2.2.1 .Đặc điểm mẫu điều tra
2.2.2.4. Lý do khách hàng sửdụng dịch vụcủa công ty
Bảng 2.12. Lý do khách hàng sử dụng dịch vụ của công ty
Chỉ tiêu Số lượt trả lời Tỷ lệ (%)
Được bạn bè, người quen khuyên dùng 41 34,2
Cảm thấy giá cả dịch vụ phải chăng, hợp lý 82 68,3
Cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ75 62,5
Địa điểm công ty thuận tiện cho khách hàng 28 23,3
(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)
Biểu đồ2.8. Biểu đồ tỷ lệ theo lý do khách hàng sử dụng dịch vụ của công ty
Dựa vào biểu đồ trên, số lượt khách hàng lựa chọn sử dụng dịch vụ của cơng ty vì cảm thấy giá cả dịch vụ phải chăng, hợp lý chiếm tỷ lệ cao nhất (chiếm 67,5%). Tiếp theo đó là số lượt khách hàng cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ với tỷ lệ 62,5% và số lượt khách hàng được bạn bè, người quen khuyên dùng với tỷ lệ 53,3%. Trong khi đó, số lượt khách hàng cảm thấy địa điểm công ty thuận tiện cho khách hàng chiếm tỷ lệ khá khiêm tốn chỉ 23,3% có lẽlà do địa điểm công ty không tọa lạcở trung tâm thành phố nên khách hàng ít cảm thấy thuận tiện trong việc đi lại.
2.2.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 5 biến độc lập: Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình, Tínhđápứng, Sự cảm thơng, Năng lực phục vụ. Mỗi biến độc lập được đo bằng số biến quan sát như sau:Độ tin cậy (4 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (5 biến quan sát), Tính đáp ứng (4 biến quan sát), Sự cảm thông (4 biến quan sát), Năng lực phục vụ (4 biến quan sát).
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) > 0.3 và có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 sẽ được chấp nhận và đưa vào bước phân tích xử lý tiếp theo. Cụ thể là :
+ Hệsố Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1: hệ số tương quan cao. + Hệ sốCronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8: chấp nhận được.
Bảng 2.13. Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến độc lập
Biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Độ tin cậy (Cronbach’s Alpha = 0,757)
TC1 0,574 0,694
TC2 0,565 0,702
TC3 0,680 0,629
TC4 0,448 0,757
Phương tiện hữu hình (Cronbach’s Alpha = 0,841)
PT1 0,637 0,811 PT2 0,661 0,806 PT3 0,669 0,806 PT4 0,605 0,820 PT5 0,675 0,801 Tính đápứng (Cronbach’s Alpha = 0,806) DU1 0,597 0,768 DU2 0,672 0,731 DU3 0,533 0,801 DU4 0,693 0,724
Sựcảm thông (Cronbach’s Alpha = 0,837)
CT1 0,506 0,858
CT2 0,832 0,714
CT3 0,553 0,842
CT4 0,808 0,727
Năng lực phục vụ(Cronbach’s Alpha = 0,778)
NL1 0,665 0,686
NL2 0,653 0,686
NL3 0,608 0,711
NL4 0,422 0,803
(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)
Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của các biến độc lập trên, các biến quan sát đều có hệsố tương quan biến tổng > 0,3đồng thời các biến độc lập có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 nên khơng có biến nào bị loại bỏ khỏi mơ hình. Vì vậy, ta có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.14. Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc
Biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sự hài lòng của KH (Cronbach’s Alpha = 0,774)
HL1 0,664 0,666
HL2 0,594 0,714
HL3 0,606 0,713
(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)
Qua kết quả kiểm địnhđộ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH”, cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0,774. Hệ số tương quan biến tổng của ba biến quan sát > 0,3 đồng thời có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều < 0,774 nên biến phụthuộc “Sự hài lòng của KH” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tốkhám phá EFA đềtài sửdụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal Components) với sốnhóm nhân tố (Number of Factor) được xác định từtrước là 5 nhóm theo mơ hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sửdụng phương pháp này là đểrút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được sửdụng là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa sốlượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khảnăng giải thích nhân tố.
Thước đo hệsốtải nhân tốFactor Loading: Theo Hair & các cộng sự(1998), hệ sốtải nhân tốFactor Loading là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Trong đó: + Factor Loading > 0,3 được xem làđạt mức tối thiểu.
+ Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng.
+ Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Và nghiên cứu này chọn giá trị hệ số tải nhân tốFactor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120. Những biến có hệ số tải nhân tố< 0,5 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu, những biến có hệ số tải nhân tố> 0,5được đưa vào các bước phân tích tiếp theo.
KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉsốthểhiện mức độphù hợp của phương pháp EFA (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong đó:
+ 0,5≤KMO≤ 1 thì phân tích nhân tốlà thích hợp với dữliệu.
+ KMO≤0,5 thì phân tích nhân tốcó khảnăng khơng thích hợp với các dữliệu. Kiểmđịnh Bartlett dùng đểxem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị hay khơng. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0,05 chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể(Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 2.15. Kiểm định KMO và Bartlett’s TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,846 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1470,583 df 210 Sig. 0,000
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Dựa vào bảng 2.15, ta có hệsốKMO = 0,846 > 0,5 nên phân tích nhân tốlà phù hợp với dữliệu nghiên cứu. Kết quảkiểm định Bartlett’s với Sig. = 0,000 < 0,05 do đó đã thỏa mãn u cầu của phân tích nhân tố. Vì vậy, khơng có biến nào bịloại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Bảng 2.16. Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 PHUONGTIEN5 0,736 PHUONGTIEN3 0,722 PHUONGTIEN4 0,718 PHUONGTIEN2 0,599 PHUONGTIEN1 0,575 CAMTHONG2 0,916 CAMTHONG4 0,898
CAMTHONG1 0,560 CAMTHONG3 0,560 TINCAY3 0,863 TINCAY1 0,738 TINCAY2 0,685 TINCAY4 0,506 DAPUNG4 0,857 DAPUNG2 0,830 DAPUNG1 0,653 DAPUNG3 0,511 NANGLUC4 0,725 NANGLUC2 0,706 NANGLUC3 0,653 NANGLUC1 0,537 Hệsố Eigenvalue 7,920 2,000 1,435 1,391 1,167 Phương sai trích (%) 37,716 9,524 6,836 6,622 5,557 Phương sai tích lũy tiến (%) 37,716 47,241 54,076 60,698 66,255
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải đạt giá trịtừ50% trởlên. Giá trịEigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố> 1 thì nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Từkết quảcủa bảng trên, ta thấy tất cảcác nhóm nhân tốtrong phân tích đều có giá trịEigenvalue > 1 nên đều được giữlại mơ hình. Tổng phương sai tríchđược giải thích bởi 5 nhóm nhân tốnày là 66,255% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp. Có thểnói các nhân tốnày giải thích được 66,255% sựbiến thiên của dữliệu.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA,đưa 21 biến quan sát của 5 biến độc lậpảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tố đã có 5 nhóm nhân tố được tạo ra.Đềtài tiến hành gộp các biến quan sát (lấy giá trịtrung bình):
+ Nhóm nhân tố1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát : PHUONGTIEN1, PHUONGTIEN2, PHUONGTIEN3, PHUONGTIEN4, PHUONGTIEN5. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tố mới này là “Phương tiện hữu hình” ( PHUONGTIEN). Nhóm nhân tố này có phương sai trích = 37,716 cho thấy nhóm nhân tố giải thích 37,716% sự biến thiên của dữ liệu.
+ Nhóm nhân tố2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: CAMTHONG1, CAMTHONG2, CAMTHONG3, CAMTHONG4. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tố mới này là “Sự cảm thơng” (CAMTHONG). Nhóm nhân tố này có phương sai trích = 9,524 cho thấy nhóm nhân tố giải thích 9,524 % sự biến thiên của dữ liệu.
+ Nhóm nhân tố3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tố mới này là “Độ tin cậy” (TINCAY). Nhóm nhân tố này có phương sai trích = 6,836 cho thấy nhóm nhân tố giải thích 6,836 % sự biến thiên của dữ liệu.
+ Nhóm nhân tố4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: DAPUNG1, DAPUNG2, DAPUNG3, DAPUNG4. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tố mới này là “Tính đápứng” (DAPUNG). Nhóm nhân tố này có phương sai trích = 6,622 cho thấy nhóm nhân tố giải thích 6,622 % sự biến thiên của dữ liệu.
