0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (189 trang)

Phân loại mẫu theo lý do chọn chuyến bay

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ VẬN CHUYỂN HÀNH KHÁCH NỘI ĐỊA CỦA VIETNAM AIRLINES – KHẢO SÁT TRONG THỜI KỲ COVID 19 (Trang 80 -80 )

Qua phân tích về lý do chọn chuyến bay trong giai đoạn này, có thể thấy rõ được khách chọn bay cùng Vietnam Airlines nguyên nhân cốt yếu là các khách có độ trung thành cao (khách hàng của chương trình khách hàng thường xuyên) chiếm đến 65,5%, kế đến là các khách đã từng bay và hài lòng về chất lượng dịch vụ của Vietnam Airlines chiếm 25,4%. Trong bảng khảo sát lý do có một câu hỏi mà không có đáp viên nào chọn đó là chuyến bay duy nhất còn chỗ nên tác giả đã không đưa vào phân tích SPSS. Có thể thấy trong giai đoạn dịch bệnh, các chuyến bay đa phần còn nhiều chỗ và không có tình trạng overbook (bán quá chỗ) thường hay xảy ra ở các hãng hàng không. Nắm được lý do vì sao hành khách chọn bay cùng Vietnam Airlines là cơ sở thôi thúc tác giả muốn đưa các biến phụ thuộc sau chuyến bay (POS) để khách hàng đánh giá. Vậy liệu chương trình khách hàng thường xuyên có thật sự là đã đáp ứng được nhu cầu của số lượng lớn khách hàng bay cùng Vietnam Airlines trong giai đoạn này. Để giải thích cho câu hỏi trên, tác giả sẽ phân tích cụ thể hơn trong phần biến (POS) để tìm ra được khách hàng thường xuyên sẽ đánh giá như thế nào về các dịch vụ hậu mãi, dịch vụ sau chuyến bay, và chương trình bông sen vàng có thực sự cho hành khách cảm thấy hài lòng.

Bảng 4.6: Thống kê mẫu theo lý do chọn Vietnam Airlines

Lý do chọn Vietnam Airlines

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid Được giới thiệu bởi đại lý bán vé 5 1.6 1.6 1.6

Là một phần của trong tour 4 1.3 1.3 2.8

Chuyến bay có giá vé thấp nhất 9 2.8 2.8 5.6

Là thành viên của chương trình khách hàng thường xuyên.

209 65.5 65.5 71.2

63

Lịch bay thuận tiện 6 1.9 1.9 73.0

Tần suất bay đầy đủ 5 1.6 1.6 74.6

Đã từng bay và hài lòng về chất lượng dịch vụ

81 25.4 25.4 100.0

Total 319 100.0 100.0

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS

4.1.7 Kết quả trả lời câu hỏi điều tra

Bảng 4.7: Thống kê mô tả Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 1. Tính an toàn trong phòng chống dịch Covid (SAF) (1) SAF 319 1 5 4.23 .811 1. Hệ thống máy lọc khuẩn HEPA. SAF1 319 1 5 4.29 .500

