3.2.2.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Đƣợc sử dụng với mục đích phát hiện và khắc phục các lỗi xuất hiện trong quá trình thiết kế bảng câu hỏi trƣớc khi tiến hành khảo sát chính thức để đảm bảo bảng câu hỏi mang độ tin cậy cao và mang giá trị của các thang đo. Ngoài ra nghiên cứu định lƣợng sơ bộ nhằm ƣớc tính tỷ lệ hồi đáp cho phiếu khảo sát và xác định cỡ mẫu cho nghiên cứu chính thức.
3.2.2.2 Nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu định lƣợng đƣợc sử dụng để đo lƣờng đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt. Cỡ mẫu để nghiên cứu dựa trên chọn mẫu thuận tiện gồm 200 khách hàng thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt. Tác giả sử dụng kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0, tiến hành kiểm định thông qua các bƣớc: Đánh giá độ tin cậy các thang đo bằngkiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA bằng kiểm định KMO, phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với kiểm định F và Sig. Tiếp theo, thực hiện kiểm định T-Test và ANOVA nhằm tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng khác nhau của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt.
3.3 PHƢƠNG PHÁP CHỌN MẪU
Dữ liệu trong nghiên cứu này có sử dụng phƣơng pháp phân tích khám phá nhân tố EFA. Theo Hair & ctg (1998), để có thể thực hiện phân tích khám phá nhân tố cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát, tốt nhất trên 10 mẫu. Tuy nhiên, nhằm mục tiêu nâng cao chất lƣợng mẫu và sự phân bố mẫu hợp lý đảm bảo suy rộng. Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 28. Nếu theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát thì kích thƣớc mẫu cần thiết là n = 28 x 5 = 140. Vậy ta chọn kích cỡ mẫu là 220để đáp ứng đƣợc cỡ mẫu cần thiết là 140. Sau đó tiến hành xử lý, phân tích dữ liệu: sau khi thu thập đƣợc dữ liệu từ
phiếu khảo sát, sử dụng phần mềm xử lý số liệu thống kê SPSS để tiến hành xử lý dữ liệu, chạy mô hình và các kiểm định.
Đơn vị khảo sát: Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt Địa chỉ: Số 9 Đinh Tiên Hoàng, Phƣờng Đa Kao, Quận 1, TP Hồ Chí Minh Thời gian bắt đầu khảo sát: Ngày 15/09/2018 và kết thúc vào ngày 15/10/2018.
Đối tƣợng khảo sát: Khách hàng tới liên hệ sử dụng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt tại bộ phận lễ tân và phòng kinh doanh của công ty.
Số phiếu phát ra: 220 phiếu Số phiếu thu về: 209 phiếu
Số phiếu hợp lệ: 200 phiếu (đạt tỷ lệ 90,91%)
3.4 THIẾT KẾ THANG ĐO VÀ BẢNG CÂU HỎI
3.4.1 Thiết kế thang đo
Để thuận tiện cho việc thu thập và xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 20 tác giả tiến hành mã hóa thang đó nhƣ sau:
Bảng 3.1. Mã hóa thang đo nghiên cứu
Mã
hóa Tiêu chí Nguồn tham khảo
I. TÍNH ĐÁP ỨNG
DU1
Khi nhận đƣợc các thắc mắc từ khách hàng cần tƣ vấn thủ tục hải quan, các nhân viên Phú Thành Việt luôn phản hồi rất nhanh chóng, nhiệt tình, chính xác, và đầy đủ thông tin
Nguyễn Đình Thọ và Các cộng sự
(2003) DU2
Các nhân viên giao nhận của Công ty phản ứng rất nhanh nhạy, giải quyết vấn đề nhanh chóng, ít làm phiền đến khách hàng và tránh phát sinh chi phí không cần thiết
DU3 Nhân viên luôn thực hiện yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng, hiệu quả
DU4 Nhân viên luôn sẵn lòng giúp đỡ khách hàng
DU5 Nhân viên không để xảy ra sai sót trong quá trình cung cấp dịch vụ cho khách hàng
II. SỰ TIN CẬY
TC1 Tiến độ giao nhận hàng hóa nhanh chóng, kịp thời, chính xác, không phát sinh chi phí.
Nguyễn Đình Thọ và Các cộng sự
(2003) TC2 Phú Thành Việt là một công ty đáng tin cậy, uy tín để Anh/chị
tiếp tục sử dụng dịch vụ của công ty.
