1. Cơ sở lý luận về dịch vụ, chất lượng dịch vụvà sự hài lòng của khách hàng
2.2.1.4Cơ cấu mẫu theo thu nhập
Kết quả điều tra thì nhóm khách hàng có thu nhập từ 8 đến 12 triệu chiếm tỷlệ
cao nhất với số lượt trảlời là 42 (chiếm 35%); tiếp đến là nhóm thu nhập dưới 4 - 8 triệu với 38 lượt trảlời (chiếm 31,7%); nhóm khách hàng thu nhập trên 12 triệu với 33
lượt trả lời (chiếm 27,5%) và còn lại là nhóm không thuộc 3 mức thu nhập trên chỉ
chiếm 5,8%. Qua đó cho thấy, khách hàng sử dụng dịch vụtổchức sựkiện của CTCP Tổchức sựkiện và Nội thất VNT vẫn là khách hàng có thu nhập tầm trung, một mặt vì mức thu nhập chungở Quảng Trị vẫn còn thấp hơn một sốthành phốlớn khác.
chứ c sự kiệ n và Nộ i thấ t VNT 2.2.2.1Mục đích sửdụng dịch vụTổchức sựkiện của Công ty cổphần tổchức sựkiện và nội thất VNT Tiêu chí Số lượt trảlời Tỉlệ(%) Lễ khai trương Lễkỷniệm Lễtổng kết Khác 90 105 80 67 75,0 87,5 66,7 55,8
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Khách hàng sử dụng dịch vụ tổ chức sự kiện vào nhiều mục đích khác nhau, trong đó: lượt trả lời sử dụng vào mục đích tổ chức kễ khai trương với 90 lượt trả lời (chiếm 75%), mục đích tổ chức lễ kỷ niệm với 67 lượt trả lời (chiếm 87,5%) và mục
đích tổchức lếtổng kết với 80 lượt trảlời (chiếm 66,7%). Điều này cho thấy hầu như
khách hàng sửdụng dịch vụtổchức sựkiện của công ty với mục đích làm lễ tổng kết, lễ kỷniệm, tiệc Khai trương và lễ tổng kết nên phía công ty lưu ý điều này để có thể
bổsung vào dịch vụcủa mình nhiều chuyên mục hơn để đáp ứng nhu cầu khách hàng. Ngoài ra còn một số mục đích khác chiếm tỷ lệ 55,8%, đây cũng là con số không nhỏ
nên công ty cũng nên có một số giải pháp để tăng tính tiện ích đáp ứng nhu cầu của khách hàng sửdụng với những mục đích liên quan.
2.2.2.2Kênh thông tin giúp khách hàng biết đến dịch vụtổchức sựkiện của CTCP Tổ chức sựkiện và nội thất VNT
Bảng 2.5 Kênh thông tin giúp khách hàng biết đến dịch vụtổchức sựkiện của CTCP tổchức sựkiện và nội thất VNT
Tiêu chí Số lượt trảlời Tỉlệ(%)
Truyền hình, báo chí Các trang mạng, Internet
Bạn bè, người thân quen giới thiệu
Nhân viên tư vấn Khác 28 78 104 110 7 23,3 65 86,7 91,7 5,8
Qua bảng kết quả trên, có thể nhận thấy rằng có rất nhiều khách hàng biết đến dịch vụ từ bạn bè, người thân quen giới thiệu và từ nhân viên tư vấn bởi lẽ những nguồn thông tin dễ tiếp cận. Tỷ lệ khách hàng biết đến dịch vụ qua kên truyền hình,
báo chí có 28 lượt trả lời (chiếm 23,3%). Thông qua các trang mạng, Internet có 78
lượt trả lời (chiếm 65%) hoặc qua bạn bè, người thân với 104 lượt trả lời (chiếm 86,7%). Tỷ lệ cao nhất là biến đến thông qua nhân viên tư vấn với 110 lượt trả lời (chiếm 91,7%) ngoài ra thì cũng có một sốkhách hàng biết đến dịch vụqua các nguồn khác và chỉchiếm 5,8%. 2.2.2.3Lý do khách hàng lựa chọn sửdụng dịch vụtổchức sựkiện của CTCP tổchức sựkiện và nội thất VNT Bảng 2. 6 Lý do khách hàng lựa chọn sửdụng dịch vụdịch vụtổchức sựkiện của CTCP tổchức sựkiện và nội thất VNT Tiêu chí Số lượt trảlời Tỉ lệ(%) Phù hợp với nhu cầu sửdụng
Tin tưởng về thương hiệu
Bạn bè, người quen biết khuyên dùng Cước phí hợp lý Khác 114 85 48 25 14 95 70,8 40 20,8 11,7
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Từ kết quả trên, khách hàng có xu hướng sử dụng dịch vụ tổ chức sự kiện của CTCP tổ chức sự kiện và nội thất VNT vì phù hợp với nhu cầu sử dụng với 114 lượt trả lời (chiếm 95%). Bên cạnh đó thì thương hiệu của công ty cũng được khách hàng
cho là uy tín và đây cũng là lý dođể lựa chọn sửdụng dịch vụcủa Công ty với 85 lượt trảlời (chiếm 70,8%). Ngoài ra thì một sốkhách hàng sửdụng dịch vụcủa Công ty do
được bạn bè, người thân giới thiệu cùng với cước phí hợp lý lần lượt với 48 (chiếm 40%) và 25 (chiếm 20,8%).
