Bảng khảo sát Kano thông thƣờng sử dụng thang 5 điểm từ 1- rất không hài lòng đến 5- rất hài lòng. Tuy nhiên để thuận tiện trong việc xác định các nhân tố ƣu tiên cải thiện bằng phƣơng pháp IGA tác giả sử dụng thang 7 điểm trong bảng khảo sát Kano. Việc sử dụng thang 7 điểm mang lại các lợi ích sau:
Giúp ngƣời trả lời các bảng khảo sát có đƣợc sự đa dạng và linh hoạt hơn đánh giá cảm nhận của mình.
59
Phù hợp và thuận tiện khi kết hợp với phân tích IGA.
Thang 7 điểm sẽ làm tăng sự lựa chọn của ngƣời đƣợc phỏng vấn so với thang 5 điểm đồng thời không quá chi tiết dễ gây rối nhƣ thang 9 điểm. Theo lý thuyết, phƣơng pháp IGA nên đƣợc phân tích với thang đo 9 điểm là tốt nhất. Tuy nhiên vì là nghiên cứu mới đối với các cá nhân đƣợc phỏng vấn do đó bƣớc đầu sử dụng thang 7 điểm là phù hợp để nghiên cứu. Các nghiên cứu tiếp theo có thể sẽ mở rộng ra thang 9 điểm.
5.1.2.1 Đối với thang 5 điểm
Bảng Kano truyền thống chỉ sử dụng thang 5 điểm với các quy ƣớc sau: Phân tích Kano questionnaire dựa vào 2 câu hỏi:
Đánh giá mức độ hài lòng nếu sản phẩm/ dịch vụ có thuộc tính đó và
Đánh giá mức độ hài lòng nếu sản phẩm/ dịch vụ không có thuộc tính đó bằng các câu trả lời sau:
(1)Rất không hài lòng (2)Không hài lòng (3)Bình thƣờng (4)Hài lòng (5)Rất hài lòng
60
Hình 5.1 Hai loại câu hỏi trong Kano Questionnaire
Kết hợp hai câu trả lời cho mỗi thuộc tính theo ma trận sau ta phân loại đƣợc các thuộc tính. Với:
A (Attractive): hấp dẫn M (Must be): phải có
O (One – dimensional): một chiều I (Indifferent): bàng quang R (Reverse): nghịch 1.Rất không hài lòng 2. Không hài lòng 3. Bình thƣờng 4. Hài lòng 5. Rất hài lòng 1. Rất không hài lòng 2. Không hài lòng 3. Bình thƣờng 4. Hài lòng 5. Rất hài lòng Nếu TTPP tiếp nhận đơn hàng
đúng quy trình
Nếu TTPP không tiếp nhận đơn hàng đúng quy trình
Câu hỏi có thuộc tính
61
Q (Questionable): nghi ngờ
Bảng 5.1 Bảng phân loại các thuộc tính chất lƣợng theo Kano
Yêu cầu của khách hàng
Câu hỏi không có thuộc tính Rất hài lòng Hài lòng Trung lập Không hài lòng Rất không hài lòng Câu hỏi có thuộc tính Rất hài lòng Q A A A O Hài lòng R I I I M Trung lập R I I I M Không hài lòng R I I I M Rất không hài lòng R R R R Q
Nguồn: Preprints Volume I of the IX. International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck/Igls/Austria, February 19-23 1996, pp. 313-327
Ứng với mỗi cá nhân đƣợc phỏng vấn sẽ có kết quả phân loại thuộc tính khác nhau, do đó khi tổng hợp các mẫu khảo sát sẽ tuân theo quy tắc sau: Nếu tổng (O+A+M) > tổng (I+R+Q) thì sẽ lấy max (O, A, M) ngƣợc lại sẽ là max (I, R, Q).
5.1.2.2 Đối với thang 7 điểm
Để có sự kết hợp tốt nhất với phƣơng pháp IGA, thang đo đƣợc sử dụng đối với Kano Questionnaire là thang 7 điểm.
