sung thêm thang đo sự thuận tiện để phù hợp với dịch vụ di động Trong sáu khái niệm khảo sát, sự an toàn, sự thấu cảm và sự đáp ứng là ba yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến cảm nhận chất lượng dịch vụ của khách hàng.

Hình 2.1: Chất lƣợng dịch vụ đi động ở Trung Quốc (2007)

2.3.2 Ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến sự thỏa mãn của khách hàng

Trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự thỏa mãn của khách hàng, Oliver (1993) khẳng định rằng chất lượng dịch vụ là yếu tố tiên quyết ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của khách hàng, bất kể đánh giá dựa trên kinh nghiệm hay thời gian Mặc dù chất lượng dịch vụ và sự thỏa mãn khách hàng được xem là hai khái niệm khác nhau, nhiều nghiên cứu (Bitner & Hubert, 1994; Sureshchandar et al, 2002) đã hỗ trợ quan điểm rằng sự thỏa mãn của khách hàng chính là kết quả từ các tiêu chí đo lường trong mô hình SERVQUAL.

CÁC MÔ HÌNH LÕNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG TRONG LĨNH VỰC THÔNG TIN DI ĐỘNG

LĨNH VỰC THÔNG TIN DI ĐỘNG

2.4.1 Mô hình lòng trung thành của Serkan Aydin, et al (2005)

Hình 2.2: Mô hình lòng trung thành của khách hàng ở Thổ Nhĩ Kì (2005)

Nghiên cứu của Serkan Aydin và Gokhan Ozer (2005) tại Thổ Nhĩ Kỳ chỉ ra rằng có bốn yếu tố chính ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng trong ngành di động, bao gồm chất lượng dịch vụ cảm nhận, hình ảnh công ty, niềm tin và chi phí chuyển đổi Trong số đó, niềm tin là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến lòng trung thành, tiếp theo là chi phí chuyển đổi và chất lượng dịch vụ cảm nhận Mặc dù hình ảnh công ty cũng có ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành, nhưng mức độ ảnh hưởng của nó đạt giá trị p-value rất nhỏ.

DV cảm nhận aadddas Chi phí Chuyển đổi aadddas Niềm tin aadddas Hình ảnh Công ty aadddas Khách hàng Trung thành

2.4.2 Mô hình lòng trung thành của Ali Turkyilmaz et al (2007)

Hình 2.3 Mô hình sự hài lòng của khách hàng ở Thổ Nhĩ Kì (2007)

Nghiên cứu của Ali Turkyilmaz và Coskun Ozkan (2007) về chỉ số hài lòng khách hàng trong ngành di động tại Thổ Nhĩ Kỳ cho thấy lòng trung thành của khách hàng bị ảnh hưởng mạnh mẽ nhất bởi sự hài lòng, tiếp theo là hình ảnh công ty Các yếu tố như kỳ vọng của khách hàng, chất lượng cảm nhận và giá trị cảm nhận chỉ tác động gián tiếp đến lòng trung thành thông qua sự hài lòng Hình ảnh công ty cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực di động.

Khách hàng aadddas Chất lƣợng

Cảm nhận aadddas Khách hàng Thỏa mãn

Giá trị Cảm nhận aadddas Khách hàng Trung thành

2.4.3 Mô hình về lòng trung thành của Heejin Lim, et al (2006)

Nghiên cứu của Heejin Lim, Richard Widdows và Jungkun Park (2006) tại Mỹ chỉ ra rằng lòng trung thành của khách hàng chủ yếu bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự hài lòng Chất lượng dịch vụ cảm nhận được xác định qua năm thuộc tính: cấu trúc giá, chất lượng mạng thoại, chất lượng mạng dữ liệu, hệ thống tính cước và dịch vụ khách hàng Ngoài ra, giá trị cảm nhận gồm hai yếu tố là giá trị kinh tế và giá trị cảm xúc, chỉ tác động gián tiếp đến lòng trung thành thông qua sự thỏa mãn của khách hàng Đặc biệt, chất lượng dịch vụ cảm nhận cũng có tác động tích cực đến giá trị cảm nhận.

Hình 2.4 Mô hình lòng trung thành của khách hàng ở Mỹ (2006)

2.4.4 Mô hình về lòng trung thành của Phạm Đức Kỳ - Bùi Nguyên Hùng (2006)

Hình 2.5: Mô hình lòng trung thành của khách hàng ở Việt Nam (2006)

Trong nghiên cứu này, tác giả xác định các yếu tố phù hợp với thị trường thông tin di động tại Việt Nam để xây dựng mô hình lý thuyết và các giả thuyết tương ứng Sự trung thành của khách hàng đối với dịch vụ thông tin di động phụ thuộc vào hai nhóm yếu tố chính: “Sự thỏa mãn” liên quan đến chất lượng dịch vụ của nhà cung cấp và “Rào cản chuyển mạng” của dịch vụ Yếu tố “Rào cản chuyển mạng” thu hút sự quan tâm của nhiều tổ chức và cá nhân trên toàn cầu Nhóm yếu tố “Sự thỏa mãn” bao gồm năm yếu tố: chất lượng cuộc gọi, cấu trúc giá, dịch vụ gia tăng, tính thuận tiện và dịch vụ khách hàng Trong khi đó, nhóm “Rào cản chuyển mạng” cũng bao gồm năm yếu tố: tổn thất, chi phí thích nghi mới, chi phí gia nhập mới, mối quan hệ khách hàng và sự hấp dẫn của các mạng khác.

Hình 2.6: Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc của nghiên cứu nhƣ sau

Từ kết quả kiểm định giả thuyết của mô hình cấu trúc, cho thấy

Các thành phần chất lượng dịch vụ như chất lượng cuộc gọi, giá cước và dịch vụ khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến sự thỏa mãn và trung thành của khách hàng Cụ thể, chất lượng cuộc gọi có tác động trực tiếp mạnh mẽ nhất với hệ số 40, tiếp theo là giá cước với hệ số 23, và cuối cùng là dịch vụ khách hàng với hệ số 11.

- Sự thuận tiện và Chi phí thích nghi tác động tích cực (trực tiếp) lên Sự trung thành và Rào cản

- Sự hấp dẫn của mạng khác có tác động tiêu cực (trực tiếp) làm giảm đồng thời cả Sự thỏa mãn, Sự trung thành và Rào cản

- Sự trung thành được giải thích bởi sự thoả mãn (.66) và Rào cản (.17) tương ứng với 79% và 21%.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ LÕNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG

HÀNG TRONG LĨNH VỰC THÔNG TIN DI ĐỘNG

Tất cả các nghiên cứu đều chỉ ra rằng sự hài lòng khách hàng là yếu tố chính ảnh hưởng đến lòng trung thành Ngoài ra, theo các mô hình nghiên cứu của Serkan Aydin (2005) và Ali Turkyilmaz (2007) tại Thổ Nhĩ Kỳ, hình ảnh công ty cũng tác động đến lòng trung thành, nhưng ảnh hưởng này là rất nhỏ trong lĩnh vực thông tin di động.

Từ năm 2009, các nhà cung cấp dịch vụ thông tin di động tại Việt Nam đã triển khai hệ thống WCDMA (3G) để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng và theo kịp hạ tầng viễn thông quốc tế Hệ thống này mang đến dịch vụ data tốc độ cao, cho phép người dùng truy cập internet mọi lúc, mọi nơi mà không cần sử dụng Wifi hay ADSL Đồng thời, giá cả dịch vụ cũng trở nên cạnh tranh hơn với nhiều gói cước hấp dẫn, nhằm thu hút khách hàng và mở rộng thị phần Những yếu tố này góp phần vào khái niệm chất lượng dịch vụ trong mô hình nghiên cứu của Heejn Lim.

Mô hình năm 2006 tại Mỹ đã tích hợp các thuộc tính cốt lõi của mạng di động hiện nay ở Việt Nam, bao gồm cấu trúc giá, chất lượng mạng lưới, dịch vụ dữ liệu, hệ thống tính cước và dịch vụ khách hàng, điều mà các mô hình khác không phân tích chi tiết Ngoài ra, các yếu tố tâm lý như giá trị kinh tế và giá trị cảm xúc cũng được xem xét trong việc đánh giá sự hài lòng của khách hàng, tạo thành một mô hình lý thuyết toàn diện với các khái niệm quan trọng.

Mô hình nghiên cứu của Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng (2006) đã tích hợp hầu hết các yếu tố chất lượng dịch vụ từ mô hình của Heejin Lim Bên cạnh đó, các yếu tố dịch vụ gia tăng và sự thuận tiện cũng đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, do đó cần được bổ sung vào quá trình kiểm định cùng với mô hình của Heejin Lim.

Từ năm 2006, dịch vụ gia tăng cho di động tại Việt Nam đã phát triển vượt bậc, không còn chỉ giới hạn ở thoại và nhắn tin SMS Hiện nay, các nhà cung cấp dịch vụ đã nghiên cứu và phát triển gần 60 dịch vụ cho cả 2G và 3G Đặc biệt, từ năm 2012, nhiều dịch vụ giá trị gia tăng mới đã xuất hiện, bao gồm mạng xã hội Zoota, cổng dịch vụ Zoom360, và dịch vụ tra cứu thông tin thời tiết.