TC3
Khi phát sinh vấn đề liên quan đến thủ tục nhập/ xuất hàng hóa, nhân viên Phú Thành Việt luôn giải quyết nhanh chóng,tiết kiệm thời gian, ít phát sinh chi phí
TC4 Thông tin cá nhân của Khách hàng luôn đƣợc công ty bảo mật TC5 Nhân viên hiểu đƣợc yêu cầu của Anh/chị và thực hiện đúng
ngay lần đầu tiên
III. SỰ ĐỒNG CẢM
DC1 Nhân viên luôn quan tâm, giúp đỡ những khi cần, thấu hiểu nhu cầu của Anh/chị
Nguyễn Đình Thọ và Các cộng sự
(2003) DC2 Nhân viên luôn cƣ xử niềm nở, tƣ vấn nhiệt tình, thấu đáo, nói
chuyện nhỏ nhẹ với Anh/chị
DC3 Nhân viên luôn đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu DC4 Nhân viên luôn lắng nghe ý kiến của khách hàng DC5 Nhân viên luôn chủ động liên hệ với khách hàng
IV. PHƢƠNG TIỆN HỮU HÌNH
PTHH1 Điện thoại hỗ trợ luôn đƣợc kết nối nhanh chóng, xử lý nhanh gọn.
Nguyễn Đình Thọ và Các cộng sự
(2003) PTHH2 Hệ thống trang thiết bị phục vụ khai báo hải quan hiện đại, ít
chập chờn, ít gặp sự cố khi đang thực hiện khai báo
PTHH3 Nhân viên ăn mặc lịch sự, quần áo chỉnh tề, sạch sẽ, gọn gàng. PTHH4 Đội ngũ xe tải, xe container số lƣợng nhiều, chất lƣợng tốt,
phục vụ kéo hàng nhanh chóng, kịp thời
PTHH5
Nhận diện thƣơng hiệu đƣợc công ty quan tâm: Trang phục, giấy tờ làm việc, phƣơng tiện vận tải,…đồng nhất về màu sắc, slogan, logo công ty
V. NĂNG LỰC PHỤC VỤ
NLPV1 Nhân viên đƣợc trang bị kiến thức chuyên môn sâu rộng sẵn sàng trả lời các câu hỏi của Anh/chị
NLPV2 Nhân viên luôn có tinh thần trách nhiệm cao, luôn hỗ trợ
Anh/chị mọi lúc, mọi nơi Nguyễn Phƣơng Hùng (2006) NLPV3 Nhân viên rất uy tín, chuyên nghiệp tạo đƣợc sự tin tƣởng của
Anh/chị khi giao phó các lô hàng của Anh/chị
NLPV4 Nhân viên luôn niềm nở, lịch sự, nhã nhặn với khách hàng NLPV5 Khả năng phục vụ luôn tƣơng ứng với danh tiếng (truyền
thông)
VI. SỰ HÀI LÕNG
SHL1 Anh/Chị sẽ tiếp tục tin dùng dịch vụ của công ty trong thời gian tới
Nguyễn Đình Thọ và Các cộng sự
(2003) SHL2 Anh/Chị sẽ giới thiệu bạn bè về việc sử dụng dịch vụ của công
ty trong tƣơng lai
SHL3 Nhìn chung, Anh/Chị cảm thấy hài lòng về chất lƣợng dịch vụ của công ty
3.4.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Với các yếu tố liên quan đến sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt tác giả dùng thang đo Likert 5 bậc để đánh giá tƣơng ứng với các lựa chọn sau:
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý
Về nội dung, bảng câu hỏi gồm 3 phần:
Phần 1: Giới thiệu tên đề tài, mục đích của cuộc khảo sát,…
Phần 2: Thông tin cá nhân. Đây là phần nhằm thu thập thông tin cá nhân của đối tƣợng nhằm phục vụ quá trình nghiên cứu.
Phần 3: Nội dung các câu hỏi đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt
3.4.3 Đối tƣợng khảo sát
Đối tƣợng khảo sát là khách hàng sử dụng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt để đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ của Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt
3.5 PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ THỐNG KÊ
3.5.1 Phƣơng pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phƣơng pháp dùng tổng hợp các phƣơng pháp đo lƣờng, mô tả, trình bày số liệu đƣợc ứng dụng vào trong lĩnh vực kinh tế. Các bảng thống kê là hình thức trình bày số liệu thống kê và thu thập thông tin đã thu thập làm cơ sở để phân tích và kết luận, cũng là trình bày vấn đề nghiên cứu nhờ vào đó có thể đƣa ra nhận xét về vấn đề đang nghiên cứu.
Trong đề tài này phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc thực hiện bằng cách lập bảng tần suất để mô tả mẫu thu thập đƣợc theo các thuộc tính: Hình thức sở hữu doanh nghiệp, Loại hình doanh nghiệp, Ngành nghề hoạt động, Số lần sử dụng dịch vụ
3.5.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Đƣợc sử dụng để kiểm định thang đo do các nhân tố tác động đến chất lƣợng hoạt động. Các thang đo trong nghiên cứu này đƣợc đánh giá thông qua hai phƣơng pháp: Hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis). Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát, cho phép loại các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu.
Theo kết quả nghiên cứu của Nunnally và Bern Stein (1994), tiêu chuẩn chấp nhận biến: Các biến có hệ số tƣơng quan biến-tổng (Correct Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Thỏa 2 điều kiện trên thì các biến phân tích đƣợc xem là chấp nhận và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo.
