Nhân tốảnh hưởng và biến quan sát Mã hóa STT
Phương tiện/Thiết bị
1. Hãng tàu có đủ container rỗng để cấp cho khách hàng PT1 2. Hãng tàu có sẵn container đặc biệt (container lạnh, Flatrack, Opentop) để
cấp cho khách hàng PT2
3. Tình trạng container rỗng tốt khi cấp cho khách hàng PT3
4. Tàu có sẵn chỗ để xếp container lên tàu PT4
Vận chuyển
5. Thời gian vận chuyển hàng hóa nhanh VC1
6. Tàu cập/rời cảng đúng như đã thông báo cho khách hàng VC2
7. Tần suất chạy tàu ổn định VC3
8. Tàu đi thẳng (không qua chuyển tải) VC4
Giá dịch vụ
9. Cước phí cạnh tranh trên thị trường GC1
10. Phụ phí (phí chứng từ, lưu container rỗng, lưu bãi) cạnh tranh trên thị trường GC2
11. Cước phí và phụ phí ít điều chỉnh tăng GC3
12. Cước phí và phụ phí linh hoạt theo biến động của thị trường GC4
Phục vụ
13. Nhân viên hãng tàu nhiệt tình trong việc đáp ứng yêu cầu của khách hàng PV1 14. Hãng tàu phản hồi nhanh chóng yêu cầu của khách hàng PV2
15. Hãng tàu giải quyết khiếu nại thỏa đáng PV3
16. Nhân viên hãng tàu sẵn sàng hỗ trợ khách hàng những trường hợp khẩn cấp
ngồi giờ làm việc PV4
Hình ảnh/danh tiếng
17. Nhân viên hãng tàu xử lý vấn đề tốt HA2
18. Hãng tàu có vị thế tốt trên thị trường vận tải container bằng đường biển HA3 19. Hãng tàu có mối quan hệ tốt với Cảng để hỗ trợ xử lý tốt các vấn đề khách
hàng gặp phải tại Cảng HA4
20. Giờ giấc làm việc của hãng tàu thuận lợi cho khách hàng liên lạc PV5
Hình 4.4. Mơ hình nghiên cứu rút gọn
Các giả thuyết:
- H’1: “Phương tiện/Thiết bị” được đánh giá tốt thì “Sự hài lịng của khách
hàng” sẽ tăng và ngược lại,
- H’2: “Vận chuyển” được đánh giá tốt thì “Sự hài lòng của khách hàng” sẽ
tăng và ngược lại,
- H’3: “Giá dịch vụ” được đánh giá tốt thì “Sự hài lịng của khách hàng” sẽ
tăng và ngược lại,
- H’4: “Phục vụ” được đánh giá tốt thì “Sự hài lịng của khách hàng” sẽ tăng
và ngược lại,
- H’5: “Hình ảnh/Danh tiếng” được đánh giá tốt thì “Sự hài lòng của khách
hàng” sẽ tăng và ngược lại.
4.4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mơ hình nghiên cứu trên đây có thể được diễn đạt dưới dạng một hàm số thể
hiện mối liên hệ giữa biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng” (HL) và các biến độc lập: “Phương tiện/Thiết bị” (PT), “Vận chuyển” (VC), “Giá dịch vụ” (GC), “Phục vụ” (PV), “Hình ảnh/Danh tiếng” (HA).
Phương tiện/Thiết bị Vận chuyển Giá dịch vụ Hình ảnh/Danh tiếng Sự hài lịng của khách hàng Phục vụ H’2 H’3 H’4 H’1 H’5
HL = β0 + β1GC + β2PT + β3VC + β4PV + β5HA Trong đó:
- HL : Sự hài lòng của khách hàng, - GC : Giá dịch vụ,
- PT : Phương tiện, thiết bị, - VC : Vận chuyển,
- PV : Phục vụ,
- HA : Hình ảnh/Danh tiếng.
4.4.1. Phân tích tương quan bằng hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan
Pearson giữa hai biến tiến gần 1 thì hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị của hệ số này bằng 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối quan hệ tuyến tính. Tuy nhiên, cũng cần phải lưu ý đến dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến nếu giữa các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau. Khi phân tích Pearson, các biến độc lập và phụ thuộc được xem xét như nhau.
Ma trận hệ số tương quan Pearson của các biến độc lập và phụ thuộc