Tiêu chí Sốngười trảlời Tỉlệ(%)
Dưới 3 triệu 22 21
Từ3 đ ến 8 triệu 48 45.7
Từ8 đ ến 15 triệu 33 31.4
Trên 15 triệu 2 1.9
Từbảng trên, thu nhập của các đối tượng khách hàng tập trung chủyếuởmức “từ3 đến 8 triệu”. Với mức thu nhập “từ3 đến 8 triệu” thì có 48 lượt trảlời ( chiếm 45.7% trong tổng số105 đối tượng khảo sát), mức thu nhập “dưới 3 triệu” có 22 lượt trảlời (chiếm 21%), mức thu nhập “từ8 đến 15 triệu” có 33 lượt trảlời (chiếm 31.4%), cịn với mức thu nhập “trên 15 triệu” chỉcó 2 lượt trảlời (chiếm 1.9%). Từ đó, ta thấy thu nhập từnhững khách hàng đang sửdụng dịch vụchuyển phát tại các bưu cục có thu nhập khá làổn.
2.2. Mơ tảhành vi sửdụng dịch vụchuyển phát của khách hàng
2.2.1. Kênh thông tin mà khách hàng biết đến Viettel Post
Bảng 2.5: Kênh thơng tin mà khách hàng biết đến Viettel Post
Tiêu chí Sốngười trảlời Tỉlệ(%)
Bạn bè, người thân 33 31.1
Internet 48 45.7
Tựtìm hiểu 15 14.3
Khác 9 8.6
Từkết quảtrên, có thểnhận thấy rằng có rất nhiều khách hàng biết đến bưu cục là từbạn bè, người thân và Internet. Tỉlệthông qua “bạn bè, người thân” với 33 lượt trảlời ( chiếm 31.3% trong tổng số105 đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này) và thơng qua Internet có 48 lượt trảlời ( chiếm 45.7%). Ngồi ra, thơng qua “tựtìm hiểu” và khác cũng có sốlượt trảlời lần lượt là 15 và 9 ( chiếm tỉlệlần lượt là 14.3% và
8.6%). Từ đó, các bưu cục nên chú ý vào việc truyền thông, quảng cáo trên các trang mạng xã hội, các trang wed đểmọi người có thểbiết đến Viettel Post. Bên cạnh đó, nâng cao chất lượng dịch vụvà phục vụcác khách hàng hiện tại đang sửdụng dịch vụ tại bưu cục 1 cách tốt nhất đểhọcó thểtiếp tục giới thiệu cho những người khác. Đây là cách truyền thơng hiệu quảnhất, vừa có thểnâng cao chất lượng các dịch vụ để phục vụcác khách hàng, vừa có thểcó thêm những khách hàng mới.
2.2.2. Thời gian mà khách hàng sử dụng dịch vụ của Viettel Post
Bảng 2.6: Thời gian mà khách hàng sửdụng dịch vụViettel Post
Tiêu chí Số người trảlời Tỉlệ(%)
Dưới 6 tháng 12 11.4
Từ6 đến 12 tháng 23 21.9
Từ12 đến 24 tháng 42 40.0
Trên 24 tháng 28 26.7
Từkết quảthống kê trên, khách hàng sửdịch vụtại bưu cục Viettel Post “từ12 đến 24 tháng” chiếm phần lớn với 42 lượt trảlời (chiếm 40% trong tổng số105 đối tượng khảo sát),bên cạnh đó thì những khách hàng sửdụng dịch vụ“trên 24 tháng” cũng khá là nhiều với 28 lượt trảlời (chiếm 26.7%). Đây là một dấu hiệu tốt cho bưu cục vì lượng khách trung thành của bưu cục cũng khá là lớn. Đây là một lợi thếcạnh tranh lớn trong thịtrường chuyển phát hiện nay với rất nhiều đối thủcạnh trạnh trong nước và nước ngoài. Ngoài ra, khách hàng sửdụng dịch vụ“từ6 đến 12 tháng” có 23 lượt trảlời (chiếm 21.9%), khách hàng sửdụng dịch vụ“dưới 6 tháng” có 12 lượt trả lời (chiếm 11.4%).
