Mục tiêu nghiên cứuĐề tài sẽ nghiên cứu các yếu tố chính như giá vé, đội ngũ nhân viên, cơ sở vậtchất, dịch vụ đồ ăn – đồ uống,…Từ những yếu tố trên để đánh giá mức độ hài lòngcủa sinh v
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài sẽ nghiên cứu các yếu tố chính như giá vé, đội ngũ nhân viên, cơ sở vật chất, dịch vụ đồ ăn – đồ uống,…Từ những yếu tố trên để đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên (một trong những khách hàng mục tiêu của CGV) đối với dịch vụ xem phim của CGV tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Dự án nghiên cứu có các mục tiêu như sau:
Thông qua các yếu tố nghiên cứu được, từ đó biết được mức độ hài lòng của sinh viên đối với dịch vụ xem phim của CGV tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng từ đó đứa ra các giải pháp để nhằm mang lại sự hài lòng tốt hơn cho khách hàng mục tiêu là sinh viên.
Phương pháp thu thập dữ liệu
Nghiên cứu sơ bộ là bước tiến hành thu thập thông tin nghiên cứu định tính (thăm dò) thông qua các nguồn như internet, sách báo, tài liệu Mục đích là nắm bắt thị trường, khách hàng mục tiêu của CGV cũng như các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của sinh viên khi sử dụng dịch vụ xem phim tại rạp chiếu phim.
Nghiên cứu chính thức: đây là giai đoạn thứ hai bước vào tiến hành nghiên cứu định lượng, thực hiện thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát và xử lí dữ liệu qua công cụ SPSS Sau khi đã xử lí dữ liệu thì tiếp tục thống kê và phân tích từ dữ liệu đã xử lí được để biết được sự hài lòng của khách hàng là sinh viên khi sử dụng dịch vụ xem phim của CGV tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Nguồn cấp dữ liệu
Các dữ liệu thứ cấp được lấy từ những nguồn thông tin đã được nghiên cứu, phân tích và công bố rộng rãi trên sách báo, internet,… Dữ liệu thứ cấp phục vụ cho dự án nghiên cứu đề tài này chủ yếu là được lấy từ website www.cgv.vn Những dữ liệu như số lượng phòng chiếu phim, cơ sở vật chất, số lượng nhân viên, các thể loại phim thường được chiếu, dịch vụ đồ ăn-đồ uống,…
Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập Dữ liệu sơ cấp là do trực tiếp thu thập nên độ chính xác cao hơn Tuy nhiên,dữ liệu sơ cấp phải qua quá trình nghiên cứu thực tế mới có được, vì vậy việc thu thập dữ liệu sơ cấp thường tốn nhiều thời gian và chi phí.
Dữ liệu sơ cấp phục vụ cho dự án nghiên cứu này được thu nhập thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp Bảng câu hỏi được khảo sát qua 179 người, trong đó có 102 sinh viên năm cuối và 77 sinh viên năm nhất Dữ liệu thu thập được đã giúp các nhà nghiên cứu nắm bắt rõ hơn về những vấn đề đang được quan tâm của đối tượng nghiên cứu, từ đó đưa ra những chiến lược phát triển phù hợp và hiệu quả cho tương lai.
167 sinh viên đến từ các trường Đại học và Cao đẳng ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh đã từng xem phim tại CGV Những dữ liệu sơ cấp như giới tính, thu nhập, tên trường học, mức độ hài lòng, tần suất xem phim tại CGV, …
Dữ liệu sơ cấp được nhóm tổng hợp được qua các câu hỏi trong bảng câu hỏi được trình bày ở phần phụ lục.
