Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông và dịch vụ Internet băng thông rộng tại Việt Nam ghi nhận sự cạnh tranh gay gắt giữa ba nhà cung cấp dịch vụ hạ tầng mạng (ISP - Internet Service Provider) lớn nhất: Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT), Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quân đội (Viettel) và Công ty Cổ phần Viễn thông FPT (FPT Telecom). Theo các báo cáo phân tích hành vi khách hàng của American Express và Nielsen, chi phí thu hút một khách hàng mới (Customer Acquisition Cost - CAC) cao gấp 5 đến 6 lần so với chi phí duy trì một khách hàng hiện hữu (Customer Retention Cost - CRC). Đồng thời, 83% người tiêu dùng sẵn sàng ngừng sử dụng dịch vụ nếu quy trình chăm sóc khách hàng (Customer Care) không đáp ứng kỳ vọng.

Đề tài "Nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng của Công ty Cổ phần Viễn thông FPT Huế" được thực hiện bởi sinh viên Lê Thị Mỹ Nhung (Ngành Thương mại điện tử, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế) dưới sự hướng dẫn của ThS. Trần Thị Nhật Anh nhằm giải quyết bài toán cốt lõi: Làm thế nào để định lượng chính xác tác động của các khía cạnh dịch vụ chăm sóc khách hàng đến sự hài lòng chung, từ đó thiết lập các giải pháp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trong bối cảnh thị trường địa phương đặc thù.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU & ẢNH HƯỞNG                              |
|                                                                                   |
|  [Sự tin cậy (Reliability)] ------+                                               |
|  [Sẵn sàng đáp ứng (Responsiveness)]-+                                            |
|  [Năng lực phục vụ (Assurance)] ----+---> [SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG (CSAT)]     |
|  [Sự đồng cảm (Empathy)] -----------+       (Chỉ số giải thích R² = 0.628)        |
|  [Phương tiện hữu hình (Tangibles)] -+                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Tổng hợp các mô hình đo lường chất lượng dịch vụ chuẩn quốc tế (SERVQUAL, SERVPERF, RSQS, mô hình 5 khoảng cách Parasuraman) và các đặc tính của dịch vụ viễn thông.
  2. Khảo sát và phân tích định lượng: Đo lường thực trạng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại FPT Telecom Huế bằng phương pháp phân tích thống kê đa biến (Cronbach's Alpha, EFA, Hồi quy tuyến tính bội).
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp: Xây dựng khung hành động cụ thể cho từng thành phần dịch vụ nhằm nâng cao chỉ số hài lòng khách hàng (CSAT - Customer Satisfaction Score) và giảm tỷ lệ rời bỏ dịch vụ (Churn Rate).

Phạm vi và phương pháp tiếp cận

  • Phạm vi không gian: FPT Telecom Chi nhánh Huế (Số 46 Phạm Hồng Thái, Vĩnh Ninh, TP. Huế).
  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính, nhân sự, kết quả kinh doanh giai đoạn 2018–2020 của đơn vị.
  • Dữ liệu sơ cấp: Điều tra bảng hỏi trực tiếp $N = 150$ khách hàng cá nhân và tổ chức đang sử dụng mạng Internet/Truyền hình FPT tại địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế (tháng 11/2020 – 01/2021).
  • Chỉ số kỳ vọng: Tối ưu hóa mô hình hồi quy tuyến tính với mức ý nghĩa $p < 0.05$, hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2_{adj} > 0.60$, loại trừ hoàn toàn hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 2.0$.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại khu vực Thừa Thiên Huế, sự cạnh tranh giữa FPT Telecom, VNPT và Viettel tập trung vào 3 yếu tố cốt lõi: độ ổn định đường truyền, chính sách giá cước và chất lượng dịch vụ hỗ trợ sau bán hàng.

Tiêu chí so sánh FPT Telecom Huế VNPT Thừa Thiên Huế Viettel Huế
Thế mạnh hạ tầng Cáp quang FTTH băng thông cao, thiết bị modem 2 băng tần Hạ tầng ngầm hóa sâu rộng, thị phần viễn thông công lập lớn Độ phủ sóng rộng đến vùng nông thôn, vùng sâu
Quy trình tiếp nhận CSKH Ứng dụng Hi FPT + Tổng đài 1900 6600 Tổng đài VNPT 1800 1166 + Điểm bưu cục truyền thống Tổng đài 1800 8119 + Ứng dụng My Viettel
Ưu điểm nổi bật Chuyển đổi số mạnh mẽ, thủ tục đăng ký và xử lý trực tuyến nhanh Độ tin cậy thương hiệu lâu đời, chi phí ổn định Lực lượng kỹ thuật viên phủ dày, phản ứng nhanh tại cơ sở
Hạn chế tồn tại Độ phủ hạ tầng vùng ven chưa đồng đều, phí dịch vụ nhỉnh hơn Ứng dụng tự phục vụ chậm hiện đại hóa, phản hồi thiếu linh hoạt Trải nghiệm tương tác chăm sóc cá nhân hóa chưa chuyên sâu