“Call me back” cho thuê bao hết tiền…

Do đó, mô hình nghiên cứu đƣợc đề nghị xây dựng dựa trên tiêu chí sau:

Nghiên cứu của Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng (2006) đã chỉ ra rằng việc bổ sung hai yếu tố dịch vụ gia tăng và sự thuận tiện vào khái niệm chất lượng dịch vụ cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

 Kế thừa hoàn toàn các nhân tố mô hình nghiên cứu ở thị trường Mỹ của Heejin Lim, Richard Widdows, Jungkun Park (2006)

Trong mô hình nghiên cứu đề xuất, lòng trung thành của khách hàng được tác động tích cực bởi sự hài lòng của họ Sự hài lòng này lại phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ mà khách hàng cảm nhận, bao gồm các yếu tố như cấu trúc giá, chất lượng mạng lưới, hóa đơn cước, dịch vụ khách hàng, dịch vụ dữ liệu, giá trị gia tăng và sự thuận tiện Bên cạnh đó, giá trị cảm nhận, bao gồm giá trị kinh tế và giá trị cảm xúc, cũng có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng.

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu đề nghị

Dựa vào kết quả nghiên cứu lòng trung thành của Heejin Lim (2006), các giả thuyết sau đƣợc đƣa ra:

Giả thuyết H1a: Chi phí giá cước càng hợp lý theo nhận thức thì giá trị kinh tế sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H2a: Chi phí giá cước càng hợp lý theo nhận thức thì sự hài lòng sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H1b: Nếu chất lượng mạng lưới càng tốt thì sự hài lòng sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H1c: Nếu chất lƣợng dịch vụ data càng tốt thì giá trị kinh tế sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H2c: Nếu chất lƣợng dịch vụ data càng tốt thì giá trị cảm xúc sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H3c: Nếu chất lƣợng dịch vụ data càng tốt thì sự hài lòng sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H1d: Nếu hệ thống tính cước càng tốt thì giá trị kinh tế sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H2d: Nếu hệ thống tính cước càng tốt thì giá trị cảm xúc sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H1e: Nếu dịch vụ chăm sóc khách hàng càng tốt thì giá trị kinh tế sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H2e: Nếu dịch vụ chăm sóc khách hàng càng tốt thì giá trị cảm xúc sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H3e: Nếu dịch vụ chăm sóc khách hàng càng tốt thì sự hài lòng sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Sự hài lòng của khách hàng được định nghĩa là mức độ hài lòng hoặc không hài lòng của khách hàng (Oliver, 1997) và là phản ứng tổng thể của khách hàng đối với các yếu tố tiếp thị (Olsen, 2002) Việc phân biệt giữa giá trị cảm xúc và sự hài lòng là một thách thức, vì các nhà nghiên cứu cho rằng hai yếu tố này có sự khác biệt Giá trị cảm nhận có thể hình thành từ kinh nghiệm trong những lần tiêu thụ trước mà không cần sử dụng dịch vụ, trong khi sự hài lòng chỉ xuất hiện sau khi khách hàng thực sự tiêu thụ sản phẩm (Sweeney & Soutar).

2001) Do đó, giá trị cảm nhận trong mỗi giai đoạn sử dụng dịch vụ có thể dự đoán cho sự hài lòng ở giai đoạn sau khi sử dụng

Nghiên cứu về tiếp thị cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa giá trị kinh tế và sự hài lòng của khách hàng (McDougall & Levesque, 2000), cũng như giữa giá trị cảm xúc và sự hài lòng.

(Eroglu et al, 2005) Do đó, các giả thuyết sau đƣợc đƣa ra:

Giả thuyết H1k: Nếu giá trị cảm xúc của khách hàng tăng hay giảm thì sự hài lòng cũng tăng hay giảm theo

Giả thuyết H2j: Nếu giá trị kinh tế của khách hàng tăng hay giảm thì sự hài lòng cũng tăng hay giảm theo

Các nghiên cứu trước đây không chỉ ra mối quan hệ rõ ràng giữa giá trị kinh tế và giá trị cảm xúc Tuy nhiên, trong lĩnh vực thông tin di động, giá trị kinh tế lại có mối quan hệ tích cực với giá trị cảm xúc, như được nêu bởi Heejin Lim, Richard Widdows và Jungkun Park.

2006) Do đó, giả thuyết sau đƣợc đƣa ra:

Giả thuyết H1j: Nếu giá trị kinh tế của khách hàng tăng hay giảm thì giá trị cảm xúc cũng tăng hay giảm theo

Trong nhiều nghiên cứu trước đây, sự hài lòng có thể dự đoán của lòng trung thành khách hàng (Cronin et al., 2000; Kim et al., 2004; Olsen, 2002; Yang &

Peterson, 2004; Ali Turkyitmaz, Coskun Ozkan, 2007) Sự hài lòng là nhân tố quan trọng để phát triển mối quan hệ lâu dài giữa khách hàng và doanh nghiệp (Anderson &

Theo nghiên cứu của Srinivasan (2003), khi nhà cung cấp dịch vụ làm hài lòng khách hàng, khách hàng sẽ có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ và giới thiệu cho người khác (Zeithaml et al., 1996) Vì vậy, giả thuyết H1m được đưa ra.

Giả thuyết H1m: Nếu sự hài lòng của khách hàng tăng hay giảm thì lòng trung thành cũng tăng hay giảm theo

Dựa vào kết quả nghiên cứu lòng trung thành của Phạm Đức Kỳ - Bùi Nguyên Hùng

(2006) tại thị trường Việt Nam, các giả thuyết được xây dựng như sau:

Giả thuyết H1f: Nếu chất lƣợng dịch vụ gia tăng tăng hay giảm thì giá trị kinh tế cũng tăng hay giảm theo

Giả thuyết H1g: Nếu dịch vụ càng thuận tiện cho khách hàng thì giá trị cảm xúc sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại

Giả thuyết H2g: Nếu dịch vụ càng thuận tiện cho khách hàng thì lòng trung thành sẽ gia tăng theo và ngƣợc lại.

TÓM TẮT

Chương này trình bày lý thuyết liên quan đến nghiên cứu, giới thiệu mô hình đã được áp dụng trên thế giới và đề xuất mô hình nghiên cứu lý thuyết cùng các giả thuyết về mối tương quan giữa các yếu tố Mô hình gồm 11 khái niệm, bao gồm 7 thành phần chất lượng dịch vụ và các khái niệm giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc, sự hài lòng và lòng trung thành Bảy thành phần chất lượng dịch vụ bao gồm: thang đo cấu trúc giá, chất lượng mạng lưới, dịch vụ data, hệ thống tính cước, dịch vụ khách hàng, dịch vụ gia tăng và sự thuận tiện, tất cả đều ảnh hưởng trực tiếp đến lòng trung thành và gián tiếp thông qua giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc và sự hài lòng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

GIỚI THIỆU

Chương 2 đã giới thiệu lý thuyết về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động, từ đó, đề ra mô hình nghiên cứu lý thuyết

Chương 3 sẽ giới thiệu về thiết kế nghiên cứu, xây dựng thang đo, phương pháp lấy mẫu, cũng như phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu đã đề ra.

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được thực hiện qua hai bước chính: định tính và định lượng Mặc dù các thang đo của mô hình Heejin Lim đã được kiểm định tại Mỹ (2006), nhưng do sự khác biệt về văn hóa, điều kiện kinh tế và hạ tầng mạng di động tại Việt Nam, cần điều chỉnh, bổ sung hoặc loại bỏ các thang đo trong mô hình lý thuyết thông qua thảo luận nhóm tập trung Hai thang đo “dịch vụ gia tăng” và “sự thuận tiện” trong mô hình của Phạm Đức Kỳ - Bùi Nguyên Hùng (2006) cũng được xem xét lại để phù hợp với thị trường dịch vụ đa dạng hiện nay Nhóm thảo luận gồm 10 người, độ tuổi từ 25 đến 35, có chuyên môn về kỹ thuật, tính cước, marketing và chăm sóc khách hàng, đang làm việc tại các nhà cung cấp dịch vụ di động tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Sau khi hoàn thành nghiên cứu định tính, chúng tôi đã thiết lập bảng câu hỏi sơ bộ cho nghiên cứu định lượng Tiếp theo, 20 bảng câu hỏi sẽ được phát ra để phỏng vấn trực tiếp 20 khách hàng đang sử dụng dịch vụ di động tại Thành phố Hồ Chí Minh Mục đích của khảo sát này là để xác định tính phù hợp của nội dung và cách sử dụng thuật ngữ trong thang đo đã được thiết lập Cuối cùng, bảng câu hỏi sơ bộ sẽ được điều chỉnh và sử dụng cho nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định lượng được tiến hành bằng cách phát bảng câu hỏi chính thức cho khách hàng sử dụng dịch vụ di động tại Thành phố Hồ Chí Minh, những người đã sử dụng dịch vụ hơn 6 tháng Phỏng vấn được thực hiện tại các trung tâm giao dịch, trường học và doanh nghiệp vừa và nhỏ Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá lại thang đo và điều chỉnh các biến để phù hợp với mô hình nghiên cứu.

