HL Pearson Correlation 1 0.650 0.624 0.641 0.565 0.624 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236 DU Pearson Correlation 0.65 1 0.520 0.516 0.413 0.580 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236 TC Pearson Correlation 0.624 0.520 1 0.612 0.512 0.557 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236 DB Pearson Correlation 0.641 0.516 0.612 1 0.438 0.608 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236 HH Pearson Correlation 0.565 0.413 0.512 0.438 1 0.413 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236 DC Pearson Correlation 0.624 0.580 0.557 0.608 0.413 1 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 236 236 236 236 236 236
Dựa vào bảng ma trận tương quan Pearson ta có thể thấy hệ số tương quan giữa thành phần hài lòng (HL) với 5 biến độc lập là cao (thấp nhất là 0.565). Sơ bộ ta có thể kết luận năm biến độc lập DU, TC, DB, HH, DC có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HL. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng tương đối cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
Sum of Squares Mean Square
Model df F Sig.
4.6.Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.6.1.Kết quả phân tích hồi quy, đánh giá mơ hình và kiểm định giả
thuyết Kết quả phân tích hồi quy
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) để phân tích và xây dựng mơ hình hồi quy bội cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model R R2 Adjust R2 Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0.795a 0.632 0.624 0.40197 1.820
Bảng 4.13. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Regression 63.945 5 12.789 79.148 0.000
1 Residual 37.164 230 0.162
Total 101.109 235
Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi quy bội
Mơ hình 1 Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số t Sig. Đa cộng tuyến điều chỉnh B Std.
Error Beta Tolerance VIF CONSTANT 0.123 0.201 0.614 0.540 DU 0.225 0.042 0.281 5.376 0.000 0.584 1.713 TC 0.167 0.064 0.147 2.617 0.009 0.504 1.984 DB 0.174 0.045 0.216 3.833 0.000 0.505 1.982 HH 0.247 0.056 0.213 4.432 0.000 0.692 1.445 DC 0.122 0.043 0.159 2.841 0.005 0.509 1.963
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square)=0.624, điều này nói lên rằng
mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế đến 62.40%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0:
R2 = 0, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp.
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.445 đến 1.984, đạt u cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Các biến độc lập DU, TC, DB, HH, DC đều có mức sig < 0.05 nên cả năm nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tất cả các hệ số β của 5 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến HL. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mơ hình đề nghị của tác giả.
Với dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng như sau:
Phương trình hồi quy dạng chưa chuẩn hóa:
HL = 0.123 + 0.225*DU + 0.167*TC + 0.174*DB + 0.247*HH + 0.122*DC
Phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa:
HL = 0.281*DU + 0.147*TC + 0.216*DB + 0.213*HH + 0.159*DC
HL: Sự hài lòng của khách hàng DU: thành phần đáp ứng
TC: thành phần tin cậy DB: thành phần đảm bảo
HH: thành phần phương tiện hữu hình DC: thành phần đồng cảm
Căn cứ vào hệ số hồi quy của từng nhân tố trong phương trình hồi quy dạng chuẩn hóa thì nhân tố DU có ảnh hưởng mạnh nhất đến HL với hệ số beta chuẩn hóa là 0.281. Tiếp theo là các nhân tố DB (0.216), HH (0.213), DC (0.159) và TC (0.147).
Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy sự hài lịng của khách hàng chịu tác động dương của 5 thành phần: thành phần đáp ứng, thành phần tin cậy, thành phần đảm bảo, thành phần phương tiện hữu hình, thành phần đồng cảm. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận.
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1
Thành phần độ tin cậy có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.009 1.984
Chấp nhận
H2
Thành phần đáp ứng có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.000 1.713
Chấp nhận
H3
Thành phần đảm bảo có mối tương quan dương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.000 1.982
Chấp nhận H4 Thành phần đồng cảm có mối tương quandương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng
của khách hàng. 0.005 1.963
Chấp nhận
H5 Phương tiện hữu hình có mối tương quandương (quan hệ cùng chiều) với sự hài lòng của khách hàng.