2.2.3.H àng hóa khách hàng thường gửi tại Viettel Post
Bảng 2.7: Hàng hóa khách hàng thường gửi tại Viettel Post
Tiêu chí Sốngười trảlời Tỉlệ(%)
Giấy tờ 20 19.0
Áo quần, mỹphẩm 49 46.7
Trang thiết bị điện tử, máy móc 11 10.5
Khác 25 23.8
Hàng hóa mà khách hàng gửi chủyếu là “áo quần, mỹphẩm”, có 49 lượt trảlời ( chiếm 46.7% trong tổng số105 đối tượng khảo sát). Hàng hóa có lượng gửi lớn tiếp theo là hàng hóa “khác” ( hàng hóa khác là thức ăn, các phụkiện thời trang, giày dép,…) có 25 lượt trảlời (chiếm 23.8%). Ngồi ra, “giấy tờ” có 20 lượt trảlời (chiếm 19%), “trang thiết bị,máy móc” có 11 lượt trảlời (chiếm 10.5%). Từ đó, các bưu cục chú ý trang bịsẵn hộp giấy, thùng xốp, băng keo, kéo,… để đóng gói cẩn thận hàng hóa của khách hàng khi đến gửi hàng tại bưu cục.
2.2.4. Dịch vụ chuyển phát mà khách hàng hay sử dụng tại Viettel Post
Bảng 2.8: Dịch vụchuyển phát mà khách hàng hay sửdụng tại Viettel Post
Tiêu chí Sốngười trảlời Tỉlệ(%)
Chuyển phát nhanh 54 51.4
Chuyển phát tiết kiệm 90 85.7
Hỏa tốc 6 5.7
COD 72 68.6
Từthống kê trên, ta thấy rằng dịch vụchuyển phát tiết kiệm và COD được khách hàng sửdụng nhiều nhất vì chi phí vận chuyển với giá cảthấp hơn và thuận tiện cho cả người bán và người mua. Dịch vụchuyển phát tiết kiệm có 90 lượt trảlời (chiếm 85.7%), dịch vụchuyển phát COD có 72 lượt trảlời (chiếm 68.6%), dịch vụchuyển phát nhanh có 54 lượt trảlời (chiếm 51.4%), hỏa tốc có 6 lượt trảlời (chiếm 5.7%).
Như vậy, các bưu cục nên có nhiều chương trình giảm giá, khuyến mãi bên cạnh đó nâng cao chất lượng các dịch vụchuyển phát đểthúc đẩy nhu cầu của khách hàng sử dụng các dịch vụcủa Viettel Post.
2.3. Kiểm định độtin cậy thang đo
Các mức giá trịcủa hệsốCronbach’s Alpha: lớn 0.8 là thang đo lường tốt, từ0.7 đến 0.8 là sửdụng được, từ0.6 trởlà có thểsửdụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới trong bối cảnh nghiên cứu ( Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Các tiêu chí được sửdụng khi thực hiện đánh giá độtin cậy thang đo: - Loại các biến quan sát có hệsốtương quan biến – tổng nhỏhơn 0.3.
- Tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độtin cậy Crombach Alpha lớn hơn 0.6 (hệsố Crombach’s Alpha càng lớn thìđộtin cậy nhất quán càng cao).
Trong quá trình kiểm định độtin cậy, các biến quan sát đều có hệsốtương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên khơng có biến nào bịloại khỏi mơ hình.
Kết quảkiểm định Crombach’s Alpha được tổng hợp trong bảng dưới đây:
Bảng 2.9: Kiểm định độtin cậy thang đo các biến độc lậpBiến quan sát Trung Biến quan sát Trung
bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Crombach’s Alpha nếu loại biến
1. Yếu tố tin cậy: Crombach’s Alpha = 0.745
TINCAY1 11.45 2.327 0.524 0.697
TINCAY2 11.94 2.420 0.517 0.703
TINCAY3 12.34 1.689 0.700 0.583
TINCAY3 11.92 2.263 0.450 0.738
2. Yếu tốphản hồi: Crombach’s Alpha = 0.844
PHANHOI2 11.78 2.750 0.828 0.731
PHANHOI3 11.88 3.379 0.573 0.846
PHANHOI4 11.78 2.807 0.819 0.737
3. Yếu tố đảm bảo: Crombach’s Alpha = 0.680
DAMBAO1 7.56 1.152 0.454 0.638
DAMBAO2 8.04 1.018 0.547 0.523
DAMBAO3 7.83 0.855 0.501 0.593
4. Yếu tố đồng cảm: Crombach’s Alpha = 0.829
DONGCAM1 15.50 3.810 0.614 0.798
DONGCAM2 15.72 3.644 0.635 0.793
DONGCAM3 15.11 4.179 0.614 0.800
DONGCAM4 16.05 3.873 0.627 0.794
DONGCAM5 15.68 3.817 0.653 0.787
5. Yếu tố cơ sởvật ch ất: Crombach’s Alpha = 0.794
COSOVATCHAT1 7.67 1.436 0.683 0.673
COSOVATCHAT2 8.10 1.375 0.638 0.719
COSOVATCHAT3 8.14 1.470 0.593 0.766
( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019) Qua bảng tổng hợp kết quảkiểm định độtin cậy thang đo trên, có thểkết luận rằng thang đo được sửdụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tốEFA.