Thiết kế nghiên cứu của đề tài đƣợc trình theo quy trình sau:

Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết Chất lƣợng dịch vụ

Thảo luận nhóm Điều chỉnh thanh đo

Thang đo sử dụng Bảng câu hỏi khảo sát

Mẫu nghiên cứu Độ tin cậy Cronch Alpha

Phân tích nhân tố EFA

Nghiên cứu định lƣợng sơ bộ

Loại biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ, biến có trọng số EFA nhỏ, phương sai trích

Loại biến có trọng số CFA nhỏ, kiểm tra độ tin cậy tổng hợp, tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt

Kiểm tra độ phù hợp mô hình và kiểm định giả thuyết, ƣớc lƣợng mô hình Bootstrap

XÂY DỰNG THANG ĐO

Thang đo nghiên cứu đƣợc thiết lập dựa trên thang đo của Heejin Lim, Richard Widdows, Jungkun Park (2006) như đã trình bày ở phần trước Thực tế từ cuối năm

Năm 2009, mạng lưới thông tin di động tại Việt Nam đã chuyển từ GSM (2G) sang WCDMA (3G), mặc dù WCDMA còn mới và chưa phổ biến Số lượng thuê bao GSM vẫn đóng góp chủ yếu vào doanh thu của các nhà cung cấp dịch vụ di động, nhưng người Việt Nam đã bắt đầu sử dụng các dịch vụ dữ liệu 3G như tải ứng dụng, xem hình ảnh, tra cứu tin tức và chơi game trên điện thoại di động Mô hình nghiên cứu dựa trên 9 nhân tố phù hợp với thị trường Việt Nam hiện nay, bao gồm: cấu trúc giá, chất lượng mạng lưới, dịch vụ dữ liệu, hệ thống tính cước, dịch vụ khách hàng, giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc, sự hài lòng khách hàng và sự trung thành khách hàng.

Nghiên cứu đã bổ sung hai yếu tố quan trọng là “dịch vụ gia tăng” và “sự thuận tiện”, cả hai đều có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng Những khái niệm này được coi là phù hợp với thị trường Việt Nam, dựa trên mô hình lòng trung thành của Phạm Đức Kỳ và Bùi Nguyên Hùng (2006) Thang đo được áp dụng trong nghiên cứu cũng được xây dựng dựa trên thang đo gốc của mô hình này.

Các thang đo đều đƣợc đo dựa trên thang đo khoảng Likert gồm 5 mức, thay đổi từ “hoàn toàn không đồng ý” (1) -> “không đồng ý” (2) -> “Trung lập” (3) -> “đồng ý”

Các thang đo đƣợc trình bày nhƣ sau:

3.3.1 Thang đo cấu trúc giá (CTG)

CTG_1.1: Chi phí cước ban đầu

CTG_1.2: Chi phí cước hàng tháng

CTG_1.3: Chương trình khuyến mãi, giảm giá CTG_1.4: Đơn vị tính cước (Block)

CTG_1.5: Giá dịch vụ cạnh tranh

CTG_1.6: Thông tin giá cước cập nhật, rõ ràng

3.3.2 Thang đo chất lượng mạng lưới (CLML)

CLML_2.1: Kết nối dễ dàng, không nghẽn CLML_2.2: Vùng phủ sóng

CLML_2.3: Chất lƣợng cuộc gọi

CLML_2.4: Không rớt cuộc gọi

CLML_2.5: Thông tin bảo mật

3.3.3 Thang đo dịch vụ data (Data)

Data_3.1: Vùng phủ sóng data

Data_3.2: Không bị mất kết nối data

Data_3.3: Tốc độ data ổn định

Data_3.4: Kết nối data dễ dàng

Data_3.5: Tốc độ data cao

3.3.4 Thang đo hệ thống tính cước (Bill)

Bill_4.1: Cước phí được tính chính xác

Bill_4.2: Xử lý khiếu nại cước

Bill_4.3: Giải thích khiếu nại rõ ràng

3.3.5 Thang đo dịch vụ khách hàng (DVKH)

DVKH_5.1: Tổng đài hỗ trợ

DVKH_5.2: Thái độ nhân viên tổng đài

DVKH_5.3: Giải đáp thắc mắc dễ hiểu

DVKH_5.5: Giải quyết khiếu nại nhanh chóng DVKH_5.6: Thông tin dịch vụ mới

3.3.6 Thang đo chất lƣợng dịch vụ gia tăng (DVGT)

DVGT_6.1: Dịch vụ gia tăng đa dạng

DVGT_6.2: Dễ đăng ký, sử dụng

DVGT_6.3: Luôn phát triển mới

DVGT_6.4: Gừi, nhận tin nhắn dễ dàng

DVGT_6.5: Tin nhắn ít bị thất lạc

3.3.7 Thang đo sự thuận tiện (Thuan tien)

Thuan tien_7.1: Thanh toán dễ dàng

Thuan tien_7.2: Thời hạn thanh toán hợp lý

Thuan tien_7.3: Hình thức thu cước

Thuan tien_7.4: Hóa đơn thanh toán

Thuan tien_7.5: Chuyển đổi dịch vụ dễ dàng Thuan tien_7.6: Thủ tục làm lại SIM

Thuan tien_7.7: Thời gian thực hiện thủ tục

Thuan tien_7.8: Hệ thống của hàng giao dịch

Thuan tien_7.9: Giờ làm việc

Thuan tien_7.10:Khắc phục sự cố

3.3.8 Thang đo giá trị kinh tế (KTCN)

KTCN_8.1: Một số gói cước tiết kiệm được tiền

KTCN_8.2: Chất lượng dịch vụ phù hợp cước phí bỏ ra KTCN_8.3: Giá dịch vụ phù hợp chất lƣợng cung cấp

3.3.9 Thang đo giá trị cảm xúc (CXCN)

CXCN_9.1: Dịch vụ cung cấp thu hút khách hàng CXCN_9.2: Nhận thấy chất lƣợng dịch vụ tốt

CXCN_9.3: Dịch vụ tạo ra sự thú vị và vui thích

3.3.10 Thang đo sự hài lòng khách hàng (SHL)

SHL_10.1: Hài lòng về chất lƣợng dịch vụ

SHL_10.2: Hài lòng cách phục vụ nhà cung cấp

SHL_10.3: Hài lòng khi quyết định sử dụng

3.3.11Thang đo sự trung thành khách hàng (Tr/thanh)

Tr/thanh_11.1: Là lựa chọn đầu tiên

Tr/thanh_11.2: Giới thiệu ƣu điểm dịch vụ

Tr/thanh_11.3: Giới thiệu người quen sử dụng

Tr/thanh_11.4: Tiếp tục sử dụng dịch vụ

THIẾT KẾ MẪU

Kích thước mẫu dự kiến cho nghiên cứu này là khoảng 530 với 53 biến quan sát Việc sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính yêu cầu một số lượng mẫu lớn, điều này phù hợp với lý thuyết phân phối mẫu lớn mà nhiều nhà nghiên cứu đã khẳng định.

Theo Widaman (1995), việc xem xét mức độ phức tạp của mô hình là rất quan trọng; nếu mô hình có nhiều thông số cần kiểm định, thì cần phải thu thập nhiều mẫu hơn để tiến hành phân tích chính xác.

Đến nay, chưa có nghiên cứu nào xác định số mẫu chuẩn cần thiết cho mô hình cấu trúc tuyến tính, vì điều này còn phụ thuộc vào phương pháp ước lượng được sử dụng Theo Hoeltel (1983), khi áp dụng phương pháp Maximum Likelihood, số mẫu tối thiểu phải là 200 Trong khi đó, Bollen lại cho rằng kích thước mẫu tối thiểu nên là năm mẫu cho mỗi tham số cần ước lượng.

Theo một số lý thuyết, số mẫu nghiên cứu cần gấp 10 đến 20 lần số biến quan sát Để đạt được mẫu 530, 600 bảng câu hỏi đã được phát cho khách hàng sử dụng di động tại TpHCM Sau khi thu thập, 41 bảng bị loại do nhiều câu hỏi không được trả lời Cuối cùng, 559 bảng câu hỏi hoàn chỉnh đã được sử dụng, và dữ liệu được nhập và làm sạch bằng phần mềm SPSS.

PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

3.5.1 Kiểm tra độ tin cậy Cronchbach Alpha

Hệ số Cronbach's Alpha là một công cụ thống kê quan trọng để đánh giá mức độ liên kết giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo Nó giúp loại bỏ những biến không phù hợp trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) Các biến có hệ số tương quan với tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ Để được chấp nhận, hệ số Cronbach's Alpha cần đạt giá trị tối thiểu là 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994).

3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố là phương pháp quan trọng để khám phá cấu trúc ẩn của các biến quan sát, giúp giảm bớt số lượng biến xuống còn vài nhân tố chính Phương pháp trích hệ số sử dụng bao gồm Principle Components với phép xoay Varimax cho thang đo đơn hướng, và Principle Axis Factoring với phép xoay Promax cho thang đo đa hướng, với điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue bằng 1.