2. Giãn cách trên máy bay. SAF2 319 1 5 4.20 .868

3. Các trang bị hạn chế tx

PCTG. SAF3 319 1 5 4.21 .896

4. Các trang bị kháng khuẩn. SAF4 319 1 5 4.23 .981

2. Lịch bay và độ tin cậy của

lịch bay (SCH) (4) SCH 319 1 5 3.68 .745

1. Mạng đường bay và tần suất

bay. SCH1 319 1 5 4.14 .501

2. Tính thuận tiện của lịch bay. SCH2 319 1 5 4.11 .835 3. Tính đúng giờ của lịch bay. SCH3 319 1 5 4.13 .901

4. Khả năng hoãn hủy chuyến. SCH4 319 1 3 2.35 .745

3. Chất lượng tàu bay (AIR)

(3) AIR 319 1 5 3.81 .786

1. Tính thường xuyên của việc

sử dụng tàu bay thân rộng. AIR1 319 1 5 2.37 .637 2. Sự sạch sẽ trong khoang

máy bay. AIR2 319 1 5 4.14 .747

3. Sự thuận tiện, thoải mái của

chỗ ngồi. AIR3 319 1 5 4.19 .791

4. Hệ thống điều hòa của máy

bay. AIR4 319 1 5 4.19 1.051

5. Sự sạch sẽ của buồng vệ

sinh trên tàu. AIR5 319 1 5 4.15 .704

64

4. Giá và chính sách giá

(PRI) (8) PRI 319 1 5 2.41 .496

1. Mức giá phù hợp. PRI1 319 1 5 2.40 .497

2. Giá bán có tính cạnh tranh. PRI2 319 1 5 2.39 .687 3. Chính sách giá linh hoạt

(bao gồm cả hành lý). PRI3 319 1 5 2.42 .301

4. Có chính sách hoàn hủy đổi

nhanh chóng. PRI4 319 1 5 2.42 .501

5. Dịch vụ bán vé đặt chỗ

(RES) (7) RES 319 1 5 2.74 .614

1. Mạng lưới bán rộng khắp và

đa dạng kênh phân phối. RES1 319 1 5 3.79 .501

2. Hệ thống bán tiện lợi, bố cục dễ sử dụng, trình bày đầy đủ nội dung.

RES2 319 1 5 2.41 .689

3. Tổng đài chăm sóc khách

hàng. RES3 319 1 5 2.39 .486

4. Các cổng và các kênh thanh toán ít lỗi, xử lý nhanh khi gặp lỗi.

RES4 319 1 5 2.39 .783

6. Dịch vụ tại sân bay

(GRO) (2) GRO 319 1 5 3.98 .859

1. Trang thiết bị làm thủ tục. GRO1 319 1 5 3.82 .901 2. Thái độ phục vụ và kỹ năng

phục vụ của nhân viên mặt đất. GRO2 319 1 5 4.04 .983 3. Hỗ trợ hành khách trong

việc khai báo y tế và liên hệ y tế để test nhanh Covid tại sân bay.

GRO3 319 1 5 4.06 .870 4. Thời gian làm thủ tục (cả vé hành khách và hành lý). GRO4 319 1 5 4.11 .751 5. Dịch vụ hỗ trợ hành khách đặc biệt (WCHR, BLND, DEAF, UMNR). GRO5 319 1 5 4.07 .895 6. Dịch vụ phòng chờ hạng

thương gia. GRO6 319 1 5 3.84 .757

7. Dịch vụ trên chuyến bay

(INF) (5) INF 319 1 5 3.50 0.919

1. Diện mạo trang phục của

tiếp viên. INF1 319 1 5 3.72 1.051

2. Kỹ năng và kiến thức của

tiếp viên. INF2 319 1 5 3.85 1.090

65 3. Tốc độ và thời gian phục

vụ. INF3 319 1 5 3.76 .895

4. Sự tương tác và thái độ

phục vụ của phi hành đoàn. INF4 319 1 5 3.50 .870

5. Tiện ích giải trí trên máy

bay. INF5 319 1 5 3.95 .901

6. Đồ ăn, thức uống trên máy

bay. INF6 319 1 5 2.46 .707

8. Dịch vụ sau chuyến bay

(POS) (6) POS 319 1 5 3.14 .898

1. Dịch vụ hành lý thất lạc. POS1 319 1 5 3.88 .901 2. Dịch vụ hỗ trợ khách tại

sân bay đến. POS2 319 1 5 3.84 .968

3. Dịch vụ khách hàng thường

xuyên. POS3 319 1 5 2.36 .839

4. Dịch vụ bổ trợ đi kèm

(VINMALL, LOTUSMALL). POS4 319 1 5 2.50 .886

9. Sự hài lòng của khách

hàng (SAT) SAT 319 1 5 3.64 .533

1. Chất lượng dịch vụ phù

hợp với giá cả. SAT1 319 1 5 3.62 .719

2. Chất lượng dịch vụ đáp

ứng mong đợi khách hàng. SAT2 319 1 5 3.63 .472

3. Khách hàng sẽ sử dụng

dịch vụ lần tới. SAT3 319 1 5 3.68 .472

4. Khách hàng sẽ giới thiệu

sản phẩm cho người khác. SAT4 319 1 5 3.67 .472

Valid N

(listwise) 319

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS

Nhìn chung, căn cứ vào kết quả phân tích ta có thể thấy, với 319 mẫu thu thập được cho 9 nhân tố (8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc), ta có thể thấy nhân tố có điểm số cao nhất là Tính an toàn trong phòng chống dịch Covid (SAF) với điểm trung bình 4,23/5 kế đến là dịch vụ tại sân bay (GRO) với điểm trung bình 3,98/5, Chất lượng tàu bay (AIR) với điểm trung bình 3,81/5, lịch bay và độ tin cậy của lịch bay (SCH) với điểm trung bình 3,68/5, tiếp theo là Dịch vụ trên chuyến bay (INF) với điểm trung bình 3,5/5, dịch vụ sau chuyến bay (POS) với điểm trung bình 3,14/5 , dịch vụ bán vé đặt chỗ (RES) với điểm trung bình 2,74/5, giá và chính sách giá