Các giả thuyết
Giả thuyết H1: “Các biến đại diện các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của CGV là đáng tin cậy” Giả thuyết này sẽ được kiểm định thông qua Crombach’s Alpha và EFA
Giả thuyết H2: “Các biến đại diện cho yếu tố sự hài lòng, sự trở lại và sự giới thiệu đối với chất lượng dịch vụ của CGV là đáng tin cậy” Giả thuyết này sẽ được kiểm định thông qua Crombach’s Alpha và EFA
Giả thuyết H3: “Có sự tương qua giữa các biến độc lập là cơ sở vật chất, giá vé, nhân viên, sự thuận tiện và khuyến mãi đối với mức độ hài lòng của sinh viên khi xem phim tại rạp” Giả thuyết này sẽ được kiểm định thông qua phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Giả thuyết H4 nghiên cứu ảnh hưởng của những yếu tố chưa được đề cập trong giả thuyết H3 đối với mức độ hài lòng của sinh viên về dịch vụ của CGV Giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng phân tích hồi quy tuyến tính để xác định tác động của các yếu tố độc lập đối với biến phụ thuộc là mức độ hài lòng.
Giả thuyết H5: “Có sự ảnh hưởng giữa thu nhập và giới tính của sinh viên với tần suất xem phim tại CGV” Giả thuyết này sẽ được kiểm định thông qua kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính (kiểm định chi bình phương).
Giả thuyết H6: “Điểm trung bình của sự hài lòng mà sinh viên dành cho chất lượng dịch vụ của CGV là 3” Giả thuyết này sẽ được kiểm định thông qua kiểm định One Simple T – Test.
Giả thuyết H7: “Mức độ hài lòng của sinh viên nam và sinh viên nữ về chất lượng dịch vụ của CGV là như nhau” Giả thuyết này sẽ được kiểm định qua kiểm định Independent Samples T – test.
Mô hình nghiên cứu
Biến quan sát: sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV Biến độc lập: cơ sở vật chất (VC), nhân viên (NV), giá vé (GV), sự thuận tiện (TT), khuyến mãi (KM).
Biến phụ thuộc: mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV
Mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc:
XỮ LÍ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Sau quá trình khảo sát thu về 175 bảng mẫu câu trả lời, nghiên cứu sử dụng
175 biến quan sát, đối tượng khảo sát là sinh viên các trường Đại học có độ tuổi từ 18 đến 22 tuổi.
1 Mở file Data, vào menu chọn Analyze -> Descriptive Statistics -> Frequencies, sau đó hộp thoại xuất hiện.
2 Chọn biến “Khuvuc” (Khu vực) bằng cách nhập chuột vào tên biến sau đó nhấn dấu mũi tên đưa biến vào khung Variable.
3 Nhấp OK để có được kết quả như sau.
4 Các biến tiếp theo như “Đã từng xem phim tại CGV”, “tần suất xem phim”, làm tương tự như biến “Khu Vực”.
Ta có các kết quả sau:
- Trong số 175 người trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì số lượng có sinh sống tại TP Hồ Chí Minh là 160 người (chiếm 91,4%), số lượng không sinh sống tại TP Hồ Chí Minh là 15 người (chiếm 8,6%).
Bảng 2.1: Khái quát yếu tố “Anh/Chị hiện tại có đang sinh sống tại TP Hồ Chí Minh không?”
Trong số 160 người sinh sống tại TP Hồ Chí Minh tiếp tục trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì có 155 người (chiếm 96,9%) từng sử dụng dịch vụ xem phim tại CGV, số lượng người không sử dụng dịch vụ xem phim tại CGV là 5 người (chiếm 3,1%).
Bảng 2.2: Khái quát yếu tố “Anh/Chị có từng sử dụng dịch vụ xem phim tại rạp CGV chưa?”
- Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì có
140 người (chiếm 90,3%) từng sử dụng dịch vụ xem phim tại các rạp chiếu phim khác, số người chưa từng sử dụng rạp chiếu phim khác là 15 người (chiếm 9,7%).
Bảng 2.3: Khái quát yếu tố “Anh/Chị có từng xem phim tại các rạp nào khác ngoài CGV chưa?”
Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, thì có
Tần suất xem phim của nhóm đối tượng này đa dạng, với 61,9% xem ít (dưới 1 lần/tháng), 17,4% xem bình thường (1 lần/tháng), 13,5% xem cao (1 lần/tuần) và 7,1% xem thường xuyên (trên 1 lần/tuần).
