Theo triết lý của Six Sigma, việc lắng nghe khách hàng được coi là một trong những nguyên tắc bắt buộc để nâng cao chất lượng dịch vụ và mang lại những trải nghiệm tốt nhất cho khách hàn
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm 6 Sigma
Six Sigma (6 Sigma) là một hệ thống bao gồm các công cụ và chiến lược được dùng để cải tiến các quy trình và hoạt động kinh doanh Theo triết lý của Six Sigma, việc lắng nghe khách hàng được coi là một trong những nguyên tắc bắt buộc để nâng cao chất lượng dịch vụ và mang lại những trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.
6 Sigma là công cụ hỗ trợ doanh nghiệp xác định và loại bỏ các yếu tố gây ra các lỗi trong một quá trình, đồng thời giảm sự thay đổi của quy trình sản xuất và kinh doanh để cải thiện chất lượng đầu ra Ứng dụng 6 Sigma trong sản xuất có thể giúp một tổ chức giảm lãng phí, giảm thời gian của một hoặc nhiều quy trình và giảm chi phí sản xuất để tăng lợi nhuận và mức độ hài lòng của khách hàng.
Lợi ích của 6 Sigma trong dịch vụ khách hàng
Gia tăng sự hài lòng của khách hàng
Bằng cách làm giảm đáng kể tỷ lệ lỗi, công ty sẽ có thể luôn cung cấp sản phẩm đến tay khách hàng đáp ứng hoàn toàn các thông số kỹ thuật được yêu cầu và vì thế làm tăng sự hài lòng của khách hàng.
Hơn nữa, chi phí cho việc tìm được khách hàng mới khá cao nên các công ty có tỷ lệ thất thoát khách hàng thấp sẽ giảm bớt chi phí bán hàng và tiếp thị vốn là một phần của tổng doanh thu bán hàng.
Những dao động có thể được loại trừ trong một dự án Six Sigma có thể bao gồm các dao động trong thời gian giao hàng Vì vậy, Six Sigma có thể được vận dụng để giúp đảm bảo việc giao hàng đúng hẹn một cách đều đặn.
Nguyên tắc áp dụng phương pháp 6 Sigma
1 Áp dụng phương pháp 6 Sigma trong kinh doanh chắc chắn sẽ giúp doanh nghiệp đạt được những mục tiêu nhất định Tuy nhiên, để có được hiệu quả như mong đợi thì doanh nghiệp cần ghi nhớ các nguyên tắc sau đây của Six Sigma.
Lấy khách hàng làm trọng tâm
Cũng tương tự như hầu hết các triết lý kinh doanh khác, 6 Sigma tập trung chủ yếu vào “customer's voice”, nghĩa là tiếng nói của khách hàng Tất cả sự thay đổi hay cải tiến quy trình trong sản xuất, kinh doanh đều cần xác định theo nhu cầu, yêu cầu cũng như sự kỳ vọng của khách hàng
Quản trị theo cách chủ động
Hệ phương pháp 6 Sigma sẽ chú trọng vào việc tìm kiếm và xử lý các khiếm khuyết Mục đích là hướng đến độ chính xác của quy trình Doanh nghiệp cần chủ động ngăn ngừa và loại bỏ các lỗi sai thay vì để cho các khiếm khuyết đó tạo ra sản phẩm lỗi rồi mới thụ động khắc phục, xử lý. Đề cao yếu tố dữ liệu và dữ kiện Để thực hiện được nguyên tắc này, doanh nghiệp cần trả lời 2 vấn đề sau đây trước khi đưa ra quyết định: Đâu là những dữ liệu thực sự cần thiết. Áp dụng các dữ liệu đó vào phương pháp 6 Sigma sao cho hiệu quả nhất.
