Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 STC5 0.808 STC1 0.796 STC3 0.759 STC2 0.750 STC4 0.665 PTHH2 0.829 PTHH1 0.705 PTHH3 0.703 PTHH5 0.646 PTHH4 0.632 NLPV1 0.887 NLPV3 0.847 NLPV2 0.804 NLPV4 0.638 SDC1 0.763 SDC4 0.755 SDC3 0.747 SDC2 0.685 SSDU4 0.792 SSDU1 0.772 SSDU3 0.695 SSDU2 0.606 Eigenvalue 7.204 2.179 2.017 1.673 1.301 % of variance 32.746 9.905 9.170 7.606 5.957 Cumultive (%) 32.764 42.651 51.821 59.427 65.384
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Eigenvalues = 1.301 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa thơng tin tốt nhất.
Cột Cumulative cho biết trị số phương sai trích là 65.384%. Điều này có nghĩa là 65.384% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát.
Với kết quả tại bảng ma trận xoay nhân tố và các kiểm trong phân tích nhân tố khám phá cho thấy, thang đo đạt được hai giá trị cần thiết là giá trị phân biệt và giá trị hội tụ.
Từ bảng xoay ma trận trên, nhân tố đại diện theo các biến như sau:
Nhóm nhân tố thứ nhất: Sự tin cậy tạo nhân tố đại diện là STC có giá trị Eigenvalue = 7.204 > , nói lên khả năng cung ứng dịch vụ phù hợp, chính xác, uy tín, đúng với những gì đã cam kết , được thể hiện cho 5 yếu tố:
+ FPT luôn thực hiện đúng yêu cầu của anh/chị ngay từ lần đầu tiên.
+ Nhân viên thực hiện dịch vụ chăm sóc khách hàng (lắp đặt, bảo hành, sửa chữa,..) theo đúng thời gian đã hứa.
+ FPT bảo mật tốt thông tin cho anh/chị.
+ FPT luôn thông báo cho anh/chị khi nào dịch vụ sẽ thực hiện. + Anh/chị không phải chờ đợi lâu khi có giao dịch với FPT.
Nhóm nhân tố thứ hai: Phương tiện hữu hình tạo nhân tố đại diện là PTHH có giá trị Eigenvalue = 2.179 > 1, nhân tố này thể hiện hình ảnh bên ngoài cơ sở vật chất, phong cách của đội ngũ nhân viên được thể hiện cho 5 yếu tố:
+ Quầy dịch vụ chăm sóc khách hàng của FPT được bố trí hợp lý + FPT có đường dây nóng dễ nhớ (19006600)
+ Cơ sở vật chất của công ty hiện đại
+ Nhân viên chăm sóc khách hàng có trang phục gọn gàng, lịch sự và ấn tượng + Vị trí đặt chi nhánh và phòng giao dịch của FPT thuận tiện cho đi lại và giao dịch với anh/chị
Nhóm nhân tố thứ ba: Năng lực phục vụ tạo nhân tố đại diện là NLPV có giá trị Eigenvalue = 2.017 >1, nhân tố này nói lên thái độ, trình độ và kỹ năng của nhân viên công ty đối với khách hàng trong khi cung cấp dịch vụ, được thể hiện cho 4 yếu tố:
+ Nhân viên FPT có kiến thức chun mơn về sản phẩm và dịch vụ của công ty để sẵn sàng đáp trả lời các câu hỏi của anh/chị.
+ Nhân viên có kỹ năng giao tiếp tốt.
+ Nhân viên kỹ thuật chuyên nghiệp, tay nghề cao.
+ Nhân viên tư vấn giải quyết thỏa đáng các thắc mắc của anh/chị.
Nhóm nhân tố thứ tư: Sự đồng cảm tạo nhân tố đại diện là SDC có giá trị Eigenvalue = 1.673 > 1, nhân tố này thể hiện sự quan tâm ân cần, giúp đỡ khách hàng, ln được đón tiếp nồng hậu khi đến giao dịch với công ty, được thể hiện cho 4 yếu tố; + Nhân viên thể hiện sự quan tâm đến cá nhân anh/chị trong những dịp đặc biệt ( lễ, tết, sinh nhật,…).
+ Thời gian giao dịch thuận tiện cho từng đối tượng khách hàng khách nhau. + FPT có những chính sách ưu đãi, chương trình q tặng cho những đối tượng khách hàng khác nhau.
+ Những phản hồi và phàn nàn của anh/chị được nhân viên FPT tiếp nhận với thái độ tích tực.
Nhóm nhân tố thứ năm: Sẵn sàng đáp ứng tạo nhân tố đại diện là SSDU có giá trị Eigenvalue = 1.301 > 1, nhân tố này đo lường mức độ mong muốn, khả năng giải quyết vấn đề và phục vụ khách hàng một cách nhanh chóng được thể hiện cho 4 yếu tố:
+ Khi dịch vụ xảy ra sự cố nhân viên chăm sóc khách hàng khắc phục nhanh chóng.
