Luận án tiến sĩ quản trị kinh doanh quản trị trải nghiệm khách hàng trên internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở việt nam

Luận án tiến sĩ kinh tế phân tích kinh doanh quản trị trải nghiệm khách hàng trên internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở việt nam, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hà
• Người hướng dẫn: TS. Trần Minh Tuấn
• Trường học: Học viện Khoa học Xã hội
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 1.1. Tổng quan về các công trình nghiên cứu
• 1.2. Các nghiên cứu về quản trị trải nghiệm khách hàng
• 1.3. Các nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn
• 1.4. Khái quát chung về một số công trình liên quan đến đề tài và khoảng trống nghiên cứu
• 1.4.1. Nhận xét chung về các công trình
• 1.4.2. Khoảng trống nghiên cứu của đề tài
• 1.5. Các công việc thực hiện của đề tài và tiếp cận nghiên cứu theo hướng phân tích dữ liệu
• 1.5.1. Ý nghĩa của phân tích dữ liệu
• 1.5.2. Các công việc thực hiện
• 1.5.3. So sánh cách tiếp cận đo lường dựa trên phân tích dữ liệu và phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng, lý do lựa chọn đề tài
• 1.6. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VÀ QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN INTERNET TRONG LĨNH VỰC DỊCH VỤ KHÁCH SẠN
• 2.1. Khái niệm về khách hàng và khách hàng trong lĩnh vực khách sạn
• 2.1.1. Khái niệm về khách hàng
• 2.1.2. Du lịch, khách sạn và khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn
• 2.2. Quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet
• 2.2.1. Khái niệm về trải nghiệm khách hàng trên Internet
• 2.2.2. Quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet
• 2.2.3. Tác động của trải nghiệm khách hàng đối với tâm lý, cảm xúc của khách hàng
• 2.2.3.1. Mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng và sự hài lòng của khách hàng
• 2.2.3.2. Lòng trung thành của khách hàng
• 2.2.4. Mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng và truyền miệng điện tử
• 2.2.5. Quản trị trải nghiệm khách hàng và dữ liệu lớn
• 2.2.5.1. Khái niệm về dữ liệu lớn
• 2.2.5.2. Vai trò của dữ liệu lớn trong quản trị trải nghiệm khách hàng
• 2.2.6. Vai trò của khai phá dữ liệu lớn với trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn
• 2.2.6.1. Dữ liệu lớn trong lĩnh vực khách sạn
• 2.2.6.2. Các nhiệm vụ của phân tích dữ liệu lớn trong quản trị khách sạn
• 2.2.7. Đo lường sự hài lòng của khách hàng và đánh giá chất lượng dịch vụ dưới quan điểm khách hàng trải nghiệm
• 2.2.7.1. Khái niệm về đo lường và các thang đo
• 2.2.7.2. Các chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn
• 2.2.7.3. Đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn
• 2.3. Tiểu kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VỀ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRONG LĨNH VỰC DỊCH VỤ KHÁCH SẠN Ở VIỆT NAM
• 3.1. Thiết kế khung trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam
• 3.1.1. Thiết kế khung trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam
• 3.1.2. Khung quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 3.3. Quy trình nghiên cứu trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 3.3.1. Quy trình nghiên cứu trải nghiệm khách hàng bằng phân tích dữ liệu
• 3.3.2. Khác biệt giữa quy trình nghiên cứu của phương pháp định lượng với nhân tố ảnh hưởng và phương pháp phân tích dữ liệu
• 3.4. Dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.5. Một số kỹ thuật được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn được đề cập trong đề tài
• 3.5.1. Một số kỹ thuật khai phá dữ liệu
• 3.5.2. Một số công cụ hỗ trợ trong phân tích dữ liệu lớn
• 3.6. Xây dựng các phương pháp đo lường trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 3.6.1. Xác định các nhân tố (khía cạnh) khách sạn được khách hàng quan tâm từ trích rút dữ liệu
• 3.6.2. Phương pháp đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ khách sạn tại Việt Nam
• 3.6.3. Phương pháp đánh giá chất lượng khách sạn của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ
• 3.7. Tiểu kết chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG TRẢI NGHIỆM VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN INTERNET TRONG LĨNH VỰC KHÁCH SẠN Ở VIỆT NAM
• 4.1. Phân tích các kết quả đo lường trải nghiệm khách hàng
• 4.1.1. Trích rút các khía cạnh, dịch vụ của khách sạn mà khách hàng quan tâm
• 4.1.2. Phân tích kết quả đo lường sự hài lòng của khách hàng sau trải nghiệm
• 4.1.3. Đánh giá dịch vụ khách sạn dưới quan điểm của khách hàng trải nghiệm
• 4.1.4. Thảo luận về kết quả nghiên cứu đo lường trải nghiệm khách hàng
• 4.2. Đề xuất giải pháp quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 4.2.1. Mô hình quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 4.2.2. Các nhiệm vụ chính của quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn tại Việt Nam
• 4.2.3. Hàm ý trong nghiên cứu
• 4.2.3.1. Quan điểm lấy khách hàng làm trung tâm trong mô hình quản trị kinh doanh
• 4.2.3.2. Ý nghĩa của lượng hóa và đo lường trong quản trị trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn
• 4.2.4. Quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hoá
• 4.2.4.1. Ngành khách sạn Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hoá và nền kinh tế chia sẻ
• 4.2.4.2. Quản trị chất lượng dịch vụ khách sạn Việt Nam tổng thể và phân cấp trong bối cảnh toàn cầu hoá
• 4.2.4.3. Quản trị trải nghiệm khách hàng sử dụng dịch vụ khách sạn ở Việt Nam
• 4.2.5. Các kiến nghị trong phát triển kinh doanh khách sạn ở Việt Nam
• 4.3. Tiểu kết chương 4
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Quản trị trải nghiệm khách hàng

Quản trị trải nghiệm khách hàng là một yếu tố chiến lược trong ngành dịch vụ, đặc biệt là ngành khách sạn tại Việt Nam. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua việc sử dụng dữ liệu lớn và công nghệ trong ngành khách sạn. Luận án nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thấu hiểu cảm xúc và tâm lý khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng

Quản trị trải nghiệm khách hàng bao gồm việc quản lý các tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp nhằm tạo ra những trải nghiệm tích cực. Trong ngành khách sạn tại Việt Nam, điều này đặc biệt quan trọng do sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng không chỉ giúp tăng sự hài lòng mà còn thúc đẩy lòng trung thành và truyền miệng điện tử.

