TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trào lưu mua theo nhóm (groupon) tại Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ từ giữa năm 2011, được xem là một điểm mạnh của thương mại điện tử Internet đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối nhiều người mua, tạo ra sức mạnh khi cùng mua một sản phẩm hoặc dịch vụ từ nhà cung cấp Cả người bán, người mua và các nhà cung cấp dịch vụ trung gian đều được hưởng lợi từ việc tập hợp nhiều người mua lại với nhau.
Theo Thế giới vi tính online (2012), dịch vụ thanh toán trung gian đã xem mô hình mua theo nhóm là "người hùng" của năm 2011, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của thanh toán trực tuyến Mô hình này được đánh giá là công cụ hiệu quả cho các doanh nghiệp trong giai đoạn khó khăn, giúp tiết kiệm chi phí thuê cửa hàng và kho bãi khi bán hàng cho nhóm khách hàng qua internet Các website mua hàng theo nhóm đã trở nên phổ biến, đặc biệt trong giới trẻ, sinh viên và nhân viên văn phòng tại các thành phố lớn.
Theo Báo cáo thương mại điện tử Việt Nam 2011, tổng doanh thu của 15 website mua hàng theo nhóm phổ biến nhất tại Việt Nam trong năm 2011 đạt hơn 673 tỉ đồng.
Theo báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam 2012 của Hiệp hội thương mại điện tử, hơn 40% doanh nghiệp có website, trong khi 12% doanh nghiệp tham gia vào các sàn thương mại điện tử.
Hoạt động kinh doanh trực tuyến tại Việt Nam đang gia tăng chất lượng, với 36% website cho phép đặt hàng trực tuyến và 20% doanh nghiệp tham gia các sàn thương mại điện tử, mang lại hiệu quả cao Trong hai năm qua, tổng nguồn vốn đầu tư vào thương mại điện tử và internet tại Việt Nam ước tính đã đạt gần 100 triệu USD.
Năm 2012, nhiều vụ vi phạm liên quan đến thương mại điện tử, như muaban24 và việc tạm dừng hoạt động của công ty TNHH Nhóm Mua, đã khiến người tiêu dùng lo lắng và mất niềm tin, dẫn đến sụt giảm doanh thu của các công ty trong cùng lĩnh vực Tuy nhiên, với tiềm năng lớn và những tiện ích mà thương mại điện tử mang lại, hình thức kinh doanh này vẫn có nhiều cơ hội phát triển tại Việt Nam, đồng thời tạo ra xu hướng thay đổi hành vi tiêu dùng của khách hàng.
Nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ mua chung qua mạng internet tại Việt Nam hiện nay cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Qua đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược phù hợp để phát triển và thúc đẩy ngành thương mại điện tử còn non trẻ tại Việt Nam.
1.2 ĐỐI TƯỢNG VÀ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu của đề tài là Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ mua chung qua mạng Internet
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xác định các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ mua chung trực tuyến Các mục tiêu cơ bản bao gồm phân tích các yếu tố ảnh hưởng và đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng trong quá trình giao dịch qua Internet.
Xác định các nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong dịch vụ mua chung là rất quan trọng Việc đo lường tác động của những yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ.
Hàm ý một số chính sách giúp doanh nghiệp nâng cao sự hài lòng của khách hàng
1.3 PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Đối tượng khảo sát là các khách hàng đang sử dụng dịch vụ mua chung qua mạng Internet tại Việt Nam
Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn chính: (1) giai đoạn nghiên cứu định tính để phát triển và hoàn thiện bảng phỏng vấn; (2) giai đoạn nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như ước lượng và kiểm định các mô hình.
Nghiên cứu này thu thập thông tin từ nghiên cứu định tính để khám phá và điều chỉnh thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi, thu thập trực tiếp từ người tiêu dùng Đề tài áp dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu, bao gồm thống kê mô tả, phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) và phân tích hồi quy bội, sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để xử lý và phân tích dữ liệu.
1.4 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA NGHIÊN CỨU
Thương mại điện tử (TMĐT) đã có sự phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu, với nhiều doanh nghiệp như Amazon và Best Buy mở rộng hoạt động ra thị trường quốc tế.
Thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển mạnh mẽ, với giao dịch TMĐT hiện chiếm 2,5% GDP, tương đương gần 2 tỷ USD, và dự kiến sẽ đạt 6 tỷ USD vào năm 2015 Thông tin từ Bộ Công Thương nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân đối cung cầu hàng hóa giữa các kênh phân phối Nghiên cứu này nhằm cung cấp cho các doanh nghiệp TMĐT những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó giúp họ xây dựng chiến lược phù hợp để đáp ứng nhu cầu khách hàng, nâng cao sự thỏa mãn và thúc đẩy sự phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam.
