Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông Việt Nam đang bước vào giai đoạn bão hòa với mức độ cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ hạ tầng mạng. Theo Báo cáo Sách Trắng Công nghệ Thông tin và Truyền thông (CNTT-TT) năm 2021, tổng số thuê bao điện thoại di động phát sinh lưu lượng đạt hơn 129,4 triệu thuê bao (giảm 2,49% so với năm 2019), trong khi thuê bao cố định mặt đất giảm 11,11% xuống còn 3,2 triệu thuê bao. Trong cơ cấu thị phần di động mặt đất, Tập đoàn Công nghiệp – Viễn thông Quân đội (Viettel) giữ vị trí dẫn đầu với 52,52% thị phần, tiếp theo là VNPT (23,79%) và MobiFone (18,54%). Ở mảng điện thoại cố định, VNPT dẫn đầu với 62,35%, theo sau là Viettel với 33,08%.

Thị phần Viettel di động: 52,52% | Thị phần VNPT: 23,79% | Thị phần MobiFone: 18,54%
Tổng dung lượng thị trường di động: ~129,4 triệu thuê bao (Trạng thái bão hòa)

Sự chuyển dịch nhu cầu người dùng từ dịch vụ viễn thông truyền thống (thoại thoại và tin nhắn SMS) sang dịch vụ dữ liệu tốc độ cao (Data 4G/5G), Internet băng thông rộng và các dịch vụ giá trị gia tăng số (Digital VAS) đặt ra thách thức lớn về kiểm soát tỷ lệ rời mạng (Churn Rate) và duy trì sự trung thành của khách hàng. Đề tài khóa luận "Đánh giá sự hài lòng của khách hàng tại Hà Nội về chất lượng dịch vụ của Tập đoàn Công nghiệp – Viễn thông Quân đội Viettel" (Thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Ngọc Anh, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội) giải quyết trực tiếp bài toán này.

  • Vấn đề cốt lõi (Problem Statement): Khi dịch vụ viễn thông bão hòa, khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng (Customer Expectations) và trải nghiệm thực tế (Perceived Quality) về tốc độ kết nối data, sự minh bạch trong cấu trúc giá cước, tính tiện ích của ứng dụng MyViettel và năng lực phục vụ của đội ngũ chăm sóc khách hàng (CSKH) trở thành yếu tố quyết định sự hài lòng và lòng trung thành.
  • Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và các mô hình đo lường sự hài lòng khách hàng (CSAT) trong ngành viễn thông di động.
    2. Xác định và kiểm định mức độ tác động của 6 nhân tố cấu trúc đến sự hài lòng của khách hàng tại Hà Nội bằng phương pháp định lượng nâng cao (Cronbach's Alpha, EFA, CFA, SEM).
    3. Xây dựng ma trận giải pháp thực thi giúp Viettel Telecom Hà Nội tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và duy trì lợi thế cạnh tranh.
  • Giải pháp tiếp cận: Kế thừa và kết hợp khung lý thuyết từ mô hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) và mô hình sự hài lòng dịch vụ thông tin di động tại Việt Nam của Phạm Đức Kỳ & Bùi Nguyên Hùng (2007), tích hợp kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling).
  • Phạm vi và giới hạn:
    • Không gian: Khu vực nội và ngoại thành Hà Nội, thu thập dữ liệu tại 3 trung tâm thương mại lớn (BigC Thăng Long, Vincom Mega Mall Royal City, Aeon Mall Long Biên).
    • Thời gian thu thập mẫu: Từ ngày 21/03/2023 đến ngày 09/04/2023.
    • Quy mô mẫu: 200 khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông Viettel.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu đánh giá sự hài lòng dựa trên việc đối chiếu các khung mô hình lý thuyết kinh điển trong quản trị chất lượng dịch vụ:

Tiêu chí Mô hình SERVQUAL (1988) Mô hình SERVPERF (1992) Mô hình Kỳ & Hùng (2007) Mô hình nghiên cứu đề xuất
Bản chất đo lường Khoảng cách Kỳ vọng - Cảm nhận ($Gap = P - E$) Chỉ đo lường cảm nhận thực tế ($SQ = P$) Đo lường dịch vụ viễn thông chuyên biệt Tích hợp Cảm nhận + Năng lực phục vụ + Giá + VAS + CSKH
Số lượng thành phần 5 chiều (Tin cậy, Đáp ứng, Năng lực, Đồng cảm, Hữu hình) 5 chiều tương tự SERVQUAL (bỏ biến kỳ vọng) 5 chiều (Chất lượng cuộc gọi, Giá, GTGT, Thuận tiện, CSKH) 6 chiều độc lập + 1 chiều phụ thuộc (33 biến quan sát)
Độ bao phủ dịch vụ Dịch vụ tổng quát, thiếu đặc thù viễn thông Chưa tối ưu hóa cho dịch vụ dữ liệu số Tập trung vào thoại, thiếu hạ tầng số hiện đại Bao quát Data 4G/5G, MyViettel, An toàn thông tin, CSKH 24/7
Công cụ phân tích Thống kê mô tả / Hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính bội EFA / Hồi quy OLS Cronbach's Alpha, EFA, CFA, SEM trên SPSS v26 & AMOS v26

Phân tích ưu tiên yêu cầu nghiên cứu và giải pháp theo khung MoSCoW:

  • Must-have: Đo lường chính xác chất lượng mạng truyền dẫn (tốc độ Data 4G, độ ổn định cuộc gọi) và năng lực giải quyết khiếu nại của tổng đài viên.
  • Should-have: Tối ưu hóa giao diện và tính năng tự phục vụ trên ứng dụng MyViettel, xây dựng cấu trúc gói cước linh hoạt theo hành vi tiêu dùng.
  • Could-have: Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI Chatbot) tự động phân luồng cuộc gọi hỗ trợ kỹ thuật tại các trạm BTS cục bộ.
  • Won't-have (giai đoạn này): Khảo sát toàn diện các dịch vụ giải pháp doanh nghiệp B2B (Cloud, IoT, Dedicated Internet).

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu định lượng được cấu trúc với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, biểu diễn mối quan hệ nhân quả:

Hệ thống biến quan sát được chuẩn hóa qua thang đo Likert 5 mức độ (1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý):

  • Chất lượng cảm nhận (CN): Chất lượng đường truyền thoại (CN1), Độ rõ ràng đàm thoại (CN2), Tốc độ truy cập Internet/Data (CN3), Độ phủ sóng mạng di động (CN4), Tốc độ gửi/nhận SMS (CN5).
  • Cấu trúc giá (GC): Chi phí hòa mạng và cước gọi hợp lý (GC1), Sự đa dạng gói cước data/combo (GC2), Tính hấp dẫn của chương trình khuyến mãi (GC3), Gói ưu đãi phân khúc sinh viên/người cao tuổi (GC4).
  • Dịch vụ giá trị gia tăng (GT): Tiện ích MyViettel dễ sử dụng (GT1), Đa dạng dịch vụ ứng tiền/chuyển tiền/nhạc chờ (GT2), Tần suất cập nhật dịch vụ số (GT3), Đăng ký dịch vụ GTGT thuận tiện (GT4).
  • Sự thuận tiện (TT): Mật độ điểm giao dịch (TT1), Thủ tục cấp đổi SIM/hòa mạng (TT2), Kênh thanh toán cước đa dạng qua Bankplus/Viettel Money (TT3), Tốc độ xử lý sự cố (TT4), Vị trí cửa hàng thuận tiện (TT5), Thông báo cước cập nhật (TT6), Hỗ trợ giao dịch tại nhà (TT7).
  • Dịch vụ khách hàng (KH): Thời gian giải quyết khiếu nại (KH1), Tổng đài CSKH hoạt động 24/7 (KH2), Thái độ nhân viên thân thiện (KH3), Chính sách tri ân/chăm sóc ngày sinh nhật/Lễ Tết (KH4), Khả năng kết nối tổng đài nhanh chóng (KH5).
  • Năng lực phục vụ (PV): Trình độ nghiệp vụ nhân viên (PV1), Minh bạch thông tin cước phí (PV2), Dễ dàng tra cứu thông tin (PV3), Hướng dẫn thủ tục rõ ràng (PV4), Bảo mật thông tin cá nhân và lịch sử giao dịch (PV5).
  • Sự hài lòng (SHL): Mức độ thỏa mãn tổng thể (SHL1), Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ (SHL2), Sẵn sàng giới thiệu cho người khác (SHL3).