1.2. Ứng dụng công nghệ

Việc áp dụng công nghệ trong ngành khách sạn như phân tích dữ liệu lớn và khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Các công cụ như Rapid Miner và Web Harvy được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu từ các đánh giá trực tuyến, từ đó đưa ra các giải pháp quản trị hiệu quả.

II. Trải nghiệm khách hàng trực tuyến

Trải nghiệm khách hàng trực tuyến là một yếu tố then chốt trong việc thu hút và giữ chân khách hàng trong ngành khách sạn tại Việt Nam. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các đánh giá trực tuyến để hiểu rõ hơn về cảm xúc và tâm lý của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ.

2.1. Đánh giá dịch vụ khách sạn

Các đánh giá trực tuyến trên các nền tảng như TripAdvisor cung cấp nguồn dữ liệu quý giá để phân tích sự hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc phân tích các đánh giá này giúp doanh nghiệp nhận diện các vấn đề cần cải thiện và tối ưu hóa dịch vụ.

2.2. Tương tác khách hàng trực tuyến

Việc tương tác với khách hàng trên các nền tảng trực tuyến giúp doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn. Các chiến lược như phản hồi nhanh chóng và cá nhân hóa dịch vụ được đề cao trong nghiên cứu này.

III. Chiến lược marketing khách sạn

Chiến lược marketing khách sạn đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút khách hàng và tăng doanh thu. Nghiên cứu này đề xuất các chiến lược dựa trên phân tích dữ liệu và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

3.1. Phân tích dữ liệu khách hàng

Việc phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Các công cụ như Rapid Miner được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các đánh giá trực tuyến, từ đó đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả.

3.2. Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng là một phần không thể thiếu trong chiến lược marketing. Nghiên cứu đề xuất các giải pháp như cá nhân hóa dịch vụ và cải thiện chất lượng dịch vụ để tăng sự hài lòng của khách hàng.

IV. Xu hướng du lịch Việt Nam

Xu hướng du lịch Việt Nam đang thay đổi nhanh chóng với sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Nghiên cứu này phân tích các xu hướng hiện tại và đề xuất các giải pháp để phát triển ngành khách sạn.

4.1. Phát triển dịch vụ khách sạn

Việc phát triển dịch vụ khách sạn cần tập trung vào việc cải thiện chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Nghiên cứu đề xuất các giải pháp như áp dụng công nghệ mới và cải thiện quy trình quản lý.

4.2. Đánh giá dịch vụ khách sạn

Việc đánh giá dịch vụ khách sạn dựa trên quan điểm của khách hàng giúp doanh nghiệp nhận diện các vấn đề cần cải thiện. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc phân tích các đánh giá trực tuyến là một công cụ hiệu quả để cải thiện chất lượng dịch vụ.

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Sự bùng nổ của nền kinh tế số và thương mại điện tử đã tái định hình toàn diện hành vi người tiêu dùng toàn cầu, đưa trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CX) trở thành chiến trường cạnh tranh cốt lõi thay thế cho các lợi thế truyền thống về giá hay tính năng sản phẩm. Trong ngành du lịch - khách sạn, phân khúc lưu trú chiếm từ 60% đến 70% tổng doanh thu toàn ngành du lịch Việt Nam, đóng vai trò đòn bẩy thực hiện Chiến lược phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2030 theo định hướng của Chính phủ. Thống kê từ nền tảng TripAdvisor chỉ ra rằng "85% du khách quốc tế sử dụng các thiết bị di động tìm kiếm thông tin về điểm đến trước khi đi du lịch, 95% du khách trước khi quyết định đi du lịch sẽ tìm đọc các bài nhận xét, đánh giá về điểm đến". Đồng thời, báo cáo từ PwC khẳng định mức độ rủi ro trải nghiệm rất nghiêm trọng: "32% khách hàng sẽ rời bỏ thương hiệu chỉ sau một lần trải nghiệm tiêu cực".

Mặc dù vậy, hoạt động quản trị trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Management - CEM) tại các khách sạn Việt Nam hiện nay vẫn bộc lộ nhiều điểm nghẽn chiến lược do thiếu dữ liệu thời gian thực, quy trình đánh giá chất lượng chậm đổi mới và chủ yếu phụ thuộc vào phương pháp hành chính định kỳ. Về mặt học thuật, tồn tại một khoảng trống nghiên cứu (research gap) sâu sắc: phần lớn các nghiên cứu trong nước (Ngô Nguyên Quý & Nguyễn Văn Ngọc, 2013; Bùi Thị Quỳnh Trang, 2020; Lê Gia Bảo và cộng sự, 2020) chỉ tiếp cận theo mô hình phân tích nhân tố ảnh hưởng truyền thống (SEM) dựa trên khảo sát bảng hỏi tĩnh với quy mô mẫu nhỏ (100 - 600 mẫu), dễ bị thiên lệch chủ quan và không thể bóc tách mức độ hài lòng theo từng thuộc tính chi tiết. Ngược lại, các công trình quốc tế đã bùng nổ xu hướng khai phá dữ liệu lớn (Big Data) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) từ văn bản đánh giá trực tuyến (e-WOM) nhưng chưa được hệ thống hóa trong bối cảnh thị trường dịch vụ khách sạn cao cấp tại Việt Nam.

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản trị kinh doanh (Mã số: 9.01) của nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Thu Hà tại Học viện Khoa học Xã hội - Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Minh Tuấn và TS. Nguyễn Bình Giang, được thực hiện nhằm giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:

• Câu hỏi nghiên cứu 1 (RQ1): Phân tích dữ liệu lớn có thể thấu hiểu được cảm xúc, tâm lý và quan điểm của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn ở Việt Nam như thế nào? Hiện trạng dịch vụ khách sạn ra sao dưới quan điểm của khách hàng trải nghiệm?
• Câu hỏi nghiên cứu 2 (RQ2): Việc định lượng và đo lường trải nghiệm khách hàng trên Internet đóng góp ý nghĩa lý luận và thực tiễn gì cho khung quản trị trải nghiệm khách hàng trong ngành khách sạn Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hóa?

Hệ thống giả thuyết và mục tiêu nghiên cứu được thiết lập nhằm xây dựng khung đo lường hai cấp độ (sự hài lòng tổng thể và sự hài lòng theo từng khía cạnh/thuộc tính dịch vụ), đồng thời phát triển thuật toán xếp hạng sao khách sạn động từ dữ liệu văn bản người dùng. Phạm vi nghiên cứu bao quát tập dữ liệu sơ cấp đồ sộ gồm hơn 30.000 đánh giá trực tuyến của khách hàng trải nghiệm tại hơn 20 khách sạn 4-5 sao thuộc 5 trung tâm du lịch hàng đầu Việt Nam (Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang, TP. Hồ Chí Minh) trên nền tảng TripAdvisor giai đoạn 2015 - 2021. Luận án tích hợp liên ngành giữa khoa học quản trị kinh doanh hiện đại, thống kê toán học và trí tuệ nhân tạo (AI/NLP) để tạo ra bước đột phá phương pháp luận định lượng hóa trải nghiệm khách hàng.

---

Literature Review và Positioning

Nghiên cứu về quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn trên thế giới và tại Việt Nam phát triển qua hai dòng học thuật (research streams) chính:

[Dòng nghiên cứu 1: Phương pháp truyền thống]
Khảo sát bảng hỏi tĩnh (Survey) -> Mô hình SEM / Cronbach's Alpha (Mẫu: 100-600)
(Hạn chế: Cỡ mẫu nhỏ, câu hỏi định sẵn, thiên lệch hồi tưởng, chi phí cao)
                                vs
[Dòng nghiên cứu 2: Khai phá dữ liệu lớn & NLP]
Dữ liệu trực tuyến e-WOM -> Text Mining / Word2Vec / Sentiment Analysis (Mẫu: >30.000)
(Ưu việt: Dữ liệu lớn thời gian thực, bóc tách đa khía cạnh, khách quan, chi phí thấp)

Dòng nghiên cứu thứ nhất tập trung vào phương pháp đo lường truyền thống thông qua bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc và mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM). Tiêu biểu tại Việt Nam, Ngô Nguyên Quý và Nguyễn Văn Ngọc (2013) sử dụng mô hình SEM với 285 mẫu tại Novotel Nha Trang, chỉ ra mức độ đáp ứng và cơ sở vật chất ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng. Bùi Thị Quỳnh Trang (2020) khảo sát 420 mẫu tại các khách sạn 4-5 sao để chứng minh mối quan hệ giữa môi trường dịch vụ và lòng trung thành. Lê Gia Bảo và cộng sự (2020) khảo sát 294 du khách tại Vĩnh Long nhấn mạnh năng lực phục vụ của nhân viên. Điểm chung của dòng nghiên cứu này là phụ thuộc vào cấu trúc thang đo tiên nghiệm (apriori measures), giới hạn không gian lấy mẫu, chi phí thu thập cao và không phản ánh được các phản hồi bất ngờ phát sinh ngoài bảng hỏi.

Dòng nghiên cứu thứ hai chuyển dịch sang khai phá văn bản (Text Mining) và dữ liệu lớn người dùng tạo ra (UGC/e-WOM) trên các nền tảng OTA:

• Jian Dong và cộng sự (2014): Khai phá văn bản trên nền tảng Daodao.com (Trung Quốc) với 100 khách sạn 4-5 sao tại Tam Á, trích xuất 7 thuộc tính dịch vụ (vị trí, phòng, chất lượng dịch vụ, giá trị, thức ăn, tính sẵn sàng). Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ giới hạn trong ngữ liệu tiếng Trung và chưa lượng hóa mối liên kết giữa mức độ hài lòng từng thuộc tính với lòng trung thành thương hiệu.
• Hongxiu Li và cộng sự (2020): Trích xuất 412.784 đánh giá từ TripAdvisor tại 5 thành phố lớn của Trung Quốc (Bắc Kinh, Thượng Hải, Quảng Châu, Tam Á, Hàng Châu), sử dụng mô hình hồi quy để liên kết các biến sạch sẽ, giá cả, dịch vụ với xếp hạng tổng thể. Nghiên cứu tập trung vào phân khúc khách sạn nhưng dữ liệu dừng lại ở năm 2014 và thiếu mô hình phân loại sắc thái cảm xúc ở mức độ vi mô từng câu văn.
• Panchapakesan Padma & Jiseon Ahn (2020): Thu thập dữ liệu từ 800 khách hàng tại các khách sạn 5 sao trên TripAdvisor, sử dụng khai phá văn bản trích xuất 40 từ khóa chất lượng dịch vụ nhưng chưa liên kết được các thuộc tính với cấu trúc xếp hạng sao khách quan.
• Uroš Godnov & Tjaša Redek (2019): Phân tích 18.000 đánh giá tại Croatia bằng RapidMiner và Aylien A.I, song chỉ dừng lại ở phân tích tình cảm mô tả mà chưa tích hợp thành khung quản trị CEM hoàn chỉnh.

Về mặt học thuật, tồn tại sự tranh luận đối nghịch giữa quan điểm truyền thống (cho rằng bảng hỏi đảm bảo tính chuẩn hóa thang đo) và quan điểm khai phá dữ liệu tính toán (cho rằng dữ liệu tự nhiên e-WOM phản ánh chân thực, phi định kiến cảm xúc khách hàng). Luận án của Nguyễn Thị Thu Hà xác lập vị trí tiên phong (positioning) bằng cách giải quyết triệt để khoảng trống lý luận và thực nghiệm: xây dựng khung CEM tích hợp thuật toán học máy Word2Vec và POS Tagger trên ngữ liệu lớn hơn 30.000 đánh giá thực tế tại Việt Nam, thiết lập quy trình tự động hóa đo lường sự hài lòng đa thuộc tính và đề xuất mô hình xếp hạng sao dựa trên quan điểm khách hàng trải nghiệm.

---

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án tạo ra những bước tiến quan trọng trong việc mở rộng và kiểm chứng các lý thuyết kinh điển về quản trị kinh doanh và hành vi khách hàng:

+--------------------------------------------------------------------------------+
| KHUNG LÝ THUYẾT TRẢI NGHIỆM VÀ QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN INTERNET     |
+--------------------------------------------------------------------------------+
| [Điểm chạm trực tuyến / Ngoại tuyến]                                           |
| [Khai phá Dữ liệu Lớn e-WOM (POS Tagger + Word2Vec Skip-Gram)]                |
| [Khía cạnh Dịch vụ]             [Cảm xúc Đa tầng]                [Lòng Trung thành] |
| - Phòng ngủ, Giường, Vệ sinh     - Hài lòng mức thuộc tính        - Tái mua (Revisit)|
| - Thái độ Nhân viên, Check-in    - Hài lòng mức tổng thể          - Giới thiệu e-WOM |
| - Ẩm thực, Bữa sáng, Nhà hàng    - Bất mãn/Phàn nàn cục bộ                           |
| - Tiện ích, Hồ bơi, Vị trí, Giá                                                     |
| [Khung Ra Quyết Định CEM & Tái Cấu Trúc Tiêu Chuẩn Xếp Hạng Sao Khách Sạn]     |
+--------------------------------------------------------------------------------+

1. Phát triển bước 1 trong mô hình CEM 5 bước của Bernd H. Schmitt (2003): Schmitt định nghĩa "Quản trị trải nghiệm khách hàng là quá trình quản lí một cách có chiến lược toàn bộ trải nghiệm của khách hàng đối với một sản phẩm hay một công ty", bao gồm 5 bước: (1) Phân tích thế giới trải nghiệm; (2) Xây dựng nền tảng trải nghiệm; (3) Thiết kế nhãn hiệu; (4) Cấu trúc giao diện khách hàng; (5) Liên tục sáng tạo gắn kết. Luận án mở rộng toàn diện Bước 1 bằng cách thay thế phương pháp khảo sát định tính thủ công bằng công nghệ phân tích dữ liệu lớn tự động, cho phép giải mã chi tiết "thế giới trải nghiệm số" của khách hàng với độ chính xác cao.
2. Làm sâu sắc thuyết Chất lượng Trải nghiệm Khách hàng (EXQ) của Klaus & Maklan (2013): Chứng minh thực nghiệm rằng trải nghiệm khách hàng trên môi trường số hóa tác động trực tiếp đến sự hài lòng, lòng trung thành và hành vi truyền miệng điện tử (E-WOM), trong đó chất lượng cảm nhận tại từng vi điểm chạm quyết định thái độ gắn kết thương hiệu.
3. Mở rộng Thuyết Kỳ vọng - Xác nhận (Expectation-Confirmation Theory - ECT của Oliver, 1980): Luận giải hiện tượng phi đối xứng trong đánh giá: sự thất vọng tại một thuộc tính cốt lõi (như vệ sinh phòng tắm hoặc thái độ nhân viên) có thể phủ định hoàn toàn các điểm cộng từ các thuộc tính bổ trợ, làm sụp đổ sự hài lòng tổng thể.
4. Hiện thực hóa triết lý "Lấy khách hàng làm trung tâm": Kế thừa định nghĩa của Peter Drucker (1954): "Khách hàng của một doanh nghiệp là một tập hợp những cá nhân, nhóm người, doanh nghiệp, v.v… có nhu cầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp và mong muốn được thỏa mãn nhu cầu đó" và luận điểm của Tom Peters (1987) coi khách hàng là tài sản gia tăng giá trị lớn nhất, luận án chuyển hóa các quan điểm quản trị này thành công cụ định lượng số hóa có thể áp dụng trực tiếp trong doanh nghiệp.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp 3 trụ cột lý thuyết: Lý thuyết Quản trị trải nghiệm khách hàng (Schmitt, 2003), Lý thuyết Dữ liệu lớn trong quản trị kinh doanh thông minh (Business Intelligence), và Lý thuyết Ngôn ngữ học tính toán (Computational Linguistics).

Tính mới của khung phân tích thể hiện qua cơ chế bóc tách hai tầng dữ liệu:

• Tầng 1 - Trích xuất thuộc tính (Aspect Extraction): Phân rã cấu trúc văn bản đánh giá thành các cụm thuộc tính chuyên biệt của dịch vụ khách sạn (Phòng ốc, Nhân viên phục vụ, Ẩm thực, Tiện ích giải trí, Cảnh quan/Vị trí, Giá trị cảm nhận).
• Tầng 2 - Định lượng sắc thái cảm xúc (Sentiment Polarity Mapping): Gán trọng số phân cực cảm xúc (tích cực/tiêu cực/trung tính) tương ứng với từng thuộc tính, giải quyết triệt để hiện tượng "bình quân hóa" trong các nghiên cứu truyền thống.

Điều kiện biên (Boundary conditions): Khung phân tích được tối ưu hóa cho phân khúc khách sạn cao cấp 4-5 sao tại các đô thị và trung tâm du lịch có mức độ thâm nhập công nghệ cao và người dùng có thói quen chia sẻ phản hồi trên các nền tảng đánh giá quốc tế.

---

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án tuân thủ thế giới quan thực chứng dữ liệu (Data-driven Positivism), kết hợp chặt chẽ giữa thống kê toán học và khoa học máy tính. Thiết kế nghiên cứu đa tầng bao gồm:

• Tầng vĩ mô: Đánh giá bức tranh tổng thể chất lượng dịch vụ khách sạn 4-5 sao tại Việt Nam.
• Tầng trung mô: Phân tích sự phân hóa trải nghiệm theo 5 địa bàn trọng điểm (Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng, Nha Trang, Huế).
• Tầng vi mô: Bóc tách cảm xúc chi tiết theo từng thuộc tính sản phẩm và từng khách sạn cụ thể.