Nhƣ vậy, phân tích Kano questionnaire vẫn dựa vào 2 câu hỏi: (1) Đánh giá mức độ hài lòng nếu sản phẩm/ dịch vụ có thuộc tính đó và (2) Đánh giá mức độ hài lòng nếu sản phẩm/ dịch vụ không có thuộc tính đó bằng các câu trả lời sau
(-3) Rất không hài lòng (-2) không hài lòng (-1) Không hài lòng lắm
62
(0) Bình thƣờng (1) Tạm hài lòng (2) Hài lòng (3) Rất hài lòng
Lúc này, ma trân phân loại các thuộc tính theo Kano đƣợc mở rộng nhƣ sau:
Bảng 5.2 Bảng phân loại các thuộc tính chất lƣợng theo Kano với thang 7 điểm
Yêu cầu của khách hàng
Câu hỏi không có thuộc tính Hoàn toàn hài lòng Rất hài lòng Hài lòng Trung lập Không hài lòng Rất không hài lòng Hoàn toàn không hài lòng Câu hỏi có thuộc tính
Hoàn toàn hài
lòng Q A A A A O O Rất hài lòng R I I A O O M Hài lòng R I I I O M M Trung lập R I I I I M M Không hài lòng R I R I I M Q Rất không hài lòng R I R I I Q Q Hoàn toàn không hài lòng R R R R I Q Q 5.1.3 Mức độ tác động của từng yếu tố
Chỉ số hài lòng khách hàng (Customer satisfaction coeffiecient) cho biết là khách hàng sẽ gia tăng mức hài lòng nhƣ thế nào khi các yêu cầu của hàng hóa/ dịch vụ đƣợc đáp ứng
63
hay khách hàng có giảm sự không hài lòng nếu các yêu cầu của hàng hóa/ dịch vụ đƣợc đáp ứng.
Công thức tính toán mức độ tác động đến sự hài lòng và sự không hài lòng là:
Better là khả năng thỏa dụng (mức độ tác động lên sự hài lòng) và Worse là khả năng không thỏa dụng (mức độ tác động lên sự không hài lòng). Dấu trừ ở công thức Worse nhấn mạnh ý nghĩa tác động tiêu cực đến sự hài lòng nếu chất lƣợng của sản phẩm/dịch vụ không đáp ứng đƣợc nhu cầu của khách hàng.
Chỉ số Better và Worse có giá trị từ 0 đến 1. Nếu giá trị của Better/ Worse bằng 0 nghĩa là yếu tố này không tác động đến sự hài lòng/ không hài lòng. Nếu giá trị của Better là 1 nghĩa là yếu tố này nếu đƣợc đáp ứng phù hợp sẽ tác động rất lớn đến sự hài lòng. Tƣơng tự nếu giá trị Worse là -1, nó sẽ tác động rất lớn đến sự không hài lòng nếu không đƣợc đáp ứng.
5.1.4 Xác định các nhân tố ƣu tiên cải thiện
Dựa vào sự khác biệt cải tiến IG và mức độ không hài lòng trung bình với câu hỏi không cấu trúc để vẽ đồ thị phân bố các điểm vào 4 ô Quadrant. Ứng với mỗi ô sẽ thể hiện mức độ hành động cải tiến, cải thiện khác nhau cho các nhân tố.
5.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.2.1 Mô tả mẫu
Việc phỏng vấn chuyên gia đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi tại 13 siêu thị Co.opMart trong thành phố.
64
Tổng số cuộc phỏng vấn, trả lời bảng câu hỏi: 32 Tổng số bảng thu về: 32
Số bảng hợp lệ: 30 Tỷ lệ phản hồi: 94%
Bảng 5.3 Kết quả thống kê chức vụ làm việc
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid thu kho 5 16.7 16.7 16.7
to truong/ to pho nganh hang
20 66.7 66.7 83.3
nhan vien kho 5 16.7 16.7 100.0
Total 30 100.0 100.0
Chiếm phần trăm lớn nhất (66.7%) là chức vụ Tổ trƣởng/tổ phó ngành hàng tại siêu thị .Có thể thấy đây là những đối tƣợng trực tiếp làm việc các vấn đề liên quan đến chất lƣợng dịch vụ của TTPP. Dù thời điểm tiến hành phỏng vấn rơi vào mùa cao điểm cuối năm nhƣng tác giả vẫn nhận đƣợc sự hợp tác nhiệt tình của các anh/ chị chứng tỏ tính cần thiết cũng nhƣ sự quan tâm đến đề tài.
