D a vào mô hình SERVPERF và mô hình SERVQUAL c a Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang và d a trên phân tích m i quan h gi a ch t l ng d ch v và s th a mãn c a khách hàng, chúng tôi k t h p hai mô hình này l i thành mô hình lý thuy t, đ c trình bày hình 2.6. Nghiên c u này t p trung ki m đnh mô hình lý thuy t này, gi thuy t v m i quan h gi a các thành ph n c a ch t l ng d ch v đ i v i s th a mãn c a khách hàng khi s d ng d ch v siêu th , đ ng th i so sánh gi a hai mô hình SERVPERF và SERVQUAL c a Nguy n ình Th , mô hình nào t t nh t s đ c ch n đ gi i thích s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v siêu th t i Tp. H Chí Minh.
Qua k t qu nghiên c u đ nh tính trên, theo mô hình SERVPERF, s th a mãn c a khách hàng khi mua s m t i siêu th (bi n ph thu c) ch u tác đ ng b i các y u t : tin c y, đáp ng, n ng l c ph c v , đ ng c m, ph ng ti n h u hình (bi n đ c l p) và theo mô hình SERQUAL c a Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, s th a mãn c a khách hàng khi mua s m t i siêu th (bi n ph thu c) ch u tác đ ng
H2.5 H2.4 H2.3 H2.1 H2.2 H1.4 H1.1 H1.2 H1.5 H1.3
b i các y u t : ch ng lo i hàng hóa, nhân viên ph c v , tr ng bày, m t b ng, an toàn (bi n đ c l p).
V i k t qu này, chúng tôi đ ngh m t mô hình nghiên c u v i các gi thuy t nh sau: Tin c y Ch ng lo i hàng hóa áp ng Nhân viên ph c v N ng l c ph c v S th a mãn Tr ng bày ng c m M t b ng Ph ng ti n h u hình An toàn
Mô hình SERVPERF Mô hình Nguy n ình Th
& Nguy n Th Mai Trang
Hinh 2.6: Mô hình m i quan h gi a ch t l ng d ch v siêu th và s th a mãn c a khách hàng.
Các y u t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng th ng xuyên bi n đ i theo nhu c u đa d ng c a khách hàng. Bên c nh các y u t đã nêu trong mô hình nghiên c u trên s còn nhi u y u t khác c ng tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng nh : th ng hi u, ph n giá tr gia t ng, s thu n ti n, ni m tin, giá c c m nh n, giá tr c m nh n, … Vì th i gian gi i h n nên đ tài này không nghiên c u nh ng m i quan h đó. ây c ng chính là đi u kích thích các nghiên c u ti p theo nh m b sung và đi u ch nh các y u t trên.
2.2.2. Các gi thuy t
H1.1: Thành ph n tin c y đ c khách hàng đánh giá càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i. Hay nói cách khác, thành ph n tin c y và s th a mãn c a khách hàng có quan h cùng chi u.
H1.2: Thành ph n đáp ng đ c khách hàng đánh giá càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H1.3: Thành ph n n ng l c ph c v đ c khách hàng đánh giá càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H1.4: Thành ph n đ ng c m đ c khách hàng đánh giá càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H1.5: Thành ph n ph ng ti n h u hình đ c khách hàng đánh giá càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H2.1: Khi khách hàng c m nh n ch ng lo i hàng hóa c a m t siêu th càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H2.2: Khi khách hàng c m nh n kh n ng ph c v c a nhân viên c a m t siêu th càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H2.3: Khi khách hàng c m nh n s tr ng bày siêu th càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H2.4: Khi khách hàng c m nh n m t b ng siêu th càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H2.5: Khi khách hàng c m nh n an toàn siêu th càng cao thì s th a mãn c a khách hàng càng cao và ng c l i.
H3: Mô hình SERVPERF và mô hình SERQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003) đo l ng s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v siêu th t i Tp. H Chí Minh đ u t t nh nhau.
2.3. Tóm t t Ch ng 2
Trong ch ng này đã trình bày tóm t t các lý thuy t liên quan đ n ch t l ng d ch v , s th a mãn c a khách hàng và gi thuy t v m i quan h gi a chúng. Có nhi u mô hình đo l ng ch t l ng d ch v . Ch t l ng d ch v theo mô hình SERVPERF g m n m thành ph n chính: thành ph n tin c y, thành ph n n ng l c ph c v , thành ph n đ ng c m, thành ph n ph ng ti n h u hình. Ch t l ng d ch v theo mô hình SERVQUAL c a Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang c ng g m n m thành ph n: ch ng lo i hàng hóa, nhân viên ph c v , tr ng bày siêu th , m t b ng siêu th , an toàn siêu th .
