Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông di động tại Việt Nam chứng kiến sự chuyển dịch mang tính cấu trúc mạnh mẽ giai đoạn 2018–2022. Sự phổ cập của hạ tầng mạng băng rộng di động thế hệ thứ tư (4G LTE), xu hướng bùng nổ của các dịch vụ Over-The-Top (OTT) như Zalo, Messenger, Viber cùng chính sách Chuyển mạng giữ nguyên số thuê bao (Mobile Number Portability - MNP) do Bộ Thông tin và Truyền thông ban hành đã xóa bỏ hoàn toàn rào cản chuyển đổi mạng của khách hàng. Trong bối cảnh này, các nhà mạng không còn cạnh tranh thuần túy về giá cước cuộc gọi hay tin nhắn truyền thống (SMS), mà chuyển dịch trọng tâm sang chất lượng dữ liệu di động (Mobile Data), hệ sinh thái dịch vụ giá trị gia tăng (Value-Added Services - VAS) và trải nghiệm khách hàng đa kênh.

Tại địa bàn tỉnh Gia Lai – một thị trường mang tính đặc thù cao thuộc khu vực Tây Nguyên với địa bàn rộng lớn, địa hình đồi núi phức tạp và cơ cấu dân cư đa dạng – sự cạnh tranh giữa ba nhà mạng lớn (Viettel, VNPT VinaPhone và MobiFone) diễn ra vô cùng khốc liệt. Theo thống kê thị phần giai đoạn 2018–2020 tại địa bàn tỉnh, MobiFone tỉnh Gia Lai (thuộc Công ty Dịch vụ MobiFone Khu vực 7) từng bị VinaPhone vượt mặt, tụt xuống vị trí thứ ba về thị phần thuê bao di động phát sinh cước.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  BỐI CẢNH CẠNH TRANH VIỄN THÔNG GIA LAI                 |
+-------------------------------------------------------------------------+
|  [Chính sách MNP] + [Bão hòa Data 4G] + [Áp lực hạ tầng vùng sâu xa]   |
|                                    |                                    |
|                                    v                                    |
|  Thách thức: MobiFone Gia Lai tụt vị trí thị phần (Số 3 sau Viettel/VNPT)|
|                                    |                                    |
|                                    v                                    |
|  Giải pháp: Tái định hình toàn diện Marketing Mix Dịch vụ (7P Model)   |
+-------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu cụ thể

MobiFone tỉnh Gia Lai đối mặt với những rào cản nghiêm trọng trong hoạt động tiếp thị và kinh doanh:

  • Suy giảm mức độ nhận diện gói cước cục bộ: Các gói cước chuyên biệt cho vùng đồng bào, nông nghiệp mùa vụ (cà phê, hồ tiêu) chưa được cá nhân hóa sâu sắc bằng đối thủ Viettel.
  • Hệ thống kênh phân phối bị gián đoạn: Kênh đại lý ủy quyền và điểm bán lẻ tại các huyện vùng sâu như Krông Pa, Chư Pưh, Ia Grai chưa đạt mật độ bao phủ tối ưu.
  • Độ co giãn của cầu theo giá: Khách hàng dịch vụ trả trước (Prepaid) rất nhạy cảm với mức giá cước Data ngày/tháng, dễ dàng chuyển đổi nhà mạng qua dịch vụ MNP khi có chương trình khuyến mãi chênh lệch từ đối thủ.

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị Marketing dịch vụ và mô hình Marketing Mix 7P (Product, Price, Place, Promotion, People, Process, Physical Evidence) chuyên sâu cho ngành viễn thông di động.
  2. Khảo sát, đo lường và đánh giá thực trạng sự hài lòng của khách hàng đối với 7 thành tố Marketing Mix tại MobiFone tỉnh Gia Lai thông qua tập dữ liệu điều tra thực nghiệm.
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp Marketing Mix đồng bộ, ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và đưa MobiFone vươn lên nhóm dẫn đầu tại Gia Lai đến năm 2025.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian nghiên cứu: Địa bàn tỉnh Gia Lai (tập trung tại TP. Pleiku và các huyện trọng điểm Chư Sê, Đak Đoa, An Khê, Ayun Pa).
  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính, kết quả kinh doanh và dữ liệu viễn thông nội bộ giai đoạn 2018–2020.
  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập qua phiếu khảo sát định lượng với cỡ mẫu hiệu chỉnh $N = 140$ khách hàng đang trực tiếp sử dụng dịch vụ di động của MobiFone tại Gia Lai trong quý IV/2021.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại Gia Lai, thị trường viễn thông di động được định hình bởi ba đối thủ chính. Bảng so sánh dưới đây phân tích vị thế cạnh tranh thực tế:

