3.2.3.1 Hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kết quả Cronbach alpha của các thành phần thang đo mức độ hài lòng khách hàng về dịch vụ giao nhận hàng không được trình bày ở Bảng 3.4.
Thành phần Độ tin cậy của dịch vụ có Cronbach alpha là .8297. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều cao. Nhỏ nhất là .5295 (c4). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Giá cước, phí dịch vụ và đa dạng của sản phẩm có Cronbach alpha là .8460. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều cao. Nhỏ nhất là .6635 (c8). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Dịch vụ khách hàng có Cronbach alpha là .8571. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều cao. Nhỏ nhất là .5521 (c13). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Mạng lưới văn phòng có Cronbach alpha là .7900. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều cao. Nhỏ nhất là .6084 (c18). Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Các yếu tố hữu hình có Cronbach alpha là .7948. Hệ số tương quan biến tổng của biến c24 (Vị trí văn phòng) khá nhỏ (.2801), nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép 0.30. Khi loại biến c24 thì hệ số Cronbach Alpha của thang đo tăng từ 0.7948 lên 0.8160. Vì vậy, biến c24 bị loại trong phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 3.4: Cronbach alpha của các thành phần thang đo mức độ hài lòng khách hàng về dịch vụ giao nhận hàng không
Biến quan sát Trung bình thangđo nếu loại biến Phương sai thangđo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến
Độ tin cậy của dịch vụ
C1 17.6061 6.4045 0.5953 0.8034 C2 17.6061 6.1187 0.6352 0.7951 C3 17.5455 7.0260 0.5975 0.8068 C4 17.8384 6.6471 0.5295 0.8168 C5 17.7172 5.8988 0.6271 0.7988 C6 17.8485 6.5788 0.6602 0.7924 Alpha = .8297
Giá cước, phí dịch vụ và đa dạng của sản phẩm
C7 7.1616 1.6879 0.7438 0.7604 C8 6.8990 1.6836 0.6635 0.8324 C9 7.8384 1.5042 0.7388 0.7614 Alpha = .8460 Dịch vụ khách hàng C10 26.3030 8.6623 0.6321 0.8362 C11 27.0606 8.5881 0.6743 0.8314 C12 27.2020 8.3873 0.6574 0.8329 C13 26.2727 9.3228 0.5521 0.8458 C14 27.5354 7.9043 0.6203 0.8416 C15 26.6970 9.0297 0.5911 0.8413 C16 26.6263 9.5426 0.5614 0.8464 C17 26.4040 8.5902 0.5818 0.8426 Alpha = .8571 Mạng lưới văn phòng C18 7.3737 1.1344 0.6084 0.7400 C19 7.7374 1.0528 0.6711 0.6705 C20 8.0404 1.2432 0.6198 0.7299 Alpha = .7900 Các yếu tố hữu hình C21 19.5152 3.9258 0.6357 0.7410 C22 18.5051 4.0893 0.6321 0.7432 C23 19.4747 4.2519 0.4995 0.7757 C24 18.3333 5.0204 0.2801 0.8160 C25 19.6263 4.3589 0.6031 0.7533 C26 19.1919 3.8710 0.6480 0.7376 Alpha = .7948
3.2.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Theo Hair & ctg (1998, 111) [17], Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading lớn hơn 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading lớn hơn 0.40 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.50. Chọn “Suppress absolute values less than” bằng 0.50 để đảm bảo được ý nghĩa thiết thực của EFA.
Phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố đối với 25 biến quan sát.
Kết quả kiểm định Barlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.000), đồng thời hệ số KMO=0.892 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp (xem Phụ lục 5).
Với giá trị Eigenvalue 1.188, 25 biến được nhóm lại thành 04 nhân tố. Tổng phương sai trích được 62.101, nghĩa là khả năng sử dụng 04 nhân tố này để giải thích cho 25 biến quan sát là 62.101%.