0.003 1.880 Chấp
nhận
4.6.2.Kiểm định các giả định hồi quy
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cở sở các giả định cần thiết (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau:
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng có một hình dạng cụ thể nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính được chấp nhận.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến DU, TC, DB, HH, DC với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.559, 0.484, 0.123, 0.108, 0.316, tất cả đều lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy
chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0 (Hệ số tương quan hạng của tổng thể
bằng 0), nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Bảng chi tiết kiểm định Spearman được trình bày cụ thể trong phần phụ lục 11.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.989 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Biểu đồ phân tán phần dư được trình bày cụ thể trong phụ lục 11.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Kiểm định Durbin Watson (d) được thực hiện nhằm kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Với kích thước mẫu N= 236 và 5 biến độc lập k = 5, tra bảng Dubin-Watson cho giá trị dL = 1.718 và dU = 1.820 với mức ý nghĩa 5%. Giá trị d = 1.820 (phụ lục 10) nằm trong vùng chấp nhận [dU, 4-dU] tức là [1.820 : 2.180], nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói các khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, Trang 233). Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên được chấp nhận.
4.7. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng.
Phép kiểm định Independent-samples T-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt. Phân tích phương sai Anova là sự mở rộng của kiểm định Independent-samples T-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên . Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau.
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lịng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về loại hình doanh nghiệp (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.921 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi.
Bảng 4.16. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng đối với loại hình doanh nghiệp
ANOVA Sum of
Squares Df SquareMean F Sig.
Between Groups 0.071 2 0.036 0.082 0.921
Within Groups 101.038 233 0.434
Total 101.109 235
Bảng 4.17. So sánh trung bình mức độ hài lịng theo loại hình doanh nghiệp
Loại hình doanh nghiệp Số lượng Trung Bình
Doanh nghiệp nhà nước 9 3.6667
Doanh nghiệp tư nhân 41 3.7073
Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước
ngồi 186 3.6613
Tổng 236 3.6695
4.7.2. Kiểm định sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ. gian sử dụng dịch vụ.
Kết quả phân tích Anova thành phần hài lòng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ (bảng Anova) cho mức ý nghĩa là 0.907 (>0.05). Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá sự hài lòng giữa các doanh nghiệp có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
Bảng 4.18. Phân tích Anova sự hài lịng của khách hàng về thời gian sử dụng dịch vụ
ANOVA Sum of
Squares Df SquareMean F Sig.
Between Groups 0.084 2 0.042 0.097 0.907
Within Groups 101.025 233 0.434
Bảng 4.19. So sánh trung bình mức độ hài lịng theo thời gian sử dụng dịch vụ
Thời gian sử dụng dịch vụ Số lượng Trung Bình
Dưới 1 năm 16 3.625
Từ 1 - 3 năm 72 3.694
Trên 3 năm 148 3.662
Tổng 236 3.669
Tóm tắt chương 4
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu với các phần chính: Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thiết, Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và các giả thiết.
Thang đo đề nghị nghiên cứu ban đầu với 25 biến quan sát tương ứng với 5 nhân tố. Sau khi thực hiển kiểm định conbach Alpha và phân tích nhân tố thì có 4 biến quan sát bị loại, chấp nhận 21 biến ứng với 5 nhân tố được rút trích. Tuy có sự nhảy biến qua lại giữa các thành phần/ nhân tố nhưng vẫn khơng làm thay đổi tính chất và nội dung thành phần đó. Vì vậy, 5 nhân tố theo mơ hình giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyên.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình, tất cả 5 giả thuyết đều được chấp nhận. Trong mơ hình hồi quy hồn chỉnh, các hệ số hồi quy đều mang dấu (+) cho thấy các nhân tố tác động cùng chiều đối với sự hài lịng của khách hàng.
Những kết quả phân tích từ chương 4 là cơ sở cho nội dung được đề xuất trong chương 5.
CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP
Từ kết quả nghiên cứu được trình bày cụ thể trong chương 4 với phương trình hồi quy thu được, sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ giao nhận vận tải của UPS chịu sự tác động bởi 5 thành phần chất lượng dịch vụ được xắp xếp theo mức độ từ mạnh nhất đến yếu nhất là: (1) Thành phần đáp ứng; (2) Thành phần đảm bảo; (3) Thành phần phương tiện hữu hình; (4) Thành phần đồng cảm; (5) Thành phần tin cậy.
Kết quả của nghiên cứu này cũng chính là căn cứ để xây dựng giải pháp nhằm đạt mục tiêu nghiên cứu.
5.1. Mục đích xây dựng giải pháp
Mục đích của việc xây dựng giải pháp là để gia tăng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giao nhận vận tải của UPS đang cung cấp tại thị trường Việt Nam. Nâng cao sự hài lòng của khách hàng giúp cho công ty giữ được khách hàng hiện tại và có được nhiều khách hàng mới trong tương lai, tạo sự phát triển bền vững và góp phần làm tăng năng lực cạnh tranh cho công ty.