+ Nhóm nhân tố5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: NANGLUC1, NANGLUC2, NANGLUC3, NANGLUC4. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tố mới này là “Năng lực phục vụ” (NANGLUC). Nhóm nhân tố này có phương sai trích = 5,557 cho thấy nhóm nhân tố giải thích 5,557 % sự biến thiên của dữ liệu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá rút ra được một nhóm nhân tố được tạo ra từ 3 biến quan sát (HAILONG1, HAILONG2, HAILONG3) mà đềtài nghiên cứuđãđề xuất từtrước, nhằm mục đích đưa ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng đối với
chất lượng dịch vụdu lịch của Công ty TNHH Nhi Na. Nghiên cứu đặt tên nhóm nhân tốnày là “Sựhài lịng của KH” (HAILONG).
Như vậy, q trình phân tích nhân tốkhám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lịng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ du lịch của Công ty TNHH Nhi Na, đó là “Độtin cậy” (TINCAY), “Phương tiện hữu
hình” (PHUONGTIEN), “Tínhđápứng” (DAPUNG), “Sựcảm thơng”
(CAMTHONG), “Năng lực phục vụ” (NANGLUC). Cho nên, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA khơng có gì thayđổi so với ban đầu.
2.2.5. Phân tích hồi quy tương quan
2.2.5.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 2.17. Kiểm định tương quan Pearson
HAILONG PHUONG TIEN DAP UNG TINCAY CAM THONG NANG LUC Tương quan Pearson 1,000 0,502 0,581 0,556 0,550 0,627 Sig.(1- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta đưa ra các nhận xét:
+ Giá trịSig. của biến phụ thuộc và các biến độc lậpđều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05 cho nên mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là có ý nghĩa.
+ Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (cả 5 nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.5) cho nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH” (HAILONG).
2.2.5.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhóm nhân tố mới cóảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH” (HAILONG),đề tài
nghiên cứu tiến hành xây dựng mơ hình hồi quyđể xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhóm nhân tố mới này đến sự hài lòng của khách hàng.
Mơ hình hồi quyđược xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Sự hài lòng của KH” (HAILONG) và các biến độc lập được rút ra từ việc phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến sau: “Độ tin cậy” (TINCAY), “Phương tiện hữu hình” (PHUONGTIEN), “Tính đápứng” (DAPUNG), “Sự cảm thơng” (CAMTHONG), “Năng lực phục vụ” (NANGLUC) với các hệ số Beta tươngứng làβ1, β2, β3, β4, β5.
Mơ hình hồi quy tuyến tínhđược xây dựng như sau
HAILONG=β0 +β1*TINCAY +β2*PHUONGTIEN +β3*DAPUNG + β4*CAMTHONG +β5*NANGLUC + ei
Dựa vào hệsố Beta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tươngứng để xác định các biếnđộc lập nào cóảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH” (HAILONG) vàảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó có căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục hơn.
2.2.5.3. Phân tích hồi quy tương quan
Phân tích hồi quy giúp ta biết được chiều hướng và mứcđộ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy,đềtài nghiên cứu chọn phương pháp Enter, thực hiện chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhóm nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhóm nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhóm nhân tố đó.
Bảng 2.18. Phân tích hệ số hồi quy bằng phương pháp Enter Chỉ tiêu Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta (β) Hằng số (Constant) 0,303 0,325 0,931 0,354 PHUONGTIEN - 0,088 0,092 -0,084 - 0,960 0,339 2,071 DAPUNG 0,289 0,069 0,321 4,201 0,000 1,571 TINCAY 0,227 0,082 0,211 2,787 0,006 1,539 CAMTHONG 0,244 0,088 0,214 2,773 0,006 1,604 NANGLUC 0,306 0,080 0,316 3,844 0,000 1,817
(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)
Tại các phép kiểm định của các biến độc lập “Độ tin cậy”, “Tính đáp ứng”, “Sự cảm thông”, “Năng lực phục vụ” giá trị Sig. < 0,05. Điều đó chứng tỏ rằng các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Riêng đối với biếnđộc lập “Phương tiện hữu hình” có giá trị Sig. = 0,339 > 0,05 và hằng số có giá trị Sig. = 0,354 > 0,05 nên bị loại khỏi mơ hình hồi quy tuyến tính.
