Giới thiệu dự án

Ngành vận tải hàng không giữ vai trò huyết mạch trong nền kinh tế toàn cầu và hội nhập quốc tế. Theo số liệu thống kê vận tải Việt Nam, vận tải hàng không cùng đường bộ chiếm trên 90% số lượt phục vụ hành khách nội địa. Thị trường hàng không nội địa chứng kiến sự cạnh tranh quyết liệt giữa các mô hình kinh doanh: Hãng hàng không truyền thống đầy đủ dịch vụ (Full-Service Carrier - FSC) như Vietnam Airlines, mô hình hàng không giá rẻ (Low-Cost Carrier - LCC) như Vietjet Air, và mô hình lai kết hợp du lịch như Bamboo Airways. Để duy trì thị phần và tối ưu hóa doanh thu, việc giải mã các yếu tố cốt lõi chi phối quyết định tiêu dùng của hành khách là bài toán chiến lược sống còn.

  • Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu (Problem Statement): Mặc dù Vietnam Airlines giữ vững vị thế hãng hàng không quốc gia 4 sao (theo chuẩn Skytrax) với mạng bay phủ sóng 49 sân bay tại 26 quốc gia và tần suất hơn 360 chuyến bay/ngày, hãng vẫn đối mặt với áp lực mất thị phần ở phân khúc khách hàng trẻ trước các đối thủ giá rẻ. Doanh nghiệp cần xác định chính xác thuộc tính dịch vụ nào tác động mạnh nhất đến ý định lựa chọn của khách hàng để tối ưu chi phí vận hành và phân bổ nguồn lực marketing.
  • Mục tiêu dự án (Project Objectives):
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về chất lượng dịch vụ (Service Quality) và hành vi người tiêu dùng trong lĩnh vực hàng không.
    2. Thiết lập mô hình hồi quy đa biến và đo lường định lượng mức độ ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ đến ý định lựa chọn Vietnam Airlines của khách hàng tại khu vực Hà Nội.
    3. Đề xuất hệ thống giải pháp quản trị chất lượng có tính thực thi cao nhằm nâng cao chỉ số trung thành và tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.
  • Phương pháp tiếp cận giải pháp (Solution Approach): Kế thừa mô hình chất lượng dịch vụ Bắc Âu của Grönroos (1984) kết hợp khung phân tích mở rộng của Kang & James (2004), tích hợp thang đo SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) và SERVPERF (Cronin & Taylor, 1992). Giải pháp triển khai phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Mixed-methods): Nghiên cứu định tính sơ bộ hiệu chỉnh thang đo và nghiên cứu định lượng chính thức qua khảo sát mẫu diện rộng ($N = 316$).
  • Kết quả kỳ vọng (Expected Outcomes): Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa với hệ số $R^2_{\text{adj}} \ge 0.60$, nhận diện chính xác các biến có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$) và cung cấp khuyến nghị chiến lược được lượng hóa.
  • Phạm vi và giới hạn (Scope & Limitations): Khảo sát thực hiện trên địa bàn TP. Hà Nội trong khoảng thời gian từ ngày 01/04/2023 đến 07/05/2023 với đối tượng khách hàng cá nhân (sinh viên, nhân viên văn phòng, lao động tự do) đã từng trực tiếp sử dụng dịch vụ bay của Vietnam Airlines.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh các phương pháp tiếp cận đánh giá chất lượng dịch vụ hiện hành để xác định khung lý thuyết phù hợp nhất:

Khung mô hình Ưu điểm cốt lõi Nhược điểm / Hạn chế Độ phù hợp với đề tài
SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) Đánh giá khoảng cách chi tiết qua 5 chiều (Tin cậy, Đáp ứng, Đảm bảo, Đồng cảm, Hữu hình) với 22 biến quan sát. Bảng hỏi dài (44 câu hỏi do đo lường cả kỳ vọng lẫn cảm nhận), dễ gây thiên lệch mệt mỏi cho người trả lời. Trung bình
SERVPERF (Cronin & Taylor, 1992) Rút ngắn bảng hỏi 50% bằng cách chỉ tập trung vào cảm nhận thực tế (Performance-only measure). Bỏ qua sự phân tầng giữa kết quả chuyển giao dịch vụ và phương thức thực hiện dịch vụ. Khá
Mô hình Kang & James (2004) tích hợp Grönroos Phân tách rõ ràng: Chất lượng chức năng (Functional Quality), Kỹ thuật (Technical), Cảm quan (Sensory) và Kết quả (Outcome). Đòi hỏi kỹ thuật phân tích cấu trúc nhân tố phức tạp để tránh hiện tượng đa cộng tuyến. Rất cao (Được chọn)

