Giới thiệu dự án

Sự phát triển bùng nổ của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy ngành viễn thông toàn cầu chuyển dịch mạnh mẽ từ hạ tầng kết nối truyền thống sang mạng băng rộng không dây tốc độ cao. Theo báo cáo của Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) và Sách Trắng Công nghệ Thông tin - Truyền thông (CNTT-TT) Việt Nam, thị trường di động mặt đất trong nước đạt 134,5 triệu thuê bao (trong đó thuê bao băng thông rộng 3G/4G đạt hơn 51,128 triệu thuê bao). Thị trường viễn thông Việt Nam có mức độ tập trung cao độ với chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) vượt ngưỡng 3.000 điểm, chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa ba nhà mạng lớn: Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quân đội Viettel (50,00% thị phần), Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam VNPT - VinaPhone (24,54% thị phần) và Tổng công ty Viễn thông MobiFone (20,85% thị phần).

   Thị phần viễn thông di động Việt Nam (Dữ liệu Sách Trắng CNTT-TT)

Mặc dù VNPT là đơn vị đầu tiên được Bộ Thông tin và Truyền thông cấp phép triển khai thương mại mạng 4G LTE trên băng tần 1.800 MHz (Band 3) từ cuối năm 2016 và phủ sóng hơn 21.000 trạm Base Transceiver Station (BTS) trên 63 tỉnh thành, áp lực duy trì tốc độ tăng trưởng và thị phần thuê bao tại các thị trường cấp tỉnh là vô cùng lớn. Tại VNPT Quảng Bình, mặc dù hạ tầng viễn thông đã được nâng cấp đồng bộ, tỷ lệ người dùng chuyển đổi và duy trì dịch vụ 4G vẫn gặp nhiều rào cản. Người dùng phản ánh tốc độ kết nối (trung bình 50–80 Mbps, lý thuyết tối đa 300 Mbps) bị suy giảm tại các khu vực bị che khuất địa hình, gói cước chưa thực sự linh hoạt và chất lượng dịch vụ khách hàng chưa đồng đều.

Đề tài khóa luận "Đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G VinaPhone tại VNPT Quảng Bình" được thực hiện nhằm giải quyết các bài toán định lượng cốt lõi sau:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung phân tích đánh giá chất lượng dịch vụ mạng viễn thông thế hệ thứ 4 (4G LTE) và các chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng.
  2. Khảo sát thực chứng: Thu thập dữ liệu thực tế từ $N = 130$ khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ VinaPhone 4G trên địa bàn tỉnh Quảng Bình.
  3. Phân tích định lượng chuyên sâu: Ứng dụng mô hình kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) và Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) để xác định trọng số ảnh hưởng của từng nhân tố.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp: Cung cấp lộ trình thực thi tối ưu hóa hạ tầng kỹ thuật trạm BTS, chính sách cước và chuẩn hóa chăm sóc khách hàng giai đoạn 2021–2025.

Phạm vi nghiên cứu: Tập trung vào khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ 4G VinaPhone tại 7 trung tâm viễn thông trực thuộc VNPT Quảng Bình (Đồng Hới, Lệ Thủy, Quảng Ninh, Bố Trạch, Quảng Trạch, Tuyên Hóa, Minh Hóa) trong giai đoạn dữ liệu 2018–2020.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh và kế thừa các mô hình đo lường chất lượng dịch vụ kinh điển nhằm xây dựng thang đo phù hợp với đặc tính kỹ thuật của công nghệ viễn thông 4G LTE:

Mô hình nghiên cứu Tác giả & Năm Ưu điểm kỹ thuật Nhược điểm / Hạn chế
Mô hình SERVQUAL Parasuraman et al. (1988) Đo lường toàn diện khoảng cách giữa Kỳ vọng ($E$) và Cảm nhận ($P$) qua 5 thành phần (Tin cậy, Đáp ứng, Năng lực phục vụ, Cảm thông, Hữu hình). Bảng hỏi dài gấp đôi (44 biến), dễ gây nhiễu và quá tải thông tin cho đáp viên.
Mô hình SERVPERF Cronin & Taylor (1992) Chỉ đo lường mức độ cảm nhận thực tế ($Quality = Performance$), hệ số $R^2$ hiệu chỉnh cao, tinh gọn. Chưa tích hợp các yếu tố đặc thù của viễn thông như Giá cước và Khuyến mãi.
Chỉ số ACSI / ECSI / VCSI Fornell (1996) / Châu Âu / Việt Nam Tích hợp biến Hình ảnh thương hiệu, Giá trị cảm nhận và Sự trung thành của khách hàng. Cấu trúc quan hệ nhân quả phức tạp, đòi hỏi cỡ mẫu lớn và mô hình SEM nâng cao.
Mô hình Mobile Telecom M-K. Kim et al. (2004) Phân tách rõ 6 nhân tố chuyên biệt ngành di động: Chất lượng mạng, Giá cước, Thương hiệu, CSKH, Khuyến mãi, Dịch vụ GTGT. Cần hiệu chỉnh các tiêu chí đo lường cho phù hợp với hạ tầng mạng 4G tại Việt Nam.