1.5 CẤU TRÚC CỦA BÁO CÁO NGHIÊN CỨU
Kết cấu của luận văn được chia thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Chương 2: Trình bày cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu
Chương 4: Kết quả khảo sát
Chương 5: Kết luận và kiến nghị h
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Định nghĩa sự hài lòng khách hàng
Sự hài lòng của khách hàng là mức độ cảm giác xuất phát từ việc so sánh kết quả tiêu dùng sản phẩm hoặc dịch vụ với kỳ vọng của họ Mức độ hài lòng này phụ thuộc vào sự khác biệt giữa kết quả nhận được và kỳ vọng: nếu kết quả thấp hơn kỳ vọng, khách hàng sẽ không hài lòng; nếu kết quả tương xứng, họ sẽ hài lòng; và nếu kết quả cao hơn kỳ vọng, khách hàng sẽ rất hài lòng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Theo nghiên cứu của Fornell và các tác giả (1996), sự hài lòng của khách hàng phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ và giá trị Đối với dịch vụ thương mại điện tử mua chung, chất lượng dịch vụ có thể được đo lường bằng thang E-S-QUAL Nghiên cứu của Yang và các tác giả (2010) cũng chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ thương mại điện tử và giá trị cảm nhận có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng.
Một trong những mục tiêu của nghiên cứu này là xác định ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ điện tử đến sự hài lòng của khách hàng Các nghiên cứu trước đây, như của Chiou và các tác giả (2009), đã chỉ ra rằng tính hiệu quả, sự bảo mật và khả năng đáp ứng có tác động đáng kể đến sự hài lòng, trong khi tính khả dụng của hệ thống không ảnh hưởng do được coi là yêu cầu cơ bản Ngoài ra, nghiên cứu của Yang & Tsai (2007) cũng khẳng định rằng các thành phần của E-S-QUAL có ảnh hưởng mạnh mẽ và đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng.
Nghiên cứu định tính qua phỏng vấn sâu với 8 khách hàng sử dụng dịch vụ mua chung trực tuyến cho thấy, 6/8 người cho rằng tính khả dụng của hệ thống không ảnh hưởng đến sự hài lòng của họ, trong khi 2 người còn lại không có ý kiến Thực tế, tình trạng trang web mua hàng bị treo khi đặt hàng rất hiếm xảy ra, và khách hàng xem đây là một chức năng tối thiểu mà trang web cần phải đảm bảo.
Có mối liên hệ rõ ràng giữa các thành phần của thang đo chất lượng dịch vụ trực tuyến E-S-QUAL và sự hài lòng của khách hàng Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của người tiêu dùng, góp phần nâng cao mức độ thỏa mãn và lòng trung thành của họ đối với dịch vụ.
Tính hiệu quả của trang web thương mại điện tử được thể hiện qua sự dễ sử dụng, dễ truy cập và tốc độ nhanh chóng, giúp khách hàng cảm thấy thuận tiện và tiết kiệm thời gian Điều này ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, khiến họ có xu hướng truy cập vào các trang web có tính hiệu quả cao hơn Dựa trên những lập luận này, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
H1: Tính hiệu quả của trang web càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng
Sự đáp ứng đầy đủ của một trang web được thể hiện qua việc cung cấp đúng các mặt hàng đã công bố, thông tin trung thực về sản phẩm và dịch vụ, cũng như thực hiện giao hàng đúng hạn Khách hàng sẽ đánh giá cao trang web khi nhận được thông tin chính xác và giao hàng kịp thời, từ đó tăng cường niềm tin và sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu tiếp theo.
H2: Sự đáp ứng đầy đủ khi sử dụng dịch vụ càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng
Sự bảo mật thông tin cá nhân là yếu tố quan trọng trong dịch vụ thương mại điện tử, vì khách hàng cần cung cấp dữ liệu cá nhân cho trang web Nếu thông tin này bị lộ, khách hàng có thể phải đối mặt với rắc rối như tin nhắn rác và thư điện tử quảng cáo, hoặc nghiêm trọng hơn, mất tiền do thông tin tài khoản bị lạm dụng Do đó, một trang web có mức độ bảo mật cao sẽ giúp khách hàng yên tâm hơn khi sử dụng dịch vụ, ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của họ Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu liên quan đến mối quan hệ giữa bảo mật và sự hài lòng của khách hàng.
H3: Sự bảo mật càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng
Giá trị cảm nhận của khách hàng được định nghĩa là sự so sánh giữa những gì họ nhận được và những gì họ đã bỏ ra Sự hài lòng của khách hàng liên quan chặt chẽ đến giá trị cảm nhận (Athanassopoulos, 2000) Khi giá trị cảm nhận càng cao, tức là khách hàng cảm thấy giá trị nhận được lớn hơn so với chi phí bỏ ra, mức độ hài lòng cũng sẽ tăng theo Ví dụ, nếu khách hàng nhận thấy sản phẩm có giá trị tương xứng hoặc vượt trội so với chi phí, họ sẽ cảm thấy hài lòng hơn Nhiều nghiên cứu, như của McDougall và Levesque (2000), Faryabi và các tác giả (2012), cũng chỉ ra rằng giá trị cảm nhận có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
H4: Giá trị cảm nhận của khách hàng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng h
Quy trình giải quyết khiếu nại công bằng là yếu tố quan trọng trong kinh doanh, ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng Nghiên cứu của Miller, Craighead, và Karwan (2000) chỉ ra rằng việc xử lý khiếu nại một cách công bằng có thể giúp khách hàng cảm thấy hài lòng, ngay cả khi công ty đã không đáp ứng được mong đợi ban đầu Do đó, việc thiết lập một quy trình giải quyết khiếu nại hiệu quả là cần thiết để nâng cao trải nghiệm khách hàng.