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp hỗn hợp (Mixed-method Research):

  1. Nghiên cứu sơ bộ (Qualitative): Phỏng vấn chuyên gia, rà soát văn bản quản lý viễn thông, hiệu chỉnh thang đo 33 biến quan sát phù hợp thực tế năm 2023.
  2. Xác định kích thước mẫu (Sample Size): Căn cứ theo tiêu chuẩn Hair et al. (1998) với tỷ lệ tối thiểu 5 mẫu/1 biến quan sát ($N \ge 33 \times 5 = 165$) và quy tắc Tabachnick & Fidell (1996) ($N \ge 50 + 8k = 50 + 8 \times 6 = 98$). Tác giả thiết lập cỡ mẫu thực tế $N = 200$ nhằm đảm bảo độ tin cậy và phân phối chuẩn.
  3. Công cụ xử lý và môi trường kỹ thuật:
    • Microsoft Excel 365: Làm sạch dữ liệu, mã hóa biến số, loại bỏ phiếu trả lời thiếu thông tin.
    • IBM SPSS Statistics v26.0: Thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Principal Axis Factoring với phép xoay Promax).
    • IBM SPSS AMOS v26.0 / R v4.2.2 (lavaan package): Phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm định độ phù hợp mô hình (Model Fit), phân tích phương trình cấu trúc SEM kiểm định giả thuyết $H_1 \to H_6$.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích dữ liệu được mô hình hóa qua các công thức toán học và tập lệnh cú pháp (Syntax) định lượng cấu trúc:

  • Công thức hệ số tin cậy Cronbach's Alpha ($\alpha$): $$\alpha = \frac{k}{k - 1} \left( 1 - \frac{\sum_{i=1}^k \sigma_{y_i}^2}{\sigma_x^2} \right)$$ (Trong đó $k$ là số biến quan sát, $\sigma_{y_i}^2$ là phương sai biến thứ $i$, $\sigma_x^2$ là phương sai tổng số điểm).

  • Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) và Tổng phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE): $$CR = \frac{(\sum \lambda_i)^2}{(\sum \lambda_i)^2 + \sum (1 - \lambda_i^2)}, \quad AVE = \frac{\sum \lambda_i^2}{n}$$ (Trong đó $\lambda_i$ là hệ số tải nhân tố chuẩn hóa Standardized Factor Loading của biến quan sát thứ $i$).

  • Phương trình cấu trúc SEM: $$\eta = \Gamma \xi + \zeta$$ (Trong đó $\eta$ đại diện biến phụ thuộc Sự hài lòng, $\xi$ là vector các biến độc lập 6 nhân tố, $\Gamma$ là ma trận hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta$, $\zeta$ là sai số ngẫu nhiên).

Cú pháp R Script chuẩn hóa thực hiện kiểm định CFA và SEM với gói thư viện lavaan:

# Cài đặt và nạp thư viện phân tích cấu trúc tuyến tính
install.packages("lavaan")
library(lavaan)

# Định nghĩa mô hình đo lường và mô hình cấu trúc SEM
viettel_model <- '
  # Measurement Model (CFA)
  ChatLuongCamNhan =~ CN1 + CN2 + CN3 + CN4 + CN5
  CauTrucGIa       =~ GC1 + GC2 + GC3 + GC4
  DichVuGTGT       =~ GT1 + GT2 + GT3 + GT4
  ThuanTien        =~ TT1 + TT2 + TT3 + TT4 + TT5 + TT6 + TT7
  DichVuKH         =~ KH1 + KH2 + KH3 + KH4 + KH5
  NangLucPhucVu    =~ PV1 + PV2 + PV3 + PV4 + PV5
  SuHaiLong        =~ SHL1 + SHL2 + SHL3

  # Structural Model (SEM Regressions)
  SuHaiLong ~ beta1*ChatLuongCamNhan + beta2*CauTrucGIa + 
              beta3*DichVuGTGT + beta4*ThuanTien + 
              beta5*DichVuKH + beta6*NangLucPhucVu
'

# Khởi chạy ước lượng Maximum Likelihood (ML)
fit <- sem(viettel_model, data = viettel_survey_data, estimator = "ML")

# Xuất báo cáo chỉ số phù hợp mô hình và hệ số tải chuẩn hóa
summary(fit, fit.measures = TRUE, standardized = TRUE, rsquare = TRUE)

Testing và validation

Kết quả phân tích thống kê định lượng đạt chuẩn học thuật nghiêm ngặt:

  1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha):
    • Tất cả các nhóm thang đo đều đạt hệ số Cronbach's Alpha $> 0.70$ (Dao động từ $0.782$ đến $0.894$).
    • Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.35$ (đạt tiêu chuẩn $> 0.30$).
  2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
    • Hệ số $KMO = 0.865 > 0.50$, kiểm định Bartlett's Test có giá trị thống kê $p\text{-value} = 0.000 < 0.001$, chứng minh tính tương quan mạnh giữa các biến quan sát.
    • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt $63.48% > 50%$, giá trị Eigenvalue tại nhân tố thứ 6 đạt $1.218 > 1.0$.
  3. Độ phù hợp của mô hình cấu trúc (Model Fit Indices - CFA/SEM):
    • $CMIN/df = 1.642 < 3.0$ (Phù hợp rất tốt).
    • $CFI = 0.948 > 0.90$, $TLI = 0.939 > 0.90$.
    • $RMSEA = 0.046 < 0.08$ (Chỉ số sai số tuyệt vời).
    • Chỉ số $CR > 0.75$ và $AVE > 0.52$ cho toàn bộ các cấu trúc tiềm ẩn, đảm bảo giá trị hội tụ (Convergent Validity) và giá trị phân biệt (Discriminant Validity).
Model Fit Summary:
-----------------------------------------------------------
Chi-Square / df (CMIN/df) : 1.642  (Chuẩn: < 3.0) -> ĐẠT
CFI                       : 0.948  (Chuẩn: > 0.9) -> ĐẠT
TLI                       : 0.939  (Chuẩn: > 0.9) -> ĐẠT
RMSEA                     : 0.046  (Chuẩn: < 0.08)-> ĐẠT
P-Value (Chi-Square)      : 0.000  (Ý nghĩa thống kê cao)
-----------------------------------------------------------

Kết quả đạt được

Hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) từ mô hình SEM xác định mức độ tác động của từng nhân tố đến Sự hài lòng (SHL) của khách hàng Viettel tại Hà Nội:

Giả thuyết Mối quan hệ tác động Trọng số $\beta$ Giá trị p-value Kết luận kiểm định Thứ tự tác động
H1 Chất lượng cảm nhận $\to$ Sự hài lòng 0.382 $p < 0.001$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 1 (Mạnh nhất)
H6 Năng lực phục vụ $\to$ Sự hài lòng 0.245 $p = 0.002$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 2
H2 Cấu trúc giá $\to$ Sự hài lòng 0.198 $p = 0.008$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 3
H3 Dịch vụ giá trị gia tăng $\to$ Sự hài lòng 0.154 $p = 0.021$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 4
H4 Sự thuận tiện $\to$ Sự hài lòng 0.126 $p = 0.038$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 5
H5 Dịch vụ khách hàng $\to$ Sự hài lòng 0.118 $p = 0.045$ Chấp nhận giả thuyết Hạng 6

Hệ số xác định $R^2 = 0.628$ khẳng định mô hình giải thích được 62,8% sự biến thiên của mức độ hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông Viettel tại Hà Nội.


Đổi mới và đóng góp

  • Cải tiến học thuật: Khác với các nghiên cứu trước đây (như Thái Thanh Hà, 2014; Đỗ Thu Huyền, 2015 chỉ sử dụng hồi quy tuyến tính OLS thông thường), đề tài ứng dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA kết hợp mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, giúp triệt tiêu sai số đo lường (Measurement Error) và kiểm định chính xác tính đơn hướng của thang đo.
  • Cập nhật bối cảnh công nghệ số: Bổ sung các biến quan sát chuyên biệt về trải nghiệm Data tốc độ cao, khả năng tương tác trên ứng dụng di động MyViettel, tính năng bảo mật thông tin khách hàng và thanh toán số qua hệ sinh thái Viettel Money.
  • Đóng góp thực tiễn cho ngành viễn thông: Cung cấp bức tranh định lượng rõ ràng cho ban lãnh đạo Viettel Telecom: Chất lượng cảm nhận ($\beta = 0.382$)Năng lực phục vụ ($\beta = 0.245$) là hai đòn bẩy quan trọng nhất, chiếm hơn 62% tổng mức tác động đến sự thỏa mãn của người dùng tại đô thị lớn như Hà Nội.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Căn cứ vào kết quả phân tích định lượng, lộ trình giải pháp 4 giai đoạn được đề xuất cho Viettel Telecom chi nhánh Hà Nội:

  1. Nâng cấp chất lượng cảm nhận (Ưu tiên số 1): Tăng cường mật độ trạm thu phát sóng (BTS) tại các khu đô thị mới, tòa nhà cao tầng, đường hầm giao thông tại Hà Nội; áp dụng công nghệ định tuyến thông minh giảm nghẽn mạng data giờ cao điểm từ 18h - 22h.
  2. Nâng cao năng lực phục vụ và bảo mật thông tin: Chuẩn hóa quy trình xác thực hai lớp (2FA) trong quản lý thông tin thuê bao nhằm loại bỏ triệt để SIM rác; đào tạo định kỳ chứng chỉ tư vấn giải pháp số cho 100% giao dịch viên.
  3. Tối ưu hóa cấu trúc giá và dịch vụ GTGT: Xây dựng tính năng cho phép người dùng tự thiết kế gói cước linh hoạt (Customized Data/Voice Plan) trên MyViettel, kết hợp ưu đãi liên kết đối tác thương mại điện tử, giáo dục và giải trí số.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế nghiên cứu:
    • Kích thước mẫu ($N = 200$) tập trung tại khu vực đô thị Hà Nội thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện, chưa bao phủ toàn diện nhóm khách hàng tại khu vực nông thôn ngoại thành.
    • Nghiên cứu tập trung chủ yếu vào dịch vụ viễn thông di động cá nhân (B2C), chưa phân tích sâu dịch vụ băng rộng cố định FTTH hay khách hàng doanh nghiệp (B2B).
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 1.000$ trên phạm vi liên tỉnh (Hà Nội, Đà Nẵng, TP.HCM) để so sánh phương sai đa nhóm (Multi-group Invariance Analysis).
    • Tích hợp kỹ thuật học máy (Machine Learning - Random Forest, XGBoost) và phân tích cảm xúc văn bản (Sentiment Analysis) từ dữ liệu phản hồi tổng đài tự động để dự đoán nguy cơ rời mạng theo thời gian thực.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên và Học viên Cao học ngành Kinh tế/Marketing: Tiếp cận mẫu báo cáo nghiên cứu hoàn chỉnh từ tổng quan tài liệu, thiết kế bảng hỏi Likert, xử lý dữ liệu SPSS/AMOS đến kiểm định mô hình SEM chuẩn mực.
  • Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Data Analysts) & Nghiên cứu Thị trường: Kế thừa bộ thang đo 33 biến quan sát chuẩn hóa đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ cho ngành dịch vụ mạng.
  • Nhà quản trị Viễn thông (Viettel, VNPT, MobiFone): Sở hữu số liệu đối chuẩn thực tế và hệ thống khuyến nghị định lượng để phân bổ ngân sách đầu tư trạm BTS và tối ưu quy trình CSKH.
  • Khách hàng người dùng cuối: Hưởng lợi gián tiếp từ việc nâng cấp chất lượng kết nối, chính sách giá cước minh bạch và quy trình bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu nghiêm ngặt.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để chạy mô hình phân tích CFA/SEM là gì?
    • Hệ điều hành Windows 10/11 hoặc macOS; Cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics v22+ và IBM SPSS AMOS v22+ (hoặc môi trường R v4.0+ với package lavaan, semPlot). Kích thước mẫu tối thiểu khuyến nghị từ 150 đến 200 quan sát.
  2. Tại sao nhân tố Chất lượng cảm nhận lại có tác động lớn nhất ($\beta = 0.382$)?
    • Đối với dịch vụ viễn thông, tính ổn định của đường truyền thoại và tốc độ data 4G/5G là giá trị cốt lõi (Core Value). Mọi chính sách khuyến mãi hay CSKH đều không thể bù đắp trải nghiệm nếu mạng thường xuyên mất sóng hoặc gián đoạn kết nối.
  3. Hệ số Cronbach's Alpha và AVE đạt bao nhiêu là đủ điều kiện hội tụ?
    • Cronbach's Alpha $\ge 0.70$ (chấp nhận được từ $\ge 0.60$ trong nghiên cứu khám phá), hệ số tin cậy tổng hợp $CR \ge 0.70$ và phương sai trích trung bình $AVE \ge 0.50$.
  4. Mô hình có áp dụng được cho các nhà mạng khác như VNPT hay MobiFone không?
    • Hoàn toàn áp dụng được. Khung thang đo 6 nhân tố mang tính tổng quát cao cho ngành viễn thông di động, chỉ cần hiệu chỉnh tên ứng dụng hệ sinh thái số (như My VNPT, My MobiFone).
  5. Thời gian và chi phí triển khai khảo sát định lượng 200 mẫu là bao nhiêu?
    • Thời gian thu thập và làm sạch dữ liệu kéo dài từ 2 đến 3 tuần; chi phí bao gồm in ấn phiếu khảo sát, quà tặng khuyến khích người tham gia và công tác phí tại các điểm giao dịch/trung tâm thương mại.

Kết luận

Công trình khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngọc Anh đã giải quyết thành công bài toán đánh giá định lượng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông Viettel tại Hà Nội. Bằng việc kết hợp mô hình lý thuyết kinh điển với công cụ phân tích cấu trúc tuyến tính SEM trên phần mềm SPSS v26 và AMOS v26, nghiên cứu chỉ ra rằng Chất lượng cảm nhậnNăng lực phục vụ là hai trụ cột chi phối mạnh mẽ nhất đến mức độ thỏa mãn và sự gắn bó của người dùng. Kết quả này cung cấp luận cứ khoa học vững chắc giúp các nhà hoạch định chiến lược của Viettel tối ưu hóa hạ tầng số, nâng cao trải nghiệm khách hàng và giữ vững vị thế dẫn đầu thị trường viễn thông Việt Nam trong kỷ nguyên chuyển đổi số.