Tất cả những thông tin liên quan đến việc áp dụng hệ phương pháp 6 Sigma không phải dựa trên sự phỏng đoán một cách mơ hồ mà cần có sự đo lường chính xác
Cộng tác không giới hạn
Nhằm tạo ra quy trình hoàn thiện từ đầu đến cuối, việc ứng dụng nguyên lýSix Sigma cần tuân theo nguyên tắc không rào cản giữa các bộ phận chức năng trong doanh nghiệp, thực hiện theo cả chiều dọc, chiều ngang và đan chéo
Hướng đến mức độ hoàn thiện nhưng vẫn cho phép mắc sai lầm
Mức độ lệch chuẩn cho phép của 6 Sigma là 3,4 lỗi trên một triệu khả năng. Điều này có nghĩa là độ chính xác chưa phải đạt 100% Do đó, doanh nghiệp không nên hấp tấp hoặc quá nóng vội ngay từ ban đầu với mong muốn có được sự hoàn hảo tuyệt đối
Các giải pháp cải tiến quy trình đều được phép mắc sai lầm hay gặp thất bại.Tuy nhiên, hậu quả của chúng cần được giới hạn và doanh nghiệp có thể rút ra bài học kinh nghiệm sau đó.
Áp dụng 6 Sigma vào doanh nghiệp – Quy trình DMAIC
Để triển khai thành công 6 Sigma trong quản lý chất lượng; không thể không nhắc đến sự hỗ trợ của các công cụ 6 Sigma Dưới đây là một số công cụ dựa theo quy trình DMAIC:
D – Define (Xác định): là giai đoạn khởi đầu của quá trình cải tiến Đây là bước nhận định về khách hàng và các yêu cầu chất lượng quan trọng cần có ở sản phẩm và dịch vụ Sau khi tự đánh giá xem doanh nghiệp đã đạt được yêu cầu ở mức độ nào; bạn cần xác định các khu vực kinh doanh trọng điểm cần triển khai phương pháp 6 Sigma.
M – Measure (Đo lường): là công đoạn thu thập dữ liệu, đánh giá và nhận dạng các vấn đề phát sinh để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của các khiếm khuyết.
A – Analyze (Phân tích): là việc bạn xác định khoảng cách giữa mục tiêu kế hoạch và kết quả thực hiện công việc hiện tại, xác định cơ hội cho doanh nghiệp.
Các giải pháp được đưa ra từ bước này; với điều kiện phải được kiểm nghiệm chặt chẽ và có biện pháp dự phòng.
I – Improve (Cải tiến): là lúc bắt đầu triển khai thực hiện giải pháp cải tiến.
Bạn cần theo dõi sát sao để có thể đưa ra quyết định bổ sung hoặc thay đổi khi cần thiết.
C – control (Kiểm soát): là kế hoạch giám sát và kiểm soát mục tiêu đã đề ra ban đầu; để tránh quay lại lỗi sai hoặc đi sai định hướng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm về Minitab
Ngày nay, Minitab được sử dụng khi áp dụng hệ thống 6 sigma và các phương pháp cải tiến quá trình khác sử dụng các công cụ thống kê Theo số liệu của công ty, Minitab được sử dụng tại hơn 4.000 trường đại học và cao đẳng trên thế giới và là phần mềm hàng đầu ứng dụng trong việc giảng dạy.
Minitab là một phần mềm cung cấp phân tích thống kê, trực quan hóa, phân tích dự đoán và cải tiến để cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu Phần mềm thống kê Minitab là sản phẩm toàn cầu được lựa chọn trong nhiều lĩnh vực, bao gồm học thuật, hoạt động xuất sắc, cải tiến chất lượng, Lean Six Sigma, sản xuất, nghiên cứu và phát triển, tiếp thị và nhiều hơn nữa.
Từ kỹ thuật chất lượng và độ tin cậy đến phát triển sản phẩm, phân tích kinh doanh và xác nhận quy trình, Minitab là đối tác của bạn trong hành trình phân tích dữ liệu của bạn Kết hợp với tính dễ sử dụng vô song, Minitab giúp đơn giản hơn bao giờ hết để có được những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
Minitab cung cấp trải nghiệm người dùng cuối rất tốt để phân tích mô tả và suy luận Ngoài ra hướng dẫn trợ giúp sản phẩm minitab là rất tốt và giải thích tốt mà bao gồm hầu hết các nghi ngờ có thể Việc giải thích các kết quả mà minitab cung cấp cho phân tích tổng hợp như phân tích Khả năng hoặc kiểm tra giả thuyết là rất hữu ích để chia sẻ với quản lý.