5.2.Căn cứ xây dựng giải pháp
Những căn cứ trong việc xây dựng giải pháp gồm: Căn cứ vào kết quả khảo sát
Từ kết quả nghiên cứu, phương trình hồi quy thể hiện mức độ tác động của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ của UPS như sau:
HL = 0.281*DU + 0.147*TC + 0.216*DB + 0.213*HH + 0.159*DC
Nhân tố Đáp ứng (DU) tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng, với hệ số Beta = 0.281. Điều này cho thấy khách hàng rất quan tâm đến mức độ đáp ứng trong dịch vụ giao nhận vận tải như: sự nhanh nhạy trong quá trình phục vụ khách hàng; mức độ sẵn sàng hỗ trợ và hợp tác với hách hàng để xử lý các vấn đề phát sinh sao cho hiệu quả nhất; khách hàng được cập nhật các thơng tin liên quan đến hàng hóa đầy đủ và kịp thời.
Nhân tố Đảm bảo (DB), với hệ số Beta = 0.216 là nhân tố tác động mạnh thứ 2 đến sự hài lịng của khách hàng. Sự đảm bảo an tồn cho hàng hóa khơng bị hư hỏng hay mất mát trong quá trình vận chuyển là rất quan trọng, khách hàng khơng thể hài lịng khi mà tính an tồn hàng hóa của họ khơng được đảm bảo. Ngoài ra, phong cách phục vụ của nhân viên, tính chun nghiệp và năng lực chun mơn của nhân viên cũng quan trọng, nó làm cho khách hàng cảm thấy họ được phục vụ chu đáo và tạo sự tin tưởng cho khách hàng.
Đứng vị trí thứ 3 cũng tác động tương đối mạnh đến sự hài lịng của khách hàng là nhân tố Hữu hình (HH), với Beta = 0.213. Điều này cho thấy khách hàng cũng quan tâm nhiều đến phương tiện hữu hình trong hoạt động giao nhận vận tải của cơng ty. Vì đặc trưng của vận chuyển là sự kết nối giữa điểm đi và điểm đến, nếu cơng ty có mạng lưới văn phịng phủ khắp trên nhiều quốc gia thì sẽ đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng, tạo sự thuận tiện giao dịch cho khách hàng, khi có sự cố xảy ra đối với một lơ hàng nào đó thì sẽ được giải quyết nhanh chóng và có trách nhiệm. Bên cạnh đó, cơ sở vật chất của công ty và mạng thông tin để khách hàng theo dõi hàng hóa cũng cần được quan tâm, đây không phải là yếu tố cốt lõi để làm thỏa mãn nhu cầu khách hàng, nhưng nó cũng góp phần làm tăng sự hài lịng của khách hàng.
Hai nhân tố còn lại tác động yếu hơn đến sự hài lòng của khách hàng là nhân tố Đồng cảm (DC) và Tin cậy (TC) với hệ số Beta lần lượt là 0.159 và 0.147.
Căn cứ vào xu hướng phát triển dịch vụ logistics của Việt Nam đến
2020
Theo quyết định số 175/QĐ-TTG, phê duyệt chiến lược tổng thể phát triển khu vực dịch vụ của Việt Nam đến năm 2020, trong đó có dịch vụ Logistics với nội dung chính như sau:
- Coi Logistics là yếu tố then chốt thúc đẩy phát triển sản xuất hệ thống phân phối các ngành dịch vụ khác và lưu thơng hàng hố trong nước và nhập khẩu.
- Hình thành dịch vụ trọn gói 3PL (intergrated 3PL), phát triển Logistics
điện tử (e-Logistics) cùng với thương mại điện tử và quản trị chuỗi cung ứng hiệu quả.
- Phấn đấu giảm chi phí Logistics đến mức 20% GDP, Tỷ lệ thuê ngoài
dịch vụ Logistics đến năm 2020 là 40%.
- Giữ vững tốc độ tăng trưởng trung bình thị trường dịch vụ Logistics là
20-25%, tổng giá trị thị trường này dự đoán chiếm 10% GDP vào năm 2020.
- Cơ cấu lại lực lượng doanh nghiệp dịch vụ logistics : giảm số lượng, tăng
chất lượng đến năm 2020.