Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ chuyên ngành Quản trị kinh doanh (mã số 9.01) của tác giả Nguyễn Thị Thu Hà có tiêu đề: "Quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam", được thực hiện tại Học viện Khoa học Xã hội thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam vào năm 2022, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS Trần Minh Tuấn và TS. Nguyễn Bình Giang.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong quản trị kinh doanh hiện đại, trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CX) và quản trị trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Management - CEM) đã trở thành trọng tâm chiến lược nhằm duy trì năng lực cạnh tranh. Trong bối cảnh thương mại điện tử và kinh tế số phát triển, du khách có thói quen tìm kiếm thông tin và chia sẻ cảm nhận trên các nền tảng trực tuyến. Thống kê từ TripAdvisor cho thấy 85% du khách quốc tế sử dụng thiết bị di động tìm kiếm thông tin điểm đến trước chuyến đi và 95% đọc các bài nhận xét, đánh giá trước khi ra quyết định. Tại Việt Nam, ngành dịch vụ khách sạn đóng góp từ 60% đến 70% tổng thu của ngành du lịch. Tuy nhiên, công tác quản trị dịch vụ khách sạn còn thiếu chiến lược do hạn chế về dữ liệu cập nhật, chưa khai thác sâu các công cụ công nghệ mới và quy trình đánh giá còn thủ công.

Tác giả chỉ ra hai khoảng trống nghiên cứu chính tại Việt Nam:

  • Các nghiên cứu quốc tế về khai phá quan điểm của khách hàng trên Internet để quản trị trải nghiệm khách sạn đã phát triển mạnh mẽ, nhưng tại Việt Nam hướng nghiên cứu này chưa được tập trung thực hiện đầy đủ.
  • Các nghiên cứu trong nước về đo lường và thấu hiểu cảm xúc khách hàng đối với dịch vụ khách sạn chủ yếu sử dụng phương pháp khảo sát bằng bảng câu hỏi kết hợp mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM), thiếu các nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ nguồn dữ liệu phản hồi trực tuyến.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của luận án là phân tích trải nghiệm của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn tại Việt Nam thông qua cảm xúc, tâm lý và quan điểm, từ đó đề xuất các giải pháp quản trị nhằm đáp ứng nhu cầu khách hàng.

Luận án xác định 02 câu hỏi nghiên cứu:

  1. "Phân tích dữ liệu có thể thấu hiểu được cảm xúc và tâm lý của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn ở Việt Nam không? Hiện trạng dịch vụ khách sạn ra sao dưới quan điểm của khách hàng?"
  2. "Ý nghĩa của đo lường trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam giúp ích gì cho quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam?"

Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể gồm:

  1. Tổng quan các công trình nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng để xác định khoảng trống và đề xuất cách tiếp cận phân tích dữ liệu đánh giá trực tuyến.
  2. Thu thập dữ liệu các đánh giá của khách hàng về các khách sạn 4-5 sao tại 05 thành phố lớn ở Việt Nam để phục vụ phân tích dữ liệu lớn.
  3. Từ kết quả đo lường thực nghiệm, liên hệ thực tế để đề xuất các giải pháp quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet và kiến nghị phát triển kinh doanh khách sạn tại Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hóa.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Quản trị các trải nghiệm của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn tại Việt Nam.
  • Phạm vi nội dung: Dựa trên mô hình quy trình 05 bước quản trị trải nghiệm khách hàng của Bernd H. Schmitt (2003), luận án tập trung vào bước thứ nhất là phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng nhằm giải quyết 02 nhiệm vụ: (1) Đo lường cảm xúc (sự hài lòng) của khách hàng sau trải nghiệm qua phân tích dữ liệu đánh giá; (2) Đánh giá quan điểm của khách hàng về dịch vụ khách sạn (thể hiện qua xếp hạng sao).
  • Phạm vi không gian: Khách sạn tiêu chuẩn 4-5 sao tại 05 trung tâm du lịch lớn của Việt Nam: Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang và Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu đánh giá của khách hàng trên trang web đặt phòng trực tuyến TripAdvisor thu thập trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2021.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án phân loại và hệ thống hóa các nghiên cứu trong và ngoài nước thành hai nhóm hướng tiếp cận chính:

Hướng nghiên cứu tiếp cận theo mô hình phân tích nhân tố ảnh hưởng truyền thống (SEM)

  • Các nghiên cứu quốc tế và nền tảng lý thuyết: Philipp Klaus và Stan Maklan (2012, 2013) phát triển thang đo trải nghiệm khách hàng, chứng minh trải nghiệm tác động đến sự hài lòng, lòng trung thành và hành vi truyền miệng. Honglei Li và cộng sự sử dụng thang đo eTailQ với công cụ LISREL 8 trên mẫu 140 người dùng thương mại điện tử để đo lường lòng trung thành điện tử. Hossein Bodaghi Khajeh Nobar (2020) nghiên cứu tại chuỗi Pars Hotels với 384 mẫu, xác định hệ số tác động của kỳ vọng đến sự hài lòng là 0,74 và lòng trung thành là 0,65.
  • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Ngô Nguyên Quý và Nguyễn Văn Ngọc (2013) sử dụng mô hình SEM trên 285 mẫu tại khách sạn Novotel Nha Trang với 06 tiêu chí (độ tin cậy, mức độ đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm, cơ sở vật chất kỹ thuật, giá cả cảm nhận). Bùi Thị Quỳnh Trang khảo sát 420 khách hàng tại các khách sạn 4-5 sao ở Việt Nam với 03 nhóm tiêu chí (sản phẩm dịch vụ, môi trường dịch vụ, người cung cấp dịch vụ). Lê Gia Bảo và cộng sự nghiên cứu 294 du khách tại Vĩnh Long. Một nghiên cứu khác tại Nha Trang khảo sát 362 du khách về tác động của trải nghiệm đến cảm xúc và sự hài lòng.

Tác giả nhận xét nhóm nghiên cứu này có hạn chế về kích cỡ mẫu (thường từ 100 đến 600 quan sát), phụ thuộc vào bảng câu hỏi đóng thiết kế sẵn, chi phí điều tra cao và chưa phản ánh hết các khía cạnh cảm nhận đa chiều của du khách.

Hướng nghiên cứu tiếp cận theo phân tích dữ liệu lớn và văn bản trực tuyến

  • Các nghiên cứu quốc tế: Sara Morgado da Costa (Đại học Lisboa) phân tích dữ liệu đánh giá trên TripAdvisor về công viên giải trí tại Orlando; Ernest Emeka Izogo (Đại học Hull) nghiên cứu đo lường cảm xúc từ đánh giá trực tuyến; Oh Mun Hyang (Đại học Bách khoa Hồng Kông) ứng dụng phân tích văn bản cho nhà hàng; Yabing Zhao và cộng sự phân tích 127.629 đánh giá trên TripAdvisor bằng mô hình hồi quy; Panchapakesan Padma và Jiseon Ahn thu thập 800 đánh giá của khách sạn 5 sao trên TripAdvisor, trích xuất 40 từ khóa chất lượng dịch vụ; Jian Dong và cộng sự phân tích dữ liệu từ Daodao.com của 100 khách sạn 4-5 sao tại Tam Á với 07 thuộc tính dịch vụ; Edmundas Jasinskas phân tích 205 mẫu tại Kaunas; Uroš Godnov và Tjaša Redek phân tích 18.000 đánh giá tại Croatia bằng phần mềm R và RapidMiner; Zaid Alrawadieh và Rob Law phân tích 400 câu đánh giá tại Istanbul; Hongxiu Li và cộng sự phân tích 412.784 đánh giá của TripAdvisor tại 05 thành phố ở Trung Quốc.
  • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Trần Thị Hiền thu thập 803 đánh giá của chuỗi khách sạn Nikko (Hà Nội, TP.HCM, Hokkaido, Tokyo) nhưng xử lý từ ngữ thủ công; Nguyễn Văn Hồ (Trường Đại học Kinh tế TP.HCM) thu thập 127.896 nhận xét tiếng Anh, sử dụng mô hình Latent Dirichlet Allocation (LDA) và tính chỉ số Net Promoter Score (NPS).
Tiêu chí so sánh Phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng (SEM) Phương pháp phân tích dữ liệu lớn trực tuyến
Nguồn dữ liệu Phiếu khảo sát thiết kế sẵn, câu hỏi đóng Đánh giá dạng văn bản tự nhiên có sẵn trên Internet (TripAdvisor)
Kích thước mẫu Mẫu nhỏ (khoảng 100 - 600 quan sát) Mẫu lớn (hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn đánh giá)
Tính khách quan Phụ thuộc vào chủ quan người thiết kế bảng hỏi Khách quan, phản ánh đa chiều từ người trải nghiệm thực tế
Công cụ xử lý SPSS, AMOS, SmartPLS (đã chuẩn hóa) RapidMiner, Pos Tagger, thuật toán Word2Vec, khai phá dữ liệu
Chi phí và thời gian Tốn kém chi phí in ấn, nhân lực khảo sát Tiết kiệm chi phí, thu thập tự động theo thời gian thực
Hạn chế chính Khó áp dụng mở rộng, mẫu dễ bị hỏng Khó phân tổ nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi)

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

  1. Xây dựng khung lý thuyết liên kết giữa trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trực tuyến trong ngành dịch vụ khách sạn tại Việt Nam.
  2. Thiết lập phương pháp định lượng cảm xúc và đo lường sự hài lòng của du khách ở cả 02 cấp độ: mức tổng thể và mức chi tiết theo từng khía cạnh/dịch vụ cụ thể.
  3. Xây dựng phương pháp đánh giá chất lượng và xếp hạng sao khách sạn dựa trên quan điểm thực tế của khách hàng từ dữ liệu đánh giá trực tuyến.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và các khái niệm nền tảng

  • Khách hàng: Dựa trên quan điểm của Peter F. Drucker (1954) và Tom Peters (1987) về việc xem khách hàng là tài sản gia tăng giá trị và nền tảng của chiến lược kinh doanh lấy khách hàng làm trung tâm.
  • Du lịch và dịch vụ khách sạn: Áp dụng định nghĩa theo Luật Du lịch Việt Nam năm 2005, Luật Du lịch năm 2017, Tổ chức Du lịch Thế giới (UNWTO) và khái niệm ngành khách sạn của Roy C. Wood (2017).
  • Trải nghiệm khách hàng (CX) và Trải nghiệm khách hàng trên Internet: Trải nghiệm là kết quả của quá trình tương tác trực tiếp hoặc gián tiếp giữa khách hàng và doanh nghiệp tại các điểm chạm (touch points). Trải nghiệm trực tuyến bao gồm việc tiếp nhận thông tin và chia sẻ đánh giá trên môi trường số.
  • Quản trị trải nghiệm khách hàng (CEM): Dựa trên lý thuyết của Bernd H. Schmitt (2003) với quy trình 05 bước:
    1. Phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng.
    2. Xây dựng nền tảng cho trải nghiệm.
    3. Thiết kế nhãn hiệu cho trải nghiệm.
    4. Cấu trúc giao diện khách hàng.
    5. Liên tục sáng tạo để gắn kết khách hàng.
  • Mối quan hệ tâm lý - hành vi: Khung phân tích liên kết giữa Trải nghiệm khách hàng $\rightarrow$ Sự hài lòng (Satisfaction) $\rightarrow$ Lòng trung thành (Loyalty) và Truyền miệng điện tử (Electronic Word of Mouth - E-WOM).

Phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật phân tích

Luận án kết hợp giữa phương pháp định lượng thống kê, khai phá dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

  • Trích rút khía cạnh dịch vụ: Sử dụng công cụ gán nhãn từ loại (Pos Tagger) và mô hình học vector từ Word2Vec (kiến trúc Skip-Gram) để tính toán độ tương tự ngữ nghĩa giữa tập từ lõi của ngành khách sạn với tập danh từ/cụm từ xuất hiện trong các đánh giá.
  • Đo lường mức độ hài lòng: Ứng dụng khai phá quan điểm (Sentiment Analysis) và phân loại tự động để phân tách cảm xúc tích cực (hài lòng) và tiêu cực (không hài lòng) ở mức tổng thể và mức thuộc tính.
  • Nhận diện lòng trung thành: Sử dụng khai phá dữ liệu với tập thuật ngữ và quy tắc nhận diện ý định quay lại hoặc giới thiệu cho người khác.
  • Đánh giá và xếp hạng sao: Xây dựng mô hình toán thống kê tính điểm chất lượng dịch vụ theo từng khía cạnh và dự đoán xếp hạng sao trực tuyến dưới quan điểm của khách hàng.

Nguồn dữ liệu

  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo thường niên của Tổng cục Du lịch Việt Nam, Niên giám thống kê, báo cáo của tổ chức Grant Thornton, Ngân hàng Thế giới (World Bank) và các công trình học thuật đã công bố.
  • Dữ liệu sơ cấp: Hơn 30.000 bài đánh giá dạng văn bản của khách hàng về hơn 20 khách sạn 4-5 sao tại Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang và TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2015 - 2021 được thu thập tự động từ TripAdvisor bằng phần mềm Web Harvy. Dữ liệu được lưu trữ, làm sạch bằng cách loại bỏ các mẫu không có nội dung văn bản và đưa vào phần mềm RapidMiner để phân tích.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu liên quan đến đề tài

Chương 1 tổng hợp các hướng tiếp cận nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng và CEM trong ngành khách sạn. Tác giả phân tích chi tiết hai trường phái nghiên cứu: trường phái định lượng truyền thống dựa trên mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (với các biến quan sát từ bảng hỏi khảo sát) và trường phái hiện đại dựa trên khai phá dữ liệu trực tuyến. Thông qua việc so sánh ưu điểm và hạn chế của hai cách tiếp cận (Bảng 1.1), chương 1 khẳng định tính tất yếu của việc sử dụng dữ liệu lớn do người dùng tạo ra trên các nền tảng đặt phòng trực tuyến. Tác giả chỉ ra các khoảng trống lý luận và thực tiễn, từ đó xác lập tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của luận án.

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

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về khách hàng, du lịch và dịch vụ khách sạn. Tác giả làm rõ bản chất của trải nghiệm khách hàng, trải nghiệm khách hàng trên Internet và quy trình 05 bước quản trị trải nghiệm khách hàng của Bernd H. Schmitt. Chương này phân tích cơ chế tác động của trải nghiệm đến các trạng thái tâm lý và hành vi của khách hàng, bao gồm sự hài lòng, lòng trung thành và truyền miệng điện tử (E-WOM). Đồng thời, tác giả luận giải vai trò của dữ liệu lớn (Big Data) và kỹ thuật khai phá dữ liệu trong việc lượng hóa cảm xúc, đo lường sự hài lòng và đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn dưới góc nhìn của người trải nghiệm.

Chương 3: Phương pháp phân tích dữ liệu lớn về trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam

Chương 3 trình bày thiết kế khung trải nghiệm khách hàng và khung quản trị trải nghiệm khách hàng trực tuyến tại Việt Nam. Tác giả mô tả chi tiết quy trình nghiên cứu phân tích dữ liệu, nêu rõ các bước thu thập dữ liệu bằng công cụ Web Harvy từ TripAdvisor đối với các khách sạn 4-5 sao tại 05 thành phố lớn giai đoạn 2015 - 2021.

Chương này trình bày các kỹ thuật và công cụ phân tích cụ thể:

  • Sử dụng công cụ Pos Tagger để tách từ và gán nhãn từ loại.
  • Ứng dụng mô hình Word2Vec (Skip-Gram) để tính độ tương tự giữa các từ và trích rút danh sách các khía cạnh dịch vụ được khách hàng quan tâm.
  • Sử dụng phần mềm RapidMiner để xây dựng mô hình phân lớp, phân loại cảm xúc và khai phá luật kết hợp.
  • Thiết lập quy trình toán học để đo lường sự hài lòng ở mức tổng thể, mức chi tiết theo từng thuộc tính và quy trình tính điểm xếp hạng sao khách sạn.

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

Chương 4 công bố các phát hiện thực nghiệm từ tập dữ liệu hơn 30.000 đánh giá:

  • Trích rút khía cạnh: Xác định các khía cạnh cốt lõi mà khách hàng phản ánh nhiều nhất trong các khách sạn 4-5 sao, bao gồm: phòng nghỉ (diện tích, độ sạch sẽ, tiện nghi giường, phòng tắm, wifi), nhân viên phục vụ, đồ ăn và bữa sáng, vị trí, hồ bơi, thủ tục nhận/trả phòng và giá cả.
  • Đo lường sự hài lòng và không hài lòng: Phân tích tỷ lệ hài lòng tổng thể và tỷ lệ hài lòng/không hài lòng theo từng thuộc tính dịch vụ cụ thể. Số liệu phân tích chỉ ra những điểm gây bức xúc lớn nhất cho khách hàng tập trung vào chất lượng phục vụ, thời gian chờ nhận phòng và vệ sinh phòng tắm.
  • Đo lường lòng trung thành: Thống kê tỷ lệ khách hàng có ý định quay lại và sẵn sàng giới thiệu khách sạn qua việc nhận diện các cụm từ chỉ lòng trung thành trong văn bản.
  • Xếp hạng sao trực tuyến: Đánh giá chất lượng thực tế của một số khách sạn cụ thể (như InterContinental Nha Trang, Regalia Gold Nha Trang, Center Riverside Hue, Nice Hotel...) dưới góc nhìn khách hàng và đối chiếu với xếp hạng sao của TripAdvisor cũng như tiêu chuẩn xếp hạng hành chính tại Việt Nam.
  • Đề xuất giải pháp: Xây dựng mô hình quản trị trải nghiệm khách hàng trực tuyến, xác định các nhiệm vụ trọng tâm cho nhà quản trị khách sạn, định hướng áp dụng mô hình lấy khách hàng làm trung tâm, lượng hóa trải nghiệm và đề xuất các chính sách phát triển ngành khách sạn Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hóa và kinh tế chia sẻ.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận

  • Thiết lập một khung lý luận về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trực tuyến trong ngành dịch vụ khách sạn tại Việt Nam thích ứng với bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
  • Chuyển đổi góc nhìn quản trị sang quan điểm lấy khách hàng làm trung tâm, sử dụng trực tiếp cảm xúc và ý kiến đánh giá của khách hàng để làm căn cứ cải thiện chất lượng dịch vụ.
  • Phát triển mô hình khái niệm mới về quản trị trải nghiệm khách hàng sau sử dụng dịch vụ thông qua kỹ thuật phân tích dữ liệu, kết hợp tri thức liên ngành giữa Quản trị kinh doanh, Toán thống kê và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Đóng góp mới về mặt phương pháp

  • Đề xuất phương pháp đo lường cảm xúc (sự hài lòng) của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn trên 02 cấp độ độc lập: cấp độ tổng thể và cấp độ chi tiết theo từng khía cạnh/dịch vụ của khách sạn dựa trên phân tích dữ liệu văn bản trực tuyến.
  • Đề xuất phương pháp xếp hạng sao khách sạn dựa trên quan điểm thực tế của người dùng từ dữ liệu đánh giá, sử dụng các mô hình học máy và thống kê để tính điểm chất lượng khách quan.

Đóng góp về mặt dữ liệu

  • Xây dựng bộ dữ liệu thực nghiệm gồm hơn 30.000 bài đánh giá văn bản của khách hàng từ hơn 20 khách sạn 4-5 sao tại 05 trung tâm du lịch lớn (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Huế, Nha Trang) được thu thập từ TripAdvisor giai đoạn 2015 - 2021.

Đóng góp về mặt thực tiễn và giải pháp kiến nghị

  • Đối với doanh nghiệp khách sạn: Cung cấp công cụ giúp các nhà quản lý nắm bắt chính xác phản hồi của du khách đối với từng thuộc tính dịch vụ (vệ sinh, tiện nghi phòng, thái độ nhân viên, bữa ăn...); hỗ trợ cơ sở định giá phòng hợp lý; xây dựng chiến lược tiếp thị truyền miệng điện tử (E-WOM) và quản trị quan hệ khách hàng cá nhân hóa.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước (Sở, Tổng cục Du lịch): Cung cấp bức tranh thực trạng chất lượng dịch vụ khách sạn tại các trọng điểm du lịch dưới góc nhìn du khách; tạo tiền đề cho việc cập nhật, điều chỉnh bộ tiêu chuẩn xếp hạng sao khách sạn quốc gia tiệm cận với tiêu chuẩn đánh giá của các nền tảng du lịch quốc tế; hướng đến xây dựng hệ thống hành chính điện tử tự động hóa trong đánh giá và quản lý cơ sở lưu trú.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ vào phạm vi và nội dung trình bày trong luận án, các hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm:

  • Phạm vi phân khúc và địa bàn: Luận án mới chỉ tập trung khảo sát dữ liệu tại phân khúc khách sạn 4-5 sao có từ 1.000 đánh giá trở lên tại 05 thành phố du lịch lớn (Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang, TP. Hồ Chí Minh). Chưa bao phủ các phân khúc khách sạn 1-3 sao, homestay hoặc các địa bàn du lịch khác tại Việt Nam.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập duy nhất từ nền tảng TripAdvisor và giới hạn trong giai đoạn 2015 - 2021. Chưa kết hợp dữ liệu từ các nền tảng đặt phòng trực tuyến khác như Agoda, Booking.com hay mạng xã hội.
  • Đặc trưng nhân khẩu học: Do đặc thù của dữ liệu trực tuyến dạng văn bản, nghiên cứu gặp khó khăn trong việc phân tổ thống kê theo các biến nhân khẩu học của khách hàng như độ tuổi, giới tính, thu nhập hoặc mục đích chuyến đi (công vụ hay nghỉ dưỡng).

