5. Kết cấu của đề tài:
2.3.3.2 Phân tích EFA với thang đo sự hài lòng
Đề tài tiến hành khảo sát sự hài lòng chung của khách hàng đối với chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại công ty FPT Huế thông qua 3 biến quan sát, và từ các biến quan sát đó, đề tài cũng tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Nhằm kiểm tra xem mức độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích nhân tốđề tài đã sử dụng chỉ số KMO = 0.678 > 0.5 và kiểm định Barlett ( Barlett’s test of sphericity) cho giá trị p- value bé hơn mức ý nghĩa 0.05 nên dữ liệu được đáp ứng được điều kiện.
Bảng 2.8: Kết quả phân tích EFA với thang đo Sự hài lòng
Biến quan sát Hệ số tải
Anh/Chị sẽ giới thiệu dịch vụ của FPT Telecom cho những người khác 0.811 Anh/Chị có hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại FPT
Telecom Huế 0.810
Trong thời gian tới Anh/Chị vẫn sử dụng dịch vụ mà FPT Telecom cung
cấp 0.781
Eigenvalues = 1.924 Cumulative (%) = 64.132
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Kêt quả cho thấy tại mức giá trị Eigenvalue = 1.924, phân tích nhân tốđã trích được một nhân tố với phương sai trích là 64.132% > 50% cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp với biến quan sát.
2.3.4 Đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự hài lòng của
khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty FPT Telecom Huế
2.3.4.1 Kiểm định hệ sốtƣơng quan
Phân tích hồi quy được sử dụng trong phần này để phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Từ mô hình nghiên cứu đề xuất giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Điều kiện để phân tích hồi quy là biến phụ thuộc phải có mối quan hệtương quan tuyến tính với các biến độc lập và đồng thời giữa các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau ( hệ sốtương quan khác 1)
H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể Bảng 2.9: Kết quả kiểm định hệ sốtƣơng quan STC PTHH NLPV SDC SSDU SHL STC Pearson Correlation 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.271** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 PTHH Pearson Correlation 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.418** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 NLPV Pearson Correlation 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.346** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SDC Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.328 ** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SSDU Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0. 328** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SHL Pearson Correlation 0.271** 0.418** 0.346** 0.328** 0.328** 1 Sig. (1-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 150 150 150 150 150 150 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Ghi chú:
(*) Sựtương quan có ý nghĩa tại mức 0.05 (**) Sựtương quan có ý nghĩa tại mức 0.01
Theo ma trận hệ số tương quan, hầu hết các giá trị ở hệ sốtương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở mức 95% (sig<0.05) có mối quan hệtương quan tuyến tính giữa các cặp biến với nhau. Giá trị r giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập chạy từ 0.271 đến 0.418. Trong đó, tương quan chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc là biến PTHH( 0.418), sau đó lần lượt là NLPV(0.346), SDC( 0.328 ), SSDU (0.328) và STC( 0.271). Như vậy, các biến độc lập đều có ý nghĩa, cho phép ta
bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Các biến độc lập phù hợp đểđưa vào mô hình giải thích cho biến sự hài lòng.
2.3.4.2Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Bảng 2.10: Thống kê mức độ phù hợp cuả mô hình Mô hình lựa chọn R R 2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn được ước lượng
Durbin- Watson 1 0.763a 0.583 0.568 0.65692941 1.676
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽtăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
Tại kết quả của bảng này cho thấy các biến độc lập giải thích được rất tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc với R2 hiệu chỉnh là 0.568 nghĩa là các biến độc lập giải thích được 56,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy giải thích được 56,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc là do sự biến động của 5 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Như vậy mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Mô hình hồi quy đã được kiểm định là phù hợp với dữ liệu thực tế, song vì tổng thể là rất lớn chúng ta chỉ chọn ra một lượng mẫu giới hạn để tiến hành điều nha, từđó suy ra tính chất chung của tổng thể. Vì thếđể kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có thể suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không ta sẽ dùng kiểm định F trong bảng ANOVA.
