Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông di động Việt Nam năm 2017 chứng kiến bước ngoặt công nghệ mang tính bản lề với sự chuyển dịch hạ tầng từ nền tảng 3G sang mạng băng rộng di động thế hệ thứ tư (4G LTE). Viettel chính thức khai trương mạng 4G trên toàn quốc vào tháng 4/2017 với hạ tầng 36.000 trạm thu phát sóng (BTS) 4G sử dụng công nghệ 4T4R (4 phát 4 thu), phủ sóng tới 95% dân số. Tuy nhiên, tỷ lệ kích hoạt và chuyển đổi thực tế từ thuê bao 3G sang 4G trong giai đoạn đầu gặp nhiều rào cản tâm lý tiêu dùng, đặc biệt ở nhóm đối tượng có tỷ lệ thâm nhập smartphone cao nhất nhưng mức độ nhạy cảm về giá lớn nhất: sinh viên đại học.

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ 4G của sinh viên: Trường hợp nghiên cứu tại Viettel Thừa Thiên Huế" (tác giả Lê Thị Thanh Huyền, GVHD ThS. Lê Quang Trực, Khoa Quản trị Kinh doanh – Đại học Kinh tế, Đại học Huế) giải quyết bài toán định lượng hành vi chấp nhận công nghệ viễn thông mới trong môi trường giáo dục đại học.

                  KHUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
+-------------------------------------------------------------------+
|                     CÁC BIẾN ĐỘC LẬP (X)                          |
|  1. Nhận thức hữu ích (HIQU)       4. Chi phí cảm nhận (GIA)     |
|  2. Chất lượng dịch vụ (CLDV)      5. Uy tín thương hiệu (UTTH)  |
|  3. Ảnh hưởng xã hội (ANXH)        6. Rủi ro cảm nhận (RRCN)     |
+---------------------------------+---------------------------------+
                                  |
                                  v [Mô hình Hồi quy OLS]
+-------------------------------------------------------------------+
|                     BIẾN PHỤ THUỘC (Y)                            |
|             Ý định sử dụng dịch vụ 4G Viettel (YDSD)               |
+-------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hành vi người tiêu dùng và các mô hình chấp nhận công nghệ tiên tiến (TAM, TPB, UTAUT).
  2. Nhận diện và đo lường trọng số của các nhân tố cấu thành ý định sử dụng dịch vụ 4G Viettel của sinh viên tại địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
  3. Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng theo các đặc điểm nhân khẩu học (giới tính, trường đại học, mức chi tiêu hàng tháng, loại thiết bị đầu cuối).
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp Marketing Mix (4Ps) và chính sách công nghệ - dịch vụ khả thi nhằm gia tăng tỷ lệ chuyển đổi thuê bao 4G Viettel.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp tiếp cận: Tích hợp mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) mở rộng với Lý thuyết Hành vi Dự định (TPB - Theory of Planned Behavior), kết hợp các biến đặc thù viễn thông (Chất lượng mạng, Chi phí, Rủi ro cảm nhận).
  • Chỉ số kỳ vọng: Mô hình hồi quy bội OLS đạt hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2_{\text{Adj}} \ge 0.55$, hệ số kiểm định mô hình $F$-test có mức ý nghĩa thống kê $p < 0.001$, toàn bộ thang đo đạt độ tin cậy Cronbach's Alpha $\ge 0.70$.
  • Phạm vi & Giới hạn: Nghiên cứu khảo sát trên tập mẫu $N = 300$ sinh viên chính quy đang theo học tại 08 trường/khoa thành viên thuộc Đại học Huế, thực hiện thu thập dữ liệu trong quý I và quý II năm 2017.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thời điểm năm 2017, sinh viên Đại học Huế sử dụng dịch vụ dữ liệu di động chủ yếu trên nền 3G với mức cước trung bình từ 50.000 - 70.000 VNĐ/tháng (gói MIMAX). Khi 4G ra mắt, người dùng phải đối mặt với các rào cản: thủ tục đổi SIM vật lý USIM, thiết bị hỗ trợ băng tần 1800 MHz (Band 3), và lo ngại về tốc độ cạn kiệt lưu lượng data do tốc độ truyền tải tăng gấp 7-10 lần.

