Thành phần Tên biến Ý NGHĨA Nhóm nhân tố thứ 1 ( NV)
NV1 Nhân viên nhiệt tình giải đáp mọi thắc mắc của khách hàng NV2 Nhân viên thị trường thân thiện, lịch sự
NV3 Nhân viên lắp đặt xử lý sự cố nhiệt tình
NV4 Nhân viên xử lý tình huống một cách nhanh chóng
Nhóm nhân tố thứ 2
(GB)
GB1 Giá cước ứng với từng gói dung lượng phù hợp GB2 Chi phí hịa mạng và lắp đặt hợp lý
GB3 Giá cả phù hợp với từng vùng (Thành phố, Huyện) GB4 Thủ tục thanh tốn nhanh gọn
Nhóm nhân tố thứ 3 CS)
CS1 Có nhiều ưu đãi khủng để tri ân khách hàng lâu năm CS2 Nhiềuưu đãi cho khách hàng thân thiết
CS3 Thường xuyên hỏi thăm khách hàng về chất lượng dịch vụ CS4 Luôn quan tấm đến nhu cầu, sở thích của khách hàng
Nhóm nhân tố thứ 4
(CL)
CL1 Tốc độ truyền tải thông tin nhanh, mạnh CL2Đường truy ền tốt, không bị nghẽn mạng CL3 Chất lượng Modem tốt
Nhóm nhân tố thứ 5
(KM)
KM1 Nhiều chính sách khuyến mãi trong năm KM2 Thời gian khuyến mãi kéo dài
KM3 Tính hấp dẫn của chương tình cao
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Phân tích nhân tốbiến phụthuộc
Kiểm định KMO
Bảng 23: Kết quả phân tích nhân tố biến phụthuộc Yếu tố đánh giá Giá trịki ểm định
Hệs ố KMO 0,713
Giá trịSig. trong ki ểm định Bartlett 0,000
Tổng phương sai trích 75,055%
Giá trịEigenvalues 2,252
Phân tích nhân tố
Bảng 24: Ma trận xoay nhân tốbiến phụthuộc
Nhân tố 1 HL1. Tơi cảm thấy hài lịng vềchất lượng dịch vụmạng Internet của
công ty Cổphần Viễn thông FPT
0,893 HL2. Tôi sẽti ếp tục sửdụng dịch vụnày trong thời gian tới 0,855 HL3. Tơi sẽnói tốt và giới thiệu cho bạn bè, người thân cùng sửdụng 0,850
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Kết quảphân tích nhân tốcó hệsốKMO = 0,713, nên phân tích nhân tốvẫn phù hợp. Giá trịSig. của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H0, chấp nhận giảthuyết H 1, hay chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữliệu dùng đểphân tích nhân tốvẫn hồn tồn phù hợp.
Tại mức giá trịEigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tốbiến phụthuộc với tổng phương sai trích = 75,055% > 50% (đạt yêu cầu). Điều này chứng tỏ75,055% biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 3 biến của nhân tốnày. Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 và các biến đều chỉtải một nhân tốduy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Kết quảnày cho thấy các biến trong thang đo “Sựhài lịng của KH” giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
2.2.2.3. Phân tích tương quan
Hệsốtương quan Pearson đểlượng hóa mức độchặt chẽcủa mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu hệsốtương quan giữa các biến độc lập và biến phụthuộc lớn chứng tỏgiữa chúng có quan hệvới nhau và phân tích hồi quy là phù hợp, tuy nhiên nếu giữa 2 biến độc lập có sựtương quan chặt chẽthì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Vấn đềcủa hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rờiảnh hưởng của từng biến một đến biến phụthuộc.
Do đó cần phải kiểm định cặp giảthuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụthuộc:
H0: Hệsốtương quan bằng 0 H1: Hệsốtương quan khác 0
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến thơng qua giá trị trung bình:
•NV: Nhân viên của cơng ty gồm các biến: NV1, NV2, NV3, NV4. •GB: Giá bán sản phẩm gồm các biến: GB1, GB2, GB3, GB4. •CS: Chính sách chăm sóc KH gồm các biến: CS1, CS2, CS3, CS4. •CL: Chất lượng dịch vụgồm các biến: CL1, CL2, CL3.
•KM: Chính sách khuyến mãi gồm các biến: KM1, KM2, KM3. •HL: Sựhài lịng của KH gồm các biến: HL1, HL2, HL3.
Điều kiện đểkiểm tra:
Nếu Sig. < 0,05 thì chứng tỏlà có sựtương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và ngược lại.
