Kỹ Thuật - Công Nghệ - Kinh tế - Quản lý - Dịch vụ - Du lịch ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Nguyễn Quang Vĩnh Trường Đại học Lao động Xã hội Ngày nhận: 10112022 Ngày nhận bán sửa: 01122022 Ngày duyệt đăng: 20122022 Tóm tắt: Chất lượng dịch vụ thường trừu tượng và khó đo lường do các đặc tính vô hình, không đông nhất và không tách rời. Các phương pháp đo lường hiện tại trên cơ sở mô hình SERVQUAL truyền thống vẫn chưa giải quyết triệt để sự mơ hồ và mờ nhạt trong đánh giá chất lượng dịch vụ. Mục tiêu của nghiên cứu này nhẳm ứng dụng lý thuyết fuzzy dựa trên mô hình SERVQUAL mở rộng trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn tại Hà Nội. Đế thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu đã khảo sát 216 khách du lịch vào tháng 7 và tháng 9 năm 2022. Kết quả nghiên cứu cho thấy khách du lịch có kỳ vọng và cảm nhận cao đối với các chỉ báo: Cung cấp các dịch vụ như khách sạn đã hứa, Thực hiện các dịch vụ ngay từ lần đầu tiên, Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật. Những chỉ báo có sự kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm Trang Applying the Fuzzy SERVQUAL method in evaluating hotel service quality Abstract: Service quality is abstract and difficult to measure due to intangibility, heterogeneity, and inseparability. Current measurement methods based on the traditional SERVQUAL model have yet to resolve the ambiguity and opacity in service quality assessment. This study aims to apply fuzzy set theory based on the extended SERVQUAL model to analyze hotel service quality in Hanoi. By interviewing 216 tourists from July to September, 2022. The results show the highest expectations and perceptions: Hotel provides services as promised; Services are performed from the first time; Equipping facilities for disabilities. The lowest expectation and perception indicators include hotel equipment being in good working order without causing damage, Automation of services, and visually appealing facilities. The gap between perceptions and expectations of the extended SERVQUAL model is ranked as Accessibility, Technology, Assurance, Tangibility, Empathy, and Reliability. The findings indicate that to improve service quality, hotels need to focus their resources on improving the factors that have a large gap between service expectations and perceptions. The academic and management implications, limitations, and research directions are also discussed in the study. Keywords: Fuzzy SERVQUAL, Service quality, Perception, Expectation, Hotel, Hanoi. Nguyen Quang Vinh Email: quangvinh191081gmail.com University of Labor and Social Affairs Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng Sỏ'''' 248+249- Tháng 12. 2023 Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 85 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc; Từng bước tự động hóa một sô'''' dịch vụ; Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẫn trực quan. Khoảng cách giữa sự cảm nhận và kỳ vọng của cấc thành tô''''thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng được xếp hạng lần lượt là: Khả năng tiếp cận, ứng dụng công nghệ, Sự đảm bảo, Sự hữu hình, Sự đồng cảm và Sự tin cậy. Những phát hiện này cho thấy, đế nâng cao chất lượng dịch vụ các khách sạn cần tập trung nguồn lực cải thiện các yếu tổ có khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và cảm nhận dịch vụ. Các thảo luận về khoa học và ứng dụng quản trị cũng như các hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai cũng được đề cập trong nghiên cứu. Từ khóa: Fuzzy SERVQUAL, Chất lượng dịch vụ, Sự kỳ vọng, Sự Cảm nhận, Khách sạn, Hà Nội 1. Giói thiệu Đại dịch COVID-19 khiến cho ngành du lịch nói riêng và ngành dịch vụ nói chung phải trải qua 2 năm 2020 và 2021 với nhiều khó khăn. Nguy cơ dịch bệnh quay trở lại vần hiện hữu, nhiều nơi trên thế giới dịch bệnh vần diễn biến hết sức phức tạp. Trong bối cảnh Việt Nam đã mở cửa ngành du lịch trở lại vào tháng 32022, ngành khách sạn cần phải nồ lực không ngừng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ (CLDV) mang lại sự hài lòng cho du khách. Một số nghiên cứu gần đây đã cho thấy CLDV của ngành du lịch nói chung và ngành khách sạn nói riêng mặc dù đã có những cải thiện, tuy nhiên mức độ hài lòng của du khách vần còn ở mức thấp (Hòa Nhung, 2022; Huân cộng sự, 2022; Nguyen, 2021). Bên cạnh đó hành vi của du khách đối với việc sừ dụng sản phẩm sau đại dịch cũng đã có nhiêu thay đôi như: khách du lịch quan tâm nhiều hơn đến sự an toàn của bản thân và sự tiện ích trong sử dụng các sản phâm dịch vụ được cung cấp từ các doanh nghiệp cung ứng (Hoàng Đàm Lương Thúy Nguyễn Thu Hà, 2021) Chất lượng là biểu hiện của sự hài lòng ở mức độ cao của khách hàng (Stefano Cộng sự, 2015). CLDV là sự tổng hợp của nhiều thuộc tính, khó nắm bắt và khó đo lường (Udo Cộng sự, 2011). Đẻ mô tà CLDV một cách cụ thế hơn, các nghiên cứu thường sử dụng định nghĩa CLDV là sự đáp ứng nhu cầu của khách hàng (Stefano Cộng sự, 2015). Việc đánh giá CLDV thường được thực hiện thông qua sự so sánh giữa sự kỳ vọng của khách hàng và giá trị khách hàng nhận được từ nhà cung cấp dịch vụ (Parasuraman Cộng sự, 1985; Stefano Cộng sự, 2015; Wilkins Cộng sự, 2007; Junior cộng sự, 2022). Con người và các phán đoán về sở thích thường mơ hồ và không thể ước tính bằng một giá trị số chính xác (Ahmadi, 2017; Nguyen, 2021; Tumsekcali cộng sự, 2021). Để đánh giá CLDV, thang đo likert từ 1-5 thường được sử dụng, theo đó giá trị càng cao thì mức độ hài lòng càng cao, tuy nhiên có một số khách hàng cho rằng mức 3 là đạt yêu cầu về sự hài lòng, một số khác lại cho rằng nó chỉ là tiệm cận của hài lòng (Wahyudi, 2017). Trong hầu hết các trường hợp, các khách sạn lấy điềm trung bình 3 làm tiêu chuân của việc thực hiện CLDV, tuy nhiên chuẩn về sự hài lòng đối với dịch vụ có thể sẽ khác nhau giữa các khách hàng. Điều này sẽ dẫn đến sự hiểu lầm trong việc ra quyết định cải thiện dịch vụ, thiếu sự tập trung vào những dịch vụ 86 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH cần được ưu tiên, gây lãng phí nguồn lực (Wahyudi, 2017; Tumsekcali cộng sự, 2021; Nguyen, 2021) Vì vậy phương pháp Fuzzy- SERVQUAL được đề xuất nhàm đáp ứng việc đánh giá CLDV một cách chính xác thông qua việc mô tả các đánh giá của khách hàng bằng các biến ngôn ngữ tự nhiên và chuyển đổi nó sang dạng số và phân tích thông qua các ma trận giải mờ nhằm làm rõ hơn khoảng cách giữa sự kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng đối với CLDV khách sạn (Stefano Cộng sự, 2015; Stefano Cộng sự, 2015). Bên cạnh đó, mô hình đánh giá CLDV vì thế cũng cần có sự điều chỉnh phù hợp hơn với thực tế đang diễn ra liên quan đến thay đổi công nghệ và những cân nhắc về sự an toàn trong kiểm soát dịch bệnh (Tumsekcali cộng sự, 2021). Mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm: (1) Xây dựng mô hình SERVQUAL mở rộng trên cơ sở mô hình của Parasuraman Cộng sự (1985), Akbaba (2006) và Stefano cộng sự, (2015); và (2) ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá và xếp hạng các tiêu chí CLDV thông qua khảo sát sự kỳ vọng và sự cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ của khách sạn trên địa bàn Hà Nội. Các nội dung tiếp theo của nghiên cứu bao gồm: (2) Cơ sở lý thuyết; (3) phương pháp nghiên cứu; (4) kết quả và thảo luận; và (5) kết luận và hàm ý của nghiên cứu. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Mô hình SERVQUAL Mô hình SERVQUAL là một phương pháp được sử dụng rộng rãi trong đánh giá CLDV (Tan Pawitra, 2001). Mô hình SERVQUAL có nhiều tiêu chí (thuộc tính) khác nhau và là một công cụ có giá trị để phân tích và đo lường khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận thức của khách hàng (Berry Biiyiikozkan et al., 2011; Buyiikozkan Ọifẹi, 2012; Lizarelli cộng sự, 1988). Ban đầu, mô hình SERVQUAL được thiết lập bởi Parasuraman với mười thuộc tính cùa CLDV được xác định, bao gồm uy tín, bảo mật, khả năng tiếp cận, giao tiếp, sự hiểu biết của người tiêu dùng, tình cảm, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực và lịch sự. Sau đó, Parasuraman kết hợp mười thuộc tính thành năm thuộc tính: hữu hình, khả năng đáp ứng, độ tin cậy, đảm bảo và sự đồng cảm (Parasuraman và cộng sự, 1985) và nó được sử dụng rộng rãi, phổ biến trong các nghiên cứu về CLDV ở nhiều lĩnh vực khác nhau (ví dụ như: Buyiikozkan et al., 2011; Biiyukozkan Ọifẹi, 2012; Lizarelli cộng sự, 2021; Tseng, 2009). Có thể thấy chất lượng mà người tiêu dùng cảm nhận được từ dịch vụ là một hàm của mức độ khoảng cách giữa dịch vụ mong đợi và dịch vụ được cảm nhận. Các nghiên cứu trước đây cho thấy thang đo SERVQUAL được sử dụng như một kỹ thuật để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của công ty trong các loại hình dịch vụ khác nhau, tạo cơ sở cho việc cải tiến liên tục CLDV (Ahmadi, 2017; Lizarelli cộng sự, 2021; Van Quyet cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Mô hình SERVQUAL được sử dụng cho các mục đích khác nhau, bao gồm cà việc xác định các xu hướng về CLDV khi được áp dụng thường xuyên với khách hàng (Tumsekcali cộng sự, 2021; Junior cộng sự 2022). Đồng thời mô hình này cũng là công cụ marketing để so sánh và xác định các khía cạnh chất lượng vượt trội của doanh nghiệp so với các đối thủ cạnh tranh (Karamaẹa, 2021; Yaqub cộng sự, 2019). Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp SERVQUAL mở rộng để đánh giá CLDV trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, Kang cộng sự (2016) đề xuất mô hình E-S- Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng 87 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn QUAL để đo lường CLDV thương mại điện từ. Baber (2019) sử dụng mô hình E-SERVQUAL trong đánh giá CLDV ngân hàng. Aagja Garg (2010) đã sử dụng mô hình PubHosQual (CLDV bệnh viện công) trong nghiên cứu CLDV bệnh viện công. Suria cộng sự (2019) đã phát triên tiêu chí đánh giá chỉ số hoạt động của các hệ thống giao thông công cộng dựa trên cảm nhận và kỳ vọng với mô hình TRANSQUAL. Farooq cộng sự (2018) sử dụng mô hình AIRQUAL trong đánh giá sự ảnh hưởng của CLDV đến sự hài lòng của khách hàng đối với Malaysia Airlines. Tumsekcali và Cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu mô hình SERVQUAL mở rộng với hai tiêu chí mới liên quan đến công nghệ số và đại dịch nhằm đánh giá CLDV giao thông công cộng. Các nghiên cứu này sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau bao gồm cả định tính và định lượng để minh chứng cho các mô hình mở rộng của minh, Tuy nhiên các nghiên cứu CLDV khách sạn chủ yếu vẫn theo mô hình truyền thống (ví dụ: Stefano Cộng sự, 2015; Nguyen, 2021). 2.2. Fuzzy- SERVQUAL trong nghiên cứu chất lượng dịch vụ Việc sử dụng tập mờ (fuzzy) đê đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đã được thực hiện trong một số nghiên cứu trước đây (Ahmadi, 2017; Esmaeili cộng sự, 2015; Stefano và cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Fuzzy cấp một phương pháp mới để đo lường CLDV thông qua sự so sánh giữa cảm nhận và kỳ vọng của khách hàng. Các số mờ tam giác thay thế cho các phương pháp đánh giá truyền thống. Các giải pháp được đưa ra dựa trên sự tính toán khoảng cách giữa hai số mờ tam giác để xác định các thuộc tính dịch vụ được đánh giá kém nhất. Các nghiên cứu đã cố gắng kết hợp mờ vào một số công cụ đe đánh giá CLDV như phương pháp mờ xám trong mô hình cảm nhận- kỳ vọng của khách hàng (Tseng, 2009). ứng dụng Fuzzy- AHP ,Fuzzy- AHP- TOPSIS vạ Fuzzy- SERVQUAL trong thiết lập hệ thống đánh giá CLDV thông qua ngôn ngữ của khách hàng đã được thực hiện bởi các nghiên cứu trước đây (Buyiikozkan cộng sự,2011; Buyiikozkan Ọifọi, 2012; Ahmadi, 2017). Trong nhùng năm gần đây, đặc biệt là khi diễn ra đại dịch COVID-19, nhu cầu đánh giá sự hài lòng của khách hàng thông qua CLDV càng trở nên quan trọng, một số nghiên cứu ứng dụng Fuzzy SERVQUAL đã bổ sung thêm các nhân tố liên quan đến đại dịch như nghiên cứu của Tumsekcali và Cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV giao thông công cộng; Junior cộng sự (2022) trong đánh giá CLDV y tế, Lizarelli và cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV giáo dục. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Thiết kế nghiên cứu Nghiên cứu kết họp giữa mô hình SERVQUAL truyền thống được xây dựng bởi của Parasuraman cộng sự (1985) và mô hình SERVQUAL mở rộng bằng việc bổ sung thêm một biến nghiên cứu ứng dụng công nghệ trong bối cảnh đại dịch COVID-19 và sự thay đổi về công nghệ số. Vì vậy mô hình nghiên cứu trước hết áp dụng 5 biến nghiên cứu với 22 chì báo từ mô hình SERVQUAL được Akbaba (2006) xây dựng để đánh giá CLDV khách sạn. Mô hình của Akbaba (2006) xây dựng có 29 tiêu chí và 5 nhân tố: phương tiện hữu hình, sự tin cậy, sự đảm bảo, sự đồng cảm và khả năng tiếp cận. Stefano cộng sự, (2015) ứng dụng nghiên cứu của Akbaba (2006) trên cơ sở rút ngắn còn 22 tiêu chí và giữ nguyên 5 nhân tố như mô hình 88 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH Bảng 1. Nhân tố, chỉ báo các biến chất lượng dịch vụ khách sạn Nguồn: Tác giả tông hợp Nhân tố Chỉ báo Mã hóa Nguồn tham khảo Phương tiện hữu hình (HH) 1. Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẩn trực quan HH1 Akbaba (2006); Stefano cộng sự (2015) 2. Khả năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ HH2 3. Trang thiết bị hiện đại, thẩm mỹ HH3 4. Không gian và bầu không khí phù hợp với mục đích lưu trú HH4 5. Trang thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc HH5 6. Các vật dụng đi kèm với các dịch vụ được trang bị đầy đủ HH6 7. Thức ăn, đồ uống được phục vụ hợp vệ sinh, và chất lượng tốt HH7 8. Nhân viên của khách sạn ăn mặc gọn gàng, ngăn nắp HH8 Sự tin cạy (TC) 9. Cung cấp các dịch vụ khách sạn đã hứa TC1 10. Thực hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên TC2 11. Lưu giữ các hồ sơ chính xác TC3 12. Nhân viên luôn có mặt khi cần TC4 Sự đảm bảo (ĐB) 13. Giải quyết các khiếu nại của khách và đền bù những bất tiện mà khách phái chịu ĐB1 14. Cung cấp dịch vụ linh hoạt theo nhu cầu của khách ĐB2 15. Phục vụ các dịch vụ một cách nhất quán ĐB3 16. Nhân viên có kiến thức đế cung cấp thông tin và hỗ trợ khách trong các lĩnh vực mà họ yêu cầu ĐB4 Sự đồng cảm (ĐC) 17. Nhân viên dành cho khách sự quan tâm cá nhân khiến họ càm thấy mình đặc biệt ĐC1 18. Nhân viên của khách sạn hiếu nhu cầu cụ thể của khách ĐC2 19. Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật ĐC3 Khả năng tiếp cận (KC) 20. Các bộ phận có giờ hoạt động thuận tiện cho tất câ khách hàng KC1 21. Các dịch vụ rất dễ dàng tiếp cận KC2 22. Thông tin về cơ sở vật chất và dịch vụ rất dễ dàng tiếp nhận KC3 ứng dụng công nghệ (CN) 23. Trang bị các công nghệ Smart-room CN1 Tác giả đề xuất 24. Thiết lập công nghệ cá nhân hóa không gian phòng ngủ CN2 25. Từng bước tự động hóa một số dịch vụ CN3 ban đầu thông qua phương pháp Fuzzy SERVQUAL. Trên cơ sở kế thừa 2 nghiên cứu này, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu với 6 nhân tố và 25 chỉ báo được thê hiện ở Bảng 1. 