Bảng 2.4: Khái quát yếu tố “Tần suất anh/chị đi xem phim ở rạp?
- Trong số 155 tiếp tục tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát, số lượng nam giới là 63 người (chiếm 40,6%), số lượng nữ giới là 92 người (chiếm 59,4%).
Bảng 2.5:Khái quát yếu tố Giới tính
- Với đối tượng tiếp tục trả lời khảo sát là đối tượng sinh viên tại khu vực TP.Hồ Chí Minh, thì số lượng sinh viên của trước Đại học Tài Chính – Marketing (UFM) chiếm số lượng lớn nhất là 102 người (chiếm 58,3%) số lương người khảo sát, còn lại là sinh viên của nhiều trường khác, chiếm 41,7%.
Bảng 2.6: Khái quát yếu tố Tuổi
- Về thu nhập, 70 người có thu nhập dưới 2 triệu/tháng (chiếm 45,2%), 62 người có thu nhập từ 2 đến 5 triệu/tháng (chiếm 40%), 14 người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu/tháng (chiếm 9%) và 9 người có thu nhập trên 10 triệu/tháng (chiếm 5,8%).
Bảng 2.7:Khái quát yếu tố Thu nhập
1 Vào menu Analyze -> Descriptive Statistics -> Descriptives , hộp thoại sẽ xuất hiện.
2 Chọn các biến đại lượng như sản phẩm, giá, kênh phân phối, nhóm tham khảo, điều kiện kinh tế, thương hiệu, quyết định mua ở danh sách bên trái nhấp mũi tên để đưa các biến vào khung Variables.
3 Nhấn chọn Options sau đó nhấp chuột vào đại lượng thống kê cần thiết như Minimum, Mean, Maximum.
4 Sau đó nhấn nút Continue và OK và nhận kết quả như sau.
Ta có các kết quả sau:
Bảng 2.8: Đánh giá khách hàng về chất lượng Cơ sở vật chất tại rạp CGV
Trang thiết bị phục vụ hiện đại 167 1.00 5.00 4.1617 81638
Ghế ngồi tại Rạp tạo cảm giác thoải mái cho người xem phim
Hệ thống âm thanh, ánh sáng tại Rạp tốt, màn hình lớn
Rạp có đầy đủ thuận tiện, dễ đeo
Bảng 2.9: Đánh giá khách hàng về chất lượng phục vụ của nhân viên tại rạp CGV
Anh/chị được đón tiếp ngay khi bước vào Rạp
Nhân viên tại Rạp thân thiện, cởi mở 155 1.00 5.00 3.8129 1.01154
Nhân viên an ninh và nhân viên soát vé trong phòng chiếu thân thiện, nhiệt tình và lịch sự
Nhân viên của Rạp giải đáp thắc mặc hoặc tư vấn cho anh/chị một cách rõ ràng, dễ hiểu
Nhân viên trong Rạp nhiệt tình khi anh/chị cần giúp đỡ
Bảng 2.10 Đánh giá khách hàng về mức giá vé tại rạp CGV
Giá vé xem phim được niêm yết rõ ràng tại Rạp và trên web của
Giá vé xem phim tại
Giá vé đa dạng, phù hợp cho từng khách hàng
Giá vé xem phim tại
CGV ưu đãi hơn các rạp khác
Bảng 2.11 Đánh giá khách hàng về sự thuận tiện khi đến rạp CGV
Rạp chiếu phim nằm ở vị trí thuận tiện cho việc ra vào
Việc mua vé diễn ra nhanh chóng, thuận tiện, mất ít thời gian
Anh/chị dễ tìm kiếm các khu vực mua vé, bắp, nước và phòng
Anh/chị mất ít thời gian gửi xe vào và lấy xe ra 155 1 5 3.54 1.064
Kiểm định thang đo Crombach’s Alpha và EFA
2.2.1 Kiểm định thang đo Crombach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá mức độ phù hợp khi đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu Tuy nhiên hệ số tin cậy chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; để biết được biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo để loại bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại chúng ta sẽ dựa vào hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) Cụ thể các tiêu chí trong kiểm định hệ số tin cậy như sau:
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
α >= 0.9: Thang đo nhân tố rất tốt
0.9 > α >= 0.8: Thang đo nhân tố tốt
0.8 > α >= 0.7: Thang đo nhân tố chấp nhận được
0.7 > α >= 0.6: Thang đo nhân tố chấp nhận được với các nghiên cứu mới
0.6 > α >= 0.5: Thang đo nhân tố là không phù hợp
0.5 > α: Thang đo nhân tố là không phù hợp
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation): cho biến mức độ tương quan giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại Hệ số tương quan biến tổng phản ánh mức độ đóng góp của một biến quan sát cụ thể vào giá trị của nhân tố Tiêu chuẩn hệ số tương quan biến tổng để đánh giá biến quan sát có đóng góp vào giá trị của nhân tố là ở mức > 0.3 Nếu < 0.3 coi như không có đóng góp và cần loại bỏ biến quan sát đó ra khỏi nhân tố đánh giá.