Kết quảtương quan được choởbảng dưới
Bảng 25: Phân tích tương quan Pearson
HL NV GB CS CL KM HL Hệs ố tương quan Pearson 1 0,496** 0,488** 0,597** 0,522** 0,640** Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 NV Hệs ố tương quan Pearson 0,496** 1 0,254** 0,356** 0,384** 0,436** Sig. (2 đầu) 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 GB Hệsốtương quan Pearson 0,488** 0,254** 1 0,380** 0,293** 0,472** Sig. (2 đầu) 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 CS Hệs ố tương quan Pearson 0,597** 0,356** 0,380** 1 0,407** 0,451** Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 CL Hệs ố tương quan Pearson 0,522** 0,384** 0,293** 0,407** 1 0,384** Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 KM Hệs ố tương quan Pearson 0,640** 0,436** 0,472** 0,451** 0,384** 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Mức ý nghĩa 0,01 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Bảng hệsốtương quan cho thấy hầu hết giá trịSig. của các biến độc lập với biến phụthuộc đều bé hơn mức ý nghĩa 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H 0 chấp nhận giả thuyết H1, hay các biến độc lập đều có mối tương quan tuyến tính với biến
phụthuộc.
2.2.2.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê đểxác định xem các biến độc lập quy định các biến phụthuộc như thếnào. Mơ hình phân tích hồi quy sẽmơ tảhình thức của mối liên hệvà qua đó giúp dự đoán được giá trịcủa biến phụthuộc khi biết trước giá trịcủa biến độc lập.
Điều kiện kiểm tra:
Nếu giá trịR 2 hiệu chỉnh > 0,5; kết luận mơ hình hồi quy là thích hợp để kiểm định mơ hình lý thuyết và ngược lại. Và kết quảkiểm tra hệsốDurbin – Watson, nếu nằm trong khoảng từ1 đến 3 thì hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập và phụthuộc là không xảy ra (Trọng và Ngọc, 2008).
Cuối cùng kiểm định giá trịSig.ởcác biến độc lập:
Nếu giá trịSig. < 0,05 chứng tỏbiến độc lập đó có ý nghĩa thống kê và giải thích tốt cho biến phụthuộc và nếu ngược lại thì chúng ta sẽloại chúng khỏi mơ hình nghiên cứu.
Kết hợp với hệsốphóng đại VIF, nếu nhỏhơn 2 thì chứng tỏhiện tượng đa cộng tuyến là khơng cóảnh hưởng đến mơ hình nghiên cứu.
2.2.2.4.1 Mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
Với giảthiết ban đầu cho mơ hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
HL =β o +β1*NV +β 2*GB +β 3*CS +β 4*CL+β 5*KM
Trong đó:
•HL: biến phụ thuộc: sựhài lịng của KH •NV: biến độc lập: nhân viên của cơng ty •GB: biến độc lập: giá bán sản phẩm
•CS: biến độc lập: chính sách chăm sóc KH •CL: biến độc lập: chất lượng dịch vụ •KM: biến độc lập: chính sách khuyến mãi •β i: hệ số hồi quy riêng của các biến độc lập
2.2.2.4.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Dùng phương pháp xây dựng mơ hình Enter là một phương pháp phổbiến để xây dựng mơ hình hồi quy, ta thu được kết quảnhư sau:
Bảng 26: Mơ hình hồi quy sửdụng phương pháp Enter
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
1 0,778a 0,606 0,592 0,345 2.249
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Từ bảng trên, ta thấy:
Hệsốxác định R 2 hiệu chỉnh của mô hình là 59,2% thểhiện 5 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 59,2% biến thiên của biến phụthuộc. Mặt khác hệsố Durbin – Watson là 2,249 nằm giữa khoảng từ1 đến 3 nên kết luận hiện tượng tương quan giữa biến độc lập và phụthuộc khơng xảy ra.
Phân tích ANOVA: Bảng 27: ANOVA Mơ hình Tổng các bình phương Df Trung bình các bình phương F Sig. 1 Hồi quy 26,356 5 5,271 44,305 0,000b Phần dư 17,132 144 0,119 Tổng 43,488 149 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp với dữliệu thu thập được và các biến đưa vào có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Thống kê giá trị F = 44,305 được dùng để kiểm định giả thuyết H 0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là có ý nghĩa. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1 là các biến độc lập đều có những tác động nhất định đến biến phụthuộc.
2.2.2.4.3 Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Bằng phương pháp Enter, 5 nhân tố được đưa vào chạy hồi quy gồm “Nhân viên của công ty”, “Giá bán sản phẩm”, “Chính sách chăm sóc KH”, “Chất lượng dịch vụ” và “Chính sách khuyến mãi”. Kết quảnhư sau:
Bảng 28: Kết quảmơ hình hồi quy sửdụng phương pháp Enter
Model
Hệsốchưa chuẩn hóa Hệs ố chuẩn hóa
Sig.
