Đề tài Hướng dẫn phân tích long trung thành khách hàng sử dụng spss và phần mềm Amos

Bài viết “Nghiên cứu mô hình sựtrung thành của khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động tại Việt Nam”, Tạp chí BCVT&CNTT Kỳ1 tháng 2/2007 đã phân tích các mô hình nghiên cứu sựtrung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụthông tin di động (TTDĐ) của một sốnước trên thếgiới và đềxuất mô hình lý thuyết áp dụng cho nghiên cứu tại thịtrường TTDĐViệt Nam [10]. Bài viết này sẽtrình bày kết quảnghiên cứu thực nghiệm tại thịtrường TP. HồChí Minh từ01/2006 đến 05/2006 nhằm kiểm nghiệm mô hình lý thuyết đềxuất [10] và cung cấp một thang đo sựtrung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụTTDĐtại Việt Nam. Vềmặt thực tiễn kết quảnghiên cứu cung cấp thông tin giúp cho việc hoạch định chính sách sửdụng hiệu quảnguồn tài nguyên viễn thông đồng thời giúp các nhà cung cấp dịch vụTTDĐxây dựng chiến lược tiếp thịphòng thủhiệu quảtheo định hướng khách hàng. Mô hình nghiên cứu sửdụng thang đo 05 thành phần chất lượng dịch vụtrong lĩnh vực TTDĐ, kết hợp các mô hình nghiên cứu gần đây có xét thêm yếu tố“Rào cản chuyển mạng”, được nhiều tổchức và cá nhân trên thếgiới tiến hành, lựa chọn các nhân tốphù hợp với thị trường TTDĐtại Việt Nam [10]. Trong mô hình này, chất lượng dịch vụgồm 05 thành phần: Chất lượng cuộc gọi, Cấu trúc giá cước, Dịch vụgia tăng, Sựthuận tiện và Dịch vụkhách hàng. Rào cản chuyển mạng gồm 03 thành phần: Chi phí chuyển mạng (tổn thất phát sinh khi chuyển mạng, chi phí thích nghi mạng mới, chi phí gia nhập mạng mới); Sựhấp dẫn của mạng khác, và Quan hệkhách hàng.

pdf100 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 07/05/2013 | Lượt xem: 1480 | Lượt tải: 13download
Tóm tắt tài liệu Đề tài Hướng dẫn phân tích long trung thành khách hàng sử dụng spss và phần mềm Amos, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
các nhà nghiên cứu đã phải lọc việc trình bày ma trận từ biểu đồ đường dẫn, và cung cấp phần mềm với 1 chuỗi ma trận cho các tập hợp tham số khác nhau, như là hệ số nhân tố và các hệ số hồi quy. Các phần mềm được phát triển gần đây cho phép các nhà nghiên cứu chỉ định trực tiếp mô hình như là 1 biểu đồ đường dẫn. Việc này hiệu quả với các vấn đề đơn giản, nhưng có thể gây mệt mỏi đối với các mô hình có tính phức tạp hơn. Vì lý do này, phần mềm SEM hiện tại cũng vẫn hỗ trợ các đặc tính kỹ thuật của mô hình loại câu lệnh-hay ma trận. Path analysis (phân tích đường dẫn) là kỹ thuật thống kê dùng để kiểm tra quan hệ nhân quả giữa hai hay nhiều biến (biến quan sát). Dựa trên hệ thống phương trình tuyến tính. Path analysis là thành phần phụ của SEM, một thủ tục đa biến mà theo định nghĩa của 1 Nguồn: Ghi chú: những chữ được in nghiêng đậm và trong ngoặc đơn là do tôi bổ sung thêm, để thống nhất các thuật ngữ thông dụng nhằm giúp bạn đọc thuận lợi hơn. 78 Ullman (1996), “cho phép kiểm tra một tập quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập, hoặc là liên tục hoặc là rời rạc, và một hay nhiều biến phụ thuộc, hoặc là liên tục hoặc là rời rạc.” SEM liên quan đến các biến đo lường được (measured variable) và các biến ngầm (latent variable_biến tiềm ẩn). Một measured variable là một biến có thể được quan sát trực tiếp và được đo lường. Biến đo lường được cũng được biết đến như biến quan sát được (observed variable), biến chỉ báo hay biến biểu thị (indicator or manifest variables). Một latent variable là một biến không thể được quan sát trực tiếp và phải được suy ra từ measured variable. Latent variables được ám chỉ bởi hiệp tương quan (covariances) giữa hai hay nhiều measured variables. Chúng cũng được biết đến như là các nhân tố (nghĩa là, phân tích nhân tố), các biến kiến trúc hay các biến không quan sát được (constructs or unobserved variables). SEM là sự kết hợp giữa hồi quy đa biến và phân tích nhân tố. Path analysis chỉ liên quan đến các biến đo lường (measured variables). CÁC THÀNH PHẦN CỦA SEM Có hai thành phần: mô hình đo lường (measurement model) và mô hình cấu trúc (structural model). + Measurement model: liên quan đến quan hệ giữa measured variables và latent variables. + Structural model: chỉ liên quan đến các quan hệ giữa các latent variables mà thôi. Ký hiệu trong SEM: - Các biến đo lường được: hình chữ nhật hay vuông - Các biến ngầm: elíp hay hình tròn - Các khoản sai số: (“nhiễu” của các biến ngầm) được đưa vào biểu đồ SEM, đại diện bởi “E’s” cho các biến đo lường và “D’s” cho các biến ngầm. Các khoản sai số đại diện phương sai phần dư trong các biến không được tính cho các đường dẫn (pathways) được giả thiết trong mô hình. Tham số của SEM: - Là các biến, hệ số hồi quy và hiệp tương quan giữa các biến. - Phương sai có thể được chỉ ra bằng mũi tên hai đầu kết thúc tại cùng một biến, hoặc đơn giản hơn, ký hiệu bằng số trong hộp vẽ biến hay cung tròn. - Các hệ số hồi quy được trình bày dọc theo mũi tên một chiều chỉ ra đường dẫn được giả thiết giữa hai biến (có trọng số được áp dụng cho các biến trong các phương trình hồi quy tuyến tính) - Hiệp phương sai được kết hợp với các mũi tên vòng cung hai đầu giữa hai biến hoặc các sai số và biểu thị vô hướng (no directionality). Data cho SEM là các phương sai mẫu và hiệp phương sai mẫu lấy từ tổng thể (ký hiệu S, phương sai mẫu quan sát được và ma trận hiệp phương sai). KIẾN TRÚC SEM Mục tiêu trong việc xây dựng 1 sơ đồ đường đẫn (path diagram) hay mô hình phương trình cấu trúc, là tìm một mô hình đủ thích hợp với dữ liệu (S) để phục vụ như là 1 đại diện có ích của độ tin cậy và giải thích chi tiết dữ liệu. 79 Có 5 bước trong kiến trúc SEM: 1. Chỉ định mô hình (Model Specification) 2. Nhận dạng mô hình (Model Identification) 3. Ước lượng mô hình (Model Estimation) 4. Đánh giá độ thích hợp của mô hình (Assesing Fit of the Model) 5. Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification) Chỉ định mô hình (Model Specification) Là việc chính thức bắt đầu một mô hình. Trong bước này, các tham số được xác định là cố định hay tự do. Tham số cố định (fixed parameters) không được ước lượng từ dữ liệu và được gán một cách tiêu biểu bằng 0 (chỉ ra không có quan hệ giữa các biến). Các đường dẫn của các tham số cố định được gắn nhãn số (trừ khi được gán giá trị là 0, trong trường hợp này không có đường dẫn nào được vẽ) trong biểu đồ SEM. Tham số tự do (Free parameters) được ước lượng từ dữ liệu quan sát và được người điều tra tin rằng nó khác 0. Việc xác định tham số nào là cố định hay tự do trong SEM là rất quan trọng vì nó xác định tham số nào sẽ được sử dụng để so sánh biểu đồ giả thuyết với ma trận hiệp phương sai và phương sai tổng thể mẫu trong việc kiểm tra tính thích hợp của mô hình (bước 4). Việc chọn tham số nào là cố định và tham số nào là tự do tùy thuộc vào người nghiên cứu. Sự lựa chọn này trình bày một giả thuyết tiền đề về đường xu hướng trong hệ thống là quan trọng trong thế hệ của cấu trúc liên quan của hệ thống được quan sát (ví dụ, phương sai mẫu được quan sát và ma trận hiệp phương sai). Nhận dạng mô hình (Model Identification) Việc nhận dạng quan tâm đến việc có hay không giá trị duy nhất cho mỗi và mọi tham số tự do có thể thu thập được từ dữ liệu quan sát. Nó phụ thuộc vào việc lựa chọn mô hình và đặc tính kỹ thuật của các tham số cố định, ràng buộc và tự do. Một tham số bị ràng buộc khi nó trong một tập hợp với các tham số khác. Các mô hình cần phải được nhận dạng hoàn chỉnh để có thể ước lượng được (bước 3) và để kiểm định giả thuyết về quan hệ giữa các biến. Có các dạng mô hình có cấu trúc là just-identified, overidentified, hay underidentified. + just-identified model: trong đó tương ứng 1-1 giữa data và các tham số cấu trúc. Nghĩa là, số phương sai dữ liệu và số hiệp phương sai bằng với số tham số được ước lượng. Tuy nhiên, mặc dầu khả năng của mô hình là đạt được một giải pháp duy nhất cho tất cả các tham số, just-identified model không có sự quan tâm của khoa học gia vì bởi nó không có độ tự do và do đó không thể bị loại bỏ. + Overidentified model: là mô hình trong đó số tham số có thể ước lượng được thì nhỏ hơn số điểm dữ liệu (data points) (nghĩa là, phương sai, hiệp tương quan của các biến quan sát được). Tình trạng này tạo kết quả ra độ tự do dương cho phép loại bỏ mô hình, do đó được sử dụng một cách khoa học hơn. Mục đích của SEM là chỉ ra một mô hình như vậy đáp ứng các tiêu chuẩn của overidentification. + Underidentified model: là mô hình trong đó số tham số được ước lượng vượt quá số phương sai và hiệp tương quan. Như vậy, mô hình bao gồm thông tin không ý nghĩa (từ dữ 80 liệu đầu vào) cho việc đạt được 1 giải pháp xác định về ước lượng tham số; nghĩa là, vô số các giải pháp là khả dĩ cho 1 underidentified model. Ước luợng mô hình (Model Estimation) Trong bước này, các giá trị khởi đầu của tham số tự do được chọn để sinh ra 1 ma trận hiệp tương quan tổng thể được ước lượng (estimated population covariance matrix), S(q), từ mô hình. Các giá trị khởi đầu có thể được chọn bởi người nghiên cứu từ thông tin ban đầu, bởi các chương trình máy tính được sử dụng để xây dựng SEM, hay từ phân tích hồi quy đa biến. Mục tiêu của ước lượng là để sinh ra một S(q) hội tụ trên ma trận hiệp tương quan tổng thể quan sát được, S, với ma trậnphần dư (residual matrix) (khác biệt giữa S(q) và S) trở nên tối thiểu. Nhiều phương pháp có thể được sử dụng để sinh ra S(q). Việc chọn các phương pháp được hướng dẫn bằng đặc tính của data bao gồm kích thước và phân phối mẫu. Hầu hết các tiến trình được sử dụng là lặp. Hình thức tổng quát của hàm tối thiểu là: Q = (s - s(q))’W(s - s(q)) Trong đó: s = vector bao gồm phương sai và hiệp phương sai của các biến quan sát được. s(q) = vector bao gồm các phương sai corresponding và hiệp phương sai như được dự đoán bởi mô hình. W = ma trận trọng số (một vài tác giả xem Q như là F) Ma trận trọng số, W, trong hàm trên, phù hợp với phương pháp ước lượng được chọn. W được chọn để tối thiểu Q, và Q(N-1) cho việc thích hợp hàm, trong hầu hết các trường hợp một thống kê phân phối X2. Kết quả thực hiện của X2 bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu, sai số phân phối, nhân tố phân phối, và giả thiết rằng các nhân tố và sai số là độc lập (Ullman 1996). Một vài phương pháp ước luợng được sử dụng thông dụng nhất là: Generalized Least squares (GLS) FGLS = ½ tr[([S - S(q)]W-1)2] Trong đó: tr = toán tử theo dõi (trace operator), cộng các yếu tố trên đường chéo chính của ma trận W-1 = ma trận trọng số tối ưu, phải được chọn bởi nhà nghiên cứu (chọn lựa thông thường nhất là S-1) Maximum Likelihood (ML) FML = log|S| - log|S| + tr(SS-1) - p Trong trường hợp này, W = S-1và p = số lượng biến được đo lường Asymptotically Distribution Free (ADF) Estimator (Hàm ước lượng tự do phân phối tiệm cận) FADF = [S - s(q)]’W-1[S - s(q)] W, trong hàm này, bao gồm các yếu tố xem xét trong kurtosis. Ullman (1996) và Hoyle (1995) thảo luận về các thuận lợi và giới hạn của các hàm ước lượng trên đây. ML và GLS hữu ích cho dữ liệu phân phối chuẩn khi các nhân tố và sai số là độc lập, ADF 81 hữu ích cho các dữ liệu không phân phối chuẩn, nhưng chỉ có giá trị khi kích thước mẫu lớn hơn 2.500. Ullman chỉ ra hàm ước lượng tốt nhất cho dữ liệu không phân phối chuẩn và/hoặc phụ thuộc giữa các nhân tố và sai số là Scaled ML. Bất kể hàm nào được chọn, kết quả mong đợi của tiến trình ước lượng là đạt được một hàm thích hợp gần đến 0. Một hàm thích hợp với số điểm là 0 chỉ ra rằng ma trận hiệp phương sai được ước lượng của mô hình và ma trận hiệp phương sai mẫu nguyên thủy là tương đương. Đánh giá độ thích hợp của mô hình (Assesing Fit of the Model) Như đã phân tích, giá trị hàm thích hợp gần đến 0 được mong đợi cho độ thích hợp mô hình. Tuy nhiên, nói chung, nếu tỷ số giữa X2và bậc tự do nhỏ hơn 3, mô hình là thích hợp tốt (Ullman 1996). Để có độ tin cậy trong kiểm định độ thích hợp mô hình, kích thước mẫu từ 100 đến 200 được yêu cầu (Hoyle 1995). Ullman (1996) thảo luận sự đa dạng của các hàm thích hợp phân phối không-X2, mà ông ta gọi là “các chỉ số thích hợp so sánh (comparative fit indices.)” Hoyle (1995) đề cập đến điều này như “các chỉ số thích hợp phụ thuộc (adjunct fit indices).” Một cách căn bản, những phương pháp này so sánh độ thích hợp của một mô hình độc lập (một mô hình khẳng định không có quan hệ giữa các biến) để thích hợp mô hình được ước lượng. Kết quả của việc so sánh này thì thường là một số giữa 0 và 1, với 0.90 hoặc lớn hơn được chấp nhận như là các giá trị chỉ ra độ thích hợp. Cả Hoyle và Ullman đề nghị sử dụng nhiều chỉ số khi xác định các độ thích hợp mô hình. Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification) Nếu ma trận phương sai/hiệp phương sai được ước lượng bằng mô hình không mô phỏng một cách thích hợp ma trận phương sai/hiệp phương sai mẫu, các giả thuyết có thể được hiệu chỉnh và mô hình được kiểm định lại. Để điều chỉnh 1 mô hình, các đường dẫn mới được vẽ thêm hay các đường dẫn cũ được bỏ đi. Nói cách khác, các tham số được thay đổi từ cố định tới tự do hoặc từ tự do đến cố định. Điều quan trọng để nhớ là khi trong các thủ tục thống kê khác, là việc hiệu chỉnh mô hình sau việc kiểm định lần đầu làm gia tăng cơ hội của vấp phải sai lầm loại I. Các thủ tục thông thường được sử dụng cho việc hiệu chỉnh mô hình là Lagrange Multiplier Index (LM) và Kiểm định Wald. Cả hai loại kiểm định này báo cáo các thay đổi trong giá trị X2 khi các đường dẫn được điều chỉnh. LM yêu cầu dù có hay không việc gia tăng các tham số tự do gia tăng sự thích hợp của mô hình. Kiểm định Wald yêu cầu có hay không việc xóa bỏ các tham số tự do gia tăng sự thích hợp mô hình. Để điều chỉnh tỷ lệ sai lầm loại 1 gia tăng, Ullman (1996) yêu cầu sử dụng một giá trị xác suất thấp (p<0.01) khi tăng thêm hay bỏ các tham số. Ullman cũng yêu cầu so sánh giá trị chéo (cross-validation) với các mẫu khác. Vì trật tự của các tham số tự do có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn của các tham số khác, LM nên được áp dụng trước kiểm định Wald (nghĩa 82 là, cộng thêm vào tất cả các tham số trước khi bắt đầu xóa chúng) (MacCullum 1986, đã trích dẫn của Ullman 1996). Trình bày mô hình cuối cùng (Final Presentation of Model) Khi mô hình đã đạt được độ thích hợp chấp nhận được, các ước lượng riêng biệt về các tham số tự do được đánh giá. Các tham số tự do được so sánh với giá trị rỗng (null value), sử dụng thống kê phân phối z. Thống kê z đạt được bằng cách chia tham số ước lượng cho sai số chuẩn của ước lượng đó. Tỷ lệ của kiểm định này phải vượt +/-1.96 để quan hệ trở nên có ý nghĩa. Sau khi các quan hệ riêng biệt trong mô hình được đánh giá, các ước lượng tham số được chuẩn hóa cho việc trình bày mô hình cuối cùng. Khi các ước lượng tham số được chuẩn hóa, chúng có thể được giải thích tham chiếu với các tham số khác trong mô hình và cường độ của đường xu hướng có liên quan trong mô hình có thể được so sánh. 83 Phụ lục 3 Nhằm tạo thuận lợi cho bạn đọc khi tìm hiểu SEM, xin giới thiệu với bạn đọc nghiên cứu sau đây (có áp dụng SEM) tác giả Phạm Đức Kỳ, Bùi Nguyên Hùng. Bạn nên đọc thêm các nghiên cứu khác đã được phát trong lớp, và một số bài viết dưới dạng file pdf đã được gửi qua email. Tác giả của quyển bài giảng này lựa chọn 2 bài nghiên cứu này để giới thiệu với các bạn bởi 2 tác giả của bài nghiên cứu viết rất tốt, lĩnh vực lòng trung thành, dịch vụ thông tin di động cũng gần gũi với rất nhiều bạn. Bài viết 1. Nghiên cứu mô hình sự trung thành của khách hàng dịch vụ thông tin di động tại Việt Nam Phạm Đức Kỳ, Bùi Nguyên Hùng Khoa Quản lý Công Nghiệp-ĐHBK TP.HCM I. GIỚI THIỆU Trong bối cảnh khi mà thị trường thông tin di động (TTDĐ) các nước cạnh tranh mạnh mẽ do mở cửa thị trường và giảm mạnh các ưu thế của vị thế độc quyền, với sự tham gia của nhiều nhà cung cấp, dùng các chiến lược cạnh tranh hỗn hợp bao gồm các chiến lược về giá cước, chất lượng dịch vụ cơ bản, dịch vụ gia tăng, quảng cáo khuyến mãi, giảm giá và chăm sóc khách hàng (CSKH), tạo cho họ ngày càng có nhiều sự lựa chọn, với xu hướng chuyển sang mạng khác hấp dẫn hơn, tác động đến sự bền vững về thuê bao của các mạng di động. Các nghiên cứu thực nghiệm tại nhiều nước trên thế giới trong lĩnh vực TTDĐ như Ấn Độ[1], Canada, Mỹ[14] và Trung Quốc[21], cho thấy mô hình chất lượng dịch vụ theo Parasuraman và các mô hình truyền thống khác[9] không đủ để giải thích sự thoả mãn và sự trung thành của khách hàng. Một số nghiên cứu gần đây tại Bangladesh, Hàn Quốc, Đài Loan đã đề cập thêm một số nhân tố tác động khác (chi phí vật chất, tinh thần, rủi ro, sức hấp dẫn của dịch vụ thay thế, mức độ mật thiết trong quan hệ cá nhân giữa khách hàng và nhà cung cấp,..) mà khách hàng phải cân nhắc mỗi khi có ý định chuyển sang nhà cung cấp khác[10] [22]. Kết quả nghiên cứu của tác giả M-K Kim tại Hàn Quốc còn chỉ ra rằng khách hàng mặc dù thoả mãn với chất lượng dịch vụ của nhà cung cấp hiện tại nhưng vẫn chuyển sang nhà cung cấp khác, hoặc sử dụng nhiều dịch vụ của nhiều nhà cung cấp đồng thời.Các tác giả Fornell, 1992; Ahmad & Buttle, 2002 cũng cho rằng một khi thị trường đã trở nên cạnh tranh quyết liệt thì chiến lược phòng thủ để duy trì khách hàng hiện có còn quan trọng hơn so với chiến lược công kích nhằm mở rộng quy mô toàn bộ thị trường bằng nỗ lực gia tăng các khách hàng tiềm năng[12]. Chiến lược phòng thủ của nhà cung cấp truyền thống Telstra(Australia) trước sự thâm nhập của Optus (Anh-Mỹ) năm1990 là một ví dụ điển hình[3] Thị trường TTDĐ tại Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển dần từ một thị trường độc quyền do nhà nước kiểm soát sang thị trường cạnh tranh với tốc độ phát triển công nghệ di động nhanh, chu kỳ công nghệ rút ngắn, lợi thế do chi phí đầu tư ngày càng giảm đã mang đến những cơ hội cho nhà cung cấp dịch vụ mới tham gia thị trường, đồng thời là thách thức đối 84 với nhà cung cấp dịch vụ hiện tại. Cạnh tranh giữa các mạng TTDĐ hiện nay chủ yếu dựa vào giảm giá cước và khuyến mãi liên tục tạo nên làn sóng thuê bao di chuyển từ mạng này sang mạng khác ngày càng phổ biến. Tỷ lệ thuê bao ngưng hoạt động so với tổng thuê bao trên mạng hiện chiếm tỷ lệ rất lớn ở mạng VinaPhone (1/4), MobiFone (1/3), Viettel(1/2) & S-Fone (2/3). Kết cục của kiểu cạnh tranh bằng giá cước đã dẫn tới tình trạng trong tổng số 14.3 triệu thuê bao công bố, thực chất chỉ có 10.4 triệu thuê bao thực hoạt động, do số thuê bao “ảo” chiếm từ 25-30% (một khách hàng sử dụng cùng lúc từ 2-3 mạng di động). Tình trạng này cho thấy khách hàng hiện nay không còn trung thành với nhà cung cấp như trong thị trường độc quyền trước năm 2003[19]. Trong tương lai, khi số thuê bao ngày càng tiến đến điểm bão hoà và giá cước không còn là lợi thế đối với riêng doanh nghiệp (DN) nào thì việc tìm kiếm và tạo khách hàng mới sẽ rất khó khăn, đòi hỏi nhiều chi phí dành cho quảng cáo-khuyến mãi[12], Xét ở góc độ vĩ mô, thực trạng trên thể hiện một thị trường phát triển thiếu bền vững, tiêu cực và lãng phí tài nguyên của ngành[19] Vì vậy, việc nghiên cứu mô hình trung thành của khách hàng dịch vụ TTDĐ tại Việt Nam có ý nghĩa về mặt nghiên cứu khám phá, đóng góp một thang đo mới và một mô hình lý thuyết mới. Về mặt thực tiễn, việc “giữ chân” khách hàng, làm cho khách hàng trở nên trung thành hơn mang tính cấp thiết, đặc biệt đối với hai nhà cung cấp dịch vụ truyền thống hiện nay là MobiFone và VinaPhone, khi mà thị trường TTDĐ tại Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển mạnh, vì tỷ lệ thâm nhập hiện mới chỉ đạt 14 máy/100 dân, còn thấp hơn nhiều so với các nước trong khu vực và thế giới (70-80 máy/100 dân). Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin cho các nhà quản lý hoạch định chiến lược sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên viễn thông, đồng thời giúp các nhà cung cấp dịch vụ TTDĐ hoạch định và thực hiện hiệu quả hơn các hoạt động tiếp thị, CSKH. II. CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU SỰ TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG TTDĐ Nhiều nghiên cứu trước đây đã đề cập mối quan hệ nhân quả giữa chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn và sự trung thành trong mô hình truyền thống được tổng quát hoá như Hình 1: Hình 1. Mô hình tích hợp sự trung thành của khách hàng [9] 85 Sự thỏa mãn là sự đáp ứng và sự đánh giá của khách hàng về trạng thái mãn nguyện (Oliver, 1997)[12]. Sự thỏa mãn theo Parasuraman (1994) là kết quả tổng hợp của Chất lượng dịch vụ, Chất lượng sản phẩm và Giá hoặc theo Mittal et al (1998) là Chất lượng dịch vụ cốt lõi, Dịch vụ cá nhân và Giá [22]. Trong lĩnh vực dịch vụ TTDĐ thoả mãn cũng được đo lường thông qua 05 thành phần chất lượng dịch vụ của Parasuraman[5][7][10][17][20], theo M-K. Kim et al, là: Chất lượng cuộc gọi, Dịch vụ gia tăng, Cấu trúc giá cước, Dịch vụ khách hàng và Sự thuận tiện [12] . Mô hình đo lường khái niệm sự trung thành đã tiến triển qua ba giai đoạn, đầu tiên nó chỉ đo “hành vi mua lặp lại” (Jacoby & Chestnut, 1978) được đánh giá là quá giản lược do bỏ qua các yếu tố tình huống (Omally, 1998; Dick & Basu, 1994), hoặc không thể giải thích sự trung thành “tự nguyện” hay trung thành “ép buộc” (Hirschman, 1970; Johnson, 1982; Levinger,1979; Ping, 1993) nên yếu tố “thái độ” đã được đưa vào giải thích cho sự trung thành (Linderstat, 1998)[9]. Cuối cùng yếu tố “nhận thức“ được đưa vào vì khách hàng phải trải qua giai đoạn “trung thành nhận thức” trên cơ sở kiến thức hay niềm tin đã có về thương hiệu (Glember & Brown, 1996). Như vậy, sự trung thành đòi hỏi cùng lúc niềm tin (nhận thức), cảm tình (thái độ) và hành động mua lặp lại (hành vi)[9]. Đây là phương pháp tiếp cận kiểu “tích hợp”. Sự thỏa mãn cao sẽ giảm bớt lợi ích cảm nhận của các dịch vụ thay thế và dẫn đến sự trung thành cao hơn (Anderson & Sullivan, 1993), chất lượng nhận thức và sự thỏa mãn ảnh hưởng đến sự trung thành (Johny, 2001), sự thỏa mãn dẫn đến hành vi mua lại và dẫn đến sự trung thành. Kết quả các nghiên cứu thực nghiệm ở 100 công ty thuộc 13 ngành dịch vụ (có ngành viễn thông) có thể tổng quát hoá như hình 2, nghĩa là chất lượng nhận thức có thể ảnh hưởng trực tiếp lên sự trung thành hoặc cũng có thể ảnh hưởng gián tiếp lên sự trung thành thông qua sự thỏa mãn. Hình 2: Mô hình lý thuyết sự trung thành của khách hàng [9] Hạn chế của mô hình này là quá giản lược không thể hiện đầy đủ các yếu tố tác động đến sự trung thành. Phương pháp tiếp cận khái niệm sự trung thành kiểu “tích hợp” được sử dụng trong nhiều nghiên cứu tại Mỹ, Canada, châu Âu [14], Ấn Độ [1] trong lĩnh vực dịch vụ TTDĐ 86 thể hiện rõ tính đa hướng của sự trung thành nhưng về cơ bản vẫn là mô hình truyền thống nêu trên (Hình 1). 1. Mô hình tiếp cận theo kiểu”Rào cản chuyển đổi” Do cấu trúc thị trường và bản chất cạnh tranh đã biến đổi trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu cho thấy các mô hình truyền thống về sự trung thành kém phù hợp để giải thích thực tiễn về cạnh tranh trong các ngành dịch vụ nói chung, và ngành dịch vụ TTDĐ nói riêng. Các nhà nghiên cứu cũng đã phát hiện các khái niệm mới có tác động điều chỉnh đối với các mô hình truyền thống. Cụ thể, các mô hình nghiên cứu tại thị trường một số nước châu Á gần đây thường tiếp cận theo khái niệm “Rào cản chuyển đổi nhà cung cấp”, đề cập tình huống khách hàng không thỏa mãn dịch vụ hiện tại, muốn chuyển sang dịch vụ khác sẽ gặp phải gánh nặng như khó khăn về tài chính, tâm lý, xã hội, rủi ro,…(Hình 3). Hình 3: Mô hình lý thuyết sự trung thành của khách hàng dịch vụ TTDĐ Rào cản chuyển đổi nhà cung cấp trong lĩnh vực dịch vụ TTDĐ thường đề cập là 1) Chi phí chuyển đổi (tổn thất do chuyển đổi, chi phí thích nghi mới và chi phí gia nhập mới), 2) Sự hấp dẫn của mạng khác (về danh tiếng, hình ảnh, chất lượng, giá cước,..) và 3) Quan hệ khách hàng (thăm hỏi, chăm sóc, tin cậy, mật thiết, trao đổi thông tin,…giữa khách hàng với nhân viên nhà cung cấp dịch vụ)[10][12][13][22]. Rào cản chuyển đổi càng cao càng có tác dụng giữ chân khách hàng. Người ta thường chia rào cản chuyển đổi ra làm hai loại: rào cản tiêu cực (loại thứ nhất), rào cản tích cực (loại thứ 2 &3); hoặc phân biệt bằng: rào cản nội sinh (loại thứ 1&3); rào cản ngoại sinh (loại thứ 2) 2. Mô hình tiếp cận kiểu “tích hợp” Phân tích sâu mô hình khảo sát chỉ số hài lòng của khách hàng một số ngành dịch vụ tại thị trường Mỹ, châu Âu cũng như mô hình nghiên cứu sự thỏa mãn của khách hàng dịch vụ di động tại Canada, dựa theo mô hình Fornell at al (1996)[14] thì quan hệ giữa sự thoả mãn và sự trung thành được sử dụng như một khái niệm đồng nhất (Hình 4), trong đó sự trung thành tiềm ẩn gồm các thành phần: “Khả năng mua lại” (Nhận thức), “ Mức độ chấp nhận giá” (Thái độ) và “Sự than phiền” (Hành vi). 87 Hình 4: Mô hình lý thuyết sự trung thành khách hàng dịch vụ TTDĐ So với mô hình tiếp cận kiểu rào cản chuyển đổi của M-K.Kim et al (2004)[12], thành phần “khả năng mua lại” giả thiết không bị ảnh hưởng bởi “rào cản chuyển đổi”, nghĩa là khách hàng tự do lựa chọn khi có nhu cầu, không bị ràng buộc với nhà cung cấp (thuê bao trả tiền trước). Ngược lại “mức độ chấp nhận giá” của khách hàng được đo lường trong điều kiện thực có hiện diện của “Rào cản chuyển đổi”[14] (thuê bao trả tiền sau bị ràng buộc bởi hợp đồng với nhà cung cấp). “Khả năng mua lại” hàm ý sự ưa thích của khách hàng có tính bền vững đối với nhà cung cấp (Soderlund,1998), đây là thành phần truyền thống trong mô hình cổ điển, và “mức độ chấp nhận giá” hàm ý khách hàng trung thành sẵn sàng trả giá cao hơn, hoặc không chuyển sang nhà cung cấp khác có giá thấp hơn để tránh rủi ro cảm nhận do xảy ra sự thay đổi nào đó. Khách hàng càng có quan hệ lâu dài và càng trung thành thì mức độ chấp nhận giá càng cao, ít so sánh giá với nhà cung cấp khác (Ruyter et al, 1999)[14] . 3. Đánh giá các mô hình Khi nghiên cứu sự trung thành của khách hàng dịch vụ TTDĐ, các nhà nghiên cứu thường tiếp cận theo hai trường phái: Các mô hình nghiên cứu tại thị trường châu Âu và Bắc Mỹ (Hoa Kỳ, Canada) tiếp cận kiểu tích hợp theo Thái độ, Nhận thức và Hành vi thể hiện qua “Mức độ chấp nhận giá”, “Khả năng mua lại” và “Sự than phiền” để giải thích cho sự trung thành của khách hàng[14]. Các mô hình nghiên cứu tại thị trường châu Á thì tiếp cận theo các yếu tố liên quan đến khó khăn mà khách hàng gặp phải như: Chi phí vật chất, chi phí tinh thần, rủi ro khi chuyển đổi nhà cung cấp, tạo nên khái niệm gọi là “Rào cản chuyển đổi” nhà cung cấp dịch vụ[10][12][13][22]. Hơn nữa các nghiên cứu này còn chứng minh được rằng “Rào cản chuyển đổi” đóng vai trò biến điều chỉnh mối quan hệ giữa sự thỏa mãn và sự trung thành. Nói cách khác, với một mức độ thoả mãn nhất định, mức độ trung thành có thể thay đổi tuỳ thuộc biên độ thay đổi của “Rào cản chuyển đổi” [12] 88 Tóm lại, sự trung thành trong các mô hình châu Au và Bắc Mỹ là một khái niệm hai thứ nguyên trong đó yếu tố “Mức độ chấp nhận giá” có nguồn gốc từ “rủi ro nhận thức” tương đương với “rào cản chuyển đổi” trong các mô hình nghiên cứu ở thị trường châu Á. Tuy nhiên, mô hình châu Au và Bắc Mỹ nhấn mạnh yếu tố giá như một thành phần chính của “rào cản chuyển đổi” trong khi các mô hình châu Á coi “rào cản chuyển đổi” là sự đánh đổi giữa giá trị nhận thức và chi phí bỏ ra khi khách hàng có ý định chuyển sang nhà cung cấp khác (Ratchford, 1982). 4. Đề xuất mô hình cho nghiên cứu thị trường TTDĐ tại Việt Nam Trong bối cảnh thị trường TTDĐ Việt nam đang cạnh tranh ngày càng gay gắt với sự tham gia của 06 nhà cung cấp dịch vụ, số lượng khách hàng chuyển đổi qua lại giữa các mạng ngày càng gia tăng thì vấn đề nghiên cứu mô hình sự trung thành của khách hàng với rào cản chuyển mạng thực sự mang tính thực tế và cấp thiết hiện nay. Mô hình được đề xuất sử dụng thang đo 05 thành phần chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực TTDĐ [1,5,6,7,9,10,15,16,17,20,21,22], kết hợp các mô hình nghiên cứu gần đây có xét thêm yếu tố “Rào cản chuyển mạng”, được nhiều tổ chức và cá nhân trên thế giới [2,4,8,11,12,13,18] tiến hành, lựa chọn các nhân tố được xem là phù hợp với thị trường TTDĐ tại Việt Nam để hình thành mô hình lý thuyết và các giả thuyết như Hình 5 Căn cứ vào các dữ liệu thứ cấp của các mạng Vinaphone, MobiFone, Viettel Mobile như: báo cáo chất lượng dịch vụ, thống kê các khiếu nại, phản ánh của khách hàng qua tổng đài và tại các giao dịch… Tại các lớp đào tạo nghiệp vụ của Vinaphone từ tháng 12/2005 đến tháng 02/2006, đã kết hợp thăm dò hơn 800 giao dịch viên của 22 Bưu điện tỉnh thành khu vực phía nam, thường xuyên tiếp xúc với khách hàng bằng 02 câu hỏi mở: 89 Hình 5: Mô hình lý thuyết - Đánh giá chất lượng dịch vụ TTDĐ dựa trên những yếu tố nào? - Những yếu tố nào khiến khách hàng chọn mạng mới, dùng thêm mạng, ngưng sử dụng, tiếp tục trung thành với mạng hiện tại? Sau khi lựa chọn, cân nhắc sắp xếp, có kết quả như bảng 1. 90 Bảng 1: Các nhân tố và thuộc tính đo lường của mô hình 5. Kết luận Từ các phân tích và đánh giá các mô hình nghiên cứu sự trung thành của khách hàng dịch vụ TTDĐ trên thế giới, mô hình lý thuyết cho nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường TTDĐ tại 91 Việt Nam được đề xuất như hình 5. Trong mô hình này sự trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ thông tin di động được quyết định bởi 02 nhóm yếu tố: đó là nhóm yếu tố “ Sự thỏa mãn” – nhóm yếu tố chất lượng dịch vụ của các nhà cung cấp và nhóm yếu tố “Rào cản chuyển mạng” của chính loại dịch vụ này. Trong nhóm yếu tố “Sự thỏa mãn” (chất lượng dịch vụ) có 5 yếu tố: chất lượng cuộc gọi, cấu trúc giá, dịch vụ gia tăng, tính thuận tiện và dịch vụ khách hàng. Trong nhóm “Rào cản chuyển mạng” cũng gồm 5 yếu tố: các tổn thất, chi phí thích nghi mới, chi phí gia nhập mới, sự hấp dẫn của các mạng khác (đối thủ cạnh tranh) và mối quan hệ khách hàng Mô hình trong hình 5 là một mô hình đa nhân tố, việc tìm hiểu tương tác giữa các nhân tố này với sự trung thành của khách hàng sẽ giúp cho các cơ quan quản lý nhà nước trong hoạch định chính sách phát triển ngành TTDĐ như: số lượng các nhà cung cấp dịch vụ, chính sách phát triển thị trường ổn định bền vững, đầu tư hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên của ngành,.. Riêng với góc độ các nhà cung cấp dịch vụ thông tin di động ở Việt Nam thì kết quả ứng dụng mô nghiên cứu này giúp đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ để giữ chân khách hàng qua việc nâng cao lòng trung thành của khách hàng, bình ổn thị trường, gia tăng số thuê bao và gia tăng lợi nhuận. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Apoorva Palkar (2004), Determinants of Customer Satisfaction for Cellular Service Providers, Vol. 28, No,1, Jan-March 2004. [2] Arthur Lin (2004), Antecedent and Consequences of Customer Switching Cost for the Mobile Phone Market, Progress report. [3] Nguyễn Sơn Hải, Tạp chí Bưu chính viễn thông và Công nghệ thông tin. MPT (10/2006) [4] Claes-Robert Julander (Jan,2003), Effect of Switching Barrier on Satisfaction, Repurchase Intentions and Attitudinal Loyalty, SSE/EFI Working paper Series in Business Administration. No. 2003:1. [5] Eli M.Noam, The Quality of regulation in Regulating Quality: A Proposal for an Intergrated Incentive Approach to Telephone Service Performance, in Price Caps and Incentive Regulation in Telecommunications, ed. Micheal Einhorn (Boston: Kluwer Academic Publishers, 1991) 168-189. [6] Garvin, “Competing on the Eight Dimension of Quality” [7]J.D.Power and Associates, A Marketing Information Firm, www.Jdpower.com. [8] Klemperer, Paul(1987), Markets with Consumer Switching Cost, the Quarterly Jounal of Economics, 102:375-394. [9] Lu ting Pong, Johnny(2001), An Intergrated Model of Service Loyalty, Academy of Business & Administrative Sciences 2001 International Conferences, Brussels, Belgium 23-25 July, 2001. [10] Masud Parvez(ID#0120016), (2005), A relational Study on Service Quality, Switching Cost, Trust, Customer Satisfaction and Customer Loyalty in the context of Grameenphone, Independent University, Bangladesh. [11] Mengze Shi(2005), Managing Consumer Switching Cost through Loyalty Incentives, Progress Report, Feb 14,2005. [12] M-K. Kim et al., (2004), The effects of customer satisfaction and switching barrier on customer loyalty in Korean mobile telecommunication services, Telecommunications Policy 28, (145-159) [13] Moon-Koo Kim & Jong-Hyun Park (2003), The effect of switching barrier on customer retention in Korean Mobile Telecommunication services, Electronics and Telecommunications Research Institute, Korea. [14] Ofir Turel & Alexander Serenko (2004), User Satisfaction with Mobile Services in Canada, Proceedings of the Third International Conference on Mobile Business, [15] Parasuraman, A. V. A. Zeithaml, & L.L.Berry (1985), “A conceptual Model of Service Quality and its Implications for Future Research”, Jounal of Marketing. 92 [16] Parasuraman, A. V. A. Zeithaml, & L.L.Berry (1988), “SERQUAL: A multiple-Item scale for measuring consumer perceptions of service quality”, Jounal of Retailing. [17] Richters & Dvorak,“A Framwork Of Defining the Quality of Communications Services” [18] Ruyter. K.D.,M.Wetzels&Bloemer (1998), On the relationship between perceived service quality, service loyalty and switching cost, International of Service Industry Managerment, 19(5), pp.436-453. [19] Trung tâm thông tin, Bộ BCVT (2005-2006), Tổng hợp báo chí tuần, MPT, [20] Trung tâm nghiên cứu tiếp thị –Trường Đại học Marketing (2003), Báo cáo kết quả nghiên cứu dự án khảo sát thị trường dịch vụ điện thoại di động tại TP.HCM, Hợp đồng dịch vụ số 116/Đ-MARC ngày 13/08/2003. [21] Wen-Hai Chih & Tzy-Wen Tang & I-Ju Chen (2002), The Service Quality Perceptional Analysis of Mobile Phone User in Mainland China, National Dong Hwa University. [22] Shih-Ping JENG (2003), Customer Loyalty in Competitive Market : Alternative Attractiveness, Switching Cost, and Satisfaction Effects, Fu Jen Catholic University Tạp chí BCVT-CNTT số tháng 2/2007 Nguồn: 93 Bài viết 2. Đo lường mức độ trung thành của khách hàng đối với dịch vụ thông tin di động-Nghiên cứu tại thị trường TP.HCM Phạm Đức Kỳ, Bùi Nguyên Hùng Khoa Quản lý Công nghiệp-ĐHBK TP.HCM I. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Bài viết “Nghiên cứu mô hình sự trung thành của khách hàng trong lĩnh vực thông tin di động tại Việt Nam”, Tạp chí BCVT&CNTT Kỳ 1 tháng 2/2007 đã phân tích các mô hình nghiên cứu sự trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ thông tin di động (TTDĐ) của một số nước trên thế giới và đề xuất mô hình lý thuyết áp dụng cho nghiên cứu tại thị trường TTDĐ Việt Nam [10]. Bài viết này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường TP. Hồ Chí Minh từ 01/2006 đến 05/2006 nhằm kiểm nghiệm mô hình lý thuyết đề xuất [10] và cung cấp một thang đo sự trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ TTDĐ tại Việt Nam. Về mặt thực tiễn kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin giúp cho việc hoạch định chính sách sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên viễn thông đồng thời giúp các nhà cung cấp dịch vụ TTDĐ xây dựng chiến lược tiếp thị phòng thủ hiệu quả theo định hướng khách hàng. Mô hình nghiên cứu sử dụng thang đo 05 thành phần chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực TTDĐ, kết hợp các mô hình nghiên cứu gần đây có xét thêm yếu tố “Rào cản chuyển mạng”, được nhiều tổ chức và cá nhân trên thế giới tiến hành, lựa chọn các nhân tố phù hợp với thị trường TTDĐ tại Việt Nam [10]. Trong mô hình này, chất lượng dịch vụ gồm 05 thành phần: Chất lượng cuộc gọi, Cấu trúc giá cước, Dịch vụ gia tăng, Sự thuận tiện và Dịch vụ khách hàng. Rào cản chuyển mạng gồm 03 thành phần: Chi phí chuyển mạng (tổn thất phát sinh khi chuyển mạng, chi phí thích nghi mạng mới, chi phí gia nhập mạng mới); Sự hấp dẫn của mạng khác, và Quan hệ khách hàng. II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Xác định các biến đo lường: nghiên cứu định tính nhằm xác định các nhân tố và các thuộc tính đo lường. Hơn 800 giao dịch viên các cửa hàng, đại lý Bưu điện tỉnh thành phía Nam đã được lấy ý kiến thăm dò trong khoảng thời gian từ 01/2006 đến 02/2006, sơ bộ hình thành thang đo ban đầu [10]. Tiếp theo tiến hành phỏng vấn 150 khách hàng để kiểm định độ tin cậy thang đo. Sau khi hiệu chỉnh một số biến, thang đo cuối cùng được sử dụng cho phỏng vấn chính thức. Mẫu và thông tin mẫu: khảo sát định lượng thực hiện tại khu vực TP.HCM từ tháng 03/2006 đến 05/2006, đối tượng chọn mẫu là khách hàng các mạng di động MobiFone, VinaPhone, S-Fone và Viettel, sử dụng dịch vụ 6 tháng trở lên, tiến hành phỏng vấn khách hàng tại các khu vực Quận, Huyện theo tỷ lệ dân cư hợp lý. Phương pháp lấy mẫu phi xác suất có phân tổ[14] theo giới tính (nam-58%, nữ-42%), 5 nhóm độ tuổi (18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64), thị phần thuê bao các mạng (Mobifone-52.8%, VinaPhone-21%, S-Fone 5.9%, Viettel-20.3%), trong mỗi mạng lại chia theo tỷ lệ thuê bao trả trước và thuê bao trả sau (MobiFone-70/30, VinaPhone-80/20, S-Fone-60/40, Viettel-65/35). Mô hình đo lường gồm 52 biến quan sát, theo quy tắc tối thiểu là: 5 x 3 = 15 mẫu cho một biến đo lường (Bentle & Chou, 1987), do đó số mẫu tính toán ban đầu là: 52 x 15 = 780, sau khi phát hành 1.170 mẫu, ết quả thu được 917 mẫu hợp lệ.k Thu thập và phân tích dữ liệu: Mô hình lý thuyết nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết mô hình mạng SEM (Structural Equation Modeling) [1,3,6] và kỹ thuật xử lý 94 III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .1. Kết quả thống kê mô tả 3 Dữ liệu phân tích dùng cỡ mẫu N= 917, với thang Likert 5 khoảng cách cho kết quả các giá trị Skewness và Kurtosis các biến đo lường phân bố trong khoảng [-1, +1] nên phân bố gần chuẩn và phương pháp ước lượng ML (Maximum Likelihood) được chấp nhận sử dụng [8]. Với thang đo Likert 5 khoảng (từ 1: rất không đồng ý đến 5: rất đồng ý), giá trị trung bình (mean) của các biến đo chất lượng dịch vụ có sự khác biệt khá cao (mean=2.82 ->3.64), đặc biệt khách hàng chưa hài lòng về giá cước (mean=2.84); Tổng đài hỗ trợ (mean=2.82); Mạng hay bị nghẽn, rớt mạch (mean=3.1), Giải quyết khiếu nại kéo dài và chưa thỏa đáng (mean=3.11). Ngoài ra, các biến đo “Vùng phủ sóng” và “Tổng đài hỗ trợ” có độ lệch chuẩn khá cao (1.056 và 1.149) và kết quả phân tích ANOVA xác nhận có sự khác biệt trong nhận thức giữa khách hàng của các mạng di động khác nhau đối với 02 biến đo này. Các biến đo Rào cản cũng được đánh giá sai biệt nhiều (mean=2.75->3.76), trong đó biến đo “Bất tiện khi đổi số điện thoại” đánh giá khá cao (mean=3.76) chứng tỏ khách hàng rất ngại chuyển đổi vì sợ bị gián đoạn thông tin liên lạc. Ngược lại, biến “Quan hệ khách hàng” (mean=3.01) và “Sự quan tâm của nhà cung cấp” (mean=2.75) được giá thấp cho thấy nhà cung cấp chưa chú trọng công tác chăm sóc khách hàng. Đối với “Sự hấp dẫn của mạng khác” về chất lượng (mean=3.55), Giá cước rẻ (mean=3.64) và Danh tiếng/Hình ảnh (mean=3.41) được khách hàng đánh giá cao. Khách hàng đánh giá Sự thỏa mãn hơi thấp (mean=3.1) trong khi Sự trung thành lại được đánh giá khá cao (mean=3.64) 3.2 Đánh giá sơ bộ thang đo: Tổ hợp thang đo Chất lượng-Rào cản chuyển mạng bao gồm thang đo “Chất lượng dịch vụ” với 05 thành phần và 31 biến đo lường ; thang đo “Rào cản chuyển mạng” với 03 thành phần và 21 biến đo lường. Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo đã loại 02 biến (vì có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3) còn lại 50 biến đưa vào phân tích EFA, các thành phần thang đo sau hi loại biến đều có các hệ số Cronbach Alpha > 0.6 đạt yêu cầu.k .3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 3 Sử dụng phân tích nhân tố bằng SPSS 13.0 cho kết quả EFA như sau: thành phần Dịch vụ gia tăng và thành phần Quan hệ khách hàng có hệ số tải (Factor Loading) nhỏ hơn 0.5 nên bị loại. Thang đo Chất lượng dịch vụ còn lại 04 thành phần là: Chất lượng cuộc gọi, Cấu trúc giá cước, Dịch vụ khách hàng và Sự thuận tiện. Thang đo Rào cản chuyển mạng còn lại 02 thành phần là: Chi phí thích nghi, Sự hấp dẫn của mạng khác. 3.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): Kết quả sử dụng phần mềm AMOS 6.0 để tiến hành phân tích CFA các thang đo khái niệm, kiểm nghiệm độ phù hợp của mô hình lý thuyết à kiểm định các giả thuyết như sau:v Kiểm nghiệm mô hình tổ hợp thang đo Chất lượng –Rào cản a) Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA): Các hệ số tải từ các biến quan sát lên các 95 đ b) Các chỉ số độ phù hợp mô hình sau khi điều chỉnh đạt yêu cầu (Bảng 1). Như vậy 04 thành phần của Chất lượng dịch vụ và 02 thành phần của Rào cản chuyển mạng đạt được tính đơn nguyên[8]. Bảng 1: So sánh độ phù hợp của mô hình trước và sau khi hiệu chỉnh Các chỉ số đánh giá Mô hình ban đầu Mô hình hiệu chỉnh χ 2 (df) χ 2/ df p GFI AGFI TLI CFI RMSEA 747.871 (155) 4.82 .000 .921 .893 .879 .901 .065 423.269 (152) 2.78 .000 .956 .939 .943 .955 .044 Ghi chú: các chỉ số cơ bản để đánh giá mô hình gồm: Fmin = χ 2/ df: Chi-square/bậc tự do; GFI: Goodness-of-Fit Index; AGFI: Adjusted GFI; TLI: Tucker-Lewis Coefficient; CFI: Comparative Fit Index; RMSEA: Root Mean Square Error of Approximation. Mô hình có các chỉ số χ 2/ df .9 và RMSEA <.06 được xem là mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường)[1,3,5]. c) Hệ số tương quan của các khái niệm thành phần đều < 1 và có ý nghĩa (p<.05) , do đó các khái niệm này đạt độ giá trị phân biệt[8]. Kiểm nghiệm mô hình thang đo Thoả mãn và Trung thành Thang đo mức độ thoả mãn của khách hàng là thang đo đơn hướng, được đo lường bằng 02 biến quan sát. Mô hình thang đo này được kiểm định bằng CFA và kết quả cho thấy mô hình này phù hợp với bộ dữ liệu khảo sát thị trường (χ2 = 0, χ 2/ df = 0 p = .000; Các chỉ số AGFI = 1, GFI = 1, TLI= 1 , CFI = 1 và RMSEA = .000). Thang đo này có hệ số tin cậy tổng hợp là .794 và phương sai trích được là 82.9%. Các hệ số tải của thang đo này đều khá cao (nhỏ nhất là Q9b = .80). Vì vậy, thang đo mức độ thoả mãn của khách hàng đạt được giá trị hội tụ và ính đơn nguyên[8].t Tương tự thang đo mức độ trung thành của khách hàng được đo bằng 03 biến quan sát. Kết quả kiểm định mô hình ban đầu cho thấy mô hình phù hợp tốt với dữ liệu thị trường (χ 2 = 2.688, χ 2/df = 1.34, p = .261; Các chỉ số GFI = .998 , TLI = .998, CFI = .99 và RMSEA = .019). Thang đo có hệ số tin cậy tổng hợp là .755 và phương sai trích được là 67.5%. Các trọng số thang đo đều chấp nhận được (nhỏ nhất là Q11b = .61) . Vậy thang đo mức độ trung thành của khách hàng cũng đạt được giá trị hội tụ và tính đơn nguyên [8]. Kiểm nghiệm độ phù hợp của mô hình lý thuyết bằng SEM: Kết quả kiểm định CFA bằng phần mềm AMOS thực hiện theo nguyên tắc điều chỉnh các quan hệ có MI > 4 (MI-Indice Modification, là hệ số điều chỉnh ứng với sự thay đổi của χ 2 trên một bậc tự do) nhưng sự điều chỉnh này phải đảm bảo phù hợp về mặt cơ sở lý thuyết và bao hàm ý nghĩa về mặt thực tiễn. Sau khi thực hiện điều chỉnh, kết quả CFA cho thấy các chỉ số đánh giá độ phù hợp của mô hình lý thuyết đều được cải thiện đáng kể như hình 1 ( χ2/df = 2.37; GFI=.94; TLI=.94; CFI=.95; RMSEA = .039). Vì vậy mô hình này phù hợp với dữ liệu thị trường. Hơn nữa các hệ số hồi quy giữa khái niệm Sự thỏa mãn và Sự trung thành, các hệ số hồi quy giữa Sự thỏa mãn , Sự trung thành với các thành phần của chúng là Chất lượng dịch vụ và Rào cản chuyển đổi đều nhỏ hơn 1 và khác 0 một cách có ý nghĩa về mặt thống kê 96 (Hình 1). Vì vậy, có thể kết luận là các thành phần đo lường Sự thỏa mãn, Rào cản và Sự trung thành với các thành phần của chúng đạt được giá trị phân biệt[8]. Hình 1: Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết Kiểm nghiệm ước lượng mô hình bằng phân tích BOOSTRAP Để đánh giá tính bền vững của mô hình lý thuyết, phương pháp phân tích Boostrap được sử dụng. Đây là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế từ mẫu ban đầu (N=917), trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông (Schumacker& Lomax, 1996). Số lần lấy mẫu lặp lại trong nghiên cứu được chọn là B = 1.500 lần, kết quả ước lượng với B lần từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần với ước lượng của tổng thể. Kết quả độ chệnh của ước lượng (bias) và sai lệch chuẩn của nó có giá trị nhỏ và ổn định cho phép kết luận rằng các ước lượng ML áp dụng trong mô hình là tin cậy và được dùng cho các kiểm định giả thuyết tiếp theo. 3.5 Kiểm định mô hình hồi quy cấu trúc Kiểm định giả thuyết tương quan Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết (Hình 2) cho thấy giữa các khái niệm (thành phần) có quan hệ (tương quan) với nhau một cách ý nghĩa nhưng vẫn đạt độ giá trị phân biệt, nghĩa là 97 c iểm định giả thuyết quan hệ nhân quả K Hình 2: Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc Nhận xét: Từ kết quả kiểm định giả thuyết của mô hình cấu trúc (hình 2) cho thấy - Các thành phần Chất lượng dịch vụ có tác động tích cực (trực tiếp) lên Sự thỏa mãn và tích cực (gián tiếp) lên Sự trung thành là: Chất lượng cuộc gọi (.40), Giá cước(.23) và Dịch vụ khách hàng (.11), - Sự thuận tiện và Chi phí thích nghi tác động tích cực (trực tiếp) lên Sự trung thành và Rào cản. - Sự hấp dẫn của mạng khác có tác động tiêu cực (trực tiếp) làm giảm đồng thời cả Sự thỏa mãn, Sự trung thành và Rào cản, - Sự trung thành được giải thích bởi sự thoả mãn (.66) và Rào cản (.17) tương ứng với 79% à 21%. v 3.6. Đánh giá sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm khách hàng (Bảng 2) Bảng 2: Kết quả phân tích ANOVA giữa các nhóm khách hàng YẾU TỐ ĐÁNH GIÁ CAO/RẺ ĐÁNH GIÁ THẤP/ĐẮT CHẤT