Phân tích nhu cầu cải tiến hệ thống theo ma trận MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc phải có): Chuẩn hóa quy trình phản hồi sự cố kỹ thuật trong vòng 2 giờ; bảng đo lường chất lượng dịch vụ định lượng chuẩn hóa theo 5 khía cạnh.
  • Should have (Nên có): Tích hợp phân loại khách hàng tự động theo giá trị vòng đời (Customer Lifetime Value - CLV); đào tạo chuẩn mực giao tiếp đồng cảm cho đội ngũ thu cước và kỹ thuật viên.
  • Could have (Có thể có): Nâng cấp Chatbot AI hỗ trợ chẩn đoán sự cố mạng tự động trên nền tảng ứng dụng di động Hi FPT.
  • Won't have (Chưa thực hiện trong giai đoạn này): Tái cấu trúc toàn bộ trung tâm tổng đài tại chỗ sang mô hình Omni-channel AI Cloud Contact Center hoàn chỉnh.

Thiết kế hệ thống đo lường và xử lý dữ liệu

Ngăn xếp công nghệ và công cụ phân tích (Tech Stack)

  • Engine phân tích thống kê: IBM SPSS Statistics Version 20.0 / Python 3.9 (Thư viện pandas 1.4, statsmodels 0.13, scipy 1.8).
  • Thu thập & tiền xử lý dữ liệu: Microsoft Excel 2019, Google Forms Data Connector.
  • Mô hình cơ sở dữ liệu khảo sát (PostgreSQL 14 / Data Schema):
    • Bảng customers: customer_id (PK), full_name, age_group, gender, income_level, service_type.
    • Bảng survey_responses: response_id (PK), customer_id (FK), variable_code (VARCHAR 10), likert_score (INT 1-5), timestamp.
    • Bảng factor_scores: customer_id (FK), TC_score, DU_score, NL_score, DC_score, HH_score, SHL_score.

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu kết hợp hai giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính ($n_0 = 10$): Phỏng vấn thử nghiệm bảng hỏi sơ bộ để điều chỉnh thuật ngữ chuyên môn phù hợp với đặc điểm ngôn ngữ và thói quen tiêu dùng tại địa bàn TP. Huế.
  2. Nghiên cứu định lượng ($N = 150$): Cỡ mẫu được xác định theo nguyên tắc Hair et al. (1998):

$$N \ge 5 \times m = 5 \times 22 = 110$$

Trong đó $m = 22$ là tổng số biến quan sát độc lập và phụ thuộc. Để gia tăng độ tin cậy và hạn chế hao hụt mẫu, tác giả mở rộng kích thước khảo sát lên $N = 150$ mẫu hợp lệ.

Triển khai và kết quả nghiên cứu

Quy trình phân tích định lượng

Quá trình phân tích dữ liệu được lập trình và vận hành qua 4 bước kiểm định thống kê nghiêm ngặt trên phần mềm SPSS:

[22 Biến ban đầu] 
   ---> [Kiểm định Cronbach's Alpha: Loại các biến có Corrected Item-Total Correlation < 0.3]
   ---> [Phân tích EFA: Trích xuất nhân tố có Eigenvalue > 1.0, Factor Loading > 0.5]
   ---> [Kiểm định tương quan Pearson: Đảm bảo r > 0, Sig. < 0.05]
   ---> [Hồi quy OLS: SHL = β₀ + β₁TC + β₂DU + β₃NL + β₄DC + β₅HH + ε]

Đoạn mã phân tích dữ liệu tham chiếu (SPSS Syntax & Python Analysis)

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

# Đọc dữ liệu khảo sát 150 mẫu tại FPT Telecom Huế
df = pd.read_csv("fpt_hue_cskh_survey.csv")

# Các nhóm biến độc lập đại diện sau khi rút trích từ EFA
# TC: Sự tin cậy, DU: Sẵn sàng đáp ứng, NL: Năng lực phục vụ, DC: Sự đồng cảm, HH: Phương tiện hữu hình
X = df[["TC", "DU", "NL", "DC", "HH"]]
y = df["SHL"]  # Biến phụ thuộc: Sự hài lòng chung của khách hàng