3.5.3 Phƣơng pháp phân tích khám phá nhân tố (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một trong những phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát với nhau thành một tập hợp các biến (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết các thông tin của tập biến ban đầu (Hair&ctg,1998)
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp nhóm biến. Trong phân tích nhân tố khám phá phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là phƣơng pháp Principal compenent
Analysis và phép xoay Varimac để phân nhóm các yếu tố. Mỗi biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), hệ số này cho biết mỗi biến đo lƣờng sẽ thuộc về nhân tố nào. Theo Hair và ctg (1998):
Factor Loading >= 0,3 với cỡ mẫu lớn hơn 350
Factor Loading >= 0,55 với cỡ mẫu khoảng 100 350 Factor Loading >= 0,75 với cỡ mẫu khoảng 50 100.
Sau mỗi lần phân nhóm, tiến hành xem xét hai chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) phải lớn hơn 0,5 và hệ số tải nhân tố trong bảng Rotated Component Matrix phải có giá trị lớn hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố, điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05), chứng tỏ các biến qua sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Thang đo đƣợc chấp nhận với tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.5.4 Phân tích tƣơng quan (Person)
Hệ số tƣơng quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lƣờng mức độ tƣơng quan tuyến tính giữa hai biến. Về nguyên tắc, tƣơng quan Pearson sẽ tìm ra một đƣờng thẳng phù hợp nhất với mối quan hệ tuyến tính của 2 biến.
Hệ số tƣơng quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Điều kiện để tƣơng quan có ý nghĩa là giá trị sig. <0.05
r < 0 cho biết một sự tƣơng quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
r=0 cho thấy không có sự tƣơng quan.
r > 0 cho biết một sự tƣơng quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.5.5 Phƣơng pháp phân tích hồi quy
Mô hình hồi quy đa biến đƣợc sử dụng để nhận diện các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tại Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triền Phú Thành Việt. Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn lựa là phƣơng pháp chọn Enter (phƣơng pháp đƣa các biến vào cùng một lƣợt), đây là phƣơng pháp đƣợc sử dụng rộng rãi nhất.
Mô hình hồi quy đa biến mở rộng mô hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc. Mô hình có dạng nhƣ sau:
Yi = 0 + 1X1 + 2X2+ …+ nXn+ei
Trong đó: Yi: Biến phụ thuộc; 1X1: Biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ I; i: Hệ số hồi quy riêng phần; ei: Một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai không đổi 2
Các chỉ số cần sử dụng: Hệ số R giải thích biến độc lập tƣơng quan thuận hay tƣơng quan nghịch với biến phụ thuộc và việc đƣa thêm biến vào mô hình có cần thiết, (R- squared) thể hiện thực tế của mô hình, còn hiệu chỉnh (Adjusted R squared) thể hiện mức độ phần trăm sự biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến phụ thuộc.
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tƣơng quan hồi quy là: Kiểm định F phải có giá trị sig < 0,05
Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0,0001
Đại lƣợng chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) <10
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tƣơng quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ, gần kề 0 thì các phần sai số có tƣơng quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tƣơng quan nghịch. Nếu < Durbin Waston < 4 - , không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
3.5.6 Phƣơng pháp kiểm định Anova
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ đƣợc tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.) tƣơng ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị p-value sẽ đƣợc so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Đối với các kiểm định sự khác nhau giữa các tổng thể con trong nghiên cứu ta sử dụng kiểm định T-test và phân tích phƣơng sai (ANOVA) để
ứng. Để xem xét sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R- square, thống kê t và thống kê F để kiểm định. Để đánh giá sự quan trọng của các nhân tố ta xem xét hệ số Beta tƣơng ứng trong phƣơng trình hồi quy bội đƣợc xây dựng từ dữ liệu nghiên cứu
Một số giả định khi phân tích ANOVA:
– Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên.
– Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ DIỄN GIẢI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY TNHH THƢƠNG MẠI PHÁT TRIỂN PHÖ THÀNH VIỆT MẠI PHÁT TRIỂN PHÖ THÀNH VIỆT
4.1.1 Thông tin về Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt Thành Việt
- Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt - Mã số thuế: 0303466382
- Địa chỉ: Số 9 Đinh Tiên Hoàng, Phƣờng Đa Kao, Quận 1, TP Hồ Chí Minh - Tên quốc tế: PHU THANH VIET TRADING DEVELOPMENT CO., LTD - Tên giao dịch: PTV CO., LTD
- Giấy phép kinh doanh: 0303466382 - ngày cấp: 15/09/2004 - Ngày hoạt động: 01/10/2004
- Ngành nghề kinh doanh: dịch vụ giao nhận hàng hóa xuất nhập khẩu, dịch vụ khai thuê hải quan, dịch vụ vận chuyển nội địa, quốc tế và một số ngành nghề khác có liên quan.
- Website: http://www.ptviet.com - Điện thoại: 02838220055 - Fax: 02838241506
- Giám đốc: CHOI BUNDO
Nguồn: Phòng Nhân sự Công ty TNHH Thương Mại Phát Triển Phú Thành Việt – Năm 2018
4.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển
Công ty TNHH Thƣơng Mại Phát Triển Phú Thành Việt đƣợc thành lập theo