cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng qua phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): là cơng cụ phân tích được sử dụng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập yếu
55
tố (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 quan sát ban đầu.
Mục đích của phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) là nhằm nhóm các biến có cùng xu hướng, có cùng đặc điểm lại với nhau.
4.3.1. Kiểm định của mơ hình
Đặt giả thuyết cho kiểm định như sau:
- H0: sự tương quan giữa các biến trong tổng thể là bằng 0. - H1: sự tương quan giữa các biến trong tổng thể là khác 0.
Kiểm định thống kê của mơ hình thể hiện qua 2 kiểm định là KMO và Bartlett.
Kết quả kiểm định cho thấy, ý nghĩa kiểm định Bartlett’s: Sig. = 0,000 (thỏa mãn điều kiện Sig. < 0,05), ta có thể kết luận rằng, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời, hệ số KMO = 0,886 (> 0,5), chứng tỏ việc phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp (chi tiết xem phụ lục 4).
4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) sau 3 vịng (xem phụ lục 4) với các kiểm định được đảm bảo như sau: (1) Độ tin cậy của các biến quan sát (Factor loading > 0,5); (2) Kiểm định tính phù hợp của mơ hình (0,5 < hệ số KMO <1); (3) Kiểm định Barlett về tương quan của các biến quan sát (Sig. < 0,05); kiểm định phương sai cộng dồn (Cumulatine variance > 50%).
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ 3 xác định được: hệ số KMO = 0,886 (> 0,5), ý nghĩa kiểm định Bartlett’s: Sig. = 0,000 (thỏa mãn điều kiện Sig. < 0,05). Tại mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhóm nhân tố từ 24 biến quan sát với tổng phương sai giải thích các nhân tố là 68,626% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Các biến thuộc mỗi nhóm nhân tố được trình bày chi tiết trong bảng 4.12 sau đây:
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 6 HT3 0,721 HT4 0,721 HT2 0,707 HT5 0,704
56
Nguồn: Kết quả phân tích nhân tố khám phá từ số liệu khảo sát, 2022
Như vậy, việc phân tích nhân tố khám phá đã xác định được 6 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng, trong đó có 24 biến quan sát được trình bày cụ thể theo từng nhóm như sau:
- Nhân tố F1 gồm có 6 biến quan sát có sự tương quan chặt chẽ với nhau gồm:
+ HT3 (nhân viên kỹ thuật chưa có nhiều kinh nghiệm) + HT4 (tác phong làm việc của nhân viên kỹ thuật chưa tốt) + HT2 (việc khắc phục sự cố còn chậm)
+ HT5 (khơng có khả năng để sẵn sàng tư vấn khi khách hàng hỏi về sự cố kỹ thuật) HD1 0,698 HD2 0,604 GC6 0,830 GC7 0,761 GC8 0,751 GC4 0,659 GC5 0,658 HD4 0,790 HD3 0,757 HD5 0,677 HD6 0,652 GC2 0,697 GC1 0,693 GC3 0,688 KN3 0,852 KN2 0,699 KN4 0,529 CL2 0,778 CL1 0,749 CL3 0,705
57
+ HD1 (chất lượng mạng của nhà cung cấp khác tốt hơn) + HD2 (giá cước hòa mạng của nhà cung cấp khác thấp hơn) Nhân tố F1 có tên là “Hỗ trợ kỹ thuật”.
- Nhân tố F2 có 5 biến quan sát được gom nhóm lại sau khi phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
+ GC6 (sử dụng nhiều nhưng không được ưu đãi) + GC7 (không thường xuyên ưu đãi giá cước) + GC8 (khơng có hình thức khuyến mãi kèm theo) + GC4 (cách tính cước chưa rõ ràng, khó kiểm tra)
+ GC5 (khơng có nhiều chính sách ưu đãi cho khách hàng lâu năm) Nhân tố F2 được đặt tên là “Chính sách ưu đãi”.
- Nhân tố F3 có 04 biến được gom lại chung nhóm có sự tương quan cao với nhau sau khi phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
+ HD4 (thái độ phục vụ của nhân viên nhà cung cấp khác tốt hơn) + HD3 (nhà cung cấp khác có nhiều ưu đãi hơn)
+ HD5 (được ưu đãi về chi phí khi hịa mạng mới)
+ HD6 (cảm thấy yên tâm khi chuyển sang nhà cung cấp mới) Nhân tố F3 có tên là “Sự hấp dẫn của nhà cung cấp khác”.
- Nhân tố F4 gồm 3 biến có sự tương quan cao với nhau, được gom lại chung nhóm sau khi phân tích nhân tố khám phá là:
+ GC2 (chưa có nhiều gói cước để lựa chọn) + GC1 (giá cước sử dụng hàng tháng chưa hợp lý) + GC3 (khi tính cước có sai sót)
Nhân tố F4 được đặt tên là “Giá cước”.
- Nhân tố F5 gồm 3 biến có sự tương quan cao với nhau như sau: + KN3 (nhân viên tiếp nhận chưa được lịch sự, hòa nhã)
+ KN2 (việc trả lời các khiếu nại chưa được nhanh chóng và kịp thời) + KN4 (kết quả giải quyết các khiếu nại chưa được thỏa đáng)
58
- Nhân tố F6 có 3 biến quan sát được gom nhóm lại sau khi phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
+ CL2 (tốc độ truy cập chậm, chập chờn, không liên tục) + CL1 (mạng khơng ổn định, có nhiều sự cố)
+ CL3 (thiết bị mạng dễ bị hỏng)
Nhân tố F6 có tên là “Chất lượng kỹ thuật”.
4.3.3. Mơ hình hiệu chỉnh
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA), mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng đối với Viettel Hậu Giang được hiệu chỉnh lại như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Điều chỉnh giả thuyết cho mô hình:
- Giả thuyết HA1: Yếu tố hỗ trợ kỹ thuật có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.
- Giả thuyết HA2: Yếu tố chính sách ưu đãi có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.
- Giả thuyết HA3: Yếu tố chất lượng kỹ thuật có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.
- Giả thuyết HA4: Yếu tố giá cước có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.
Nhân tố đẩy Hỗ trợ kỹ thuật Quyết định chuyển đổi nhà cung cấp Chính sách ưu đãi Chất lượng kỹ thuật Giá cước
Giải quyết khiếu nại
Sự hấp dẫn của nhà cung cấp khác
Nhân tố kéo
59
- Giả thuyết HA5: Yếu tố giải quyết khiếu nại có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.
- Giả thuyết HA6: Yếu tố sự hấp dẫn của nhà cung cấp khác có sự tác động cùng chiều đến quyết định chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ Internet của khách hàng.