Phương pháp được dùng để kiểm định mô hình và các giả thuyết là phân tích hồi quy bội, nghĩa là mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Phân tích hồi quy sẽ cho biết cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Bằng phương pháp bình phương cực tiểu (thủ tục OLS), theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi phân tích hồi quy cần chú ý đến các tham số:
(1) Hệ số Beta (β): Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
(2) Hệ số R2: Hệ số đánh giá biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
Mô hình hồi quy bội:
SHL = β0 + β1*MDDU + β2*MDTC + β3*MDDC+ β4*NLPV
trong đó, β 0 là hằng số hồi quy và βi là hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ i. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giá trị Sig(β1), Sig(β2) và Sig(β3) đều nhỏ hơn 0.05, nên các yếu tố Mức độ đáp ứng, Mức độ tin cậy và Mức độ đồng cảm có các hệ số hồi quy riêng phần có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%. Yếu tố Năng lực phục vụ có Sig(β4) nhỏ hơn 0.05 nên bị loại khỏi phương trình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày tóm tắt ở bảng 4.6 và chi tiết ở phụ lục 10.
Bảng 4.6. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Hệ số thống kê đa cộng tuyến B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 0.072 .035 103.009 .000
MDTC .396 .035 .608 11.257 .000 1.000 1.000 MDDC .208 .035 .319 5.918 .000 1.000 1.000 NLPV -.058 .035 -.089 -1.649 .102 1.000 1.000 Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.605
Hệ số Durbin-Watson = 1.765
Giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.605, nghĩa là 60.5% biến thiên của biến SHL được giải thích bởi 4 yếu tố trên. Hệ số Durbin Watson là 1.765, nghĩa là không có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các phần dư của phương trình hồi quy xảy ra. Hệ số Tolerance và VIF đều có giá trị 1 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Phương trình hồi quy hiệu chỉnh:
SHL = 0.467*MDDU + 0.608*MDTC + 0.319*MDDC
4.3.3. Kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ban đầu.
Giả thuyết H1: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.467 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Yếu tố Mức độ tin cậy có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết H3: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là 0.319 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do đó, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết H4: Yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng dương đến sự hài lòng của khách hàng. Hệ số β của yếu tố này là -0.089 với mức ý nghĩa Sig. = 0.102 > 0.05. Do đó, giả thuyết H4 không được chấp nhận. Cũng như giả thuyết H5 và H6 không được chấp nhận.
4.3.4. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), sau khi kiểm tra các giả thuyết hồi quy không vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, hiệu quả, nhất quán và kết quả là đáng tin cậy. Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, tác giả tiến hành các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.3.4.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, làm tăng độ lệch chuẩn của các biến hồi quy, làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy. Khi phân tích Collinearity Diagnotics, hệ số Tolerance càng gần 1 càng tốt và không quá 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả phân tích cho thấy chỉ số VIF = 1.000 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.4.2. Kiểm định giả định về tính độc lập của sai số
Kiểm định đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy. Giá trị d biến thiên trong khoảng (0;4). Nếu giá trị d gần bằng 2 hoặc nằm trong đoạn [dU;4-dU] thì chấp nhận giả thuyết không có tương quan. Trong phân tích, hệ số này có giá trị 1.765. Do đó, kiểm định này không vi phạm.
4.3.4.3. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư
Kết quả vẽ đồ thị Histogram ở phụ lục 11 cho thấy đồ thị đường cong chuẩn hóa có dạng hình chuông giống với đường cong thể hiện phân phối chuẩn với giá trị Mean xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn là 0.981 ~ 1 thì xem như phần dư có phân phối chuẩn. Đồ thị P-P của phần dư có các điểm tập trung rất gần đường thẳng kì vọng, cho thấy phân phối của phần dư có phân phối chuẩn gần như hoàn hảo. Do đó, giả định này cũng không vi phạm.
4.3.4.4. Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi làm ước lượng các hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả. Đồ thị Scatter cho thấy sự phân tán giữa các phần dư chuẩn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
hóa Standardized Residual và giá trị dự đoán chuẩn hóa Standardized Predicted Value. Nếu phần dư phân tán ngẫu nhiên không theo hình dạng nào thì các giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi là không bị vi phạm. Đồ thị Scatter cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên không theo quy luật nào. Do đó, giả định cũng không bị vi phạm.