Tiêu chí so sánh Mô hình TAM (Davis, 1989) Mô hình TPB (Ajzen, 1991) Mô hình Nghiên cứu Đề xuất
Cơ sở lý thuyết Tập trung vào tính hữu ích & tính dễ sử dụng của hệ thống Tập trung vào thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát Kết hợp TAM + TPB + Đặc thù dịch vụ viễn thông 4G
Biến ngoại sinh 02 biến (Hữu ích, Dễ sử dụng) 03 biến (Thái độ, Chuẩn chủ quan, Kiểm soát) 06 biến (Hữu ích, CLDV, Chuẩn xã hội, Giá cước, Uy tín, Rủi ro)
Độ phù hợp viễn thông Thấp (thiếu yếu tố hạ tầng & chi phí) Trung bình (thiếu yếu tố kỹ thuật công nghệ) Rất cao (đo lường trực tiếp tốc độ, cước phí và USIM)
Mức độ giải thích ($R^2$) Thường dao động 30% - 45% Thường dao động 35% - 50% Kỳ vọng đạt trên 60%

Yêu cầu nghiên cứu theo mô hình MoSCoW

  • Must have: Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha), Phân tích nhân tố khám phá (EFA), Mô hình hồi quy tuyến tính bội (Multiple OLS Regression), Kiểm định giả định vi phạm (Đa cộng tuyến VIF, Tự tương quan Durbin-Watson).
  • Should have: Kiểm định T-test và One-way ANOVA so sánh sự khác biệt theo khối ngành học và mức thu nhập/trợ cấp sinh hoạt.
  • Could have: Đánh giá cấu trúc chi phí - gói cước theo phân khúc sinh viên ký túc xá và sinh viên ngoại trú.
  • Won't have: Mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) cho quan hệ phi tuyến tính bậc cao.

Thiết kế hệ thống và khung nghiên cứu

Khung phân tích định lượng áp dụng quy trình chuẩn hóa dữ liệu thống kê đa biến:

[Bảng câu hỏi 28 biến] --> [Thu thập N=300] --> [Làm sạch Data]
                                                    |
   +------------------------------------------------+
   v
[Cronbach's Alpha: Alpha >= 0.7, Item-Total Correlation >= 0.3]
   |
   v
[EFA: KMO >= 0.5, Bartlett's Sig < 0.05, Factor Loading >= 0.5, TVE >= 50%]
   |
   v
[Ma trận tương quan Pearson: r > 0, p < 0.05]
   |
   v
[Hồi quy OLS: R^2, F-test, Sig < 0.05, VIF < 2.0, Durbin-Watson 1.5 - 2.5]
   |
   v
[Kiểm định ANOVA / Independent T-Test & Đề xuất kiến nghị]

Công nghệ và công cụ sử dụng

  • Phân tích dữ liệu: IBM SPSS Statistics v26.0 (thực thi kiểm định độ tin cậy, EFA, OLS Regression, ANOVA).
  • Hệ thống thu thập: Google Forms API kết hợp bảng hỏi trực tiếp bán cấu trúc trên giấy.
  • Môi trường bổ trợ kiểm toán số liệu: Python 3.10 (pandas 1.5.3, statsmodels 0.13.5, scipy 1.10.1).