3.2. Bảng hỏi và mẫu khảo sát Trong nghiên cửu này, các câu hởi khảo sát được xây dựng dựa trên tổng quan tài liệu và phỏng vấn trực tiếp các chuyên gia (bao gồm các nhà khoa học và các lãnh đạo của khách sạn). Bảng khảo sát bao gồm 6 nhân tố và 25 chỉ báo được tiến hành khảo sát tại 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội. Tổng số 250 phiếu khảo sát đã phát Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng 89 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Bảng 2. Thang đo, biến ngôn ngữ và số mò’ tam giác Điếm thang đo Likert Biến ngôn ngữ mức đánh giá Số mờ tam giác 1 Rất kém (L 1,2) 2 Kém (1,2,3) 3 Binh thường (2, 3, 4) 4 Tốt (3,4, 5) 5 Rất tốt (4, 5,5, 5) Nguồn: Stefano cộng sự (2015) trực tiếp cho du khách từ tháng 7- tháng 9 năm 2022, trong đó có 30 khách không có phản hồi và 4 khách từ chối sửa lại bảng hỏi, vì vậy tổng cộng số mầu khảo sát trong nghiên cứu này là 216 phiếu. Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được áp dụng trong nghiên cứu này. Bảng hỏi được thiết kế dựa trên thang đo Likert từ 1-5 với các đánh giá về sự kỳ vòng và cảm nhận của khách hàng đối với các tiêu chí đo lường CLDV. Tuy nhiên, do sự phức tạp và khó đo lường của CLDV, việc tích hợp thang đo likert và thang đo số mờ tam giác sẽ mang lại hiệu quả và rõ nét hơn trong đánh giá CLDV (Stefano cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Bảng 2 mô tả thang đo được sử dụng trong nghiên cứu. 3.3. Phương pháp Fuzzy- SERVQUAL Những nồ lực sử dụng số mờ để đánh giá sự hài lòng đổi với CLDV của khách hàng đã được thực hiện nhiều trong nghiên cửu (Junior cộng sự 2022). Tuy nhiên đánh giá CLDV thông qua phương pháp Fuzzy- SERVQUAL mới chỉ được thực hiện trong vài năm gần đây (Wahyudi, 2017). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Fuzzy- SERVQUAL nhằm đánh giá CLDV thông qua so sánh giữa cảm nhận của khách hàng và sự kỳ vọng của khách hàng đối với CLDV. Nghiên cứu này sử dụng các công thức được trình bày bởi Liu cộng sự (2015) và Stefano cộng sự (2015) gồm 3 bước như sau: Bước 7: Tính tổng điểm Coi số mờ A là sự cảm nhận về CLDV của người phỏng vấn thứ nth thông qua CLDV của chỉ báo i. n TAei = (1) 1 n TApi = ^Apin (2) 1 Trong đó: TAci: Là kỳ vọng về CLDV tổng thể của chỉ báo i TApi: Là sự cảm nhận về CLDV tống thể của chỉ báo i Aein: Là sự kỳ vọng về CLDV của người phỏng vân thứ nth đôi với chỉ báo i. Apjn: Là sự cảm nhận về CLDV của người phỏng vấn thứ nth đối với chỉ báo i. Bước 2\ Tính giá trị trung bình TA . MAei = (3) MApi = (4) N Trong đó: MAej : Là giá trị trung bình kỳ vọng về CLDV của chỉ báo i MApi : Là giá trị trung bình kỳ vọng về CLDV của chỉ báo i Bước 3: Tính khoảng cách giữa giá trị cảm nhận và sự kỳ vọng. Gọi số mờ Gap (khoảng cách) là khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất cà những người được phỏng vấn đối với chất lượng dịch vụ của chi báo i. Gap = MApi e MA. (5) Phương pháp trung bình tích phân được phát 90 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH triển bởi Chen Hsieh (1999) nhằm tổng hợp số mờ và được tính như công thức (6). P(A)= l6(a + 4b + c) (6) Trong đó: a là số mờ nhở nhất; b là số mờ trung bình; c là số mờ cao. Ví dụ một khách hàng đánh giá CLDV thông qua thang đo likert là 3, biến ngôn ngữ “bình thường” và được mô tả trong số mờ tam giác là A (a,b,c) = (2,3,4). Áp dụng công thức (6), P(A) = 16 (2 + 12 + 4) = 3,2 Phần mềm SPSS được sử dụng để phân tích thống kê mô tả thông tin nhân khấu học cúa mẫu khảo sát và kết quả kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s alpha). Phần mềm Excel được sử dụng đê tính toán các bước của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL. 4. Kết quả khảo sát 4.1. Thông tin nhân khâu học của mâu khảo sát và kết quả kiêm định độ tin cậy Bảng 3. Thông tin nhân khấu học của mẫu nghiên cứu Tiêu chí Phân loại Số lượng (người) Tỷ trọng () Giới tính Nam 52 24,1 Nữ 164 75,9 Độ tuổi 45 tuổi 11 5,1 Học vấn Thấp hơn đại học 6 2,8 Đại học 190 88,0 Sau đại học 20 9,2 Quốc tịch Việt Nam 185 85,6 Nước ngoài 31 14,4 Tống cộng 216 100 Nguồn: Kết quà phân tích SPSS Bảng 4. Hệ số Cronbach’s alpha Nhân tô'''' Số lượng biến quan sát Hệ số Cronbach''''s alpha Cam nhận Kỳ vọng Phương tiện hữu hình 8 0,883 0,871 Sự tin cậy 4 0,829 0,806 Sự đảm bảo 4 0,852 0,826 Sự đồng cảm 3 0,755 0,741 Khả năng tiếp cận 3 0,733 0,730 ứng dụng công nghệ 3 0,795 0,797 Nguồn: Kết quả phân tích SPSS Việc thu thập dữ liệu được thực hiện trong 2 tháng (từ tháng 7- tháng 9 năm 2022) ờ 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội. Các khảo sát được thực hiện với 216 khách du lịch. Thông tin nhân khấu học của khách hàng được thể hiện tại Bảng 3. Phương pháp Cronbach’s alpha được sử dụng nhằm kiểm định tính nhất quán nội bộ cũng như độ tin cậy của dữ liệu. Ket quả cho thấy các nhân tố đều có hệ so Cronbach’s alpha> 0,7 và được chấp nhận theo khuyến cáo của Bonett và Wright, (2015). Bảng 4 trình bày hệ so Cronbach’s alpha. 4.2. Kết quả phân tích Fuzzy- SER EQUAL Công thức (1) và (2) được sư dụng đề tính giá trị sự kỳ vọng và cảm nhận về CLDV tong thế từ tất cả người phỏng vấn đối với CLDV của chỉ báo i. Công thức (3), và (4) được sử dụng đề tính giá trị trung bình của sự kỳ vọng và cảm nhận về CLDV từ tất cả những người được khảo sát về chỉ báo i. Sử dụng công thức (5) và (6) ta có thể tính được khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất cả những người được phòng vấn đối với CLDV của chỉ báo i. Ví dụ tiêu chí HH1 của cảm nhận được Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp...
ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Ngày nhận: 10/11/2022 Nguyễn Quang Vĩnh Ngày duyệt đăng: 20/12/2022 Trường Đại học Lao động Xã hội Ngày nhận bán sửa: 01/12/2022 Tóm tắt: Chất lượng dịch vụ thường trừu tượng và khó đo lường do các đặc tính vô hình, không đông nhất và không tách rời Các phương pháp đo lường hiện tại trên cơ sở mô hình SERVQUAL truyền thống vẫn chưa giải quyết triệt để sự mơ hồ và mờ nhạt trong đánh giá chất lượng dịch vụ Mục tiêu của nghiên cứu này nhẳm ứng dụng lý thuyết fuzzy dựa trên mô hình SERVQUAL mở rộng trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn tại Hà Nội Đế thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu đã khảo sát 216 khách du lịch vào tháng 7 và tháng 9 năm 2022 Kết quả nghiên cứu cho thấy khách du lịch có kỳ vọng và cảm nhận cao đối với các chỉ báo: Cung cấp các dịch vụ như khách sạn đã hứa, Thực hiện các dịch vụ ngay từ lần đầu tiên, Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật Những chỉ báo có sự kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm Trang Applying the Fuzzy SERVQUAL method in evaluating hotel service quality Abstract: Service quality is abstract and difficult to measure due to intangibility, heterogeneity, and inseparability Current measurement methods based on the traditional SERVQUAL model have yet to resolve the ambiguity and opacity in service quality assessment This study aims to apply fuzzy set theory based on the extended SERVQUAL model to analyze hotel service quality in Hanoi By interviewing 216 tourists from July to September, 2022 The results show the highest expectations and perceptions: Hotel provides services as promised; Services are performed from the first time; Equipping facilities for disabilities The lowest expectation and perception indicators include hotel equipment being in good working order without causing damage, Automation of services, and visually appealing facilities The gap between perceptions and expectations of the extended SERVQUAL model is ranked as Accessibility, Technology, Assurance, Tangibility, Empathy, and