Phân tích tƣơng quan là kỹ thuật phân tích cho biết mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan khác 0 chứng tỏ các khái niệm nghiên cứu có mối liên hệ thực sự, hệ số tƣơng quan dƣơng phản ánh mối quan hệ và cùng chiều và tƣơng quan âm phản ánh mối quan hệ ngƣợc chiều. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy biến phụ thuộc có tƣơng quan với tất cả các biến còn lại trong mô hình (nhỏ nhất với biến T, r =0.257**). Điều đó cho thấy giữa Sự
hài lòng và các yếu tố khác có mối quan hệ với nhau. Kết quả phân tích cũng cho thấy giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan với nhau, điều này gợi ý cần kiểm tra có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bảng 4.12. Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu
T R G S L Y T Pearson Correlation 1 .524** .514** .519** .429** .257** Sig. (2-tailed) .004 .000 .000 .000 .001 N 109 109 109 109 109 109 R Pearson Correlation .524** 1 .603** .490** .443** .361** Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 .000 .000 N 109 109 109 109 109 109 G Pearson Correlation .514** .603** 1 .472** .388** .278** Sig. (2-tailed) .007 .000 .000 .000 .001 N 109 109 109 109 109 109 S Pearson Correlation .519** .490** .472** 1 .323** .281** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .012 .000 N 109 109 109 109 109 109 L Pearson Correlation .429** .443** .388** .323** 1 .424** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 109 109 109 109 109 109 Y Pearson Correlation .257** .361** .278** .281** .424** 1 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .021 .000 N 109 109 109 109 109 109
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng phẩn mềm SPSS 4.3.3.2. Phân tích hồi quy
Phân tích tƣơng quan chỉ cho biết giữa các biến có thể có mối quan hệ với nhau mà không cho biết mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Về mặt lý thuyết ta biết rằng các nhân tố có ảnh hƣởng đến Sự hài lòng. Hay nói cách khác ta xem chúng nhƣ những biến nguyên nhân (biến độc lập) và Sự hài lòng là biến kết quả (biến phụ thuộc). Để kiểm tra quan hệ này ta sử dụng phân tích bằng hồi quy bội với phƣơng pháp tổng bình phƣơng nhỏ nhất OLS. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu nhƣ sau:
Bảng 4.13. Kết quả phân tích hồi quy đa biến Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t p-value Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta VIF
Hệ số chặn 0.112 0.374 1.996 0.047 T 0.201 0.065 0.189 1.073 0.085 1.728 R 0.111 0.070 0.104 2.459 0.015 1.899 G 0.121 0.082 0.116 4.242 0.000 1.798 S 0.087 0.069 0.073 1.700 0.091 1.576 L 0.162 0.049 0.148 1.542 0.000 1.266 R2 hiệu chỉnh 0.665 p-value (F test) 0.000 Biến phụ thuộc: Y
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng phẩn mềm SPSS
Kết quả phân cho thấy p-value của kiểm định F bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05, điều đó cho thấy có tối thiểu một biến nghiên cứu trong mô hình có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (Y). Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh bằng 0.673 cho thấy các biến độc lập giải thích đƣợc 67.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc, 32.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc chịu sự tác động của các nhân tố khác không đƣa vào mô hình. Phƣơng trình hồi quy biểu diễn quan hệ giữa các biến có thể đƣợc viết lại nhƣ sau:
Y = -0.112 + 0.189T + 0.104R + 0.116G + 0.073S + 0.148L
4.3.3.3. Kiểm định tính phù hợp của mô hình ước lượng
Do ta sử dụng phƣơng pháp tổng bình phƣơng nhỏ nhất (OLS) để ƣớc lƣợng phƣơng trình hồi quy. Do đó cần kiểm tra một số giả định để xem xét tính phù hợp của mô hình ƣớc lƣợng đƣợc. Dƣới đây là một số kiểm định về tính phù hợp của mô hình;
Kiểm định phần dư của biến phụ thuộc phân phối chuẩn: Trong phƣơng pháp OLS giả thiết dữ liệu biến phụ thuộc phải có phân phối chuẩn, nếu không ƣớc lƣợng là chệch và không hiệu quả. Để kiểm tra ta sử dụng đồ thị phân phối Histogram và đồ thị P – P Plot. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy đồ thị Histogram có dạng hình chuông đều, giá trị trung bình chuẩn hóa bằng 0, độ lệch chuẩn xấp xỉ
bằng 1 (0.984), đồ thị P – P Plot cũng cho thấy đƣờng quan sát và đƣờng dự báo rất gần nhau. Điều đó cho thấy dữ liệu có phân phối chuẩn, thỏa mãn điều kiện để phân tích bằng phƣơng pháp OLS.