4.4. Phân tích mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN
TaxOnline
Giá trị trung bình các yếu tố được thể hiện trong bảng 4.7.
Bảng 4.7. Giá trị trung bình các yếu tố
Yếu tố Giá trị trung bình MDDU 4.118
MDTC 3.877 MDDC 4.174 NLPV 3.697 SHL 3.988
4.5. Phân tích đánh giá và diễn giải kết quả hồi quy
Mô hình hồi quy các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng theo hệ số β được chuẩn hóa:
SHL = 0.467*MDDU + 0.608*MDTC + 0.319*MDDC
4.5.1. Mức độ tin cậy
Yếu tố Mức độ tin cậy có hệ số hồi quy β = 0.608, nghĩa là khi mức độ tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì trung bình sự hài lòng sẽ tăng lên 0.608 đơn vị (với điều kiện các yếu tố khác vẫn không đổi), đây là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng khách hàng. Giá trị trung bình của yếu tố này là 3.877, giá trị này là tương đối tốt. Mức độ tin cậy thể hiện uy tín của nhà cung cấp trong việc cam kết thực hiện dịch vụ cho khách hàng, luôn đảm bảo tính chính xác trong các giao dịch.
Do đặc thù phải đảm bảo tính chính xác trong các văn bản khai thuế và tính bảo mật thông tin cao cho khách hàng nên dịch vụ T-VAN TaxOnline của TS24 luôn được cập nhật phiên bản mới nhất đảm bảo việc khai thuế của khách hàng đúng quy định. Trong thời gian qua, TS24 đã đầu tư phát triển các thiết bị đảm bảo tính bảo mật thông tin khách hàng.
4.5.2. Mức độ đáp ứng
Yếu tố Mức độ đáp ứng có hệ số hồi quy β = 0.467, nghĩa là khi mức độ đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì trung bình sự hài lòng sẽ tăng lên 0.467 đơn vị (với điều kiện các yếu tố khác vẫn không đổi), đây là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ hai đến sự hài lòng khách hàng. Tuy nhiên, giá trị trung bình của yếu tố này là 4.118, nghĩa là yếu tố này được khách hàng đánh giá tốt. Điều này chứng tỏ, TS24 đang đáp ứng tốt nhu cầu khách hàng và TS24 cần chú ý đến và tận dụng yếu tố này để tiếp tục phát triển chất lượng dịch vụ thêm tốt hơn.
4.5.3. Mức độ đồng cảm
Yếu tố Mức độ đồng cảm có hệ số hồi quy β = 0.319, nghĩa là khi mức độ đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì trung bình sự hài lòng sẽ tăng lên 0.319 đơn vị (với điều kiện các yếu tố khác vẫn không đổi), trong 3 yếu tố thì đây là yếu tố có ảnh hưởng yếu nhất đến sự hài lòng khách hàng. Giá trị trung bình của yếu tố này đạt 4.174.
TS24 cần quan tâm nhiều hơn đến yếu tố Mức độ đồng cảm nếu muốn cho khách hàng thấy được tầm quan trọng của khách hàng đối với TS24. Đặc biệt trong giai đoạn hiện nay, khi các nhà cung cấp dịch vụ tương đồng không ngại bỏ chi phí để tạo mối quan hệ với khách hàng hay áp những chính sách ưu đãi dành riêng cho từng đối tượng khách hàng. TS24 cần tăng cường các hoạt động nhằm cải thiện yếu tố Mức độ đồng cảm là vấn đề đáng lưu tâm.
4.5.4. Năng lực phục vụ
Yếu tố Năng lực phục vụ có hệ số hồi quy β = -0.089, nghĩa là khi năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì trung bình sự hài lòng sẽ giảm đi 0.089 đơn vị (với điều kiện các yếu tố khác vẫn không đổi), đây là yếu tố hầu như không ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Giá trị trung bình của yếu tố này đạt 3.697.
Đây là yếu tố duy nhất khi tăng lên mà làm giảm đi sự hài lòng của khách hàng đến quá trình sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline. TS24 cần quan tâm nhiều hơn đến yếu tố này để thỏa mãn sự hài lòng của khách hàng.
4.6. Phân tích ANOVA
Để đánh giá sự khác biệt về mức độ hài lòng của những nhóm khách hàng với các thuộc tính phân nhóm khác nhau, tác giả sử dụng phân tích phương sai ANOVA. Phân tích phương sai ANOVA cho phép kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Kết quả phân tích phương sai được trình bày chi tiết ở phụ lục 12.