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW đối với các tiêu chuẩn chất lượng dịch vụ 4G VinaPhone:

  • Must-have (Bắt buộc có): Vùng phủ sóng ổn định tại trung tâm huyện/thị xã; tốc độ tải xuống $\ge 50\text{ Mbps}$; hệ thống tính cước dữ liệu thời gian thực (OCS) chính xác; quy trình đổi SIM 4G nhanh chóng.
  • Should-have (Nên có): Khả năng chuyển vùng mượt mà giữa các trạm BTS (Handover) không gián đoạn cuộc gọi Video Call; đa dạng gói cước Data theo ngày/tuần/tháng; ứng dụng tự quản lý cước My VNPT.
  • Could-have (Có thể có): Dịch vụ giá trị gia tăng phong phú (Mobile TV tốc độ 4K, Fast Connect không giới hạn băng thông); chương trình tri ân VinaPhone Plus cá nhân hóa.
  • Won't-have (Chưa ưu tiên): Thương mại hóa diện rộng gói dịch vụ 5G siêu băng rộng trong ngắn hạn khi thị trường thiết bị đầu cuối chưa phổ cập.

Thiết kế hệ thống đo lường và công nghệ nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được xây dựng gồm 5 biến độc lập với 23 biến quan sát đo lường trên thang đo Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý) tác động đến biến phụ thuộc Sự hài lòng ($Y$):

Ngăn xếp công nghệ phân tích dữ liệu (Analytics Tech Stack):

  • IBM SPSS Statistics 26.0 Core Engine: Xử lý dữ liệu định lượng, thống kê mô tả, phân tích tương quan Pearson, kiểm định ANOVA.
  • Python 3.9 Scientific Stack: Tự động hóa kiểm tra dữ liệu với pandas 1.3.4, scipy 1.7.1, statsmodels 0.13.0factor_analyzer 0.4.0.
  • Cơ sở dữ liệu khảo sát: $N = 130$ mẫu hợp lệ (đáp ứng tiêu chuẩn cỡ mẫu của Bollen 1989 và Hair et al. 1998 với tỷ lệ tối thiểu 5:1 trên 23 biến quan sát: $23 \times 5 = 115$ mẫu).
# Cấu trúc mã nguồn mô phỏng pipeline phân tích định lượng (Python 3.9)
import pandas as pd
import numpy as np
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
import statsmodels.api as sm

def calculate_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số tin cậy nội tại Cronbach's Alpha"""
    k = df_items.shape[1]
    item_variances = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_score = df_items.sum(axis=1)
    total_variance = total_score.var(ddof=1)
    alpha = (k / (k - 1)) * (1 - (item_variances.sum() / total_variance))
    return round(alpha, 4)

def run_efa_analysis(df_features: pd.DataFrame, n_factors: int = 5):
    """Phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax"""
    fa = FactorAnalyzer(n_factors=n_factors, rotation="varimax", method="principal")
    fa.fit(df_features)
    ev, v = fa.get_eigenvalues()
    loadings = fa.loadings_
    return ev, loadings

def fit_ols_regression(X: pd.DataFrame, y: pd.Series):
    """Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến kiểm định giả thuyết nghiên cứu"""
    X_const = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X_const).fit()
    return model.summary()

Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

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

  1. Nghiên cứu định tính: Tổng quan tài liệu, phỏng vấn thử nghiệm nhóm 15 khách hàng để điều chỉnh thuật ngữ chuyên ngành viễn thông trong bảng câu hỏi.
  2. Nghiên cứu định lượng chính thức: Khảo sát ngẫu nhiên thuận tiện 130 khách hàng tại các điểm giao dịch VNPT, qua kênh hỗ trợ trực tuyến và mạng lưới người dùng tại tỉnh Quảng Bình.
Tiêu chuẩn kiểm định thống kê:

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu

Toàn bộ 130 phiếu khảo sát hợp lệ được làm sạch, mã hóa và đưa vào xử lý qua hệ thống phân tích thống kê theo các bước chuẩn mực:

Phương trình hồi quy đa biến có dạng: $$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \beta_4 X_4 + \beta_5 X_5 + \epsilon_i$$

Trong đó:

  • $Y$: Sự hài lòng chung của khách hàng đối với dịch vụ 4G VinaPhone.
  • $X_1$: Nhân viên công ty (NV); $X_2$: Chất lượng sản phẩm (CL); $X_3$: Giá cả dịch vụ (GC); $X_4$: Hình ảnh thương hiệu (HA); $X_5$: Chính sách khuyến mãi (KM).
  • $\beta_0$: Hằng số tự do; $\beta_1 \dots \beta_5$: Hệ số hồi quy riêng phần chuẩn hóa.
  • $\epsilon_i$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình.

Kiểm định chất lượng thang đo và mô hình

1. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha

Kết quả phân tích độ nhất quán nội tại cho thấy tất cả 5 thang đo thành phần độc lập và 1 thang đo phụ thuộc đều đạt chuẩn độ tin cậy cao:

Nhóm thang đo Ký hiệu biến Số biến quan sát Cronbach's Alpha Tương quan biến - tổng nhỏ nhất Đánh giá kỹ thuật
Nhân viên công ty NV1 - NV4 4 0.842 0.598 (NV3) Thang đo tốt
Chất lượng sản phẩm CL1 - CL4 4 0.876 0.682 (CL1) Thang đo rất tốt
Giá cả dịch vụ GC1 - GC4 4 0.815 0.554 (GC2) Thang đo tốt
Hình ảnh thương hiệu HA1 - HA4 4 0.853 0.621 (HA4) Thang đo tốt
Chính sách khuyến mãi KM1 - KM4 4 0.829 0.587 (KM2) Thang đo tốt
Sự hài lòng (Phụ thuộc) HL1 - HL3 3 0.868 0.710 (HL2) Thang đo rất tốt

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập: Hệ số $KMO = 0.824$ thỏa mãn điều kiện ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett's Test có giá trị thống kê Chi-Square đạt mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$. Phương pháp trích Principal Axis Factoring cùng phép quay Varimax trích được 5 nhân tố với giá trị Eigenvalues $= 1.342 > 1.0$, tổng phương sai trích đạt 68.45% ($> 50%$).
  • Biến phụ thuộc: Hệ số $KMO = 0.718$, $\text{Sig. Bartlett} = 0.000$, trích được 1 nhân tố duy nhất với tổng phương sai trích đạt 78.92%.

3. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Mô hình hồi quy đạt mức độ tương thích cao với dữ liệu thực tế: Hệ số xác định $R^2 = 0.648$, $R^2\text{ hiệu chỉnh} = 0.634$, thống kê $F = 45.612$ ($\text{Sig.} = 0.000$). Hệ số Durbin-Watson đạt $1.892$ chứng minh mô hình không vi phạm tự tương quan bậc nhất.

========================================================================================
Biến độc lập              Hệ số B    Hệ số Beta chuẩn hóa   Giá trị t    Sig.     VIF
========================================================================================
(Hằng số - Constant)       0.214             --               1.124     0.263     --
Nhân viên công ty (X1)     0.246           0.238              3.412     0.001    1.245
Chất lượng sản phẩm (X2)   0.382           0.365              5.186     0.000    1.312
Giá cả dịch vụ (X3)        0.185           0.179              2.654     0.009    1.198
Hình ảnh thương hiệu (X4)  0.194           0.188              2.782     0.006    1.220
Khuyến mãi (X5)            0.152           0.146              2.195     0.030    1.185
========================================================================================

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: $$Y = 0.365 \cdot X_2 (\text{Chất lượng}) + 0.238 \cdot X_1 (\text{Nhân viên}) + 0.188 \cdot X_4 (\text{Thương hiệu}) + 0.179 \cdot X_3 (\text{Giá cả}) + 0.146 \cdot X_5 (\text{Khuyến mãi})$$

Hệ số phóng đại phương sai $VIF < 1.4$ ở tất cả các biến khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

       Mức độ tác động tương đối của các nhân tố đến Sự hài lòng (Beta)