2.3.4.3 Phân tích ANOVA
Bảng 2.11: Kết quả phân tích ANOVA ANOVAa
Model Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1
Hôi quy 86.856 5 17.371 40.252 0.000b
Sốdư 62.144 144 0.432
Tổng 149.000 149
a. Dependent Variable: SHL
b. Predictors: (Constan), SSDU, SDC, NLPV, STC, PTHH
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, để xem biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, sử dụng đại lượng F từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Giả thuyết: H0: hệ số R2 = 0 ( mô hình không phù hợp) (Sig > 0.05) H1: hệ số R2 ≠ 0 ( mô hình phù hợp ) (Sig < 0.05)
Hay H0: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc
H1: Có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Số liệu tại bảng cho thấy, giá trị kiểm định F = 40.252, mức ý nghĩa = 0.000 < 0.05, chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Điều này đồng nghĩa với việc, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể và có thể đưa vào sử dụng.
2.3.4.4 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hồi quy tác động của các nhân tốCLDV đến SHL của khách hàng
Model
Hệ số hồi quy
chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số 2.376E- 016 0.054 0.000 1.000 1.000 1.000 STC 0.271 0.054 0.271 5.031 0.000 1.000 1.000 PTHH 0.418 0.054 0.418 7.771 0.000 1.000 1.000 NLPV 0.346 0.054 0.346 6.422 0.000 1.000 1.000 SDC 0.328 0.054 0.328 6.095 0.000 1.000 1.000 SSDU 0.328 0.054 0.328 6.097 0.000 1.000 1.000 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020)
Mô hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất (OLS).
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau: SHL = β0 + β1*PTHH + β2*STC + β3*NLPV + β4*SDC + β5*SSDU
Với β0 là hệ số chặn
βi là hệ số hồi quy riêng tương ứng với các biến độc lập Tại bảng kết quả hồi quy cho thấy như sau:
+ Năm biến độc lập có giá trịSig = 0.000 < 0.05, các độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy hơn 95%.
+ Các giá trị Tolerance đều > 0.1 và VIF đều < 2 Không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0, hay các giả thuyết H1 được chấp nhận ở mức ý nghĩa 95%.
Dựa vào các thông tin trong bảng hệ số tương quan dưới đây ta có được pương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại công ty FPT chi nhánh Huế
SHL = 0.418*PTHH + 0.271*STC + 0.346*NLPV + 0.328*SDC + 0.328*SSDU Mô hình hồi quy cho thấy, các biến độc lập: PTHH, STC, NLPV, SDC và SSDU có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc SHL. Kết quả nghiên cứu cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng là khác nhau, điều này được thể hiện thông qua các hệ sốBeta trong phương trình hồi quy. Trong đó, phương tiện hữu hình ( 0.148) có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp đến là năng lực phục vụ ( 0.346 ), sự đồng cảm (0.328), sẵn sàng đáp ứng (0.328) và cuối cùng là sự tin cậy (0.271).
Kiểm định giả thuyết về sự hài lòng:
Qua phân tích nhân tốkhám phá EFA, thang đo chất lượng dịch vụ SERVQUAL đã cho thấy rằng có 5 nhân tố: (1) Sự tin cậy, (2) Sẵn sàng đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sựđảm bảo và (5) Phương tiện hữu hình. Chúng tác động cùng chiều đến mức
độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom, chi nhánh Huế, đồng nghĩa với việc nếu cải thiện các nhân tố trên tốt hơn thì mức độ hài lòng của khách hàng cũng cao hơn.
Giả thuyết H1: “ Sự tin cậy” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng.
Từ mô hình hồi quy cho thấy, khi “Sự tin cậy” tăng /giảm1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽtăng/ giảm 0.271 đơn vị.Như vậy, khi sự tin cậy của khách hàng đối với công ty trong quá trình thực hiện dịch vụ càng cao thì khách hàng sẽđánh giá chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại FPT Telecom chi nhánh Huế càng cao.
Giả thuyết H2: “Sẵn sàng đáp ứng” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng.
Từ mô hình hồi quy cho thấy, khi “Sẵn sàng đáp ứng” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽtăng/giảm 0.328 đơn vị. Như vậy, khi sự sẵn sàng đáp ứng càng tốt, càng đáp ứng được nhu cầu của khách hàng thì sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H3: “ Năng lực phục vụ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng.
Từ mô hình hồi quy cho thấy, khi “Năng lực phục vụ” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng/giảm 0.346 đơn vị. Như vậy, khi năng lực chuyên môn, nghiệp vụ càng cao thì sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được khách hàng đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H4: “ Sự đồng cảm” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng.
Từ mô hình hồi quy cho thấy, khi “Sự đồng cảm” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽtăng/giảm 0.328 đơn vị. Như vậy, khi sự đồng cảm được đáp ứng càng tốt thì sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H5: “ Phương tiện hữu hình” ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng.