Mẫu nghiên cứu được xác định chính xác gồm hơn 30.000 bản ghi đánh giá bằng văn bản của khách hàng trên TripAdvisor giai đoạn 2015 - 2021 đối với hơn 20 khách sạn đạt chuẩn 4-5 sao do Tổng cục Du lịch Việt Nam công nhận, có tổng số lượt đánh giá tối thiểu từ 1.000 đánh giá trở lên trên hệ thống (danh mục tại Phụ lục 1).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện nghiêm ngặt qua 5 giai đoạn:

[Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu]
Công cụ Web Harvy cào tự động >30.000 reviews TripAdvisor (2015-2021)
[Giai đoạn 2: Tiền xử lý dữ liệu]
Làm sạch, lọc bỏ dữ liệu rác/phi văn bản, chuẩn hóa cấu trúc
[Giai đoạn 3: Phân tích ngôn ngữ học & Trích xuất thuộc tính]
Công cụ POS Tagger (Gán nhãn từ loại) + Mô hình Word2Vec (Skip-Gram)
[Giai đoạn 4: Đo lường phân cực cảm xúc & Lòng trung thành]
RapidMiner + Khai phá luật kết hợp + Từ điển sắc thái (Sentiment Lexicon)
[Giai đoạn 5: Mô hình hóa xếp hạng sao & Đề xuất giải pháp CEM]
So sánh chuẩn quốc gia vs Trải nghiệm số -> Khuyến nghị quản trị

1. Thu thập dữ liệu tự động: Ứng dụng phần mềm chuyên dụng Web Harvy để trích xuất tự động dữ liệu văn bản, điểm đánh giá, thời gian lưu trú và định danh khách sạn từ website TripAdvisor.
2. Tiền xử lý văn bản (Text Preprocessing): Loại bỏ các đánh giá rỗng, ký tự đặc biệt, xử lý stopwords và chuẩn hóa chính tả.
3. Gán nhãn từ loại (Part-of-Speech Tagging - POS Tagger): Tự động phân tách danh từ (đại diện cho khía cạnh/dịch vụ như: room, bathroom, breakfast, pool, staff) và tính từ/trạng từ (đại diện cho sắc thái cảm xúc như: clean, friendly, dirty, noisy, excellent).
4. Nhúng từ ngữ nghĩa (Word Embedding with Word2Vec Skip-Gram): Tính toán độ tương đồng không gian vector (Cosine Similarity) giữa các từ vựng để gom cụm các thuật ngữ đồng nghĩa vào các nhóm thuộc tính cốt lõi của khách sạn.
5. Khai phá luật kết hợp và phân tích cảm xúc (RapidMiner): Sử dụng nền tảng RapidMiner tích hợp các thuật toán khai phá dữ liệu để xác định tần suất đồng xuất hiện và tính điểm sắc thái cảm xúc.

Độ tin cậy và giá trị khoa học được bảo đảm thông qua tam giác giác đấu dữ liệu (Data Triangulation), đối chiếu chéo kết quả văn bản với điểm số sao thực tế trên TripAdvisor, đảm bảo tính đại diện thống kê vượt trội so với các mẫu khảo sát truyền thống.

Data và phân tích

Thuộc tính phân tích	Phương pháp truyền thống (SEM/Khảo sát)	Phương pháp Phân tích Dữ liệu lớn của Luận án
Quy mô mẫu	100 - 600 phiếu khảo sát	>30.000 đánh giá chi tiết
Nguồn dữ liệu	Điền phiếu trực tiếp/online định sẵn	Dữ liệu thực tế thời gian thực trên TripAdvisor
Tính khách quan	Dễ thiên lệch do người hỏi/thiết kế câu hỏi	Tuyệt đối khách quan từ phản hồi tự nhiên
Mức độ bóc tách	Đánh giá chung toàn diện	Tách biệt 2 tầng: Tổng thể & Chi tiết từng thuộc tính
Công cụ xử lý	SPSS, AMOS, SmartPLS	Web Harvy, POS Tagger, Word2Vec, RapidMiner
Khả năng mở rộng	Tốn kém chi phí, khó tái lập diện rộng	Tự động hóa hoàn toàn cho vùng và quốc gia

---

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

1. Sự phân hóa sâu sắc giữa Hài lòng Tổng thể và Hài lòng Thuộc tính: Khách hàng có thể cho điểm tổng thể khách sạn ở mức cao (4-5 sao) nhưng vẫn để lại những phàn nàn gay gắt về các thuộc tính cụ thể như: cách âm phòng ngủ kém, thủ tục check-in/check-out chậm chạp, hoặc chất lượng bữa sáng không tương xứng. Điều này chứng minh các phương pháp đo lường điểm trung bình truyền thống đã che lấp các "điểm nghẽn dịch vụ" cục bộ.
2. Nhận diện tập từ khóa kích hoạt Lòng trung thành và e-WOM tích cực: Thông qua mô hình Word2Vec và luật kết hợp, luận án phát hiện các cấu trúc ngôn ngữ phản ánh hành vi trung thành cốt lõi như "will definitely return", "highly recommend", "come back next year". Các yếu tố thúc đẩy lòng trung thành mạnh nhất tại phân khúc 4-5 sao Việt Nam không phải là giá cả, mà là thái độ phục vụ cá nhân hóa của nhân viên và sự thoải mái của giường ngủ/phòng tắm.
3. Khoảng cách giữa Tiêu chuẩn Sao Quốc gia và Trải nghiệm Thực tế: Kết quả xếp hạng sao dựa trên dữ liệu người dùng cho thấy sự chênh lệch đáng kể so với chứng nhận sao hành chính của Tổng cục Du lịch. Một số khách sạn 5 sao có điểm đánh giá trải nghiệm thực tế chỉ tương đương 3.5 - 4 sao quốc tế do cơ sở vật chất xuống cấp và dịch vụ thiếu đồng bộ.

Implications đa chiều

• Về mặt lý luận: Thiết lập khung lý thuyết hoàn chỉnh về CEM số hóa, cung cấp bằng chứng thực nghiệm liên ngành chứng minh hiệu quả vượt trội của phương pháp khai phá dữ liệu văn bản so với các bảng khảo sát Likert truyền thống.
• Về mặt phương pháp luận: Chuẩn hóa quy trình 5 bước ứng dụng NLP (POS Tagger, Word2Vec Skip-Gram, RapidMiner) trong nghiên cứu kinh doanh du lịch, có thể chuyển giao và ứng dụng cho các lĩnh vực dịch vụ khác như hàng không, ngân hàng, y tế.
• Về mặt thực tiễn doanh nghiệp: Cung cấp cho các tổng giám đốc (GM) và giám đốc trải nghiệm (CXO) khách sạn công cụ "chẩn đoán sức khỏe thương hiệu" chính xác, giúp tối ưu hóa chi phí đầu tư nâng cấp cơ sở vật chất và đào tạo nhân sự trúng đích.
• Về mặt chính sách quản lý nhà nước: Đề xuất Tổng cục Du lịch và các Sở Du lịch địa phương ứng dụng hệ thống xếp hạng sao điện tử tự động (Dynamic Star-Rating System) từ dữ liệu lớn để minh bạch hóa chất lượng dịch vụ du lịch quốc gia, bắt kịp chuẩn mực quốc tế.