66

(PRI) với điểm trung bình 2,41/5 và 1 biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng ở mức hài lòng khá tốt 3,64 (SAT)

Theo thang đo của Likert từ 1 đến 5 điểm. với mức trung bình là 3 điểm. thì nhìn chung dịch vụ tổng thể về độ hài lòng chiếm 3,64 (khá). Đặc biệt có 2 nhân tố ở mức thấp cần phải cải thiện đó là dịch vụ bán vé đặt chỗ (RES), giá và chính sách giá (PRI) < 3.

4.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo (CRONBACHALPHA)

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha là công cụ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ (8 biến độc lập) có đáng tin cậy hay không, có tốt không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng 1 nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, chúng ta đã có được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.

Tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy trong Cronbach Alpha:

Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).

Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):

Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.

Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt.

Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.

BIẾN SAF (TÍNH AN TOÀN VÀ PHÒNG CHỐNG DỊCH COVID):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.8 phụ lục 4).

BIẾN SCH (LỊCH BAY VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA LỊCH BAY):

67

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.9 phụ lục 4).

BIẾN AIR (CHẤT LƯỢNG TÀU BAY):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.10 phụ lục 4).

BIẾN PRI (GIÁ VÀ CHÍNH SÁCH GIÁ):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.11 phụ lục 4).

BIẾN RES (DỊCH VỤ BÁN VÉ VÀ ĐẶT CHỖ):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.12 phụ lục 4).

BIẾN GRO (DỊCH VỤ TẠI SÂN BAY):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (Xem bảng 4.13 phụ lục 4).

BIẾN INF (DỊCH VỤ TRÊN CHUYẾN BAY):

Có thể thấy biến quan sát INF1 có Corrected Item-Total Correlation nhỏ hơn 0,3. (xem bảng 4.14 phụ lục 4). Do đó người viết loại biến này ra khỏi thang đo và tiến hành chạy lại Cronbach Alpha đối với nhân tố này. Việc loại biến này trong thang đo thực tế có thể cho thấy rằng:

Biến INF1 – Diện mạo trang phục của tiếp viên: ta có thể thấy rằng khách hàng đánh giá diện mạo trang phục của tiếp viên là không thực sự quan trọng với chất lượng dịch vụ mà họ cần trong giai đoạn này. Điều này cũng thấy rõ, trong tình hình dịch bệnh Covid-19, nhiều chuyến bay tiếp viên cần phải mặc đồ bảo hộ, đeo khẩu trang. Vì vậy, rất khó để khách hàng có thể quan sát đến diện mạo và ngoại hình bên ngoài của tiếp viên, cái mà khách hàng cần lúc

68

này là sự an toàn phòng chống dịch hơn là diện mạo bên ngoài. Và bản thân biến INF1 này không có sự tương quan với các biến còn lại trong cùng nhân tố năng lực phục vụ. Do đó, biến này được xem là biến xấu và việc loại bỏ nó ra khỏi bảng đánh giá là phù hợp. Sau khi loại biến này, tác giả tiến hành chạy lại Cronbach’s Alpha đối với biến INF lần 2 (xem bảng 4.15 phụ lục 4). Kết quả thu được, tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy.

BIẾN POS (DỊCH VỤ SAU CHUYẾN BAY):

Tất cả các biến quan sát đều có Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0,3. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lớn hơn 0,6, như vậy thang đo đảm bảo độ tin cậy. (xem bảng 4.16 phụ lục 4).

4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.3.1 Đối với biến độc lập

4.3.1 Đối với biến độc lập

Tác giả tiến hành đưa các biến độc lập vào phân tích nhân tố khám phá EFA (trừ biến quan sát INF1 đã bị loại ra trước đó).