Trước khi tiến vào các bước phân tích dữliệu, nghiên cứu tiến hành bước kiểm
định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach¬s Alpha. Cronbach¬s Alpha phải
được thực hiện đầu tiên đểloại bỏ các biến không liên quan (Garbage Items) trước khi phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 6 biến độc lập: “Sự tin cậy”, “Khả năng đáp ứng”, “Sự đồng cảm”, “Phương tiện hữu hình”, “Năng lực phục vụ”, “Giá
cả” (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Items Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach¬s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận đưa vào
những bước phân tích xửlý tiếp theo. Cụthểlà:
- Hệsố Cronbach¬s Alpha lớn hơn 0,8: hệsố tương quan cao - Hệsố Cronbach¬s Alpha từ 0,7 đến 0,8: chấp nhận được
- Hệsố Cronbach¬s Alpha từ 0,6 đến 0,7: chấp nhận được nếu thang đo mới Trong quá trình kiểm định độ tin cậy, các biến quan sát có hệ số tương quan
biến tổng lớn hơn 0,3 nên không có biến nào bịloại bỏkhỏi mô hình
Kết quảkiểm định Cronbach¬s Alpha được tổng hợp trong bảngdưới đây:
Bảng 2. 7: Kiểm định độtin cậy thang đo các biến độc lập
Biến Hệsố tương quan biến tổng Hệsố CronbachÕs Alpha nếu loại biến 1. Sựtin cậy: CronbachÕs Alpha = 0,872
TC1 0,644 0,868
TC2 0,697 0,848
TC3 0,798 0,807
TC4 0,769 0,819
Biến Hệsố tương quan biến tổng Hệsố CronbachÕs Alpha nếu loại biến DU1 0,570 0,756 DU2 0,687 0,698 DU3 0,528 0,784 DU4 0,638 0,724 3. Sự đồng cảm: CronbachÕs Alpha = 0,805 DC1 0,652 0,739 DC2 0,531 0,795 DC3 0,682 0,726 DC4 0,619 0,756
4. Phương tiện hữu hình: CronbachÕs Alpha = 0,735
HH1 0,542 0,667
HH2 0,552 0,656
HH3 0,581 0,620
5. Năng lực phục vụ: CronbachÕs Alpha = 0,874
PV1 0,806 0,777
PV2 0,766 0,815
PV3 0,703 0,870
6. Giá cả: CronbachÕs Alpha = 0,725
GC1 0,510 0,686
GC2 0,583 0,603
GC3 0,555 0,627
Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo trên có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo
cho bước phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng 2. 8 Kiểm định độtin cậy thang đo biến phụthuộc Biến Hệ số tương quan biến
tổng
Hệsố CronbachÕs nếu loại biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sự hài lòng: CronbachÕs Alpha = 0,786
HL1 0,640 0,701
HL2 0,675 0,666
HL3 0,576 0,760
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “ Sự hài lòng” cho hệ số Cronbach¬s
Alpha = 0,786. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệsố Cronbach¬s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,786 nên biến phụthuộc “Sự hài lòng” được giữlại và đảm bảođộ tin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)2.2.4.1Kiểm định KMO và Bartlett¨s Test biến độc lập 2.2.4.1Kiểm định KMO và Bartlett¨s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định
KMO đểxem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO ( Kaiser Meyer – Olkin of Sampling
Adequacy) và Bartlett¬s Test.
Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả như sau:
Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett¬s Test nhỏ hơn 0,05 nên các
biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng 2. 9 Kiểm định KMO và BartlettÕs Test biến độc lập
KMO and BartlettÕs Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer–Olkin of Sampling Adequacy) 0,783
Đại lượng thống kê
Bartlett¬s Test
Approx. Chi-Square 1236,700
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
2.2.4.2Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đểsửdụng phương
pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number os
Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử
dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsố tải nhân tố<0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố>0,5 mới được đưa (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair và ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và
được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với vỡ mẫu là 120
Bảng 2. 10 Rút trích nhân tốbiến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 6 TINCAY3 0,883 TINCAY4 0,846 TINCAY2 0,717 TINCAY1 0,674 DONGCAM3 0,840 DONGCAM4 0,807 DONGCAM1 0,790 DONGCAM2 0,656 DAPUNG2 0,811 DAPUNG4 0,807 DAPUNG3 0,723 DAPUNG1 0,714 PHUCVU1 0,848 PHUCVU2 0,812 PHUCVU3 0,773 GIACA2 0,846 GIACA1 0,749 GIACA3 0,647 HUUHINH1 0,782 HUUHINH3 0,740 HUUHINH2 0,609 HệsốEigenvalue 6,294 2,488 1,866 1,632 1,309 1,018
Phương sai tiến
lũy tiến (%) 14,786 27,074 39,309 51,058 60,554 69,558
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 6 biến độc lậpảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 21. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5
nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành cácbược phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích
(Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &
Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 69,558% > 50% do đó
phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sựtin cậy”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: DAPUNG1, DAPUNG2, DAPUNG3, DAPUNG 4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Khả năng đáp ứng”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM 2,
DONGCAM 3, DONGCAM 4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sự đồng cảm”.
- Nhân tố (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: HUUHINH1, HUUHINH2, HUUHINH3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Phương tiện hữu hình”
- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 3 biến quan sát: PHUCVU1, PHUCVU2, PHUCVU3. Nghiên cứ này đặt tên nhân tốmới này là “Năng lực phục vụ”.
- Nhân tố 6 (Factor 6) gồm 3 biến quan sát: GIACA1, GIACA 2, GIACA3. Nghiên cứu này đặt tên nhân tốmới này là “Giá cả”.
2.2.4.3Kiểm định KMO và Bartlett¨s Test biến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett¬s Test biến phụ thuộc tương tụ các
điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung sự
hài lòng của khách hàng đối với dịch vụtổchức sựkiện của Công ty cổphần Tổchức sự kiện và Nội thất VNT qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,695 (lớn
hơn 0,5) và kiểm định Bartlett¬s Test chogiá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2. 11 Kiểm định KMO và BartlettÕs Test biến phụthuộc
KMO and BartlettÕs Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0,695
Đại lượng thống kê
Bartlett¬s Test
Approx. Chi-Square 106,162
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
2.2.4.4Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2. 12 Rút trích nhân tốbiến phụthuộc Quyết định sửdụng Hệsốtải
HAILONG1 0,866
HAILONG 2 0,848
HAILONG 3 0,803
Phướng sai tích lũy tiến (%) 70,466
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đềxuất từ trước, nhằm mục đích rút
ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tổchức sự kiện của Công ty tổchức sự kiện và nội thất VNT. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng”.
Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng sự
hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tổ chức sự kiện của công ty cổphần tổchức sự kiện và nội thất VNT, đó là “Sự tin cậy”, “Khả năng đáp ứng”, “Sự đồng cảm”, “Phương tiện hữu hình”, “Năng lực phục vụ”, “Giá cả”,
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thayđổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố
2.2.5.1Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 2. 13Phân tích tương quan Pearson
TC DU DC HH PV GC HL
QD
Tương quan Pearson 0,556 0,447 0,269 0,563 0,547 0,432 1,000
Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 -
N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α =
0,05 cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 3 nhân tốlớn hơn 0,5) và có
3 nhân tố thấp hơn 0,5 nên ta có thể kết luận được rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc “ Sự hài lòng”
2.2.5.2 Phân tích các tác động của các yếu tố đến sựhài lòng của khách hàng vềchấtlượng dịch vụtổchức sựkiện của công ty cổphần tổchức sựkiện và nội thất VNT lượng dịch vụtổchức sựkiện của công ty cổphần tổchức sựkiện và nội thất VNT
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố
mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới
này đến sựhài lòng của khách hàng
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là “Sựhài lòng”(HL)và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 6 biến: “Sựtin cậy” (TC), “ Khả năng đáp ứng” (DU), “Sự đồng cảm” (DC), “ Phương tiện hữu hình” (HH),
“Năng lực phục vụ” (PV) và “Giá cả”(GC)với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1,
β2, β3, β4, β5,β6
QD= β0+ β1TC + β2DU + β3DC + β4HH + β5PV + β6GC + ei
Dựa vào hệsốBê- ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta
xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài