4.2.1 Kiểm định ma trận tƣơng quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tường quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các biến GTCN GCHV GCTT PUCX DATI CLCN GTCN Hệ số tương quan 1 .211* .510** .387** .280** .278** Sig. (2-tailed) .014 .000 .000 .001 .001 N 135 135 135 135 135 135 GCHV Hệ số tương quan .211* 1 .000 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed) .014 1.000 1.000 1.000 1.000 N 135 135 135 135 135 135 GCTT Hệ số tương quan .510** .000 1 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 1.000 N 135 135 135 135 135 135
PUCX Hệ số tương quan .387** .000 .000 1 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
DATI Hệ số tương quan .280** .000 .000 .000 1 .000 Sig. (2-tailed) .001 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
CLCN Hệ số tương quan .278** .000 .000 .000 .000 1
Sig. (2-tailed) .001 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến GTCN (biến phụ thuộc) với các biến độc lập CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn hơn 0.3. Nhìn sơ bộ, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến GTCN, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05).
Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét lại trong phần phân tích hồi quy tuyến tính dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.2.2 Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI với GTCN tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy thành phần CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI là biến độc lập – Independents và GTCN là biến phụ thuộc – Dependent sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Kết quả nhận được cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = .610 (hay R2 hiệu chỉnh = .595) chứng minh cho sự phù hợp của mô hình (bảng 3.14). Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 59.5%. Nói cách khác khoảng 59.5% khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc.
Bảng 4.10: Bảng thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Mô hình Hệ số R R² R² hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi R² thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F thay đổi 1 .781a .610 .595 .63641464 .610 40.369 5 129 .000 Bảng 4.11: ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
1
Hồi quy 81.752 5 16.350 40.369 .000b
Phần dư 52.248 129 .405
Tổng 134.000 134
Trong bảng phân tích phương sai ở trên, cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. F=0,000(< 0.05) có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với
dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bên cạnh đó, tác giả tiến hành kiểm định F để đánh giá tương quan tuyến tính của biến phụ thuộc và các biến độc lập trong hàm hồi quy:
Ta có F;df1;df2 F0.05;5;129 2.28
Đặt giả thiết:
H0: Các biến độc lập và biến phụ thuộc không tương quan với nhau H1: Các biến độc lập và biến phụ thuộc tương quan với nhau
Từ bảng kết quả phân tích phương sai: F = 40.369 > 2.28, do đó ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1
Như vậy, biến phụ thuộc và các biến độc lập có tƣơng quan tuyến tính với nhau ở mức độ tin cậy là 95%. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.12: Các thông số thống kê trong phương trình hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp
nhận của biến Nhân tử phóng đại phương sai VIF 1 Hằng số 1.930E-016 .055 .000 1.000 GCHV .211 .055 .211 3.835 .000 1.000 1.000 GCTT .510 .055 .510 9.269 .000 1.000 1.000 PUCX .387 .055 .387 7.045 .000 1.000 1.000 DATI .280 .055 .280 5.100 .000 1.000 1.000 CLCN .278 .055 .278 5.056 .000 1.000 1.000
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không
có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Trong 5 thành phần đo lường giá trị cảm nhận nêu trên có ảnh hưởng đáng kể đến giá trị cảm nhận với mức ý nghĩa sig < 0,05. Như vậy ta chấp nhận 05 giả thuyết đặt ra trong mô hình nghiên cứu chính thức.
Từ bảng 4.12 cho ta hàm hồi quy có dạng như sau:
GTCN = 0.211*GCHV + 0.510*GCTT + 0.387*PUCX + 0.280*DATI + 0.278*CLCN (4.1) Trong đó: GTCN: Thành phần Giá trị cảm nhận GCHV: Thành phần Giá cả hành vi GCTT: Thành phần Giá cả tiền tệ PUCX: Thành phần Phản ứng cảm xúc DATI: Thành phần Danh tiếng
CLCN: Thành phần Chất lượng cảm nhận
Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận chiều đến giá trị cảm nhận của khách hàng. Điều này là phù hợp với các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu đã trình bày trong phần trước.
Nhận xét:
Từ phương trình hồi quy tuyến tính 4.1 và bảng 4.12, ta có các kết luận sau:
Thứ nhất, từ phương trình (4.1), ta thấy hệ số của CLCN là 0.278, điều này có nghĩa là khi khách hàng đánh giá sự thỏa mãn của họ đối với chất lượng dịch vụ tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.278 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi.
Thứ hai, yếu tố PUCX có tác động mạnh thứ 2 đến giá trị cảm nhận của khách hàng (với β = 0.387 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là khi phản ứng cảm xúc của khách hàng tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.387 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi.
