CHƯƠNG III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1. Phân tích các nhân tố đo lường mức độ trung thành
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO [Kaiser-Meyer-Olkin] có giá trị từ 0.5 trở lên [39]. Các biến có hệ số chuyển tải (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% [27].
Phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax được sử dụng cho phân tích nhân tố đối với 43 biến quan sát.
Q trình phân tích nhân tố trải qua 09 bước, được thể hiện cụ thể trong phần Phụ lục 3. Kết quả phân tích cuối cùng còn lại 33 biến đo lường 07 nhân tố như trong Bảng 4.2.
Kết quả này cho thấy sau khi loại các biến có trọng số không đạt yêu cầu (<0.5) và điểm dừng tại giá trị eigenvalue bằng 1,046 trích được 7 nhân tố ứng với phương sai trích là 61,54% , đạt yêu cầu (>50%). Thành phần Dịch vụ gia tăng của thang đo (V2.1 - Có nhiều dịch vụ gia tăng, V2.2 - Dịch vụ gia tăng có thể sử dụng dễ dàng); thành phần hỗ trợ khách hàng (V3.7-Thường xuyên nhận được thông báo, thông tin dịch vụ mới); thành phần cấu trúc giá (V4.4-Có nhiều chương trình KM, giảm giá và V4.6-Tổng đài tính cước chính xác); thành phần sự thuận tiện [V5.1-Dễ dàng mua thẻ cào (hoặc thanh tốn hóa đơn cước), V5.2-Thời hạn gọi và nhận của thẻ cào (thời hạn thanh toán cước) là hợp lý, V5.3-Cách thu cước (cách cung cấp mệnh giá thẻ cào) là hợp lý, V5.4-Dễ dàng chuyển đổi hình thức sử dụng, V5.7-Khi bị mất liên lạc thì được khắc phục nhanh chóng] bị loại trong phân tích khám phá. Các thành phần thang đo có biến quan sát bị loại thì Cronbach alpha của chúng cũng được tính lại, cụ thể như trong Bảng 4.2.
Như vậy sau khi phân tích thì thang đo còn lại 07 thành phần là : Chất lượng cuộc gọi (đo bằng 7 biến quan sát); Hỗ trợ khách hàng (đo bằng 06 biến quan sát); Chi phí chuyển đổi mạng (đo bằng 05 biến quan sát); Cấu trúc giá cước (đo bằng 05
biến quan sát); Thuận tiện (đo bằng 04 biến quan sát); Sự hấp dẫn của mạng khác (đo bằng 04 biến quan sát) và mối quan hệ với nhà mạng (đo bằng 03 biến quan sát).
Bảng 4.2: Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) ĐẶT TÊN CHO CÁC NHÂN TỐ Biến quan sát Yếu tố 1 2 3 4 5 6 7 Chất lượng mạng V1.2 - Kết nối cuộc gọi được ngay, không bị nghẽn mạch
.780
V1.1 - Chất lượng
âm thanh đàm thoại
rõ ràng
.742 V1.3 - Khi đang
nói, cuộc gọi ln
được duy trì
.729 V2.3 - Gửi và nhận
tin nhắn được nhanh chóng
.681 V1.4 - Phủ sóng
rộng khắp, liên lạc
được mọi lúc mọi nơi .621 V1.5 - Thông tin liên lạc cá nhân được giữ bí mật .543 V2.4 - Tin nhắn gửi và nhận không bị thất lạc .537
Hỗ trợ khách hàng V3.3 - Nhân viên tổng đài hướng dẫn ngắn gọn, dễ hiểu .762 V3.2 - Nhân viên
tổng đài ân cần, vui vẻ
.749 V3.5 - Nhân viên
giải quyết khiếu nại
nhanh chóng
.617 V3.1 - Dễ dàng gọi
vào tổng đài để được hỗ trợ nhanh chóng
.598 V3.4 - Nhân viên
bán hàng phục vụ tốt .565 V3.6 - Kết quả giải
quyết khiếu nại làm KH hài lịng .525 Chi phí chuyển mạng V6.3 - Tốn thời gian nghiên cứu dv mới khi chuyển mạng
.799 V6.4 - Tốn thời gian
nghiên cứu mạng mới khi chuyển mạng
.766
V6.5 - Tốn tiền để hòa mạng mới khi chuyển mạng
.758 V6.1 - Bị gián đoạn
liên lạc khi chuyển mạng
.608 V6.2 - Khơng cịn
được ưu đãi khi
