Giới thiệu dự án

Thị trường vận tải hành khách đô thị tại Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng trên 10%/năm nhờ vào tốc độ đô thị hóa nhanh, thu nhập bình quân đầu người cải thiện và sự phát triển mạnh mẽ của ngành du lịch. Tuy nhiên, theo khảo sát của Viện Quản trị Kinh doanh (Đại học Kinh tế Quốc dân), có đến 98% doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam thiếu chiến lược phát triển thương hiệu bài bản, dẫn đến việc suy giảm thị phần khi đối mặt với cạnh tranh cục bộ và sự xuất hiện của các mô hình kinh doanh trên nền tảng số (như Uber thâm nhập tháng 08/2014, GrabTaxi, EasyTaxi).

Tại Thừa Thiên Huế – trung tâm du lịch lớn của miền Trung, Công ty TNHH MTV Mai Linh Huế (trực thuộc Tập đoàn Mai Linh - MLG) từng giữ vị trí độc tôn với quy mô đội xe 151 phương tiện và 378 cán bộ nhân viên. Dù vậy, giai đoạn 2012–2015 chứng kiến sự gia tăng áp lực cạnh tranh từ các đối thủ mới như Taxi Vàng (Phú Hoàng - Tiên Sa), Taxi Hoàng Sa, Taxi Thành Công và Taxi Hoàng Anh. Khoảng cách chi phí chuyển đổi (switching cost) của khách hàng gần như bằng không, trong khi các đối thủ liên tục cạnh tranh về giá cước và điểm tiếp thị chiến lược (sân bay, bệnh viện, trung tâm thương mại).

Vấn đề nghiên cứu cụ thể (Problem Statement)

Mai Linh Huế đối mặt với tình trạng biến động hiệu quả kinh doanh: doanh thu năm 2013 giảm 12,66% trước khi phục hồi vào năm 2014 (đạt 62.436,41 triệu đồng). Cấu trúc tài chính phụ thuộc lớn vào nợ phải trả (chiếm ~62,78% tổng nguồn vốn, tương đương 23.950,11 triệu đồng). Đồng thời, định vị "An toàn - Chất lượng - Mọi lúc - Mọi nơi" của Mai Linh đang bị phân hóa trước các thông điệp giá rẻ và đội xe đời mới từ đối thủ. Doanh nghiệp thiếu một mô hình định lượng xác định chính xác tọa độ nhận thức của khách hàng để xây dựng chiến lược Marketing Mix (4P/7P) tương ứng.

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung đánh giá tài sản thương hiệu (David Aaker) và quy trình định vị thương hiệu dịch vụ vận tải hành khách.
  2. Phân tích thực trạng tài chính & Marketing: Đánh giá hiệu quả kinh doanh, cơ cấu lao động và chiến lược Marketing Mix của Mai Linh Huế giai đoạn 2012–2014.
  3. Mô hình hóa bản đồ nhận thức (Perceptual Mapping): Ứng dụng kỹ thuật phân tích tương hợp (Correspondence Analysis - CA) trên SPSS 20.0 để xác định vị trí tương quan của Taxi Mai Linh với 7 đối thủ cạnh tranh trên địa bàn TP. Huế.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp: Xây dựng chiến lược Marketing mục tiêu (STP) và kế hoạch phối thức Marketing Mix hoàn thiện cho giai đoạn 2015–2020.

Kết quả đo lường kỳ vọng

  • Xác thực độ tin cậy thang đo định vị với hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,70$.
  • Thiết lập tọa độ 2 chiều (Dimensions) giải thích trên 70% tổng phương sai (Cumulative Inertia) về nhận thức thương hiệu.
  • Đạt mức độ nhận biết thương hiệu hàng đầu (Top of Mind) $\ge 60%$ tại địa bàn TP. Huế.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: Địa bàn TP. Huế, tập trung tại các phường trọng điểm thương mại/du lịch: Phú Hội, Phú Nhuận, An Cựu (chiếm $>90%$ doanh thu của Mai Linh Huế).
  • Thời gian: Dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2012–2014; dữ liệu sơ cấp thu thập vào tháng 04/2015.
  • Giới hạn nghiên cứu: Mẫu điều tra thuận tiện quy mô $N=100$ khách hàng cá nhân có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ taxi tại Huế.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Phân tích cạnh tranh trực tiếp

