Giới thiệu dự án

Ngành dịch vụ tổ chức sự kiện (Event Management) tại Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng bình quân 15% - 20%/năm, khẳng định vai trò cầu nối truyền thông chiến lược giữa doanh nghiệp và khách hàng. Tại thị trường Quảng Trị, Công ty Cổ phần Tổ chức sự kiện và Nội thất VNT là đơn vị tiên phong với hơn 10 năm kinh nghiệm và doanh thu hàng năm đạt xấp xỉ 8 tỷ VNĐ. Tuy nhiên, sự cạnh tranh gay gắt từ các doanh nghiệp mới nổi và khoảng cách chất lượng dịch vụ (Service Gaps) đang tạo ra rào cản lớn đối với năng lực duy trì khách hàng (Customer Retention).

                      KHOẢNG CÁCH CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ (GAP MODEL)
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kỳ vọng của khách hàng (Customer Expectations)                             │
└─────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                                      │ Khoảng cách 5 (Gap 5)
┌─────────────────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│ Cảm nhận thực tế về dịch vụ VNT (Perceived Service Quality)                │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Vấn đề thực tiễn và điểm nghẽn (Pain Points)

  • Đo lường cảm tính: Doanh nghiệp thiếu hệ thống chỉ số định lượng đánh giá sự thỏa mãn của khách hàng sau mỗi sự kiện.
  • Độ lệch kỳ vọng (Gap 5): Khoảng cách lớn giữa cam kết chất lượng của đơn vị tổ chức và trải nghiệm thực tế về âm thanh, ánh sáng, tiến độ và năng lực ứng biến sự cố.
  • Áp lực cạnh tranh giá: Cạnh tranh không lành mạnh về đơn giá dịch vụ dẫn đến suy giảm biên lợi nhuận và chất lượng cung ứng.

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Tổng hợp các mô hình đo lường chất lượng dịch vụ kinh điển (SERVQUAL, SERVPERF, ACSI, ECSI) thích ứng với đặc thù ngành tổ chức sự kiện.
  2. Đo lường định lượng các nhân tố tác động: Xác định trọng số và mức độ ảnh hưởng của 6 nhóm yếu tố (Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Phương tiện hữu hình, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Giá cả) đến sự hài lòng của khách hàng tại VNT.
  3. Đề xuất giải pháp tối ưu hóa: Xây dựng lộ trình cải tiến quy trình vận hành, nâng cấp trang thiết bị và chuẩn hóa nhân sự đến năm 2025.

Phương pháp tiếp cận giải pháp

Nghiên cứu sử dụng mô hình kết hợp giữa thang đo cảm nhận thực tế SERVPERF (Cronin & Taylor, 1992) và biến số Giá cả cảm nhận (Perceived Price). Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm phân tích thống kê IBM SPSS Statistics 20.0 thông qua quy trình kiểm định thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression).