chuyển mạng
Cấu trúc giá
V4.3 - Cước cuộc gọi như hiện nay là hợp lý .736 V4.2 - Chi phí chi trả hàng tháng như hiện nay là hợp lý .732 V4.5 - Cách tính cước hợp lý .723 V4.1 - Chi phí hịa mạng (mua sim) là hợp lý .603 Sự thuận tiện V5.5 - Khi mất sim, dễ dàng thay sim tại bất cứ cửa hàng nào .642 V5.6 - Thời gian làm thủ tục nhanh chóng .608 V5.8 - Các cửa hàng, đại lý được bố trí
thuận tiện khi cần liên hệ .550 V5.9 - Giờ hoạt động của các cửa hàng là thuận tiện .528 Sự hấp dẫn của nhà mạng khác V7.3 - Chuyển mạng vì chất lượng mạng mới tốt hơn .821 V7.2 - Chuyển mạng
vì danh tiếng của mạng mới
.793 V7.1 - Chuyển mạng
vì hình ảnh mạng mới gây ấn tượng
hơn .769 V7.4 - Chuyển mạng vì giá cước mạng mới rẻ hơn .725
Mối quan hệ với nhà mạng V8.3 - Khơng chuyển mạng vì chăm sóc tốt của mạng hiện tại .776 V8.2 - Khơng chuyển mạng vì tin
tưởng mạng hiện tại
.714 V8.1 - Không
chuyển mạng vì quen mối quan hệ với mạng hiện tại
.642
Eigenvalues 10.768 2.588 2.182 1.728 1.368 1.243 1.046
Phương sai trích tích lũy 61.54 %
Cronbach's Alpha .860 .866 .827 .835 .776 .796 .747
4.2.2.2. Phân tích nhân tố mức độ trung thành của khách hàng
Hệ số KMO = .500 và kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa (sig = .000) nên các biến đo lường thành phần sự trung thành đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA nhân tố sự trung thành của khách hàng
Biến quan sát Component
1
Q5.1-Có ý định tiếp tục sử dụng mạng hiện tại .898 Q5.2-Có ý định giới thiệu người quen sử dụng mạng hiện tại .898
Eigenvalue 1.614
Phương sai trích (%) 80.71
Cronbach alpha .760
4.2.2.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Như đã trình bày, kết quả phân tích EFA cho thấy thành phần Dịch vụ gia tăng bị loại. Do vậy mơ hình lý thuyết ban đầu cần được điều chỉnh lại cho phù hợp và để kiểm định tiếp theo. Mơ hình sau khi điều chỉnh với các giả thuyết ban đầu H3 bị loại, sau đó được xắp xếp lại và trình bày như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh. H3 Chi phí chuyển đổi TRUNG THÀNH H6 H7 H5 H4 H2 H1 Quan hệ cá nhân Chất lượng mạng Cấu trúc giá Thuận tiện Hỗ trợ khách hàng Sự hấp dẫn của nhà cung cấp thay thế
4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ trung thành của khách hàng có dạng như sau:
Y = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 Trong đó:
- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ trung thành của khách hàng
- βo, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7 là các hệ số hồi quy
- X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập theo thứ tự: Chất lượng cuộc gọi, Hỗ trợ khách hàng, Chi phí chuyển đổi mạng, Cấu trúc giá, Thuận tiện, Sự hấp dẫn của nhà cung cấp thay thế, Quan hệ khách hàng.
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp Stepwise - là kết hợp đưa vào dần và loại trừ dần, với trình tự tiến hành của phương pháp như sau:
Biến nào có tương quan riêng cao nhất sẽ được xem xét đưa vào mơ hình trước với xác suất là 0.05
Để ngăn chặn hiện tượng 1 biến được chọn vào rồi chọn ra lặp lại thì SPSS mặc định xác suất F vào nhỏ hơn F ra
Thủ tục chọn biến sẽ kết thúc khi khơng cịn biến nào thỏa điều kiện chuẩn chọn vào, chọn ra nữa.