Phân tích nhân tố chỉ được thực hiện khi hệ số KMO đạt từ 0.5 trở lên và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.05 Ngoài ra, chênh lệch giữa trọng số tải lớn nhất và bất kỳ trọng số tải nào phải từ 0.3 trở lên Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố thấp hơn 0.5 sẽ bị loại, và tổng phương sai trích cần đạt lớn hơn hoặc bằng 50%.

3.5.3 Phân tích nhân tố khẳng định CFA

Phân tích CFA được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố, nhằm kiểm tra tính phù hợp với lý thuyết đã được thiết lập Nhà nghiên cứu cần đưa ra giả thuyết về số lượng nhân tố trong mô hình và các biến quan sát tương ứng cần được kết hợp với các nhân tố này.

Các chỉ tiêu đánh giá thang đo trong phương pháp CFA bao gồm hệ số tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích được, tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Những chỉ tiêu này giúp xác định độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo trong nghiên cứu.

CFA, hay Phân tích yếu tố xác thực, là một phần quan trọng trong mô hình đo lường và được coi là trường hợp đặc biệt của mô hình cấu trúc tuyến tính Trước khi tiến hành kiểm tra mô hình cấu trúc, cần xác minh mô hình nghiên cứu đo lường Nếu các chỉ số độ phù hợp của mô hình CFA đạt yêu cầu, thì mới tiếp tục kiểm tra mô hình cấu trúc (Kline, 1998).

Phần mềm AMOS được sử dụng để thực hiện phân tích CFA, và các chỉ số đánh giá độ phù hợp của mô hình trong nghiên cứu này được trình bày trong bảng dưới đây (Hair et al, 2010).

Chỉ số Giá trị đề nghị CMIN/df < 2 rất tốt, (2;5] là chấp nhận đƣợc GFI 0.9 – 1 chấp nhận đƣợc

CFI 0.9 – 1 chấp nhận đƣợc TLI 0.9 – 1 chấp nhận đƣợc RMSEA < 0.08 chấp nhận đƣợc

Bảng 3.1: Các chỉ số đánh giá độ phù hợp trong SEM

3.5.4 Kiểm định mô hình lý thuyết

Trong phần này, các chỉ số đánh giá độ phù hợp của mô hình trong phân tích CFA được áp dụng để kiểm tra tính phù hợp của mô hình nghiên cứu lý thuyết Kết quả sẽ giúp xác định xem mô hình lý thuyết có tương thích với dữ liệu thị trường hay không.

Một tiêu chí quan trọng để đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình lý thuyết là "giá trị liên hệ lý thuyết" của các giả thuyết Tiêu chí này có ý nghĩa thống kê rõ ràng, với p < 5% cho phép chấp nhận các giả thuyết đã đề ra trong mô hình.

3.5.5 Kiểm định mô hình Bootstrap

Bootstrap là một kỹ thuật quan trọng trong việc cung cấp thông tin về sự biến thiên của các thông số ước lượng và chỉ số phù hợp Phương pháp này sử dụng lấy mẫu lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu được xem như là đám đông, cho phép tạo ra bộ dữ liệu mới từ các mẫu ngẫu nhiên Trong nghiên cứu này, 559 mẫu đã được sử dụng để thực hiện phân tích cấu trúc tuyến tính Do đó, phương pháp bootstrap với số lượng mẫu lặp lại N = 1000 được đề xuất để thực hiện phân tích.

3.5.6 Phân tích cấu trúc đa nhóm

Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm giúp so sánh các mô hình nghiên cứu dựa trên các yếu tố như dịch vụ, giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn Phương pháp này được áp dụng thông qua hai mô hình: mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần.

Trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng cho từng nhóm không bị ràng buộc, cho phép linh hoạt trong việc điều chỉnh Ngược lại, trong mô hình bất biến, mặc dù thành phần đo lường không bị ràng buộc, nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm trong nghiên cứu phải giữ giá trị giống nhau cho tất cả các nhóm.

Kết quả kiểm định Chi-square được sử dụng để so sánh hai mô hình Nếu kiểm định cho thấy không có sự khác biệt giữa mô hình bất biến và mô hình khả biến (P-value > 0.05), mô hình bất biến sẽ được chọn do có bậc tự do cao hơn Ngược lại, nếu sự khác biệt Chi-square có ý nghĩa (P-value < 0.05), mô hình khả biến sẽ được ưu tiên vì có độ tương thích cao hơn.

TÓM TẮT

Chương này mô tả phương pháp nghiên cứu bao gồm hai bước chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận nhóm tập trung với 10 người từ 25 đến 35 tuổi, có chuyên môn và làm việc tại các nhà cung cấp dịch vụ di động ở Thành phố Hồ Chí Minh Sau khi hoàn thành nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng sơ bộ được tiến hành với 20 bảng câu hỏi nhằm kiểm tra nội dung và thuật ngữ của thang đo Nghiên cứu chính thức có kích thước mẫu là 559.

Các thang đo đã được kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA Tiếp theo, mô hình lý thuyết được kiểm định thông qua phân tích CFA và mô hình cấu trúc SEM Phương pháp Bootstrap với 1000 mẫu lặp lại được đề xuất để thực hiện, cùng với phân tích cấu trúc đa nhóm nhằm xác định sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng khác nhau.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

GIỚI THIỆU

Chương 3 đã xây dựng được các thang đo cần thiết và trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định mô hình nghiên cứu đề ra Mục đích của chương 4 trình bày các kết quả đạt đƣợc theo các phần chính sau: phân tích thống kê mô tả, đánh giá sơ bộ thang đo thông qua phân tích Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, các thang đo này đƣợc kiểm định tiếp theo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm định mô hình và các giả thuyết qua phân tích SEM, cuối cùng là kiểm định Bootstrap và phân tích cấu trúc đa nhóm cho các nhóm khách hàng khác nhau.

THỐNG KÊ MÔ TẢ

4.2.1 Thang đo chất lƣợng dịch vụ

Kết quả thống kê mô tả cho thấy chất lượng dịch vụ được khách hàng đánh giá từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý, với thang điểm từ 1 đến 5 Giá trị trung bình các biến đo lường chất lượng dịch vụ thông tin di động đạt mức trung bình khá, trong đó biến thuận tiện_7.1 – Thanh toán dễ dàng có giá trị trung bình cao nhất (4.08) và biến thuận tiện_7.3 – Hình thức thu cước cũng cao (3.96) Ngược lại, các biến liên quan đến tốc độ như data_3.3 – Tốc độ ổn định (3.06), data_3.2 – Không bị mất kết nối (3.11), và data_3.5 – Tốc độ data cao (3.13) có giá trị trung bình thấp hơn Điều này cho thấy số lượng khách hàng chưa đồng ý với chất lượng dịch vụ vẫn nhiều hơn số khách hàng đồng ý, mặc dù phần lớn giá trị trung bình đều lớn hơn 3 và độ lệch chuẩn nhỏ hơn 1, cho thấy mức độ đánh giá của khách hàng có sự nhất quán tương đối cao.

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thị trường di động hiện nay, các nhà cung cấp đã tạo ra sự thuận tiện đáng kể cho khách hàng, với các biến thuận tiện có giá trị trung bình cao hơn 3.5 Tuy nhiên, họ cần khắc phục nhanh chóng các sự cố mạng lưới, với biến khắc phục sự cố có mean là 3.43 Mặc dù tình trạng nghẽn mạng thoại và rớt thoại đã được cải thiện, nhưng việc sử dụng dịch vụ data 3G vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng, khi họ đánh giá sự ổn định và tốc độ còn thấp Một số yếu tố như giá cước cao (mean = 3.21), thông tin giá cước cập nhật chậm (mean = 3.33) và thái độ phục vụ của nhân viên tổng đài không tốt đã ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng và trung thành của khách hàng Hơn nữa, dịch vụ gia tăng chưa đa dạng và hữu ích theo nhu cầu khách hàng (mean = 3.48), cùng với việc cần đào tạo nhân viên cửa hàng trong việc xử lý khiếu nại một cách rõ ràng và nhanh chóng (mean lần lượt là 3.18, 3.19).

Hầu hết các giá trị Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng [-1;1], cho thấy phân phối của các biến quan sát trong thang đo này có sự lệch nhẹ so với phân phối chuẩn Tuy nhiên, phương pháp ước lượng Maximum Likelihood (ML) thường được sử dụng trong SPSS và AMOS vẫn chấp nhận phân phối gần chuẩn (Muthen & Kaplan, 1985).