Hình 4.2. Đồ thị phân phối của phần dƣ biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng phẩn mềm SPSS
Hình 4.3. Đồ thị P – P Plot
Kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập có qua hệ tuyến tính: Một trong những giả định của phƣơng pháp OLS là các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ tuyến tính với nhau. Tức là một biến bất kỳ không thể biểu diễn thông qua các biến khác bằng một tổ hợp tuyến tính. Để kiểm tra quan hệ này ta sử dụng đồ thị phân tán (scatter) giữa phần dƣ chuẩn hóa quan sát và phần dƣ dự báo của biến phụ thuộc. Nếu chúng thể hiện một xu hƣớng tuyến tính (tăng hoặc giảm) thì trong mô hình có thể có hiện tƣợng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau. Kết quả phân tích cho thấy phần dƣ dự đoán và phần dƣ quan sát chuẩn hóa không thể hiện một xu hƣớng nào cả (Hình 4.3). Do đó có thể xem nhƣ không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.
Hình 4.3. Đồ thị phân tán phần dƣ chuẩn hóa và phần dƣ dự báo
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu bằng phẩn mềm SPSS Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tƣợng thông tin của biến độc lập này đƣợc chứa đựng trong một biến khác dẫn đến thổi phồng các kết quả ƣớc lƣợng làm ƣớc lƣợng bị chệch, không vững. Để kiểm tra có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hay không ta sử dụng chỉ số nhân tử phóng đại phƣơng sai (VIF). Nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể xem nhƣ đa cộng tuyến không ảnh hƣởng đến kết quả ƣớc lƣợng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số VIF lớn nhất với biến R
có VIF là 1.899 nhỏ hơn 10. Do đó có thể kết luận không có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình.
4.3.3.4. Kiểm định giả thuyết
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra trong mô hình nghiên cứu ta sử dụng thống kê t và giá trị p-value tƣơng ứng so sánh trực tiếp với giá trị 0.1 (mức ý nghĩa 10% hay mức tin cậy 90%)
Kiểm định giả thuyết 1:. Độ tin cậy có ảnh hƣởng tích cực tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến T dƣơng. Từ kết quả ƣớc lƣợng hồi quy ta thấy thống kê t có p –value bằng 0.085 nhỏ hơn 0.1. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết 1.
Kiểm định giả thuyết 2: Tính đáp ứng của dịch vụ có ảnh hƣởng tích cực tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến R dƣơng. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số Beta của biến R là β = 0.111 >0, thống kê t tƣơng ứng có p –value = 0.015 nhỏ hơn 0.1. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết 2.
Kiểm định giả thuyết 3: Tính đảm bảo của dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan có ảnh hƣởng tích cực tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến G dƣơng. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số Beta của biến G là β = 0.121 >0, thống kê t tƣơng ứng có p –value = 0.000 nhỏ hơn 0.1. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết 3.
Kiểm định giả thuyết 4: Sự đồng cảm có ảnh hƣởng tích cực tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến S dƣơng. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số Beta của biến S là β =0.073 > 0, thống kê t tƣơng ứng có p – value = 0.091 nhỏ hơn 0.1. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết 4.
Kiểm định giả thuyết 5: Phƣơng tiện hữu hình có ảnh hƣởng tích cực tới sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông
quan. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến L dƣơng. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số Beta của biến L là β = 0.148 > 0, thống kê t tƣơng ứng có p – value = 0.000 nhỏ hơn 0.1. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết 5.
CHƢƠNG 5. MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ LOGISTICS TẠI CÔNG TY TNHH THÔNG QUAN
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết là mô hình SERVQUAL và biến thể SERVPERF về chất lƣợng dịch vụ.