Theo đó, phương trình hồi quy tuyến tínhđược xác định như sau
HAILONG = 0,321*DAPUNG + 0,211*TINCAY + 0,214*CAMTHONG + 0,316*NANGLUC + ei
Dựa vào mơ hình hồi quy tuyến tính trên, ta xác định có 4 nhân tố đó là “Tính đápứng”, “Độtin cậy”, “Sựcảm thơng”, “Năng lực phục vụ”ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụdu lịch của Công ty TNHH Nhi Na. Ý nghĩa của các hệsốbetađược giải thích như sau:
+ Hệsố β2 = 0,321 nghĩa là khi biến “Tính đápứng” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lòng của KH” biến động cùng chiều 0,321đơn vị.
+ Hệsố β3 = 0,211 nghĩa là khi biến “Độtin cậy” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lịng của KH” biến động cùng chiều 0,211đơn vị.
+ Hệsố β4 = 0,214 nghĩa là khi biến “Sựcảm thông” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lịng của KH” biến động cùng chiều 0,214đơn vị. + Hệsố β5 = 0,316 nghĩa là khi biến “Năng lực phục vụ” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “Sựhài lịng của KH” biến động cùng chiều 0,316đơn vị.
Theo đó, các biến độc lập nàyđềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc “Sựhài lòng của KH” cho nên sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ du lịch của Công ty TNHH Nhi Na sẽ được nâng cao khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng lên. Bên cạnh đó, yếu tốTính đápứng có hệsốBeta lớn nhất (β = 0,321) cho nên yếu tốnày cóảnh hưởng lớn nhất đến biến phụthuộc “Sựhài lòng của khách hàng”.
2.2.5.4. Đánh giá mức độ ph ù hợp của mơ hình nghiên cứu
Bảng 2.19. Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình bằng phương pháp Enter
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
1 0,759 0,577 0,558 0,344
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Dựa vào bảng kết quảtrên, ta thấy R Square = 0,577 < R = 0,759 nên mơ hình này phù hợp và an tồn vì nó chỉcho biết rằng mơ hình xây dựng là hợp lýđể đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sựhài lòng của khách hàng mà khơng làm cho mức độphù hợp của mơ hình này q lớn.
Bên cạnh đó, mơ hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh = 0,558 nghĩa là mứcđộphù hợp của mơ hình là 55,8%. Hay nói cách khác 55,8% độbiến thiên của biến phụthuộc “Sựhài lòng của KH” được giải thích bởi 4 yếu tố“Độtin cậy”, “Sự cảm thơng”, “Năng lực phục vụ”, ”Tính đápứng”. Giá trịR Square = 0,577 cũng khá cao (> 0,5) nên mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc gần như là chặt chẽ.
2.2.6 Dị tìm các vi phạm kiểmđịnh
2.2.6.1 Xem xét tựtương quan
Bảng 2.20. Kiểm tra tính độc lập của sai số
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate
Durbin - Watson
1 0,759 0,577 0,558 0,344 1,669
((Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Đại lượng Durbin - Watson được dùng đểkiểm định mối tương quan của các sai sốkềnhau. Dựa vào kết quảphân tích hồi quy tuyến tính, giá trịDurbin - Watson = 1,669 thuộc khoảng từ1 đến 3 nên thỏa mãnđiều kiện hồi quy. Vậy có thểkết luận được rằng mơ hình của đềtài nghiên cứu khơng xảy ra hiện tượng tựtương quan.
2.2.6.2 Xem xét đa cộng tuyến
Mơ hình hồi quy tuyến tính vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsố phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hoặc bằng 10.
Bảng 2.21. Kiểm tra đa cộng tuyến
Chỉtiêu VIF PHUONGTIEN 2,071 DAPUNG 1,571 TINCAY 1,539 CAMTHONG 1,604 NANGLUC 1,817
(Nguồn: Tác giảxửlý từsốliệu điều tra)
Từ kết quả phân tích hồi quy tuyến tính trên, ta có thể thấy rằng hệ số phóng đại phương sai của mơ hình nhỏvà có giá trị trên dưới giá trị 2 nên có thể khẳng định rằng mơ hình của đề tài nghiên cứu khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Hướng dẫn SPSS trong nghiên cứu kinh doanh, NXB Thống kê, 2005).
2.2.7.Đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụcủa Công ty TNHH Nhi Na
Sau khi tạo bảng hỏi và khảo sát khách hàng, tiến hành phân tích bảng hỏi để có thể biết được đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố về chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ xe du lịch của Công ty TNHH Nhi Na.