1 Trên thanh menu công cụ phần mềm SPSS, chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis…
2 Cửa sổ Reliability Analysis mở ra, bạn sẽ chỉ định các biến sử ở cột phía bên trái và di chuyển đến khu vực Items bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên.
3 nhấn vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis: check vào ô
“Scale if item deleted” Sau đó bấm Continue để trở lại cửa sổ ban đầu.
4 OK để xuất kết quả ra Output.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Cơ sở vật chất (TC)
Thực hiện 4 bước trên ta thu được kết quả
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Cơ sở vật chất
Bảng 2.12: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Cơ sở vật chất
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu bị loại Trang thiết bị phục vụ hiện đại 11.9461 5.389 618 787
Ghế ngồi tại Rạp tạo cảm giác thoải mái cho người xem phim
Hệ thống âm thanh, ánh sáng tại Rạp tốt, màn hình lớn
Kính xem phim 3D của Rạp có đầy đủ thuận tiện, dễ đeo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Khả năng phục vụ của Nhân viên (NV)
Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Khả năng phục vụ của nhân viên (NV)
Bảng 2.13: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Khả năng phục vụ của nhân viên (NV)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach'sAlpha nếu bị loại
Nhân viên tại Rạp thân thiện, cởi mở 12.0659 5.785 727 903
Nhân viên anh ninh và Nhân viên soát vé trong phòng chiếu thân thiện, nhiệt tình, lịch sự
Nhân viên giải đáp thắc mắc hoặc tư vấn cho anh chị rõ ràng, dễ hiểu
Nhân viên trong Rạp nhiệt tình khi anh chị cần giúp đỡ
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Giá vé tại rạp (GV)
Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Giá vé tại rạp
Bảng 2.14: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Giá vé tại rạp
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach'sAlpha nếu bị loại
Giá vé xem phim được niêm yết rõ ràng tại Rạp và web
Giá vé xem phim tại
Giá vé phù hợp với từng đối tượng khách hàng
Giá vé khác ổ định, ít có hiện tượng tăng vé 11.6527 4.276 605 630
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng (TT) Thực hiện 4 bước trên (1) ta thu được kết quả:
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng
Bảng 2.15: Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Sự thuận tiện của khách hàng (NV)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach'sAlpha nếu bị loại
Rạp chiếu phim nằm ở vị trí thuận lợi cho việc ra vào
Anh chị mất ít thời gian gửi và lấy xe khi vào rạp
Anh chị dễ dàng tìm kiếm các khu vực mua vé, bắp, nước và phòng
Việc mua vé diễn ra nhanh chóng, thuận tiện, mất ít thời gian
Kiểm định độ tin cậy của yếu tố:
Bảng 2.15: : Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố: Mức khuyến mãi
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach'sAlpha nếu bị loại
Rạp có chương trình khuyến mãi hấp dẫn 11.7665 4.999 545 754
Có thể dễ dàng nhận biết thông tin khuyến mãi
Rạp có các voucher giảm giá nhân các ngày lễ
Khi thanh toán bằng hình thức online có chiết khấu cao
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach Alpha đều đạt độ tin cậy.
- Theo như kết quả kiểm định đối với các thang đo sơ bộ, tất cả 4 thang đo đều đạt tiêu chí hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6
- Tất cả 17 biến quan sát đều đạt hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.4, đồng thời không biến quan sát nào làm giảm hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo
- Theo đó thang đo lường biến chất lượng sản phẩm được sử dụng tốt và giữ nguyên để tiếp tục tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA.
2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Tất cả các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm rút gọn, tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẽ với nhau hay không Một biến quan sát khi được đưa vào phân tích nhân tố sẽ có hệ số tải nhân tố (Factor loading) sẽ cho biết biến quan sát thuộc về nhân tố nào Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.3, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.3 sẽ bị loại.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Bước 1: Trên thanh công cụ phần mềm SPSS, chọn Analyze > Dimension Reduction > Factor
Bước 2: Cửa sổ Factor Analysis mở ra, bạn sẽ chỉ định các biến sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA ở cột phía bên trái và di chuyển đến khu vực Variables bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên Trong đó Grouping Variable là biến phụ thuộc
- Consider the 4 Custom options Descriptives…, Extraction…, Rotation…, Options….- Specifically: Click on the Descriptives… button to open a new window, check the KMO and Bartlett's test of sphericity, then click Continue to return to the original window.
• Bấm vào nút Extraction… để mở ra một cửa sổ mới, Tại Method chọn
“Principal components” (phép trích PCA) Sau đó tiếp tục nhấp Continue để trở về cửa sổ ban đầu.
• Tiếp tục với Rotation: Tại Method chọn “Varimax” > Continue
• Bấm vào nút Options, nhấn chọn vào 2 mục trong phần “Coefficient Display Format” Tại hàng “Absolute value below” nhấp vào giá trị hệ số tải nhân tố (Factor Loading) tiêu chuẩn Sau đó nhấp Continue để trở về cửa sổ ban đầu
Bước 3: OK để xuất kết quả ra Output.
2.2.2.Phân tích khám phá nhân tố EFA
Mục đích: Rút gọn tập hợp k biến quan sát thành một tập F (F Chọn 1-Sample K-S
Xuất hiện hộp thoại One-Sample Kolmogorov-Smirnow Test
Bước 2: Add các biến: Cơ sở vật chất, Nhân viên, Giá vé, Sự thuận tiện,
Khuyến mãi và Hài lòng từ cột bên trái sang cột Test Variable List => Chọn Ok để ra kết quả
Giá vé Sự thuận tiện
Bảng kết quả One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test a Test distribution is Normal b Calculated from data c Lilliefors Significance Correction.
Asymp sig (2-tailed) tất cả đều là 0.000 < 0.001 => Không có phân phối chuẩn
=> Ta dùng hệ số tương quan Spearman
2.3.2 Phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập (VC,
NV, GV, TT, KM) với biến phụ thuộc HL
Bước 1 : Vào Analyze => Correlate => Bivariate
Xuất hiện hộp thoại Bivariate Correlations
Bước 2: Add các biến: Cơ sở vật chất, Nhân viên, Giá vé, Sự thuận tiện, Chương trình khuyến mãi, Hài lòng từ cột bên trái sang cột Variables Tích vào Spearman và bỏ chọn Pearson trong mục Correlation Coefficients => OK
Bảng Kết quả Nonparametric Correlations
Spearman’s rho Độ hài lòng
Chương trình khuyến mãi Độ hài lòng
Dựa vào số liệu ta thấy rằng:
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ cơ sở vật chất và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.232; p>0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ nhân viên và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.217; p>0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ vừa giữa mức độ thương hiệu và mức độ hài lòng (Spearman's r=0,610; p0,001)
- Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa mức độ chương trình khuyến mãi và mức độ hài lòng (Spearman's r=0.259; p=0,001)
- Trị tuyệt đối của "Spearman's r" nằm trong:
+ khoảng 0,0-0,2 là tương quan rất yếu,
+ khoảng 0,2-0,5 là tương quan yếu,
+ khoảng 0,5-0,7 là tương quan vừa (trung bình),
+ khoảng 0,7-0,9 là tương quan chặt chẽ, trên 0,9 là tương quan rất chặt chẽ
Phân tích hồi quy tuyến tính
Nó giúp xác định được nhân tố nào đóng góp nhiều/ít hoặc không đóng góp vào sự thay đổi của biến phụ thuộc, để từ đó đưa ra các giải pháp cần thiết và kinh tế nhất.