Thị trường taxi tại TP. Huế tính đến tháng 04/2015 phân hóa thành 4 nhóm chiến lược:

Tiêu chí Taxi Mai Linh Huế Taxi Vàng (Tiên Sa) Taxi Thành Công / Hoàng Sa Taxi Hương Giang / Thành Đô
Quy mô đội xe 151 xe (chủ lực Vios, Innova) ~80 xe (Morning, Vios) ~30-50 xe/hãng (Hyundai i10, Vios mới) ~20-40 xe/hãng
Độ phủ thị trường Toàn diện (Đô thị, điểm du lịch) Điểm tiếp thị sân bay Phú Bài, sảnh KS Trung tâm thành phố, đón qua tổng đài Trạm cố định, bệnh viện
Chiến lược giá Cao cấp (13.500 - 16.000 đ/km) Cạnh tranh thấp (10.500 - 12.500 đ/km) Thấp - Trung bình (11.000 - 13.000 đ/km) Trung bình
Lợi thế cạnh tranh Nhận diện thương hiệu mạnh, tổng đài chuyên nghiệp Giá rẻ, độc quyền vị trí đỗ sân bay Xe hoàn toàn mới, thanh toán thẻ POS Khách hàng truyền thống nội tỉnh
Hạn chế Giá cước cao, một số xe cũ xuống cấp Chất lượng phục vụ chưa đồng đều Mạng lưới điểm đón còn thưa Đầu xe ít, thời gian chờ lâu

Yêu cầu hệ thống đo lường (Phân loại MoSCoW)

  • Must-have: Thang đo Likert 5 mức độ đánh giá 5 thuộc tính định vị cốt lõi; Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha; Bản đồ nhận thức CA 2 chiều.
  • Should-have: Phân tích One-Sample T-test so sánh giá trị trung bình kỳ vọng ($\mu = 3,0$); Đánh giá cơ cấu tài chính (ROA, ROE, D/E).
  • Could-have: Mô hình hồi quy tuyến tính đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng thuộc tính đến quyết định chọn hãng.
  • Won't-have (giai đoạn này): Tích hợp phân tích dữ liệu viễn thám GPS hành trình thời gian thực.

Thiết kế hệ thống nghiên cứu & Công cụ kỹ thuật

Hệ thống phân tích định lượng sử dụng ngăn xếp công nghệ:

  • Xử lý thống kê: IBM SPSS Statistics 20.0 Core System & Python 3.10 (scipy.stats, statsmodels, prince).
  • Thang đo lường: Thang đo khoảng cách Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý $\rightarrow$ 5: Rất đồng ý) và thang đo định danh (Nominal Scale) cho kỹ thuật Phân tích Tương hợp (Correspondence Analysis).
Thang đo 5 thuộc tính định vị (Attributes):

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng quy trình 2 giai đoạn kết hợp:

Ma trận quản lý rủi ro nghiên cứu

Rủi ro Mức độ Biện pháp giảm thiểu
Sai lệch chọn mẫu (Sampling Bias) Cao Phân bổ tỷ lệ điều tra theo 3 cụm phường trung tâm chiếm $>90%$ doanh thu
Dữ liệu không đạt độ tin cậy ($\alpha < 0,7$) Trung bình Thử nghiệm sơ bộ (Pilot Test) điều chỉnh câu chữ trong bảng hỏi trước khi điều tra diện rộng
Nhiễu dữ liệu do đối thủ mới gia nhập Thấp Cập nhật giá cước và số lượng đầu xe thực tế đến mốc tháng 04/2015

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu & Thuật toán

1. Công thức xác định kích thước mẫu ngẫu nhiên tối thiểu

Cỡ mẫu nghiên cứu xác định dựa trên công thức ước lượng tỷ lệ trong thống kê:

$$n = \frac{Z_{\alpha/2}^2 \cdot p(1-p)}{e^2}$$

Trong đó:

  • Độ tin cậy $1 - \alpha = 95% \Rightarrow Z_{\alpha/2} = 1,96$.
  • Mức độ biến thiên tối đa $p = 0,5 \Rightarrow p(1-p) = 0,25$.
  • Sai số cho phép $e = 0,10$ ($10%$).

$$n = \frac{1,96^2 \cdot 0,5 \cdot (1 - 0,5)}{0,10^2} = \frac{3,8416 \cdot 0,25}{0,01} = 96,04 \approx 97$$

Thực tế nghiên cứu thu thập $N = 100$ bảng hỏi hợp lệ để dự phòng phương sai sai số.

2. Thuật toán kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

$$\alpha = \frac{K}{K - 1} \left(1 - \frac{\sum_{i=1}^K \sigma_{Y_i}^2}{\sigma_X^2}\right)$$

Điều kiện chấp nhận: $\alpha \ge 0,70$; hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0,30$.

3. Mã nguồn triển khai phân tích kiểm định trên Python / SPSS Syntax

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

def calculate_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số Cronbach's Alpha cho các biến quan sát thuộc tính định vị."""
    k = df_items.shape[1]
    item_variances = df_items.var(axis=0, ddof=1).sum()
    total_score_variance = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    alpha = (k / (k - 1)) * (1 - (item_variances / total_score_variance))
    return float(alpha)

def run_one_sample_ttest(data_series: pd.Series, mu_0: float = 3.0):
    """Kiểm định One-Sample T-Test so sánh giá trị trung bình với điểm trung lập Likert 3.0"""
    t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(data_series.dropna(), popmean=mu_0)
    mean_val = data_series.mean()
    std_val = data_series.std()
    return {"Mean": mean_val, "Std": std_val, "T-Statistic": t_stat, "P-Value": p_value}

# Minh họa cấu trúc dữ liệu khảo sát 5 thuộc tính Taxi Mai Linh Huế
survey_data = pd.DataFrame({
    'TH_UY_TIN': [5, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 5, 4, 5],
    'XE_CHAT_LUONG': [4, 4, 4, 3, 5, 4, 4, 4, 3, 4],
    'PHUC_VU_TOT': [4, 5, 4, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4],
    'GIA_CUOC_RE': [2, 3, 2, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 2],
    'MOI_LUC_MOI_NOI': [5, 5, 4, 5, 5, 4, 5, 4, 5, 4]
})

alpha_score = calculate_cronbach_alpha(survey_data[['TH_UY_TIN', 'XE_CHAT_LUONG', 'PHUC_VU_TOT', 'MOI_LUC_MOI_NOI']])
print(f"Hệ số Cronbach's Alpha thang đo dịch vụ cốt lõi: {alpha_score:.4f}")

Kiểm định và đánh giá thống kê (Testing & Validation)

======================================================================
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY VÀ T-TEST THANG ĐO TAXI MAI LINH HUẾ
======================================================================
1. Hệ số Cronbach's Alpha:
   - Thang đo Uy tín & Chất lượng (4 biến): α = 0.814 (Đạt chuẩn > 0.70)
   - Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất: r = 0.482 (> 0.30)

2. Kết quả One-Sample T-Test (Giá trị kiểm định Test Value = 3.0):
----------------------------------------------------------------------
Thuộc tính định vị          Điểm TB (Mean)   Độ lệch (SD)    T-Value   Sig (2-tailed)
----------------------------------------------------------------------
1. Thương hiệu uy tín           4.38            0.62        22.258         0.000
2. Mọi lúc - Mọi nơi            4.26            0.69        18.261         0.000
3. Phong cách phục vụ tốt       3.92            0.74        12.432         0.000
4. Xe chất lượng tốt            3.85            0.71        11.972         0.000
5. Giá cước rẻ                  2.41            0.83        -7.108         0.000
======================================================================

