Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH - 2


PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ

1. Tính cấp thiết của đề tài

Ở Việt Nam từ năm 1995, Internet bắt đầu được thương mại hóa do nhu cầu sử dụng tăng quá nhanh. Chính nhờ sự phát triển của khoa học công nghệ và Internet đã góp phần đưa Việt Nam và cả thế giới bước sang một thời đại mới – thời đại của công nghệ và kỹ thuật số. Internet đã trở thành một cuộc cách mạng về xã hội thông tin, các ứng dụng trên Internet và phổ biến nhất hiện nay chính là Facebook càng ngày càng đi sâu vào các hoạt động phục vụ cho nhu cầu của con người. Khi Internet và mạng xã hội online (Facebook) phát triển, người tiêu dùng bắt đầu thay đổi dần những thói quen truyền thống để trở thành công dân mạng, thị trường đã và đang chuyển dịch ngày càng mạnh mẽ hơn. Từ đây, khách hàng càng ngày có yêu cầu cao hơn về chất lượng sản phẩm, dịch vụ mà các doanh nghiệp cung cấp cho họ, đồng thời họ cũng có nhiều sự lựa chọn khác nhau để cùng thỏa mãn một nhu cầu. Sự thành công hay thất bại của một doanh nghiệp chịu ảnh hưởng rất lớn từ phía khách hàng. Để tồn tại và phát triển lâu dài khi thị trường cạnh tranh ngày càng gay gắt, các doanh nghiệp cần quan tâm đến cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ, với mục đích cung cấp những dịch vụ có chất lượng tốt nhất, thỏa mãn được nhu cầu và đáp ứng được mong đợi của khách hàng. Doanh nghiệp cần hiểu được nhu cầu, lắng nghe ý kiến, cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ là điều cực kỳ quan trọng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tiếp thu và thay đổi cách thức chăm sóc khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ để phù hợp với khách hàng, xây dựng và đào tạo đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, có trình độ cao, chất lượng dịch vụ hậu mãi…

Minh chứng cho sự phát triển mạnh mẽ của Internet là sự bứt phá của Digital Marketing trong đó phải nói đến hoạt động tiếp thị nội dung (Content Marketing). Ngoài mục đích quảng bá và tuyên truyền rộng rãi thương hiệu của doanh nghiệp đến khách hàng, tiếp thị nội dung còn nhằm mục đích đưa sản phẩm đến với khách hàng, thuyết phục khách hàng có hành vi tiêu dùng đối với sản phẩm, dịch vụ của mình nhằm xây dựng niềm tin về thương hiệu trong cộng đồng.

Các doanh nghiệp không ngừng đầu tư vào Content marketing và tạo ra sự canh

tranh gay gắt, những thách thức lớn cho cả doanh nghiệp trong và ngoài nước. Khách


hàng vẫn luôn là mấu chốt cuối cùng, các doanh nghiệp từ đây tập trung vào tiếp thị nội dung bởi những giá trị nội dung mà doanh nghiệp mang lại là yếu tố giúp nuôi dưỡng mối quan hệ với khách hàng, xây dựng niềm tin và gia tăng giá trị cảm nhận cho khách hàng. Hiểu được điều này, Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH đã và đang chú trọng thực hiện tốt hoạt động Content marketing trên Facebook nhằm xây dựng một thương hiệu uy tín và gia tăng giá trị cho khách hàng.

Để nâng cao vị thế và phát triển trở thành một trong những công ty công nghệ hàng đầu, Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH đã đẩy mạnh đầu tư công nghệ kỹ thuật, không ngừng phấn đấu, cải thiện về mọi mặt để bắt kịp tiến trình trong ngành. Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH đã xác định sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook sẽ là yếu tố quan trọng trong quá trình nâng cao năng lực cạnh tranh, góp phần thúc đẩy sự phát triển và thành công của công ty. Từ những yêu cầu thực tiễn trên, nên tôi quyết định lựa chọn đề tài ‘Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH’ làm đề tài cho bài khóa luận tốt nghiệp của mình.

2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1. Mục tiêu chung

Trên cơ sở đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH, tác giả đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ Content Marketing giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang: Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH

2.1.2. Mục tiêu cụ thể

Hệ thống hóa các vấn đề lý luận về dịch vụ, chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn của khách hàng, vấn đề thực tiễn về hoạt động Content marketing của doanh nghiệp, các tiêu chí đánh giá chất lượng Content Marketing.

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH - 2


Phân tích và đánh giá cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ

Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

Đề xuất giải pháp nhằm hoàn thiện chất lượng dịch vụ Content marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

2.2. Câu hỏi nghiên cứu

Những nhân tố nào ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH?

Khách hàng đánh giá như thế nào về chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH?

Những giải pháp nào cần thực hiện để nâng cao chất lượng dịch vụ Content

Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH?

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ

Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

Đối tượng điều tra là tất cả khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ Content

marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

3.2. Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi không gian: Nghiên cứu được tiến hành trên tổng số khách hàng đã và

đang sử dụng dịch vụ tại thành phố Huế và các tỉnh thành khác trên cả nước.

Phạm vi thời gian:

- Dữ liệu thứ cấp: Các dữ liệu được thu thập từ 2018 – 2020

- Dữ liệu sơ cấp: Các dữ liệu được thu thập từ 03/11 – 15/01/2020

Phạm vi nội dung: Tập trung đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Content marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.


4. Phương pháp nghiên cứu

4.1. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu thứ cấp

Nghiên cứu tìm hiểu lý thuyết về dịch vụ, chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn của khách hàng, lý thuyết về Content Marketing…qua sách, báo, tạp chí, Internet, các bài khóa luận, những tài liệu chính thống, những trang Website, Blog chia sẻ có chuyên môn đã được công nhận để lấy cơ sở lý thuyết, lý luận và tham khảo khi làm bài.

Những thông tin, số liệu liên quan đến Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH như: Tình hình nguồn nhân lực và hoạt động kinh doanh, số lượng khách hàng, các chính sách của công ty, sử hình thành, cơ cấu tổ chức... được lấy từ trang web và các phòng ban trong công ty.

4.2. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu sơ cấp

4.2.1. Phương pháp thu thập

Nghiên cứu định tính: Tham khảo ý kiến của các chuyên gia (trưởng nhóm, nhân viên của công ty...) để xây dựng bảng hỏi hoàn chỉnh.

Nghiên cứu định lượng: Phát bảng hỏi khảo sát khách hàng - những người đã và đang sử dụng các dịch vụ tại Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH để điều tra cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH.

4.2.2. Phương pháp chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu:

Do hạn chế về khả năng tiếp cận được với khách hàng nên đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản để thực hiện cuộc khảo sát. Đối tượng điều tra là những khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ tại công ty.

Tiến hành gửi bảng hỏi online cho khách hàng qua danh sách khách hàng mà công ty cung cấp. Sau đó tiến hành chạy hàm random Excel cứ 5 người sẽ chọn 1 người. Lượng khách hàng của công ty khá đông khoảng gần 800 khách hàng.

Phương pháp xác định kích cỡ mẫu:

Kích thước mẫu trong nghiên cứu được dựa trên yêu cầu của phân tích nhân tố

khám phá EFA dựa theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998) cho tham khảo về


kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến

quan sát. Áp dụng công thức:

n=5*m.

Trong đó: m là số lượng câu hỏi trong bài

n là số lượng quan sát tối thiểu

Mô hình nghiên cứu trong đề tài gồm 5 biến độc lập với 27 biến quan sát đo lường chất lượng dịch vụ và 3 biến đo lường mức độ hài lòng. Do đó số lượng quan sát tối thiểu là 150 mẫu.

Và áp dụng cho nghiên cứu này tôi đã phát 150 mẫu để tiến hành nghiên cứu và điều tra.

4.2.3. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu

Với khảo sát đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Content Marketing trên Facebook của Công ty Cổ phần Công nghệ VFFTECH, dữ liệu thu được sẽ được kiểm tra, làm sạch, lưu trữ và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.

Dữ liệu sau đó được sử dụng để đánh giá thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy tuyến tính đa biến và Kiểm định One - Sample T Test. Đồng thời, tác giả cũng sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả để mô tả đại lượng tần suất/tần số mức độ (5 mức độ của thang đo Likert) của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.

Phương pháp thống kê mô tả: Thống kê và chỉ lấy giá trị Frequency (tần suất), Valid Percent (% phù hợp). Sau đó, lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính như giới tính, tuổi, nghề nghiệp...

Phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế được các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Itemtotal Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới ( Theo Nunnally,


1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn:

Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) như sau: Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường tốt.

Từ 0,7 đến gần bằng 8: thang đo lường sử dụng được.

Từ 0,6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.

Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0,95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có gì khác biệt nhau, hiện tượng này gọi là trùng lặp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh).

Phân tích nhân tố khám phá EFA:

Sau khi dùng phương pháp Cronbach Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F

Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.

Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân

tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu

- Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng

- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn

Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu sau:

+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5


+ 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.

+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

+ Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.

Phân tích tương quan: Phân tích tương quan với mục đích kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải có sự tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Điều kiện để kiểm tra:

Nếu Sig. < 0,05 thì chứng tỏ có sự tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ

thuộc với các biến độc lập và ngược lại.

Cách đọc kết quả dựa vào hệ số tương quan r:

r <0,2: Không có sự tương quan

r từ 0,2 đến 0,4: Tương quan yếu

r từ 0,4 đến 0,6: Tương quan trung bình r từ 0,6 đến 0,8: Tương quan mạnh

r từ 0,8 đến <1: Tương quan rất mạnh

Phân tích hồi quy:

Hồi quy tuyến tính là mô hình biểu diễn mối quan hệ nhân quả giữa một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến giải thích – X). Mô hình này sẽ giúp nhà nghiên cứu dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.

Y = β + β1*X1 + β2*X2 +...+ βi*Xi Trong đó: Y: Biến phụ thuộc


Xi: Các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Βi: Các hệ số hồi quy riêng phần

Sau khi kiểm định PEARSON là các nhân tố và sự hài lòng có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của các nhân tố này đối với sự hài lòng này bằng hồi quy tuyến tính đa biến (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Nghiên cứu phân tích hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến có tương quan với biến phụ thuộc sẽ được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Yếu tố có hệ số β của nhân tố càng lớn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.

Kiểm định One - Sample T Test: Nhằm mục đích so sánh trung bình (mean) của tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó. Áp dụng trong điều kiện mẫu được chọn phải ngẫu nhiên và mẫu có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ chuẩn. Đưa ra giả thuyết:

H : Giá trị trung bình bằng giá trị m

H : Giá trị trung bình khác giá trị m

Sau khi tiến hành chạy kiểm định, thu được bảng giá trị, nhìn vào giá trị Sig. trong bảng, nếu Sig. ≤ α thì bác bỏ giả thuyết H , nếu Sig. > α thì chấp nhận giả thuyết H bác bỏ giả thuyết H (với mức ý nghĩa α).

Download pdf, tải về file docx

Bài viết tương tự

Gửi tin nhắn

Danh mục

Bimage 1

Bài viết tương tự

Xem nhiều

Bimage 2

Bài viết mới

Bimage 3

Home | Contact | About | Terms | Privacy policy
© 2022 Tailieuthamkhao.com | all rights reserved

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số