3.22 Nghiên cứu định tính:
Nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá những mong muốn khách hàng đối với dịch vụ logistics và các yếu tố tác động đến sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ logistics của một nhà cung cấp dịch vụ.
Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm dựa trên dàn ý thảo luận chuẩn bị sẵn (phụ lục 2). Nhóm thảo luận gồm 10 ngƣời là những chuyên gia có kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực logistics, giữ vị trí quan trọng trong các cơng ty có sử dụng dịch vụ logistics của nhiều cơng ty logistics khác nhau, thuộc các loại hình Doanh nghiệp Nhà Nƣớc (1 doanh nghiệp), Doanh nghiệp tƣ nhân (2 doanh nghiệp), Doanh nghiệp FDI (5 doanh nghiệp), 2 chuyên gia đang làm việc tại KN VN ( Phụ lục 1). Thang đo nháp đƣợc đề cập trong buổi thảo luận nhóm đƣợc xây dựng theo mơ hình đề xuất nghiên cứu của ngƣời viết ở chƣơng 1 (hình 1.1)
Sau khi thảo luận nhóm, các ý kiến đóng góp sẽ đƣợc tổng hợp lại thành các biến quan sát. Bảng câu hỏi đƣợc khảo sát thử 10 khách hàng của cơng ty thơng qua hình thức gặp mặt trực tiếp, điện thoại, gửi thƣ điện tử. Mục đích là kiểm tra độ rõ ràng và tính hợp lý của bảng câu hỏi trƣớc khi khảo sát chính thức. Qua lần khảo sát thử này, bảng câu hỏi sẽ đƣợc điều chỉnh để đƣa vào khảo sát chính thức
3.33 Nghiên cứu định lƣợng:
3.3.1hƣơng pháp chọn mẫu và thu thập thông tin:
3.3.1.1hƣơng pháp chọn mẫu nghiên cứu:
Mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp thuận tiện, phi xác suất.
* Đối tƣợng nghiên cứu là những ngƣời hiện đang sử dụng dịch vụ của Kuehne- Nagel. Những khách hàng này bao gồm những khách hàng chỉ định và khách hàng sales của Kuehne-Nagel Vietnam. Nguồn dữ liệu khách hàng đƣợc rút trích từ cơ sở dữ liệu khách hàng của Kuehne-Nagel Vietnam 2012.
Theo Tabachnick & Fidell (1996) kích thƣớc mẫu cần phải đảm bảo theo công thức: n ≥ 8*m + 50
(n: cỡ mẫu và m: số biến độc lập của mơ hình)
Mơ hình nghiên cứu đƣợc xây dựng ở nghiên cứu chính thức gồm 9 biến độc lập nên số lƣợng mẫu cần thiết là: n ≥ 8*5 + 50 = 90 mẫu.
Theo Hair et al (1992), kích thƣớc mẫu nghiên cứu nên lớn hơn 100 theo tỷ lệ 5 mẫu cho một biến quan sát theo công thức:
n ≥ 5*x
(n: cỡ mẫu và x: tổng biến quan sát)
Nghiên cứu này có 38 biến quan sát cho các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng và 3 biến quan sát cho Sự hài lịng khách hàng nên kích thƣớc mẫu tối thiểu cần là n ≥ 5*38= 190 mẫu.
Ngƣời viết phát 250 bảng khảo sát, kết quả thu đƣợc 209 bảng khảo sát hợp lệ.
3.3.1.2 hƣơng pháp thu thập thông tin:
Phƣơng pháp thu thập thông tin đƣợc thực hiện theo 2 cách:
- Phỏng vấn trực tiếp: ngƣời viết là nhân viên sales, do đó có thơng qua các buổi gặp mặt hoặc đi thăm khách hàng, sẽ gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng và chủ động giải thích nếu khách hàng chƣa rõ về cách trả lời câu hỏi, và thu thập lại bảng câu trả lời trực tiếp trong buổi gặp mặt hơm đó với khách.
- Gửi bảng câu hỏi qua thƣ điện tử, sau đó gọi điện thoại để nhắc vả chờ khách hàng phản hồi thơng tin.
Vì khách hàng của cơng ty đa số là công ty đa quốc gia nên bảng câu hỏi đƣợc viết song ngữ Anh-Việt để mọi khách hàng đều hiểu đƣợc (phụ lục 3)
Danh sách khách hàng tham gia khảo sát (phụ lục 4)
3.3.2 Thang đo:
3.3.2.1Thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ logistics :
Dựa trên kết quả thảo luận nhóm và khảo sát thử 10 khách hàng, thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng đối với dịch vụ logistics của nhà cung cấp dịch vụ đã đƣợc hiệu chỉnh cho phù hợp.
Trong bảng câu hỏi khảo sát, phần I là dạng câu hỏi phân biệt với thang đo định danh – là loại thang đo trong đó các con số đƣợc xác định nhƣ một giá trị xác định sự khác biệt cho các câu trả lời. Các con số chỉ có ý nghĩa phân loại chỉ tiêu, đối tƣợng cần đo lƣờng, khơng có ý nghĩa về lƣợng.
Phần II là câu hỏi trọng tâm của toàn bộ nghiên cứu sử dụng thang đo quãng 5 điểm ( Thang đo Likert 5 mức độ) tƣơng ứng nhƣ sau: 1. Hồn tồn khơng đồng ý, 2. Không đồng ý, 3. Trung lập, 4. Đồng ý; 5. Hồn tồn đồng ý
Mơ hình được đo lường bởi 9 thành phần vớ 38 biến quan sát, cụ thể như sau:
Bảng 3.1: Mã hóa thang đo của các biến độc lập
STT Mã hóa Diễn giải
Độ tin cậy
1 REL 1 KN thực hiện đúng gói dịch vụ nhƣ đã thỏa thuận với khách
2 REL 2 KN cung cấp dịch vụ theo đúng lịch trình đã cam kết 3 REL 3 KN ln cung cấp hồ sơ và hóa đơn chính xác và kịp thời 4 REL 4 Nhân viên KN đáng tin cậy về kỹ năng, kiến thức chuyên
môn
5 REL 5 Thông tin hàng hóa đƣợc cập nhật chính xác, đầy đủ và kịp thời
Sự bảo đảm
6 ASS 1 Khách hàng cảm thấy an toàn khi sử dụng dịch vụ logistics KN
7 ASS 2 Tình trạng hàng hóa khi giao ln đảm bảo yêu cầu chất lƣợng
8 ASS 3 KN luôn sẵn sàng giải quyết cho khách hàng khi xảy ra hƣ hỏng hoặc mất mát hàng hóa
Sự đồng cảm
9 EMP 1 Nhân viên KN sẵn lòng giải quyết yêu cầu của khách hàng ngoài giờ làm việc
10 EMP 2 Nhân viên KN ln lắng nghe, ghi nhận mọi ý kiến đóng góp của khách hàng
11 EMP 3 Nhân viên KN luôn chu đáo và ân cần với khách hàng kể cả trong mùa cao điểm
12 EMP 4 Nhân viên KN luôn quan tâm đến những yêu cầu đặc biệt của khách hàng
Các yếu tố hữu hình
13 TAN 1 Quầy giao dịch thiết kế thuận tiện và hỗ trợ khách hàng 14 TAN 2 Website của KN giao diện đẹp, thân thiện với ngƣời dùng 15 TAN 3 Hệ thống tracking and tracing của KN (KN Login) cung
cấp đầy đủ thơng tin hàng hóa khách hàng cần 16 TAN 4 KN có tài liệu, brochure đẹp, đầy đủ
17 TAN 5 Nhân viên KN có trang phục lịch sự, ngơn ngữ rõ ràng Khả năng đáp ứng
18 RES 1 Khách hàng luôn nhận đƣợc hỗ trợ từ nhân viên KN khi có rắc rối xảy ra
19 RES 2 Mọi yêu cầu của khách hàng đều đƣợc hồi đáp nhanh chóng
20 RES 3 Khách hàng chỉ cần liên lạc với một nhân viên duy nhất. 21 RES 4 Nhân viên KN chủ động thông báo cho khách hàng về
những thay đổi liên quan đến hàng hóa (hỗn chuyển hàng, hàng đến trễ,…)
22 RES 5 KN có phƣơng án dự phịng cho mọi vấn đề phát sinh Giá trị cảm nhận
23 VAL 1 KN có mức giá cạnh tranh đối với những dịch vụ cơ bản 24 VAL 2 KN có mức giá hợp lý đối với dịch vụ gia tăng
25 VAL 3 KN là thƣơng hiệu uy tín nên khách hàng cảm thấy tin tƣởng khi sử dụng dịch vụ
26 VAL 4 KN tính phí hợp lý cho những dịch vụ đột xuất
27 VAL 5 Khách hàng cảm thấy chi phí phải trả cho dịch vụ KN xứng đáng với chất lƣợng dịch vụ nhận đƣợc
Dịch vụ quan hệ khách hàng
28 RELSER 1 Nhân viên chăm sóc khách hàng KN thƣờng xuyên liên lạc với khách thông qua các buổi gặp mặt, ghé thăm,… 29 RELSER 2 Các nhà quản trị của KN thƣờng xuyên thăm hỏi, lắng
nghe và thấu hiểu nhu cầu của khách hàng
30 RELSER 3 Nhân viên theo dõi đơn hàng chuyên nghiệp và nhiệt tình trong việc xử lý yêu cầu của khách hàng
Phẩm chất quan hệ khách hàng