Ch ng ti p theo s trình bày ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n nh m xây d ng và đánh giá các thang đo l ng và ki m đnh s phù h p c a mô hình nghiên c u.
Ch ng 3: PH NG PHÁP NGHIÊN C U
h ng 2 đã trình bày v c s lý lu n và mô hình nghiên c u đ c xây d ng trên các gi thuy t. Ch ng 3 này nh m m c đích gi i thi u ph ng pháp nghiên c u đ c s d ng đ xây d ng, đánh giá các thang đo l ng, nh ng khái ni m nghiên c u và ki m đnh mô hình lý thuy t cùng các gi thuy t đã đ ra. Ch ng này g m hai ph n: (1) Ph ng pháp nghiên c u, trong đó trình bày chi ti t quy trình nghiên c u, nghiên c u khám phá và nghiên c u chính th c; (2) xây d ng thang đo, trình bày các thang đo l ng khái ni m nghiên c u.
3.1 Ph ng pháp nghiên c u
Khi th c hi n m t nghiên c u, ng i nghiên c u có th ch n gi a hai ph ng pháp: ph ng pháp đnh tính và ph ng pháp đnh l ng ho c k t h p c hai. Ph ng pháp đnh tính bao hàm vi c g n l c thông tin t m t vài cu c đi u tra và quan sát, trong khi đó ph ng pháp đnh l ng đòi h i ng i nghiên c u ph i thu th p thông tin t vi c đi u tra nghiên c u th tr ng (Halvorsen, 1992).
Nghiên c u này đ c ti n hành thông qua hai giai đo n chính: (1) nghiên c u s b đnh tính nh m xây d ng b ng câu h i th m dò ý ki n khách hàng; (2) nghiên c u đnh l ng nh m thu th p, phân tích d li u th m dò, c ng nh c l ng và ki m đnh mô hình. Toàn b quy trình nghiên c u đ c trình bày nh hình (3.1).
Nghiên c u đnh tính nh m m c đích hi u ch nh, b sung thang đo các khái ni m nghiên c u, xây d ng b ng câu h i th m dò ý ki n khách hàng cho phù h p v i đi u ki n c a Tp. H Chí Minh nói chung và th tr ng bán l siêu th nói riêng. Nghiên c u chính th c đ c th c hi n b ng ph ng pháp đnh l ng. Nghiên c u đnh l ng này đ c th c hi n b ng ph ng pháp ph ng v n ng i tiêu dùng thông qua b ng câu h i chi ti t nh m đánh giá các thang đo và ki m đnh mô hình lý thuy t cùng các gi thuy t đã đ t ra.
Quy trình nghiên c u đ c trình bày trong hình (3.1) nh sau:
Nghiên c u s b : C s lý thuy t Thang đo nháp - th o lu n nhóm c a 2 mô hình - ph ng v n th Nghiên c u chính th c - n = 278 - Mã hóa, nh p li u Thang đo chính th c i u ch nh - Làm s ch d li u c a 2 mô hình - Th ng kê mô t
Cronbach Alpha - Lo i các bi n có h s t ng quan bi n t ng nh .
- Ki m tra h s alpha.
- Lo i các bi n có tr ng s EFA nh .
Phân tích nhân t khám phá (EFA) - Ki m tra y u t trích đ c.
- Ki m tra ph ng sai trích đ c.
- H s R2đánh giá đ phù h p c a mô hình nghiên c u.
Phân tích h i quy - Giá tr F k t lu n mô hình h i quy phù h p v i t ng th .
- Ki m đ nh gi thuy t (p-value).
So sánh hai mô hình SERPERF và SERVQUAL (Nguy n ình Th )
Hình 3.1: Quy trình nghiên c u
3.1.1. Nghiên c u s b
3.1.1.1. Th o lu n nhóm
Thang đo đ c xây d ng trên c s c a lý thuy t v ch t l ng d ch v , lý thuy t v thang đo ch t l ng d ch v đã có và lý thuy t v s th a mãn c a khách hàng. Tuy nhiên, do đ c thù c a t ng ngành, do s khác nhau v v n hóa c ng nh s phát tri n kinh t c a t ng khu v c cho nên thang đo ch a th t s phù h p v i
đ c thù c a d ch v siêu th t i th tr ng Vi t Nam, nên c n có nghiên c u đ nh tính nh m đi u ch nh thang đo cho phù h p là đi u c n thi t. Lý thuy t v ph ng pháp nghiên c u cho th y th o lu n nhóm t p trung là m t trong các công c thích h p đ th c hi n vi c này trong th tr ng hàng tiêu dùng (Churchill, 1979; Stewart & Shamdasani, 1990). Do v y, nghiên c u này s d ng ph ng pháp th o lu n
nhóm t p trung. M c đích nh m khám phá ra nh ng y u t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng khi s d ng d ch v siêu th (Ph l c 2).