Collinearity Statistics
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0,258 0,254 0,311 NV 0,128 0,050 0,156 0,011 0,741 1,349 GB 0,126 0,053 0,145 0,019 0,737 1,356 CS 0,284 0,066 0,270 0,000 0,696 1,438 CL 0,172 0,055 0,191 0,002 0,742 1,349 KM 0,255 0,055 0,308 0,000 0,616 1,624 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mơ hình cho thấy, các yếu tố: NV, GB, CS, CL, KMđều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, hệ số phóng đại VIF < 2 nên có thểkhẳng định rằng khơng có hiện tượngđa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình nghiên cứu. Các yếu tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty, do các hệ số hồi quy mang dấu dương. Hệsố β 0 có mức ý nghĩa Sig= 0,311 (> 0,05). Do đó khơng đủ điều kiện đưa vào phương trình, ta tiến hành loại bỏ β0 ra khỏi phương trình. Biến KM (Chính sách khuyến mãi) có hệsốgóc lớn nhất chứng tỏnó có tác động lớn nhất đến sựhài lịng của KH khi sửdụng dịch vụcủa công ty.
Qua kết quả phân tích hồi quy ta có mơ hình:
HL = 0,156*NV + 0,145*GB + 0,270*CS + 0,191*CL + 0,308*KM Hay được viết lại:
Sựhài lòng của KH = 0,156*Nhân viên của công ty + 0,145*Giá bán sản phẩm + 0,270*Chính sách chăm sóc KH + 0,191*Chất lượng dịch vụ+ 0,308*Chính sách khuyến mãi
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tốNhân viên của cơng ty tăng 1 đơn vị thì sựhài lịng của KH tăng lên 0,156đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố Giá bán sản phẩm tăng 1 đơn vị thì sựhài lịng của KH tăng lên 0,145đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi yếu tốChính sách chăm sóc KH tăng 1 đơn vị thì sựhài lịng của KH tăng lên 0,270đơn vị
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tốChất lượng dịch vụ tăng 1 đơn vị thì sựhài lịng của KH tăng lên 0,191đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi yếu tốChính sách khuyến mãi tăng 1 đơn vị thì sựhài lịng của KH tăng lên 0,308đơn vị.
2.2.2.5 Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sựhài lịng của KH của cơng ty FPT – Huế KH của công ty FPT – Huế
Nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sựhài lòng của KH, tiến hành kiểm định One-Sample Test với các nhân tố được rút ra từq trình phân tích mơ hình hồi quy.
Giảthuyết kiểm định:
H0: µ = Giá trịkiểm định (Test value) H1: µ≠ Giá trịkiểm định (Test value)
Nếu Sig > 0,05: không đủbằng chứng thống kê đểbác bỏgiảthiết H 0 Nếu Sig < 0,05: đủbằng chứng thống kê đểbác bỏgiảthiết H 0
Nhân viên của cơng ty
Bảng 29: Giá trịtrung bình vềmức độ ảnh hưởng của nhân tốNhân viênBiến quan sát Biến quan sát Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Sig.(2 đầu) T
NV1. Nhân viên nhiệt tình giải đáp mọi
thắc mắc của khách hàng 3,61 4 0,000 -5,913
NV2. Nhân viên thịtrường thân thiện,
lịch sự 3,67 4 0,000 -4,902
NV3. Nhân viên lắp đặt xửlý sực ố nhiệt
tình 3,66 4 0,000 -5,368
NV4. Nhân viên xửlý tình hu ống một
cách nhanh chóng 3,65 4 0,000 -5,304
Theo kết quảkiểm định, tất cảcác tiêu chí đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 đủ cơ sởbác bỏgiảthiết H 0 và giá trịt quan sát < 0 đủcơ sởkết luận rằng, các tiêu chí này có giá trịtrung bình < 4.Qua bảng trên ta thấy NV2 là biến quan sátđược đánh giá cao nhất trong nhân tốNhân viên của cơng ty, đạt giá trịtrung bình là 3,67; NV1 là biến quan sát được đánh giá thấp nhất có giá trịtrung bình là 3,61 và biến NV3 và NV4 là 2 biến quan sát được đánh giáởgiữa với giá trịtrung bình lần lượt là 3,66 và 3,65.
So sánh với thang đo cho thấy các biến quan sát được đánh giá không cao (dưới mức 4 là mức đồng ý), do đó đểnâng cao hơn nữa mức độhài lịng của KH đối với sản phẩm, công ty cần xem xét vấn đềnày đểthỏa mãn tốt nhất KH của mình. Nhân viên của cơng ty cần phải ln có thái độnhiệt tình trong cơng việc, sẵn sàng giải quyết các thắc mắc của khách hàng, cung cấp các thông tin cần thiết vềsản phẩm của công ty đểtạo sựgần gũi hơn với KH.