Bên cạnh đó các anh/ chị làm thủ kho hay nhân viên kho có phần trăm ngang bằng nhau. Các đối tƣợng này làm phong phú thêm nguồn thông tin cần thu thập do họ chính là những tổ trƣởng/ tổ phó ngành hàng tƣơng lai đồng thời lại là đối tƣợng tiếp xúc trực tiếp với dòng hàng hóa vật lý từ TTPP do đó ý kiến của 2 nhóm này cũng phù hợp với nội dung nghiên cứu.
Bảng 5.4 Kết quả thống kê theo số năm công tác
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid 1 den 3 nam 3 10.0 10.0 10.0
4 den 6 nam 7 23.3 23.3 33.3
7 den 9 nam 11 36.7 36.7 70.0
10 nam tro len 9 30.0 30.0 100.0
65
Tỷ lệ phân bố làm việc có sự rải đều theo các mốc thời gian. Có thể 2 nhóm có thời gian làm việc từ 7 năm trở lên chiếm đến 66.7% cho thấy các đối tƣợng đƣợc phỏng vấn có thời gian công tác khá dài nên mức độ tiếp xúc với TTPP sẽ nhiều hơn do đó các ý kiến sẽ có giá trị hơn. Đặc biệt đây là các đối tƣợng trải qua hai môi trƣờng làm việc:
Trƣớc 2006: hệ thống ERP chƣa đƣợc áp dụng tại Saigon Co.op
Từ 2006: bắt đầu triển khai hệ thống ERP cho toàn hệ thống Saigon Co.op trong đó có TTPP Bình Dƣơng và chuỗi siêu thị Co.opMart.
Nên các ý kiến thu nhận thực sự có giá trị.
5.2.2 Kiểm định phân phối chuẩn
Nhóm biến gồm 18 biến đƣợc chia thành 4 nhóm nhƣ sau:
Nhóm biến “Đáp ứng đơn hàng” đƣợc đặt tên dapung1 – dapung6
Nhóm biến “Năng lực phục vụ hàng hóa” đƣợc đặt tên nangluc1 – nangluc7 Nhóm biến “Nhân viên giao hàng” đƣợc đặt tên nvien1 – nvien3
Nhóm biến “Trao đổi thông tin” đƣợc đặt tên ttin1 – ttin2
Bảng 5.5 Thống kê Skewness và Kurtosis
N Minimum Maximum Mean Std. Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std.
Error Statistic Std. Error dapung1 30 3 5 4.13 .681 -.170 .427 -.715 .833 Dapung2 30 3 5 4.00 .643 .000 .427 -.364 .833 Dapung3 30 3 5 4.03 .718 -.050 .427 -.954 .833 Dapung4 30 2 5 3.47 .819 -.289 .427 -.403 .833 Dapung5 30 2 5 3.90 .845 -.904 .427 .813 .833 Dapung6 30 2 5 3.70 .702 -.141 .427 .056 .833 Nangluc1 30 2 5 3.57 .728 .327 .427 -.232 .833
66 Nangluc2 30 2 5 3.73 .868 .229 .427 -1.035 .833 Nangluc3 30 3 5 3.83 .648 .166 .427 -.502 .833 Nangluc4 30 2 5 3.80 .716 -.141 .427 -.231 .833 Nangluc5 30 2 5 3.73 .828 -.231 .427 -.300 .833 Nangluc6 30 2 5 3.53 .937 .032 .427 -.773 .833 Nangluc7 30 2 5 3.53 .973 -.100 .427 -.877 .833 Nvien1 30 2 5 3.57 .728 .327 .427 -.232 .833 Nvien2 30 2 5 3.47 .900 .106 .427 -.617 .833 Nvien3 30 2 5 3.43 .858 .046 .427 -.484 .833 Ttin1 30 2 5 3.77 .679 -.385 .427 .556 .833 Ttin2 30 3 5 3.97 .669 .037 .427 .-589 .833 Valid N 30
Dữ liệu phân tích có cỡ mẫu 30 với thang đo Likert 5 điểm, cho hầu hết các giá trị
Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng [-1;+1] nên có thể xem các biến có phân phối chuẩn, có thể áp dụng các kĩ thuật thống kê để mở rộng quy mô nghiên cứu trong tƣơng lai.