Bảng Rotated Component Matrix (a) của Phụ lục 5 cho thấy 04 biến có Factor loading lớn nhất nhỏ hơn 0.50 là Hàng đến đúng lịch, Phản hồi đối với khách hàng, Thời gian làm việc và Phòng ốc. 04 biến quan sát này được loại bỏ vì không thỏa mãn tiêu chuẩn trên. Như vậy, tổng cộng có 04 nhân tố được rút trích bao gồm 21 biến:
Nhân tố thứ nhất bao gồm 08 biến: quan hệ đại lý, cước cạnh tranh, phí dịch vụ cạnh tranh, mạng lưới đại lý, sản phẩm đa dạng, chất lượng đại lý, dịch vụ đúng như thỏa thuận, chuyên môn tốt. Các biến này có nội dung liên quan đến hệ thống văn phòng và đại lý, mức độ cạnh tranh của cước phí và
phí dịch vụ, đa dạng của sản phẩm dịch vụ, các yếu tố của dịch vụ: chuyên môn của nhân viên, dịch vụ đúng. Nhân tố này được đặt tên là Độ đáp ứng.
Nhân tố thứ hai bao gồm 07 biến: cung cấp chứng từ, giải quyết thỏa đáng vấn đề/ khiếu nại, thông báo vấn đề, trả lời thỏa đáng các yêu cầu, chu đáo mùa cao điểm, không sai sót, phục vụ đúng hạn. Nhân tố này được đặt tên là Độ chuyên nghiệp.
Nhân tố thứ ba bao gồm 03 biến: cơ sở vật chất, công nghệ và thương hiệu. Nhân tố này được đặt tên là Độ hữu hình.
Nhân tố thứ tư bao gồm 03 biến: lịch sự nhã nhặn, tận tâm với các yêu cầu, giúp đỡ khách hàng. Nhân tố này được đặt tên là Độ tận tâm.
3.2.3.3 Kết quả phân tích hồi quy bội
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ hài lòng của khách hàng có dạng như sau:
Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 Trong đó:
- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ hài lòng của khách hàng
- βo, β1, β2, β3, β4 là các hệ số hồi quy
- X1, X2, X3, X4 là các biến độc lập theo thứ tự: Độ đáp ứng, Độ chuyên nghiệp, Độ hữu hình, Độ tận tâm
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0.573 và R2 điều chỉnh = 0.555 (Phụ lục 6). Kết quả này cho thấy mô hình là phù hợp, có mối tương quan tương đối mạnh giữa biến
phụ thuộc và các biến độc lập của mô hình. Biểu đồ phân tán cho thấy các mối quan hệ có xu hướng theo đường thẳng.
Kiểm nghiệm F với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Quan sát các hệ số β chuẩn hóa, ta thấy cả 4 nhân tố: Độ đáp ứng, Độ chuyên nghiệp, Độ hữu hình, Độ tận tâm đều có mối quan hệ tuyến tính với Mức độ hài lòng của khách hàng với Sig t = 0.000 < 0.05
Phương trình hồi quy bội được xác định như sau:
Mức độ hài lòng khách hàng = 3.859 + 0.339 (Độ đáp ứng) + 0.306 (Độ chuyên nghiệp) + 0.222 (Độ hữu hình) + 0.241 (Độ tận tâm)
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BIỆN LUẬN
Trên cơ sở mô hình đo lường mức độ hài lòng của khách hàng ở Chương 2, phương pháp và kết quả nghiên cứu ở Chương 3, kết quả và biện luận sẽ được trình bày ở chương 4 thông qua các đánh giá của khách hàng để thấy được thực trạng mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ giao nhận hàng không tại công ty Vinalink
Nhìn chung, khách hàng được khảo sát khá hài lòng về dịch vụ giao nhận hàng không tại công ty Vinalink (điểm hài lòng trung bình 3.86). Trong 99 bảng câu hỏi đưa vào xử lý, có 20.20% khách hàng hoàn toàn hài lòng về dịch vụ của Vinalink, 46.50% hài lòng, 32.30% có thể hài lòng và 1% không hài lòng. Hoàn toàn hài lòng, 20.20% Hài lòng, 46.50% Không hài lòng, 1.00% Có thể hài lòng, 32.30% 13 Không hài lòng Có thể hài lòng Hài lòng
Hoàn toàn hài lòng