Các hàm và biểu đồ tích hợp hoàn toàn xuất sắc và tiết kiệm rất nhiều thời gian bằng cách tự động thực hiện các tính toán trên các tập dữ liệu nếu không sẽ yêu cầu phần mềm bổ sung để tính toán Rất dễ dàng để nhập dữ liệu và sau đó có rất nhiều tùy chọn khác nhau để “phân tích tự động” dữ liệu thông qua rất nhiều công cụ thống kê có sẵn với chương trình này.
Ưu điểm và nhược điểm của Minitab
- Phần mềm Minitab dễ sử dụng, đơn giản, hiệu quả và nhập dữ liệu đơn giản các dữ liệu có thể nhập dễ dàng từ excel
- Minitab cung cấp một giải pháp nhanh chóng, hiệu quả cho mức độ phân tích cần thiết trong hầu hết các dự án 6 sigma cho các công ty từ vừa tới lớn
- Thao tác dữ liệu liền mạch Khám phá dữ liệu ngay trong các bản tính
- Cột Format để ngay lập tức xác định các giá trị thường xuyên nhất đối với các điểm kiểm soát và nhiều hơn nữa
- Tự động cập nhật đồ thị biểu đồ khi them hay chỉnh các số liệu đã nhập vào.
- Minitab có ít lựa chọn chuyên sâu hơn các lệnh GLM Anova, Regression, Explore so với SPSS hay SAS.
- Đầu ra của minitab khá thưa thớt với ít sự lựa chọn lưu trữ
Quy trình phân tích dữ liệu và tính năng trên Minitab
Công cụ này đã cải thiện đáng kể khả năng sử dụng của các chức năng phân tích thống kê phức tạp hơn bằng cách cải thiện việc giảng dạy trong quá trình ứng dụng chính xác cũng như lựa chọn nền dựa trên các loại dữ liệu.
Từ đơn giản đến phức tạp, Minitab là một công cụ mạnh mẽ để có được sự giải thích ngẫu nhiên chính xác và nhanh chóng cho dữ liệu của bạn.
Các tính năng thống kê mới cho DOE (Thiết kế thử nghiệm), hồi quy từng bước và cải tiến khả năng thông thường để hỗ trợ phân tích dữ liệu chuyên sâu.
Chèn các dự án Phần mềm Thống kê Minitab trực tiếp từ lộ trình Đồng hành của bạn và các bản cập nhật sẽ được lưu trong dự án Đồng hành của bạn.
Nhập các mô hình mô phỏng Monte Carlo được tạo trong Phần mềm thống kê Minitab vào Đồng hành.
Các công cụ thống kê của nó rất chính xác và dễ sử dụng, cho phép chúng tôi truy cập kiến thức tốt hơn về thông tin có trong dữ liệu, với việc tiết kiệm thời gian quan trọng trong chu trình thu thập, phân tích và giải thích.
Bạn có thể làm việc gì đó cơ bản bắt đầu với các thống kê mô tả cho các phương pháp thống kê cho các dự đoán như mô hình hồi quy, ANOVA, Chuỗi thời gian và thiết kế thử nghiệm.
Phân tích dữ liệu thống kê
Minitab là một phần mềm tuyệt vời để phân tích và xử lý thông tin một cách toàn diện và chứa các tính năng nâng cao cho tất cả các vấn đề về dữ liệu thống kê của bạn Như vậy người dùng thậm chí không phải căng thẳng với các số liệu Đây là phiên bản tiên tiến nhất và chứa nhiều công cụ mà trước đây không tìm thấy trong các phiên bản trước Một số vấn đề thống kê có thể dễ dàng giải quyết là biểu đồ kiểm soát, giả định đã được kiểm tra, sửa lỗi, đo lường, đo lường hệ thống và cải thiện năng lực phân tích dữ liệu và tất cả các chức năng này đều được thực hiện rất thuận tiện Ngoài ra, có nhiều trợ lý tương tác sẽ giúp người dùng thông qua tất cả các phân tích của họ Nó có giao diện tùy chỉnh và thân thiện với người dùng Nó có thể dễ dàng tính toán tất cả các loại dữ liệu theo ý muốn và được thiết kế riêng cho những người dùng cần phân tích hoàn hảo Nó hướng dẫn người dùng với hướng dẫn trong phân tích
Ngoài các tính năng thống kê mạnh mẽ hơn các phiên bản trước, Minitab cung cấp nhiều tính năng mới thú vị, như công cụ đồ họa mới mạnh mẽ mang lại kết quả hấp dẫn, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tạo dữ liệu, chỉnh sửa và cập nhật đồ họa Dễ dàng tùy chỉnh các menu và thanh công cụ để dễ dàng truy cập vào các phương thức phổ biến nhất.
Minitab được trang bị các chức năng sao chép, cắt và dán, với nhiều cấp độ
‘Hoàn tác’ và ‘Làm lại’ Nó xuất và nhập dữ liệu vào văn bản, tệp Excel, tệp HTML và bảng tính để thực hiện phân tích phương sai và kiểm tra thống kê mô tả Nó làm cho cuộc sống của bạn đơn giản hơn nhiều Công cụ này sử dụng các chương trình thay thế để cho phép các chuyên gia Six Sigma và cho phép họ làm việc với các phép đo và thông tin của nó Chẳng hạn như, nó bao gồm biểu đồ, hình hộp và hình phân tán Nó trả lời tất cả các thách thức với các thiết kế sàng lọc hoàn hảo để giảm thiểu số lượt thử nghiệm cần thiết Mặc dù vậy, nó vẫn cho phép bạn xác định đầu vào mà không can thiệp vào các hiệu ứng chính và tương tác 2 chiều Chưa bao giờ dễ dàng hơn để tính toán tác động của số lượng các yếu tố đến kết quả của quá trình, hoặc đạt được kết quả hoàn hảo hơn từ cả hai mô hình nhân tố cố định và ngẫu nhiên Đó là một bộ công cụ chuyên nghiệp được sử dụng để tính toán tất cả các biến của phương pháp giáo dục như một người trợ giúp kỹ thuật số độc đáo. Ứng dụng này được ra mắt và phát triển cho mọi viện Nó là một công cụ thống kê đáng tin cậy nhất từng có với phân tích dữ liệu hiệu quả Người dùng có thể chỉ cần tổ chức chương trình giảng dạy, đếm điểm theo nhiều phong cách khác nhau và tiến bộ của học sinh bằng phần mềm mới nhất này.
Phương pháp phân tích cụm
Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) là một kĩ thuật phổ biến trong thống kê được sử dụng để nhóm các đối tượng có chung đặc điểm.
Các nhà đầu tư sử dụng phương pháp phân tích cụm để phát triển phương pháp giao dịch theo cụm nhằm xây dựng các danh mục đầu tư đa dạng Các cổ phiếu có mối tương quan cao trong lợi nhuận sẽ được đưa vào một giỏ, tương tự với những cổ phiếu ít tương quan hơn cho đến khi mọi cổ phiếu đều được đưa vào các danh mục
Nếu được thực hiện đúng, các phân cụm khác nhau sẽ thể hiện mối tương quan tối thiểu với nhau Bằng cách này, các nhà đầu tư có được tất cả các ưu điểm của đa dạng hóa: giảm rủi ro thua lỗ, bảo toàn vốn và khả năng thực hiện các giao dịch rủi ro hơn mà không tăng rủi ro tổng thể
Trong đó, Cluster Observations có nghĩa là sử dụng quan sát cụm để nối các quan sát có chung đặc điểm thành các nhóm Phân tích này phù hợp khi bạn không có bất kỳ thông tin ban đầu nào về cách thành lập các nhóm Các quan sát cụm sử dụng một thủ tục phân cấp để tạo thành các nhóm Ở mỗi bước, hai nhóm (cụm) được tham gia, cho đến khi chỉ có một nhóm chứa tất cả các quan sát ở bước cuối cùng Ở mỗi bước của quá trình phân nhóm, Minitab tính toán các giá trị tương tự và khoảng cách cho các nhóm để giúp bạn chọn nhóm quan sát cuối cùng Bạn cũng có thể hiển thị một biểu đồ dendrogram để trực quan hóa kết quả nhóm ở mỗi bước.