Với thang 5 điểm (1: rất không đồng ý đến 5: rất đồng ý), giá trị trung bình đo lƣờng các biến nhìn chung đều có giá trị trên trung bình (> 3) và phân bố rộng đến giá trị khá cao (4.13)
Giá trị trung bình đo lƣờng nhóm dapung có giá trị trải đều từ thấp đến cao nhất (3.47 đến 4.13) cho thấy có sự khác biệt lớn khi TTPP đáp ứng đơn hàng cho siêu thị. Nếu nhƣ các siêu thị rất hài lòng khi TTPP “tiếp nhận đơn hàng rất nhanh chóng” (4.13) thì đồng thời họ chƣa hài lòng lắm với “số chuyến hàng thực tế giao” (3.47). Có thể lý giải cho điều này là do chi phí cho các chuyến hàng là do các siêu thị trả do đó họ chƣa thực sự đồng ý với mức chi tiêu cho khoản phí này. Theo ghi nhận trong quá trình vừa khảo sát bảng câu
67
hỏi kết hợp với trao đổi trực tiếp, các chuyên gia cho rằng mức chi phí này còn khá cao nên đây vẫn còn là vấn đề đang đƣợc xem xét.
Nhóm nangluc có các giá trị trung bình khá đồng đều nhau và có giá trị trên trung bình cao (từ 3.53 đến 3.83) chứng tỏ hệ thống siêu thị tƣơng đối hài lòng về “năng lực phục vụ
hàng hóa” của TTPP. Trong đó các siêu thị khá hài lòng với hoạt động “giao đơn hàng
đột xuất đúng thỏa thuận”.
Để lý giải cho điều này, các chuyên gia cho biết do công tác dự báo nhu cầu vẫn còn trong tiến trình hoàn thiện và siêu thị lại thƣờng xuyên có các chƣơng trình khuyến mãi do đó các yêu cầu đột xuất về hàng hóa phát sinh tƣơng đối nhiều. Vì thế họ khá hài lòng khi TTPP vẫn đang đáp ứng khá tốt vấn đề này.
Vấn đề đặt ra là vì sao mức hài lòng vẫn chƣa đạt mức là hài lòng (>4) mà thực tế vẫn chỉ ở mức trung bình cao (3.81). Trong thực tế, để các đơn hàng đột xuất có thể đƣợc đáp ứng nhƣ thỏa thuận thông thƣờng siêu thị phải chi một khoản phí thêm cho TTPP. Các chuyên gia cho rằng hiện tại thì họ vẫn còn tạm hài lòng, nhƣng hi vọng tƣơng lai bản thân hệ thống dự báo nhu cầu sẽ hoạt động tốt hơn để hạn chế các đơn hàng đột xuất đồng thời không gây khó khăn cho các hoạt động tại TTPP. Về phía TTPP, đƣợc biết các khoản phí này đƣợc sử dụng để chi trả cho các hoạt động tăng ca nhằm phục vụ tốt hơn cho hệ thống siêu thị. Đồng thời đây cũng là điểm TTPP cần lƣu ý để có kế hoạch dự trù hoạt động tốt hơn nhằm mang lại sự hài lòng cao hơn nơi siêu thị.
Tƣơng tự, các siêu thị cũng tƣơng đối hài lòng với việc trao đổi thông tin với TTPP khi nhóm ttin khi giá trị trung bình đo lƣờng sự hài lòng khá cao (3.77 đến 3.97). Với sự hỗ trợ của hệ thống ERP, có thể thấy mức hài lòng trung bình đối với các công tác tiếp nhận và giải quyết các sự cố về đơn hàng cũng nhƣ các thắc mắc và phàn nàn của siêu thị hiện đang vẫn tƣơng đối chấp nhận đƣợc.