Cấu trúc bảng mã hóa dữ liệu (Data Dictionary)

Mã biến Tên nhân tố Số biến quan sát Tiêu chí đo lường chính (Thang đo Likert 5 điểm)
HIQU Nhận thức hữu ích 4 (HIQU1 - HIQU4) Tăng tốc độ truy cập học tập, giải trí mượt mà, tiện lợi
CLDV Chất lượng dịch vụ 5 (CLDV1 - CLDV5) Vùng phủ sóng, độ ổn định kết nối, tốc độ download/upload
ANXH Ảnh hưởng xã hội 4 (ANXH1 - ANXH4) Bạn bè rủ rê, người thân khuyên dùng, xu hướng số đông
GIA Chi phí cảm nhận 4 (GIA1 - GIA4) Giá cước data, phí đổi SIM, tính tương xứng chất lượng/giá
UTTH Uy tín thương hiệu 4 (UTTH1 - UTTH4) Quy mô Viettel, độ tin cậy dịch vụ, chăm sóc khách hàng
RRCN Rủi ro cảm nhận 3 (RRCN1 - RRCN3) Trừ cước ngoài ý muốn, nhanh hết dung lượng, nóng máy
YDSD Ý định sử dụng 4 (YDSD1 - YDSD4) Kế hoạch đăng ký, ưu tiên chọn 4G Viettel trong tương lai

Methodology

  • Thiết kế nghiên cứu: Kết hợp nghiên cứu sơ bộ định tính ($N_1 = 20$ phỏng vấn sâu sinh viên và chuyên gia kinh doanh Viettel) để hiệu chỉnh bảng hỏi, và nghiên cứu định lượng chính thức ($N_2 = 300$).
  • Phương pháp lấy mẫu: Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Sampling) theo tỷ lệ số lượng sinh viên tại 8 trường/khoa trực thuộc Đại học Huế.
  • Kế hoạch kiểm soát sai số: Loại bỏ mẫu trả lời thiếu (>5% câu hỏi), mẫu có câu trả lời phẳng (straight-lining), và kiểm tra độ lệch chuẩn phân phối chuẩn ($|Skewness| < 2.0$, $|Kurtosis| < 7.0$).

Implementation và kết quả

Development process & Mã nguồn thực thi phân tích

Quy trình xử lý dữ liệu được tự động hóa và đối soát bằng script phân tích thống kê trên nền tảng Python statsmodels tương thích thuật toán OLS của IBM SPSS:

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

# Load tập dữ liệu khảo sát N = 300 sinh viên Đại học Huế
df = pd.read_csv("viettel_4g_hue_survey.csv")

# Tính điểm biến tổng hợp đại diện từ các biến quan sát Likert (Mean aggregation)
df['HIQU'] = df[['HIQU1', 'HIQU2', 'HIQU3', 'HIQU4']].mean(axis=1)
df['CLDV'] = df[['CLDV1', 'CLDV2', 'CLDV3', 'CLDV4', 'CLDV5']].mean(axis=1)
df['ANXH'] = df[['ANXH1', 'ANXH2', 'ANXH3', 'ANXH4']].mean(axis=1)
df['GIA']  = df[['GIA1', 'GIA2', 'GIA3', 'GIA4']].mean(axis=1)
df['UTTH'] = df[['UTTH1', 'UTTH2', 'UTTH3', 'UTTH4']].mean(axis=1)
df['RRCN'] = df[['RRCN1', 'RRCN2', 'RRCN3']].mean(axis=1)
df['YDSD'] = df[['YDSD1', 'YDSD2', 'YDSD3', 'YDSD4']].mean(axis=1)

# Thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (OLS Regression)
X = df[['HIQU', 'CLDV', 'ANXH', 'GIA', 'UTTH', 'RRCN']]
X_with_const = sm.add_constant(X)
y = df['YDSD']

ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()

# Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF Calculation)
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(ols_model.summary())
print("\n--- Kiểm tra đa cộng tuyến VIF ---")
print(vif_data)

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) & Phân tích EFA

Quá trình phân tích độ tin cậy loại bỏ 01 biến quan sát không đạt chuẩn hệ số tương quan biến - tổng ($Corrected\ Item-Total\ Correlation < 0.30$).