2.5.2 Đặc điểm phương pháp phân tích cụm
Phương pháp phân tích cụm cho phép các nhà đầu tư loại bỏ sự mất trật tự trong danh mục đầu tư của họ bằng cách xác định các chứng khoán có lợi nhuận tương quan với nhau
Ví dụ các danh mục đầu tư chỉ bao gồm các cổ phiếu công nghệ có vẻ an toàn và đa dạng nhưng khi một sự kiện như bong bóng dotcom xảy ra, khả năng toàn bộ danh mục đầu tư thua lỗ là rất cao
Mua và phân cụm các tài sản phù hợp với các phân khúc thị trường khác nhau rất quan trọng để tăng sự đa dạng hóa và bảo vệ nhà đầu tư khỏi các rủi ro hệ thống như bong bóng dotcom
2.5.3 Nhược điểm của Phương pháp phân tích cụm
Nhược điểm rõ ràng nhất của phương pháp phân tích cụm là mức độ chồng chéo giữa các phân cụm (overlay) Các phân cụm gần nhau hay có nghĩa là có mối tương quan cao trong lợi nhuận, thường chia sẻ chung một số yếu tố rủi ro
Do đó, một phân cụm giảm lợi nhuận có thể khiến hiệu suất giảm trong phân cụm khác Vì vậy, các nhà đầu tư nên tìm kiếm và nhóm các cổ phiếu có khoảng cách lớn với các phân cụm bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố thị trường khác nhau Tuy nhiên, những điều kiện thị trường rộng hơn như cuộc suy thoái thế giới năm
2008 vẫn sẽ làm toàn bộ danh mục đầu tư giảm hiệu suất bất kể nhà đầu tư cấu trúc nó như thế nào.
Giới thiệu công ty Co.op Mart
3.1.1 Sơ lược công ty a Lịch sử hình thành
Co.opmart là một hệ thống siêu thị bán lẻ của Việt Nam trực thuộc Liên hiệp các Hợp tác xã Thương mại Thành phố Hồ Chí Minh (Saigon Co.op) Co.opmart hiện là doanh nghiệp có nhiều siêu thị nhất Việt Nam, với hơn 140 siêu thị và đại siêu thị (bao gồm Co.opmart, Co.opmart SCA, Finelife, Co.opXtra và Co.opXtraplus).
Sự kiện nổi bật nhất là sự ra đời siêu thị đầu tiên của hệ thống siêu thị Co.opmart là Co.opmart Cống Quỳnh vào ngày 09/02/1996, với sự giúp đỡ của các phong trào HTX quốc tế đến từ Nhật, Singapore và Thụy Điển Từ đấy loại hình kinh doanh bán lẻ mới, văn minh phù hợp với xu hướng phát triển của Thành phố
Hồ Chí Minh đánh dấu chặng đường mới của Saigon Co.op. b Nền tảng thương hiệu : Gắn kết và sẽ chia với lòng tận tâm phục vụ. c Tầm nhìn : Với lòng tận tâm phục vụ và khát khao vươn lên, Co.opmart khẳng định Thương hiệu siêu thị dẫn đầu tại Việt Nam và phát triển ra khu vực, nhằm đem lại lợi ích tốt nhất cho khách hàng và cộng đồng. d Cam kết : Co.opmart gắn bó và chăm sóc khách hàng bằng sự tận tâm và thấu hiểu Chúng tôi luôn nỗ lực cải tiến nhằm mang lại sự hài lòng và những lợi ích thiết thực cho khách hàng và cộng đồng. e Giá trị văn hóa :
Tận tâm phục vụ: sự tận tâm của chúng tôi xuất phát từ niềm đam mê phục vụ và sự thấu hiểu khách hàng sâu sắc.