4. Phân tích khác biệt nhân khẩu học (ANOVA & T-Test)

  • Giới tính (Independent Sample T-Test): Giá trị $\text{Sig. Levene} = 0.452 > 0.05$, $\text{Sig. T-Test} = 0.618 > 0.05 \rightarrow$ Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa nam và nữ.
  • Độ tuổi và Thu nhập (One-Way ANOVA): Giá trị $\text{Sig.} < 0.05$ cho thấy nhóm khách hàng trẻ tuổi (18–25 tuổi) và nhóm có thu nhập trung bình đòi hỏi cao hơn rõ rệt về độ ổn định tốc độ mạng cho các tác vụ streaming video và gaming.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp rõ nét về cả phương diện học thuật và thực tiễn quản trị viễn thông:

                            SO SÁNH ĐÓNG GÓP KHOA HỌC
  • Đặc thù hóa mô hình cho địa bàn hỗn hợp: Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát tại vùng đô thị trung tâm, đề tài mở rộng ra 7 huyện/thị xã của Quảng Bình với địa hình trải dài từ đồng bằng duyên hải đến vùng núi cao, phản ánh chính xác rào cản suy hao tín hiệu vô tuyến thực tế.
  • Lượng hóa mức độ giải thích cao: Mô hình đạt $R^2\text{ hiệu chỉnh} = 0.634$, giải thích được 63,4% sự biến thiên của mức độ hài lòng khách hàng thông qua 5 trụ cột được kiểm định chặt chẽ.
  • Minh chứng thực nghiệm trực tiếp: Bóc tách chính xác nguyên nhân khiến VinaPhone đứng thứ 2 thị phần sau Viettel tại địa phương, chỉ ra rằng tốc độ kết nối và thái độ tư vấn của giao dịch viên là hai đòn bẩy then chốt để gia tăng chỉ số giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả phân tích định lượng, 4 nhóm giải pháp chiến lược được đề xuất cho VNPT Quảng Bình:

                           KHUNG GIẢI PHÁP CHIẾN LƯỢC

Lộ trình triển khai giai đoạn 2021–2025

  • Giai đoạn 1 (2021 – 2022) - Tối ưu hóa cốt lõi:
    • Hoàn thành rà soát chất lượng phát sóng 4G trên toàn bộ 7 huyện/thành phố; xử lý triệt để 100% các điểm "lõm sóng" tại vùng du lịch Phong Nha - Kẻ Bàng và các trục quốc lộ.
    • Chuẩn hóa 100% quy trình phục vụ của nhân viên giao dịch và tổng đài viên VNPT Quảng Bình.
  • Giai đoạn 2 (2023 – 2025) - Mở rộng và Chuyển đổi số:
    • Nâng cấp hạ tầng mạng lõi sẵn sàng cho công nghệ 5G; triển khai hệ sinh thái số VNPT Money, My VNPT tích hợp sâu vào thói quen thanh toán cước của khách hàng.
    • Dự kiến nâng tỷ lệ khách hàng hài lòng (CSAT $\ge 4/5$) từ mức trung bình hiện tại lên trên 85%, tăng thị phần thuê bao 4G của VinaPhone tại địa bàn tỉnh thêm 3–5%.

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù đạt được những kết quả có ý nghĩa khoa học và thực tiễn, đề tài vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định:

  • Phương pháp chọn mẫu: Việc sử dụng mẫu thuận tiện với $N = 130$ tuy thỏa mãn điều kiện chạy EFA và OLS nhưng tính đại diện tổng thể cho toàn bộ dân cư tỉnh Quảng Bình có thể chưa đạt mức tối ưu tuyệt đối.
  • Mô hình nghiên cứu tuyến tính: Nghiên cứu áp dụng hồi quy OLS bậc một, chưa xem xét các mối quan hệ trung gian (Mediation) và điều tiết (Moderation) giữa Giá trị cảm nhận, Hình ảnh thương hiệu và Sự trung thành.

Hướng nghiên cứu mở rộng:

  1. Mở rộng cỡ mẫu khảo sát lên $N \ge 500$ theo phương pháp phân tầng ngẫu nhiên (Stratified Random Sampling) tại tất cả các xã/phường.
  2. Ứng dụng mô hình Cấu trúc Tuyến tính (Structural Equation Modeling - SEM) với phần mềm SmartPLS hoặc AMOS để kiểm định các biến điều tiết tâm lý hành vi.
  3. Nghiên cứu đánh giá trải nghiệm người dùng đối với dịch vụ 5G NR trong giai đoạn chuyển đổi công nghệ tiếp theo.

Đối tượng hưởng lợi

  • Học viên, sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh và Hệ thống Thông tin: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình nghiên cứu định lượng, xây dựng thang đo và phân tích dữ liệu SPSS chuẩn mực.
  • Chuyên viên quản lý chất lượng và kỹ sư viễn thông: Cung cấp dữ liệu thực chứng về mức độ ảnh hưởng của thông số chất lượng mạng vô tuyến (vùng phủ, tốc độ) đến cảm nhận của người tiêu dùng cuối.
  • Lãnh đạo VNPT Quảng Bình và Tập đoàn VNPT: Bộ giải pháp là cơ sở dữ liệu khoa học phục vụ công tác hoạch định chính sách kinh doanh, phân bổ ngân sách đầu tư trạm BTS và nâng cao chỉ số NPS (Net Promoter Score).
  • Cộng đồng nghiên cứu tiếp thị dịch vụ (Service Marketing): Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng trong ngành dịch vụ số tại các thị trường cấp tỉnh.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để chạy pipeline phân tích dữ liệu trong nghiên cứu là gì?

Hệ thống cần máy tính cấu hình tối thiểu Intel Core i3, 4GB RAM, cài đặt hệ điều hành Windows 10/11 hoặc Linux. Về phần mềm: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên (khuyến nghị v26.0) hoặc môi trường Python 3.8+ tích hợp các thư viện pandas, statsmodels, scipyfactor_analyzer.

2. Vì sao biến "Chất lượng sản phẩm" lại có trọng số Beta cao nhất trong mô hình?

Đặc thù dịch vụ viễn thông 4G là dịch vụ công nghệ có tính hữu dụng trực tiếp cao. Trải nghiệm người dùng phụ thuộc tức thì vào tốc độ truyền tải dữ liệu, độ trễ (latency) khi lướt web/video call và độ ổn định vùng phủ sóng. Do đó, dù chính sách khuyến mãi hay giá cước có tốt nhưng chất lượng mạng không ổn định thì khách hàng vẫn không thể hài lòng.

3. Làm thế nào để kiểm soát và loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy?

Trong quá trình hồi quy OLS, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được tính toán cho từng biến độc lập. Theo tiêu chuẩn thống kê, nếu $VIF < 2.0$ (hoặc ngặt nghèo hơn là $< 10.0$), mô hình hoàn toàn không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả nghiên cứu này ghi nhận $VIF$ cao nhất chỉ đạt $1.312$, chứng minh các biến độc lập có tính phân biệt cao.

4. Quy mô mẫu $N = 130$ có đủ độ tin cậy khoa học cho bảng hỏi 23 biến quan sát không?

Theo tiêu chuẩn kinh điển của Hair et al. (1998) và Bollen (1989), tỷ lệ mẫu tối thiểu trên một biến quan sát trong phân tích nhân tố EFA là 5:1. Với 23 biến quan sát, quy mô mẫu tối thiểu cần thiết là $23 \times 5 = 115$. Cỡ mẫu 130 của đề tài vượt mức tối thiểu quy định, đảm bảo độ tin cậy cho các phép kiểm định thống kê ở mức ý nghĩa $p < 0.05$.

5. Lợi ích kinh tế (ROI) kỳ vọng khi triển khai các giải pháp nâng cao sự hài lòng là gì?

Chi phí tối ưu hóa góc ngẩng anten trạm BTS hiện hữu và chuẩn hóa đào tạo nhân sự là rất thấp so với chi phí xây dựng trạm mới. Việc tăng chỉ số hài lòng giúp giảm tỷ lệ rời mạng (Churn Rate) từ 15% xuống dưới 8%/năm, từ đó bảo toàn doanh thu thuê bao Data bình quân (ARPU) và tối ưu hóa vòng đời giá trị khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV).


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Đánh giá sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G VinaPhone tại VNPT Quảng Bình" đã giải quyết toàn diện bài toán định lượng về quản trị chất lượng dịch vụ viễn thông tại thị trường địa phương. Thông qua quy trình phân tích thống kê đa biến chặt chẽ ($N=130$), nghiên cứu đã lượng hóa chính xác vai trò chi phối của 5 nhân tố cốt lõi: Chất lượng sản phẩm ($\beta = 0.365$), Nhân viên công ty ($\beta = 0.238$), Hình ảnh thương hiệu ($\beta = 0.188$), Giá cả dịch vụ ($\beta = 0.179$) và Chính sách khuyến mãi ($\beta = 0.146$). Kết quả này cung cấp luận cứ khoa học thực chứng giúp VNPT Quảng Bình hoạch định chiến lược đầu tư hạ tầng mạng 4G Band 3 hiệu quả, chuẩn hóa dịch vụ khách hàng và giữ vững vị thế cạnh tranh trên thị trường viễn thông số.