4.6.1. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với loại hình công ty
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.712 > 0.05, nên không có sự khác biệt giữa phương sai sự hài lòng của khách hàng và các nhóm loại hình công ty, tức là khách hàng thuộc loại hình công ty khác nhau nhưng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline.
4.6.2. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với lĩnh vực hoạt động
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.203 > 0.05, nên không có sự khác biệt giữa phương sai sự hài lòng của khách hàng và các nhóm lĩnh vực hoạt động, tức là khách hàng hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau nhưng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline.
4.6.3. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với hình thức kê khai
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.697 > 0.05, nên không có sự khác biệt giữa phương sai sự hài lòng của khách hàng và nhóm hình
thức kê khai, tức là khách hàng chọn kê khai thuế với các hình thức khác nhau nhưng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T- VAN TaxOnline. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.6.4. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với vị trí công việc
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.810 > 0.05, nên không có sự khác biệt giữa phương sai sự hài lòng của khách hàng và các nhóm vị trí công việc, tức là khách hàng đang nắm giữ các chức vụ khác nhau nhưng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline.
4.6.5. Mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng với giới tính
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.938 > 0.05, nên không có sự khác biệt giữa phương sai sự hài lòng của khách hàng và giới tính, tức là khách hàng dù là nam giới hay nữ giới thì cũng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline.
4.7. Tóm tắt chương
Trong chương này, thông qua các kỹ thuật phân tích hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố, tác giả đã kiểm định các giả thuyết của mô hình và đưa ra kết luận là có 3 yếu tốtác động đến sự hài lòng khách hàng được sắp xếp theo mức độ giảm dần về mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng gồm Mức độ tin cậy, Mức độ đáp ứng, Mức độ đồng cảm. Yếu tố Năng lực phục vụ, Phương tiện hữu hình, Cảm nhận giá cả không ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả phân tích hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Tác giả đã tiến hành diễn giải kết quả rút ra sau khi tiến hành phân tích hồi quy. Đồng thời tác giả cũng tiến hành phân tích ANOVA để xem xét sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng đối với các nhóm khách hàng khác nhau. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày một số giải pháp nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ T-VAN TaxOnline do công ty TS24 cung cấp.
CHƯƠNG 5
CÁC HÀM Ý CHO NHÀ QUẢN TRỊ
5.1. Cơ sở đề xuất giải pháp
Dựa vào kết quả nghiên cứu đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ TaxOnline ở chương 4 cho phép có những kết luận sau:
Mức độ hài lòng của khách hàng hiện nay đối với dịch vụ TaxOnline của Công ty đang ở mức tương đối tốt (giá trị trung bình SHL = 3.988) và đánh giá của khách hàng đối với từng yếu tố được sắp xếp giảm dần như sau: Mức độ đồng cảm tốt (giá trị trung bình là 4.174), Mức độ đáp ứng tốt (giá trị trung bình là 4.118), Mức độ tin cậy trung bình (giá trị trung bình là 3.788), Năng lực phục vụ trung bình (giá trị trung bình là 3.697).
Thông qua phân tích hồi quy và ANOVA xác định được 3 yếu tố tác động dương đến sự hài lòng khách hàng được sắp xếp theo mức độ giảm dần về mức độ ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng cụ thể như sau: Mức độ tin cậy có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng với hệ số hồi quy β = 0.608, tiếp đến là Mức độ đáp ứng có hệ số hồi quy β = 0.467 và yếu tố Mức độ đáp ứng có ảnh hưởng ít nhất trong 3 yếu tố với hệ số hồi quy β = 0.319 và không có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng.
Từ đó tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm nâng sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline.
5.2. Một số giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-
VAN TaxOnline
5.2.1. Nâng cao mức độ tin cậy
Mức độ tin cậy của khách hàng đối với TS24 là yếu tố mà nhà lãnh đạo Công ty TS24 đặc biệt quan tâm . Theo kết quả nghiên cứu đây cũng là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ T-VAN TaxOnline và được khách hàng đánh giá cao.
Tuy nhiên Công ty nên lưu ý trong quá trình sử dụng dịch vụ, khách hàng sẽ cần nhà cung cấp hỗ trợ về nhiều vấn đề khác nhau như giải đáp thắc mắc các vấn đề liên