4.2.2 Thang đo giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc, sự hài lòng và lòng trung thành

Giá trị trung bình của các biến đo lường cho thấy mức độ trung thành của khách hàng cao (mean = 3.9) với biến Tr/thanh_11.4 – tiếp tục sử dụng đạt mean = 3.9 và Tr/thanh_11.1 – lựa chọn đầu tiên có mean = 3.76 Tuy nhiên, mức độ thỏa mãn về chất lượng dịch vụ không cao, với biến SHL_10.2 – hài lòng cách phục vụ (mean = 3.56) và SHL_10.1 – hài lòng về chất lượng (mean = 3.61) Điều này chỉ ra rằng các nhà cung cấp dịch vụ di động cần chú trọng hơn đến yếu tố chất lượng dịch vụ Mặc dù có nhiều chương trình khuyến mãi và giảm giá từ các nhà mạng, khách hàng vẫn cảm thấy giá cước chưa hợp lý so với chất lượng cung cấp, dẫn đến các biến KTCN_8.2 và KTCN_8.3 có mean thấp (3.52) Các dịch vụ hiện tại chưa thực sự hấp dẫn và thú vị đối với khách hàng.

Dịch vụ thú vị và vui thích chỉ đạt điểm 3.45, cho thấy rằng nhà cung cấp chưa chú trọng đến việc phát triển các hoạt động và chiến lược dịch vụ mới cũng như chăm sóc khách hàng một cách hiệu quả.

ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO

Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha giúp loại bỏ các biến "rác", trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại Tiêu chuẩn chọn thang đo là có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).

4.3.1 Thang đo cấu trúc giá

Kết quả Cronbach Alpha cho thang đo cấu trúc giá được trình bày trong bảng 4.1, với giá trị Cronbach Alpha đạt 0.747 Các hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến đo lường thành phần này đều tương đối cao, trong đó giá trị thấp nhất là CTG_1.5 với hệ số 0.418.

Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo

Bảng 4.1: Cronbach Alpha của thang đo cấu trúc giá

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach's Alpha nếu loại biến

4.3.2 Thang đo chất lượng mạng lưới

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo chất lượng mạng lưới được trình bày ở bảng 4.2

Chất lượng mạng lưới có hệ số Cronbach Alpha đạt 0.841, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường trong thành phần này cũng khá cao, với giá trị thấp nhất là CLML_2.5 = 0.486 Do đó, tất cả các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.2: Cronbach Alpha của thang đo chất lượng mạng lưới

4.3.3 Thang đo chất lƣợng dịch vụ data

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo chất lƣợng dịch vụ data đƣợc trình bày ở bảng 4.3

Chất lượng dịch vụ dữ liệu được đo bằng hệ số Cronbach Alpha đạt 0.898, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến đo lường trong thành phần này đều cao, với giá trị thấp nhất là 0.623 cho biến Data_3.1 Do đó, tất cả các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.3: Cronbach Alpha của thang đo chất lƣợng dịch vụ data

4.3.4 Thang đo hệ thống tính cước

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo hệ thống tính cước được trình bày ở bảng 4.4

Hệ thống tính cước có chỉ số Cronbach Alpha đạt 0.857, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến đo lường trong thành phần này đều cao, với giá trị thấp nhất là Bill_4.1 = 0.63 Do đó, tất cả các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.4: Cronbach Alpha của thang đo hệ thống tính cước

4.3.5 Thang đo dịch vụ khách hàng

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo dịch vụ khách hàng đƣợc trình bày ở bảng 4.5

Thành phần dịch vụ khách hàng có hệ số Cronbach Alpha đạt 0.884, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến đo lường trong thành phần này cũng tương đối lớn, với giá trị thấp nhất là DVKH_5.6 = 0.617 Do đó, tất cả các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.5: Cronbach Alpha của thang đo dịch vụ khách hàng

4.3.6 Thang đo dịch vụ gia tăng

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo dịch vụ gia tăng đƣợc trình bày ở bảng 4.6

Thành phần dịch vụ gia tăng có chỉ số Cronbach Alpha đạt 0.86, cho thấy độ tin cậy cao Hệ số tương quan giữa các biến đo lường thành phần này cũng tương đối cao, với DVGT_6.5 là biến có giá trị nhỏ nhất.

= 0.554) Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo

Bảng 4.6: Cronbach Alpha của thang đo dịch vụ gia tăng

4.3.7 Thang đo sự thuận tiện

Kết quả Cronbach Alpha cho thang đo sự thuận tiện được thể hiện trong bảng 4.7, với giá trị Cronbach Alpha đạt 0.904 Các hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến đo lường thành phần này đều cao, trong đó biến Thuan tien_7.1 có hệ số thấp nhất là 0.579 Do đó, tất cả các biến đo lường này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.7: Cronbach Alpha của thang đo sự thuận tiện

4.3.8 Thang đo giá trị kinh tế

Kết quả Cronbach Alpha cho thang đo giá trị kinh tế được trình bày trong bảng 4.8, cho thấy thành phần giá trị kinh tế có hệ số Cronbach Alpha đạt 0.867 Các hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến đo lường trong thành phần này đều tương đối cao, với giá trị thấp nhất là KTCN_8.1.

Bảng 4.8: Cronbach Alpha của thang đo giá trị kinh tế

4.3.9 Thang đo giá trị cảm xúc

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo giá trị cảm xúc đƣợc trình bày ở bảng 4.9

Thành phần giá trị cảm xúc có hệ số Cronbach Alpha đạt 0.855, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến đo lường thành phần này cũng tương đối cao, với giá trị thấp nhất là CXCN_9.1.

Bảng 4.9: Cronbach Alpha của thang đo giá trị cảm xúc

4.3.10 Thang đo sự hài lòng

Kết quả Cronbach Alpha cho thang đo sự hài lòng được thể hiện trong bảng 4.10, trong đó thành phần kinh tế cảm xúc đạt giá trị Cronbach Alpha là 0.888 Các hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến đo lường của thành phần này đều cao, với giá trị thấp nhất là SHL_10.2.

Bảng 4.10: Cronbach Alpha của thang đo sự hài lòng

4.3.11 Thang đo lòng trung thành

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo lòng trung thành đƣợc trình bày ở bảng 4.11

Thành phần kinh tế cảm xúc có hệ số Cronbach Alpha đạt 0.897, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến đo lường trong thành phần này cũng khá cao, với giá trị nhỏ nhất là Tr/thanh_11.2 = 0.737 Do đó, tất cả các biến đo lường này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.11: Cronbach Alpha của thang đo lòng trung thành

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy Cronbach Alpha, tất cả 53 biến quan sát của mô hình nghiên cứu đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong phân tích EFA Những biến có trọng số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ Phương pháp trích hệ số áp dụng là Principle components với phép xoay Varimax cho thang đo đơn hướng, và Principle axis factoring với phép xoay Promax cho thang đo đa hướng, dừng lại khi trích các yếu tố có eigenvalue bằng 1 Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích đạt 50% trở lên (Gerbing & Anderson, 1988).

Phân tích nhân tố chỉ được thực hiện khi hệ số KMO đạt giá trị từ 0.5 trở lên (Othman & Owen, 2002) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.05 Ngoài ra, một tiêu chuẩn quan trọng khác là chênh lệch giữa trọng số tải lớn nhất và trọng số tải bất kỳ của mỗi Item phải từ 0.3 trở lên (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).

4.4.1 Kết quả phân tích EFA cho từng thang đo

Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp thành phần chính (Principal Components) kết hợp với phép xoay Varimax, áp dụng cho thang đo đơn hướng Điểm dừng trong quá trình trích các yếu tố được xác định khi giá trị eigenvalue đạt 1.

4.4.1.1 Thang đo cấu trúc giá

Quá trình phân tích nhân tố cho thang đo cấu trúc giá (gồm 6 biến) đƣợc thực hiện qua 3 bước và thể hiện cụ thể trong phần phụ lục 3.1.1

Do phương sai trích sau bước 1 chỉ đạt 44.604%, thấp hơn mức yêu cầu 50%, nên trong 2 bước tiếp theo, chúng tôi đã loại bỏ lần lượt các biến CTG_1.5 và CTG_1.6, vì chúng có trọng số tải thấp nhất trong số 6 biến.

Sau khi loại bỏ hai biến CTG_1.5 và CTG_1.6, hệ số KMO đạt 0.718 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig = 0.000, cho thấy bốn biến đo lường còn lại đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá, đồng thời không xuất hiện hiện tượng tương quan giữa các biến trong tổng thể.

Kết quả phân tích cuối cùng sau bước thứ 3, thang đo này còn lại 4 biến như bảng 4.12 bên dưới

Bảng 4.12 : Kết quả phân tích EFA thang đo cấu trúc giá

4.4.1.2 Thang đo chất lượng mạng lưới

Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo chất lượng mạng lưới, bao gồm 5 biến, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3.1.2, cho thấy không có biến nào bị loại bỏ.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.83 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa với sig = 0.000 Tất cả trọng số tải của các biến đều lớn hơn 0.5, trong khi phương sai trích đạt 62.233%, đáp ứng yêu cầu phân tích.

Bảng 4.13 : Kết quả phân tích EFA thang đo chất lượng mạng lưới

4.4.1.3 Thang đo chất lƣợng dịch vụ data

Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo chất lượng dịch vụ data, bao gồm 5 biến, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3.1.3, và tất cả các biến đều được giữ lại mà không có biến nào bị loại.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.866 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig = 0.000 Trọng số tải của các biến đều vượt quá 0.5, trong khi phương sai trích đạt 71.204%, cho thấy tính hợp lệ của mô hình.