Từ mô hình hồi quy cho thấy, khi “Sự tin cậy” tăng /giảm1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng/ giảm 0.418 đơn vị.Như vậy, khi phương tiện hữu hình càng tốt thì khách hàng sẽ đánh giá chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom chi nhánh Huế càng cao.
Thông qua hệ số hồi quy chuẩn hóa, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Cụ thể, nhân tố Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng nhiều nhất (0.418) và Sự tin cậy có ảnh hưởng ít nhất (0.271) đến mức độ hài lòng chung. Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 5 nhân tố trên đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sựthay đổi nào của 1 trong 5 nhân tốtrên đều có thể tạo nên sựthay đổi với mức độ hài lòng chung.
Sơ đồ 2.2: Kết quả xây dựng mô hình nghiên cứu
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020)
2.3.5 Kiểm định sự khác biệt về đặc điểm của khách hàng đến sự thỏa mãn của khách hàng mãn của khách hàng
Giả thuyết:
H0: Phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau H1: Phương sai giữa các nhóm biến khác nhau
STC PTHH NLPV SDC SSDU 0.217 0.418 0.346 0.328 0.328 56.8% Các yếu tố khác 43.2% Sự hài lòng của khách hàng về CLDV CSKH
Bảng 2.13: Kết quả kiểm định phƣơng sai theo vềđặc điểm của khách hàng Kiểm tra tính đồng nhất của phƣơng sai
Sự hài lòng
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Theo độ tuổi 2.262 3 146 0.084
Theo nghề nghiệp 1.906 5 144 0.097
Theo thu nhập 4.664 3 146 0.004
Theo mức độ giao dịch 1.421 2 147 0.245 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Theo độ tuổi: Với kiểm định Levene tese có sig = 0.084 > 0.05, không có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm độ tuổi. Do đó, với độ tin cậy 95% ta chưa có đủcơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0 hay phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau.
Theo nghề nghiệp: Với kiểm định Levene tese có sig = 0.097 > 0.05, không có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm công việc. Do đó, với độ tin cậy 95% ta chưa có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 hay phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau.
Theo thu nhập: Với kiểm định Levene tese có sig = 0.004< 0.05, cho thấy phương sai là đồng nhất giữa các nhóm thu nhập. Do đó, với độ tin cậy 95% ta có đủ cơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0 hay phương sai giữa các nhóm biến không bằng nhau.
Theo mức độ giao dịch: Với kiểm định Levene tese có sig = 0.254 > 0.05, không có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm mức độ giao dịch. Do đó, với độ tin cậy 95% ta chưa có đủcơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0hay phương sai giữa các nhóm biến bằng nhau.
Bảng 2.14: Kết quả kiểm định ANOVA đối với sự hài lòng về chất lƣợng dịch vụ chăm sóc khách hàng theo đặc điểm của khách hàng
ANOVA SHL Tổng bình
phƣơng df bình phƣơngTrung bình F Sig.
Theo độ tuổi Giữa các nhóm 1.995 3 0.665 0.660 0.578 Trong nhóm 147.005 146 1.007 Toàn bộ 149.000 149 Theo nghề nghiệp Giữa các nhóm 7.831 5 1.566 1.598 0.164 Trong nhóm 141.169 144 0.980 Toàn bộ 149.000 149 Theo thu nhập Giữa các nhóm 3.352 3 1.117 1.120 0.343 Trong nhóm 145.648 146 0.998 Toàn bộ 149.000 149 Theo mức độ giao dịch Giữa các nhóm 1.732 2 0.866 0.864 0.423 Trong nhóm 147.268 147 1.002 Toàn bộ 149.000 149 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Theo độ tuổi: Theo kết quả kiểm định ANOVA, giá trị Sig. = 0.578 > 0.05 không đủcơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0, hay với độ tin cậy 95% ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụchăm sóc khách hàng tại FPT Telecom chi nhánh Huế giữa các nhóm khách hàng theo độ tuổi.
Theo nghề nghiệp: Theo kết quả kiểm định ANOVA, giá trị Sig. = 0.164 > 0.05 không đủcơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0, hay với độ tin cậy 95% ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom chi nhánh Huế giữa các nhóm khách hàng theo nghề nghiệp.
Theo thu nhập: Theo kết quả kiểm định ANOVA, giá trị Sig. = 0.343 > 0.05 không đủcơ sởđể bác bỏ giả thuyết H0, hay với độ tin cậy 95% ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng