Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên số hóa, hạ tầng Internet băng rộng cố định (FTTH - Fiber to the Home) đóng vai trò huyết mạch đối với sự phát triển kinh tế tri thức và chuyển đổi số toàn diện. Theo thống kê của Hiệp hội Internet Việt Nam (VIA) và Bộ Thông tin và Truyền thông (TT&TT), Việt Nam ghi nhận quy mô dân số gần 95 triệu người với tỷ lệ thâm nhập Internet vượt mức 60%, đứng thứ 16 trên toàn cầu về số lượng người dùng trực tuyến. Đáng chú ý, thời gian truy cập mạng trung bình của người dùng nội địa đạt xấp xỉ 7 tiếng/ngày, đặt ra yêu cầu khắt khe về băng thông, độ trễ và chất lượng dịch vụ khách hàng (Customer Service Quality).

Tại thị trường tỉnh Thừa Thiên Huế, môi trường cạnh tranh viễn thông diễn ra gay gắt giữa ba nhà cung cấp dịch vụ Internet (ISP - Internet Service Provider) lớn nhất gồm FPT Telecom, Viettel và VNPT. Mặc dù FPT Telecom Chi nhánh Huế đã mở rộng mạng lưới giao dịch ra 04 phòng giao dịch trọng điểm (Nam sông Hương, Bắc sông Hương, Phú Lộc, Phong Điền) và ghi nhận tốc độ tăng trưởng doanh thu ấn tượng từ 26.293 triệu đồng (2016) lên 53.449 triệu đồng (2018), doanh nghiệp vẫn đối mặt với áp lực duy trì lợi nhuận do giá vốn hàng bán và chi phí vận hành hạ tầng tăng nhanh (giá vốn tăng 83,36% trong năm 2018).

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) tập trung vào các điểm nghẽn kỹ thuật và dịch vụ:

  • Tình trạng mạng suy hao, đứt cáp quang ngoại vi và giảm tốc độ truyền tải trong giờ cao điểm.
  • Độ trễ trong quy trình hỗ trợ kỹ thuật tại hiện trường, dẫn đến tỷ lệ rời mạng của khách hàng cá nhân/hộ gia đình.
  • Áp lực chi phí khi khách hàng hủy hợp đồng dưới 12 tháng, gây tổn thất chi phí lắp đặt thiết bị đầu cuối và suy giảm biên lợi nhuận ròng.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận quản trị chất lượng dịch vụ theo mô hình SERVQUAL cải biên phù hợp với ngành viễn thông băng rộng.
  2. Thu thập và xử lý bộ dữ liệu khảo sát thực chứng ($N = 130$ mẫu hợp lệ từ $140$ phiếu phát ra) từ các khách hàng đang giao dịch tại FPT Telecom Huế.
  3. Ứng dụng quy trình phân tích định lượng chuyên sâu trên SPSS 20: Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, Phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hồi quy tuyến tính bội (OLS Regression) và Kiểm định One-Sample T-Test.
  4. Xác định mức độ ảnh hưởng của 05 nhân tố: Phương tiện hữu hình (PTHH), Tin cậy (TC), Đáp ứng (ĐƯ), Năng lực phục vụ (NL), Cảm thông (CT) đến Sự hài lòng tổng thể ($Sta$).
  5. Xây dựng ma trận giải pháp kỹ thuật - vận hành nhằm tối ưu hóa chất lượng mạng, rút ngắn thời gian khắc phục sự cố và nâng cao chỉ số giữ chân khách hàng.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào khách hàng hộ gia đình nội thành TP. Huế trong khung thời gian dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2016–2018 và dữ liệu sơ cấp thu thập từ 31/12/2018 đến 21/04/2019. Giới hạn nghiên cứu không bao gồm phân khúc khách hàng doanh nghiệp leased-line chuyên biệt.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường băng rộng cố định tại Huế chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa 03 doanh nghiệp đầu ngành:

Tiêu chí phân tích FPT Telecom Chi nhánh Huế Viettel Thừa Thiên Huế VNPT Thừa Thiên Huế
Thế mạnh hạ tầng Mạng cáp quang FTTH GPON hiện đại, hạ tầng nội đô đồng bộ, hỗ trợ IPv6 Mạng lưới phủ rộng tới vùng sâu xa, trạm BTS dày đặc Hạ tầng truyền thống lâu đời, hệ thống cáp ngầm rộng lớn
Dịch vụ giá trị gia tăng Hệ sinh thái FPT Play Box, Ftv Lucas Onca, Fshare Viettel TV, dịch vụ di động 4G/5G tích hợp MyTV, dịch vụ số công chính quyền điện tử
Ưu điểm cạnh tranh Xử lý dịch vụ linh hoạt, công nghệ cập nhật nhanh Giá cước rẻ, vùng phủ sóng rộng khắp các huyện Độ phủ rộng, khách hàng khối cơ quan nhà nước
Nhược điểm tồn tại Doanh thu còn khiêm tốn so với đối thủ, chi phí giá vốn cao Chăm sóc khách hàng cá nhân hóa chưa đồng đều Thủ tục hành chính còn phức tạp, đổi mới chậm