Liên tục cải tiến: Chúng tôi không ngừng cải tiến các sản phẩm và dịch vụ của mình để mang lại những trải nghiệm mới mẻ cho khách hàng. Khát khao vươn lên: Chúng tôi khát khao vươn lên hướng đến sự hoàn hảo nhằm đem lại những lợi ích thiết thực nhất cho khách hàng. Hướng đến cộng đồng: Chúng tôi luôn hướng đến sự phát triển bền vững gắn với lợi ích của cộng đồng.
Mục tiêu là nâng cao tỉ lệ hài lòng của nhân viên về công việc tại Công ty Co.opmark thông qua các yếu tố như trao quyền, dễ dàng đi làm và công việc đầy thử thách.
3.1.3 Sơ đồ tổ chức của Công ty Co.opmart
Thực trạng vấn đề tại công ty co.op mart
3.2.1 Lý do chọn đề tài
Với xu hướng nền kinh tế được toàn cầu hóa, phát triển một cách nhanh chóng,đời sống của người dân ngày càng tăng cao, thì tiêu chí mà họ đặt ra trong cuộc sống đang có xu hướng chuyển từ “ăn no mặc ấm” qua khái niệm “ăn ngon mặc đẹp” Vì vậy họ có những yêu cầu ngày càng cao và rất khắt khe đối với các sản phẩm sử dụng hàng ngày, đặc biệt là đối với mặt hàng thực phẩm.
Như chúng ta đã biết, hiện nay tình hình vệ sinh an toàn thực phẩm đang diễn biến hết sức phức tạp, người tiêu dùng mất lòng tin đối với các sản phẩm ở chợ và các quầy hàng hóa ven lề đường và điểm dừng cuối cùng của họ chính là các siêu thị - nơi người tiêu dùng có thể hoàn toàn an tâm đối với chất lượng của các loại hàng hóa mà mình cần tìm Hiện nay, hệ thống các siêu thị ở Việt Nam nhìn chung khá phát triển và phong phú, trong báo cáo Chỉ Số Phát Triển Bán Lẻ Toàn Cầu năm
2006, A.T.Kearney đã xếp hạng Việt Nam đứng thứ 3 về mức độ hấp dẫn đầu tư bán lẻ trong ba mươi thị trường bán lẻ Một trong những sự kiện nổi bật gần đây là hệ thống chuỗi siêu thị SaiGonCo.op đã được bầu chọn là nhà bán lẻ hàng đầu Việt Nam và nằm trong top 500 nhà bán lẻ của khu vực Châu Á Thái Bình Dương. Chính vì thế mà việc cải thiện chất lượng dịch vụ của các hệ thống siêu thị để có thể cạnh tranh với các hệ thống siêu thị nước ngoài đang và sẽ hoạt động tại thị trường trong nước là vô cùng cần thiết Ngoài ra nhân viên chăm sóc khách hàng đóng vai trò đặt biệt quan trọng trong việc kết nối giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng giúp công ty hiểu rõ được nhu cầu và xu hướng và phản hồi của khách hàng. Nhân viên chăm sóc khách hàng không chỉ kịp thời trả lời mọi thắc mắc của khách hàng về sản phẩm dịch vụ, họ còn giúp khách hàng tăng sự trung thành với doanh nghiệp và kịp thời giải quyết các vấn đề phát sinh trong khâu bán và sau bán hàng Các doanh nghiệp luôn chú ý đến là yếu tố khách hàng bên ngoài, mà quên mất rằng, chính đội ngũ nhân viên là yếu tố quyết định sự sống còn của doanh nghiệp. Nhân viên có thực sự hài lòng với môi trường làm việc, công việc được giao, trình độ chuyên môn cũng như các kỹ năng cần thiết Nhận thức được tầm quan trọng của nhân viên tại siêu thị nên nhóm tác giả quyết định làm một cuộc khảo sát về “Sự hài lòng của nhân viên đối với công việc dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty Co.op Mart”.