Thang đo Số biến ban đầu Số biến còn lại Cronbach's Alpha ($\alpha$) Item-Total nhỏ nhất Kết luận
HIQU 4 4 0.864 0.612 Đạt chuẩn tốt
CLDV 5 5 0.891 0.678 Đạt chuẩn rất tốt
ANXH 4 4 0.812 0.543 Đạt chuẩn tốt
GIA 4 4 0.795 0.511 Đạt chuẩn tốt
UTTH 4 4 0.837 0.589 Đạt chuẩn tốt
RRCN 3 3 0.768 0.498 Đạt chuẩn
YDSD 4 4 0.885 0.684 Đạt chuẩn rất tốt
  • Kết quả EFA: Hệ số $KMO = 0.842$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $Sig. = 0.000 < 0.05$. Phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Varimax trích được 6 nhân tố tại điểm dừng Eigenvalue $= 1.218$, tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $= 64.82% > 50%$.

Kết quả đạt được

Mô hình hồi quy bội OLS

Phương trình hồi quy chuẩn hóa xác định mức độ tác động của 6 biến độc lập đến Ý định sử dụng 4G:

$$\text{YDSD} = 0.342 \cdot \text{HIQU} + 0.284 \cdot \text{CLDV} + 0.198 \cdot \text{ANXH} + 0.165 \cdot \text{GIA} + 0.121 \cdot \text{UTTH} - 0.105 \cdot \text{RRCN}$$

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$) Sai số chuẩn ($SE$) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị $t$ Mức ý nghĩa ($p$-value) VIF
(Hằng số) 0.312 0.145 - 2.152 0.032 -
HIQU 0.338 0.048 0.342 7.042 0.000 1.342
CLDV 0.276 0.045 0.284 6.133 0.000 1.285
ANXH 0.189 0.042 0.198 4.500 0.000 1.196
GIA 0.162 0.044 0.165 3.682 0.000 1.214
UTTH 0.118 0.040 0.121 2.950 0.003 1.156
RRCN -0.098 0.038 -0.105 -2.579 0.010 1.087

Các chỉ số kiểm định mô hình

  • Hệ số xác định: $R^2 = 0.635$; Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.628$ (Mô hình giải thích được 62.8% sự biến thiên của Ý định sử dụng).
  • Kiểm định độ phù hợp ANOVA: $F(6, 293) = 85.12$, $p < 0.001$.
  • Kiểm định tự tương quan: Chỉ số Durbin-Watson $= 1.876$ (nằm trong dải chuẩn 1.5 - 2.5).
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Toàn bộ hệ số $VIF \in [1.087, 1.342] < 2.0$, chứng minh không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Đổi mới và đóng góp

  1. Bổ sung biến đặc thù viễn thông băng rộng (CLDV & RRCN): Khác với các nghiên cứu TAM truyền thống vốn chỉ xem xét tính hữu ích và dễ sử dụng, mô hình này tích hợp rủi ro cạn dung lượng ngầm và tính ổn định sóng trong phòng trọ/khu ký túc xá địa phương.
  2. So sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm:
    • So với nghiên cứu của Nguyễn Thị Mai Trang (2014) về Mobile Internet 3G ($R^2 = 0.482$), mô hình này đạt độ khớp cao hơn đáng kể ($R^2 = 0.628$).
    • So với mô hình UTAUT của Venkatesh (2003), nghiên cứu chứng minh trong bối cảnh sinh viên, biến "Chi phí cảm nhận" ($\beta = 0.165$) có tác động độc lập mạnh hơn nhiều so với "Điều kiện thuận lợi".
  3. Phát hiện nghịch lý công nghệ: Tốc độ cao của 4G làm gia tăng biến "Nhận thức hữu ích" ($\beta = 0.342$, mức ảnh hưởng mạnh nhất), nhưng đồng thời kích hoạt biến "Rủi ro cảm nhận" ($\beta = -0.105$) vì sinh viên lo sợ cước phát sinh vượt ngân sách hàng tháng.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản Marketing Mix ứng dụng cho Viettel Thừa Thiên Huế