Reliability The findings indicate that to improve service quality, hotels need to focus their resources on improving the factors that have a large gap between service expectations and perceptions The academic and management implications, limitations, and research directions are also discussed in the study Keywords: Fuzzy SERVQUAL, Service quality, Perception, Expectation, Hotel, Hanoi Nguyen Quang Vinh Email: quangvinh191081@gmail.com University of Labor and Social Affairs © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 85 Sỏ' 248+249- Tháng 1&2 2023 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc; Từng bước tự động hóa một sô' dịch vụ; Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẫn trực quan Khoảng cách giữa sự cảm nhận và kỳ vọng của cấc thành tô'thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng được xếp hạng lần lượt là: Khả năng tiếp cận, ứng dụng công nghệ, Sự đảm bảo, Sự hữu hình, Sự đồng cảm và Sự tin cậy Những phát hiện này cho thấy, đế nâng cao chất lượng dịch vụ các khách sạn cần tập trung nguồn lực cải thiện các yếu tổ có khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và cảm nhận dịch vụ Các thảo luận về khoa học và ứng dụng quản trị cũng như các hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai cũng được đề cập trong nghiên cứu Từ khóa: Fuzzy SERVQUAL, Chất lượng dịch vụ, Sự kỳ vọng, Sự Cảm nhận, Khách sạn, Hà Nội 1 Giói thiệu nhiều thuộc tính, khó nắm bắt và khó đo lường (Udo & Cộng sự, 2011) Đẻ mô tà Đại dịch COVID-19 khiến cho ngành du CLDV một cách cụ thế hơn, các nghiên lịch nói riêng và ngành dịch vụ nói chung cứu thường sử dụng định nghĩa CLDV phải trải qua 2 năm 2020 và 2021 với nhiều là sự đáp ứng nhu cầu của khách hàng khó khăn Nguy cơ dịch bệnh quay trở lại vần hiện hữu, nhiều nơi trên thế giới dịch (Stefano & Cộng sự, 2015) Việc đánh giá bệnh vần diễn biến hết sức phức tạp Trong CLDV thường được thực hiện thông qua bối cảnh Việt Nam đã mở cửa ngành du sự so sánh giữa sự kỳ vọng của khách hàng lịch trở lại vào tháng 3/2022, ngành khách và giá trị khách hàng nhận được từ nhà sạn cần phải nồ lực không ngừng nhằm cung cấp dịch vụ (Parasuraman & Cộng sự, nâng cao chất lượng dịch vụ (CLDV) 1985; Stefano & Cộng sự, 2015; Wilkins & mang lại sự hài lòng cho du khách Một số Cộng sự, 2007; Junior & cộng sự, 2022) nghiên cứu gần đây đã cho thấy CLDV của Con người và các phán đoán về sở thích ngành du lịch nói chung và ngành khách thường mơ hồ và không thể ước tính bằng sạn nói riêng mặc dù đã có những cải thiện, một giá trị số chính xác (Ahmadi, 2017; tuy nhiên mức độ hài lòng của du khách Nguyen, 2021; Tumsekcali & cộng sự, vần còn ở mức thấp (Hòa & Nhung, 2022; 2021) Để đánh giá CLDV, thang đo likert Huân & cộng sự, 2022; Nguyen, 2021) từ 1-5 thường được sử dụng, theo đó giá Bên cạnh đó hành vi của du khách đối với trị càng cao thì mức độ hài lòng càng cao, việc sừ dụng sản phẩm sau đại dịch cũng đã tuy nhiên có một số khách hàng cho rằng có nhiêu thay đôi như: khách du lịch quan mức 3 là đạt yêu cầu về sự hài lòng, một số tâm nhiều hơn đến sự an toàn của bản thân khác lại cho rằng nó chỉ là tiệm cận của hài và sự tiện ích trong sử dụng các sản phâm lòng (Wahyudi, 2017) Trong hầu hết các dịch vụ được cung cấp từ các doanh nghiệp trường hợp, các khách sạn lấy điềm trung cung ứng (Hoàng Đàm Lương Thúy & bình 3 làm tiêu chuân của việc thực hiện Nguyễn Thu Hà, 2021) CLDV, tuy nhiên chuẩn về sự hài lòng đối Chất lượng là biểu hiện của sự hài lòng ở với dịch vụ có thể sẽ khác nhau giữa các mức độ cao của khách hàng (Stefano & khách hàng Điều này sẽ dẫn đến sự hiểu Cộng sự, 2015) CLDV là sự tổng hợp của lầm trong việc ra quyết định cải thiện dịch vụ, thiếu sự tập trung vào những dịch vụ 86 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH cần được ưu tiên, gây lãng phí nguồn lực giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận (Wahyudi, 2017; Tumsekcali & cộng sự, thức của khách hàng (Berry Biiyiikozkan 2021; Nguyen, 2021) Vì vậy phương pháp et al., 2011; Buyiikozkan & Ọifẹi, 2012; Fuzzy- SERVQUAL được đề xuất nhàm Lizarelli & cộng sự, 1988) Ban đầu, mô đáp ứng việc đánh giá CLDV một cách hình SERVQUAL được thiết lập bởi chính xác thông qua việc mô tả các đánh giá của khách hàng bằng các biến ngôn Parasuraman với mười thuộc tính cùa ngữ tự nhiên và chuyển đổi nó sang dạng CLDV được xác định, bao gồm uy tín, bảo số và phân tích thông qua các ma trận giải mật, khả năng tiếp cận, giao tiếp, sự hiểu mờ nhằm làm rõ hơn khoảng cách giữa sự biết của người tiêu dùng, tình cảm, độ tin kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng đối cậy, khả năng đáp ứng, năng lực và lịch sự với CLDV khách sạn (Stefano & Cộng Sau đó, Parasuraman kết hợp mười thuộc sự, 2015; Stefano & Cộng sự, 2015) Bên tính thành năm thuộc tính: hữu hình, khả cạnh đó, mô hình đánh giá CLDV vì thế năng đáp ứng, độ tin cậy, đảm bảo và sự cũng cần có sự điều chỉnh phù hợp hơn đồng cảm (Parasuraman và cộng sự, 1985) với thực tế đang diễn ra liên quan đến và nó được sử dụng rộng rãi, phổ biến trong thay đổi công nghệ và những cân nhắc các nghiên cứu về CLDV ở nhiều lĩnh vực về sự an toàn trong kiểm soát dịch bệnh khác nhau (ví dụ như: Buyiikozkan et al., (Tumsekcali & cộng sự, 2021) Mục tiêu 2011; Biiyukozkan & Ọifẹi, 2012; Lizarelli của nghiên cứu này bao gồm: (1) Xây dựng & cộng sự, 2021; Tseng, 2009) mô hình SERVQUAL mở rộng trên cơ Có thể thấy chất lượng mà người tiêu dùng sở mô hình của Parasuraman & Cộng sự cảm nhận được từ dịch vụ là một hàm của (1985), Akbaba (2006) và Stefano & cộng mức độ khoảng cách giữa dịch vụ mong đợi sự, (2015); và (2) ứng dụng phương pháp và dịch vụ được cảm nhận Các nghiên cứu Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá và xếp trước đây cho thấy thang đo SERVQUAL hạng các tiêu chí CLDV thông qua khảo được sử dụng như một kỹ thuật để xác định sát sự kỳ vọng và sự cảm nhận của khách các điểm mạnh và điểm yếu của công ty hàng đối với dịch vụ của khách sạn trên trong các loại hình dịch vụ khác nhau, tạo cơ địa bàn Hà Nội Các nội dung tiếp theo của sở cho việc cải tiến liên tục CLDV (Ahmadi, nghiên cứu bao gồm: (2) Cơ sở lý thuyết; (3) phương pháp nghiên cứu; (4) kết quả 2017; Lizarelli & cộng sự, 2021; Van Quyet và thảo luận; và (5) kết luận và hàm ý của & cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017) Mô hình nghiên cứu SERVQUAL được sử dụng cho các mục đích khác nhau, bao gồm cà việc xác định 2 Cơ sở lý thuyết các xu hướng về CLDV khi được áp dụng thường xuyên với khách hàng (Tumsekcali 2.1 Mô hình SERVQUAL & cộng sự, 2021; Junior & cộng sự 2022) Đồng thời mô hình này cũng là công cụ Mô hình SERVQUAL là một phương marketing để so sánh và xác định các khía pháp được sử dụng rộng rãi trong đánh cạnh chất lượng vượt trội của doanh nghiệp giá CLDV (Tan & Pawitra, 2001) Mô so với các đối thủ cạnh tranh (Karamaẹa, hình SERVQUAL có nhiều tiêu chí (thuộc 2021; Yaqub & cộng sự, 2019) tính) khác nhau và là một công cụ có giá Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp trị để phân tích và đo lường khoảng cách SERVQUAL mở rộng để đánh giá CLDV trong các lĩnh vực khác nhau Ví dụ, Kang & cộng sự (2016) đề xuất mô hình E-S- Số 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 87 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn QUAL để đo lường CLDV thương mại CLDV như phương pháp mờ xám trong điện từ Baber (2019) sử dụng mô hình mô hình cảm nhận- kỳ vọng của khách E-SERVQUAL trong đánh giá CLDV ngân hàng (Tseng, 2009) ứng