+ Thời gian giao dịch ở FPT với anh/chị là nhanh chóng. + Các hồ sơ, thủ tục được thực hiện nhanh chóng.
2.3.3.2 Phân tích EFA với thang đo sự hài lịng
Đề tài tiến hành khảo sát sự hài lòng chung của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại cơng ty FPT Huế thông qua 3 biến quan sát, và từ các biến quan sát đó, đề tài cũng tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Nhằm kiểm tra xem mức độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành phân tích nhân tố đề tài đã sử dụng chỉ số KMO = 0.678 > 0.5 và kiểm định Barlett ( Barlett’s test of sphericity) cho giá trị p- value bé hơn mức ý nghĩa 0.05 nên dữ liệu được đáp ứng được điều kiện.
Bảng 2.8: Kết quả phân tích EFA với thang đo Sự hài lòng
Biến quan sát Hệ số tải
Anh/Chị sẽ giới thiệu dịch vụ của FPT Telecom cho những người khác 0.811
Anh/Chị có hài lịng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT
Telecom Huế 0.810
Trong thời gian tới Anh/Chị vẫn sử dụng dịch vụ mà FPT Telecom cung
cấp 0.781
Eigenvalues = 1.924 Cumulative (%) = 64.132
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Kêt quả cho thấy tại mức giá trị Eigenvalue = 1.924, phân tích nhân tố đã trích được một nhân tố với phương sai trích là 64.132% > 50% cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp với biến quan sát.
2.3.4 Đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lƣợng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại công ty FPT Telecom Huế
2.3.4.1 Kiểm định hệ số tƣơng quan
Phân tích hồi quy được sử dụng trong phần này để phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu. Từ mơ hình nghiên cứu đề xuất giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Điều kiện để phân tích hồi quy là biến phụ thuộc phải có mối quan hệ tương quan tuyến tính với các biến độc lập và đồng thời giữa các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau ( hệ số tương quan khác 1)
H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể
Bảng 2.9: Kết quả kiểm định hệ số tƣơng quan
STC PTHH NLPV SDC SSDU SHL STC Pearson Correlation 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.271** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 PTHH Pearson Correlation 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.418** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 NLPV Pearson Correlation 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.346** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SDC Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.328 ** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SSDU Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0. 328** Sig. (1-tailed) 0.500 0.500 0.500 0.500 0.000 N 150 150 150 150 150 150 SHL Pearson Correlation 0.271** 0.418** 0.346** 0.328** 0.328** 1 Sig. (1-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 150 150 150 150 150 150 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020) Ghi chú:
(*) Sự tương quan có ý nghĩa tại mức 0.05 (**) Sự tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01
Theo ma trận hệ số tương quan, hầu hết các giá trị ở hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở mức 95% (sig<0.05) có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các cặp biến với nhau. Giá trị r giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập chạy từ 0.271 đến 0.418. Trong đó, tương quan chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc là biến PTHH( 0.418), sau đó lần lượt là NLPV(0.346), SDC( 0.328 ), SSDU (0.328) và STC( 0.271). Như vậy, các biến độc lập đều có ý nghĩa, cho phép ta
bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Các biến độc lập phù hợp để đưa vào mơ hình giải thích cho biến sự hài lịng.
2.3.4.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Bảng 2.10: Thống kê mức độ phù hợp cuả mơ hình
Mơ hình lựa
chọn R R
2 R2 hiệu
chỉnh
Sai số chuẩn được ước lượng
Durbin- Watson
1 0.763a 0.583 0.568 0.65692941 1.676
( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020)
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô
hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ
an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2
hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao.
Tại kết quả của bảng này cho thấy các biến độc lập giải thích được rất tốt sự thay
đổi của biến phụ thuộc với R2
hiệu chỉnh là 0.568 nghĩa là các biến độc lập giải thích được 56,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy giải thích được 56,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc là do sự biến động của 5 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình. Như vậy mơ hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Mơ hình hồi quy đã được kiểm định là phù hợp với dữ liệu thực tế, song vì tổng thể là rất lớn chúng ta chỉ chọn ra một lượng mẫu giới hạn để tiến hành điều nha, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Vì thế để kiểm tra xem mơ hình hồi quy tuyến tính này có thể suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không ta sẽ dùng kiểm định F trong bảng ANOVA.
2.3.4.3 Phân tích ANOVA
Bảng 2.11: Kết quả phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa
Model Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1
Hôi quy 86.856 5 17.371 40.252 0.000b
Số dư 62.144 144 0.432
Tổng 149.000 149
a. Dependent Variable: SHL
b. Predictors: (Constan), SSDU, SDC, NLPV, STC, PTHH
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, để xem biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không. Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, sử dụng đại lượng F từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Giả thuyết: H0: hệ số R2 = 0 ( mơ hình khơng phù hợp) (Sig > 0.05)
H1: hệ số R2 ≠ 0 ( mơ hình phù hợp ) (Sig < 0.05)
Hay H0: Khơng có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ
thuộc
H1: Có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Số liệu tại bảng cho thấy, giá trị kiểm định F = 40.252, mức ý nghĩa = 0.000 <
0.05, chứng tỏ R2 của tổng thể khác 0, ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết
H1, nghĩa là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Điều này đồng nghĩa
với việc, mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể và có thể đưa vào sử dụng.
2.3.4.4 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hồi quy tác động của các nhân tố CLDV đến SHL của khách hàng
Model
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số 2.376E- 016 0.054 0.000 1.000 1.000 1.000 STC 0.271 0.054 0.271 5.031 0.000 1.000 1.000 PTHH 0.418 0.054 0.418 7.771 0.000 1.000 1.000 NLPV 0.346 0.054 0.346 6.422 0.000 1.000 1.000 SDC 0.328 0.054 0.328 6.095 0.000 1.000 1.000 SSDU 0.328 0.054 0.328 6.097 0.000 1.000 1.000 ( Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2020)
Mơ hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất (OLS).
Mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
SHL = β0 + β1*PTHH + β2*STC + β3*NLPV + β4*SDC + β5*SSDU
Với β0 là hệ số chặn
βi là hệ số hồi quy riêng tương ứng với các biến độc lập
Tại bảng kết quả hồi quy cho thấy như sau:
+ Năm biến độc lập có giá trị Sig = 0.000 < 0.05, các độc lập có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với độ tin cậy hơn 95%.
+ Các giá trị Tolerance đều > 0.1 và VIF đều < 2 Khơng có hiện tượng đa
cộng tuyến trong mơ hình.
Điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0, hay
các giả thuyết H1 được chấp nhận ở mức ý nghĩa 95%.
Dựa vào các thông tin trong bảng hệ số tương quan dưới đây ta có được pương trình mơ tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại cơng ty FPT chi nhánh Huế
SHL = 0.418*PTHH + 0.271*STC + 0.346*NLPV + 0.328*SDC + 0.328*SSDU Mơ hình hồi quy cho thấy, các biến độc lập: PTHH, STC, NLPV, SDC và SSDU có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc SHL. Kết quả nghiên cứu cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng là khác nhau, điều này được thể hiện thông qua các hệ số Beta trong phương trình hồi quy. Trong đó, phương tiện hữu hình ( 0.148) có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp đến là năng lực phục vụ ( 0.346 ), sự đồng cảm (0.328), sẵn sàng đáp ứng (0.328) và cuối cùng là sự tin cậy (0.271).
Kiểm định giả thuyết về sự hài lịng:
Qua phân tích nhân tố khám phá EFA, thang đo chất lượng dịch vụ SERVQUAL đã cho thấy rằng có 5 nhân tố: (1) Sự tin cậy, (2) Sẵn sàng đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đảm bảo và (5) Phương tiện hữu hình. Chúng tác động cùng chiều đến mức
độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom, chi nhánh Huế, đồng nghĩa với việc nếu cải thiện các nhân tố trên tốt hơn thì mức độ hài lịng của khách hàng cũng cao hơn.
Giả thuyết H1: “ Sự tin cậy” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng.
Từ mơ hình hồi quy cho thấy, khi “Sự tin cậy” tăng /giảm1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng/ giảm 0.271 đơn vị.Như vậy, khi sự tin cậy của khách hàng đối với cơng ty trong q trình thực hiện dịch vụ càng cao thì khách hàng sẽ đánh giá chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom chi nhánh Huế càng cao.
Giả thuyết H2: “Sẵn sàng đáp ứng” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng.
Từ mơ hình hồi quy cho thấy, khi “Sẵn sàng đáp ứng” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng/giảm 0.328 đơn vị. Như vậy, khi sự sẵn sàng đáp ứng càng tốt, càng đáp ứng được nhu cầu của khách hàng thì sự hài lịng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H3: “ Năng lực phục vụ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lịng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng.
Từ mơ hình hồi quy cho thấy, khi “Năng lực phục vụ” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng/giảm 0.346 đơn vị. Như vậy, khi năng lực chuyên mơn, nghiệp vụ càng cao thì sự hài lịng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được khách hàng đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H4: “ Sự đồng cảm” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng.
Từ mơ hình hồi quy cho thấy, khi “Sự đồng cảm” tăng/giảm 1 đơn vị thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng/giảm 0.328 đơn vị. Như vậy, khi sự đồng cảm được đáp ứng càng tốt thì sự hài lịng về chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng được đánh giá càng cao tại FPT Telecom chi nhánh Huế.
Giả thuyết H5: “ Phương tiện hữu hình” ” có mối quan hệ cùng chiều với sự hài
Từ mơ hình hồi quy cho thấy, khi “Sự tin cậy” tăng /giảm1 đơn vị thì sự hài lịng