Kết quả đạt được

1. Vị trí trên Bản đồ nhận thức (Correspondence Analysis Map)

Phân tích tương hợp chỉ ra 2 trục nhận thức chính:

  • Dimension 1 (Trục hoành - 58,4% quán tính): Phản ánh tương quan giữa Giá trị thương hiệu/Chất lượng toàn diện đối lập với Giá cước rẻ/Tiết kiệm chi phí.
  • Dimension 2 (Trục tung - 24,1% quán tính): Phản ánh mức độ Độ sẵn có/Quy mô mạng lưới ("Mọi lúc mọi nơi") đối lập với Phục vụ phân khúc đặc thù (Bệnh viện/Sân bay).
                  Trục 2: Mức độ sẵn có (24.1%)

2. Kết quả tài chính và kinh doanh của Mai Linh Huế (2012–2014)

Chỉ tiêu tài chính Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 Tăng trưởng 2014/2013 (%)
Tổng doanh thu (triệu VNĐ) 60.100,52 52.492,08 62.436,41 +18,94%
- Doanh thu Taxi 59.189,86 51.491,42 61.691,31 +19,81%
Tổng chi phí (triệu VNĐ) 59.838,90 52.230,83 60.414,57 +15,67%
Lợi nhuận trước thuế (LNTT) 261,62 261,25 2.021,84 +673,90%
Lợi nhuận sau thuế (LNST) 196,22 195,94 1.577,04 +704,86%
Tổng tài sản (triệu VNĐ) 35.340,12 35.337,20 38.150,33 +7,96%
Tỷ suất sinh lời ROA (%) 0,56% 0,55% 4,13% +650,91%
Tỷ suất sinh lời ROE (%) 1,49% 1,48% 11,11% +650,68%

Đổi mới và đóng góp

Đổi mới về phương pháp luận và kỹ thuật

  1. Chuyển đổi từ MDS sang Correspondence Analysis (CA): Khắc phục nhược điểm đòi hỏi dữ liệu thang đo khoảng cách phức tạp của phương pháp MDS truyền thống. CA cho phép xử lý ma trận dữ liệu định danh tần số chéo, giảm tải thời gian điền bảng hỏi cho khách hàng thực địa tại Huế từ 15 phút xuống 5 phút, hạn chế tỷ lệ sai sót phiếu điều tra dưới 2%.
  2. Định lượng hóa khoảng cách thương hiệu: Thay vì đánh giá cảm tính, đề tài xác lập tọa độ Euclid định lượng giữa Mai Linh và các đối thủ cạnh tranh trên hệ trục 2 chiều, chỉ rõ khoảng cách nhận thức về "Giá cước" là rào cản lớn nhất giữa Mai Linh và phân khúc khách hàng nhạy cảm về giá.

Đóng góp cho ngành và doanh nghiệp

  • Xác lập mô hình định vị 4 đỉnh vững chắc: Khẳng định thuộc tính dẫn đầu của Mai Linh tại Huế là Thương hiệu uy tín (Mean = 4.38) và Mọi lúc - Mọi nơi (Mean = 4.26).
  • Tối ưu hóa thuế suất & cơ cấu chi phí: Ghi nhận sự chuyển dịch tích cực khi chi phí tài chính giảm do lãi suất vay hạ nhiệt từ năm 2013 và thuế suất thuế TNDN giảm từ 25% xuống 22%, tạo dư địa tái đầu tư dòng xe tiết kiệm nhiên liệu (Toyota Vios E, Hyundai Grand i10).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kế hoạch phối thức Marketing Mix 7P hoàn thiện

Lộ trình triển khai giai đoạn 2015 – 2017

Lộ trình thực hiện (Roadmap):

Phân tích hiệu quả kinh tế (Cost-Benefit & ROI)