---

Limitations và Future Research

Luận án thừa nhận một số giới hạn nghiên cứu khách quan:

• Dữ liệu nghiên cứu chỉ tập trung khai phá các đánh giá bằng văn bản chữ viết (text-based reviews), chưa tích hợp phân tích hình ảnh và video do người dùng đăng tải kèm theo.
• Nguồn dữ liệu chủ yếu thu thập từ nền tảng TripAdvisor, chưa bao quát toàn diện các nền tảng OTA khác như Agoda, Booking.com, Traveloka hoặc mạng xã hội Facebook, TikTok.
• Không gian mẫu tập trung ở phân khúc 4-5 sao tại 5 thành phố lớn, chưa mở rộng sang các phân khúc khách sạn 2-3 sao, homestay hoặc loại hình kinh tế chia sẻ (Airbnb).

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

• Phát triển mô hình học sâu đa phương thức (Multimodal Deep Learning) kết hợp xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và âm thanh đánh giá.
• Xây dựng hệ thống bảng điều khiển (Dashboard) giám sát và cảnh báo sớm khủng hoảng trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực (Real-time CX Early Warning System).
• Mở rộng phân tích so sánh liên văn hóa (Cross-cultural analysis) về sự khác biệt trong kỳ vọng trải nghiệm giữa các luồng du khách quốc tế (Âu, Mỹ, Đông Bắc Á, Đông Nam Á).

---

Tác động và ảnh hưởng

• Tác động học thuật: Mở ra hướng tiếp cận liên ngành tiên phong giữa Quản trị kinh doanh và Khoa học dữ liệu tại Việt Nam, đóng góp nguồn trích dẫn quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo về CEM và Marketing số.
• Chuyển đổi ngành công nghiệp khách sạn: Cung cấp cơ sở khoa học để các tập đoàn khách sạn lớn (như Vinpearl, Sun Group, Mường Thanh, InterContinental, Novotel) tái cấu trúc hệ thống quản trị trải nghiệm khách hàng từ phản ứng thụ động sang điều hành chủ động dựa trên dữ liệu.
• Đóng góp phát triển kinh tế - xã hội: Góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh của thương hiệu Du lịch Quốc gia Việt Nam, hạn chế tình trạng du khách phàn nàn và không quay trở lại, gia tăng doanh thu du lịch bền vững.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận một khung phương pháp luận khai phá dữ liệu lớn hoàn chỉnh, có thể tái lập (reproducible) để mở rộng các đề tài nghiên cứu hành vi người tiêu dùng hiện đại.
• Nhà quản trị và Chủ đầu tư khách sạn: Sở hữu công cụ đo lường mức độ hài lòng vi mô theo từng thuộc tính dịch vụ, hỗ trợ ra quyết định định giá phòng linh hoạt và xây dựng chiến lược truyền thông e-WOM hiệu quả.
• Cơ quan quản lý nhà nước về du lịch: Có cơ sở dữ liệu thực chứng để rà soát, điều chỉnh và hiện đại hóa Bộ tiêu chuẩn xếp hạng cơ sở lưu trú du lịch Việt Nam theo xu thế hội nhập toàn cầu.

---

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì? Luận án đã mở rộng toàn diện Bước 1 ("Phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng") trong Khung Quản trị trải nghiệm khách hàng của Bernd H. Schmitt (2003) bằng cách tích hợp mô hình ngôn ngữ học tính toán Word2Vec và POS Tagger, biến việc thấu hiểu cảm xúc từ một khái niệm trừu tượng thành một hệ thống chỉ số định lượng khách quan.

2. Điểm đột phá phương pháp luận so với các nghiên cứu tiền nhiệm quốc tế là gì? So với nghiên cứu của Jian Dong và cộng sự (2014) chỉ dừng lại ở trích xuất tần suất từ tiếng Trung hoặc Hongxiu Li và cộng sự (2020) chỉ hồi quy điểm tổng thể, luận án đã xây dựng thành công thuật toán đo lường phân cực cảm xúc hai tầng (sự hài lòng tổng thể song hành cùng sự hài lòng từng thuộc tính vi mô) và phát triển thuật toán tái xếp hạng sao khách sạn động.

3. Phát hiện bất ngờ nhất từ tập dữ liệu thực nghiệm là gì? Sự chênh lệch lớn giữa xếp hạng sao hành chính tĩnh và xếp hạng sao trải nghiệm động từ khách hàng. Nhiều khách sạn 5 sao có điểm thuộc tính dịch vụ buồng phòng và nhân viên rớt xuống ngưỡng 3 sao trên các đánh giá trực tuyến, chỉ ra nguy cơ xói mòn uy tín thương hiệu nếu chỉ dựa vào chứng nhận sao truyền thống.

4. Quy trình nghiên cứu có khả năng tái lập (Replication Protocol) hay không? Quy trình nghiên cứu được chuẩn hóa chi tiết qua 5 giai đoạn rõ ràng: từ thu thập dữ liệu bằng Web Harvy, làm sạch dữ liệu, gán nhãn từ loại với POS Tagger, nhúng từ bằng Word2Vec Skip-Gram đến mô hình hóa trên RapidMiner, cho phép các nhà nghiên cứu khác áp dụng hoàn toàn trên các tập dữ liệu dịch vụ khác.

5. Định hướng nghiên cứu 10 năm tới được phác thảo ra sao? Tiến tới xây dựng các hệ sinh thái AI quản trị trải nghiệm tự động (Autonomous CX Ecosystem), tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tự động phản hồi e-WOM và điều chỉnh dịch vụ tức thì tại từng điểm chạm số.