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Quản trị kinh doanh, Quản trị du lịch - khách sạn: Cung cấp phương pháp luận kết hợp liên ngành giữa khoa học quản trị và khoa học dữ liệu, quy trình trích xuất văn bản bằng Word2Vec, Pos Tagger và RapidMiner để xử lý dữ liệu lớn trong kinh doanh.
  • Giảng viên và nhà nghiên cứu: Cung cấp hệ thống tài liệu tổng quan toàn diện về hai trường phái đo lường trải nghiệm khách hàng (mô hình SEM truyền thống và mô hình phân tích dữ liệu trực tuyến), cùng các khung lý thuyết về CEM của Schmitt.
  • Nhà quản trị doanh nghiệp khách sạn: Cung cấp phương pháp nhận diện các khía cạnh dịch vụ chưa đạt yêu cầu, cách thức theo dõi phản hồi của khách hàng trên Internet để tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao sự hài lòng.
  • Cơ quan quản lý nhà nước về du lịch: Cung cấp cơ sở dữ liệu và phương pháp định lượng hỗ trợ rà soát, đổi mới quy trình thẩm định, công nhận hạng sao khách sạn phù hợp với chuẩn mực quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án giải quyết bước nào trong quy trình 5 bước quản trị trải nghiệm khách hàng của Bernd H. Schmitt?

Luận án tập trung vào bước thứ nhất trong mô hình 5 bước của Schmitt (2003): "Phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng". Cụ thể, tác giả tập trung vào 02 nhiệm vụ chính: đo lường cảm xúc (sự hài lòng) của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn và đánh giá quan điểm của khách hàng về dịch vụ khách sạn thể hiện qua xếp hạng sao.

2. Dữ liệu thực nghiệm của luận án được thu thập từ nguồn nào, quy mô bao nhiêu và bằng công cụ gì?

Dữ liệu sơ cấp của luận án gồm hơn 30.000 đánh giá văn bản của khách hàng từ hơn 20 khách sạn 4-5 sao tại 05 thành phố (Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang, TP. Hồ Chí Minh) trên trang web TripAdvisor trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2021. Việc thu thập dữ liệu được thực hiện tự động bằng công cụ Web Harvy.

3. Luận án sử dụng những kỹ thuật và phần mềm nào để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá dữ liệu?

Tác giả sử dụng công cụ Pos Tagger để tách từ và gán nhãn từ loại; mô hình Word2Vec với kiến trúc Skip-Gram để tính độ tương tự ngữ nghĩa của các thuật ngữ nhằm trích rút khía cạnh dịch vụ; kỹ thuật khai phá quan điểm (Sentiment Analysis), khai phá luật kết hợp và phân loại tự động được tích hợp trên phần mềm RapidMiner.

4. Sự khác biệt cơ bản giữa cách tiếp cận của luận án và các nghiên cứu SEM truyền thống tại Việt Nam là gì?

Phương pháp SEM truyền thống dựa trên các bảng hỏi thiết kế sẵn với cỡ mẫu nhỏ (100 - 600 mẫu), phụ thuộc vào chủ quan của người lập khảo sát và thường chỉ đo lường sự hài lòng ở mức tổng thể. Ngược lại, phương pháp phân tích dữ liệu lớn của luận án khai thác trực tiếp văn bản đánh giá khách quan của hàng chục nghìn du khách trên Internet, cho phép đo lường sự hài lòng ở cả mức tổng thể lẫn chi tiết từng khía cạnh dịch vụ theo thời gian thực với chi phí thấp hơn.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thị Thu Hà đã xây dựng khung lý luận và phương pháp định lượng về quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn tại Việt Nam bằng kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn. Thông qua việc xử lý hơn 30.000 đánh giá trên TripAdvisor bằng các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, công trình đã đo lường sự hài lòng của du khách ở cả mức tổng thể và chi tiết từng thuộc tính dịch vụ, đồng thời đề xuất phương pháp xếp hạng sao khách sạn dựa trên quan điểm thực tế của người dùng. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho các doanh nghiệp lưu trú trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ và hỗ trợ các cơ quan quản lý du lịch hoàn thiện tiêu chuẩn đánh giá khách sạn tại Việt Nam.