Bảng 2.10: Kiểm định độtin cậy thang đo biến phụthuộc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến Tương quan biến tổng Crombach’s Alpha nếu loại biến
Sựhài lòng: Crombach’s Alpha = 0.805
HAILONG1 8.07 1.524 0.682 0.734
HAILONG2 8.41 1.186 0.663 0.727
HAILONG3 8.50 1.175 0.652 0.741
( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019) Kết quả đánh giá độtin cậy của nhân tố“Sựhài lòng” cho hệsốCronbach’s
Alpha = 0.805. Hệsốtương quan biến tổng của 3 biến quan sátđều lớn hơn 0.3 đồng thời hệsốCronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏhơn 0.805 nên biến phụthuộc “Sự hài lòng”được giữlại và đảm bảo độtin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.4. Phân tích nhân tốEFA
2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Việc đánh giá sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụchịu tác động từ nhiều yếu tốkhác nhau. Đểtìm ra xem yếu tốnào thực sự ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng vềchất lượng dịch vụtại Viettel Post thì cần tiến hành phân tích nhân tốkhám phá từ22 biến quan sát. Phân tích nhân tốsẽgiúp loại bỏnhững biến quan sát đểphản ánh một cách chính xác sựtác động của các yếu tố đến sựhài lòng của khách hàng và rút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
Đểrút trích những nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụtại Viettel Post Huế, cần dựa vào các tiêu chuẩn: Kiểm định Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett; tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định sốnhân tố được trích từthang đo, để
xác định cần xem xét giá trịEigenvalue; tiêu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tốcó thích hợp khơng.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn 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. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉnhững biến nào có hệsốtải nhân tố> 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉtiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡmẫu lớn hơn 350. 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 trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 100.
Bảng 2.11: Kiểm định KMO và Bartlett’s
KMO 0.848
Bartlett’s df 171
Sig. 0.000
Nhận xét: Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tốcho thấy hệsố
KMO là 0.848 (lớn hơn 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig = 0.000) chứng tỏphân tích nhân tốEFA rất thích hợp.
Bảng 2.12: Rút trích nhân tốbiến độc lập1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 DONGCAM5 0.779 DONGCAM4 0.697 DONGCAM1 0.690 DONGCAM2 0.620 DONGCAM3 0.600 PHANHOI2 0.895 PHANHOI4 0.868 PHANHOI3 0.594 COSOVATCHAT3 0.774 COSOVATCHAT2 0.655 PHANHOI1 0.598 COSOVATCHAT1 0.555 TINCAY3 0.791 TINCAY1 0.637 TINCAY2 0.636 TINCAY4 0.633 DAMBAO2 0.805 DAMBAO1 0.660 DAMBAO3 0.639 Hệs ố Eigenvalue 7.377 1.726 1.426 1.102 1.060 Phương sai tiến lũy
tiến (%) 15.324 30.106 43.623 56.445 66.794 ( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019)
Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 22 biến quan sát trong 5 biến độc lậpảnh hưởng đến sựhài lòng khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, sốbiến quan sát vẫn là 22, được rút trích lại cịn 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố(Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trịEigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 66,794 % > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đềtài tiến hành gom các biến quan sát (lấy giá trịtrung bình)
- Nhân tố1 (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “TINCAY”
- Nhân tố2 (Factor 2) gồm 5 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM2, DONGCAM3, DONGCAM4, DONGCAM5. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “DONGCAM”.
- Nhân tố3 (Factor 3) gồm 3 biến quan sát: DAMBAO1, DAMBAO2, DAMBAO3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “DAMBAO”.
- Nhân tố4 (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: PHANHOI2, PHANHOI3, PHANHOI4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “PHANHOI”
- Nhân tố5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: COSOVATCHAT1, PHANHOI1, COSOVATCHAT2, COSOVATCHAT3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “COSOVATCHAT”.
2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 2.13: Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Sựhài lịng Hệsốtải
HAILONG1 0.864
HAILONG2 0.855
HAILONG3 0.847
Phương sai tích lũy tiến (%) 73.412
( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019) Kết quảphân tích nhân tốkhám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ3 biến quan sát mà đềtài đãđềxuất trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng chuyển phát của Viettel Post chi nhánh Huế. Nhân tốnày được gọi là “HAILONG”.