  • Dự toán ngân sách đổi mới nhận diện & đào tạo: 450 triệu VNĐ/năm.
  • Doanh thu kỳ vọng tăng thêm: Dự kiến tăng 12–15%/năm nhờ khai thác hiệu quả các điểm tiếp thị trọng điểm và giảm thời gian xe chạy rỗng (Dead Mileage) qua hệ thống định vị GPS.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): Ước tính 1,4 năm với tỷ suất sinh lời nội bộ IRR đạt 18,5%.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế nghiên cứu

  • Quy mô mẫu khảo sát: Cỡ mẫu $N=100$ được chọn theo phương pháp thuận tiện, tập trung tại các phường trung tâm TP. Huế, chưa bao quát toàn bộ hành khách tại các huyện thị lân cận (Hương Thủy, Hương Trà, Phú Vang).
  • Tính chất thời điểm: Dữ liệu sơ cấp thu thập vào tháng 04/2015, thời điểm các ứng dụng đặt xe qua điện thoại (Ride-hailing Apps) như Grab/Uber mới bắt đầu thử nghiệm tại thị trường Việt Nam và chưa phủ sóng trực tiếp tới Huế.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng mô hình nghiên cứu tích hợp lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) để đánh giá hành vi chuyển dịch của khách hàng khi Mai Linh triển khai ứng dụng đặt xe thông minh (Mai Linh App).
  • Nghiên cứu mô hình định giá cước động (Dynamic Surge Pricing) và tối ưu hóa tuyến đường dựa trên dữ liệu lớn (Big Data) từ hộp đen GPS của 151 phương tiện.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Kinh tế/Marketing: Tiếp cận tài liệu thực tế về ứng dụng phân tích tương hợp (Correspondence Analysis) và kiểm định thang đo định lượng trong xây dựng bản đồ định vị.
  • Ban lãnh đạo Công ty TNHH MTV Mai Linh Huế: Nhận diện rõ điểm mạnh cốt lõi (Uy tín, Mạng lưới sẵn có) và điểm nghẽn nhận thức (Giá cước), từ đó điều chỉnh chính sách giá và tiếp thị sảnh hợp lý.
  • Các doanh nghiệp vận tải dịch vụ: Mô hình hóa cách thức phân tích đối thủ cạnh tranh đa chiều trong môi trường đô thị du lịch đặc thù.
  • Cơ quan quản lý giao thông địa phương: Cung cấp bức tranh thực trạng về quy mô phương tiện, hạ tầng điểm đỗ và chất lượng phục vụ của mạng lưới taxi trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ cần thiết để triển khai phân tích bản đồ nhận thức (Perceptual Map)?

Để thực hiện phân tích bản đồ nhận thức, nghiên cứu sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên (Module Categories -> Correspondence Analysis). Dữ liệu đầu vào yêu cầu ma trận tần số chéo (Contingency Table) giữa các thương hiệu đánh giá và danh mục các thuộc tính nhận thức. Ngoài ra, có thể sử dụng thư viện prince hoặc scikit-learn trong ngôn ngữ Python để vẽ trực quan hóa tọa độ không gian 2 chiều với độ chính xác tương đương.

2. Tại sao nghiên cứu lựa chọn kỹ thuật Phân tích tương hợp (CA) thay vì Đo lường đa hướng (MDS)?

Kỹ thuật Đo lường đa hướng (Multidimensional Scaling - MDS) yêu cầu thu thập dữ liệu bằng thang đo khoảng cách hoặc tỷ lệ, đòi hỏi người trả lời phải so sánh từng cặp thương hiệu (Pairwise Comparison), gây mệt mỏi và dễ dẫn đến sai lệch khi có nhiều đối thủ cạnh tranh. Ngược lại, Phân tích tương hợp (Correspondence Analysis - CA) chỉ yêu cầu dữ liệu ở thang đo định danh (Nominal Scale), người khảo sát chỉ cần chọn thương hiệu gắn liền với thuộc tính nổi bật, giúp nâng cao độ chính xác và tính khả thi khi khảo sát thực địa.

3. Mai Linh Huế cần làm gì để giải quyết điểm nghẽn "Giá cước cao" trên sơ đồ định vị?

Kết quả kiểm định T-test cho thấy thuộc tính Giá cước rẻ của Mai Linh đạt điểm trung bình thấp nhất (Mean = 2.41, $p < 0.001$). Doanh nghiệp không nên giảm giá cước trực tiếp để tránh cuộc chiến giá làm suy giảm biên lợi nhuận, mà cần: (1) Tăng cường minh bạch biểu phí qua đồng hồ cước chuẩn kiểm định; (2) Phát hành thẻ tích điểm Mai Linh Customer's Club (MCC) với mức chiết khấu 5–10% cho khách hàng thân thiết; (3) Cung cấp các gói cước trọn gói cố định cho tuyến sân bay Phú Bài - Trung tâm TP. Huế để cạnh tranh trực tiếp với Taxi Vàng.

4. Hệ thống kiểm soát chất lượng dịch vụ của Mai Linh được xây dựng dựa trên tiêu chuẩn nào?

Mai Linh Huế duy trì hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn quốc tế ISO 9001:2000 kết hợp với bộ quy chuẩn nội bộ "Quy chế nụ cười". Toàn bộ 324 tài xế định kỳ được đào tạo về đạo đức nghề nghiệp, văn hóa du lịch Cố đô, kỹ năng sơ cấp cứu y tế và cam kết 100% hoàn trả hành lý thất lạc cho hành khách (toàn hệ thống ghi nhận trả lại hơn 14.600 lượt hành lý/năm).

5. Cơ cấu chi phí và dự báo hoàn vốn khi đầu tư bổ sung phương tiện mới?

Giai đoạn 2012–2014, tài sản dài hạn của Mai Linh Huế chiếm trên 90% tổng tài sản (chủ yếu là phương tiện vận tải). Việc bổ sung đầu xe mới (dòng xe 4 chỗ tiết kiệm nhiên liệu) đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu khoảng 450–550 triệu VNĐ/xe. Với doanh thu bình quân một đầu xe đạt 13,5–16 triệu VNĐ/tháng và tỷ suất lợi nhuận ròng phục hồi đạt trên 11% (ROE năm 2014), thời gian thu hồi vốn trung bình của mỗi phương tiện dao động từ 3,5 đến 4 năm.

Kết luận

Đề tài khóa luận đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu đặt ra thông qua việc kết hợp chặt chẽ giữa lý luận quản trị marketing và phân tích định lượng thực chứng. Nghiên cứu đã chứng minh rằng Taxi Mai Linh Huế vẫn giữ vững vị thế thương hiệu số 1 trong tâm trí khách hàng tại TP. Huế nhờ vào hai trụ cột cốt lõi: Uy tín thương hiệu lâu năm ($Mean = 4,38$) và Khả năng cung ứng dịch vụ mọi lúc mọi nơi ($Mean = 4,26$). Sự phục hồi vượt bậc về kết quả kinh doanh năm 2014 (doanh thu đạt 62,44 tỷ đồng, LNTT đạt 2,02 tỷ đồng, ROE đạt 11,11%) là minh chứng rõ nét cho năng lực quản trị và uy tín thương hiệu của công ty.

Về mặt học thuật và thực tiễn, việc xây dựng thành công bản đồ nhận thức thông qua kỹ thuật Phân tích tương hợp (Correspondence Analysis) trên SPSS 20.0 đã cung cấp một công cụ trực quan hóa cấu trúc cạnh tranh của ngành taxi địa phương. Hệ thống giải pháp 7P được đề xuất mang tính khả thi cao, đóng vai trò định hướng chiến lược giúp Công ty TNHH MTV Mai Linh Huế tiếp tục giữ vững thị phần, nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên hội nhập kinh tế và chuyển đổi số ngành vận tải.