Xem bảng 4.17 phụ lục 5, quan sát trong ma trận xoay (Rotated Component Matrix) với phép xoay varimax có thể thấy kết quả phân tích EFA lần đầu tiên: KMO = 0,865 > 0,5, sig Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp. Có 8 nhân tố được trích với tiêu chí eigenvalue lớn hơn 1 với tổng phương sai tích lũy là 63,801%. Tác giả mong muốn chọn ra các biến quan sát chất lượng nên sẽ sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0,5 thay vì chọn hệ số tải tương ứng theo cỡ mẫu (319 mẫu). So sánh ngưỡng này với kết quả ở ma trận xoay, có biến xấu xuất hiện là biến INF4 với hệ số tải nhỏ hơn 0,5 (0,466). Tác giả sử dụng phương án loại biến xấu INF4 còn 35 biến quan sát còn lại đưa vào phân tích EFA lần hai.

Xem bảng 4.18 phụ lục 5 (Kết quả phân tích KMO và kiểm định Bartlett đối với biến độc lập chạy lần 2) Nhìn vào bảng KMO và Bartlett’s Test chạy lần 2 có thể thấy chỉ số KMO = 0,871 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 (sig.<0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Xem bảng 4.19 phụ lục 5 (Phân tích nhân tố EFA đối với biến độc lập chạy lần 2), Eigenvalues = 1,352 > 1 tại nhân tố thứ 8, như vậy 8 nhân tố rút trích được từ EFA có ý ghĩa tóm tắt thông

69

tin các biến quan sát đưa vào tốt nhất. Điều này cũng phù hợp đúng với số nhân tố mà tác giả đưa ra đánh giá. Chứng tỏ mô hình có sự tin cậy cao. Tác giả tổng hợp lại thang đo đề xuất một cách phù hợp hơn (xem phụ lục 7 và phụ lục 8) (loại bỏ các biến xấu INF1 và INF4). Tổng phương sai trích: Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 63,811% > 50 %. Điều này chứng tỏ 63,811% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 8 nhân tố.

Giá trị hội tụ: Các biến quan sát xếp thành nhóm với nhau với các hệ số tải nhân tố nằm cùng một cột trong cùng một thang đo “chất lượng” như thang đo đã đề xuất ban đầu.

Giá trị phân biệt: Các biến quan sát đều chỉ xuất hiện một hệ số tải nhân tố nên đạt giá trị phân biệt.

Kết luận:

Phân tích nhân tố khám phá trong luận văn này sử dụng phương pháp trích (extraction method) Principal Components Analysis với phép xoay varimax. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1988). Trong ma trận xoay, tác giả chọn hệ số tải nhân tố ở mức +/- 0.5 với mẫu đang lấy là 319 mẫu. Kết quả phân tích ma trận xoay có 35 biến với hệ số KMO đạt 0,871; kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig =0,000 và rút trích được 8 nhóm nhân tố với phương sai trích đạt 63,811% (>50%).

4.3.2 Đối với biến phụ thuộc

Xem bảng 4.20 phụ lục 5 (phân tích nhân tố EFA đối với biến phụ thuộc), tác giả thấy KMO = 0,809 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 (sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Kết quả ma trận xoay cho thấy, có một nhân tố được trích từ các biến quan sát đưa vào phân tích EFA. Phương sai trích được giải thích là 67,795% tại eigenvalues là 2,712 > 1. Đối với biến phụ thuộc, hiện tại chỉ có 1 biến. Vậy nếu đưa vào phân tích EFA xuất hiện trên 1 biến nghĩa là mô hình không phù hợp và bị loại bỏ. Có thể thấy kết quả trên khi phân tích đối với biến phụ thuộc là chuẩn xác, mô hình sử dụng là phù hợp.

4.4 Kiểm định mô hình nghiên cứu 4.4.1 Phân tích tương quan Pearson

4.4.1 Phân tích tương quan Pearson

70

Phân tích tương quan Pearson là một trong các bước tác giả thực hiện trong bài nghiên cứu sử dụng phân tích định lượng SPSS. Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.

Các tiêu chí đánh giá tương quan Pearson:

Tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (lưu ý, hệ số r chỉ có ý nghĩa khi sig nhỏ hơn 0,05):

Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ VẬN CHUYỂN HÀNH KHÁCH NỘI ĐỊA CỦA VIETNAM AIRLINES – KHẢO SÁT TRONG THỜI KỲ COVID 19 (Trang 80 -80 )

×