31 RELQUA 1 Nhân viên KN thấu hiểu yêu cầu khách hàng 32 RELQUA 2 KN ln quan tâm đến lợi ích khách hàng
33 RELQUA 3 Nhân viên chăm sóc khách hàng của KN xây dựng mối liên hệ khăng khít với khách hàng
34 RELQUA 4 Nhân viên chăm sóc khách hàng của KN tạo đƣợc ấn tƣợng đẹp với khách hàng
35 RELQUA 5 KN là sự lựa chọn đầu tiên khi khách hàng có nhu cầu về dịch vụ logistics
Chính sách bán hàng
36 POL 1 KN có chính sách credit hợp lý cho khách hàng
37 POL 2 KN thiết kế những gói dịch vu/giải pháp linh hoạt theo theo yêu cầu chuyên biệt của khách hàng
38 POL 3 KN linh hoạt giải quyết khi khách hàng cần nhận hàng gấp
3.3.2.2 Thang đo sự hài lòng:
Để đo lƣờng mức độ hài lòng của khách hàng, thang đo mức độ hài lòng khách hàng gồm 3 biến, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.2 : Thang đo sự hài lòng khách hàng
Mức độ hài lòng của khách hàng
1 SAS 1 Tơi cảm thấy hài lịng khi sử dụng dịch vụ KN 2 SAS 2 Tôi cảm tin cậy khi sử dụng dịch vụ KN
3 SAS 3 Tơi cảm thấy u thích khi sử dụng dịch vụ KN
3.3.3hƣơng pháp xử lý dữ liệu:
Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc mã hóa, xử lý thơng qua phần mềm SPSS for Window 20.0
3.3.3.1 hân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Mục đích của phân tích hệ số Cronbach Alpha là loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu. Theo Nunnally & Berstein (1994) các biến quan sát đƣợc chấp nhận khi có hệ số tƣơng quan biến tổng (Correct Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt đƣợc độ tin cậy sẽ đƣợc tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.3.2 hân tích nhân tố EFA:
Sau kết quả phân tích Cronbach Alpha loại bỏ các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố đƣợc sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xem xét mức độ hội
tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt của các nhân tố. Những điểm cần lƣu ý khi phân tích nhân tố:
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) để kiểm định giả thiết H0 là các biến quan sát không tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008, trang 32). Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett =< 0.5 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008)
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008, trang 31)
- Trong phân tích nhân tố dùng phƣơng pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có trị số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phƣơng sai là 1 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008, trang 34)
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) >=0.5. Biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Hair & cộng sự, 1988).
- Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích >= 50% (Hair & cộng sự, 1988).
3.3.3.3 hân tích hồi quy tuyến tính bội:
Phân tích hồi quy tuyến tính bội đƣợc thực hiện theo các bƣớc sau:
- Trƣớc tiên, dùng hệ số tƣơng quan Pearson trong ma trận hệ số tƣơng quan để xem xét mối tƣơng quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến
độc lập với nhau. Trong phân tích tƣơng quan Pearson khơng có sự phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau. Nếu giữa hai biến có sự tƣơng quan chặt thì cần lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2008).
- Sau khi xác định đƣợc giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính, ngƣời viết cụ thể mối quan hệ nhân quả này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, với sự hài lịng khách hàng là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2 ( R Square) và hệ số R2 điều chỉnh ( Adjusted R Square)
- Sử dụng kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể. - Sử dụng kiểm định T để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy.