LƯỢNG CUỘC GỌI - Vinaphone, MobiFone - Nhân viên, học sinh-sinh viên - Viettel Mobile - Nhà quản lý GIÁ CƯỚC - Nam, Lớn tuổi, Học vấn thấp,Vị trí xã hội thấp. - Viettel Mobile - Thuê bao trả trước - Nữ, Trẻ tuổi, Học vấn cao, Vị trí xã hội cao. - MobiFone, VinaPhone - Thuê bao trả sau DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG - Lớn tuổi - Trẻ tuổi THUẬN TIỆN - Thuê bao trả trước - Thuê bao trả sau CHI PHÍ THÍCH NGHI - VinaPhone - Thuê bao trả sau - MobiFone - Thuê bao trả trước 98 THỎA MÃN - MobiFone - VinaPhone TRUNG THÀNH - VinaPhone - Thời gian sử dụng dịch vụ dài - MobiFone - Thời gian sử dụng dịch vụ ngắn. IV. KẾT LUẬN .1. Kết quả nghiên cứu4 Đóng góp của nghiên cứu này là xây dựng mô hình lý thuyết, kiểm định các giả thuyết và cung cấp một thang đo mới trong lĩnh vực TTDĐ tại Việt Nam, lượng hoá cường độ tác động của các yếu tố thành phần, trong đó đáng chú ý là: thành phần Chất lượng dịch vụ vẫn đóng vai trò quan trọng (0.4) so với Giá cước (0.23) và Dịch vụ khách hàng (0.11); Sự thuận tiện tác động trực tiếp lên Sự trung thành mà không thông qua sự thoả mãn, Sự hấp dẫn của mạng khác có tác động tiêu cực đến cả sự thoả mãn và sự trung thành của khách hàng mạng hiện tại; tác động của nhân tố Sự thoả mãn chiếm 79% so với Rào cản chuyển mạng chiếm 21% lên Sự trung thành. Kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với một số nghiên cứu tại các thị trường Đài Loan[13] và Hàn Quốc[7]. Kết quả phân tích ANOVA được tổng kết tại Bảng 2 còn cung cấp một số thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong xây dựng chiến lược theo phân khúc thị trường. 4.2. Hàm ý đối nhà quản trị dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy: để tăng cường sự trung thành của khách hàng thì tăng sự thỏa mãn của họ đối với chất lượng dịch vụ là chưa đủ mà còn phải tăng rào cản chuyển mạng để giữ khách hàng bằng cách tăng rào cản nội sinh (chi phí thích nghi) và giảm ảnh hưởng của thành phần ngoại sinh (sự hấp dẫn của mạng khác). Về nguyên tắc, doanh nghiệp (DN) cần phối hợp thực hiện các giải pháp theo như mô hình cấu trúc (Hình 2). Đây chính là các đặc tính thứ hai của mô hình Kano[2] mà các nhà quản trị cần quan tâm. Một kết quả đáng được lưu ý nữa là: khách hàng VinaPhone mặc dù có mức độ thỏa mãn thấp nhưng lại có mức độ trung thành khá cao. Điều này được giải thích bằng: a) “Chi phí thích nghi” được khách hàng đánh giá cao từ kết quả thống kê mô tả và từ phân tích ANOVA; b) “Sự thuận tiện” do đang được thừa hưởng kênh bán hàng và chăm sóc khách hàng tại các Bưu điện tỉnh, thành (BĐTT). Chi phí thích nghi và Sự thuận tiện được đánh giá cao chính là nguyên nhân làm tăng Sự trung thành. Mặc dù yếu tố Chi phí thích nghi hiện đang được đánh giá cao (khách hàng ngại chuyển sang mạng khác) nhưng yếu tố này sẽ bị suy giảm rất nhiều trong tương lai khi Bộ BCVT cho phép các mạng liên kết cơ sở dữ liệu chung và khách hàng chuyển mạng được giữ nguyên số điện thoại. Còn Sự thuận tiện cũng sẽ bị hạn chế khi VinaPhone tiến hành cổ phần hoá không còn dựa vào kênh phân phối của các BĐTT như hiện nay. Do vậy, Vinaphone cần chủ động xây dựng rào cản mang tính tính cực và bền vững hơn. Ngược lại, Sự hấp dẫn của mạng khác có tác động tiêu cực làm giảm cả Sự thoả mãn và Sự trung thành. Cho nên, để làm giảm hiệu ứng Sự hấp dẫn của mạng khác, các DN cần nỗ lực thực hiện giải pháp tạo lợi thế cạnh tranh như sau: 4.3. Hàm ý đối với việc hoạch định chính sách Từ kết quả nghiên cứu, có một số đề xuất đối với việc hoạch định chính sách: a) Kiến nghị chính phủ rút ngắn thời gian khấu hao thiết bị để phù hợp với chu kỳ công nghệ 99 v b) Có mức phạt hành chính đối với DN chỉ tập trung phát triển thuê bao bằng giảm giá/khuyến mãi mà không đảm bảo chất lượng dịch vụ và công khai kết quả thanh tra chất lượng dịch vụ của các nhà cung cấp trên các phương tiện thông tin đại chúng. c) Giám sát quy trình quản lý chất lượng dịch vụ theo Quyết định 33/2006/QĐ-BBCVT của Bộ BCVT đối với chỉ tiêu chất lượng đăng ký của các nhà cung cấp dịch vụ TTDĐ bảo vệ lợi ch cho người tiêu dùng, đảm bảo thị trường phát triển bền vững, í d) Khuyến khích các nhà cung cấp dịch vụ sử dụng chung hạ tầng mạng và cơ sở dữ liệu khách hàng như kinh nghiệm tại một số nước trên thế giới và khu vực (Hàn Quốc, Đài Loan) nhằm tiết kiệm tài nguyên viễn thông, giảm tỷ lệ khách hàng chuyển mạng, giảm lãng phí đầu ư và tăng sức mạnh cho toàn ngành trước khi mở cửa thị trường để hội nhập. t TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Bollen, K.A (1989), Structural Equation with Latent Variables, New York: John Wiley & Sons. [2]. Bùi Nguyên Hùng, Nguyễn Thúy Quỳnh Loan (2004), Quản lý chất lượng, NXB Đại học Quốc gia TP.HCM, [3]. Hair et al (2000), Applied Multivariate Statistics, Week 11, chap 11. [4]. Hoàng Trọng (2005), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB thống kê. [5]. James L. Arbuckle(2005), Amos 6.0 User’s Guide, Copyright © 1995–2005 by Amos Development Corporation, [6]. J.J. Hox (2003), An Introduction to Structural Equation Modeling, Family Science Review, 11, 354-373. [7]. M-K. Kim et al., (2004), The effects of customer satisfaction and switching barrier on customer loyalty in Korean mobile telecommunication services, Telecommunications Policy 28, (145-159) [8]. Nguyễn Đình Thọ và các thành viên (2003), Đo lường chất lượng dịch vụ vui chơi giải trí ngoài trời TP.HCM, Đề tài nghiên cứu khoa học, mã số CS2003-19 [9]. Ofir Turel & Alexander Serenko (2004), User Satisfaction with Mobile Services in Canada, Proceedings of the Third International Conference on Mobile Business, [10]. Phạm Đức Kỳ, Bùi Nguyên Hùng, Nghiên cứu mô hình sự trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ TTDĐ tại Việt Nam”, Tạp chí BCVT&CNTT, 02/2007 [11]. Rich Zimmerman & Olga Dekhtyar (2004), AMOS-Analysis of Moment Structures, University of Kentucky. [12]. Scott MacLean, Kevin Gray (1998), Structural Equation Modeling in Marketing Research, Jounal of the Australian Market Research Society. [13]. Shih-Ping JENG (2003), Customer Loyalty in Competitive Market: Alternative Attractiveness, Switching Cost, and Satisfaction Effects, Fu Jen Catholic University [14]. Trần Xuân Kiêm, Nguyễn Văn Thi (2004), Nghiên cứu tiếp thị, NXB Thống kê. Tạp chí BCVT&CNTT tháng 4/2007 Xem 100

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfHướng dẫn phân tích long trung thành khách hàng sử dụng spss và phần mềm Amos, Tài liệu cực rất cần thiết cho dạng đề tài nghiên cứu!!.pdf