Giá bán sản phẩm
Bảng 30: Giá trịtrung bình vềmức độ ảnh hưởng của nhân tốGiá bán sản phẩm Biến quan sát Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Sig.(2 đầu) T
GB1. Giá cướcứng với từng gói dung lượng
phù hợp 3,73 4 0,000 -4,316
GB2. Chi phí hịa mạng và lắp đặt hợp lý 3,59 4 0,000 -6,626 GB3. Giá cảphù hợp với từng vùng (Thành
phố, Huyện) 3,74 4 0,000 -3,991
GB4. Thủtục thanh toán nhanh gọn 3,63 4 0,000 -5,664
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Theo kết quảkiểm định, tất cảcác tiêu chí đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 đủ cơ sởbác bỏgiảthiết H 0 và giá trịt quan sát < 0 đủcơ sởkết luận rằng, các tiêu chí này có giá trịtrung bình < 4. Nhìn vào bảng trên ta thấy, GB3 là biến quan sát được đánh giá cao nhất trong nhân tốGiá bán sản phẩm, đạt giá trịtrung bình là 3,74; GB2 là biến quan sát được đánh giá thấp nhất có giá trịtrung bình là 3,59 và biến GB1 và GB4 là biến quan sát được đánh giáởgiữa với giá trịtrung bình lần lượt là 3,73 và 3,63.
So sánh với thang đo cho thấy các biến quan sát được đánh giá không cao (dưới mức 4 là mức đồng ý), KH vẫn chưa hài lịng lắm với mức giá của cơng ty. Như vậy công ty cần xem xét hơn nữa vấn đềnày vì một sốKH cho rằng, cùng một sản phẩm nhưng mua tại nơi khác lại có giá thấp hơn giá bán của cơng ty. Vì sao lại có sựchênh lệch như vậy? câu hỏi đó cơng ty cần xem xét đểcó câu trảlời thoả đáng nhất tới KH như vậy mới thu hút được KH,đểtừ đó có các giải pháp đểnâng cao sựhài lịng của khách hàng.
Chính sách chăm sóc KH
Bảng 31: Giá trịtrung bình vềmức độ ảnh hưởng của nhân tốChính sách chăm sóc KH Biến quan sát Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Sig.(2 đầu) T
CS1. Có nhiều ưu đãi khủng đ ể tri ân khách
hàng lâu năm 3,88 4 0,005 -2,842
CS2. Nhiều ưu đãi cho khách hàng thân thiết 3,84 4 0,007 -2,741 CS3. Thường xuyên hỏi thăm khách hàng về
chất lượng dịch vụ 3,78 4 0,000 -3,830
CS4. Ln quan tấm đến nhu cầu, sởthích của
khách hàng 3,82 4 0,003 -3,044
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Theo kết quảkiểm định, tất cảcác tiêu chí đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 đủ cơ sởbác bỏgiảthiết H 0 và giá trịt quan sát < 0đủcơ sởkết luận rằng, các tiêu chí này có giá trịtrung bình < 4. Nhìn vào bảng trên ta thấy, CS1 là biến quan sát được đánh giá cao nhất trong nhân tốnày, đạt giá trịtrung bình là 3,88; CS3 là biến quan sát được đánh giá thấp nhất có giá trịtrung bình là 3,78 và biến CS2 và CS3 là 2 biến quan sát được đánh giáởgiữa với giá trịtrung bình lần lượt là 3,81 và 3,82.
So sánh với thang đo cho thấy các biến quan sát được đánh giá không cao (dưới mức 4 là mức đồng ý), KH “không đồng ý” với các tiêu chí thành phần của Chính sách chăm sóc KH. Yếu tố“Thường xuyên hỏi thăm khách hàng vềchất lượng dịch vụ” có giá trị trung bình thấp nhất chủyếuởnhững khu vực xa so với cơng ty. Do đó cơng ty cần phải thường xun đến những vùng ít được chăm sóc
đểtạo được thiện cảm với khách hàng, đểhọtiếp tục sửdụng sản phẩm của cơng ty và nói tốt cho những người xung quanh họ.
Chất lượng dịch vụ
Bảng 32: Giá trịtrung bình vềmức độ ảnh hưởng của nhân tốChất lượng dịch vụ Biến quan sát Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Sig.(2 đầu) T
CL1. Tốc độtruy ền tải thông tin nhanh, mạnh 3,73 4 0,000 -4,694 CL2.Đường truy ền tốt, không bịnghẽn mạng 3,67 4 0,000 -5,595
CL3. Chất lượng Modem tốt 3,81 4 0,002 -3,092
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Theo kết quảkiểm định, tất cảcác tiêu chí đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 đủ cơ sởbác bỏgiảthiết H 0 và giá trịt quan sát < 0 đủcơ sởkết luận rằng, các tiêu chí này có giá trịtrung bình < 4. Nhìn vào bảng trên ta thấy, CL3 là biến quan sát được đánh giá cao nhất trong nhân tốChất lượng dịch vụ, đạt giá trịtrung bình là 3,81;