---

Kết luận

Công trình luận án tiến sĩ của Nguyễn Thị Thu Hà xác lập 5 đóng góp cốt lõi:

1. Hệ thống hóa và phát triển thành công Khung lý thuyết Quản trị trải nghiệm khách hàng (CEM) trên Internet cho ngành khách sạn trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
2. Tiên phong ứng dụng phương pháp khai phá dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (POS Tagger, Word2Vec Skip-Gram, RapidMiner) để lượng hóa cảm xúc khách hàng từ hơn 30.000 đánh giá trực tuyến.
3. Giải quyết triệt để bài toán đo lường sự hài lòng hai cấp độ: cấp độ dịch vụ tổng thể và cấp độ thuộc tính chi tiết.
4. Đề xuất quy trình và thuật toán xếp hạng sao khách sạn khách quan dựa trên quan điểm thực tế của người dùng, tạo tiền đề cải cách thủ tục hành chính công điện tử trong ngành du lịch.
5. Đóng góp hệ thống giải pháp quản trị trải nghiệm thực tiễn và khuyến nghị chính sách toàn diện nhằm nâng cao vị thế cạnh tranh của ngành khách sạn và du lịch Việt Nam trên trường quốc tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo. Luận án đƣợc kết cấu gồm 4 chƣơng độc lập và chƣơng 3 trình bày về phƣơng pháp tiếp cận Chƣơng 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài. Trong chƣơng này, luận án điểm lại các nghiên cứu liên quan đến đề tài, phân tích và chỉ ra khoảng trống nghiên cứu của luận án. Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Trong chƣơng này, luận án trình bày khái niệm về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng; đánh giá chất lƣợng khách sạn; phân tích dữ liệu… và các khái niệm khác đƣợc sử dụng trong luận án.

Chƣơng 3: Phƣơng pháp phân tích dữ liệu lớn về trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt nam Chƣơng này trình bày các khung trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng. Các mô hình và quy trình nghiên cứu, cách thức thu thập dữ liệu, các 11 công cụ sử dụng trong phân tích dữ liệu và các phƣơng pháp sử dụng để đo lƣờng trải nghiệm của khách hàng với dịch vụ khách sạn Việt Nam. Chƣơng 4: Phân tích kết quả và đề xuất giải pháp quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam Chƣơng 4 phân tích các kết quả của nghiên cứu, từ đó đề xuất các giải pháp quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam. Đồng thời cũng trình bày các hàm ý của nghiên cứu trong quản trị dịch vụ khách sạn ở Việt Nam.

12 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 1. Tổng quan về các công trình nghiên cứu 1.1 Các nghiên cứu về quản trị trải nghiệm khách hàng Trải nghiệm khách hàng là một chủ đề rộng lớn đã đƣợc nhiều tác giả nghiên cứu [39, 108, 114]. Theo các nghiên cứu, trải nghiệm của ngƣời tiêu dùng có thể đƣợc xác định bằng cách sử dụng quan điểm tâm lý, nhân chủng học, dân tộc học, tiếp thị hoặc kinh tế. Trải nghiệm của khách hàng là đa chiều, cá nhân [114].

Nhƣng quản trị trải nghiệm khách hàng lại là vấn đề của doanh nghiệp, nó đề cập đến cách thức thấu hiểu cảm xúc của khách hàng và thiết kế một loạt các kế hoạch để làm tăng chất lƣợng của trải nghiệm khách hàng [47, 90]. Để quản trị đƣợc trải nghiệm khách hàng, cần thiết phải hiểu đƣợc trải nghiệm khách hàng [39], hiểu đƣợc tâm lý, cảm xúc, hành vi của khách hàng nảy sinh sau trải nghiệm sản phẩm dịch vụ để có thể có những kế hoạch quản trị phù hợp những trải nghiệm đó của khách hàng [22, 47]. Nhiều lĩnh vực khác nhau quan tâm, nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng, vì thế từ khoá trải nghiệm khách hàng ngày càng trở nên phổ biến. Để quản trị đƣợc trải nghiệm của khách hàng, các nhà khoa học đã tiến hành các phƣơng pháp đo lƣờng trải nghiệm [47] khác nhau hoặc thông qua việc nghiên cứu và phân tích các nhân tố ảnh hƣởng [16, 22].

Trong các nghiên cứu về đo lƣờng trải nghiệm khách hàng từ trƣớc đến nay, các mô hình phân tích nhân tố ảnh hƣởng, tác động đến cảm xúc của khách hàng sau trải nghiệm đƣợc sử dụng phổ biến. Đây là một mô hình truyền thống và mang lại nhiều những kết quả đáng quan tâm cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ lĩnh vực trải nghiệm của khách hàng về mỹ phẩm [17], đo lƣờng trải nghiệm của khách hàng về xe khách đƣờng dài của hãng Phƣơng Trang [18], tới trải nghiệm của khách hàng về các dịch vụ nhà hàng, khách sạn [19, 111] hay công viên giải trí [34] với địa điểm cụ thể và các dịch vụ mua sắm hàng hoá khác trên phạm vi nhiều quốc gia lãnh thổ khác nhau [48]. Đặc điểm của mô hình này là việc thiết kế các mẫu câu hỏi khảo sát ý kiến của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ mà cần thực hiện nghiên 13 cứu.

Số lƣợng phiếu khảo sát khách hàng phù hợp khoảng từ hơn 100 mẫu cho tới 600 mẫu khảo sát [4, 7, 17, 18]. Việc lấy mẫu trong phạm vi hẹp sẽ giảm bớt đi tính phổ biến của nghiên cứu [18]. Các giải thuyết chứng minh đƣợc ảnh hƣởng quan trọng của trải nghiệm thƣơng hiệu đến các nhân tố khác nhƣ sự hài lòng với thƣơng hiệu, niềm tin thƣơng hiệu và tình yêu thƣơng hiệu của khách hàng đóng vai trò quan trọng với quyết định của khách hàng [17]. Bên cạnh đó cần xây dựng niềm tin của ngƣời tiêu dùng với thƣơng hiệu đồng thời gia tăng những ý kiến tích cực của khách hàng hiện tại trên các trang mạng xã hội sẽ giúp lan tỏa niềm tin của ngƣời mua với sản phẩm.

