STT Địa bàn nghiên cứu khách hàng Số lượng T(%) ỷ lệ Số quan sát (khách
hàng) Tỷ lệ (%) A Thành phố Vĩnh Long 49.150 30 102 30 1A Phường 1 5.380 12 12 11 2A Phường 2 6.193 14 15 15 3A Phường 3 5.751 13 13 12 4A Phường 4 7.078 16 16 16 5A Phường 5 6.193 14 15 15 6A Phường 8 6.635 15 16 16 7A Phường 9 7.045 16 15 15 Tổng cộng (1A+2A+3A+4A+5A+6A+7A) 44.203 100 102 100 B Huyện Long Hồ 53.405 33 113 33 1B Thị trấn Long Hồ 11.963 28 31 28 2B Xã Phú Quới 12.817 30 34 30 3B Xã An Bình 6.409 15 17 15 4B Xã Đồng Phú 5.981 14 16 14 5B Xã Hòa Ninh 5.554 13 15 13 Tổng cộng (1B+2B+3B+4B+5B) 42.724 100 113 100 C Huyện Vũng Liêm 60.241 37 126 37 1C Thị trấn Vũng Liêm 13.102 29 36 29 2C Xã Hiếu Nghĩa 9.488 21 25 20 3C Xã Quới Thiện 8.584 19 25 20 4C Xã Trung Thành 7.681 17 22 17 5C Xã Tân An Luông 6.325 14 18 14 Tổng cộng (1C+2C+3C+4C+5C) 45.180 100 126 100 Tổng cộng (A + B + C) 162.796 100 341 100
Nguồn: Tác giả đề xuất dựa vào kết quả thống kê của Viettel Vĩnh Long, 2016.
Bảng 3.3: Đề xuất phân bổ quan sát nghiên cứu theo đặc điểm khách hàng
Tiêu chí Số quan sát (khách hàng) Tỷ lệ (%)
Cá nhân 328 96
Tổ chức 13 4
Tổng cộng 341 100
GVHD: PGS.TS. Bùi Văn Trịnh
HVTH: Trần Thị Minh Nguyệt Trang 25
3.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
Tác giả sử dụng phần mềm Excel để vẽ biểu đồ và phần mềm SPSS để hỗ trợ việc thực hiện chạy thống kê mô tả, phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích mô hình hồi quy Logistic. Các phương pháp phân tích cho từng mục tiêu cụ thể như sau:
Đối với mục tiêu (1):
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả với các chỉ tiêu như: tần suất, trung bình, tỷ lệ, độ lệch chuẩn để mô tả thực trạng sự phàn nàn của khách hàng đối với các dịch vụ viễn thông của Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Đối với mục tiêu (2):
Đầu tiên, tác giả sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm định tính đồng nhất của các biến quan sát nhằm loại bỏ những biến rác ra khỏi mô hình nghiên cứu.
Tiếp theo, tác giả sẽ sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định phàn nàn của khách hàng đối với các dịch vụ của Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Sau đó, các nhân tố được hình thành từ kết quả phân tích (EFA) sẽ được sử dụng để phân tích hồi quy Logistic nhằm ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến sự phàn nàn của khách hàng đối với các dịch vụ của Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Đối với mục tiêu (3):
Từ kết quả mục tiêu thứ nhất và thứ hai làm cơ sở hàm ý quản trị giúp nhà cung cấp dịch vụ hoàn thiện chất lượng dịch vụ viễn thông di động Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Các phương pháp được sử dụng để phân tích số liệu phù hợp với từng mục tiêu của nghiên cứu, cụ thể như sau:
3.2.2.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả với các chỉ tiêu như tỷ lệ, tần suất, trung bình, … được sử dụng để mô tả thực trạng sự phàn nàn của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Giá trị trung bình (Mean): bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
Số trung vị - Me (Median): giá trị của biến đứng ở vị trí giữa của một dãy số đã được sắp xếp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần.
Mode-Mo (Mode): giá trị có tầng số cao nhất trong dãy phân phối.
Khoảng cách biến động (R): sai lệch giữa lượng biến lớn nhất và lượng biến nhỏ nhất của dãy số:
Trong đó: Xmax và Xmin lần lượt là lượng biến lớn nhất và nhỏ nhất trong dãy phân phối.
Phương sai: sai số trung bình bình phương giữa các lượng biến và số trung bình số học của các lượng biến đó:
σ2
= ∑(xi-μ)2
/N
Trong đó:
xi là giá trị lượng biến thứ i. μ là trung bình của tổng thể. N là số đơn vị tổng thể.
Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai.
Bảng phân phối tần số:
Tần số là số lần xuất hiện của một quan sát, tần số của một tổ là số quan sát rơi vào giới hạn của tổ đó. Phân tích tần số cho ta thấy mức độ tập trung của các giá trị giúp ta có cái nhìn tổng quan về các quan sát. Để lập một bảng phân tích tần số trước hết ta phải sắp xếp dữ liệu theo một thứ tự nào đó tăng dần hoặc giảm dần. Sau đó thực hiện các bước sau:
Bước 1:Xác định số tổ:
k= [(2) x Số quan sát (n)]1/3
GVHD: PGS.TS. Bùi Văn Trịnh
HVTH: Trần Thị Minh Nguyệt Trang 27
Bước 2:Xác định khoảng cách tổ
h = (Xmax - Xmin)/k
Trong đó: Xmax và Xmin lần lượt là lượng biến lớn nhất và nhỏ nhất trong dãy phân phối.
Bước 3:Xác định giới hạn trên và dưới của mỗi tổ.
Giới hạn dưới của tổ đầu tiên sẽ là giá trị biến nhỏ nhất của dãy số phân phối, sau đó lấy giới hạn dưới cộng với khoảng cách tổ (h) sẽ được giá trị của giới hạn trên, lần lượt cho đến tổ cuối cùng. Giới hạn trên của tổ cuối cùng thường là giá trị biến lớn nhất của dãy số phân phối.
Bước 4: Xác định tần số của mỗi tổ bằng cách đếm số quan sát rơi vào giới hạn của tổ đó. Cuối cùng trình bày kết quả trên bảng biểu và sơ đồ.
Cách tính cột tần số tích lũy: Tần số tích lũy của tổ thứ nhất chính là tần số của nó, tần số của tổ thứ hai bao gồm tần số của tổ thứ nhất và cả tần số của tổ thứ hai, tần số của thứ tổ ba là tần số của chính nó và tần số của cả hai tổ thứ nhất và thứ hai.
3.2.2.2 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những số có hệ số tương quan biến tổng (it – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (> 0,95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa (Redunmant its) ở trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, tương tự như trường hợp cộng tuyến (Collinearity) trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được bác bỏ.
3.2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al., 1998). Trong phân tích nhân tố, ta cũng quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mô hình phân tích nhân tố và tổng phương sai trích cho thấy khả năng giải thích của các nhân tố thay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Để xác định số nhân tố có rất nhiều phương pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số Eigenvalue (Determination based on eigen value): chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích;
Nhược điểm của phương pháp này là khi qui mô mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích được một phần nhỏ toàn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tố theo phương pháp trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing & Anderson, 1988). Trong phương pháp phân tích nhân tố được quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair et al (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 đến 350 thì Factor loading > 0,55 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, với số mẫu 341 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tố Factor loading > 0,55.
3.2.2.4 Phân tích hồi quy Binary Logistic
Mô hình hồi quy Binary Logistic phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến sự phàn nàn của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông di động Viettel như sau:
HV Trang 29 Trong đó: Y là biến giả, có giá trị bằng 1 (nếu khách hàng đã từng phàn nàn) và bằng 0 (nếu khách hàng chưa từng phàn nàn); Xj là các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi phàn nàn của khách hàng (j=1-n); µ là phần dư (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Dạng tổng quát của mô hình hồi quy Binary Logistic:
Trong đó:
P(Y = 1) = P0: Xác suất khách hàng phàn nàn đối với dịch vụ di động viễn thông Viettel.
P(Y = 0) = 1 – P0: Xác suất khách hàng không phàn nàn đối với dịch vụ di động viễn thông Viettel (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi phàn nàn của khách hàng đối với dịch vụ di động viễn thông Viettel trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long có hàm hồi quy Binary Logistic như sau:
3.3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ3.3.1 Các bước nghiên cứu sơ bộ 3.3.1 Các bước nghiên cứu sơ bộ
Bước 1: Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về sự phàn nàn của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ;
Bước 2: Nghiên cứu các mô hình phàn nàn của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ đã được áp dụng vào trong nghiên cứu ở trong nước và ngoài nước;
Bước 3: Từ thang đo nháp thì tác giả tiến hành thảo luận tay đôi với 17 khách hàng và một chuyên gia để xây dựng thang đo sơ bộ;
Bước 4: Tác giả tiến hành khảo sát trực tiếp để xem sự phàn nàn của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ như thế nào;
Bước 5: Đánh giá thang đo sơ bộ bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA);
Bước 6: Điều chỉnh thang đo sơ bộ để xây dựng thang đo chính thức phục vụ cho quá trình nghiên cứu.
Trong đó:
-Các bước 1, 2, 3 được tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính. -Các bước 4, 5, 6 được tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.
3.3.2 Kết quả xây dựng thang đo nháp
Kết quả xây dựng thang đo nháp dựa trên tham khảo các nghiên cứu trước đây được thể hiện qua bảng 3.4 như sau:
Bảng 3.4: Kết quả xây dựng thang đo nháp
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ÐẾN HÀNH VI PHÀN NÀN Nguồn tác giả
Chi phí của việc phàn nàn
Day R.L., 1984; Valenzuela et al, 2005; Tronvoll, B., 2007 1 Tốn nhiều chi phí ngoài khi phàn nàn
2 Ðòi hỏi nhiều nôÞ lực ðể tìm ra ngýời liên hệ phàn nàn 3 Nguồn lực hạn chế nên không thể thực hiện phàn nàn 4 Việc phàn nàn mất nhiều chi phí và thời gian nên nó
không quan trọng ðể tiến hành phàn nàn
Mức độ quan trọng của dịch vụ
Huppertz, J., 2003; Valenzuela et al, 2005 5 Tầm quan trọng của dịch vụ đối với khách hàng
6 Tầm nhìn xã hội của dịch vụ
7 Mức độ quan trọng của dịch vụ đối với khách hàng 8 Danh tiếng, thương hiệu của nhà cung cấp dịch vụ. 9 Quy mô của nhà cung cấp dịch vụ.
Sự ràng buộc về thời gian
Huppertz, J., 2003 10 Sẽ mất rất nhiều thời gian khi phàn nàn
11 Việc phàn nàn sẽ làm hạn chế thời gian dành cho gia đình, công việc.
12 Khách hàng không có nhiều thời gian đến các điểm giao dịch để phàn nàn.
Thủ tục thực hiện phàn nàn
Huppertz, J., 2003 13 Quy trình thủ tục giải quyết phàn nàn phức tạp, khó khãn.
14 Thủ tục thực hiện phàn nàn tốn nhiều thời gian. 15 Cần phải giải quyết nhiều giấy tờ khi làm thủ tục phàn
nàn.
Kiến thức và kinh nghiệm của khách hàng
Day R.L., 1984; Huppertz, J., 2003; Tronvoll, B., 2007; Ashraf et al, 2013
16 Số lượng dịch vụ mà khách hàng đã mua trước đó. 17 Số lượng dịch vụ mà khách hàng đã mua trước đó cùng
thương hiệu.
18 Kiến thức chuyên môn về từng dịch vụ. 19 Nhận thức về hiệu quả khi sử dụng dịch vụ 20 Kinh nghiệm phàn nàn trước đó.
GVHD: PGS.TS. Bùi Văn Trịnh
HVTH: Trần Thị Minh Nguyệt Trang 31
Thái độ hướng tới hành vi phàn nàn
Day R.L., 1984; Huppertz, J., 2003; Ashraf et al, 2013 21 Phàn nàn về dịch vụ cho bất kỳ một ai
22 Phàn nàn để người bán biết dịch vụ còn rất tệ.
23 Thái độ phàn nàn được xem như là quyền lợi của người tiêu dùng.
24 Luôn phàn nàn khi không hài lòng về dịch vụ.
25 Thái độ tích cực xem phàn nàn là giúp cho người bán dịch vụ cải thiện chất lượng
26 Hành vi phàn nàn sẽ giúp khách hàng dễ chịu hơn. 27 Nếu khách hàng không phàn nàn thì doanh nghiệp sẽ lừa
dối khách hàng.
Tính cách của khách hàng
Valenzuela et al, 2005; Tronvoll, B., 2007 28 Tâm lý cảm thấy xấu hổ (ngại) khi phàn nàn với người
bán.
29 Khách hàng càng thờơ với việc phàn nàn thì hành vi phàn nàn sẽ càng thấp.
30 Khách hàng càng suy xét kỹ trước khi phàn nàn thì hành vi phàn nàn sẽ càng thấp.
31 Khách hàng càng không thẳng thắng thì hành vi phàn nàn sẽ càng thấp.
Thái độ của doanh nghiệp
Valenzuela et al, 2005 32 Doanh nghiệp tận tình giúp đỡ khách hàng giải quyết
phàn nàn
33 Doanh nghiệp đảm bảo đáp ứng tốt các phàn nàn của khách hàng
34 Độ tin cậy tại các điểm giao dịch đáp ứng tốt các phàn nàn của khách hàng
35 Doanh nghiệp giải quyết tốt các phàn nàn nhanh chóng. 36 Doanh nghiệp làm đúng theo yêu cầu của khách hàng khi
có phàn nàn
Khả năng thành công khi phàn nàn
Day R.L., 1984; Huppertz, J., 2003; Ashraf et al, 2013 37 Cơ hội cao khi được bồi thường đầy đủ.
38 Cơ hội nhận lại được các khoản chi phí khi phàn nàn. 39 Cơ hội nhận được các khoản bồi thường hoặc tặng thêm
dịch vụ mới.
40 Cơ hội để người bán cải thiện dịch vụ
41 Cơ hội để người bán hiểu về tâm lý của khách hàng. 42 Cơ hội gây ra áp lực đối với người bán.
43 Cơ hội để Chính phủ đứng ra bảo vệ khách hàng.
Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất, 2016.
Tham khảo các thang đo đã được xây dựng trong các nghiên cứu của Day R.L., 1984; Valenzuela et al, 2005; Huppertz, J., 2003; Tronvoll, B., 2007; Ashraf et al, 2013, tác giả tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến sự phàn nàn của khách hàng như sau:
“Chi phí của việc phàn nàn” gồm 4 biến quan sát là: “Tốn nhiều chi phí ngoài khi phàn nàn”, “Đòi hỏi nhiều nỗ lực để tìm ra người liên hệ phàn nàn”,
“Nguồn lực hạn chế nên không thể thực hiện phàn nàn”, “Việc phàn nàn mất nhiều chi phí và thời gian nên nó không quan trọng để tiến hành phàn nàn” (Day R.L., 1984; Valenzuela et al, 2005; Tronvoll, B., 2007).
“Mức độ quan trọng của dịch vụ” bao gồm 5 biến quan sát là: “Tầm quan trọng của dịch vụ đối với khách hàng”, “Tầm nhìn xã hội của dịch vụ”, “Mức độ quan trọng của dịch vụ đối với khách hàng”, “Danh tiếng, thương hiệu của nhà cung cấp dịch vụ”, “Quy mô của nhà cung cấp dịch vụ” (Huppertz, J., 2003; Valenzuela