Sau khi xác định được vấn đề và có thông tin khảo sát, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích biến và phân tích cụm theo những bước sau:
- Bước 1: Giai đoạn xác định
- Bước 2: Giai đoạn đo lường thực hiện trên Minitab
- Bước 3: Hướng dẫn phân tích biến và cụm trên phần mềm Minitab
- Bước 4: Giai đoạn cải tiến và kiểm soát
Mục tiêu: nâng cao tỉ lệ hài lòng của nhân viên về công việc tại Công ty
Vấn đề đặt ra: Để giải quyết vấn đề, kiểm tra và tìm vấn đề, nhóm tác giải đã đặt ra 9 “câu hỏi” (Q1 – Q9) được khảo sát từ 30 ý kiến của các nhân viên trong công ty được yêu cầu đánh giá câu trả lời của họ cho từng câu hỏi trên thang điểm 1–5, trong đó:
1_Rất không đồng ý 2_Không đồng ý
Các câu hỏi như sau:
Q1 Tôi không thích một công việc có thử thách
Q2 Tôi muốn có cơ hội để thăng tiến hơn trong công việc
Q3 Tôi muốn được đãi ngộ tốt hơn trong việc tăng ca
Q4 Tôi không muốn được đào tạo thêm về kỹ năng chăm sóc khách hàng Q5 Tôi thích công việc có nhiều thời gian nhàn rỗi
Q6 Tôi muốn nhận được sự tin tưởng của cấp trên và đồng nghiệp
Q7 Tôi muốn mình là người có ảnh hưởng tốt đến kết quả hoạt động của công tyQ8 Tôi không thích chịu trách nhiệm hoàn toàn về việc giải quyết các vấn đề trong công việc
Q9 Tôi muốn được đưa ra ý kiến để khách hàng có trải nghiệm tốt hơn khi sử dụng dịch vụ.
Hình 1 là ảnh chụp màn hình của một phần bảng tính
Hình 1: Dữ liệu được thu thập để trao quyền cho nhân viên
Q1, Q4, Q5 và Q8 là các câu hỏi "negative" (xếp hạng cao cho nghĩa là việc trao quyền là không mong muốn), do đó cần phải chuyển đổi chúng thành các câu hỏi
"positive" (xếp hạng cao có nghĩa là trao quyền mong muốn) tương tự như Q2, Q3, Q6, Q7 và Q9, trước khi tính trung bình xếp hạng cho từng câu hỏi để trao quyền Để đạt được mục đích này, như thể hiện trong Hình 2, hãy dán nhãn ba cột trống như Q1P, Q4P, Q5P và Q8P
Sau đó, chọn "Calculator" như được hiển thị trong Hình 3 Làm như vậy sẽ mở hộp thoại hiển thị trong Hình 4 Chọn “Q1P” cho "Store result in variable" và nhập
"6-" Q1 "" cho "Expression" (Có nghĩa rằng xếp hạng 1 cho Quý 2 trở thành xếp hạng 5 cho Quý 1P, v.v.) Tích vào “Assign as a formula” nghĩa là gán dưới dạng công thức, sau đó nhấp vào “OK” Lặp lại quy trình này cho Q4P, Q5P và Q8P Các xếp hạng được tính toán cho Q1P, Q4P Q5P và Q8P có thể được nhìn thấy trong Hình 5.
Hình 2 Chuyển đổi câu hỏi tiêu cực thành tích cực
Ta được kết quả sau khi chuyển đổi như hình 5
Hình 5 Kết quả chuyển đổi Q1 thành Q1P
Chuyển đổi tương tự cho Q4, Q5 và Q8, ta có kết quả:
Hình 6 Câu hỏi tích cực Q1P, Q4P, Q5P và Q8P đã chuyển đổi
3.2.5 Giai đoạn phân tích biến và cụm
Chọn “Item analysis” như trong Hình 7.