dụng Fuzzy- hàng Aagja & Garg (2010) đã sử dụng mô AHP ,Fuzzy- AHP- TOPSIS vạ Fuzzy- hình PubHosQual (CLDV bệnh viện công) SERVQUAL trong thiết lập hệ thống đánh trong nghiên cứu CLDV bệnh viện công giá CLDV thông qua ngôn ngữ của khách Suria & cộng sự (2019) đã phát triên tiêu chí hàng đã được thực hiện bởi các nghiên cứu đánh giá chỉ số hoạt động của các hệ thống trước đây (Buyiikozkan & cộng sự,2011; giao thông công cộng dựa trên cảm nhận Buyiikozkan & Ọifọi, 2012; Ahmadi, và kỳ vọng với mô hình TRANSQUAL 2017) Trong nhùng năm gần đây, đặc biệt Farooq & cộng sự (2018) sử dụng mô hình là khi diễn ra đại dịch COVID-19, nhu cầu AIRQUAL trong đánh giá sự ảnh hưởng đánh giá sự hài lòng của khách hàng thông của CLDV đến sự hài lòng của khách hàng qua CLDV càng trở nên quan trọng, một số đối với Malaysia Airlines Tumsekcali và nghiên cứu ứng dụng Fuzzy SERVQUAL Cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu mô đã bổ sung thêm các nhân tố liên quan đến hình SERVQUAL mở rộng với hai tiêu chí đại dịch như nghiên cứu của Tumsekcali mới liên quan đến công nghệ số và đại dịch và Cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV nhằm đánh giá CLDV giao thông công cộng giao thông công cộng; Junior & cộng sự Các nghiên cứu này sử dụng nhiều phương (2022) trong đánh giá CLDV y tế, Lizarelli pháp nghiên cứu khác nhau bao gồm cả định và cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV tính và định lượng để minh chứng cho các giáo dục mô hình mở rộng của minh, Tuy nhiên các nghiên cứu CLDV khách sạn chủ yếu vẫn 3 Phương pháp nghiên cứu theo mô hình truyền thống (ví dụ: Stefano & Cộng sự, 2015; Nguyen, 2021) 3.1 Thiết kế nghiên cứu 2.2 Fuzzy- SERVQUAL trong nghiên Nghiên cứu kết họp giữa mô hình cứu chất lượng dịch vụ SERVQUAL truyền thống được xây dựng bởi của Parasuraman & cộng sự (1985) và Việc sử dụng tập mờ (fuzzy) đê đánh giá mô hình SERVQUAL mở rộng bằng việc mức độ hài lòng của khách hàng đã được bổ sung thêm một biến nghiên cứu ứng thực hiện trong một số nghiên cứu trước dụng công nghệ trong bối cảnh đại dịch đây (Ahmadi, 2017; Esmaeili & cộng sự, COVID-19 và sự thay đổi về công nghệ số 2015; Stefano và cộng sự, 2015; Wahyudi, Vì vậy mô hình nghiên cứu trước hết áp 2017) Fuzzy cấp một phương pháp mới để dụng 5 biến nghiên cứu với 22 chì báo từ đo lường CLDV thông qua sự so sánh giữa mô hình SERVQUAL được Akbaba (2006) cảm nhận và kỳ vọng của khách hàng Các xây dựng để đánh giá CLDV khách sạn số mờ tam giác thay thế cho các phương Mô hình của Akbaba (2006) xây dựng có pháp đánh giá truyền thống Các giải pháp 29 tiêu chí và 5 nhân tố: phương tiện hữu được đưa ra dựa trên sự tính toán khoảng hình, sự tin cậy, sự đảm bảo, sự đồng cảm cách giữa hai số mờ tam giác để xác định và khả năng tiếp cận Stefano & cộng sự, các thuộc tính dịch vụ được đánh giá (2015) ứng dụng nghiên cứu của Akbaba kém nhất Các nghiên cứu đã cố gắng kết (2006) trên cơ sở rút ngắn còn 22 tiêu hợp mờ vào một số công cụ đe đánh giá chí và giữ nguyên 5 nhân tố như mô hình 88 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH Bảng 1 Nhân tố, chỉ báo các biến chất lượng dịch vụ khách sạn Nhân tố Chỉ báo Mã Nguồn 1 Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẩn trực quan hóa tham khảo HH1 2 Khả năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ HH2 3 Trang thiết bị hiện đại, thẩm mỹ HH3 HH4 Phương 4 Không gian và bầu không khí phù hợp với mục đích lưu trú HH5 tiện hữu HH6 hình (HH) 5 Trang thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc 6 Các vật dụng đi kèm với các dịch vụ được trang bị đầy đủ 7 Thức ăn, đồ uống được phục vụ hợp vệ sinh, và chất lượng tốt HH7 8 Nhân viên của khách sạn ăn mặc gọn gàng, ngăn nắp HH8 9 Cung cấp các dịch vụ khách sạn đã hứa TC1 Sự tin 10 Thực hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên TC2 Akbaba (2006); cạy (TC) 11 Lưu giữ các hồ sơ chính xác TC3 Stefano & cộng sự 12 Nhân viên luôn có mặt khi cần TC4 (2015) 13 Giải quyết các khiếu nại của khách và đền bù những bất tiện mà khách ĐB1 Sự đảm phái chịu ĐB2 bảo (ĐB) 14 Cung cấp dịch vụ linh hoạt theo nhu cầu của khách ĐB3 ĐB4 Sự đồng 15 Phục vụ các dịch vụ một cách nhất quán cảm (ĐC) 16 Nhân viên có kiến thức đế cung cấp thông tin và hỗ trợ khách trong ĐC1 các lĩnh vực mà họ yêu cầu ĐC2 17 Nhân viên dành cho khách sự quan tâm cá nhân khiến họ càm thấy ĐC3 mình đặc biệt 18 Nhân viên của khách sạn hiếu nhu cầu cụ thể của khách 19 Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật Khả năng 20 Các bộ phận có giờ hoạt động thuận tiện cho tất câ khách hàng KC1 tiếp cận 21 Các dịch vụ rất dễ dàng tiếp cận KC2 (KC) 22 Thông tin về cơ sở vật chất và dịch vụ rất dễ dàng tiếp nhận KC3 ứng dụng 23 Trang bị các công nghệ Smart-room CN1 công 24 Thiết lập công nghệ cá nhân hóa không gian phòng ngủ CN2 Tác giả đề nghệ 25 Từng bước tự động hóa một số dịch vụ (CN) xuất CN3 Nguồn: Tác giả tông hợp ban đầu thông qua phương pháp Fuzzy Trong nghiên cửu này, các câu hởi khảo sát SERVQUAL Trên cơ sở kế thừa 2 nghiên được xây dựng dựa trên tổng quan tài liệu cứu này, tác giả xây dựng mô hình nghiên và phỏng vấn trực tiếp các chuyên gia (bao cứu với 6 nhân tố và 25 chỉ báo được thê gồm các nhà khoa học và các lãnh đạo của hiện ở Bảng 1 khách sạn) Bảng khảo sát bao gồm 6 nhân tố và 25 chỉ báo được tiến hành khảo sát 3.2 Bảng hỏi và mẫu khảo sát tại 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội Tổng số 250 phiếu khảo sát đã phát Số 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 89 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Bảng 2 Thang đo, biến ngôn ngữ và số mò’ Nghiên cứu này sử dụng các công thức tam giác được trình bày bởi Liu & cộng sự (2015) và Stefano & cộng sự (2015) gồm 3 bước Điếm thang Biến ngôn ngữ/ Số mờ tam đo Likert mức đánh giá giác như sau: Bước 7: Tính tổng điểm 1 Rất kém (L 1,2) Coi số mờ A là sự cảm nhận về CLDV của người phỏng vấn thứ nth thông qua 2 Kém (1,2,3) CLDV của chỉ báo i 3 Binh thường (2, 3, 4) n 4 Tốt (3,4, 5) 5 Rất tốt (4, 5,5, 5) TAei = (1) Nguồn: Stefano & cộng sự (2015) 1 n trực tiếp cho du khách từ tháng 7- tháng 9 TApi = ^Apin (2) năm 2022, trong đó có 30 khách không có phản hồi và 4 khách từ chối sửa lại bảng 1 hỏi, vì vậy tổng cộng số mầu khảo sát trong nghiên cứu này là 216 phiếu Phương pháp Trong đó: lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được áp dụng TAci: Là kỳ vọng về CLDV tổng thể của trong nghiên cứu này chỉ báo i Bảng hỏi được thiết kế dựa trên thang đo TApi: Là sự cảm nhận về CLDV tống thể Likert từ 1-5 với các đánh giá về sự kỳ của chỉ báo i vòng và cảm nhận của khách hàng đối với Aein: Là sự kỳ vọng về CLDV của người các tiêu chí đo lường CLDV Tuy nhiên, do phỏng vân thứ nth đôi với chỉ báo i sự phức tạp và khó đo lường của CLDV, Apjn: Là sự cảm nhận về CLDV của người việc tích hợp thang đo likert và thang đo số phỏng vấn thứ nth đối với chỉ báo i mờ tam giác sẽ mang lại hiệu quả và rõ nét Bước 2\ Tính giá trị trung bình hơn trong đánh giá CLDV (Stefano & cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017) Bảng 2 mô tả TA thang đo được sử dụng trong nghiên cứu MAei = (3) 3.3 Phương pháp Fuzzy- SERVQUAL MApi = N (4) Những nồ lực sử dụng số mờ để đánh giá sự hài lòng đổi với CLDV của khách hàng Trong đó: đã được thực hiện nhiều trong nghiên cửu (Junior & cộng sự 2022) Tuy nhiên đánh MAej : Là giá trị trung bình kỳ vọng về giá CLDV thông qua phương pháp Fuzzy- SERVQUAL mới chỉ được thực hiện trong CLDV của chỉ báo i vài năm gần đây (Wahyudi, 