# Thêm hệ số hằng số (Intercept)
X_const = sm.add_constant(X)

# Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bội OLS
model = sm.OLS(y, X_const).fit()

# Tính toán hệ số phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra đa cộng tuyến
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Variable"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]

print(model.summary())
print(vif_data)

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả 5 nhóm biến độc lập và 1 nhóm biến phụ thuộc đều đạt chỉ số tin cậy cao ($\alpha > 0.70$), các biến thành phần đều có hệ số tương quan biến - tổng ($r_{item-total}$) $> 0.30$:

Thang đo thành phần Ký hiệu mã hóa Số biến quan sát Hệ số Cronbach's Alpha Đánh giá độ tin cậy
Sự tin cậy (Reliability) TC1 – TC4 4 0.824 Rất tốt ($> 0.8$)
Sẵn sàng đáp ứng (Responsiveness) DU1 – DU4 4 0.789 Đạt yêu cầu ($> 0.7$)
Năng lực phục vụ (Assurance) NL1 – NL4 4 0.815 Rất tốt ($> 0.8$)
Sự đồng cảm (Empathy) DC1 – DC4 4 0.796 Đạt yêu cầu ($> 0.7$)
Phương tiện hữu hình (Tangibles) HH1 – HH3 3 0.768 Đạt yêu cầu ($> 0.7$)
Sự hài lòng (Satisfaction) SHL1 – SHL3 3 0.842 Rất tốt ($> 0.8$)

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Đạt 0.812 ($0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$), chứng minh dữ liệu hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố.
  • Kiểm định Bartlett's: Giá trị thống kê $\chi^2 = 1428.56$ với mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.05$, các biến có tương quan tuyến tính chặt chẽ trong tổng thể.
  • Phương sai trích lũy kế (Cumulative % of Variance): Đạt 64.38% ($> 50%$), giải thích được 64.38% sự biến thiên của 19 biến quan sát ban đầu.
  • Trị số Eigenvalue: Nhân tố cuối cùng có Eigenvalue $= 1.218 > 1.0$, trích xuất chính xác 5 nhóm nhân tố độc lập với hệ số Factor Loading của từng biến đều $> 0.55$.

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Mô hình hồi quy tác động của chất lượng dịch vụ CSKH đến Sự hài lòng được xác lập như sau:

$$\text{SHL} = 0.312 + 0.284 \times \text{TC} + 0.241 \times \text{DU} + 0.218 \times \text{NL} + 0.176 \times \text{DC} + 0.142 \times \text{HH} + e$$

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$) Sai số chuẩn (Std. Error) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị $t$-stat Mức ý nghĩa ($p$-value) Hệ số VIF
Hằng số (Constant) 0.312 0.125 — 2.496 0.014 —
Sự tin cậy (TC) 0.284 0.048 0.298 5.916 0.000 1.284
Sẵn sàng đáp ứng (DU) 0.241 0.045 0.252 5.355 0.000 1.312
Năng lực phục vụ (NL) 0.218 0.042 0.226 5.190 0.000 1.245
Sự đồng cảm (DC) 0.176 0.039 0.184 4.512 0.000 1.198
Phương tiện hữu hình (HH) 0.142 0.037 0.149 3.837 0.000 1.156
  • Hệ số xác định hiệu chỉnh ($R^2_{adj}$): 0.628, nghĩa là 5 nhân tố chất lượng dịch vụ CSKH giải thích được 62.8% sự thay đổi trong mức độ hài lòng của khách hàng FPT Telecom Huế.
  • Kiểm định ANOVA: Giá trị $F = 48.62$ với $\text{Sig.} = 0.000$, mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp và có ý nghĩa thống kê cao.
  • Đa cộng tuyến: Tất cả hệ số $\text{VIF} < 1.35$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng 2.0), không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Đổi mới và đóng góp

  1. Hiệu chỉnh mô hình đo lường cho thị trường viễn thông cấp tỉnh: Khác với các nghiên cứu chung chung về viễn thông toàn quốc, đề tài đã bản địa hóa mô hình SERVQUAL của Parasuraman, chứng minh rằng trong điều kiện cơ sở hạ tầng mạng tại Huế, Sự tin cậy ($\beta = 0.298$) và Sự sẵn sàng đáp ứng ($\beta = 0.252$) giữ vai trò quyết định, chiếm hơn 55% tổng trọng số tác động đến độ hài lòng.
+------------------------------------------------------------------------------------+
|                SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ                     |
|                                                                                    |
|  [Mô hình SERVQUAL]      : Kỳ vọng - Cảm nhận (22 cặp câu hỏi, cồng kềnh)         |
|  [Mô hình SERVPERF]      : Chỉ đo lường cảm nhận thực tế (Performance-only)        |
|  [Mô hình RSQS]          : Chuyên biệt cho mô hình bán lẻ chuỗi                    |
|  [MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT FPT]   : 5 Thành phần SERVPERF tích hợp chuyển đổi số viễn thông |
|                            (Hi FPT, SLA xử lý sự cố < 2h, CSAT R² = 0.628)         |
+------------------------------------------------------------------------------------+
  1. Định lượng hóa hiệu quả kinh doanh thông qua CSKH:
    • Chứng minh mối quan hệ giữa việc tăng 1 điểm đánh giá ở thành phần "Sự tin cậy" sẽ trực tiếp thúc đẩy điểm hài lòng chung tăng thêm 0.298 điểm trên thang đo Likert 5.
    • Giảm thiểu thời gian chờ đợi xử lý khiếu nại giúp nâng cao tỷ lệ khách hàng cam kết tái tục hợp đồng (Retention Rate) lên mức ước tính $> 92%$.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Hệ thống giải pháp được cấu trúc thành 5 chương trình hành động chuyên biệt tương ứng với mức độ ưu tiên theo trọng số hồi quy:

1. Nâng cao Sự tin cậy (Ưu tiên số 1 - $\beta = 0.298$)

  • Kiểm soát suy hao đường truyền: Tăng cường đo lường suy hao cáp quang định kỳ, đảm bảo công suất quang tại đầu thu khách hàng đạt chuẩn $\le -24 \text{ dBm}$.
  • Chính xác hóa hóa đơn cước: Đẩy mạnh 100% thanh toán trực tuyến qua ví điện tử Foxpay, MoMo, VNPay với biên lai điện tử SMS tức thì, loại bỏ sai sót trong thu cước tại nhà.

2. Tăng cường Sự sẵn sàng đáp ứng (Ưu tiên số 2 - $\beta = 0.252$)

  • Quy chuẩn hóa SLA (Service Level Agreement): Cam kết xử lý sự cố mạng trong vòng 2 giờ đối với khách hàng nội thành Huế và dưới 4 giờ đối với khu vực huyện/thị xã lân cận.
  • Tối ưu luồng phân phối vé hỗ trợ (Ticket Routing): Tự động điều phối yêu cầu hỗ trợ từ ứng dụng Hi FPT trực tiếp tới kỹ thuật viên phụ trách tuyến cáp thông qua hệ thống định vị GPS.

3. Củng cố Năng lực phục vụ và Sự đồng cảm ($\beta = 0.226$ và $\beta = 0.184$)

  • Chuẩn hóa tác phong 4C (Chào - Cười - Cảm ơn - Chúc mừng): Áp dụng bắt buộc đối với giao dịch viên tại quầy số 46 Phạm Hồng Thái và nhân viên kỹ thuật lắp đặt.
  • Chính sách phân khúc khách hàng theo vòng đời: Thiết lập quà tặng sinh nhật, nâng cấp băng thông miễn phí định kỳ cho tập khách hàng có thời gian gắn bó trên 3 năm.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế của đề tài

  1. Phương pháp chọn mẫu: Thu thập mẫu theo phương pháp thuận tiện phi xác suất kết hợp ngẫu nhiên tại quầy và tuyến thị trường, dẫn đến khả năng đại diện tổng thể có thể chịu ảnh hưởng cục bộ.
  2. Quy mô không gian: Nghiên cứu thực hiện riêng lẻ tại địa bàn Thừa Thiên Huế, chưa đối chiếu so sánh trực tiếp với các chi nhánh FPT Telecom tại các tỉnh lân cận như Đà Nẵng hay Quảng Trị.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Tích hợp mô hình Machine Learning: Áp dụng thuật toán phân loại (Random Forest, XGBoost) và phân tích cảm xúc (NLP Sentiment Analysis) trên dữ liệu hội thoại tổng đài để dự báo sớm khách hàng có nguy cơ rời mạng (Churn Prediction).
  • Mở rộng khảo sát thời gian thực: Triển khai đo lường chỉ số nỗ lực khách hàng (Customer Effort Score - CES) và chỉ số đo lường mức độ hài lòng tức thì (CSAT micro-surveys) ngay sau mỗi lượt tương tác kỹ thuật.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình thực thi nghiên cứu định lượng chuẩn mực từ thiết kế bảng hỏi Likert, kiểm định EFA đến hồi quy đa biến trên SPSS.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu & Quản trị trải nghiệm (CX): Nắm vững cách xây dựng mô hình liên kết giữa các điểm chạm dịch vụ (Touchpoints) và hành vi giữ chân khách hàng.
  • Nhà quản lý doanh nghiệp Viễn thông / ISP: Ứng dụng khung giải pháp thực tế để phân bổ ngân sách tối ưu hóa quy trình dịch vụ sau bán hàng nhằm giảm thiểu chi phí tiếp thị bù đắp rời mạng.
  • Giới nghiên cứu học thuật: Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm về mô hình chất lượng dịch vụ viễn thông tại thị trường đô thị loại I miền Trung Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn cỡ mẫu $N = 150$ thay vì mức tối thiểu $N = 110$?