Thứ ba, yếu tố GCTT có tác động mạnh nhất so với các yếu tố khác đến giá trị cảm nhận của khách hàng vì có hệ số Beta lớn nhất (với β = 0.51 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là khi khách hàng đánh giá sự thỏa mãn (cảm nhận về giá) của họ đối với giá cước dịch vụ tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.51 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi. Như vậy, khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động xem yếu tố thỏa mãn với giá cước sử dụng dịch vụ (giá cả tiền tệ) là quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng (lợi ích cuối cùng của dịch vụ). Kết quả này là phù hợp bởi người tiêu dùng luôn nhạy cảm về giá.
Thứ tư, yếu tố GCHV có tác động mạnh yếu nhất đến giá trị cảm nhận của khách hàng (với β = 0.211 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là cảm nhận của khách hàng về giá cả mang tính hành vi tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.211 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi.
Thứ năm, yếu tố DATI có sự tác động mạnh thứ ba đến giá trị cảm nhận khách hàng. Cụ thể: hệ số Beta trong phương trình hồi quy (4.1) lớn thứ 3 (với β = 0.28 tại mức ý nghĩa Sig=0.000). Điều này có nghĩa là khi cảm nhận về danh tiếng của VinaPhone của khách hàng tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0.28 lần với điều kiện ảnh hưởng của các yếu tố khác là không đổi.
Tóm tắt chƣơng 4
Trong chương này, nghiên cứu thực hiện việc đánh giá thang đo các yếu tố giá trị cảm nhận khách hàng, giá trị cảm nhận khách hàng thông qua các công cụ Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kết quả đánh giá thang đo cho thấy, các thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu đều đảm bào độ tin cậy và giá trị.
Trong chương này, nghiên cứu cũng đã thực hiện việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội và thực hiện đo lường mức độ quan trọng các yếu tố tác động đến giá trị cảm nhận khách, kết quả kiểm định cho thấy tất cả các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận. Nghiên cứu cũng đã trình bày mức độ quan trọng của từng yếu tố tác động đến giá trị cảm nhận khách.
Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt của toàn bộ nghiên cứu, ý nghĩa về lý thuyết và thực tiễn cũng như hạn chế của đề tài nghiên cứu; đề xuất những kiến nghị nhằm nâng cao giá trị cảm nhận của khách hàng.
Chƣơng 5
KIẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN
5.1 Hàm ý các chính sách nâng cao Giá trị cảm nhận khách hàng cho Công ty Dịch vụ Viễn thông VinaPhone ty Dịch vụ Viễn thông VinaPhone
5.1.1 Các kiến nghị nâng cao Chất lƣợng cảm nhận
Các vấn đề về chất lượng cảm nhận liên quan đến vấn đề kĩ thuật. Do vậy, để cải thiện đánh giá, cảm nhận của khách hàng cần phải cải tiến các vấn đề liên quan kĩ thuật. Các vấn đề ấy không phải chỉ đơn thuần là nâng cao chất lượng mang tính thuần kĩ thuật mà còn cả những vấn đề khác liên quan như: nguồn nhân lực, nghiên cứu phát triển …
Một số đề xuất nâng cao chất lượng dịch vụ:
- Thứ nhất, duy trì sự ổn định trong vận hành mạng lưới. Hạn chế tối đa các sự cố ảnh hưởng đến chất lượng mạng lưới do chủ quan gây ra. Muốn vậy, cần quán triệt tinh thần trách nhiệm trong công tác vận hành cho toàn bộ cán bộ nhân viên; nâng cao trình độ chuyên môn lẫn ý thức trách nhiệm trong công tác vận hành – bảo dưỡng kỹ thuật.
Hiện nay, các sự cố ảnh hưởng đến mạng lưới hiện nay chủ yếu do hai nguyên nhân: do lỗi thiết bị và các sự cố liên quan đối tác cung cấp truyền dẫn (Công ty Viễn Thông liên tỉnh VTN). Do vậy, cần thực hiện công tác kiểm tra, bão dưỡng định kì thiết bị theo tháng, quý nhằm hạn chế tối đa các lỗi phát sinh do thiết bị gâ ra. Về phía đối tác, do là hai công ty cùng Tập đoàn nên có sự nể nang, chủ quan trong công tác xử lý các sự cố liên quan. Do vậy, cần có một chỉ số KPI – Key Performance Indicator (chỉ số đánh giá thực hiện công việc) – đo lường chất lượng cung cấp dịch vụ của đối tác có sự thống nhất của hai bên. Mục đích nhằm hạn chế tối đa các sự cố do phía đối tác gây ra, bắt buộc đối tác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
phải nâng cao chất lượng phục vụ bằng biện pháp chế tài nếu vi phạm các chỉ số KPI.
- Thứ hai, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng nghẽn mạng cục bộ trên hệ thống. Hiện nay, tình trạng nghẽn mạng là hầu như không còn trên các nhà mạng. Kể cả các dịp lễ tết cũng rất ít khi bị nghẽn. Tuy nhiên, vẫn có hiện tượng nghẽn cục bộ do sự cố phát sinh trên một phần tử mạng làm lưu lượng bị dồn về một thiết bị và tạo ra hiện tượng nghẽn cục bộ. Do vậy, cần thường xuyên thực hiện kiểm tra công tác định tuyến, khai báo trên hệ thống để giảm thiểu hoàn toàn hiện tượng nghẽn cục bộ nếu có sự cố phát sinh.
- Thứ ba, không ngừng hoàn thiện công tác tối ưu chất lượng phủ sóng. Hiện nay, cả ba nhà mạng Vinaphone, Mobifone và Viettel đã có mật độ phủ song trên toàn quốc. Tuy nhiên, chất lượng song không phải nơi nào cũng như nhau. Do vậy, cần thường xuyên thực hiện công tác đo song và tối ưu chất lượng. Một mặt nhằm nâng cao chất lượng phủ song, một mặt tối ưu hóa cao nhất mật độ trạm phát song góp phần giảm thiểu chi phí đầu tư, vận hành.
Con người đóng vai trò quan trọng trong công tác vận hành kĩ thuật. Do vậy, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực cũng là góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ. Một số đề xuất các giải pháp về nguồn nhân lực như sau:
- Thứ nhất, thay đổi công tác tuyển dụng, đào tạo thu hút nguồn nhân lực.
Cần thực hiện thay đổi hình thức, nội dung trong công tác tuyển dụng hiện nay nhằm nâng cao chất lượng cán bộ kỹ thuật. Cần thiết loại bỏ hoàn toàn cơ chế gửi gắm truyền thống của Bưu điện trước kia để hạn chế các cán bộ không đủ trình độ vận hành hệ thống nhưng vẫn tồn tại trong tổ chức.
- Thứ hai, thực hiện tổ chức học tập, huấn luyện và kiểm tra định kì theo năm. Mục đích nhằm khuyến khích cán bộ nhân viên học tập, trao dồi kiến thức lẫn kinh nghiệm trong công tác. Đặc thù nghành viễn thông là công nghệ thay đổi liên tục, do vậy công tác đào tạo và đào tạo lại là vô cùng quan trọng và cần thiết.
- Thứ ba, tập trung đầu tư phát triển nguồn nhân lực chủ chốt, trình độ kĩ thuật cao đủ sức vận hành, sử lý sự cố trên mạng. Hạn chế sự phụ thuộc vào đối tác, giảm thiểu thiệt hại khi có sự cố phát sinh trên mạng lưới. Với đặc thù của nghảnh viễn thông, khi sự cố xảy ra càng lâu, mức độ thiệt hại càng tăng lên nhiều lần. Do đó, một khi cán bộ kĩ thuật càng chủ động được nhiều trong công tác vận hành càng có lợi. Do vậy, công ty Vinaphone cần có một sự đầu tư trong việc đào tạo cán bộ kĩ thuật cao hơn là đào tạo theo đại trà, không tập trung như hiện nay.
- Thứ tư, cần có một chính sách đãi ngộ nhân tài tương xứng, tránh tình trạng “chảy máu chất xám”. Thực tế là đã có rất nhiều người giỏi từ Vinaphone ra đi và giành được nhiều thành tựu tại các công ty đối thủ là Mobifone và Viettel. Do vậy, công ty Vinaphone cần một chế độ lương bổng, đãi ngộ tương xứng với công sức của người lao động, đặc biệt là với các lao động có chuyên môn và năng lực cao.
5.1.2 Các kiến nghị nâng cao Phản ứng cảm xúc
Phản ứng cảm xúc của khách hàng có ảnh hưởng lớn đến giá trị cảm nhận khách hàng (mạnh thứ hai sau Giá cả tiền tệ). Do vậy, việc cải thiện các vấn đề liên quan ảnh hưởng đến phản ứng cảm xúc của khách hàng là vô cùng quan trọng.
Xem bảng 3.3 phần xây dựng thang đo, ta thấy rằng các yếu tố liên quan phản ứng cảm xúc là: Cảm thấy thoải mái khi sử dụng, cảm thấy được tôn trọng khi sử dụng, cảm thấy vui khi sử dụng, cảm thấy hài lòng khi sử dụng, cảm thấy được quan tâm, chăm sóc.
Như ta thấy ở tháp nhu cầu Maslow, khi các nhu cầu bậc thấp như ăn mặc, sức khỏe hay giao tiếp bạn bè (bậc 1, 2 và 3) được thỏa mãn thì con người mong muốn những nhu cầu cao hơn như: Nhu cầu được quý trọng, kính mến, cần có cảm giác được tôn trọng, được tin tưởng (bậc 4). Ở đây cũng thế, khi các vấn đề về chất lượng, kĩ thuật đã đạt yêu cầu và tiến đến giới hạn về tiêu chuẩn thì các vấn đề về giao tiếp, ứng xử với khách hàng trở nên quan trọng hơn. Môi trường kinh doanh
viễn thông hiện nay không còn là độc quyền của VNPT (Vinaphone và Mobifone)