Tiêu chí phân tích Viettel Gia Lai VNPT VinaPhone Gia Lai MobiFone Tỉnh Gia Lai
Độ phủ sóng trạm BTS 4G Dày đặc (Phủ 99% xã/phường/buôn làng) Rộng (Tận dụng hạ tầng bưu điện VNPT) Tập trung cao tại đô thị, trung tâm huyện
Chính sách sản phẩm Đa dạng gói cước tích hợp Agro/V88 Gói cước gia đình/combo Fiber-VinaPhone Gói cước Data linh hoạt, dịch vụ MobiEdu
Kênh phân phối (Place) Điểm bán sâu tận tuyến thôn bản Mạng lưới bưu cục rộng khắp Chuỗi cửa hàng chính và đại lý chuyên nghiệp
Định vị thương hiệu Phổ thông, sóng khỏe mọi nơi Mạng viễn thông quốc gia tin cậy Hiện đại, chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp
Điểm yếu cốt lõi CSKH phân tán, thủ tục cứng nhắc Thủ tục hành chính, trải nghiệm số hóa chậm Độ phủ sóng vùng lõm nông thôn còn hạn chế

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW trong tái cơ cấu chiến lược Marketing dịch vụ:

  • Must-have (Bắt buộc): Điều chỉnh lại cấu trúc gói cước Data 4G tốc độ cao dung lượng lớn; tối ưu hóa quy trình hòa mạng và chăm sóc khách hàng tại quầy giao dịch; phủ sóng hạ tầng tại các trục lộ kinh tế.
  • Should-have (Nên có): Xây dựng chiến dịch truyền thông đa kênh nhắm mục tiêu theo vị trí địa lý (Geo-targeting SMS); nâng cao chuẩn nghiệp vụ giao dịch viên đồng bào thiểu số (Gia Rai, Ba Na).
  • Could-have (Có thể có): Triển khai thử nghiệm trạm phát sóng di động lưu động vào các mùa lễ hội Tây Nguyên và vụ thu hoạch nông sản.
  • Won't-have (Chưa thực hiện): Không áp dụng chính sách phá giá cước dưới giá thành sàn quy định của Cục Viễn thông nhằm tránh rủi ro pháp lý và cạnh tranh không lành mạnh.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống quản trị Marketing dịch vụ viễn thông được cấu trúc thành khung vận hành 7 thành phần tương tác:

Cấu trúc biến đo lường và thang đo dữ liệu điều tra (Likert 5 điểm: 1 - Hoàn toàn không đồng ý đến 5 - Hoàn toàn đồng ý):

  • Sản phẩm (PROD): 4 biến quan sát (Tốc độ mạng 4G, tính liên tục cuộc gọi, sự phong phú gói cước, tính tiện ích dịch vụ VAS).
  • Giá cước (PRIC): 3 biến quan sát (Sự hợp lý của cước gọi, tính cạnh tranh cước Data, mức độ minh bạch khi trừ cước).
  • Kênh phân phối (PLAC): 3 biến quan sát (Vị trí cửa hàng dễ tìm, thời gian tiếp cận điểm nạp thẻ, tính sẵn có của SIM/thẻ cào).
  • Xúc tiến chiêu thị (PROM): 4 biến quan sát (Tần suất khuyến mãi, tính rõ ràng của thông tin quảng cáo, hoạt động xã hội tài trợ, tính hấp dẫn chương trình CSKH).
  • Con người (PEO): 4 biến quan sát (Thái độ nhiệt tình, năng lực chuyên môn, tốc độ xử lý khiếu nại, đồng phục lịch sự).
  • Quy trình dịch vụ (PROC): 3 biến quan sát (Thủ tục đăng ký đơn giản, thời gian chờ phục vụ ngắn, quy trình xử lý lỗi kỹ thuật).
  • Bằng chứng hữu hình (PHYS): 3 biến quan sát (Không gian quầy giao dịch sạch đẹp, trang thiết bị tra cứu hiện đại, bảng biểu hướng dẫn rõ ràng).

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp định tính và định lượng:

  1. Nghiên cứu định tính: Thảo luận nhóm chuyên gia và phỏng vấn sâu cán bộ quản lý tại MobiFone Gia Lai để hiệu chỉnh bảng hỏi khảo sát phù hợp với địa bàn.
  2. Nghiên cứu định lượng: Xác định kích thước mẫu khảo sát thông qua công thức xác định cỡ mẫu ước lượng tỷ lệ trong thống kê:

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

Trong đó:

  • $Z_{\alpha/2} = 1.96$ (ứng với độ tin cậy $95%$, mức ý nghĩa $\alpha = 5%$).
  • $p = 0.5$ (tỷ lệ ước lượng để tích phân $p(1-p)$ đạt giá trị cực đại $0.25$, đảm bảo kích cỡ mẫu an toàn tối đa).
  • $e = 0.1$ (sai số biên cho phép $10%$).

Tính toán kích thước mẫu lý thuyết: $$n = \frac{(1.96)^2 \cdot 0.5 \cdot (1 - 0.5)}{(0.1)^2} = \frac{3.8416 \cdot 0.25}{0.01} = 96.04 \approx 97 \text{ mẫu}$$

Để phòng ngừa rủi ro phiếu khảo sát không hợp lệ hoặc khuyết thiếu thông tin trong điều tra thực địa, dung lượng mẫu điều tra thực tế được mở rộng lên $N = 140$ mẫu hợp lệ.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình xử lý và làm sạch dữ liệu được thực hiện trên phần mềm IBM SPSS Statistics 20.0. Dữ liệu được mã hóa, kiểm tra giá trị ngoại lai (outliers), kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) và thực hiện kiểm định giá trị trung bình mẫu đơn (One-Sample T-test) với giá trị kiểm định chuẩn $\mu_0 = 3.0$ (mức độ đánh giá trung lập).

Đoạn cú pháp phân tích (SPSS Syntax) và thuật toán Python đối sánh kiểm định:

import numpy as np
from scipy import stats

# Mô phỏng tập dữ liệu kiểm định đánh giá 7P (N=140)
np.random.seed(42)
prod_scores = np.random.normal(loc=3.78, scale=0.62, size=140)
price_scores = np.random.normal(loc=3.42, scale=0.71, size=140)
place_scores = np.random.normal(loc=3.65, scale=0.58, size=140)
prom_scores = np.random.normal(loc=3.21, scale=0.85, size=140)
peo_scores = np.random.normal(loc=4.12, scale=0.51, size=140)
proc_scores = np.random.normal(loc=3.89, scale=0.55, size=140)
phys_scores = np.random.normal(loc=4.05, scale=0.48, size=140)

constructs = {
    "Product": prod_scores,
    "Price": price_scores,
    "Place": place_scores,
    "Promotion": prom_scores,
    "People": peo_scores,
    "Process": proc_scores,
    "Physical Evidence": phys_scores
}

# Kiểm định One-Sample T-test với Test Value = 3.0
print(f"{'Construct':<20} | {'Mean':<6} | {'Std Dev':<8} | {'t-stat':<8} | {'p-value':<8}")
print("-" * 60)
for name, data in constructs.items():
    mean_val = np.mean(data)
    std_val = np.std(data, ddof=1)
    t_stat, p_val = stats.ttest_1samp(data, popmean=3.0)
    print(f"{name:<20} | {mean_val:.3f}  | {std_val:.3f}    | {t_stat:.3f}   | {p_val:.4e}")

Testing và validation

Kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu điều tra ($N = 140$):

  • Cơ cấu giới tính: Nam chiếm $47.14%$ ($66$ người), Nữ chiếm $52.86%$ ($74$ người).
  • Cơ cấu độ tuổi: Nhóm $18 - 25$ tuổi chiếm $41.43%$; nhóm $26 - 35$ tuổi chiếm $35.00%$; nhóm trên 35 tuổi chiếm $23.57%$.
  • Thời gian sử dụng dịch vụ: Dưới 1 năm ($15.71%$), từ 1 đến 3 năm ($38.57%$), trên 3 năm ($45.72%$).

Tổng hợp kết quả kiểm định One-Sample T-test đối với các nhân tố Marketing Mix tại MobiFone Gia Lai:

Thành tố Marketing (7P) Số biến quan sát Điểm trung bình ($\bar{X}$) Độ lệch chuẩn ($SD$) Giá trị $t$ Mức ý nghĩa ($p$-value) Đánh giá của khách hàng
Chính sách Con người (People) 4 4.12 0.51 25.98 $< 0.001$ Đánh giá rất cao (Điểm sáng)
Bằng chứng hữu hình (Physical) 3 4.05 0.48 25.86 $< 0.001$ Rất hài lòng về cơ sở vật chất
Quy trình dịch vụ (Process) 3 3.89 0.55 19.14 $< 0.001$ Khá hài lòng, giao dịch nhanh
Chính sách Sản phẩm (Product) 4 3.78 0.62 14.88 $< 0.001$ Chất lượng ổn định tại trung tâm
Chính sách Phân phối (Place) 3 3.65 0.58 13.25 $< 0.001$ Cần tăng mật độ tại tuyến xã
Chính sách Giá (Price) 3 3.42 0.71 7.00 $< 0.001$ Cạnh tranh thấp ở gói cước Data
Chính sách Xúc tiến (Promotion) 4 3.21 0.85 2.92 $0.004$ Điểm thấp nhất, thiếu khác biệt

Kết quả đạt được

  1. Xác định chính xác điểm nghẽn chiến lược: Yếu tố Xúc tiến (Promotion, $\bar{X} = 3.21$) và Giá cước (Price, $\bar{X} = 3.42$) có điểm trung bình thấp nhất. Khách hàng đánh giá các chương trình khuyến mãi của MobiFone tại Gia Lai còn đơn điệu, thông điệp truyền thông chưa chạm đến nhu cầu của nhóm người dùng nông thôn và đồng bào thiểu số.
  2. Khẳng định lợi thế cạnh tranh cốt lõi: Nhân tố Con người (People, $\bar{X} = 4.12$) và Bằng chứng hữu hình (Physical Evidence, $\bar{X} = 4.05$) đạt điểm số vượt trội. Đội ngũ giao dịch viên có thái độ niềm nở, kiến thức nghiệp vụ tốt, phòng giao dịch tại Pleiku hiện đại là bàn đạp vững chắc để triển khai các dịch vụ giá trị gia tăng phức tạp.

Đổi mới và đóng góp

Đổi mới về giải pháp ứng dụng

  • Gói cước chuyên biệt theo mùa vụ Tây Nguyên (Agro-Data Bundling): Đề xuất thiết kế các gói cước Data ngắn hạn dung lượng siêu cao (như gói GL_Harvest) phục vụ bà con nông dân và thương lái tra cứu giá cà phê, hồ tiêu trong vụ thu hoạch từ tháng 10 đến tháng 1 năm sau.
  • Mô hình Trạm giao dịch lưu động số (Mobile Digital Kiosk): Kết hợp xe chuyên dụng của MobiFone triển khai dịch vụ lưu động tại các chợ phiên vùng cao (Đak Đoa, Chư Păh), hỗ trợ đăng ký SIM chính chủ, định danh điện tử eKYC và cài đặt ứng dụng My MobiFone trực tiếp.
                    SO SÁNH CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
                    
  Nghiên cứu 3G VAS (Lương Thị Thùy Linh, 2016)
  [Phạm vi: Cả nước / Công nghệ cũ 3G / Tiếp cận 4P truyền thống]
                           vs
  Nghiên cứu FPT Play Box (Phạm Thị Kim Phượng)
  [Phạm vi: Phần cứng IPTV / Chi nhánh đô thị / Thiếu phân tích MNP]
                           vs
  Đồ án MobiFone Gia Lai (Nguyễn Thị Hà Trang, 2022)
  [Phạm vi: Hạ tầng 4G LTE / Thị trường đặc thù Gia Lai / Khung 7P toàn diện / SPSS 20]

Đóng góp thực tiễn

  • Nâng cao hiệu quả tiếp thị: Cung cấp cho Ban Giám đốc MobiFone tỉnh Gia Lai bức tranh thực chứng với số liệu định lượng chuẩn xác về cảm nhận của khách hàng sau làn sóng MNP.
  • Tối ưu hóa nguồn lực ngân sách: Giảm $20%$ chi phí cho các kênh in ấn tờ rơi truyền thống kém hiệu quả để chuyển dịch sang nền tảng quảng cáo số định vị vị trí (Location-based SMS & Facebook Ads địa phương).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai ứng dụng thực tế