Theo công thức kinh nghiệm của Hair et al. (1998), với 22 biến quan sát cần tối thiểu $22 \times 5 = 110$ mẫu. Tuy nhiên, trong thực tế khảo sát thực địa luôn có tỷ lệ bảng hỏi không hợp lệ hoặc người tham gia trả lời thiếu nghiêm túc (bị loại khi làm sạch dữ liệu). Mẫu $N = 150$ đảm bảo an toàn về mặt thống kê và tăng độ vững của kiểm định phân tích nhân tố EFA.

2. Làm thế nào để giải thích chỉ số $R^2$ hiệu chỉnh đạt 0.628?

Chỉ số $R^2_{adj} = 0.628$ chứng minh rằng 62.8% sự thay đổi trong mức độ hài lòng của khách hàng FPT Telecom Huế được giải thích trực tiếp bởi 5 nhân tố trong mô hình nghiên cứu. 37.2% còn lại do các yếu tố ngoài mô hình chi phối (như chính sách giá cước, chiến dịch truyền thông quảng cáo, hoặc các tác động từ dịch vụ cộng thêm).

3. Thành phần nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng?

Nhân tố Sự tin cậy (Reliability) có hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta = 0.298$ (cao nhất), tiếp theo là Sự sẵn sàng đáp ứng (Responsiveness) với $\beta = 0.252$. Điều này phản ánh rõ nét đặc thù ngành viễn thông: khách hàng coi trọng nhất việc mạng Internet hoạt động ổn định đúng cam kết và khi gặp sự cố phải được khắc phục nhanh chóng.

4. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) mang ý nghĩa gì trong kết quả hồi quy?

Hệ số VIF đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Tất cả các biến trong mô hình đều có hệ số $\text{VIF} < 1.35$ (thấp hơn ngưỡng tiêu chuẩn 2.0 hoặc 10.0), chứng minh các biến độc lập không bị trùng lắp thông tin, mô hình hồi quy OLS đạt độ tin cậy toán học cao.

5. FPT Telecom Huế có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn như thế nào?

Ban giám đốc chi nhánh có thể sử dụng phương trình hồi quy để định lượng hóa ngân sách đầu tư CSKH: tập trung 60% nguồn lực vào bảo trì cáp quang, chuẩn hóa cam kết đường truyền và rút ngắn thời gian xử lý sự cố kỹ thuật (SLA), thay vì dàn trải chi phí vào các cải tạo hình thức bên ngoài.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Thị Mỹ Nhung đã giải quyết thành công bài toán đánh giá định lượng chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng tại Công ty Cổ phần Viễn thông FPT Chi nhánh Huế. Thông qua phương pháp luận chặt chẽ kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết SERVQUAL và phân tích thống kê đa biến trên tập mẫu $N = 150$, công trình đã xác lập được thứ tự ưu tiên chính xác của các nhân tố tác động đến sự hài lòng của người dùng dịch vụ Internet và Truyền hình.

Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng trong kỷ nguyên số hóa ngành viễn thông, sự trung thành của khách hàng không đơn thuần đến từ các chương trình khuyến mãi giảm giá, mà bắt nguồn từ Sự tin cậy trong chất lượng kết nối và Tốc độ phản ứng hỗ trợ sự cố kịp thời. Những kiến nghị và giải pháp thực tiễn được đề xuất trong đề tài chính là cẩm nang hữu ích giúp FPT Telecom Huế tiếp tục giữ vững vị thế dẫn đầu về trải nghiệm khách hàng tại thị trường Thừa Thiên Huế.