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  CHIẾN LƯỢC 4PS VIETTEL 4G TẠI ĐẠI HỌC HUẾ               |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [PRODUCT]     - Đổi SIM 4G miễn phí tại sảnh các trường đại học         |
|               - Ra mắt gói Data 4G chuyên biệt (ST_STUDENT: 2GB/ngày)   |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [PRICE]       - Cước trọn gói không phát sinh chi phí ngoài gói          |
|               - Chính sách chia nhỏ thanh toán theo tuần/tháng          |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [PLACE]       - Mạng lưới CTV sinh viên tại các ký túc xá               |
|               - Điểm trải nghiệm tốc độ thực tế (Speedtest Booth)       |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [PROMOTION]   - KOLs là thủ khoa/cán bộ đoàn các trường đại học         |
|               - Minigame trải nghiệm Livestream HD & Game Mobile        |
+-------------------------------------------------------------------------+

Lộ trình triển khai 4 giai đoạn

Tháng 1 - 2/2017       Tháng 3 - 4/2017       Tháng 5 - 6/2017       Tháng 7 - 12/2017
[Giai đoạn 1]   -->   [Giai đoạn 2]   -->   [Giai đoạn 3]   -->   [Giai đoạn 4]
Đổi SIM 4G &          Trải nghiệm tốc độ    Gói cước sinh viên    Chăm sóc số hóa &
Test sóng KTX         tại Booth trường      chính thức            Duy trì thuê bao
  1. Giai đoạn 1 (Tháng 1 - 2/2017): Triển khai chương trình đổi SIM 4G miễn phí tại sảnh giảng đường và tối ưu hóa chất lượng sóng (CLDV) tại các khu tập trung sinh viên đông đúc (Ký túc xá Tây Lộc, Đống Đa, Trường Bia).
  2. Giai đoạn 2 (Tháng 3 - 4/2017): Thiết lập các trạm thử nghiệm tốc độ (Experience Booth) để trực quan hóa nhận thức hữu ích (HIQU), tổ chức giải đấu thể thao điện tử mobile để kích thích hiệu ứng lan tỏa xã hội (ANXH).
  3. Giai đoạn 3 (Tháng 5 - 6/2017): Ban hành gói cước 4G dành riêng cho sinh viên (Student Data Plan) với cơ chế tự động ngắt kết nối khi hết dung lượng tốc độ cao nhằm xóa bỏ rào cản rủi ro cảm nhận (RRCN).
  4. Giai đoạn 4 (Tháng 7 - 12/2017): Đo lường tỷ lệ duy trì (Retention Rate) và giá trị vòng đời khách hàng thông qua kênh số hóa My Viettel.

Phân tích Chi phí - Lợi ích (ROI)

  • Chi phí triển khai: Ước tính 120.000.000 VNĐ cho chiến dịch đổi SIM và truyền thông tại 8 trường đại học Huế.
  • Doanh thu kỳ vọng: 15.000 sinh viên chuyển đổi gói cước 4G bình quân 50.000 VNĐ/tháng $\rightarrow$ Doanh thu tăng thêm 750.000.000 VNĐ/tháng.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): Dưới 0.5 tháng sau khi chiến dịch đạt điểm bão hòa 5% tập sinh viên toàn Đại học Huế.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế nghiên cứu

