CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀNGHIÊN CỨU
2. Cơ sởthực tiễn
2.3. Kết quảnghiên cứu thực nghiệm vềsựhài lòng của khách hàng vềchất lượng tạ
2.3.1. Sự khác biệt về chất lượng dịch vụtại quầy điện máy của siêu thị Big C Huế
Đểphục vụcho nhu cầu mua sắm của khách hàng thì quầy điện máy phối hợp với siêu thịBig C đã vàđang nổlực hết mình tạo niềm tin và độtin cậy cao nhất cho khách hàng. Và hiện tại quầyđang thực hiện một sốviệc sau:
- Dịch vụgiao hàng miễn phí trong vòng 4 tiếng tại nhà trong phạm vi 10km, đối với những hóa đơn từ200 nghìnđồng trởlên. Đây là dịch vụmà quầy điện máy phối hợp với công ty giao hàng nhanh đểgiao hàng một cách nhanh chóng và tiện lợi nhất. - Quầy thường xuyên tổchức các hoạt náo và thay đổi cách trưng bày đểthu hút sựchú
ý của khách hàng và lôi kéo khách hàng đến với quầy. Và hơn hết trước khi mua sản phẩm thì khách có thểtrải nghiệm và dùng thửsản phẩm.
- Hằng tháng chạy hai chương trình, khi chạy chương trình, phải đưa các sản phẩm khuyến mãi ra các dãy chính.Đổi hàng cũ qua chỗkhác để đưa hàng mới trưng vào những chỗmớiđểkhách hàng dễquan sát.
- Những dịp lễnhư chào đón năm học mới, quốc tếthiếu nhi, tết trung thu, ngày nhà giáo, ngày lễtình yêu… quầyđều tổchức các chương trình khuyến mãi nhằm thu hút khách hàng. Ví dụnhư:
Tháng 3: Tôn vinh vẻ đẹp Việt: 22/2/2017: Bắt đầu ra chương trình.Đây là chương trình lớn nhất trong năm, được ban lãnhđạo quầy điện máy chăm chút tỉmỉ nhất đểlàm hài lòng tốt nhất cho khách hàng. Trưng bày hàng hóa bắt mắt và gây chú ý cho khách hàng.
Tháng 2: Valentine: Ngày 13-14/2/2017: Diễn ra chương trình: “ Nồi cơm tình yêu”: Chương trình dành cho những cặp đôi đã vàđang yêu nhau hoặc đã là vợchồng.
Tháng 10: Diễn ra chương trình “giá chuẩn” thông thườngởtất cảcác hệthống tại siêu thịBig C trên cảnước khi ra giá cho sản phẩm thìđều là giá lẻbởi vậy chương trình giá chuẩn này nhằm giúp cho mọi khách hàng tránh nhầm lẫn giá và dễtính hơn.
2.3.2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tại quầy điện máy của siêu thị Big C Huế
2.3.2.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu tiến hành điều tra 150 bảng hỏi và thu vềsốphiếu toàn bộphiếu hợp lệ, kích thước này là đủlớn và đảm bảo yêu cầu của phương pháp phân tích nhân tố khám phá (mẫu gấp 5 lần sốbiến trong phân tích nhân tố).
Giới tính
Như ta thường thấy trong cuộc sống hiện nay, nhu cầu mua sắm của phụnữluôn cao hơn nam giới và hơn hết phụnữlà những người nội trợchính trong gia đình, nên trong quá trình phỏng vấn khách hàng tại quầy điện máy sốngười được hỏi phóng vấn thì sốngười trảlời phỏng vấn là nữnhiều hơn là chuyện bình thường, cụthể:
Trong 150 phiếu điều tra thu được có 104 khách hàng mua sắm tại quầy điện máy là nữgiới( chiếm 69 %), và 46 khách hàng là nam (chiếm 31%). Qua kết quảnày, ta cũng thấy tỉlệnữ đến với quầy điện máy của siêu thịBig C nhiều gần gấp 2,3 lần khách hàng là nam giới đến quầy điện máy, điều này phù hợp với thục tiễn nghiên cứu.
Nhóm giới tính
NamNữ
31%
69%
Kết quảquá trìnhđiều tra chúng tôi thu thập được như sau:
(Nguồn: Kết quảxửlí SPSS)
Biểu đồ 1. Phân bổ khách hàng được phỏng vấn theo giới tính
Nghề nghiệp
Theo quan sát và phỏng vấn, ta thấy rằng khách hàng đi mua sắm tại quầy điện máy của siêu thịBig C rất đa dạng vềnghềnghiệp, điều đó chứng tỏquầy đãđápứng được các đối tượng khách hàng khác nhau, ngoài mặt đa dạng, phong phú các chủng loại hàng hóa sản phẩm, quầy còn thực hiện rất tốt các chương trình vui chơi giải trí đápứng tốt mọi nhu cầu của khách hàng.
Phân theo nghềnghiệp thì ta có tỉlệphân bổnhư sau: nhóm Học sinh, sinh viên chiếm 25%, nhóm Nhân viên văn phòng chiếm 31%, nhóm Công nhân chiếm 7%, nhóm Nội trợchiếm 23%, nhóm Buôn bán chiếm 25% và nhóm khác chiếm 7%. Nhìn chung thì ta thấy khách hàng thuộc nhóm nhân viên văn phòngđi quầy điện máy chiếm tỉlệcao nhất.
nghề nghiệp 1% 13% 25% 31% 23% 7%
Học sinh, sinh viên Nhân viên văn phòng
Công nhân Nội trợ Buôn bán Khác
Kết quảquá trìnhđiều tra chúng tôi thu thập được như sau:
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Biểu đồ 2: Phân bổ khách hàng được phỏng vấn theo nghề nghiệp
Độ tuổi
Đối với tiêu thức độtuổi, chúng tôi đã tiến hành chia độtuổi theo nhiều nhóm khác nhau, cụthểnhững nhóm tuổi như sau:
+ Dưới 18 tuổi
+ Từ18 đến dưới 22 tuổi + Từ23 đến dưới 45 tuổi + Từ45 tuổi trởlên.
Độ tuổi 7% 25% 15% Dưới 18 Từ 18-22 Từ 23-45 Trên 45 53% (Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Biểu đồ 3. Phân bổ khách được phỏng vấn theo độ tuổi
Trong 150 bảng hỏi thì phần lớn ta thấy khách hàng có độtuổi từ23-45 tuổi đi quầy điện máy nhiều nhất, chiếm 53%. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tếvìđây là nhóm khách hàng có độtuổi mà phần lớn có thu nhậpổn định và có khảnăng chi trảcho dịch vụmua sắm hàng hóa cho bản thân và gia đình. Cònđộtuổi dưới 18 tuổi chiếm tỉ lệthấp nhất chiếm 7%, vì hầu hết đây là độtuổi chưa có mức thu nhậpổn định.
Nhóm thu nhập
Hiện nay, nền kinh tếcủa tỉnh Thừa Thiên Huếcàng ngày càng phát triển, chính vì vậy, mức sống của người dân cũng được cải thiện. Nhận thấy điều này nên khi thực hiện đềtài nghiên cứu, thống kê thu nhập của khách hàng, tôi đãđưa ra 4 tiêu chí nhưsau:
+ Thu nhập dưới 1 triệu + Từ1 triệu đến dưới 3 triệu + Từ3 triệu đến dưới 5 triệu + Từ5 triệu trởlên
Thu nhập 14% 30% 21% Dưới 1 triệu đồng Từ 1-3 triệu đồng Từ 3- 5 triệu đồng 35% Trên 5 triệu đồng
Kết quảquá trìnhđiều tra chúng tôi thu thập được như sau:
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Biểu đồ4. Phân bổ khách được phỏng vấn theo thu nhập
Theo kết quảkhảo sát từbảng hỏi, nhìn chung thì ta thấy khách hàng đến quầy điện máy có mức thu nhập từ3-5 triệu là chủyếu, còn khách hàng có mức thu nhập dưới 1 triệu chiếm tỉlệthấp nhất vìđây là độtuổi chưa có mức thu nhậpổn định nên nhu cầu điđến quầy chỉ đểgiải trí. Bên cạnh đó, tỉlệkhách hàng thuộc các nhóm còn lại tương đương nhau. Điều này phản ánh mức thu nhập của người dân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế đã có mứcổn định.
2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Thông qua phân tích các mô hình nghiên cứu có liên quan của các nhà nghiên cứu thếgiới, kết hợp với quá trình nghiê cứu định tính và điều tra thử, nghiên cứu đã được hệthống 28 biến nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụtại quầy điện máy của siêu thịBig C Huế.
2.3.2.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Độtin cậy của thang đo được hiểu là mức độmàở đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải các sai sốvà kết quảphỏng vấn khách hàng là chính xác và đúng với thực tế.
Trước khi phân tích nhân tốkhám phá, cần tiến hành đánh giá độtin cậy của thang đo thông qua hệsốCronbach’s alpha đểloại các biến rác (garbage items). Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏcác biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độtin cậy của thang đo bằng hệsố thông qua hệsốCronbach’s alpha. Các biến có hệsốtương quan biến – tổng (item total correction) nhỏhơn 0.3 sẽbịloại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độtin cậy Cronbach’s alpha từ0.6 trởlên là có thểsửdụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s alpha từ0.7 đến 0.8 là sửdụng được và trên 0.8 là thang đo lường tốt.
- HệsốCronbach’s Alpha > 0,95: Thang đo bịthừa biến - 0.95 > HệsốCronbach’s Alpha > 0.8: Thang đo lường tốt - 0.8 > HệsốCronbach’s Alpha > 0.7: Thang đo sửdụng được
- 0,7 > HệsốCronbach’s Alpha > 0,6: Thang đo chấp nhận được nếu khái niệm đang nghiên cứu là mới
Hệ sốtương quan biế n tổng (item-total correclation)
Hệsốtương quan biến tổng là hệsốtương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệsốnày càng cao thì sựtương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally &
Burnstein (1994), các biến có hệsốtương quan biến tổng nhỏhơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bịloại khỏi thang đo.
→Tiến hành đánh giá hệsốtin cậy Cronbach’s Alpha dựa trên kết quảnghiên cứu từ điều tra chính thức thu được với 150 mẫu bảng hỏi hợp lệ. Kết quả được thể hiện trong bảng sau:
a) Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến độc lập
Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến thuộc tính hàng hóa của siêu thịBig C Huế.
Thuộc tính hàng hóa có hệsốCronbach’s Alpha khá caoởmức 0.808. Hệsố tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,5 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều trên 0,6.
Chính vì thếmà có thểnhận xét rằng đây là thang đo lường tốt và các biến sẽ được đưa vào trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3 : Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến thuộc tính hàng hóaBiến quan sát Trung bình thang Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Thuộc tính hàng hóa (Cronbach’s alpha = 0.808)
hang hoa 1 14.59 10.459 .577 .776 hang hoa 2 14.53 10.237 .635 .758 hang hoa 3 14.59 10.149 .706 .739 hang hoa 4 14.74 10.073 .550 .786 hang hoa 5 14.75 10.526 .522 .793 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
- Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến An toàn tại quầy điện máy
HệsốCronbach’s Alpha của thang đo này là 0.728 là hệsốnằm trong khoảng chấp nhận được. Ngoài ra, các biến quan sát đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó thang đo này đủtin cậy đểtiến hành phân tích các bước tiếp theo.
Bảng 4: Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến An toànTrung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến An toàn (Cronbach’s alpha = 0.728)
an toan 1 10.29 6.541 .433 .714
an toan 2 10.37 5.457 .575 .632
an toan 3 10.23 5.801 .594 .622
an toan 4 10.17 6.319 .474 .691
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
- Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến cách thức trưng bày tại quầy điện máy Biến Cách thức trưng bày có hệsốCronbach’s Alpha khá caoởmức 0,808. Hệ
0,6. Chính vì thếmà có thểnhận xét rằng đây là thang đo lường tốt và các biến sẽ được đưa vào trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 5: Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Cách thức trưng bàyTrung bình thang Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Cách thức trưng bày (Cronbach’s alpha = 0.808)
cach thuc 1 13.31 12.160 .544 .786 cach thuc 2 13.27 11.432 .625 .761 cach thuc 3 13.25 11.945 .581 .775 cach thuc 4 13.17 11.500 .636 .757 cach thuc 5 13.14 11.920 .582 .774 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
- Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến mặt bằng tại quầy điện máy HệsốCronbach’s Alpha của thang đo này là 0.709 là hệsốnằm trong khoảng
chấp nhận được. Ngoài ra, các biến quan sát đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó thang đo này đủtin cậy đểtiến hành phân tích các bước tiếp theo.
Bảng 6: Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Mặt bằngTrung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Mặt bằng (Cronbach’s alpha = 0.709) mat bang 1 13.32 10.139 .425 .678 mat bang 2 13.43 9.791 .491 .650 mat bang 3 13.33 9.819 .513 .641 mat bang 4 13.37 9.793 .465 .661 mat bang 5 13.29 10.370 .436 .672 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
- Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Khảnăng phục vụcủa nhân viên tại quầy điện máy.
HệsốCronbach’s Alpha của thang đo này là 0.771 là hệsốnằm trong khoảng chấp nhận được. Ngoài ra, các biến quan sát đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó thang đo này đủtin cậy đểtiến hành phân tích các bước tiếp theo.
Bảng 7: Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Khả năng phục vụ của nhân viên
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Khảnăng phục vụcủa nhân viên (Cronbach’s alpha = 0.771)
phuc vu 1 10.67 5.738 .547 .732
phuc vu 2 10.61 5.824 .620 .690
phuc vu 3 10.56 6.275 .564 .721
phuc vu 4 10.68 6.018 .563 .721
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
Kết quảkiểm định thang đo cho biến độc lập cho thấy hệsốCronbach’s Alpha của tổng thểcủa các biến quan sát đều > 0.6, hệsốtương quan biến – tổng (Corrected Item – Total Correlation) của tất cảcác biến quan sát đều > 0.3, nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt.
Như vậy, tất cảcác biến quan sát đểu được giữlại đểtiến hành các phân tích và kiểm định tiếp theo, làm rõ nội dung nghiên cứu.
b) Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến phụthuộc
Thang đo này gồm các yếu tố đánh giá chung vềsựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụtại quầy điện máy. Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha bằng 0.681, hệsốnày nằm trong khoảng chấp nhận được. Bên cạnh đó các hệsốtương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, vì vậy thang đo này đủ độtin cậy đểtiến hành phân tích các bước tiếp theo.
Bảng 8 : Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Sự hài lòng của khách hàng Trung bình thangđo
nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Sựhài lòng chung (Cronbach’s alpha = 0.681)
hai long 1 14.01 8.007 .425 .635 hai long 2 14.21 8.246 .317 .680 hai long 3 14.30 7.312 .513 .595 hai long 4 14.21 7.216 .542 .582 hai long 5 14.05 7.575 .391 .652 (Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
2.3.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng vềchất lượng dịch vụtại quầy điện máy hưởng đến sựhài lòng vềchất lượng dịch vụtại quầy điện máy trong siêu thị Big C Huế
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độtin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độtin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trịquan trọng của thang đo là giá trịhội tụvà giá trịphân biệt.
Sau khi đánh giá độtin cậy của thang đo, đềtài bắt đầu đi sâu vào phân tích nhân tốEFA. Phân tích nhân tốEFA là kĩ thuật được sửdụng nhằm thu nhỏvà tóm tắt các dữliệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đềnghiên cứu và được sửdụng đểtìm mối quan hệgiữa các biến với nhau.
Phương pháp phân tích nhân tốEFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụthuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụthuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng đểrút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tốcó ý nghĩa hơn. Cơ sởcủa việc rút gọn này dựa vào mối quan hệtuyến tính của các nhân tốvới các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giảMayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đềcập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệsốtải nhân tốhay trọng sốnhân tố) là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem làđạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệsốtải nhân tố(Factor loading ) > 0.5
0.5≤ KMO ≤ 1: HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉsố được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tốlà thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ(Percentage of variance) > 50%: Thểhiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trịnày cho biết phân tích nhân tốgiải thích được bao nhiêu %.
Một phần quan trọng trong bảng kết quảphân tích nhân tốlà ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tốkhi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tốchứa các hệsốbiểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố(mỗi biễn là một đa thức của nhân tố). Những hệsốtải nhân tố(factor
loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệsốnày cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽvới nhau. Nghiên cứu sửdụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệsốtải nhân tốphải có trọng sốlớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.