Điều kiện vận dụng mơ hình:
Về dạng mơ hình: mối qhệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
Về sai số mơ hình: các sai số mơ hình là độc lập (khơng tự tương quan); các sai số phân phối theo phân phối chuẩn
Về các số dự đoán: các biến độc lập không ngẫu nhiên; các giá trị của các biến độc lập được đo lường khơng có sai số; các số dự đoán là độc lập theo đường thẳng (khơng có bội tương quan giữa các biến độc lập – multicollinnearity)
Kết quả phân tích ta có R2 = 0.399 và R2 điều chỉnh = 0.393 (Phụ lục 4). Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan tương đối giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập của mơ hình. Biểu đồ phân tán cho thấy các mối quan hệ có xu hướng theo đường thẳng.
Kiểm nghiệm F với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Bên cạnh đó, hệ số Durbin – Watson nằm trong khoảng phù hợp (1 < 2.041 < 3) và hệ số phóng đại phương sai VIF cũng thỏa điều kiện (VIF < 10). Quan sát các hệ số β chuẩn hóa, ta thấy cả 4 nhân tố đều có mối quan hệ tuyến tính với mức độ trung thành của khách hàng với Sig t = 0.000 < 0.05.
Phương trình hồi quy bội được xác định như sau:
Mức độ trung thành của khách hàng = 0.452 + 0.274 (Chất lượng cuộc gọi) + 0.244 (Quan hệ khách hàng) + 0.217 (Chi phí chuyển đổi mạng) + 0.217 (Thuận tiện)
Thơng qua các hệ số hồi quy chuẩn hóa ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình, cụ thể “Chất lượng cuộc gọi” có ảnh hưởng nhiều nhất ( = 0.274) và “Chi phí chuyển đổi mạng”, “Thuận tiện” có ảnh hưởng ít nhất ( = 0.217) đến mức độ trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ điện thoại di động, tuy nhiên mức độ quan trọng khơng có sự chênh lệch lớn lắm giữa các nhân tố. Nhìn chung tất cả bốn nhân tố đều có ảnh hưởng và bất kỳ một khác biệt nào của một trong bốn nhân tố đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với mức độ trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ điện thoại di động. Đây chính là căn cứ để tác giả xây dựng ý kiến đề xuất cho các nhà quản trị trong việc hoạch định các chính sách kinh doanh.
4.5. PHÂN TÍCH ANOVA
Phần này sẽ trình bày kết quả phân tích ANOVA một chiều để kiểm định sự khác biệt trong nhận thức của khách hàng giữa các yếu tố nhân khẩu học (như giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp) hoặc các yếu tố khác (như mạng đang sử dụng, hình thức thuê bao, thời gian sử dụng, mức cước sử dụng,…) với các nhân tố thành
phần (bao gồm các thành phần Chất lượng cuộc gọi, Chi phí chuyển đổi mạng, Thuận tiện, Quan hệ khách hàng) trong mơ hình nghiên cứu.
Các bước trong thủ tục kiểm định ANOVA gồm (1) kiểm định độ đồng nhất của phương sai giữa các nhóm nhân tố với mức ý nghĩa (Sig. > .05); (2) kiểm định bằng phân tích ANOVA sơ bộ đối với tối thiểu 2 nhóm yếu tố với mức ý nghĩa (Sig. < .05); (3) tiếp tục kiểm định “sâu” (Post Hoc Test) bằng phân tích sâu ANOVA nếu như yếu tố phân tích có 3 nhóm trở lên. Mục đích phân tích sâu ANOVA là để nhận ra sự khác biệt cụ thể hơn giữa nhóm nào với nhóm nào.
5.5.1. Phân tích ANOVA theo giới tính
Kết quả phân tích ANOVA giữa giới tính với các nhân tố thành phần (Phụ lục 5.1) cho thấy khơng có sự khác biệt trong cảm nhận giữa khách hàng phái nam và nữ.