Nghiên cứu định lƣợng đƣợc tiến hành trên mô hình nghiên cứu đề xuất có đƣợc từ nghiên cứu định tính bằng cách khảo sát mẫu với kích thƣớc 121 là đại diện các doanh nghiệp đang sử dụng dịch vụ logistics tại Công ty TNHH Thông quan để tiến hành kiểm định mô hình. Phƣơng pháp kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy có năm yếu tố chất lƣợng dịch vụ tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ logistics tại Công ty TNHH Thông quan, mức độ tác động các thành phần đƣợc sắp xếp theo thứ tự từ mạnh nhất đến yếu nhất nhƣ sau: (1). Độ tin cậy, (2). Phƣơng tiện hữu hình, (3). Tinh đảm bảo, (4). Tính đáp ứng, (5), Sự đồng cảm.
Từ kết quả nghiên cứu này cũng chính là căn cứ để xây dựng giải pháp và kiến nghị nhằm đạt mục tiêu cải thiện chất lƣợng dịch vụ logistics nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng tại Công ty TNHH Thông quan.
5.2. Căn cứ đề xuất các giải pháp
Qua kết quả nghiên cứu, tác giả đã phân tích điểm mạnh và điểm yếu của Công ty TNHH Thông quan và căn cứ đề xuất các giải pháp nâng cao chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty nhƣ sau:
5.2.1. Đánh giá điểm mạnh và điểm yếu Công ty
Điểm mạnh
Thƣơng hiệu của công ty: Thông quan Logistics là doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng hầu hết các dịch vụ liên quan đến giao nhận và vận tải hàng hóa xuất nhập khẩu trong lĩnh vực hàng không, biển và kho bãi; hệ thống văn phòng đại diện trải dài khắp đất nƣớc…Thông quan Logistics luôn cố gắng mang đến khách hàng sự tiện lợi và dịch vụ nhanh chóng. Kể từ khi hoạt động đến nay, Công ty đã
nhiều lần vinh dự nhận đƣợc nhiều bằng khen và giải thƣởng trong nƣớc cho chất lƣợng dịch vụ hiệu quả, khẳng định vị trí trong ngành vận tải.
Nguồn nhân lực chất lƣợng cao: Nguồn nhân lực của Công ty TNHH Thông quan khối dịch vụ hàng không rất mạnh. Đa phần là nhân viên trẻ, chuyên nghiệp, có trình độ, kinh nghiệm và đƣợc đào tạo từ nhiều nguồn. Thêm vào đó, Công ty TNHH Thông quan là công ty nội địa nên hiểu đƣợc thị trƣờng trong nƣớc, tâm lý khách hàng, thời tiết, văn hóa của ngƣời nơi đây hơn doanh nghiệp nƣớc ngoài.
Cơ sở vật chất: Khối dịch vụ hàng không trang bị đầy đủ các trang thiết bị cần thiết cho việc kinh doanh dịch vụ vận tải, có thể sử dụng ba kho và đội xe tải, đầu kéo container của Công ty nằm ngay kho nên hàng hóa sau khi rút ra khỏi kho sẽ nhanh chóng đƣợc xuất hàng cũng nhƣ chuyển tới tay ngƣời nhận.
Thuận lợi từ chuỗi liên hoàn vận tải đa phƣơng thức: Công ty TNHH Thông quant là công ty hoạt động đa lĩnh vực: vận tải biển, vận tải hàng không, kho bãi và logistics. Các mảng này hổ trợ đắc lực cho nhau.
Ký kết hợp đồng với hãng hàng không: Công ty TNHH Thông quan đã ký kết hợp đồng với nhiều hãng hàng không nỗi tiếng, với hợp đồng theo tháng với các hãng hàng không.
Điểm yếu
Chƣa có phòng Marketing riêng: Phòng Marketing chuyên khai thác thị trƣờng, phân tích, đánh giá và đƣa ra những chiến lƣợc quảng bá hình ảnh, chiến lƣợc phát triển thƣơng hiệu... còn phòng kinh doanh thì nhiệm vụ chính là bán sản phẩm. Nhƣng hiện tại thì nhân viên kinh doanh đảm nhận luôn nhiệm vụ Marketing nên không có sự chuyên môn cao.