3.1.1.2. Thi t k b ng câu h i kh o sát
Trong th o lu n nhóm, b ng kh o sát đ c thi t k và đ c ph ng v n th v i 20 ng i nh m ki m tra m c đ rõ ràng c a các câu h i. B ng kh o sát g m hai ph n (Ph l c 3): Ph n 1 đ c thi t k nh m thu th p s đánh giá v ch t l ng d ch v siêu th và s tho n mãn c a khách hàng. Ph n này g m 51 bi n quan sát, v i 21 bi n đ u tiên đo l ng ch t l ng d ch v theo mô hình SERVPERF, 27 bi n
đo l ng ch t l ng d ch v theo mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th & ctg) và 3 bi n quan sát đo l ng s th a mãn c a khách hàng v ch t l ng d ch v . Ph n 2 là ph n thu th p các thông tin phân lo i đ i t ng ph ng v n. Sau khi đ c
đi u ch nh l i, b ng câu h i th c th s đ c g i đi ph ng v n chính th c.
3.1.2. Nghiên c u chính th c
Nghiên c u chính th c đ c th c hi n b ng ph ng pháp đnh l ng, nh m ki m đnh mô hình lý thuy t đã đ t ra.
3.1.2.1. Ph ng pháp thu th p thông tin và c m u
Thông tin đ c thu th p thông qua đi u tra các khách hàng cá nhân có đi mua s m t i siêu th trong đa bàn thành ph H Chí Minh.
S l ng bi n quan sát là 51. N u theo tiêu chu n 5 m u trên m t bi n quan sát
đ có th phân tích nhân t khám phá (Hair & ctg, 1998) thì kích th c m u là n = 255 (51x5). M u đ c ch n theo ph ng pháp thu n ti n v i kích th c d tính n = 255. đ t đ c kích th c đ ra, 300 b ng câu h i đ c ph ng v n, và đ c phân ph i cho m i siêu th đ c ch n. C th là Co-opMart Nguy n ình Chi u có 60 khách hàng, MaxiMark 3/2 có 60 khách hàng, BigC Hoàng V n Th có 60 khách hàng, CitiMart Nguy n Trãi có 60 khách hàng, Lotte Nam SaiGon có 60 khách hàng. Sau khi thu th p và ki m tra, có 22 b ng b lo i do m t ph n không đi n đ y
đ vào ô tr ng, m t ph n không có h i âm. Cu i cùng 278 b ng câu h i hoàn t t
3.1.2.2. K ho ch phân tích d li u
D li u đ c nh p và làm s ch thông qua ph n m m SPSS 11.5. Sau đó m t s ph ng pháp phân tích đ c s d ng trong nghiên c u nh sau:
3.1.2.2.1. L p b ng t n s đ mô t m u thu th p theo các thu c tính nh đ
tu i, trình đ h c v n, thu nh p, …
3.1.2.2.2. Cronbach’s alpha
Ph ng pháp này cho phép ng i phân tích lo i b các bi n quan sát không phù h p và h n ch các bi n rác trong quá trình nghiên c u và đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s thông qua h s Cronbach’s alpha. H s α c a Cronbach là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t ch mà các m c h i trong thang đo t ng quan v i nhau. Nh ng bi n có h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i. Thang đo có h s Cronbach’s alpha t 0.6 tr lên là có th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang nghiên c u m i (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông th ng thang đo có Cronbach’s alpha t 0.7 đ n 0.8 là s d ng đ c. Nhi u nhà nghiên c u cho r ng khi thang đo có đ tin c y t 0.8 tr lên đ n g n 1 là thang đo l ng t t.
3.1.2.2.3. Phân tích nhân t khám phá EFA
Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach’s Alpha, phân tích nhân t khám phá là k thu t đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho vi c xác l p các t p h p bi n c n thi t cho v n đ
nghiên c u và đ c s d ng đ tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phân tích nhân t , tr s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là ch s dùng đ
xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p. N u tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Ngoài ra, phân tích nhân t còn d a vào Eigenvalue đ xác đ nh s l ng nhân t . Ch s nhân t có Eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng Eigenvalue đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng
nhân t có Eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c, vì sau khi chu n hóa m i bi n g c có ph ng sai là 1.
M t ph n quan tr ng trong b ng k t qu phân tích nhân t là ma tr n nhân t (component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t ). Nh ng h s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các bi n và các nhân t . H s này l n cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. M c dù ma tr n nhân t ban
đ u hay ma tr n nhân t không xoay này cho th y đ c m i quan h gi a các nhân t và t ng bi n m t, nh ng nó ít khi t o ra nh ng nhân t có th gi i thích đ c m t cách d dàng, b i vì các nhân t có t ng quan v i nhi u bi n. Thông qua vi c xoay