Kết quả kỳ vọng

  • Thiết lập mô hình hồi quy đạt hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2_{adj} \ge 0.60$ với mức ý nghĩa kiểm định $p < 0.05$.
  • Rút trích tối thiểu 5 nhóm nhân tố cốt lõi giải thích trên 50% phương sai tổng thể.
  • Tăng chỉ số hài lòng trung bình (Customer Satisfaction Index - CSI) của khách hàng VNT từ mức 3.42/5.0 lên $\ge 4.20/5.0$ trong vòng 18 tháng triển khai.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: Khách hàng tổ chức và cá nhân sử dụng dịch vụ của CTCP Tổ chức sự kiện và Nội thất VNT tại tỉnh Quảng Trị.
  • Thời gian: Số liệu thứ cấp giai đoạn 2018 - 2020; số liệu sơ cấp thu thập từ tháng 03/2021 đến tháng 04/2021 với quy mô $n = 120$ mẫu khảo sát hợp lệ.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí Mô hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988) Mô hình ACSI (Fornell, 1996) Mô hình Nghiên cứu Đề xuất (VNT)
Bản chất đo lường Khoảng cách: $P - E$ (Cảm nhận - Kỳ vọng) Cấu trúc nhân quả đa biến (SEM) Cảm nhận thực tế kết hợp Giá cả
Số biến quan sát 22 biến (đo lường 2 lần: 44 mục hỏi) Nhiều chỉ số kinh tế vĩ mô 24 biến quan sát (thang Likert 5 mức)
Ưu điểm Phân tích sâu khoảng cách kỳ vọng Khả năng dự báo lòng trung thành cao Tối ưu hóa bảng hỏi, giảm sai số $e$
Nhược điểm Gây quá tải tâm lý cho người trả lời Phức tạp trong xử lý dữ liệu vi mô Tập trung đặc thù tại thị trường địa phương 
                       MA TRẬN YÊU CẦU HỆ THỐNG (MoSCoW)
┌──────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┐
│ MUST HAVE (Bắt buộc)                 │ SHOULD HAVE (Nên có)                 │
│ - Chuẩn hóa âm thanh, ánh sáng P3/P4 │ - Hệ thống lưu trữ kịch bản số hóa  │
│ - Cam kết đúng tiến độ (Sự tin cậy)  │ - Kịch bản phân luồng rủi ro thời tiết│
├──────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ COULD HAVE (Có thể mở rộng)          │ WON'T HAVE (Chưa triển khai)         │
│ - Dashboard theo dõi chi phí real-time│ - Nền tảng thực tế ảo VR/AR Event   │
│ - Tích hợp CRM gửi khảo sát tự động  │ - Tự động hóa hoàn toàn nhân sự chạy │
└──────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

Thiết kế hệ thống

graph TD
    A["Thu thập dữ liệu sơ cấp (n=120)"] --> B["Làm sạch & Mã hóa dữ liệu (Excel/SPSS)"]
    B --> C["Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha"]
    C -->|Loại biến nếu Corrected Item-Total < 0.3| D["Phân tích nhân tố khám phá EFA"]
    D -->|KMO >= 0.5, Bartlett Sig < 0.05, Factor Loading > 0.5| E["Phân tích tương quan Pearson"]
    E --> F["Mô hình Hồi quy Tuyến tính Đa biến"]
    F --> G["Kiểm định Giả định: VIF, Durbin-Watson, ANOVA"]
    G --> H["Bộ giải pháp Nâng cao Chỉ số Hài lòng (CSI)"]

Technology Stack và Công cụ nghiên cứu

  • Phần mềm xử lý thống kê: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 (Core Engine cho EFA & Regression).
  • Ngôn ngữ bổ trợ mô phỏng: Python 3.9 (Thư viện pandas 1.4.2, statsmodels 0.13.2, scipy 1.8.0).
  • Hạ tầng thu thập: Nền tảng Google Forms kết hợp phiếu điều tra trực tiếp (Direct PAPI Interview).

Cấu trúc mã hóa thang đo (Codebook Schema)

{
  "dependent_variable": {
    "HL": "Sự hài lòng chung của khách hàng (3 biến quan sát: HL1 -> HL3)"
  },
  "independent_variables": {
    "TC": "Sự tin cậy (4 biến: TC1 -> TC4)",
    "DU": "Khả năng đáp ứng (4 biến: DU1 -> DU4)",
    "HH": "Phương tiện hữu hình (4 biến: HH1 -> HH4)",
    "PV": "Năng lực phục vụ (4 biến: PV1 -> PV4)",
    "DC": "Sự đồng cảm (4 biến: DC1 -> DC4)",
    "GC": "Giá cả cảm nhận (4 biến: GC1 -> GC4)"
  },
  "measurement_scale": "5-point Likert Scale (1: Rất không đồng ý -> 5: Rất đồng ý)"
}

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp tiếp cận hỗn hợp hai giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính sơ bộ: Phỏng vấn sâu nhóm chuyên gia ($n = 10$) gồm ban lãnh đạo VNT và các khách hàng doanh nghiệp lâu năm nhằm hiệu chỉnh 24 biến quan sát của thang đo phù hợp với ngữ cảnh địa phương.
  2. Nghiên cứu định lượng chính thức: Khảo sát mẫu thuận tiện với kích thước mẫu xác định theo công thức Cochran và Hair et al. (1998):

$$n = \frac{z^2 \cdot p \cdot (1 - p)}{e^2} = \frac{1.645^2 \cdot 0.5 \cdot 0.5}{0.08^2} \approx 106$$

Để đảm bảo quy tắc cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích EFA ($n \ge 5 \times 24 = 120$) và hồi quy đa biến theo Tabachnick & Fidell ($n \ge 50 + 8 \times 6 = 98$), quy mô mẫu được chốt ở mức $n = 120$.

Giai đoạn Nội dung thực hiện Mốc thời gian Kết quả bàn giao (Deliverables)
Milestone 1 Tổng quan lý luận & Thiết kế bảng hỏi Tuần 1 - Tuần 3 Bản thảo thang đo 24 biến
Milestone 2 Phỏng vấn sâu & Điều tra thử ($n=10$) Tuần 4 Bảng hỏi chính thức chuẩn hóa
Milestone 3 Khảo sát thực địa ($n=120$) Tuần 5 - Tuần 7 Tập dữ liệu thô (Raw Data Dataset)
Milestone 4 Xử lý SPSS: Alpha, EFA, Hồi quy Tuần 8 - Tuần 9 Báo cáo phân tích định lượng
Milestone 5 Xây dựng giải pháp & Hoàn thiện luận văn Tuần 10 - Tuần 12 Hệ thống giải pháp kinh doanh

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích dữ liệu được lập trình và xử lý tuần tự qua SPSS Syntax và Python script nhằm tự động hóa kiểm tra dữ liệu.

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# Đọc tập dữ liệu khảo sát n = 120
data = pd.read_csv("vnt_event_survey_120.csv")

# Danh sách biến độc lập đã trích xuất từ EFA
X_vars = ['PV_Mean', 'GC_Mean', 'TC_Mean', 'HH_Mean', 'DU_Mean']
X = data[X_vars]
X = sm.add_constant(X)
y = data['HL_Mean']

# Ước lượng mô hình OLS Regression
ols_model = sm.OLS(y, X).fit()

# Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua chỉ số VIF
vif_df = pd.DataFrame()
vif_df["Feature"] = X.columns
vif_df["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
print(ols_model.summary())
print(vif_df)

SPSS Syntax phân tích EFA và Hồi quy:
FACTOR
  /VARIABLES TC1 TC2 TC3 TC4 DU1 DU2 DU3 DU4 HH1 HH2 HH3 HH4 PV1 PV2 PV3 PV4 GC1 GC2 GC3 GC4
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS TC1 TC2 TC3 TC4 DU1 DU2 DU3 DU4 HH1 HH2 HH3 HH4 PV1 PV2 PV3 PV4 GC1 GC2 GC3 GC4
  /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION ROTATION FSCORES
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PC
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT HL
  /METHOD=ENTER PV GC TC HH DU
  /RESIDUALS HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID).

Testing và validation

Kiểm định độ tin cậy thang đo (Reliability Analysis)

Tất cả các nhóm thang đo đều đạt chuẩn nghiên cứu với hệ số Cronbach's Alpha $> 0.70$ và tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$.

  • Thang đo Năng lực phục vụ (PV): Cronbach's Alpha = 0.884.
  • Thang đo Giá cả (GC): Cronbach's Alpha = 0.842.
  • Thang đo Sự tin cậy (TC): Cronbach's Alpha = 0.816.
  • Thang đo Phương tiện hữu hình (HH): Cronbach's Alpha = 0.805.
  • Thang đo Khả năng đáp ứng (DU): Cronbach's Alpha = 0.792.
  • Thang đo Sự hài lòng (HL): Cronbach's Alpha = 0.865.

Kiểm định EFA và Hồi quy đa biến

Chỉ số thống kê Giá trị đạt được Ngưỡng tiêu chuẩn Kết luận
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0.782 $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$ Dữ liệu rất thích hợp cho EFA
Bartlett's Test Sig. 0.000 $p < 0.05$ Các biến quan sát có tương quan tuyến tính
Tổng phương sai trích 64.38% $> 50.0%$ 5 nhân tố giải thích 64.38% độ biến thiên
Eigenvalue nhân tố thứ 5 1.218 $> 1.0$ 5 nhân tố được giữ lại
Hệ số xác định $R^2$ 0.648 Càng gần 1 càng tốt Mô hình giải thích 64.8% sự biến thiên
Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh 0.632 $> 0.50$ Độ tương thích của mô hình cao
Kiểm định ANOVA ($F$) $F = 41.872, p = 0.000$ $p < 0.05$ Mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê
Durbin-Watson 1.874 $1.5 < d < 2.5$ Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Chỉ số VIF lớn nhất 1.348 $< 2.0$ Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả đạt được

Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa phản ánh mức độ tác động của các nhân tố đến Sự hài lòng của khách hàng:

$$\text{HL} = 0.354 \cdot \text{PV} + 0.286 \cdot \text{GC} + 0.218 \cdot \text{TC} + 0.174 \cdot \text{HH} + 0.142 \cdot \text{DU}$$

                TRỌNG SỐ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN SỰ HÀI LÒNG
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Năng lực phục vụ (PV)     [███████████████████████████████████] 0.354      │
│ Giá cả cảm nhận (GC)      [██─────────────────────────────────] 0.286      │
│ Sự tin cậy (TC)           [█████████████████████]               0.218      │
│ Phương tiện hữu hình (HH) [█████████████████]                   0.174      │
│ Khả năng đáp ứng (DU)     [██████████████]                      0.142      │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
  1. Năng lực phục vụ ($\beta = 0.354, p < 0.001$): Yếu tố then chốt nhất, thể hiện qua trình độ tay nghề kỹ thuật viên, khả năng điều phối sân khấu và thái độ hòa nhã của nhân viên VNT.
  2. Giá cả cảm nhận ($\beta = 0.286, p < 0.001$): Khách hàng đánh giá cao tính hợp lý của chi phí so với chất lượng dịch vụ nhận được.
  3. Sự tin cậy ($\beta = 0.218, p = 0.002$): Sự chính xác trong việc thực hiện đúng cam kết hợp đồng và lịch trình sự kiện.
  4. Phương tiện hữu hình ($\beta = 0.174, p = 0.012$): Hệ thống âm thanh, ánh sáng, màn hình LED và nhà bạt sự kiện.
  5. Khả năng đáp ứng ($\beta = 0.142, p = 0.038$): Khả năng xử lý nhanh các yêu cầu phát sinh đột xuất trong quá trình diễn ra sự kiện.

Đổi mới và đóng góp

Cải tiến kỹ thuật và phương pháp luận

  • Mở rộng mô hình lý thuyết: Đã tích hợp thành công biến số "Giá cả cảm nhận" vào cấu trúc đo lường chất lượng dịch vụ sự kiện tại thị trường cấp tỉnh, khắc phục nhược điểm bỏ qua yếu tố kinh tế của mô hình SERVQUAL truyền thống.
  • Quy chuẩn hóa bộ chỉ số CSI: Chuyển đổi các tiêu chí đánh giá trừu tượng về sự kiện thành 24 chỉ số định lượng cụ thể.

So sánh với các công trình nghiên cứu trước

Tiêu chí Luận văn Nguyễn Thanh Tòng (2016) Nghiên cứu BIDV Trà Vinh (2017) Đề tài Khóa luận VNT Event (2021)
Lĩnh vực ứng dụng Dịch vụ thư viện đại học Dịch vụ ngân hàng bán lẻ Dịch vụ tổ chức sự kiện trọn gói
Mô hình cốt lõi SERVPERF mở rộng (6 nhân tố) SERVQUAL 5 khoảng cách + Giá SERVPERF cải tiến + Giá cả địa phương
Nhân tố ảnh hưởng nhất Thư viện số ($\beta = 0.382$) Sự tin cậy ($\beta = 0.312$) Năng lực phục vụ ($\beta = 0.354$)
Độ chính xác ($R^2_{adj}$) 58.4% 61.2% 63.2%

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế

  • Lễ hội và Sự kiện Công quyền (B2G): Tổ chức lễ kỷ niệm ngày thành lập, đại hội thể dục thể thao, triển lãm văn hóa du lịch tỉnh Quảng Trị với yêu cầu an ninh và độ chuẩn xác 100%.
  • Sự kiện Doanh nghiệp (B2B): Lễ khai trương, khánh thành nhà máy tại KCN Nam Đông Hà, hội nghị tri ân khách hàng và ra mắt sản phẩm mới.
  • Sự kiện Cộng đồng & Giải trí (B2C): Đám cưới cao cấp, gala dinner, chương trình âm nhạc ngoài trời.

Lộ trình triển khai giải pháp (2021 - 2025)

2021 - Q3/Q4: Chuẩn hóa quy trình SOP & Đào tạo nội bộ (Năng lực phục vụ)
2022 - Q1/Q4: Đầu tư 450 triệu VNĐ nâng cấp màn hình LED P3 & Âm thanh Line Array
2023 - 2024: Tối ưu chính sách giá linh hoạt theo phân khúc khách hàng
2025: Thiết lập cổng chăm sóc khách hàng tự động và mở rộng chi nhánh Miền Trung

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Tổng mức đầu tư nâng cấp: 450.000.000 VNĐ (Gồm trang thiết bị âm thanh ánh sáng và chi phí đào tạo kỹ thuật viên).
  • Mục tiêu tăng trưởng: Doanh thu tăng trưởng 22%/năm, đạt 11.5 tỷ VNĐ vào năm 2023.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): 14.5 tháng.
  • Tỷ suất sinh lời nội bộ (IRR ước tính): 28.6%.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế nghiên cứu

  • Quy mô mẫu: Cỡ mẫu $n = 120$ được thu thập bằng phương pháp thuận tiện, có thể chưa bao quát toàn diện các phân khúc khách hàng vãng lai.
  • Giới hạn địa lý: Dữ liệu thu thập chủ yếu tại khu vực tỉnh Quảng Trị, giới hạn khả năng suy rộng cho các thị trường đô thị đặc biệt như TP.HCM hay Hà Nội.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng mô hình cấu trúc SEM: Ứng dụng mô hình PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) trên phần mềm SmartPLS để kiểm định tác động trung gian của Lòng trung thành thương hiệu (Brand Loyalty).
  • Ứng dụng AI & Sentiment Analysis: Tích hợp công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phân tích phản hồi văn bản của khách hàng trên mạng xã hội sau mỗi sự kiện để cập nhật chỉ số CSI real-time.

Đối tượng hưởng lợi

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI TỪ DỰ ÁN                            │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. Doanh nghiệp (VNT): Nâng cao 25% tỷ lệ khách hàng ký kết hợp đồng lại  │
│ 2. Sinh viên/Học viên: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về xử lý SPSS 20.0     │
│ 3. Nhà quản lý sự kiện: Khung checklist kiểm soát chất lượng chuẩn SOP     │
│ 4. Nhà nghiên cứu: Dữ liệu thực nghiệm về mô hình chất lượng dịch vụ miền  │
│    Trung                                                                   │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
  • Sinh viên & Học viên: Cung cấp bộ khung phương pháp luận nghiên cứu khoa học thực chứng hoàn chỉnh từ thiết kế công cụ, chọn mẫu đến syntax phân tích định lượng.
  • Doanh nghiệp VNT: Có được cơ sở khoa học chính xác để phân bổ ngân sách đầu tư đúng vào 2 nhân tố trọng điểm là con người (Năng lực phục vụ) và thiết bị (Phương tiện hữu hình).
  • Cơ quan quản lý địa phương: Sở Văn hóa Thể thao và Du lịch Quảng Trị có thêm cơ sở dữ liệu định lượng để xây dựng tiêu chuẩn quản lý các đơn vị tổ chức sự kiện trên địa bàn.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để ứng dụng quy trình đánh giá này vào doanh nghiệp là gì? Doanh nghiệp chỉ cần trang bị máy tính văn phòng cấu hình cơ bản (RAM 4GB trở lên), phần mềm IBM SPSS Statistics (từ bản 20.0 trở lên) hoặc môi trường Python 3.8+ mã nguồn mở để chạy các script phân tích hồi quy định kỳ.

  2. Quy mô mẫu $n = 120$ có đảm bảo tính đại diện cho toàn bộ khách hàng không? Cỡ mẫu $n = 120$ thỏa mãn đồng thời tiêu chuẩn phân tích EFA của Hair et al. (tỷ lệ $5:1$ trên 24 biến quan sát) và công thức hồi quy của Tabachnick & Fidell ($50 + 8 \times 6 = 98$), đảm bảo sai số mẫu $e \le 8%$ ở độ tin cậy $90%$.

  3. Mô hình có thể tích hợp với các hệ thống CRM hiện có của doanh nghiệp không? Hoàn toàn có thể. Dữ liệu bảng hỏi từ Google Forms hoặc CRM (HubSpot, Salesforce) có thể xuất dưới định dạng CSV và nạp trực tiếp vào pipeline phân tích dữ liệu tự động bằng Python script.

  4. Kế hoạch bảo trì và cập nhật mô hình định kỳ như thế nào? Doanh nghiệp nên cập nhật lại trọng số mô hình hồi quy sau mỗi chu kỳ 12 tháng bằng cách thu thập bổ sung 50 - 100 mẫu mới để theo dõi sự dịch chuyển trong xu hướng kỳ vọng của khách hàng.

  5. Chi phí triển khai giải pháp và thời gian hoàn vốn thực tế? Tổng ngân sách nâng cấp toàn diện giai đoạn 1 ước tính 450 triệu VNĐ, tập trung chủ yếu vào trang thiết bị hữu hình. Dự kiến thời gian thu hồi vốn đạt 14.5 tháng nhờ tăng trưởng 22% doanh thu sự kiện thường niên.

Kết luận

Công trình khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Công Lực đã giải quyết thành công bài toán lượng hóa chất lượng dịch vụ tổ chức sự kiện tại Công ty Cổ phần Tổ chức sự kiện và Nội thất VNT. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết kinh tế hiện đại và kỹ thuật phân tích định lượng trên SPSS 20.0, nghiên cứu đã chứng minh vai trò chi phối của hai nhân tố Năng lực phục vụ ($\beta = 0.354$) và Giá cả cảm nhận ($\beta = 0.286$) đến sự hài lòng chung của khách hàng. Kết quả nghiên cứu không chỉ mang lại giá trị học thuật chuẩn mực cho các đề tài quản trị kinh doanh ứng dụng mà còn cung cấp một bản đồ chiến lược hành động thực tế, giúp doanh nghiệp nâng cao sức cạnh tranh và củng cố vị thế dẫn đầu trong ngành dịch vụ sự kiện tại khu vực miền Trung.