Hệ thống thông tin: Tuy phần mềm SMS có nhiều ƣu điểm nhƣng công nghệ ngày càng phát triển, nhiều phần mềm hiện đại hơn ra đời nhƣng muốn áp dụng các phần mềm hiện đại thì mất nhiều thời gian và chi phí.
5.2.2. Căn cứ đề xuất giải pháp
Căn cứ vào kết quả thu thập và phân tích dữ liệu: Phƣơng trình hồi qui các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với hoạt động logistics của Công ty TNHH Thông quan nhƣ sau:
Y = -0.112 + 0.189T + 0.104R + 0.116G + 0.073S + 0.148L
Căn cứ vào xu hướng phát triển ngành dịch vụ logistics của Việt Nam đến năm 2020:
- Phấn đấu giảm chi phí logistics đến mức 20% GDP
- Giữ vững tốc độ tăng trƣởng trung bình thị trƣờng dịch vụ logistics là 20 - 25%, tổng giá trị thị trƣờng này dự đoán chiếm 10% GDP vào năm 2020
- Tỷ lệ thuê ngoài dịch vụ Logistics đến năm 2020 là 40%
- Cơ cấu lại lực lƣợng doanh nghiệp logistics: giảm số lƣợng, tăng chất lƣợng đến năm 2020 tƣơng đƣơng các nƣớc trong khu vực hiện nay (Thái Lan, Singapore)
Căn cứ vào phê duyệt Quy hoạch phát triển hệ thống trung tâm logistics trên địa bàn cả nước đến năm 2020, định hướng đến năm 2030:
- Phát triển các trung tâm logistics hạng I cấp quốc gia và quốc tế, có vị trí và vai trò là trung tâm gốc. Từ các trung tâm gốc này, phát triển theo hình rẻ quạt là các trung tâm logistics hạng II cấp vùng, tiểu vùng và hành lang kinh tế; bám sát và hỗ trợ lƣu thông hàng hóa từ sản xuất, nhập khẩu đến tiêu dùng, xuất khẩu của các vùng, tiểu vùng và trên các hành lang kinh tế; kết nối với hệ thống cảng biển, cảng hàng không, ga đƣờng sắt, mạng lƣới giao thông đƣờng bộ, các cửa khẩu quốc gia, cửa khẩu quốc tế và khu kinh tế cửa khẩu, các khu công nghiệp, khu sản xuất hàng hóa tập trung.
- Hình thành và phát triển các trung tâm logistics chuyên dụng, trƣớc mắt là các trung tâm logistics chuyên dụng hàng không gắn liền với các cảng hàng không, kết nối cùng với hệ thống các trung tâm logistics hạng I và hạng II để hỗ trợ, thúc đẩy hoạt động xuất nhập khẩu hoặc trung chuyển hàng hóa qua các loại hình vận tải
đa phƣơng thức, phục vụ cho đầu vào và đầu ra của sản xuất công nghiệp tại các khu công nghiệp, trung tâm công nghệ cao, vùng sản xuất tập trung quy mô lớn.
5.3. Một số giải pháp nâng cao chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan Thông quan
Để đạt đƣợc mục tiêu đã đề ra của Công ty, tác giả đề xuất những giải pháp thực hiện nhằm nâng cao chất lƣợng dịch vụ logistics của Công ty TNHH Thông quan. Đây đƣợc xem là bƣớc đi đầu tiên nhằm tái cơ cấu, là tiền đề quan trọng trong phát triển dịch vụ logistics của Công ty định hƣớng đến năm 2025.
5.3.1. Nâng cao chất lượng dịch vụ cung ứng cho khách hàng
Là một công ty chuyên về cung ứng dịch vụ logistics vì thế chất lƣợng dịch vụ là quan trọng hàng đầu mà công ty phải tập chung nâng cao đảm bảo lợi ích của khách hàng. Khi xây dựng chiến lƣợc phát triển, Công ty cần tập chung nâng cao các dịch vụ đã có và cung cấp thêm các dịch vụ mới.