Theo các nghiên cứu này cho thấy trải nghiệm khách hàng tác động đến cảm xúc của khách hàng, cảm xúc của khách hàng chính là sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng [4, 6, 21, 22, 47, 63, 66, 75, 77, 112]. Hành vi sau trải nghiệm của khách hàng nếu sự hài lòng cao sẽ làm cho khách hàng trở nên trung thành với thƣơng hiệu, từ đó tạo cho khách hàng một thái độ tốt với thƣơng hiệu; điều này tác động tích cực trở lại các hành vi sau sử dụng [4, 18]. Philipp „Phil‟ Klaus và Stan Maklan [153] đề xuất một mô hình thang đo trải nghiệm khách hàng. Mô hình này sau đó đƣợc phát triển thành nhiều các mô hình khác nhau trong nhiều nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng.

Trong mô hình này, họ chứng minh rằng (1) Trải nghiệm khách hàng có tác động đến sự hài lòng của khách hàng; (2) Trải nghiệm của khách hàng có tác động tích cực đến lòng trung thành; (3) Trải nghiệm của khách hàng có tác động tích cực đến hành vi truyền miệng. Cảm xúc tích cực sẽ ảnh hƣởng tới một loạt hành vi sau trải nghiệm của khách hàng bao gồm: lòng trung thành, sự chuyển đổi và hành vi truyền miệng [4, 18, 34, 48, 153]. Có nghiên cứu của Honglei Li và cộng sự sử dụng thang đo eTailQ để đo lƣờng trải nghiệm chất lƣợng dịch vụ điện tử [85]. Dữ liệu đƣợc thu thập từ 140 ngƣời dùng thƣơng mại điện tử và đƣợc phân tích bằng LISREL 8.

Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng nhận thức giá trị và thang đo eTailQ có hiệu quả trong việc phát triển lòng trung thành của khách hàng, sự hài lòng điện tử và niềm tin điện tử (e- trust) đều đóng vai trò quan trọng trong việc định hình quá trình phát triển lòng trung thành điện tử. Trái ngƣợc với các tài liệu về lòng trung thành truyền thống, 14 nghiên cứu này cho thấy rằng các phƣơng thức hỗ trợ khách hàng không đóng một vai trò quan trọng trong quá trình phát triển lòng trung thành điện tử. Các tiêu chí ảnh hƣởng tới trải nghiệm của khách hàng điện tử bao gồm: bảo mật cá nhân, giao diện trang web, độ tin cậy, hỗ trợ khách hàng, nhận thức giá trị. Tuy nhiên, số lƣợng mẫu thu thập là quá nhỏ, tính phổ biến ít đồng thời chƣa phân biệt rõ các mặt hàng của thƣơng mại điện tử bởi mỗi mặt hàng, quan điểm của khách hàng là khác nhau và nhu cầu đòi hỏi khác nhau dẫn đến hệ số ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng cũng có sự chênh lệch.

Trong những năm từ 2016 trở lại đây, một số nghiên cứu đã đi theo hƣớng tiếp cận phân tích dữ liệu do chính khách hàng sau trải nghiệm sản phẩm, dịch vụ tạo ra trên Internet để đo lƣờng cảm xúc sau trải nghiệm của khách hàng [60, 87, 92, 99, 149]. Các nghiên cứu này tận dụng đƣợc nguồn dữ liệu có sẵn trên Internet và mang tính khách quan cao. Tuy nhiên, điểm khó khăn hơn là phải sử dụng những mô hình, thuật toán của lĩnh vực công nghệ thông tin, khoa học máy tính để khai phá dữ liệu [33, 41, 49, 53, 54, 67, 76, 80]. Không chỉ là công bố các bài báo, các luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ lĩnh vực quản trị kinh doanh, marketing của các trƣờng Đại học nƣớc ngoài cũng tiếp cận dần theo hƣớng này [76].

Một trong những nghiên cứu điển hình của hƣớng này là luận án chuyên ngành quản lý [43] đã sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu văn bản để đo lƣờng cảm xúc tích cực hay tiêu cực của khách hàng sau trải nghiệm tại các địa điểm di sản văn hoá. Mục tiêu là tìm thấy những vấn đề gây ra những cảm xúc tiêu cực của khách hàng và khuyến cáo cho các nhà quản trị để cải thiện, nâng cao chất lƣợng dịch vụ của những vấn đề đó. Luận án nghiên cứu khác của Ernest Emeka Izogo [68] của trƣờng Đại học Hull, sử dụng phân tích các đánh giá trực tuyến của khách hàng để đo lƣờng cảm xúc hài lòng hoặc không hài lòng của khách hàng. Họ đã đóng góp một số các phƣơng pháp nhằm tăng độ chính xác khi đo lƣờng các đánh giá trực tuyến.

Luận án tiến sĩ về quản trị du lịch khách sạn của Oh Mun Hyang tại đại học bách khoa Hồng Kong [66] ứng dụng phân tích văn bản để đánh giá trực tuyến nhà hàng ăn uống, trong đó trải nghiệm khách hàng đối với nhà hàng sẽ thể hiện ở những trạng thái tâm lý cảm xúc khác nhau, đồng thời họ có những hành vi chia sẻ trải nghiệm của mình trên 15 Internet. Từ đó, nghiên cứu đã thiết kế mô hình để phân tích dữ liệu của các khách hàng với mục tiêu quản trị và nâng cấp chất lƣợng dịch vụ của nhà hàng. Các nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn Quản trị tốt trải nghiệm khách hàng giúp thấu hiểu tâm lý, cảm xúc cũng nhƣ quan điểm của khách hàng, những khía cạnh nào của sản phẩm còn chƣa đƣợc tốt, từ đó có những kế hoạch cải thiện chất lƣợng sản phẩm hoặc cá nhân hoá chăm sóc khách hàng [68]. Trên thế giới, các nhà nghiên cứu đã khẳng định rằng sự khác biệt về giá, sản phẩm và dịch vụ không còn là chiến lƣợc cạnh tranh bền vững của các doanh nghiệp mà quản trị đƣợc các “trải nghiệm khách hàng” mới là chiến lƣợc mới trong việc tạo ra “sự khác biệt” [28, 39, 94, 119], bởi trong quá trình quản trị trải nghiệm khách hàng, lấy ý kiến và quan điểm của khách hàng làm trung tâm mới tạo ra đƣợc những sản phẩm dịch vụ mang tính đột phá, phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Vì thế, hiện nay, các doanh nghiệp rất quan tâm tới quản trị trải nghiệm khách hàng [39]. Sự phát triển mạnh mẽ của Internet cũng thúc đẩy sự phát và tăng trƣởng của ngành khách sạn [130].