2.4.2.Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Bước1: Vào Analyze => Chọn Regression => Linear Regression => Xuất hiện hộp thoại Linear Regression
In Step 2, enter the dependent variables (HL variables) into the Dependent cell and the independent variables (VC, NV, GV, TT, KM) into the Indenpendents cell In the Statistics menu, select the Model, Collineariity diagnostics, and Durbin-Watson options, and click Continue.
Bước 3: Vào mục Plots => Đưa *ZRESID vào mục Y và *ZPRED vào mục X
Đánh dấu các mục như trong hình và nhấp vào Tiếp tục Mục Plots sẽ xuất ra biểu đồ phục vụ cho việc kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy.
Bảng Kết quả hồi quy tuyến tính
BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
1 Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện b
Enter a Dependent Variable: Độ Hài lòng b All requested variables entered.
Square Std Error of the Estimate
1 261 a 068 039 58217 2.078 a Predictors: (Constant), Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện b Dependent Variable: Độ Hài lòng
Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số R =0.261 và R 2 =0.68
Chỉ số Durbin – Watson =2.078 nằm trong khoảng từ 0-4 nên không có hiện tượng tương quan của phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính.
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa mãn hết các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc đưa ra kết quả nghiên cứu
Total 58.554 166 a Dependent Variable: Độ Hài lòng b Predictors: (Constant), Chương trình khuyến mãi, Nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá vé, Sự thuận tiện
Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không Cụ thể trong trường hợp này, giá trị sig của kiểm định F là 0.000 < 0.05 Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
Model B Std.Err or Beta t Sig Tolerance VIF
.005 110 005 041 967 344 2.908 a.Dependent Variable: Độ Hài lòng
Minimum Maximum Mean Std.Deviation N
Std.Residual -3.244 1.871 000 985 167 a Dependent Variable: Độ Hài lòng
Chươ ng trình khuyế n mãi
.09 69 a.Dependent Variable: Độ Hài lòng
Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính
2.5.1 Mối liên hệ giữa thu nhập của sinh viên đối với tần suất xem phim tại CGV
Giả thuyết H : “Không có sự ảnh hưởng của thu nhập sinh viên đối với sự xem0 phim tại CGV”
Các bước thực hiện kiểm định chi bình phương như sau:
Bước 1: vào menu Analyze - Descriptive Statistics – Crosstabs.
Bước 2: cho biến thunhap vào khung Row(s) và biến tansuat vào khung column(s).
Bước 3: vào Statistics chọn Chi – square
Bước 4: ở ô Cells, chọn Total0(tổng phần trăm) Sau đó nhấn Ok để chạy kiểm định.
Kết quả kiểm định đưa ra như sau:
Bảng Case Processing Summary cho thấy có 167 người trả lời cho hai câu hỏi là “đã từng xem tại CGV” và “thu nhập” chiếm 93,3% Còn lại là 12 người đã không thực hiện hai câu hỏi trên do không phải là sinh viên ở TPHCM hoặc chưa đến CGV để xem phim chiếm 6,7% Mẫu khảo sát của nghiên cứu là 179 mẫu, tỉ lệ là 100%. thunhap * tansuat Crosstabulation tansuat Total
Thỉnh thoảng ( 5%, nên chấp nhận giả thiết H tức là hai0 biến thunhap và tansuat là hai biến độc lập => thu nhập không ảnh hưởng đến tần suất xem phim của sinh viên tại CGV.
2.5.2 Mối liên hệ giữa giới tính với tần suất xem phim tại CGV
Giả thuyết H : “Không có sự ảnh hưởng của giới tính đối với0 tần suất xem phim của sinh viên tại CGV”
Các bước thực hiện kiểm định chi bình phương như sau:
Bước 1: vào menu Analyze - Descriptive Statistics – Crosstabs.
Bước 2: cho biến gtinh vào khung Row(s) và biến tansuat vào khung column(s).
Bước 3: vào Statistics chọn Chi – square
Bước 4: ở ô Cells, chọn Total0(tổng phần trăm) Sau đó nhấn Ok để chạy kiểm định.
Kết quả kiểm định đưa ra như sau:
Bảng Case Processing Summary cho thấy có 167 người trả lời cho hai câu hỏi là “tần suất xem phim” và “giới tính” chiếm
Nhóm nghiên cứu tiến hành khảo sát với 179 mẫu, trong đó có 159 sinh viên tại TP.HCM đã trả lời cả hai câu hỏi, chiếm 88,6% tổng số mẫu khảo sát Tỷ lệ còn lại 12 người (6,7%) là những người không phải sinh viên tại TP.HCM hoặc chưa đến CGV để xem phim, nên không trả lời cả hai câu hỏi.
Thỉnh thoảng ( giới tính có ảnh hưởng đến tần suất xem phim của sinh viên tại CGV Cụ thể
SV nữ có xu hướng xem phim nhiều hơn SV nam.
Kiểm định sự khác biệt về trị trung bình
2.6.1 Kiểm định One – sample T – test
Giải thuyết H : “Điểm trung bình về mức độ hài lòng của sinh 0 viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV là 3”
Các bước kiểm định One – sample T – test như sau:
Bước 1: Vào Analyze/Compare Means/One Sample T- Test xuất hiện hộp thoại One-Sample T Test
Bước 2: Cho biến HL vào khung Test Variable(s), chọn Test value là 3.
Bước 3: Trong hộp Options, chọn độ tin cậy là 95%, tức là hệ số tin cậy α = 5%
Bước 4: nhấn OK để chạy kiểm định
Kết quả kiểm định được đưa ra như sau:
Std Error Mean Độ Hài lòng
95% ConfidenceInterval of theDifferenceLower Upper Độ Hài lòng
Kết quả kiểm định cho thấy sig < 5%, bác bỏ giả thuyết H0, tức là mức độ hài lòng khác 3 Giá trị kiểm định t = 24,452 cho thấy mức độ hài lòng lớn hơn 3, đạt mức cao.
5 (rất hài lòng) hoặc mức 4 (hài lòng) Qua kiểm định cho thấy đa số SV ở TPHCM đều hài lòng với chất lượng dịch vụ tại CGV.
2.6.2 Phân tích khác biệt trung bình One - Way ANOVA. Ở kiểm định này, sẽ kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính như giới tính, tần suất xem và xem tại các rạp khác CGV có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của sinh viên ở TPHCM đối với chất lượng dịch vụ của CGV hay không.
Bước 1: từ menu, chọn Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA > hiện lên hộp thoại One-Way ANOVA
Bước 2: trong hộp thoại One-Way ANOVA, đưa biến HL vào ô Dependent List, đưa lần lượt các biến gtinh, tansuat, rapkhac vào ô Factor.
Bước 3: chọn nút Options, hiện ra hộp thoại Options, ta tích vào ô Descriptive và Homogeneity of variance test Sau đó nhấp nút Continue trở về hộp thoại ban đầu và nhấn OK.
Giới tính – mức độ hài lòng
Kết quả kiểm định như sau:
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Theo thống kê Levene, sig > 0,05 cho thấy phương sai giữa các nhóm trong biến định tính là không khác nhau Kết quả này được thể hiện trong bảng ANOVA.
Ta thấy sig ở đây là 0,732 > 0,05 nên có thể nói không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa SV nam và SV nữ về chất lượng dịch vụ của CGV.