2017) Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Fuzzy- MApi : Là giá trị trung bình kỳ vọng về SERVQUAL nhằm đánh giá CLDV thông qua so sánh giữa cảm nhận của khách hàng CLDV của chỉ báo i và sự kỳ vọng của khách hàng đối với CLDV Bước 3: Tính khoảng cách giữa giá trị cảm nhận và sự kỳ vọng Gọi số mờ Gap (khoảng cách) là khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất cà những người được phỏng vấn đối với chất lượng dịch vụ của chi báo i Gap = MApi e MA (5) Phương pháp trung bình tích phân được phát 90 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH triển bởi Chen & Hsieh (1999) nhằm tổng Bảng 4 Hệ số Cronbach’s alpha hợp số mờ và được tính như công thức (6) Số lượng Hệ số Cronbach's P(A)= l/6(a + 4b + c) biến alpha (6) quan sát Trong đó: a là số mờ nhở nhất; b là số mờ Nhân tô' Cam Kỳ vọng trung bình; c là số mờ cao nhận Ví dụ một khách hàng đánh giá CLDV Phương tiện hữu thông qua thang đo likert là 3, biến ngôn hình 8 0,883 0,871 ngữ “bình thường” và được mô tả trong số Sự tin cậy mờ tam giác là A (a,b,c) = (2,3,4) Áp dụng 4 0,829 0,806 công thức (6), Sự đảm bảo 4 0,852 0,826 P(A) = 1/6 (2 + 12 + 4) = 3,2 Phần mềm SPSS được sử dụng để phân Sự đồng cảm 3 0,755 0,741 tích thống kê mô tả thông tin nhân khấu học cúa mẫu khảo sát và kết quả kiểm định Khả năng tiếp cận 3 0,733 0,730 độ tin cậy (Cronbach’s alpha) Phần mềm ứng dụng công Excel được sử dụng đê tính toán các bước nghệ 3 0,795 0,797 của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 4 Kết quả khảo sát Việc thu thập dữ liệu được thực hiện trong 4.1 Thông tin nhân khâu học của mâu 2 tháng (từ tháng 7- tháng 9 năm 2022) ờ khảo sát và kết quả kiêm định độ tin cậy 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội Các khảo sát được thực hiện với 216 Bảng 3 Thông tin nhân khấu học của mẫu khách du lịch Thông tin nhân khấu học của nghiên cứu khách hàng được thể hiện tại Bảng 3 Phương pháp Cronbach’s alpha được sử Tiêu chí Phân loại Số lượng Tỷ trọng dụng nhằm kiểm định tính nhất quán nội bộ (người) (%) cũng như độ tin cậy của dữ liệu Ket quả cho Nam 52 24,1 thấy các nhân tố đều có hệ so Cronbach’s Nữ alpha> 0,7 và được chấp nhận theo khuyến 164 75,9 cáo của Bonett và Wright, (2015) Bảng 4 trình bày hệ so Cronbach’s alpha 4.2 Kết quả phân tích Fuzzy- SER EQUAL Giới tính 45 tuổi 11 5,1 (5) và (6) ta có thể tính được khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất Thấp hơn đại học 6 2,8 cả những người được phòng vấn đối với CLDV của chỉ báo i Học vấn Đại học 190 88,0 Ví dụ tiêu chí HH1 của cảm nhận được Sau đại học 20 9,2 Quốc Việt Nam 185 85,6 tịch Nước ngoài 31 14,4 Tống cộng 216 100 Nguồn: Kết quà phân tích SPSS Số 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 91 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Bảng 5 Số mờ của sự cảm nhận và sự kỳ vọng Chí báo Số mờ sự cảm nhận Số mờ sự kỳ vọng Khoảng cách mờ HH (2,57, 3,58, 4,50) HH1 (2,33, 3,37, 4,32) (2,59, 3,61, 4,54) (-1,96, -0,03,1,92) HH2 (2,29, 3,32, 4,28) HH3 (2,70, 3,69, 4,62) (2,34, 3,39, 4,35) (-2,03,-0,95,1,97) HH4 (2,61,3,70, 4,60) HH5 (2,54, 3,53, 4,47) (2,30, 3,35, 4,32) (-2,03,-0,96,1,98) HH6 (2,69, 3,67, 4,59) HH7 (2,59, 3,59, 4,55) (2,75, 3,74, 4,63) (-1,93,-0,93,1,92) HH8 (2,76, 3,73, 4,61) TC (2,86, 3,83, 4,72) (2,70, 3,70, 4,59) (-1,88, -0,89,1,90) TC1 (2,87, 3,83, 4,74) TC2 (3,02, 3,97, 4,83) (2,54, 3,56, 4,50) (-1,96,-0,93,1,93) TC3 (2,68, 3,67, 4,59) TC4 (2,86, 3,83, 4,70) (2,72, 3,73, 4,65) (-1,96,-0,92,1,87) ĐB (2,66, 3,64, 4,57) ĐB1 (2,60,3,60, 4,57) (2,60, 3,61,4,58) (-1,99,-0,96,1,95) ĐB2 (2,74, 3,73, 4,67) ĐB3 (2,57, 3,55, 4,46) (2,80, 3,79, 4,67) (-1,91,-0,88,1,81) ĐB4 (2,72, 3,67, 4,59) ĐC (2,79, 3,76, 4,67) (2,86, 3,84, 4,73) (-1,87, -0,89,1,86) ĐC1 (2,68, 3,65, 4,56) ĐC2 (2,84, 3,82, 4,71) (2,88, 3,86, 4,76) (-1,89,-0,91,1,86) ĐC3 (2,86, 3,83, 4,74) KC (2,57, 3,50, 4,38) (3,04, 4,00, 4,84) (-1,82,-0,86,1,79) KC1 (2,64, 3,60, 4,53) KC2 (2,24, 3,09, 3,91) (2,67, 3,67, 4,59) (-1,92,-0,92,1,93) KC3 (2,83, 3,80, 4,70) CN (2,38, 3,37, 4,22) (2,85, 3,83, 4,72) (-1,86,-0,88,1,85) CN1 (2,05, 3,05, 3,76) CN2 (2,56, 3,53, 4,47) (2,69, 3,69, 4,62) (-1,96, -0,93,1,89) CN3 (2,52, 3,52, 4,43) (2,61,3,63, 4,60) (-2,00,-0,97,1,96) (2,75, 3,75, 4,69) (-1,96,-0,94,1,92) (2,65, 3,66, 4,55) (-1,98,-0,90,1,81) (2,73, 3,71,4,63) (-1,91,-0,92,1,86) (2,80, 3,79, 4,70) (-1,90, -0,91, 1,87) (2,71,3,71,4,62) (-1,93,-0,92,1,85) (2,80, 3,79, 4,69) (-1,85, -0,89,1,92) (2,88, 3,86, 4,78) (-1,92,-0,91,1,86) (2,67, 3,57, 4,43) (-1,86, -0,88, 1,71) (2,75, 3,68, 4,60) (-1,96, -0,93,1,78) (2,40, 3,19, 3,94) (-1,71,-0,82,1,51) (2,86, 3,84, 4,73) (-1,90,-0,90,1,84) (2,39, 3,40, 4,34) (-1,97, -0,85, 1,83) (2,06, 3,07, 4,05) (-2,00,-0,71,1,69) (2,57, 3,57, 4,51) (-1,95,-0,94,1,90) (2,55, 3,56, 4,47) (-1,95,-0,91,1,88) Nguồn: Tác giả tự tính toán bang phần mềm Excel khách hàng đánh giá ở mức độ a= 2,33; độ đánh giá khác nhau thông qua thang đo b= 3,37; 0= 4,32 Đây là tổng hợp số mờ likert Áp dụng công thức (6) P(A) = 1/6 tam giác từ 216 khách hàng với các mức (2,33+4*3,37+4,32) = 3,35 trong khi đó 92 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH Bảng 6 Giá trị trung bình, khoảng cách giữa cảm nhận và kỳ vọng Chỉ báo Cảm nhận Xếp hạng Kỳ vọng Xếp hạng Khoảng cách Xếp hạng HH 3,56 4 3,59 HH1 3,35 22 3,38 4 -0,03 4 HH2 3,31 23 3,34 HH3 3,68 10 3,69 22 -0,03 11 HH4 3,69 9 3,68 HH5 3,52 20 3,54 23 -0,03 11 HH6 3,66 12 3,72 HH7 3,58 17 3,60 12 -0,01 21 HH8 3,72 7 3,77 TC 3,81 1 3,83 13 0,00 23 TC1 3,82 2 3,85 TC2 3,96 1 3,98 20 -0,02 15 TC3 3,66 12 3,66 TC4 3,81 4 3,82 9 -0,06 5 ĐB 3,63 3 3,67 ĐB1 3,60 15 3,62 18 -0,02 15 ĐB2 3,72 7 3,74 ĐB3 3,54 18 3,64 7 -0,06 5 ĐB4 3,67 11 3,70 ĐC 3,75 2 3,77 1 -0,01 6 ĐC1 3,64 14 3,70 ĐC2 3,81 4 3,78 2 -0,02 15 ĐC3 3,82 2 3,85 KC 3,49 5 3,56 1 -0,02 15 KC1 3,60 15 3,68 KC2 3,09 24 3,18 15 0,00 23 KC3 3,79 6 3,83 CN 3,34 6 3,39 5 -0,01 21 CN1 3,00 25 3,07 CN2 3,53 19 3,56 3 -0,04 3 CN3 3,51 21 3,54 17 -0,02 15 8 -0,02 15 16 -0,10 1 10 -0,03 11 2 -0,02 5 10 -0,06 5 6 0,03 25 2 -0,04 8 5 -0,07 1 13 -0,08 3 24 -0,10 1 4 -0,04 8 6 -0,05 2 25 -0,07 4 19 -0,03 11 20 -0,04 8 Nguồn: Tác già tự tính toán bằng phân mêm Excel với thang đo likert chỉ báo này có giá trị của sự cảm nhận và sự kỳ vọng vê CLDV trung bình là 3,5 khách sạn Bảng 6 thể hiện giá trị trung bình (mean) Kết quả của Bảng 5 và Bảng 6 cho thấy Số 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 93 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn khoảng cách giữa kỳ vọng và cảm nhận như sau: Vị trí số 1 thuộc về thành tố Sự tin mang dấu âm (-) Dựa trên kết quả, có the cậy (TC), vị trí số 2 thuộc về sự đồng cảm thấy khách sạn chưa đáp ứng sự hài lòng (ĐC), vị trí số 3 là sự đảm bào (ĐB) vị trí của khách hàng về CLDV Tuy nhiên cần thứ tư thuộc về sự hữu hình (HH), vị trí số 5 lưu ý ràng khách hàng thường kỳ vọng vào là khả năng tiếp cận (KC) và vị trí số 6 thuộc CLDV cao hơn, vì vậy có lý do lý giải về về thành tố ứng dụng công nghệ (CN) kết quả âm Từ kết quà nghiên cửu ờ Bảng xếp hạng khoảng cách giữa sự cảm nhận 6 cho thấy xếp hạng thứ tự của các chỉ bảo và sự kỳ vọng, kết quả nghiên cứu cho thấy trong mô hình SERVQUAL mở rộng cụ 2 chỉ báo có khoảng cách lớn nhất và xếp thể như sau: ở vị trí số 1 là chỉ báo KC2 “Các dịch vụ Đối với sự kỳ vọng, kết quả nghiên cứu cho của khách sạn rất dề dàng tiếp cận” và ĐC3 thấy 3 chỉ báo xếp hạng cao nhất thuộc về: “Khách sạn cũng trang bị những điều kiện Thứ nhất là chỉ báo TC2 “Khách sạn thực thuận lợi cho khách khuyết tật”, xếp ở vị hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên”, thứ hai trí thứ 3 thuộc về chi báo KC1 “Khách sạn là 2 chỉ báo TC1 “Khách sạn cung cấp các và các bộ phận cùa khách sạn có giờ hoạt dịch vụ như họ đã hứa” và ĐC3 “ Khách động thuận tiện cho tất cả khách hàng” 3 sạn cũng trang bị những điều kiện thuận lợi chỉ báo có khoảng cách giữa sự cảm nhận cho khách khuyết tật” Bên cạnh đó ta cũng và sự kỳ vọng ngắn nhất bao gồm: Vị trí số có thề thấy 3 chi báo bị xếp hạng thấp nhất 25 thuộc về chỉ báo ĐC2 “Nhân viên của bao gồm: ở vị trí số 23 thuộc về HH2 “Khả khách sạn hiểu nhu cầu cụ thể của khách”, vị trí số 23 thuộc về 2 chỉ báo HH4 “Không năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ”; gian và bầu không khí phù hợp với mục ở vị trí số 24 thuộc về KC2 “Các dịch vụ đích lưu trú” và TC3 “Khách sạn lun giữ của khách sạn rất dề dàng tiếp cận” và cuối các hồ sơ chính xác” cùng xếp ờ vị trí số 25 thuộc về tiêu chí Bên cạnh đó, xếp hạng khoảng cách giữa CN1 “Khách sạn trang bị các công nghệ sự cảm nhận và kỳ vọng của các thành tố Smart-room” thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng cũng Đối với sự cảm nhận, kết quả nghiên cửu được thể hiện ở Bang 6 cụ thể như sau: cho thấy 3 chi báo có xếp hạng cao nhất Thành tố khả năng tiếp cận (TC) có khoảng bao gồm: Thứ nhất thuộc về chỉ báo TC2 cách lớn nhất, xếp thứ 2 là ứng dụng công “Khách sạn thực hiện các dịch vụ ngay lần nghệ (CN), xếp ở vị trí thứ 3 là sự đảm bảo đầu tiên”, cùng thứ hai là 2 chỉ báo TC1 (ĐB), vị trí thứ 4 là sự hữu hình (HH), vị trí “Khách sạn cung cấp các dịch vụ như số 5 là sự đồng cảm (ĐC) và cuối cùng vị khách sạn đã hứa”; 3 chỉ báo bị xếp hạng trí số 6 và cũng là thành tố có khoảng cách thấp nhất bao gồm: vị trí số 23 thuộc về ngắn nhất là sự tin cậy (TC) HH2 “ Khả năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ”, vị trí số 24 thuộc về KC2 “Các 4.3 Thảo luận kết quả dịch vụ của khách sạn rất dề dàng tiếp cận” và cuối cùng xếp ở vị trí số 25 thuộc về Kết quả nghiên cứu cho thấy khách hàng có kỳ vọng và cảm nhận cao đối với các tiêu chí CN1 “Khách sạn trang bị các công chỉ báo liên quan đến TCI, TC2, ĐC3, nghệ Smart-room” KC3 và TC4 Tuy nhiên khoảng cách giữa xếp hạng 6 thành tố thuộc mô hình cảm nhận và kỳ vọng của các tiêu chí này SERVQUAL mở rộng, Bảng 6 cho thấy cả vẫn mang dấu âm Ket quả này có sự phù 2 chỉ tiêu kỳ vọng và cảm nhận đều không có sự thay đổi về thứ tự xếp hạng Cụ thể 94 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH hợp nhất định với nghiên cứu của Akbaba qua khảo sát 216 du khách tại 10 khách (2006); Nguyen (2021); Stefano & cộng sự sạn từ 3-5 sao trên địa bàn Hà Nội Ket quả (2015), tuy nhiên nghiên cứu của Stefano & nghiên cứu cho thấy du khách có kỳ vọng cộng sự (2015) lại không đưa ra được các và cảm nhận cao đối với các chỉ báo liên xếp hạng cụ thể Tương tự như vậy đối với quan đến TCI, TC2, ĐC3, KC3 và TC4, những chỉ báo về CLDV có sự kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm HH5, CN3, HH1, tuy nhiên khoảng cách giữa cảm nhận và HH2, KC2 và CN1 Kết quả này thể hiện kỳ vọng của các tiêu chí này vần mang sự khác biệt đối với các nghiên cứu của dấu âm Những chỉ báo về CLDV có sự Junior & cộng sự (2022); Nguyen (2021); kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm HH5, Pandey & cộng sự (2022); Wahyudi (2017) CN3, HHl , HH2 KC2 và CN1 xếp hạng trong khi các nghiên cứu này cho thấy có 6 thành tố thuộc mô hình SERVQUAL sự xếp hạng khác nhau giữa kỳ vọng và mở rộng cho thấy cả 2 chỉ tiêu kỳ vọng và cảm nhận của CLDV trong khách sạn Kết cảm nhận đều không có sự thay đổi về thứ quả này cho thấy sự khác biệt đối với Liu tự xếp hạng, xếp hạng khoảng cách giữa & cộng sự (2015) khi cho rằng những chỉ sự cảm nhận và kỳ vọng của các thành tố báo có đánh giá là cảm nhận thấp thường thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng cũng có khoảng cách lớn đối với sự kỳ vọng Ket được thể hiện ở Bảng 6, cụ thế như sau: quả này cũng chứng minh một luận diêm Thành tố khả năng tiếp cận (TC) có khoảng về CLDV, đó là hiểu về sự kỳ vọng của cách lớn nhất, xếp thứ 2 là ứng dụng công khách hàng là điều kiện tiên quyết đế cung nghệ (CN), xếp ở vị trí thứ 3 là sự đảm bảo cấp dịch vụ đáp ứng được sự hài lòng của (ĐB), vị trí thứ 4 là sự hữu hình (HH), vị trí họ (Liu & cộng sự, 2015; Parasuraman & số 5 là sự đồng cảm (ĐC) và cuối cùng vị cộng sự, 1985) Cuối cùng nghiên cứu cho trí số 6 là sự tin cậy (TC) và cũng là thành thấy sự xếp hạng các thành tố của mô hình tố có khoảng cách ngắn nhất SERVQUAL Trên thực tế kể từ sau khi về mặt học thuật, nghiên cứu đã cho thấy sự đại dịch COVID-19 được kiểm soát, các đóng góp nhất định của thành tố ứng dụng khách sạn ở Việt Nam đã cố gắng đầu tư công nghệ đối với mô hình SERVQUAL ứng dụng công nghệ nhằm thực hiện mô truyền thống trong điều kiện của cuộc hình khách sạn “không điểm chạm”, tuy cách mạng 4.0 và diễn biến phức tạp của nhiên mức độ đáp ứng của thành tố công nghệ (CN) được mở rộng trong mô hình đại dịch COVID-19 Bên cạnh đó nghiên SERVQUAL của nghiên cứu này vẫn còn cứu cũng khẳng định sự khoa học và hiệu hạn chế Khoảng cách giữa sự cảm nhận và quả của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL kỳ vọng của khách hàng đối với thành tố trong nghiên cứu CLDV thông qua sự đánh này cần phải được rút ngắn hơn giá của khách hàng đồng thời hồ trợ các luận điểm của các nghiên cứu trước đây 5 Kết luận và khuyến nghị (như Biiyiikozkan & Ọifẹi, 2012; Liu & cộng sự, 2015; Stefano & cộng sự, 2015) Mục đích của nghiên cứu nhằm ứng dụng Ket quả nghiên cứu cũng cho thấy sự tương phương pháp Fuzzy- SERVQUAL để đánh đồng trong một số tiêu chí về đánh giá của giá khoảng cách giữa sự kỳ vọng và giá trị khách hàng đối với CLDV của các nghiên nhận được của khách hàng và xếp hạng thứ cứu trước đây như Akbaba (2006); Nguyen tự đối với các yếu tố của mô hình thông (2021); Stefano & cộng sự (2015) Tuy nhiên một số kết quả nghiên cún cũng cho thấy sự khác biệt với nghiên cứu cùa Liu Số 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 95 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn et al., (2015) đồng thời chứng minh một khách Đây là những chỉ báo có khoảng số luận điếm về CLDV của Liu & cộng sự cách lớn giữa cảm nhận và kỳ vọng (2015); Parasuraman & cộng sự (1985) Mặc dù có những đóng góp về mặt học thuật Đối với ứng dụng quản trị CLDV khách sạn, kết quả nghiên cứu trước hết cho thấy cũng như ứng dụng trong quản trị CLDV sự cần thiết phải đẩy mạnh ứng dụng công khách sạn, tuy nhiên nghiên cứu vần còn có nghệ trong kinh doanh khách sạn Qua 2 những hạn chê cụ thê như: Nghiên cứu chì năm diễn ra đại dịch COVID-19 cho thấy được tiến hành trên địa bàn Hà Nội và giới một số thói quen liên quan đến an toàn hạn trong nhóm khách sạn từ 3- 5 sao số phòng dịch đòi hỏi các khách sạn phải lượng mầu chỉ ở mức độ phù hợp Phương đầu tư vào thiết bị công nghệ nhằm thực pháp nghiên cứu chỉ dừng lại ở việc so sánh hiện các mô hình khách sạn “Không điểm giá trị trung bình thông qua phương pháp chạm” Các khách sạn cần đầu tư trang bị Fuzzy- SERVỌUAL, chưa có sự so sánh các công nghệ Smart-room như chìa khóa giá trị trung bình đối với các phương pháp số, kéo rèm, gửi đồ thực hiện trên màn khác, vì vậy sự xếp hạng vần chưa thực hình smartphone; Thiết lập công nghệ cá sự rõ nét Các nghiên cứu tiếp theo có thể nhân hóa không gian phòng ngũ và tự động mở rộng hơn với các thành phố khác trên hóa một số dịch vụ Bên cạnh đó một số cả nước, khảo sát với số mầu lớn hơn và sử các hoạt động cần được cải thiện bao gồm: dụng thêm một sô công cụ fuzzy khác đê Khả năng tiếp cận dịch vụ của khách sạn làm rõ hơn kết quả nghiên cứu như: FAHP, (khu vực vận chuyến, bốc xếp, bãi đậu xe TOPSIS Các nghiên cứu tiếp theo cũng cần ô tô, bảng chỉ dần ); Trang bị những điều so sánh kết quả của phương pháp Fuzzy- kiện thuận lợi cho du khách bị khuyết tật; SERVQUAL với kết quả của các phương Bố trí giờ hoạt động thuận tiện, linh động pháp khác nhau để có những nhận xét, đánh phù hợp với thời gian tiêu dùng dịch vụ của giá và lựa chọn phương pháp nghiên cứu đánh giá CLDV phù hợp hơn ■ Tài liệu tham khảo Aagịa, J p., & Garg, R (2010) Measuring perceived service quality for public hospitals (PubHosQual) in the Indian context International Journal ofPharmaceutical and Healthcare Marketing Ahmadi, R (2017) Analysis of Healthcare Services Quality Using Servqual - Fuzzy Method International Journal of Economics & Management Sciences, 06(06) https://doi.org/10.4172/2162-6359.1000485 Akbaba, A (2006) Measuring service quality in the hotel industry: A study in a business hotel in Turkey International Journal ofHospitality Management, 25(2), 170-192 Annarelli, A., Battistella, c, & Nonino, F (2016) Product service system: A conceptualframeworkfrom a systematic review Journal of Cleaner Production, 139, 1011-1032 Baber, H (2019) E-SER EQUAL and Its Impact on the Performance ofIslamic Banks in Malaysiafrom the Customer’s Perspective The Journal ofAsian Finance, Economics and Business, 6(1), 169-175 Berry, L L., Parasuraman, A., & Zeithaml, V A (1988) The service-quality puzzle Business Horizons, 31(5), 35-43 Bonett, D G., & Wright, T A (2015) Cronbach’s alpha reliability: Interval estimation, hypothesis testing, and sample size planning Journal of Organizational Behavior, 36(1), 3-15 Buckley, J J (1985) Fuzzy hierarchical analysis Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233-247 Buyukozkan, G., & Qifqi, G (2012) A combinedfuzzy AHP andfuzzy TOPSIS based strategic analysis of electronic service quality in healthcare industry Expert Systems with Applications, 39(3), 2341-2354 Chen, s H., & Hsieh, C H (1999) Optimization offuzzy simple inventory models FUZZ-IEEE'99 1999 IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings (Cat No 99CH36315), I, 240-244 Esmaeili, A., Kahnali, R A., Rostamzadeh, R„ Zavadskas, E K„ & Ghoddami, B (2015) An application offuzzy logic to assess service quality attributes in logistics industry Transport, 30(2), 172-181 https://doi.org/10.3846/16484 142.2015.1046402 96 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH Hòa, T.T M., & Nhung, p T H (2022) Sừ dụng một số ma trận nhằm lựa chọn chiến lược phát triển sản phẩm dịch vụ của khách sạn mường thanh luxury’ quàng Quảng ninhNinh TNU Journal ofScience and Technology, 227(09), 100 108 Hoàng, Đ L T., & Nguyễn, T H (2021) Trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ du lịch: Nghiên cứu lý thuyết và đề xuất khung phân tích= Customer Experiences in the Tourism Service: Theoretical Research and Analysis Framework Proposal VNU Journal ofEconomics and Business Huân, N Q., Bang, N.v.,& Phúc, N M (2022) Sự khiếm nhã của khách hàng trong lĩnh vực nhà hàng-khách sạn tại TP Hồ Chí Minh: Phăn tích các tiền tố và kết quà Tạp Chí Nghiên Cứu Kinh Te và Kinh Doanh Châu A, 32(9) 5—21 Junior, J B G., Hékis, H R., Costa, J A F., de Andrade, I G M., dos Santos Cabral, E L., Castro, w R s., de Medeiros Florentino, D R., de Oliveira Barreto, T, & da Costa Junior, J F (2022) Application of the QFD- fuzzy-SER EQUAL methodology as a qualityplanning tool at the surgical centre ofapublic teaching hospital BMC Medical Informatics and Decision Making, 22(1), 1-14 https://doi.org/10.1186/sl2911-022-01746-4 Kang, D., Jang, w., & Park, Y (2016) Evaluation of e-commerce websites using fuzzy hierarchical TOPSIS based on ES-QUAL Applied Soft Computing, 42, 53-65 Karama$a, C- (2021) Ranking Service Quality Using Multi-Criteria Decision-Making Methods: Example of Erzurum Province Journal of Process Management and New Technologies, 9(3-4), 1—12 https://doi.org/10.5937/ jpmnt9-33449 Liu, R., Cui, L., Zeng, G., Wu, H, Wang, c, Yan, s., & Yan, B (2015) Applying the fuzzy SERVQUAL method to measure the service quality in certification & inspection industry Applied Soft Computing Journal, 26, 508—512 https://doi org/10.1016/j.asoc.2014.10.014 Lizarelli, F L., Osiro, L., Ganga, G M D Mendes, G H s., & Paz, G R (2021) Integration ofSERVQUAL, Analytical Kano, and QFD usingfuzzv approaches to support improvement decisions in an entrepreneurial education service Applied Soft Computing, 112, 107786 Nguyen, p H (2021) A Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) Based on SERVQUAL for Hotel Service Quality Management: Evidence from Vietnam Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(2), 1101-1109 https://doi org/'10.13106/jafeb.2021.vol8 no2.1101 Pandey, A., Sahu, R., & Joshi, Y (2022) Kano Model Application in the Tourism Industry: A Systematic Literature Review Journal of Quality Assurance in Hospitality and Tourism, 23(1), 1-31 https://doi.org/10.1080/152800 8X2020.1839995 Parasuraman A., Zeithaml, V A., & Berry, L L (1985) A conceptual model ofservice quality and its implicationsfor future research Journal ofMarketing, 49(4), 41-50 Stefano, N M., Casarotto Filho, N., Barichello, R., & Sohn, A p (2015) Afuzzy SERVQUAL based methodfor evaluated ofservice quality in the hotel industry Procedia CIRP, 30, 433-438 https://doi.Org/10.1016/j.procir.2015.02.140 Suria, H., Ahmad, F M., & Siti, N s (2019) Bus service indicator: The different sight ofperformance index development Journal ofPhysics: Conference Series, 1349(1), 12049 Tan, K c., & Pawitra, T A (2001) Integrating SERVQUAL and Kano’s model into QFD for service excellence development Managing Service Quality: An International Journal, 11(6), 418-430 Tseng, M -L (2009) A causal andeffect decision making model ofservice quality expectation using grey-fuzzy DEMA TEL approach Expert Systems with Applications, 36(4), 7738-7748 Tumsekcali, E., Ayyildiz, E., & Taskin, A (2021) Interval valued intuitionistic fuzzy AHP-WASPAS based public transportation service quality evaluation by a new extension of SERVQUAL Model: P-SERVQUAL 4.0 Expert Systems with Applications, 186(August), 115757 https://doi.Org/10.1016/j.eswa.2021.115757 Udo, G J., Bagchi, K K., & Kirs P J (2011) Using SEREQUAL to assess the quality of e-learning experience Computers in Human Behavior, 27(3), 1272-1283 van Quyet, T., Vinh, N Q., & Chang, T (2015) Service Quality and Its Effects on Customer Satisfaction with Deposit Services in the Banking Industry Wahyudi, R D (2017) Investigating the role ofFuzzy as confirmatory toolfor service quality assessment (Case study: Comparison ofFuzzy SER EQUAL and SER EQUAL in hotel service evaluation) IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 273, 012032 https://doi.Org/10.1088/1757-899x/273/l/012032 Wilkins, H, Merrilees, B., & Herington, c (2007) Towards an understanding of total service quality in hotels International Journal ofHospitality Management, 26(4), 840-853 Yaqub, R M S., Halim, F., & Shehzad, A (2019) Effect ofservice quality, pricefairness, justice with service recovery and relational bonds on customer loyalty: Mediating role ofcustomer satisfaction Pakistan Journal ofCommerce and Social Science, 13(1), 62-94 Zadeh, L A (1965) Fuzzy sets Information and Control, 8(3), 338-353 So 248+249- Tháng 1&2 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 97