Bảng 4.14 : Kết quả phân tích EFA thang đo chất lƣợng dịch vụ data

4.4.1.4 Thang đo hệ thống tính cước

Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo hệ thống tính cước, bao gồm ba biến, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3.1.4, và tất cả các biến đều được giữ lại mà không có biến nào bị loại.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.693 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig = 0.000 Tất cả trọng số tải của các biến đều lớn hơn 0.5, trong khi phương sai trích đạt 77.947%, đáp ứng yêu cầu của nghiên cứu.

Bảng 4.15 : Kết quả phân tích EFA thang đo hệ thống tính cước

4.4.1.5 Thang đo dịch vụ khách hàng

Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo dịch vụ khách hàng, bao gồm 6 biến, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3.1.5, và không có biến nào bị loại bỏ.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.852, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa (sig = 0.000), các trọng số tải của các biến đều lớn hơn 0.5, và phương sai trích đạt 63.676%, đáp ứng các yêu cầu cần thiết.

Bảng 4.16 : Kết quả phân tích EFA thang đo dịch vụ khách hàng

4.4.1.6 Thang đo dịch vụ gia tăng

Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo dịch vụ gia tăng, bao gồm 5 biến, được trình bày chi tiết trong phụ lục 3.1.6, và không có biến nào bị loại bỏ.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.838, kiểm định Bartlett có ý nghĩa với sig = 0.000, tất cả trọng số tải của các biến đều lớn hơn 0.5, và phương sai trích đạt 64.460%, đáp ứng yêu cầu phân tích.

Bảng 4.17 : Kết quả phân tích EFA thang đo dịch vụ gia tăng

4.4.1.7 Thang đo sự thuận tiện

Quá trình phân tích nhân tố cho thang đo sự thuận tiện (gồm 10 biến) đƣợc thực hiện qua 2 bước và thể hiện cụ thể trong phần phụ lục 3.1.7

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (CFA)

Phương pháp CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo, giúp xác định mối quan hệ giữa khái niệm nghiên cứu và các khái niệm khác mà không bị ảnh hưởng bởi sai số đo lường Ngoài ra, phương pháp này còn hỗ trợ kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo một cách đơn giản, trực quan và nhanh chóng, không cần nhiều thủ tục phức tạp như các phương pháp truyền thống khác (Steenkarmp & Trijp).

Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu khảo sát, các nhà nghiên cứu thường sử dụng một số chỉ số như Chi-square, bậc tự do (df), tỷ lệ Chi-square trên df, và chỉ số GFI.

CFI, TLI, RMSEA Nếu một mô hình nhận đƣợc các giá trị Chi-square/df < 2 là rất tốt,

Mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi chỉ số Chi-square/df nằm trong khoảng từ 2 đến 5, GFI, CFI, TLI đạt từ 0.9 đến 1, và RMSEA nhỏ hơn hoặc bằng 0.08 (Hair et al).

4.5.1 Kiểm định thang đo bằng CFA

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là bước tiếp theo của phân tích nhân tố khám phá (EFA), nhằm xác định và kiểm nghiệm các mô hình đo lường Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh các thang đo để đảm bảo tính phù hợp Đôi khi, cần thực hiện kiểm định CFA riêng cho từng thang đo hoặc kết hợp các thang đo để điều chỉnh các biến quan sát trong từng mô hình trước khi tiến hành kiểm định CFA cho mô hình tổng thể.

Trong trường hợp các thang đo 3 biến, tổng hiệp phương sai và phương sai sẽ bằng số giá trị cần đo lường trong mô hình, dẫn đến kết quả CFA có bậc tự do df bằng 0 và chỉ số Chi-square cũng bằng 0 Điều này làm cho giá trị Chi-square/df không xác định và thiếu một số chỉ số đánh giá độ phù hợp cần thiết (Hair et al, 2010) Tương tự, khi kiểm định CFA cho thang đo 4 biến mà có 1 biến bị loại, cũng sẽ dẫn đến bậc tự do bằng 0.

Sau khi phân tích EFA, kết quả trong bảng 4.24 cho thấy mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 5 thang đo với 3 biến quan sát và 4 thang đo với 4 biến quan sát Để đảm bảo mô hình kiểm định có bậc tự do lớn hơn 0 và có thể kiểm định chính xác độ phù hợp, theo Hair et al.

Năm 2006, tác giả đã đề xuất việc kết hợp các khái niệm lại với nhau, do đó không thực hiện phân tích CFA cho từng thang đo riêng lẻ mà phân tích từng cặp thang đo Phần này chỉ trình bày kiểm định CFA cho các mô hình có loại bớt biến, và thang đo sau khi loại biến sẽ được sử dụng để kiểm định CFA lần lượt với các thang đo còn lại Các trường hợp khác đều có chỉ số phù hợp với dữ liệu thị trường và hệ số tải lớn hơn 0.5, được trình bày chi tiết trong phụ lục 5.

4.5.1.1 Kết hợp thang đo cấu trúc giá với thang đo dịch vụ khách hàng

Kết quả của mô hình kết hợp ban đầu từ hai thang đo cho thấy các chỉ số đo lường không phù hợp với dữ liệu thị trường, cần cải thiện, với Chi-square/df đạt 8.973 và TLI chưa đạt yêu cầu.

Sau khi phân tích các hiệp phương sai giữa các sai số chuẩn hóa e21 – e20, e23 – e21, e24 – e21 và chỉ số điều chỉnh tương ứng, biến DVKH_5.2 (e21) cho thấy chứa thông tin tương đồng với các biến DVKH_5.1 (e20) và DVKH_5.4 (e23), với chỉ số RMSEA là 0.12.

Biến DVKH_5.5 (e24) có mối tương quan mạnh với sai số của chúng, dẫn đến việc loại bỏ biến DVKH_5.2 nhằm cải thiện mô hình Sự loại bỏ này không làm ảnh hưởng đến thang đo dịch vụ khách hàng, vì bốn biến còn lại vẫn đủ để mô tả đầy đủ ý nghĩa của thang đo.

Kết quả CFA sau khi loại biến DVKH_5.2 được trình bày ở hình 4.1 Các chỉ số đo lường cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, với các giá trị thống kê như sau: Chi-square/df là 3.584, GFI đạt 0.976, TLI là 0.96, CFI là 0.975 và RMSEA là 0.068, cho thấy mô hình có độ phù hợp cao với dữ liệu thực tế.

Hình 4.1: Kết quả CFA kết hợp thang đo cấu trúc giá với thang đo dịch vụ khách hàng

Tất cả các hệ số tải đều trên 0.5, trong khi hệ số tương quan giữa thang đo cấu trúc giá và thang đo dịch vụ khách hàng là 0.389, nhỏ hơn 1 Điều này chứng tỏ mô hình đã đạt được giá trị hội tụ và phân biệt giữa hai khái niệm.

4.5.1.2 Kết hợp thang đo chất lượng mạng lưới với thang đo hệ thống tính cước

Kết quả mô hình kết hợp ban đầu cho thấy các chỉ số đo lường không phù hợp với dữ liệu thị trường, cụ thể là Chi-square/df = 6.674 và RMSEA = 0.101 Sau khi xem xét các hiệp phương sai giữa các sai số chuẩn hóa e7, e8, e9 và e10, biến CLML_2.1 (e7) chứa thông tin tương tự như các biến Bill_4.2 (e18), CLML_2.2 (e8), CLML_2.3 (e9) và CLML_2.4 (e10), với sai số tương quan mạnh Do đó, biến CLML_2.1 sẽ được loại bỏ để cải thiện mô hình mà không ảnh hưởng đến thang đo chất lượng mạng lưới, vì ba biến còn lại vẫn đầy đủ ý nghĩa.

Kết quả phân tích CFA sau khi loại biến CLML_2.1 cho thấy các chỉ số đo lường đều phù hợp với dữ liệu thị trường, bao gồm Chi-square/df = 4.946, GFI = 0.978, TLI = 0.965, CFI = 0.981 và RMSEA = 0.084.

Hình 4.2: Kết quả CFA kết hợp thang đo chất lượng mạng lưới với thang đo

Tất cả các hệ số tải đều lớn hơn 0.5, cho thấy mô hình có độ tin cậy cao Hệ số tương quan giữa thang đo cấu trúc giá và thang đo dịch vụ khách hàng là 0.407, nhỏ hơn 1, điều này chứng tỏ mô hình đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt giữa hai khái niệm.

4.5.1.3 Kết hợp thang đo chất lƣợng dịch vụ data với thang đo dịch vụ khách hàng

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH Mễ HèNH CẤU TRệC (SEM)

Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA, mô hình nghiên cứu bao gồm 11 thang đo với 36 biến quan sát Tất cả các biến này được sử dụng trong phân tích cấu trúc để kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm, nhằm đánh giá tác động trực tiếp và gián tiếp giữa chúng trong mô hình nghiên cứu lý thuyết Phân tích cấu trúc SEM của mô hình nghiên cứu được trình bày trong hình 4.7.

Hình 4.7: Mô hình phân tích SEM

Trong chương 2, tác giả trình bày lý thuyết cho rằng chất lượng dịch vụ ảnh hưởng trực tiếp đến sự trung thành của khách hàng (Serkan Aydin, 2005) và có tác động gián tiếp thông qua sự hài lòng hoặc giá trị cảm nhận (Heejin Lim, 2006) Sau khi xem xét các cơ sở lý thuyết và kết quả kiểm định thang đo trong phân tích CFA, mô hình phân tích SEM được xác định hoàn toàn tương đồng với mô hình nghiên cứu đề xuất Các mối quan hệ giữa các thành phần thang đo chất lượng dịch vụ có ý nghĩa trong phân tích khẳng định CFA cũng được đưa vào đánh giá trong mô hình này.

4.6.1 Kết quả kiểm định mô hình SEM

Kết quả kiểm định mô hình SEM cho thấy các chỉ số đánh giá độ phù hợp rất tốt, với chi-square/df = 1.926, GFI = 0.902, TLI = 0.957, CGI = 0.962 và RMSEA = 0.041 Điều này chứng tỏ mô hình này phù hợp với dữ liệu khảo sát thị trường Các hệ số hồi quy giữa các khái niệm tương ứng với các giả thuyết đã được đưa ra như hình 4.9.

Hình 4.8: Kết quả SEM (giá trị chuẩn hóa)

Tất cả các giả thuyết liên quan đến mối quan hệ tương quan giữa các thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ, cũng như các giả thuyết về mối quan hệ nhân quả giữa chất lượng dịch vụ, giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc, sự hài lòng và lòng trung thành đều có ý nghĩa thống kê với p < 0.05 Kết quả chi tiết được trình bày trong phụ lục 8.2 và hai bảng 4.32, 4.33 dưới đây.

Bảng 4.32: Kết quả kiểm định giả thuyết tương quan giữa các thành phần chất lƣợng dịch vụ mô hình SEM sau điều chỉnh

The analysis reveals significant relationships among various variables, with CTG showing a strong correlation to CLML (0.431), Data (0.425), and Bill (0.431) Notably, DVKH and DVGT also exhibit significant connections with CTG, with values of 0.384 and 0.490, respectively Th.tien demonstrates a meaningful link to CTG (0.416) and CLML (0.465) The relationship between Data and CLML is robust at 0.515, while CLML is significantly associated with Bill (0.385) and DVKH (0.451) Furthermore, Data correlates well with Bill (0.505) and DVKH (0.505), and shows a strong connection to DVGT (0.486) and Th.tien (0.503) The DVKH-Bill relationship is particularly strong at 0.612, with Bill also significantly linked to DVGT (0.570) and Th.tien (0.585) Finally, the strongest correlations are observed between Th.tien and DVKH (0.729) and DVGT (0.752), indicating a highly significant interplay among these variables.

Bảng 4.33: Kết quả kiểm định giả thuyết nhân quả của mô hình SEM sau điều chỉnh Label Các giả thuyết Estimate S.E C.R P Kiểm định

H2d CXCN < - Bill -0.096 0.036 -2.648 0.008 Có ý nghĩa H2e CXCN < - DVKH 0.123 0.054 2.273 0.023 Có ý nghĩa H1g CXCN < - Th.tien 0.138 0.056 2.473 0.013 Có ý nghĩa H1j CXCN < - KTCN 0.586 0.048 12.301 *** Có ý nghĩa

H2g Tr.thanh < - Th.tien 0.151 0.044 3.409 *** Có ý nghĩa H1m Tr.thanh < - SHL 0.761 0.049 15.537 *** Có ý nghĩa

Sau khi phân tích mô hình SEM, mô hình cuối cùng không loại bỏ bất kỳ biến nào Tất cả 11 thang đo tương ứng với 36 biến đều giống như kết quả phân tích CFA và có ý nghĩa trong nghiên cứu Những thang đo này là cơ sở để tác giả đề xuất giải pháp cho các nhà quản trị nhằm nâng cao lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động.

4.6.2 Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp bootstrap

Trong nghiên cứu định lượng, việc chia mẫu thành hai mẫu con để ước lượng tham số và đánh giá lại thường không thực tế do yêu cầu số lượng mẫu lớn trong phân tích cấu trúc tuyến tính, dẫn đến tốn thời gian và chi phí (Anderson & Gerbing, 1988) Phương pháp bootstrap, được đề xuất bởi Schumacker & Lomax (1996), là giải pháp thay thế hiệu quả, cho phép lấy mẫu lại có thay thế, với mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông.

Nghiên cứu này đã thực hiện phân tích cấu trúc tuyến tính dựa trên 559 mẫu, áp dụng phương pháp bootstrap với số lượng mẫu lặp lại để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

N = 1000 đƣợc đề xuất thực hiện Kết quả ƣớc lƣợng từ 1000 mẫu đƣợc tính trung bình kèm theo độ lệch đƣợc trình bày trong phụ lục 9 và bảng 4.34

Bảng 4.34: Kết quả ƣớc lƣợng Bootstrap với N = 1000 mẫu (giá trị chuẩn hóa)

Mối quan hệ Ƣớc lƣợng

Mean SE SE-SE Bias SE-

Tr.thanh < - Th.tien 0.145 0.146 0.054 0.001 0.001 0.002 Ước lượng ML: giá trị ước lượng phương pháp Maximum Likehood

Mean: giá trị trung bình ƣớc lƣợng bootstrap

Bias là sự chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng phương pháp Bootstrap và ước lượng mô hình từ mẫu ban đầu Độ lệch nhỏ cho thấy mẫu lặp lại ổn định và các ước lượng mô hình đáng tin cậy Mặc dù có sự xuất hiện của độ lệch, nhưng mức độ rất nhỏ cho phép chúng ta kết luận rằng các ước lượng trong mô hình có thể được tin cậy và tiếp tục sử dụng để kiểm định các giả thuyết đã đề ra.

4.6.3 Kiểm định các giả thuyết nhân quả của mô hình sau điều chỉnh

Phần này trình bày kết quả các mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm trong mô hình hình 4.9, bao gồm 18 giả thuyết có ý nghĩa được trình bày lần lượt.

Giả thuyết H2d, liên quan đến mối quan hệ dương giữa hệ thống tính cước và giá trị cảm xúc, có giá trị ước lượng là -0.118 (p = 0.008), cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê Mặc dù giả thuyết dự đoán rằng hệ thống tính cước chính xác sẽ dẫn đến cảm xúc tích cực ở khách hàng, kết quả nghịch biến cho thấy rằng sự chính xác của hệ thống tính cước lại khiến cảm xúc của khách hàng trở nên không tốt Do đó, giả thuyết này bị bác bỏ.

Giả thuyết H2e cho thấy có mối quan hệ dương giữa dịch vụ khách hàng và giá trị cảm xúc với giá trị ước lượng là 0.13 (p = 0.023) Tương tự, giả thuyết H3e khẳng định mối quan hệ tích cực giữa dịch vụ khách hàng và sự hài lòng, với giá trị ước lượng 0.134 (p = 0.02) Các giả thuyết này đều có ý nghĩa thống kê và được chấp nhận Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng dịch vụ khách hàng tốt, bao gồm hỗ trợ tổng đài và thái độ của nhân viên, sẽ nâng cao cảm xúc và sự hài lòng của khách hàng Do đó, việc cải thiện dịch vụ khách hàng là rất cần thiết cho các nhà cung cấp.

Giả thuyết H1g cho rằng có mối quan hệ dương giữa sự thuận tiện và giá trị cảm xúc, với giá trị ước lượng là 0.132 (p = 0.013), cho thấy giả thuyết này có ý nghĩa thống kê và được chấp nhận Khi khách hàng trải nghiệm sự thuận tiện trong thanh toán và thực hiện các thủ tục đăng ký một cách nhanh chóng, dễ dàng, họ sẽ có cảm xúc tích cực hơn đối với dịch vụ di động mà mình đang sử dụng.

Giả thuyết H1j đề cập đến mối quan hệ tích cực giữa giá trị kinh tế và giá trị cảm xúc, với giá trị ước lượng là 0.643 (p = 0.000), cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê và được chấp nhận Theo Heejin Lim (2006), giá trị kinh tế ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị cảm xúc; khi khách hàng nhận thấy cước phí của nhiều gói dịch vụ có lợi, họ sẽ cảm thấy hài lòng và vui thích hơn khi sử dụng dịch vụ.

Giả thuyết H2c đề cập đến mối quan hệ tích cực giữa chất lượng dịch vụ dữ liệu và giá trị cảm xúc Kết quả ước lượng cho mối quan hệ này là 0.187 với p = 0.000, cho thấy sự liên kết đáng kể giữa hai yếu tố này.

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CẤU TRệC ĐA NHểM

Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm giúp so sánh các mô hình nghiên cứu dựa trên các yếu tố như dịch vụ, giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn Phương pháp này được thực hiện thông qua hai loại mô hình: mô hình khả biến và mô hình bất biến từng phần.

Trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng của từng nhóm không bị ràng buộc, cho phép linh hoạt trong việc điều chỉnh Ngược lại, trong mô hình bất biến, mặc dù thành phần đo lường không bị ràng buộc, các mối quan hệ giữa các khái niệm trong nghiên cứu lại được thiết lập với giá trị giống nhau cho tất cả các nhóm.

Kết quả kiểm định Chi-square được sử dụng để so sánh hai mô hình Nếu kiểm định Chi-square cho thấy không có sự khác biệt giữa mô hình bất biến và mô hình khả biến (P-value > 0.05), mô hình bất biến sẽ được chọn do có bậc tự do cao hơn Ngược lại, nếu sự khác biệt Chi-square là có ý nghĩa (P-value < 0.05), mô hình khả biến với độ tương thích cao hơn sẽ được ưu tiên lựa chọn (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).

4.7.1 Nhóm không có sự khác biệt

4.7.1.1 Kết quả phân tích các nhóm có độ tuổi khác nhau Đối với độ tuổi sử dụng dịch vụ di động, nghiên cứu chia làm 5 nhóm khác nhau Tuy nhiên, do có 3 nhóm có số mẫu rất ít (xem phụ lục 1) nên phần này chỉ phân tích cho 2 nhóm sau:

Kết quả trình bày trong bảng 4.36 cho thấy mức khác biệt giữa hai mô hình này là không có ý nghĩa thống kê (P-value = 0.58) -> mô hình bất biến đƣợc chọn

Bảng 4.36: Kiểm định đa nhóm theo độ tuổi

Chi- square Df P GFI TLI CFI RMSEA

Mô hình bất biến thể hiện mối quan hệ nhân quả trong nghiên cứu là đồng nhất cho các nhóm có chi phí cước hàng tháng khác nhau.

4.7.1.2 Kết quả phân tích các nhóm có giới tính khác nhau Đối với giới tính, nghiên cứu chia làm 2 nhóm khác nhau Do hai nhóm đều có số mẫu lớn (xem phụ lục 1) nên phần này phân tích cho 2 nhóm sau:

Bảng 4.37: Kiểm định đa nhóm theo giới tính

Mô hình bất biến thể hiện mối quan hệ nhân quả trong nghiên cứu, cho thấy sự tương đồng giữa các nhóm có giới tính khác nhau.

4.7.1.3 Kết quả phân tích các nhóm có nhà mạng sử dụng khác nhau Đối với nhà cung cấp di động, nghiên cứu chia làm 5 nhóm khác nhau Tuy nhiên, do có 2 nhóm có số mẫu rất ít (xem phụ lục 1) nên phần này chỉ phân tích cho 3 nhóm sau:

Bảng 4.40: Kiểm định đa nhóm theo nhà mạng sử dụng

Mô hình bất biến thể hiện các mối quan hệ nhân quả trong nghiên cứu, cho thấy tính nhất quán giữa các nhóm với các nhà cung cấp dịch vụ khác nhau.

4.7.2 Nhóm có sự khác biệt

4.7.2.1 Kết quả phân tích các nhóm có chi phí cước sử dụng hàng tháng khác nhau Đối với chi phí cước sử dụng hàng tháng, nghiên cứu chia làm 6 nhóm khác nhau Tuy nhiên, do có 2 nhóm có số mẫu rất ít (xem phụ lục 1) nên phần này chỉ phân tích cho 4 nhóm sau:

Kết quả trình bày trong bảng 4.35 cho thấy mức khác biệt giữa hai mô hình này là có ý nghĩa thống kê (P-value = 0.00) -> mô hình khả biến đƣợc chọn

Bảng 4.35: Kiểm định đa nhóm theo chi phí sử dụng

Chi- square Df P GFI TLI CFI RMSE

Kết quả kiểm định sự khác biệt các mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình khả biến thể hiện trong phụ lục 10.1

Sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng chủ yếu nằm ở mối quan hệ giữa cấu trúc giá và giá trị kinh tế, cũng như sự thuận tiện và lòng trung thành Hai nhóm chi phí từ 100.000 - 200.000 và 200.000 - 300.000 có ý nghĩa thống kê, trong khi hai nhóm còn lại không Nhóm chi phí dưới 100.000 thường sử dụng sim khuyến mãi, trong khi nhóm 300.000 - 500.000 có thu nhập cao, ít bị ảnh hưởng bởi cấu trúc giá Hai nhóm 100.000 - 200.000 và 200.000 - 300.000 lại chú trọng đến việc đăng ký gói cước tiết kiệm và yêu cầu sự thuận tiện trong thủ tục Nhóm chi trả 300.000 - 500.000 chỉ quan tâm đến chất lượng dịch vụ data, cho thấy mối quan hệ giữa dịch vụ data và giá trị kinh tế không đáng kể, nhưng lại có ý nghĩa về mặt cảm xúc Tóm lại, khách hàng chi tiêu nhiều hơn thường quan tâm đến chất lượng dịch vụ data hơn so với nhóm chi tiêu thấp.

4.7.2.2 Kết quả phân tích các nhóm có hình thức thuê bao khác nhau Đối với hình thức thuê bao sử dụng, nghiên cứu chia làm 2 nhóm khác nhau Do hai nhóm đều có số mẫu đủ lớn (xem phụ lục 1) nên phần này phân tích cho 2 nhóm sau:

Bảng 4.38: Kiểm định đa nhóm theo hình thức thuê bao

Sự khác biệt giữa thuê bao trả trước và trả sau nằm ở mối quan hệ giữa cấu trúc giá và giá trị kinh tế, ảnh hưởng đến sự hài lòng và giá trị cảm xúc Thuê bao trả trước thường chọn gói cước tiết kiệm, quan tâm đến khuyến mãi và kiểm tra chi phí thường xuyên, trong khi thuê bao trả sau thường đăng ký gói cố định hàng tháng và ít chú ý đến chi phí sử dụng Nhóm thuê bao trả sau thường quan tâm nhiều hơn đến chất lượng dịch vụ data so với nhóm thuê bao trả trước.

4.7.2.3 Kết quả phân tích các nhóm có nghề nghiệp khác nhau Đối với nghề nghiệp, nghiên cứu chia làm 11 nhóm khác nhau Do 8 nhóm đều có số mẫu rất ít (xem phụ lục 1) nên phần này phân tích cho 3 nhóm sau:

Bảng 4.39: Kiểm định đa nhóm theo nghề nghiệp

Sự khác biệt giữa ba nhóm nghề nghiệp của khách hàng thể hiện qua mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ data và giá trị kinh tế Nhân viên văn phòng không có ý nghĩa thống kê, trong khi hai nhóm còn lại là nhân viên kỹ thuật và sinh viên, học sinh lại có sự quan tâm rõ rệt Nhân viên kỹ thuật đánh giá chất lượng dịch vụ dựa trên tốc độ và khả năng truy cập, để xem liệu chi phí họ bỏ ra có xứng đáng với chất lượng nhận được hay không Ngược lại, sinh viên và học sinh chú trọng đến các gói cước gọi, gói cước data và chương trình khuyến mãi nhằm tiết kiệm chi phí Mối quan hệ giữa cấu trúc giá và giá trị kinh tế cũng cho thấy nhóm sinh viên, học sinh có ý nghĩa, trong khi hai nhóm nhân viên kỹ thuật và văn phòng thì không Hai nhóm này thường có thu nhập ổn định, sử dụng thuê bao trả sau và ít quan tâm đến giá cả dịch vụ.

TÓM TẮT

Chương này trình bày kết quả kiểm định các thang đo của mô hình nghiên cứu, cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy Cronbach Alpha Phân tích EFA loại bỏ 12 biến, còn lại 41 biến với trọng số tải > 0.5, phương sai trích > 50%, hệ số KMO > 0.5 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa (Sig < 0.05) Kết quả CFA cho thấy giá trị đơn hướng, độ tin cậy tổng hợp, đạt giá trị hội tụ và phân biệt Phân tích SEM xác nhận mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường, với 14 quan hệ nhân quả ý nghĩa giữa các thành phần chất lượng dịch vụ và các yếu tố như giá trị kinh tế, giá trị cảm xúc, sự hài lòng và lòng trung thành Mô hình cuối cùng bao gồm 11 khái niệm với 36 biến quan sát, tạo cơ sở cho các giải pháp nâng cao lòng trung thành khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động.

Phân tích Bootstrap cho thấy kết quả trạng thái mẫu lặp lại ổn định và cung cấp các ước lượng mô hình đáng tin cậy Phương pháp cấu trúc đa nhóm chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa các nhóm về độ tuổi, giới tính và nhà mạng Tuy nhiên, các trường hợp khách hàng khác nhau về chi phí sử dụng, thu nhập, nghề nghiệp, hình thức thuê bao và trình độ học vấn lại thể hiện sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng.

Tiêu đề	Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Lòng Trung Thành Khách Hàng Trong Lĩnh Vực Thông Tin Di Động Tại Tp.Hồ Chí Minh
Tác giả	Đỗ Trọng Quang Phỳ
Người hướng dẫn	TS. Trương Quang Được
Trường học	Đại học quốc gia tp. hồ chí minh
Chuyên ngành	Quản trị kinh doanh
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2013
Thành phố	Tp.Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	210
Dung lượng	4,65 MB