H5: Quy trình công bằng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa vào các giả thuyết trên, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu như sau:
Biến phụ thuộc: Sự hài lòng của khách hàng
Các biến độc lập: Tính hiệu quả của trang web, Sự đáp ứng đầy đủ, Bảo mật, Giá trị cảm nhận và Quy trình công bằng
(Xem hình 2.4 - Mô hình nghiên cứu đề nghị) h
Sự hài lòng của khách hàng (SAT)
Giá trị cảm nhận (PEV)
Sự đáp ứng đầy đủ (FUL)
Quy trình công bằng (PFA)
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu đề nghị h
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn chính: giai đoạn đầu là nghiên cứu định tính nhằm xác định các yếu tố tác động trong thang đo và xây dựng bản phỏng vấn; giai đoạn tiếp theo là nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như ước lượng và kiểm định mô hình.
Quy trình thực hiện nghiên cứu được trình bày ở hình 3.1
Mục tiêu của nghiên cứu định tính là xác định và điều chỉnh các yếu tố trong thang đo để phù hợp với thị trường Việt Nam Nghiên cứu được thực hiện thông qua phỏng vấn sâu với 8 khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ mua chung qua Internet, trong đó có 6 chuyên gia từ phòng Nghiên cứu phát triển của tập đoàn Masan Các câu hỏi phỏng vấn được trình bày tại Phụ lục 1 Sau đó, tác giả tổ chức thảo luận nhóm với 8 khách hàng để làm rõ và hoàn thiện các thang đo Danh sách phỏng vấn cùng nội dung thảo luận nhóm có thể được tìm thấy tại Phụ lục 9.
Kết quả của nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh vào tháng 7/2013 là xây dựng một Bản phỏng vấn chính thức phục vụ cho nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định tính cũng xác nhận rằng các biến độc lập đã được xác định ở chương 2 là phù hợp.
3.2.2 Nghiên cứu định lượng Đối tượng nghiên cứu là những người đã từng hoặc đang sử dụng dịch vụ mua chung qua mạng Internet Dữ liệu trong nghiên cứu này được dùng để kiểm định lại các giả thuyết trong mô hình
Kích cỡ mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào bản chất của nghiên cứu và kỹ thuật thống kê được áp dụng Đặc biệt, trong phân tích nhân tố, kích cỡ mẫu cần thiết dựa vào số lượng biến quan sát; ví dụ, với 10 biến quan sát, cần tối thiểu 200 mẫu, và với 25 biến quan sát, cần 250 mẫu (Kamran, 2011).
Theo Hair và cộng sự (2009), để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập dữ liệu với tối thiểu 5 mẫu cho mỗi biến quan sát, và lý tưởng hơn là 10 mẫu Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy, Tabachnick và Fidell cũng đưa ra những yêu cầu về kích thước mẫu cần thiết.
(2007) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
Và để phân tích từng quan hệ riêng lẻ, kích thước mẫu cần phải đảm bảo:
- m: số biến độc lập của mô hình
Nếu nghiên cứu sử dụng nhiều công cụ thì tính N trong từng trường hợp và chọn N lớn nhất
Dựa trên các nghiên cứu đã thực hiện, tác giả đã thu thập dữ liệu với cỡ mẫu tối thiểu là 250 mẫu, bao gồm 25 biến quan sát Mẫu được lựa chọn bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện Nghiên cứu này diễn ra tại thành phố Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ tháng 8 đến tháng 9 năm 2013.
THANG ĐO
Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu tham khảo từ các nghiên cứu của các tác giả nước ngoài, cụ thể:
Bảng 3.1: Thang đo sử dụng trong nghiên cứu
Parasuraman (2005) Khả năng đáp ứng đầy đủ
Giá trị cảm nhận Eggert & Ulaga (2002)
Quy trình công bằng Collier & Bienstock (2006)
Sự hài lòng của khách hàng Casalo, Flavian & Guinaliu (2008) Chi tiết các thang đo sau khi hiệu chỉnh từ khảo sát định tính như sau:
3.3.1 Thang đo chất lượng dịch vụ điện tử
Nghiên cứu áp dụng thang đo chất lượng dịch vụ điện tử E-S-QUAL do Parasuraman đề xuất vào năm 2005, đã trải qua một số điều chỉnh dựa trên nghiên cứu định tính.
Bỏ bớt thành phần “Tính khả dụng của hệ thống” do không phù hợp với thị trường Việt Nam (căn cứ như đã trình bày ở mục 2.3)
Bỏ bớt biến quan sát: “Tôi dễ dàng truy cập đến bất cứ đâu trên trang web.”,
Trang web được tổ chức một cách hợp lý, cho phép người dùng truy cập nhanh chóng và dễ dàng.
Trang web này cung cấp các mặt hàng sẵn sàng giao hàng trong thời gian hợp lý và đảm bảo gửi đi các sản phẩm đã được khách hàng đặt.
“Trang web thực hiện chính xác lời hứa về việc giao hàng.” khỏi thang đo
“Đáp ứng đầy đủ” do trùng ý nghĩa
Chi tiết các thang đo được trình bày trong bảng dưới đây:
Bảng 3.2: Thang đo E-S-QUAL (Parasuraman, 2005) đã hiệu chỉnh qua nghiên cứu định tính
Tính hiệu quả Ký hiệu
Trang web này giúp tôi dễ dàng tìm được những gì tôi cần EFF1 Trang web cho phép tôi hoàn thành giao dịch một cách nhanh chóng EFF2
Tốc độ tải trang web nhanh EFF3
Trang web đơn giản, dễ sử dụng EFF4
Trang web này được tổ chức tốt EFF5
Khả năng đáp ứng đầy đủ
Trang web giao hàng đúng như đã hứa FUL1
Trang web FUL2 nhanh chóng giao hàng đúng với những gì tôi đã đặt Công ty này thực sự cung cấp các sản phẩm mà họ quảng cáo trên trang web FUL3 Hơn nữa, trang web FUL4 rất trung thực về các dịch vụ và sản phẩm mà nó cung cấp.
Trang web này cam kết bảo vệ thông tin về thói quen mua sắm trực tuyến của tôi, không chia sẻ thông tin cá nhân với bên thứ ba và đảm bảo an toàn cho thông tin thẻ tín dụng của tôi.
3.3.2 Thang đo giá trị cảm nhận
Giá trị cảm nhận được đo bởi 3 biến quan sát, được xây dựng bởi Eggert & Ulaga
(2002), được trình bày chi tiết trong bảng dưới đây:
Bảng 3.3: Thang đo giá trị cảm nhận (Eggert & Ulaga, 2002) h
Giá trị cảm nhận Ký hiệu
So sánh với giá phải trả, tôi nhận được chất lượng hợp lý PEV1
So với chất lượng mà tôi nhận được, mức giá tôi đã trả rất hợp lý Giao dịch này mang lại cho tôi giá trị vượt trội hơn cả giá trị thực tế.
3.3.3 Thang đo quy trình công bằng
Quy trình công bằng giải quyết khiếu nại khách hàng được đo bởi 6 biến quan sát, phát triển bởi Collier & Bienstock (2006), gồm có:
Bảng 3.4: Thang đo quy trình công bằng (Collier & Bienstock, 2006)
Quy trình công bằng Ký hiệu
Trang web phản hồi nhanh chóng và hiệu quả đối với các khiếu nại của tôi, đồng thời áp dụng quy trình xử lý khiếu nại hợp lý để đáp ứng tốt nhất nhu cầu của tôi.
Tôi đã có cơ hội trình bày chi tiết vấn đề của mình với công ty, và trang web cho thấy sự linh hoạt trong việc giải quyết các vấn đề này Nó giúp tôi dễ dàng bày tỏ các khiếu nại của mình Nhìn chung, trang web có một quy trình hiệu quả để xử lý khiếu nại.
3.3.4 Thang đo sự hài lòng của khách hàng
Thang đo sự hài lòng của khách hàng bao gồm 4 biến quan sát, được xây dựng bởi Casalo, Flavian & Guinaliu (2008), chi tiết như bảng sau:
Bảng 3.5: Thang đo sự hài lòng của khách hàng (Casalo, Flavian & Guinaliu,
Sự hài lòng Ký hiệu
Tôi rất hài lòng với quyết định mua sắm từ trang web này, SAT1, vì tôi đã có những trải nghiệm tích cực và đáng nhớ SAT2 Nhìn chung, tôi đánh giá cao cách thức mà SAT3 thực hiện giao dịch, tạo cảm giác tin cậy và dễ chịu.
Tôi rất hài lòng với dịch vụ từ trang web SAT4 Để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng, tác giả đã áp dụng thang đo Likert 5 điểm cho tất cả các biến quan sát.
TÓM TẮT
Nghiên cứu này áp dụng cả phương pháp định tính và định lượng, trong đó phương pháp định tính thông qua phỏng vấn sâu với 8 khách hàng nhằm xác định các thành phần trong mô hình và hiệu chỉnh bảng phỏng vấn Phương pháp định lượng được thực hiện với mẫu nghiên cứu N = 250, phục vụ cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy Đối tượng khảo sát là những người đã hoặc đang sử dụng dịch vụ mua chung qua Internet Chương này cũng trình bày các thang đo được áp dụng, bao gồm thang đo chất lượng dịch vụ điện tử, giá trị cảm nhận, quy trình công bằng và sự thỏa mãn của khách hàng.
(thang đo chất lượng dịch vụ, sự hài lòng khách hàng,…)
Phỏng vấn sâu Thảo luận nhóm Bản phỏng vấn sơ bộ Điều chỉnh
Bản câu hỏi chính thức
Nghiên cứu định lượng: (n%0) Khảo sát khách hàng
Mã hóa, nhập liệu Làm sạch dữ liệu Cronbach’s Alpha Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích hồi quy
Kết luận Viết báo cáo
Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu h
KẾT QUẢ KHẢO SÁT
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG
2 bằng phương pháp hồi quy bội
4.3.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo lý thuyết
Hệ số Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu Nó giúp xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi trong thang đo Để tính toán hệ số này, thang đo cần có ít nhất ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Trong nghiên cứu, tất cả các thang đo đều đáp ứng yêu cầu này, cho phép tính toán Cronbach’s Alpha một cách chính xác.
Tác giả thực hiện kiểm định từng thành phần trước khi tiến hành phân tích nhân tố Những biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ không đạt yêu cầu về mặt thống kê (Nguyễn Đình Thọ).
Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994) Theo George và Mallery (2003), các quy tắc đánh giá Cronbach’s Alpha được phân loại như sau: > 0.9 - Rất tốt, > 0.8 - Tốt, > 0.7 - Chấp nhận được, > 0.6 - Có thể sử dụng, > 0.5 - Xấu, và < 0.5 - Không chấp nhận (trích từ Gliem & Gliem, 2003) Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (trên 0.95) thì có thể dẫn đến hiện tượng trùng lặp trong đo lường, khiến các biến quan sát không có sự khác biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả Cronbach’s Alpha của 5 khái niệm yếu tố tác động vào sự hài lòng trình bày ở Bảng 4.2
Bảng 4.2 Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Tính hiệu quả: Cronbach’s Alpha = 0.838
Khả năng đáp ứng đầy đủ: Cronbach’s Alpha = 0.834
Sự bảo mật: Cronbach’s Alpha = 0.856
Giá trị cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.825
Quy trình công bằng: Cronbach’s Alpha = 0.933
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0.909
SAT4 10.08 5.982 804 878 a) Cronbach’s Alpha của các thành phần
Thành phần Tính hiệu quả
Kết quả phân tích cho thấy tính hiệu quả của các thành phần có Cronbach’s Alpha đạt 0.838, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.4 Hệ số tương quan biến - tổng thấp nhất là 0.559 (EFF1), cho thấy rằng cả 5 biến đo lường thành phần này đều phù hợp để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Khả năng đáp ứng đầy đủ
Kết quả phân tích cho thấy khả năng đáp ứng đầy đủ có Cronbach’s Alpha là 0.834, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.4 Hệ số tương quan biến - tổng thấp nhất là 0.587 (FUL4) Do đó, cả 4 biến đo lường thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự bảo mật
Kết quả phân tích thành phần cho thấy chỉ số Cronbach’s Alpha đạt 0.856, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.4, trong đó hệ số thấp nhất là 0.705 (PRI1) Do đó, cả ba biến đo lường của thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Giá trị cảm nhận
Giá trị cảm nhận có Cronbach’s Alpha là 0.825, cho thấy độ tin cậy cao, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4 Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.529 (PEV3), vì vậy cả ba biến đo lường thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Quy trình công bằng h
Kết quả phân tích thành phần cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.933, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.4, trong đó hệ số thấp nhất là 0.780 (PFA1) Do đó, cả 6 biến đo lường thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số Cronbach’s Alpha của thành phần Sự hài lòng đạt 0.909, với tất cả các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.4, trong đó hệ số tương quan thấp nhất là 0.766 (SAT1) Do đó, cả bốn biến đo lường thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
(Xem thêm Phụ lục 7 - Kết quả kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha)
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một kỹ thuật quan trọng giúp tóm tắt và giảm thiểu dữ liệu Trong quá trình thực hiện EFA, các nhà nghiên cứu thường chú trọng đến một số tiêu chí nhất định để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của phân tích.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), với giá trị KMO càng cao thì mức độ tương quan giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 cho thấy EFA là phù hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Đồng thời, kiểm định Bartlett kiểm tra giả thuyết rằng không có sự tương quan giữa các biến quan sát; nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05), thì cho thấy các biến quan sát có mối liên hệ đủ mạnh để tiến hành phân tích EFA (Hair, 2010).
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu quan trọng trong phân tích yếu tố khám phá (EFA), theo Hair và các tác giả (2010) Cụ thể, hệ số tải nhân tố tối thiểu cần đạt là 0.3, trong khi giá trị từ 0.4 trở lên được coi là quan trọng và từ 0.5 trở lên có ý nghĩa thực tiễn Hair và cộng sự cũng khuyến nghị rằng, nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố ≥ 0.3, cỡ mẫu nghiên cứu ít nhất phải là 350; với cỡ mẫu khoảng 100, hệ số tải nhân tố nên ≥ 0.55, và với cỡ mẫu khoảng 50, hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.75 Do đó, trong nghiên cứu này, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.50 sẽ bị loại bỏ.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích đạt ≥ 50% Đồng thời, tổng phương sai trích từ 60% trở lên được coi là tốt.
- Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2011)
Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát cần phải khác biệt giữa các nhân tố với giá trị ≥ 0.30 để đảm bảo tính phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
4.3.2.1 Phân tích nhân tố tác động
Trong phân tích EFA các nhân tố tác động, tác giả áp dụng phương pháp Principal Component Analysis kết hợp với phép xoay Varimax, dừng lại khi trích các yếu tố có eigen value lớn hơn 1 Như đã nêu trong mục 4.3.1, tất cả 21 biến quan sát thuộc 5 thành phần được đưa vào phân tích EFA, với kết quả chi tiết được trình bày trong Phụ lục 4.
PHÂN TÍCH HỒI QUY
Hồi quy tuyến tính bội thường được sử dụng để kiểm định và giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc, cụ thể là Sự hài lòng, với nhiều biến độc lập Năm yếu tố độc lập tác động đến Sự hài lòng bao gồm: Tính hiệu quả, Khả năng đáp ứng, Tính bảo mật, Giá trị cảm nhận và Quy trình công bằng Trước khi thực hiện phân tích hồi quy bội, cần tiến hành phân tích tương quan để xác định mối liên hệ giữa các thành phần này.
Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố
Kiểm định hệ số tương quan Pearson là phương pháp phổ biến để xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Để thực hiện phân tích hồi quy, cần có sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy
Hệ số tương quan có giá trị 1 thể hiện mối tương quan tuyến tính đồng biến hoàn hảo, trong khi giá trị -1 cho thấy mối tương quan tuyến tính nghịch biến hoàn hảo Các giá trị nằm trong khoảng (-1, 1) chỉ ra mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến, với hệ số gần 0 cho thấy mối tương quan yếu Ngược lại, hệ số tương quan gần -1 hoặc 1 cho thấy mối tương quan mạnh Khi hệ số tương quan đạt 1 hoặc -1, điều này đồng nghĩa với việc có thể dự đoán chính xác giá trị của biến này dựa vào giá trị của biến kia (Tabachnick & Fidell, 2007).
Kết quả phân tích tương quan của các biến trong mô hình được trình bày tại bảng 4.5 h
Bảng 4.5 Phân tích hệ số tương quan Pearson
PRI PEV PFA EFF FUL SAT
** Tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed)
Kết quả phân tích tương quan cho thấy sự hài lòng của khách hàng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ với 5 biến độc lập, đạt mức ý nghĩa 0.01 Hệ số tương quan giữa sự hài lòng và các biến độc lập là khá cao, với giá trị thấp nhất là 0.518 Một số biến độc lập cũng có hệ số tương quan cao, như mối tương quan 0.568 giữa PFA và PEV, điều này cần được chú ý khi thực hiện phân tích hồi quy bội để tránh hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2 Phân tích hồi quy bội Để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ mua chung, phương pháp hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích cho 5 nhân tố thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá như đã trình bày tại mục 4.3.2.1
Bằng phương pháp chọn biến từng bước, tác giả đã thu được kết quả hồi quy với giá trị R² điều chỉnh là 0.752, cho thấy mô hình giải thích được 75.2% sự biến đổi của biến phụ thuộc "Sự hài lòng" Hơn nữa, mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA rất nhỏ (0.000), cho thấy mô hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể được sử dụng.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) dưới 10 cho từng nhân tố cho thấy mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập không có sự tương quan chặt chẽ với nhau.
Tất cả 5 nhân tố đều thực sự ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng (SAT)
Năm yếu tố Tính hiệu quả, Khả năng đáp ứng, Sự bảo mật, Giá trị cảm nhận và Quy trình công bằng đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng, với các hệ số Beta dương Điều này có nghĩa rằng, khi cảm nhận của khách hàng về những yếu tố này tăng lên, mức độ hài lòng của họ cũng sẽ tăng theo Ngược lại, nếu một trong các yếu tố này giảm, sự hài lòng của khách hàng cũng sẽ bị ảnh hưởng.
Phương trình hồi quy với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
SAT = 0.400PEV + 0.261EFF + 0.179FUL + 0.167PFA + 0.135PRI (4.1)
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính được trình bày trong các bảng 4.6, bảng 4.7, bảng 4.8 (xem thêm phụ lục 6)
Bảng 4.6 Tóm tắt mô hình hồi quy bội f
Sai số chuẩn của ước lượng
5 870 e 757 752 40163 014 13.888 1 247 000 2.154 e Các dự báo: (Hằng số), PEV, EFF, PFA, FUL, PRI f Biến phụ thuộc: SAT h
Bảng 4.7 Đánh giá sự phù hợp của mô hình - ANOVA f
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Tổng 164.203 252 e Các dự báo: (Hằng số), PEV, EFF, PFA, FUL, PRI f Biến phụ thuộc: SAT
Bảng 4.8 Bảng thông số của mô hình hồi quy tuyến tính
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF
PRI 124 033 135 3.727 000 748 1.338 a Biến phụ thuộc: SAT
Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy cả 5 thành phần tác động đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng với mức ý nghĩa sig < 0.05 Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với sự hài lòng, ta dựa vào hệ số Beta Hệ số Beta càng lớn, tác động đến sự hài lòng càng quan trọng Trong phương trình 4.1, giá trị cảm nhận của khách hàng (PEV) có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng (SAT) với Beta là 0.400, tiếp theo là cảm nhận về tính hiệu quả (Beta 0.261) Hai nhân tố gần bằng nhau là khả năng đáp ứng (FUL) với Beta 0.179 và quy trình công bằng (PFA) với Beta 0.167 Cuối cùng, cảm nhận về sự bảo mật (PRI) có Beta 0.135.
4.4.3 Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
Dựa trên kết quả quan sát từ mẫu, chúng ta cần rút ra kết luận về mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể Việc chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy phụ thuộc vào các giả định cần thiết của mô hình hồi quy Nếu các giả định này bị vi phạm, kết quả ước lượng sẽ trở nên không đáng tin cậy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các giả định hàm hồi quy tuyến tính bao gồm:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến
- Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư a Xem xét giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, giá trị VIF cần phải nhỏ hơn hoặc bằng 10 Nếu giá trị VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Hair, 2010) Theo Bảng 4.8, tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, điều này chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Dựa vào đồ thị phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc Sự hài lòng, chúng ta kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hoành độ, điều này chứng tỏ phương sai của phần dư là không đổi.
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân tán c Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn do nhiều nguyên nhân như sử dụng mô hình không chính xác, phương sai không đồng nhất, hoặc số lượng phần dư không đủ lớn để phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Để kiểm tra giả định này, tác giả đã sử dụng biểu đồ Histogram và P-P Qua việc phân tích Biểu đồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, có thể thấy rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Dựa vào tần suất của phần dư chuẩn hóa trong biểu đồ 4.2, ta thấy phân phối phần dư gần như đạt chuẩn với độ lệch chuẩn St.Dev = 0.99, gần bằng 1 Vì vậy, có thể khẳng định rằng giả thuyết về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3 Biểu đồ tần số P-P h
Biểu đồ 4.3 cho thấy các điểm quan sát gần sát đường thẳng kỳ vọng, cho phép chấp nhận giả thuyết rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn Kết quả kiểm định cho thấy giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm Đồng thời, giả định về tính độc lập của phần dư cũng cần được xem xét.
PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN SỰ HÀI LÒNG
Tổng kết, các giả thuyết nghiên cứu có kết quả kiểm định như sau (Bảng 4.9):
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Phát biểu Trị thống kê Kết quả
Tính hiệu quả của trang web càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng 0.000 < 0.05 Chấp nhận
Sự đáp ứng đầy đủ khi sử dụng dịch vụ càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng
Sự bảo mật càng tăng thì Sự hài lòng của khách hàng càng tăng 0.000 < 0.05 Chấp nhận
Giá trị cảm nhận của khách hàng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 < 0.05 Chấp nhận
Quy trình công bằng có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng
4.5 PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN SỰ HÀI LÒNG
Bảng 4.10 Kết quả T-test đối với giới tính
Giới tính * N Trung bình Độ lệch chuẩn
Trung bình độ lệch chuẩn
Kiểm định Levene về sự bằng nhau của phương sai
T-test kiểm định trung bình bằng nhau
SAT Phương sai bằng nhau 3.754 054 1.455 251 147
Kết quả của Levene’s Test cho thấy mức ý nghĩa là 0.054, cho thấy phương sai giữa hai nhóm là bằng nhau Hơn nữa, mức ý nghĩa của T-test là 0.147, điều này cho thấy không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa nam và nữ đối với dịch vụ mua chung.
Do sự không đồng đều về số lượng mẫu giữa các nhóm tuổi, với một số nhóm có lượng mẫu khá ít, tác giả đã quyết định sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì phân tích ANOVA Kết quả của kiểm định Kruskal-Wallis được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis theo độ tuổi
Kết quả kiểm định Kruskal Wallis cho nhóm biến "DoTuoi" cho thấy mức ý nghĩa quan sát là 0.949, lớn hơn 0.05 Do đó, có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm tuổi với độ tin cậy 95%.
Tác giả đã thực hiện kiểm định ANOVA nhằm xác định sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng với trình độ khác nhau Kết quả của kiểm định ANOVA được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định ANOVA theo trình độ học vấn
N Trung bình Độ lệch chuẩn
95% Khoảng tin cậy trung bình
Minimum Maximum Giới hạn dưới
*1: Trình độ dưới đại học; 2: Trình độ đại học; 3: Trình độ trên đại học h
Kiểm định phương sai đồng nhất
SAT Thống kê Levene df1 df2 Sig
Trung bình bình phương F Sig
Mức ý nghĩa của kiểm định phương sai đồng nhất là 0.164, lớn hơn 0.05, cho thấy rằng phương sai của sự hài lòng giữa ba nhóm khách hàng không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Do đó, kết quả phân tích ANOVA có thể được áp dụng.
Mức ý nghĩa của phân tích ANOVA bằng 0.986 > 0.05 cho thấy không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có trình độ khác nhau
4.5.4 Mức thu nhập hàng tháng
Kết quả phân tích ANOVA như bảng sau h
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định ANOVA theo mức thu nhập
N Trung bình Độ lệch chuẩn
95% Khoảng tin cậy trung bình
Minimum Maximum Giới hạn dưới
Kiểm định phương sai đồng nhất
SAT Thống kê Levene df1 df2 Sig
Trung bình bình phương F Sig
Mức ý nghĩa kiểm định phương sai đồng nhất là 0.556, lớn hơn 0.05, cho thấy rằng phương sai sự hài lòng giữa ba nhóm khách hàng không khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê Do đó, kết quả phân tích ANOVA có thể được áp dụng.
Mức ý nghĩa của phân tích ANOVA bằng 0.388 > 0.05 cho thấy không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau
4.6 SO SÁNH GIỮA KẾT QUẢ KHẢO SÁT QUA GIẤY VÀ KẾT QUẢ KHẢO SÁT ONLINE
Trong quá trình thu thập dữ liệu, tác giả đã sử dụng hai công cụ là bản câu hỏi giấy và khảo sát online qua Google Docs Tổng số mẫu thu được là 253, trong đó có 94 bản câu hỏi giấy hợp lệ và 159 bản khảo sát online hợp lệ.
Tiến hành kiểm tra so sánh giữa khảo sát giấy và khảo sát online, tác giả thu được kết quả:
1 Kiểm tra độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: cả 2 phương thức khảo sát đều chứng tỏ các thang đo đạt độ tin cậy
2 Phân tích nhân tố EFA: cả 2 phương thức khảo sát đều cho kết quả phân tích các nhân tố giống nhau và giống với kết quả phân tích của dữ liệu chung
3 Phân tích hồi quy: có sự khác biệt về các hệ số beta giữa 2 phương thức khảo sát
Hai phương thức khảo sát cho kết quả gần tương đương, vì vậy có thể sử dụng kết quả tổng hợp để phân tích cho các bước tiếp theo.
Chi tiết các phân tích kết quả khảo sát giấy và khảo sát online được trình bày ở phụ lục 10 và 11. h
Chương này trình bày các đặc điểm của mẫu và kết quả kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình nghiên cứu Kết quả EFA cho thấy đã loại bỏ một biến quan sát và xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, mà không phát sinh nhân tố mới Các thang đo cho 5 nhân tố này đều đạt độ tin cậy cao thông qua kiểm định Cronbach’s Alpha.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy cả 5 nhân tố đều tác động tích cực đến sự hài lòng với mức ý nghĩa 5% Trong đó, nhân tố Giá trị cảm nhận có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là Tính hiệu quả, Khả năng đáp ứng, Quy trình công bằng và cuối cùng là các yếu tố khác.
Chương 4 cũng trình bày những kiểm định các giả định của mô hình hồi quy và kết quả cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp
Cuối cùng, việc kiểm định t-test, ANOVA và Kruskal-Wallis được thực hiện để đánh giá ảnh hưởng của các biến định tính như giới tính, tuổi, trình độ và thu nhập lên biến phụ thuộc trong mô hình Kết quả cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm về mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ mua chung.
Tác giả đã so sánh kết quả giữa hai nhóm khách hàng: những người trả lời phỏng vấn qua bảng câu hỏi và những người sử dụng công cụ trực tuyến Kết quả cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm, và gần như tương đương với kết quả tổng hợp.
TÓM TẮT
Chương 4 đã trình bày chi tiết về các kết quả khảo sát Chương 5 sẽ trình bày những kết luận chính và những hàm ý quan trọng dựa trên kết quả nghiên cứu tổng hợp của các chương trước Chương này cũng sẽ trình bày những hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là rất quan trọng để doanh nghiệp phát triển chiến lược và cải tiến hoạt động nhằm nâng cao mức độ hài lòng Nghiên cứu này ứng dụng các thang đo chất lượng dịch vụ điện tử (E-S-QUAL) của Parasuraman, mô hình của McDougall và Levesque (2002), cùng với mô hình của Collier & Bienstock (2006) để xác định và lượng hóa các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng.
Qua nghiên cứu định tính, tác giả đã loại bỏ "Tính khả dụng của hệ thống" khỏi mô hình nhân tố so với thang đo gốc của Parasuraman và điều chỉnh các thang đo cho phù hợp với thực tế tại Việt Nam Kết quả khảo sát chính thức với mẫu 253 cho thấy các thang đo đạt độ tin cậy và giá trị cao Phân tích nhân tố khám phá cho thấy các biến quan sát phân nhóm gần như hoàn toàn thống nhất với thang đo ban đầu, chỉ có một biến quan sát chuyển sang nhân tố khác và vẫn có ý nghĩa.
Kết quả nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp cung cấp dịch vụ mua chung cần nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Việc tập trung cải thiện những yếu tố này sẽ giúp nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng, từ đó gia tăng hiệu quả kinh doanh.