  • Phân khúc 1: Học sinh, sinh viên và Gen Z tại Pleiku: Triển khai gói cước tích hợp Data tốc độ cao kèm tài khoản học tập trực tuyến MobiEdu, miễn cước Data khi truy cập TikTok, YouTube.
  • Phân khúc 2: Khách hàng hộ kinh doanh nông nghiệp: Triển khai giải pháp viễn thông kết hợp thông báo thời tiết nông vụ, dịch vụ truyền thông thông minh và dịch vụ tài chính số MobiFone Money (tiền di động).

Dự toán hiệu quả đầu tư và ROI

  • Doanh thu kỳ vọng: Tăng trưởng doanh thu dịch vụ dữ liệu di động đạt $12 - 15%/\text{năm}$.
  • Tỷ lệ giữ chân khách hàng (Retention Rate): Giảm tỷ lệ rời mạng của thuê bao trả trước từ mức $2.5%/\text{tháng}$ xuống dưới $1.2%/\text{tháng}$.
  • Thời gian hoàn vốn: Các dự án mở rộng kênh phân phối và số hóa chăm sóc khách hàng ước tính hoàn vốn trong vòng $18 - 24$ tháng.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và phương pháp luận

  • Quy mô mẫu: Kích thước mẫu $N = 140$ được chọn theo phương pháp thuận tiện, tập trung chính tại TP. Pleiku và các huyện lân cận; mức độ đại diện cho các huyện vùng sâu, biên giới (Đức Cơ, Ia Grai) còn giới hạn.
  • Dữ liệu cắt ngang: Nghiên cứu phản ánh trạng thái tâm lý khách hàng tại một thời điểm (quý IV/2021), chưa phản ánh biến động dài hạn theo chu kỳ kinh tế nhiều năm.

Hướng phát triển trong tương lai

  • Tích hợp Big Data & AI CRM: Ứng dụng mô hình học máy (Machine Learning) như thuật toán Random Forest, XGBoost để dự đoán hành vi rời mạng (Churn Prediction) dựa trên log sử dụng cước viễn thông thời gian thực.
  • Chuẩn bị chiến lược Marketing 5G: Nghiên cứu hành vi chấp nhận công nghệ của doanh nghiệp địa phương đối với các dịch vụ Internet vạn vật (IoT) trong nông nghiệp thông minh khi mạng 5G thương mại hóa diện rộng.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------+
|                         CÁC BÊN HƯỞNG LỢI DỰ ÁN                         |
+-------------------------------------------------------------------------+
|                                                                         |
|  [Sinh viên / Giảng viên]  --->  Mẫu nghiên cứu 7P & SPSS thực nghiệm   |
|                                                                         |
|  [Nhà quản lý Viễn thông] --->  Chiến lược định vị & Cải tổ kênh cấp tỉnh|
|                                                                         |
|  [Kỹ sư / Phân tích dữ liệu]->  Phương pháp kiểm định t-test & Đo lường  |
|                                                                         |
|  [Khách hàng Gia Lai]     --->  Tiếp cận gói cước Data tối ưu, CSKH tốt |
+-------------------------------------------------------------------------+
  • Sinh viên và Học viên ngành Marketing / QTKD: Tham khảo một công trình nghiên cứu ứng dụng mẫu mực kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết Marketing dịch vụ chuyên sâu và kỹ thuật phân tích số liệu SPSS chuẩn tắc.
  • Nhà quản trị kinh doanh viễn thông: Áp dụng trực tiếp khung phân tích 7P và bài học thực tế để tái cơ cấu thị trường cấp tỉnh trong môi trường chuyển mạng giữ số.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu thị trường: Nắm bắt phương pháp xử lý kiểm định trung bình One-Sample T-test, đánh giá độ tin cậy thang đo phục vụ nghiên cứu thị trường.
  • Khách hàng tiêu dùng tại địa phương: Thụ hưởng các dịch vụ viễn thông chất lượng cao, giá cước tối ưu và phong cách phục vụ ngày càng chuyên nghiệp từ nhà mạng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu sử dụng mô hình 7P thay vì mô hình 4P truyền thống?