Dựa trên phân tích yêu cầu khách hàng theo mô hình MoSCoW:

  • Must have: Tốc độ băng thông ổn định theo cam kết hợp đồng; thời gian xử lý sự cố (MTTR - Mean Time to Repair) dưới 4 giờ; tổng đài hỗ trợ 24/7.
  • Should have: Trang phục nhân viên lịch sự; ứng dụng quản lý cước và đổi mật khẩu Wi-Fi trực tuyến; thông báo bảo trì chủ động qua SMS/App.
  • Could have: Tích hợp các gói cước giải trí đa phương tiện tốc độ 1 Gbps (Gói SOC); hỗ trợ thiết bị Wi-Fi Mesh băng tần kép.
  • Won't have (kỳ này): Cung cấp IP tĩnh miễn phí cho tất cả gói cước hộ gia đình cơ bản.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc đánh giá chất lượng dịch vụ và luồng xử lý dữ liệu được thiết kế theo sơ đồ module:

Technology Stack và các tiêu chuẩn phân tích:

  • Công cụ phân tích: IBM SPSS Statistics version 20.0, Microsoft Excel 2016.
  • Thang đo lường: Thang đo Likert 5 mức độ (1: Rất không đồng ý $\rightarrow$ 5: Rất đồng ý).
  • Bộ chỉ số đo lường:
    • Hệ số tin cậy $Cronbach's\ \alpha \ge 0.70$, tương quan biến - tổng $r_{it} \ge 0.30$.
    • Hệ số $KMO \ge 0.50$, Kiểm định Bartlett có $Sig. < 0.05$.
    • Tiêu chuẩn trích nhân tố: $Eigenvalue > 1.0$, Tổng phương sai trích $TVE \ge 50%$, Hệ số tải nhân tố $Factor\ Loading \ge 0.50$.
    • Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai $VIF < 2.0$.
    • Tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson trong khoảng $[1.5; 2.5]$.

Cấu trúc Schema cơ sở dữ liệu khảo sát (SPSS Data Dictionary):

Variable: PTHH1 - PTHH5 [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: TC1 - TC4     [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: DU1 - DU4     [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: NL1 - NL4     [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: CT1 - CT4     [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: SAT1 - SAT5   [Numeric, Width 8, Dec 0, Measure: Scale, Range: 1-5]
Variable: DEMO_AGE, DEMO_GENDER, DEMO_INCOME, DEMO_EXP [Nominal/Ordinal]

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp giữa nghiên cứu định tính và định lượng:

  1. Giai đoạn định tính: Phỏng vấn sâu lãnh đạo phòng Kinh doanh, phòng Kỹ thuật và rà soát các nghiên cứu tiền nghiệm để hiệu chỉnh 21 biến quan sát của 5 thành phần SERVQUAL ban đầu.
  2. Giai đoạn định lượng: Lấy mẫu ngẫu nhiên xác suất với quy mô phát ra 140 phiếu tại quầy, thu về 130 phiếu hợp lệ (đáp ứng tiêu chuẩn kích thước mẫu $N \ge 5 \times k$, với $k = 26$ biến quan sát).
  3. Quản lý rủi ro nghiên cứu:
    • Rủi ro sai lệch chọn mẫu: Phân bổ khung giờ khảo sát đồng đều từ 8h00 - 17h00 trong tuần tại phòng giao dịch.
    • Rủi ro đa cộng tuyến: Kiểm soát chặt ma trận tương quan Pearson giữa các biến độc lập trước khi chạy OLS.

Implementation và kết quả

Development process & Key algorithms

Quy trình tính toán và thuật toán xử lý dữ liệu được thực hiện tuần tự qua các bước toán học:

  1. Thuật toán kiểm định hệ số tin cậy Cronbach's 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 trong thành phần, $\sigma_{y_i}^2$ là phương sai của biến quan sát thứ $i$, và $\sigma_x^2$ là phương sai của tổng điểm thang đo.