Tần suất xem – mức độ hài lòng
Kết quả kiểm định như sau:
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Variances, chúng ta sẽ xem xét sig của0Levene Statistic, ta thấy sig > 0,05 tức là phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
Hệ số sig ở bảng ANOVA là 0,243 > 0,05, cho nên có thể kết luận rằng không có sự khác nhau giữa các nhóm trong tuần suất xem tại CGV với mức độ hài lòng của chất lượng dịch vụ tại đây.
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
Đã xem tại các rạp khác – mức độ hài lòng
Kết quả kiểm định như sau:
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig. Độ Hài lòng
Based on Median and with adjusted df
Kết quả cho thấy, ở bảng Test of Homogeneity of
Variances, chúng ta sẽ xem xét sig của0Levene Statistic, ta thấy sig > 0,05 tức là phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
Hệ số sig ở bảng ANOVA là 0,416 >0,05, cho nên có thể kết luận rằng không có sự khác nhau giữa có hay không xem các rạp khác CGV với mức độ hài lòng của chất lượng dịch vụ tại đây.
KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ 3.1 Kết luận
Từ khi vào Việt Nam cho đến nay, CGV luôn là rạp chiếu dẫn đầu trong thị trường với chất lượng dịch vụ tốt nhất, mặc dù định giá dịch vụ khá cao so với các đối thủ cạnh tranh khác như Lotte Cinema, BHD, Galaxy, …nhưng doanh nghiệp này vẫn luôn thu hút được đông đảo khách hàng nhất là sinh viên Nghiên cứu đã phân tích các yếu tố giúp CGV thu hút và giữ chân khách hàng qua năm yếu tố là cơ sở vật chất, nhân viên, giá vé, sự thuận tiện và khuyến mãi.
Tác động đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ của CGV của giá vé là lớn nhất với β = 0,149; sau đó là cơ sở vật chất với β = 0,144; tiếp theo là chương trình khuyến mãi với β = 0,05; cuối cùng là nhân viên với β = 0,003 và cơ sở vật chất với β = - 0,18
Kết quả nghiên cứu này đóng góp cho các nhà quản trị của CGV có cái nhìn cụ thể hơn về sự hài lòng của khách hàng mục tiêu Từ đó, họ sẽ có những phương thức quản lý cũng như những cải tiến phù hợp hơn để tăng sự hài lòng của khách hàng về chất lượng các dịch vụ mà CGV cung cấp Cụ thể có những đề xuất như sau:
Về cơ sở vật chất, đây là yếu tố quan trọng thứ hai cho ,thấy sinh viên ngày càng lựa chọn các dịch vụ giải trí có chất lượng khá tốt, CGV đã là một trong những rạp chiếu có chất lượng hiện đại bậc nhất tại Việt Nam, tuy nhiên để thu hút được nhiều lại khách hàng CGV nên ngày càng cải thiện cơ sở vật chất của các dịch vụ đi kèm như nhà gửi xe, nhà vệ sinh, chỗ chứa đồ cá nhân, …
Biểu hiện qua thái độ phục vụ của nhân viên - yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng, đặc biệt là đối với đối tượng sinh viên Để gia tăng sự trân trọng của khách hàng, CGV cần chú trọng đầu tư vào đội ngũ nhân viên, bao gồm mọi thành phần từ nhân viên gửi xe đến nhân viên an ninh Bằng cách này, khách hàng sẽ cảm nhận được sự coi trọng dành cho mình khi sử dụng dịch vụ tại đây.
Về giá vé, đây luôn là yếu tố tác động mạnh nhất đối với người Việt và nhất là dối với sinh viên, tuy giá vé CGV định vị rất cao nhưng hoàn toàn phù hợp với chất lượng, doanh nghiệp cần phát triển thêm nhiều chương trình xem phim miễn phí như “Trăng cười” chẳng hạn, nhằm thu hút được nhiều đối tượng khách hàng biết đến mình hơn, bên cạnh đó phát triển nhiều mức vé cho nhiều đối tượng khách hàng hơn.