- Đo lƣờng mức độ đa cộng tuyến của mơ hình thơng qua phân tích hệ số VIF (Variance Inflation Factor), VIF < 10
- Đánh giá mức độ tác động mạnh hay yếu giữa các biến thông qua hệ số Beta. - Mức ý nghĩa đƣợc xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (Độ tin cậy 95%)
TĨM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 giới thiệu chi tiết về quy trình nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và các thang đo để đo lƣờng các thành phần và kiểm định mơ hình. Phƣơng pháp nghiên cứu gồm hai bƣớc: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định tính thực hiện thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm và phỏng vấn thử. Qua bƣớc này, các thang đo lƣờng nghiên cứu chính thức đƣợc xây dựng. Nghiên cứu định lƣợng thông qua khảo sát lấy ý kiến khách hàng bằng bảng câu hỏi chính thức. Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Phân tích mơ tả
Trên cơ sở xác định cỡ mẫu ban đầu là 205 tổng số bản câu hỏi phát ra là 250 bảng, kết quả thu về 209 bảng câu hỏi hợp lệ đạt yêu cầu sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu. Bảng danh sách khách hàng 209 khách hàng hồi đáp đƣợc đính kèm ở phụ lục 4. Kết quả thống kê mơ tả đƣợc đƣợc đính kèm ở phụ lục 5 và đƣợc tổng hợp lại nhƣ dƣới đây:
* Về loại hình doanh nghiệp:
Trong số 209 khách hàng thì doanh nghiệp FDI chiếm đa số với 65.6%. Tiếp theo là doanh nghiệp tƣ nhân với chiếm 22.4%. Cuối cùng là doanh nghiệp nhà nƣớc chiếm tỷ lệ 12.0%. Mặc dù việc lấy mẫu là ngẫu nhiên nhƣng con số này phản ánh đúng cơ cấu khách hàng hiện tại của Kuehne-Nagel phân theo loại hình doanh nghiệp.
Bảng 4.1 Cơ cấu doanh nghiệp phỏng vấn phân theo loại hình doanh nghiệp
Số liệu tuyệt đối (số lƣợng DN) Tỷ lệ (%) Tỷ lệ hợp lệ (%) Tỷ lệ tích lũy %) Doanh nghiệp FDI
Doanh nghiệp tƣ nhân Doanh nghiệp Nhà nƣớc Tổng cộng 137 65.6 65.6 65.6 47 22.4 22.4 88.0 25 12.0 12.0 100.0 209 100.0 100.0
( Nguồn: khảo sát của tác giả năm 2013)
* Về thời gian sử dụng dịch vụ:
Theo dữ liệu thu thập, doanh nghiệp có thời gian sử dụng dịch vụ KN trên 5 năm chiếm tỷ lệ cao nhất với 32.5%, xếp thứ nhì là những doanh nghiệp sử dụng dịch vụ KN từ 3 -5 năm với tỷ lệ 31.1%. Còn lại 21.6% doanh nghiệp sử dụng dịch vụ KN từ 1-3 năm và 14.8% doanh nghiệp đã làm việc với KN dƣới 1 năm.
Bảng 4.2 Cơ cấu doanh nghiệp phỏng vấn phân theo thời gian sử dụng dịch vụ Số liệu tuyệt đối (số lƣợng Tỷ lệ (%) Tỷ lệ hợp lệ (%) Tỷ lệ tích lũy (%) Dƣới 1 năm 1-3 năm 3-5 năm Trên 5 năm Tổng cộng 31 14.8 14.8 14.8 45 21.6 21.6 36.4 65 31.1 31.1 67.5 68 32.5 32.5 100.0 209 100.0 100.0
( Nguồn: khảo sát của tác giả năm 2013)
* Về cơ cấu khách hàng:
Trong số các khách hàng tham gia phỏng vấn, hồi đáp từ khách hàng chỉ định chiếm tỷ lệ 40.7%. Khách hàng chỉ định vừa sử dụng dịch vụ KN cho những lô hàng quyết định tại Việt Nam, chiếm tỷ lệ 30.1%. Khách hàng do nhân viên sales chiếm tỷ lệ 29.2%. Tỷ lệ trên phản ánh đúng thực tế về cơ cấu khách hàng của KN tại Việt Nam. Do thực trạng “xuất FOB, nhập CIF” của những doanh nghiệp tại Việt Nam, đa số các hợp đồng vận chuyển đều đƣợc ký từ những KN ở nƣớc ngoài, mặc dù