Dịch vụ viễn thông di động mang đầy đủ các đặc tính của sản phẩm dịch vụ: tính vô hình, tính không thể tách rời giữa sản xuất và tiêu dùng, tính không đồng nhất và tính không thể lưu kho. Mô hình 4P truyền thống (Product, Price, Place, Promotion) chỉ phù hợp với sản phẩm vật chất hữu hình. Việc bổ sung 3 yếu tố (People - Con người, Process - Quy trình, Physical Evidence - Bằng chứng hữu hình) là bắt buộc để đánh giá toàn diện trải nghiệm khách hàng tại quầy giao dịch và điểm tiếp xúc dịch vụ.

2. Ý nghĩa của kiểm định One-Sample T-test trong nghiên cứu này là gì?

Kiểm định One-Sample T-test nhằm so sánh giá trị trung bình mẫu ($\bar{X}$) của từng tiêu chí đo lường với giá trị trung hòa lý thuyết ($\mu_0 = 3.0$ trên thang đo Likert 5 điểm). Với mức ý nghĩa $p < 0.05$, kiểm định chứng minh sự đánh giá hài lòng ($\bar{X} > 3.0$) của khách hàng là có ý nghĩa thống kê thực sự, không phải do ngẫu nhiên.

3. Làm thế nào để MobiFone cải thiện chính sách Promotion với điểm đánh giá thấp nhất (3.21)?

MobiFone cần chuyển hướng ngân sách từ quảng cáo truyền thống sang tiếp thị số cá nhân hóa: tích hợp gửi tin nhắn thương hiệu (Brandname SMS) dựa trên dữ liệu định vị trạm BTS, hợp tác truyền thông với KOLs địa phương và đẩy mạnh các hoạt động an sinh xã hội, tài trợ học bổng gắn liền với bản sắc văn hóa cồng chiêng Tây Nguyên.

4. Chiến lược Chuyển mạng giữ số (MNP) tác động ra sao đến chiến lược giá cước?

Chính sách MNP làm tăng độ đàn hồi của cầu theo giá. Khách hàng sẵn sàng chuyển sang Viettel hoặc VinaPhone nếu chi phí Data cao hơn. Do đó, chiến lược giá của MobiFone phải tập trung vào "Giá trị cảm nhận" (Perceived Value): giữ nguyên mức giá nhưng gia tăng gấp đôi dung lượng Data và tích hợp thêm tiện ích thoại nội mạng miễn phí.

5. Dự án giải quyết bài toán hạ tầng tại địa bàn vùng sâu tỉnh Gia Lai như thế nào?

Giải pháp đề xuất MobiFone tăng cường chia sẻ dùng chung hạ tầng viễn thông (Network Sharing / Roaming nội địa) với các nhà mạng khác tại những vùng sâu, vùng xa có mật độ thuê bao thấp, đồng thời ưu tiên vốn đầu tư mở rộng trạm phát sóng 4G băng tần thấp ($900\text{ MHz}$) để tăng bán kính phủ sóng qua các địa hình đồi núi.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Hà Trang tại Đại học Kinh tế Huế đã giải quyết thành công bài toán thực tiễn cấp bách của MobiFone tỉnh Gia Lai trong giai đoạn bản lề của thị trường viễn thông di động. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa khung lý thuyết Marketing Mix 7P hiện đại và phương pháp phân tích định lượng trên phần mềm SPSS 20.0, công trình đã xác định chính xác các điểm nghẽn tại thành tố Xúc tiến (Promotion) và Giá cước (Price), đồng thời làm nổi bật thế mạnh về Con người (People) và Cơ sở vật chất (Physical Evidence).

Hệ thống giải pháp đề xuất có tính khả thi và ứng dụng cao, cung cấp cho các nhà quản trị viễn thông một lộ trình hành động rõ ràng từ việc địa phương hóa sản phẩm, tối ưu mạng lưới phân phối đa kênh đến số hóa toàn diện quy trình chăm sóc khách hàng. Đây không chỉ là một công trình học thuật xuất sắc cho sinh viên khối ngành kinh tế tham khảo mà còn là cẩm nang chiến lược giá trị đóng góp trực tiếp vào mục tiêu đưa MobiFone lấy lại vị thế dẫn đầu tại thị trường Gia Lai đến năm 2025.