  2. Mô hình toán học hồi quy tuyến tính đa biến OLS: $$Y_{Sta} = \beta_0 + \beta_1 X_{PTHH} + \beta_2 X_{TC} + \beta_3 X_{DU} + \beta_4 X_{NL} + \beta_5 X_{CT} + \epsilon_i$$

Đoạn mã cú pháp phân tích (SPSS Syntax / Python Data Processing Script) mô phỏng quá trình xử lý:

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

# Tải dữ liệu khảo sát N=130 khách hàng FPT Telecom Huế
data = pd.read_csv("fpt_telecom_hue_survey_clean.csv")

# Danh sách biến độc lập đã trích xuất từ EFA
independent_vars = ['PTHH', 'TC', 'DU', 'NL', 'CT']
X = data[independent_vars]
X = sm.add_constant(X)
y = data['Sta_Mean']

# Ước lượng mô hình Ordinary Least Squares (OLS)
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

# Kiểm tra hệ số đa cộng tuyến VIF
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(vif_data)

* SPSS Syntax: Chay do tin cay Cronbach Alpha & EFA cho 5 thanh phan SERVQUAL.
RELIABILITY
  /VARIABLES=PTHH1 PTHH2 PTHH3 PTHH4 PTHH5
  /SCALE('Scale PTHH') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /SUMMARY=TOTAL.

FACTOR
  /VARIABLES PTHH1 PTHH2 PTHH3 PTHH4 PTHH5 TC1 TC2 TC3 TC4 DU1 DU2 DU3 DU4 NL1 NL2 NL3 NL4 CT1 CT2 CT3 CT4
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS PTHH1 PTHH2 PTHH3 PTHH4 PTHH5 TC1 TC2 TC3 TC4 DU1 DU2 DU3 DU4 NL1 NL2 NL3 NL4 CT1 CT2 CT3 CT4
  /PRINT INITIAL EXTRACTION ROTATION FSCORE
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PC
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

Testing và validation

Kết quả kiểm định thống kê trên tập dữ liệu $N = 130$ khách hàng cho thấy độ tin cậy và giá trị hội tụ vượt chuẩn:

Thành phần nghiên cứu Số biến ban đầu Số biến sau lọc EFA Cronbach's Alpha ($\alpha$) Tương quan biến - tổng nhỏ nhất ($r_{it}$) Đánh giá độ tin cậy
Phương tiện hữu hình (PTHH) 5 5 0.842 0.512 Rất tốt ($\alpha > 0.8$)
Sự tin cậy (TC) 4 4 0.816 0.489 Rất tốt ($\alpha > 0.8$)
Sự đáp ứng (ĐƯ) 4 3 0.798 0.465 Đạt chuẩn ($\alpha > 0.7$)
Năng lực phục vụ (NL) 4 4 0.835 0.504 Rất tốt ($\alpha > 0.8$)
Sự cảm thông (CT) 4 3 0.782 0.438 Đạt chuẩn ($\alpha > 0.7$)
Sự hài lòng chung ($Sta$) 5 5 0.867 0.587 Rất tốt ($\alpha > 0.8$)

Kết quả EFA xoay lần 2:

  • Hệ số $KMO = 0.815$ (thỏa mãn $0.5 < KMO < 1$), kiểm định Bartlett đạt giá trị $\chi^2 = 1245.68$ với mức ý nghĩa $Sig. = 0.000 < 0.05$.
  • Tổng phương sai trích đạt $63.42%$ (vượt ngưỡng tiêu chuẩn $50%$).
  • 19 biến độc lập được trích thành 5 nhân tố với các hệ số tải (Factor Loadings) đều lớn hơn $0.55$.

Kết quả đạt được

Phương trình hồi quy chuẩn hóa xác định mức độ tác động của từng yếu tố đến Sự hài lòng của khách hàng:

$$\hat{Y}{Sta} = 0.142 + 0.318 \cdot X{TC} + 0.264 \cdot X_{NL} + 0.205 \cdot X_{DU} + 0.168 \cdot X_{CT} + 0.122 \cdot X_{PTHH}$$

Biến độc lập Hệ số Beta chưa chuẩn hóa ($B$) Sai số chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị $t$-statistic Mức ý nghĩa ($Sig.$) Hệ số $VIF$
Hằng số ($\beta_0$) 0.142 0.088 - 1.614 0.109 -
Sự tin cậy ($TC$) 0.312 0.062 0.318 5.032 0.000 1.245
Năng lực phục vụ ($NL$) 0.258 0.059 0.264 4.372 0.000 1.312
Sự đáp ứng ($DU$) 0.198 0.055 0.205 3.600 0.000 1.189
Sự cảm thông ($CT$) 0.162 0.051 0.168 3.176 0.002 1.205
Phương tiện hữu hình ($PTHH$) 0.118 0.048 0.122 2.458 0.015 1.154
  • Hệ số xác định $R^2 = 0.586$ và $R^2\text{ điều chỉnh} = 0.569$, chứng minh 5 nhân tố trong mô hình giải thích được $56.9%$ sự biến thiên của mức độ hài lòng khách hàng.
  • Kiểm định $ANOVA$ cho giá trị $F = 35.12$ với $Sig. = 0.000$, khẳng định mô hình hồi quy xây dựng đạt độ phù hợp rất cao.
  • Hệ số $VIF < 1.35$ loại trừ hoàn toàn nguy cơ đa cộng tuyến giữa các biến.

Đổi mới và đóng góp

  1. Bản địa hóa mô hình SERVQUAL cho ngành viễn thông địa phương: Khóa luận đã hiệu chỉnh thành công khung lý thuyết kinh điển của Parasuraman sang bối cảnh hạ tầng FTTH tại TP. Huế, xác lập thứ tự ưu tiên tác động: $\text{Tin cậy } (\beta = 0.318) > \text{Năng lực phục vụ } (\beta = 0.264) > \text{Đáp ứng } (\beta = 0.205) > \text{Cảm thông } (\beta = 0.168) > \text{Phương tiện hữu hình } (\beta = 0.122)$.
  2. Đối chiếu thực nghiệm với các nghiên cứu tiền bối:
    • So với mô hình tổng quát của Gronroos (1984) chỉ chia thành chất lượng kỹ thuật và chức năng, nghiên cứu này bóc tách chi tiết 19 chỉ báo hành vi và vận hành đo lường được.
    • So với các nghiên cứu viễn thông tại Hà Nội hoặc TP.HCM, nghiên cứu tại Huế chỉ ra đặc thù nhóm khách hàng $30 - 45$ tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất ($33.8%$) và nhóm thu nhập $5 - 10$ triệu đồng ($40.0%$), đòi hỏi sự cân bằng tối đa giữa giá cước và độ tin cậy kết nối.
  3. Đóng góp định lượng cho bài toán tài chính doanh nghiệp: Lý giải mối tương quan giữa sự hài lòng kỹ thuật và chỉ số tài chính FPT Huế giai đoạn 2016–2018 (khi doanh thu tăng trưởng $46.60%$ nhưng giá vốn hàng bán tăng tới $83.36%$).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả hồi quy chuẩn hóa, hệ thống giải pháp thực thi được phân bổ theo 5 nhóm chiến lược hành động:

                      MA TRẬN GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG

Lộ trình và kịch bản triển khai (Implementation Roadmap)

  1. Tối ưu hóa Yếu tố Tin cậy ($\beta = 0.318$):
    • Nâng cấp các tuyến cáp quang trục chính tại TP. Huế, thay thế các mối hàn suy hao quang trên mạng GPON.
    • Thực hiện đúng $100%$ cam kết thời gian lắp đặt trong vòng 24 giờ và xử lý sự cố trong vòng 4 giờ kể từ khi tiếp nhận phản ánh.
  2. Chuẩn hóa Năng lực phục vụ ($\beta = 0.264$) và Sự đáp ứng ($\beta = 0.205$):
    • Tái đào tạo quy trình cho 83 nhân sự thuộc phòng Kinh doanh ($43.5%$) và 80 nhân sự phòng Kỹ thuật ($42.0%$).
    • Ứng dụng hệ thống định vị GPS trên ứng dụng điều phối kỹ thuật viên nội bộ nhằm tối ưu quãng đường và thời gian tiếp cận hiện trường.
  3. Chính sách ngăn chặn rủi ro khách hàng rời mạng:
    • Thiết lập chương trình chăm sóc đặc biệt cho nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ dưới 1 năm để giảm thiểu thiệt hại chi phí lắp đặt ban đầu.
    • Tự động hóa gửi tin nhắn thông báo bảo trì, lịch cắt điện và tình trạng đường truyền qua SMS/Zalo OA.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế mẫu nghiên cứu: Quy mô mẫu dừng lại ở $N = 130$ khách hàng cá nhân đến thanh toán tại quầy giao dịch, chưa bao phủ toàn diện nhóm khách hàng thanh toán trực tuyến qua ngân hàng/ví điện tử hoặc khách hàng tại vùng ven huyện Quảng Điền, Phú Lộc.
  • Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS truyền thống trên SPSS, chưa áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để kiểm tra các tác động gián tiếp.
  • Hướng nghiên cứu tương lai:
    • Mở rộng tập dữ liệu đa kênh ($Omnichannel$) bao gồm dữ liệu khảo sát từ ứng dụng Hi FPT và tổng đài tự động hóa (VoiceBot AI).
    • Tích hợp các biến số đo lường mới: Cảm nhận về giá cước (Perceived Price), Trải nghiệm ứng dụng di động (Mobile App UX), và Mức độ gắn kết thương hiệu (Brand Equity).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Kinh tế/QTKD: Nắm bắt trọn vẹn quy trình triển khai nghiên cứu định lượng thực tế từ bước thiết kế thang đo, thu thập mẫu đến chạy mô hình hồi quy và kiểm định giả thuyết trên SPSS.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu & Quản trị chất lượng: Tiếp cận khung đo lường tiêu chuẩn SERVQUAL có thể chuyển đổi thành các dashboard theo dõi chỉ số hài lòng khách hàng (CSAT/NPS) theo thời gian thực.
  • Ban lãnh đạo doanh nghiệp ISP: Sở hữu cơ sở khoa học định lượng vững chắc để phân bổ ngân sách đầu tư vào đúng các mắt xích có trọng số tác động cao nhất ($\text{Tin cậy}$ và $\text{Năng lực phục vụ}$).
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Nguồn tài liệu tham khảo có giá trị thực chứng về hành vi tiêu dùng dịch vụ viễn thông tại các đô thị loại I thuộc khu vực miền Trung Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều kiện kỹ thuật tối thiểu để triển khai quy trình phân tích định lượng này là gì?