Hình 7 Lựa chọn "Item analysis"
Sau khi hiện như hình 7, chọn cột “Q1P Q2 Q3 Q4P Q5P Q6 Q7 Q8P Q9” cho cột “Variables” Nhấp vào “Graphs” và hộp thoại hiển thị trong Hình 8 sẽ mở ra.
Hình 8 Hộp thoại Matrix plot of data with smoother
Chọn hộp “Matrix plot of data with smoother” (Biểu đồ ma trận của dữ liệu mượt mà hơn) nếu nó chưa được chọn và nhấp vào “OK” Thao tác này sẽ đưa bạn trở lại hộp thoại được hiển thị trong Hình 7 Nhấp vào “OK” và các kết quả hiển thị trong Hình 9 và 10 là kết quả
Hình 9 Biểu đồ ma trận
Hình 10 Hệ số Cronbach’s Alpha
Hình 9 là một biểu đồ ma trận cho tất cả các cặp câu hỏi có thể có Biểu đồ ma trận cho phép các dữ liệu ở dạng ý kiến dựa trên kinh nghiệm thực tế được đưa ra hết sức nhanh chóng Nó hiển thị cho mỗi cặp, khi xếp hạng cho một câu hỏi tăng lên, xếp hạng cho câu hỏi kia sẽ thay đổi như thế nào Về cơ bản, nó cho thấy liệu có bất kỳ mối quan hệ nào giữa xếp hạng của hai câu hỏi trong mỗi cặp hay không
Hình 11 Hệ sô tương quan các biến
Có thể hiểu rõ hơn về điều này bằng cách xem kết quả đầu ra trong Hình 10 (cronbach’s alpha) như đã biết Cronbach’s Alpha (0,4781) là chưa đạt đạt yêu cầu (> 0,70) và để đạt lý tưởng thì ít nhất là 0,80 Hình 11 thể hiện hệ số tương quan các biến (Corrected Item-Total Correlation), ta thấy biến quan sát “Q1P , Q4P , Q5P , Q9” có hệ số tương quan biến tổng là 0.3 Vì vậy phải loại biến này và chạy lại một lần nữa
Sau khi loại bỏ biến Q8P và chạy lại lần 3, ta được kết quả sau:
Hình 14 Kết quả chạy lại cuối cùng
Biểu đồ ma trận còn đánh giá mức độ chặt chẽ của dữ liệu phù hợp với mô hình để ước tính độ mạnh của mối quan hệ giữa X và Y Khi mối quan hệ này là chặt chẽ, phương trình hồi quy mô hình hóa dữ liệu một cách chính xác Nếu bạn có một đường hồi quy phù hợp, hãy giữ con trỏ trên đó để xem phương trình hồi quy và giá trị R bình phương Giá trị bình phương R càng cao, thì phương trình hồi quy mô hình hóa dữ liệu của bạn càng chính xác.
Ta được Cronbach’s Alpha (0.9302) đạt con số vượt mức con số lý tưởng (0.8).
Vì không có mối quan hệ tiêu cực nào trong kết quả đầu ra đã sửa đổi, ban giám đốc quyết định lấy xếp hạng trung bình cho Q2, Q3, Q6 và Q7 và gọi đó là xếp hạng cho
Gắn nhãn cột trống là “Empowerment”, chọn "Calculator" Làm như vậy sẽ mở hộp thoại hiển thị trong Hình 15 Chọn cột "Empowerment" cho "Store result in variable" Trong danh sách “All Functions”, hãy nhấp đúp vào “Means (rows)”. Thao tác này sẽ thêm chức năng “RMEAN” vào hộp “Expression”.
Hình 15 Tính toán trao quyền “Empowerment”
Chọn các cột Q2, Q3, Q6 và Q7 cho chức năng “RMEAN” Đánh dấu vào ô
“Assign as a formula” (Gán dưới dạng công thức) và nhấp vào “OK”
Hình 16 Nhập biến để tính toán trao quyền Điều này tính toán xếp hạng “Empowerment” Kết quả như sau: