Biểu Đồ Tỷ Lệ Theo Nguồn Thông Tin Giúp Khách Hàng Biết Đến Công Ty

Biểu đồ 2.7. Biểu đồ tỷ lệ theo nguồn thông tin giúp khách hàng biết đến công ty

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)

Dựa vào biểu đồ trên, số lượt khách hàng biết đến công ty TNHH Nhi Na thông qua công ty lữ hành chiếm tỷ lệ lớn nhất và chiếm hơn một nửa số khách hàng (khoảng 50,8%). Tiếp đến là số lượt khách hàng biết đến công ty nhờ bạn bè, người quen giới

thiệu và dựa vào Internet, mạng xã hội chiếm tỷ lệ khá cao lần lượt là 34,2% và 31,7%. Trong khi đó, số lượt khách hàng biết được dịch vụ của công ty qua kênh truyền hình và áp phích quảng cáo chỉ chiếm 13,3%. Điều này chứng tỏ rằng nhiều khách hàng khá hài lòng với dịch vụ của công ty cho nên đã giới thiệu người thân, bạn bè của mình sử dụng dịch vụ tour du lịch của công ty. Bên cạnh đó, hiện nay có khá nhiều người ở nhiều độ tuổi sử dụng Internet, mạng xã hội cho mục đích giải trí, học tập cho nên việc tận dụng Internet, mạng xã hội để truyền thông, quảng bá cho hình ảnh, thương hiệu của công ty nên được chú trọng hơn nữa.

2.2.2.4. Lý do khách hàng sử dụng dịch vụ của công ty

Bảng 2.12. Lý do khách hàng sử dụng dịch vụ của công ty

Chỉ tiêu

Số lượt trả lời	Tỷ lệ (%)
Được bạn bè, người quen khuyên dùng	41	34,2
Cảm thấy giá cả dịch vụ phải chăng, hợp lý	82	68,3
Cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ	75	62,5
Địa điểm công ty thuận tiện cho khách hàng	28	23,3

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 153 trang tài liệu này.

Trường Đại học Kinh tế Huế

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)

68.3

62.5

34.2

23.3

Được bạn bè, người quen khuyên dùng

Cảm thấy giá cả Cảm thấy hài lòng Địa điểm công ty dịch vụ phải với chất lượng thuận tiện cho chăng, hợp lý dịch vụ khách hàng

Biểu đồ 2.8. Biểu đồ tỷ lệ theo lý do khách hàng sử dụng dịch vụ của công ty

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)

Dựa vào biểu đồ trên, số lượt khách hàng lựa chọn sử dụng dịch vụ của công ty vì cảm thấy giá cả dịch vụ phải chăng, hợp lý chiếm tỷ lệ cao nhất (chiếm 67,5%). Tiếp theo đó là số lượt khách hàng cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ với tỷ lệ 62,5% và số lượt khách hàng được bạn bè, người quen khuyên dùng với tỷ lệ 53,3%. Trong khi đó, số lượt khách hàng cảm thấy địa điểm công ty thuận tiện cho khách hàng chiếm tỷ lệ khá khiêm tốn chỉ 23,3% có lẽ là do địa điểm công ty không tọa lạc ở trung tâm thành phố nên khách hàng ít cảm thấy thuận tiện trong việc đi lại.

2.2.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Đề tài nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 5 biến độc lập: Độ tin cậy, Phương tiện hữu hình, Tính đáp ứng, Sự cảm thông, Năng lực phục vụ. Mỗi biến độc lập được đo bằng số biến quan sát như sau: Độ tin cậy (4 biến quan sát), Phương tiện hữu hình (5 biến quan sát), Tính đáp ứng (4 biến quan sát), Sự cảm thông (4 biến quan sát), Năng lực phục vụ (4 biến quan sát).

Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) >

0.3 và có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 sẽ được chấp nhận và đưa vào bước phân tích

xử lý tiếp theo. Cụ thể là :

+ Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1: hệ số tương quan cao.

+ Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8: chấp nhận được.

+ Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7: chấp nhận được nếu thang đo mới.

Bảng 2.13. Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến độc lập

Biến

Hệ số tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Độ tin cậy (Cronbach’s Alpha = 0,757)
TC1	0,574	0,694
TC2	0,565	0,702
TC3	0,680	0,629
TC4	0,448	0,757
Phương tiện hữu hình (Cronbach’s Alpha = 0,841)
PT1	0,637	0,811
PT2	0,661	0,806
PT3	0,669	0,806
PT4	0,605	0,820
PT5	0,675	0,801
Tính đáp ứng (Cronbach’s Alpha = 0,806)
DU1	0,597	0,768
DU2	0,672	0,731
DU3	0,533	0,801
DU4	0,693	0,724
Sự cảm thông (Cronbach’s Alpha = 0,837)
CT1	0,506	0,858
CT2	0,832	0,714
CT3	0,553	0,842
CT4	0,808	0,727
Năng lực phục vụ (Cronbach’s Alpha = 0,778)
NL1	0,665	0,686
NL2	0,653	0,686
NL3	0,608	0,711
NL4	0,422	0,803

Trường Đại học Kinh tế Huế

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)

Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của các biến độc lập trên, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 đồng thời các biến độc lập có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 nên không có biến nào bị loại bỏ khỏi mô hình.

Vì vậy, ta có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 2.14. Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc

Biến

Hệ số tương quan biến tổng	Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sự hài lòng của KH (Cronbach’s Alpha = 0,774)
HL1	0,664	0,666
HL2	0,594	0,714
HL3	0,606	0,713

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra) Qua kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH”, cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0,774. Hệ số tương quan biến tổng của ba biến quan sát > 0,3 đồng thời có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều < 0,774 nên biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KH”

được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.

2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhóm nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 nhóm theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.

Phương pháp xoay nhân tố được sử dụng là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố.

Thước đo hệ số tải nhân tố Factor Loading: Theo Hair & các cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Trong đó: + 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. Và nghiên cứu này chọn giá trị hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120. Những biến có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, những biến có hệ số tải nhân tố > 0,5 được đưa vào các bước phân tích tiếp theo.

KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương

pháp EFA (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong đó:

+ 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu.

+ KMO ≤ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị hay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Bảng 2.15. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy.

0,846
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	1470,583
	df	210
	Sig.	0,000

Trường Đại học Kinh tế Huế

(Nguồn: Tác giả xử lý từ số liệu điều tra)

Dựa vào bảng 2.15, ta có hệ số KMO = 0,846 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s với Sig. = 0,000 < 0,05 do đó đã thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố. Vì vậy, không có biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.

Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