Cần trang bị phần mềm IBM SPSS Statistics (phiên bản 20.0 trở lên) hoặc môi trường Python (thư viện pandas, statsmodels, scikit-learn) cùng bộ dữ liệu khảo sát sạch với cỡ mẫu tối thiểu đạt quy tắc $N \ge 5 \times k$ ($k$ là số lượng biến quan sát trong mô hình).

2. Vì sao biến "Phương tiện hữu hình" lại có hệ số hồi quy thấp nhất ($\beta = 0.122$)?

Do dịch vụ Internet viễn thông mang bản chất cốt lõi là sản phẩm vô hình. Người dùng quan tâm hàng đầu đến tính ổn định của đường truyền (Sự tin cậy) và tốc độ khắc phục sự cố của kỹ thuật viên (Năng lực phục vụ) hơn là các yếu tố hình thức như tờ rơi hay trụ sở văn phòng.

3. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa tăng doanh thu nhưng giảm lợi nhuận trong kinh doanh ISP?

Doanh nghiệp cần tối ưu hóa giá vốn hàng bán thông qua việc đàm phán chi phí thuê hạ tầng dùng chung, giảm thiểu tỷ lệ khách hàng rời mạng trước 12 tháng và số hóa $100%$ quy trình thu cước nhằm giảm thiểu chi phí quản lý vận hành.

4. Khắc phục lỗi đa cộng tuyến trong mô hình như thế nào nếu hệ số $VIF > 2.0$?

Cần rà soát ma trận tương quan Pearson, loại bỏ bớt các biến quan sát có tương quan chéo quá cao ($r > 0.8$) hoặc sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố EFA trích xuất điểm nhân tố mới (Factor Scores) hoàn toàn trực giao trước khi đưa vào hàm hồi quy.

5. Chi phí ước tính và thời gian hoàn vốn (ROI) khi triển khai hệ thống giải pháp nâng cao chất lượng?

Việc nâng cấp quy trình và đào tạo nhân sự tiêu tốn khoảng $3 - 5%$ ngân sách hoạt động hàng năm của chi nhánh, dự kiến giúp giảm tỷ lệ khách hàng rời mạng từ $15%$ xuống dưới $8%$, mang lại điểm hòa vốn và gia tăng lợi nhuận sau thuế trong vòng 12 đến 18 tháng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Mỹ Trinh dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Tài Phúc đã xây dựng thành công khung phân tích định lượng toàn diện về chất lượng dịch vụ Internet của FPT Telecom Chi nhánh Huế. Thông qua việc xử lý dữ liệu chặt chẽ từ 130 khách hàng thực tế, nghiên cứu đã chứng minh rằng Sự tin cậy ($\beta = 0.318$) và Năng lực phục vụ ($\beta = 0.264$) là hai trụ cột quyết định trải nghiệm và lòng trung thành của người dùng. Kết quả này không chỉ đóng góp giá trị học thuật vào kho tàng nghiên cứu quản trị dịch vụ viễn thông tại miền Trung, mà còn là cẩm nang thực thi chiến lược giúp FPT Telecom Huế củng cố thị phần, tối ưu hóa cơ cấu giá vốn và phát triển bền vững trong môi trường số hóa.