  • Không gian khảo sát: Dữ liệu thu thập tập trung chủ yếu tại khu vực thành thị (TP. Huế), chưa bao quát nhóm sinh viên ở các cơ sở vệ tinh ngoại thành.
  • Phương pháp lấy mẫu: Mặc dù áp dụng phân tầng nhưng ở khâu chọn phần tử cuối vẫn mang tính thuận tiện, tiềm ẩn sai số chọn mẫu.
  • Độ biến thiên theo thời gian: Dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data) tại thời điểm dịch vụ 4G mới khai trương, chưa phản ánh được hành vi tái sử dụng sau 1 năm.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Phương pháp luận tiên tiến: Ứng dụng mô hình Phương trình Cấu trúc Bình phương Bé nhất Từng phần (PLS-SEM) để kiểm định các biến trung gian như Sự hài lòng (Satisfaction) và Thái độ (Attitude).
  • Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo: Kết hợp thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost) trên dữ liệu cước viễn thông thực tế (CDRs) để dự báo tỷ lệ rời mạng (Churn Rate) của phân khúc khách hàng trẻ.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng, thiết kế bảng hỏi Likert, và quy trình xử lý SPSS/Python trong quản trị kinh doanh.
  • Doanh nghiệp Viễn thông (Viettel, VNPT, MobiFone): Nhận diện chính xác 6 trọng số quyết định hành vi tiêu dùng data của giới trẻ, làm cơ sở xây dựng chính sách gói cước và chiến lược truyền thông.
  • Nhà nghiên cứu thị trường: Khung mô hình tham chiếu có thể tái sử dụng cho các nghiên cứu dịch vụ công nghệ mới (chuyển đổi 5G, dịch vụ Cloud cá nhân, ví điện tử).

Câu hỏi thường gặp

1. Cần chuẩn bị cấu hình hệ thống và dữ liệu gì để tái lập nghiên cứu này?

Tối thiểu máy tính cá nhân cài đặt IBM SPSS v20+ hoặc Python 3.8+ (pandas, statsmodels). Bộ dữ liệu khảo sát cần đạt cỡ mẫu $N \ge 5 \times \text{Tổng số biến quan sát} = 5 \times 28 = 140$ mẫu (theo tiêu chuẩn Hair et al., 2010; nghiên cứu thực tế đạt $N = 300$).

2. Vì sao biến "Rủi ro cảm nhận" lại có hệ số hồi quy mang giá trị âm ($\beta = -0.105$)?

Giá trị âm phản ánh tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê ($p = 0.010 < 0.05$). Khi sinh viên cảm nhận mức độ rủi ro càng cao (lo sợ bị trừ tiền tự động, sợ nóng máy, hao pin), ý định chuyển đổi sang dùng 4G Viettel sẽ giảm đi tương ứng.

3. Làm thế nào để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình OLS?

Quan sát hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor). Nếu $VIF < 2.0$ (hoặc thận trọng hơn là $< 5.0$), mô hình hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

4. Kết quả nghiên cứu có áp dụng được cho việc thương mại hóa mạng 5G hiện nay không?

Hoàn toàn có thể kế thừa khung lý thuyết. Tuy nhiên, khi nghiên cứu 5G cần bổ sung các biến ngoại sinh mới như: Nhu cầu ứng dụng độ trễ thấp (Gaming, VR/AR) và Mức độ sẵn sàng của thiết bị đầu cuối hỗ trợ 5G.

5. Tại sao nghiên cứu chọn phương pháp xoay Varimax thay vì Promax trong phân tích EFA?

Phép xoay trực góc Varimax (Orthogonal Rotation) được lựa chọn vì giả định các nhân tố độc lập với nhau, giúp tối đa hóa phương sai của các tải lượng nhân tố, làm cho ma trận cấu trúc đơn giản và dễ phiên giải ý nghĩa kinh tế hơn so với phép xoay xiên Promax.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Thị Thanh Huyền đã xây dựng và kiểm định thành công mô hình định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ 4G Viettel của sinh viên Đại học Huế. Kết quả chứng minh rằng Nhận thức hữu ích ($\beta = 0.342$) và Chất lượng dịch vụ ($\beta = 0.284$) là hai động lực cốt lõi thúc đẩy sinh viên lựa chọn dịch vụ, trong khi Rủi ro cảm nhận ($\beta = -0.105$) là rào cản cần được tháo gỡ bằng các gói cước trọn gói minh bạch. Công trình đóng góp hệ thống giải pháp Marketing 4Ps có tính ứng dụng thực tiễn cao cho chi nhánh Viettel Thừa Thiên Huế trong giai đoạn bùng nổ công nghệ mạng di động thế hệ mới.