Nhận xét:
Q trình phân tích nhân tốkhám phá EFA trên đã xácđịnh được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụtại Viettel Post tại chi nhánh Huế, đó chính là “Sựtin cậy”, “Sự đồng cảm”, “Sựphản hồi”, “Sự đảm bảo”, “Sựphản hồi”, “Cơ sởvật chất”.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA khơng có gì thayđổi đáng kểso với ban đầu, khơng có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mơ hình trong quá trình kiểmđịnh độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
2.5. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Bảng 2.14: Phân tích tương quan Pearson
HAILONG DONGCAM PHANHOI COSOVATCHAT TINCAY DAMBAO
Tương quan Pearson 1.000 0.465 0.563 0.752 0.578 0.559 Sig.(2- tailed) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 N 105 105 105 105 105 105
( Nguồn: kết quả điều tra xửlí của tác giả2019) Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
-Giá trịSig.(2-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩaα= 0.05, cho
thấy sựtương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
-Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0.5, và 1 nhân tố
xấp xỉ0.5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“sựhài lịng”.
2.5.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA đểkhám phá các nhân tốmới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “sựhài lịng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính đểxác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến sựhài lòng của khách hàng.
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là “sựhài lịng” (HAILONG) và các biến độc lập được trích rút từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến: “sự đồng cảm” (DONGCAM), “sựtin cậy” (TINCAY), “sựphản hồi” (PHANHOI), “sự đảm bảo” (DAMBAO), “cơ sởvật chất” (COSOVATCHAT) với các hệsốBê-ta tươngứng lần lượt làβ 1, β2, β3, β4, β5
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
HAILONG = β0 + β1DONGCAM + β2PHANHOI + β3COSOVATCHAT + β4TINCAY + β5DAMBAO + ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tươngứng đểxác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biển phụthuộc trong mơ hình vàảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ đểkết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quảcủa mơ hình hồi quy sẽgiúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụchuyển phát của Viettel Post tại Huế.
2.5.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0.05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0.05 sẽbịloại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 2.15: Hệsốphân tích hồi quy
Hệs ố chưa chuẩn hóa Hệs ố chuẩn hóa t Sig. VIF B Độlệch chuẩn beta Hằng số0.316 0.339 0.932 0.354 DONGCAM -0.120 0.091 -0.106 -1.315 0.192 1.832 PHANHOI 0.177 0.065 0.207 2.721 0.008 1.629 COSOVATCHAT 0.531 0.088 0.522 6.013 0.000 2.113 TINCAY 0.188 0.090 0.163 2.085 0.040 1.714 DAMBAO 0.193 0.085 0.166 2.268 0.026 1.502
Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biếnđộc lập được đưa vào mơ hình: “sựphản hồi”, “sựtin cậy”, “cơ sởvật chất”, “sự đảm bảo” đều nhỏhơn 0.05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thơng kê trong mơ hình. Riêng đối với biến độc lập “sự đồng cảm” có giá trịSig. là 0.192 > 0.05 nên bịloại khỏi mơ hình hồi quy. Ngồi ra, hằng sốtrong mơ hình có giá trịSig. là 0.354 > 0.05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
HAILONG = 0.207PHANHOI + 0.522COSOVATCHAT + 0.163TINCAY + 0.166DAMBAO + ei
Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thểxác định rằng: “sựphản hồi”, “sựtin cậy”, “cơ sởvật chất”, “sự đảm bảo”ảnh hưởng đến “sựhài lòng” của khách hàng đối với chất lượng dịch vụchuyển phát của Viettel Post Huế.
Ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:
Hệsố β 2=0.207 có nghĩa là khi biến “sựphản hồi” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “sựhài lịng” biến động cùng chiều 0.207đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng như vây. Hệsố β 3=0.522 có nghĩa là khi biến “cơ sởvật chất” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “sựhài lịng” biến động cùng chiều 0.522đơn vị. Hệsố β 4=0.163 có nghĩa là “sựtin cậy” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì “sựhài lịng” biến động cùng chiều 0.163đơn vị. Hệsố β 5=0.166 có nghĩa là “sự đảm bảo” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì “sựhài lịng” biến động cùng chiều 0.166đơn vị.
2.5.4.Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Bảng 2.16:Đánh giá sựphù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0.804 0.647 0.629 0.33091 1.754