Nhóm nvien là nhóm có giá trị mean đo lƣờng mức hài lòng thấp nhất trong 4 nhóm (từ 3.43 đến 3.53) chỉ ra rằng hệ thống siêu thị vẫn chỉ tạm hài lòng ở mức tƣơng đối đối với các nhân viên giao hàng của TTPP. Mức hài lòng trung bình của biến “nhân viên đƣợc
68
đƣợc cập nhật thông tin” có giá trị thấp nhất nhóm và thấp nhất trong tất cả 18 biến nghiên cứu (3.43) cho thấy đây là có thể là yếu tố mà TTPP cần lƣu ý hơn.
5.2.3 Phân loại các yếu tố theo Kano
Sự phân loại các đặc tính theo Kano dựa vào sự thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi Kano. Tổng số cuộc phỏng vấn, trả lời bảng câu hỏi: 32
Tổng số bảng thu về: 30 Số bảng hợp lệ: 30 Tỷ lệ phản hồi: 94%
Từ các bảng khảo sát thu về đƣợc, tác giả có kết quả phân loại nhƣ sau:
Bảng 5.6 Bảng phân loại thuộc tính theo các đặc tính chất lƣợng của Kano và mức độ tác
động đến sự hài lòng và không hài lòng của từng yếu tố
Ký hiệu: M: đặc tính chất lƣợng phải có O: đặc tính chất lƣợng 1 chiều A: đặc tính chất lƣợng thích thú I: đặc tính chất lƣợng bàng quang Q: đặc tính chất lƣợng nghi ngờ R: đặc tính chất lƣợng ngƣợc stt yếu tố M O A I Q R Phân
loại Worse Better 1
tiếp nhận đơn hàng nhanh,
đúng quy trình 12 10 2 5 0 1 M -0.76 0.41
2 xử lý đơn hàng đúng quy trình 12 13 2 3 0 0 O -0.83 0.5 3
tiếp nhận và xử lý đơn hàng
đột xuất kịp thời, linh hoạt 12 9 4 5 0 0 M -0.7 0.43 4
số chuyến hàng thực tế phù
hợp yêu cầu 4 16 5 5 0 0 O -0.67 0.7
5
linh động điều xe khi có đơn
hàng đột xuất 7 10 11 1 1 0 A -0.59 0.72
6
xếp hàng hợp quy cách, tiện
kiểm tra tại siêu thị 10 11 6 3 0 0 O -0.7 0.57
7
thời gian giao hàng theo đúng
yêu cầu 16 12 2 0 0 0 M -0.93 0.47
69 9
giao đơn hàng đột xuất đúng
theo thỏa thuận 5 10 13 2 0 0 A -0.5 0.77
10 giao hàng đột xuất đủ số lƣợng và chủng loại 6 16 4 4 0 0 O -0.73 0.67 11 hàng hóa bảo đảm chất lƣợng, bao bì nguyên vẹn 6 15 3 6 0 0 O -0.7 0.6 12 giải quyết hàng hƣ hỏng do vận chuyển nhanh chóng 7 17 1 3 0 0 O -0.86 0.64 13 bổ sung lƣợng hàng thiếu kịp thời 5 17 4 3 1 0 O -0.76 0.72 14
nhân viên giao hàng nhiệt tình,
thân thiện 4 18 2 6 0 0 O -0.73 0.67
15
nhân viên giao hàng đƣợc huấn
luyện và hiểu quy trình 4 13 4 8 1 0 O -0.59 0.59
16
Nhân viên giao hàng đƣợc trang bị và cập nhật thông tin
hàng hóa 13 10 3 4 0 0 M -0.77 0.43
17
tiếp nhận và phản hồi các sự cố
đơn hàng nhanh chóng 3 13 14 0 0 0 A -0.64 0.69
18
tiếp nhận, phản hồi và giải
quyết phàn nàn nhanh chóng 4 17 6 3 0 0 O -0.7 0.77
Từ kết quả của bảng 5.6 có thể liệt kê các yếu tố nghiên cứu đƣợc các chuyên gia phân