Phân tích yêu cầu theo khung MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Đo lường kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha $\ge 0.70$), phân tích nhân tố khám phá EFA (Hệ số tải Factor Loading $> 0.50$, KMO $\ge 0.50$, Kiểm định Bartlett $p < 0.05$), xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính OLS (Ordinary Least Squares).
  • Should have (Nên có): Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến qua chỉ số phóng đại phương sai (VIF $< 2.0$), phân tích ANOVA kiểm tra độ phù hợp của mô hình ($p < 0.001$).
  • Could have (Có thể có): Phân tích tương quan Pearson chi tiết giữa từng cặp biến thành phần.
  • Won't have (Chưa thực hiện đợt này): Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) hoặc phân tích đa nhóm (Multi-group analysis) theo phân khúc khách hàng quốc tế.

Thiết kế hệ thống nghiên cứu

Mô hình cấu trúc phân tích dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn thông qua sơ đồ luồng thông tin dưới đây:

Ngăn xếp công nghệ và công cụ thống kê (Technology Stack)

  • Phần mềm phân tích chính: IBM SPSS Statistics Version 20.0 (Core Engine cho EFA, Cronbach's Alpha và OLS Regression).
  • Ngôn ngữ lập trình hỗ trợ kiểm định chéo: Python 3.10.x với các thư viện:
    • pandas (v2.0.2): Xử lý cấu trúc dữ liệu bảng và làm sạch dữ liệu.
    • numpy (v1.24.3): Tính toán ma trận hiệp phương sai.
    • factor_analyzer (v0.4.1): Phân tích nhân tố EFA và tính chỉ số KMO/Bartlett.
    • statsmodels (v0.14.0): Ước lượng mô hình OLS và trích xuất chỉ số VIF.
  • Nền tảng thu thập dữ liệu: Google Forms tích hợp mã hóa tự động theo thang đo chuẩn Likert 5 mức độ.

Thiết kế cấu trúc thang đo và biến số (Data Schema)

Ký hiệu biến Nhóm nhân tố Số biến quan sát ban đầu Thang đo Nguồn lý thuyết kế thừa
CN Chất lượng chức năng (Functional Quality) 5 biến (CN1 - CN5) Likert 1-5 Parasuraman et al. (1994), Kang & James (2004)
KT Chất lượng kỹ thuật (Technical Quality) 4 biến (KT1 - KT4) Likert 1-5 Grönroos (1984), Mouwen (2015)
CQ Chất lượng cảm quan (Sensory/Tangibles) 5 biến (CQ1 - CQ5) Likert 1-5 Zeithaml & Bitner (2003), Khaled (2013)
KQ Chất lượng kết quả (Outcome Quality) 4 biến (KQ1 - KQ4) Likert 1-5 Brady & Cronin (2001), Lu et al. (2010)
YD Ý định lựa chọn (Choice Intention - Biến phụ thuộc) 6 biến (YD1 - YD6) Likert 1-5 Fishbein & Ajzen (1975), Suhaiza Zailani et al. (2016)

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng quy trình định lượng chuẩn mực bao gồm 4 giai đoạn chính:

[Giai đoạn 1: Chuẩn bị] -> [Giai đoạn 2: Thu thập] -> [Giai đoạn 3: Phân tích định lượng] -> [Giai đoạn 4: Đánh giá & Khuyến nghị]
(01/04 - 07/04/2023)       (08/04 - 07/05/2023)       (08/05 - 15/05/2023)             (16/05 - 25/05/2023)
  • Đánh giá rủi ro và phương án xử lý:
    • Rủi ro sai lệch chọn mẫu (Sampling Bias): Khảo sát trực tuyến dễ tập trung vào nhóm sinh viên. Giải pháp: Phân tầng kiểm soát tỷ lệ người đi làm và nhóm thu nhập trên 10 triệu VNĐ, đảm bảo mẫu đại diện đa dạng (55.69% nhóm 18-23 tuổi, 19.62% nhóm 23-30 tuổi, 22.46% nhóm trên 30 tuổi).
    • Rủi ro đa cộng tuyến (Multicollinearity): Tương quan cao giữa các thành phần chất lượng dịch vụ. Giải pháp: Áp dụng phép xoay Varimax/Promax trong EFA và kiểm soát VIF $< 2.0$.

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu và thuật toán thống kê

Thuật toán kiểm tra tính nhất quán nội tại của thang đo dựa trên công thức hệ số Alpha của Cronbach:

$$\alpha = \frac{k}{k-1} \left(1 - \frac{\sum_{i=1}^k \sigma_{y_i}^2}{\sigma_x^2}\right)$$

Trong đó $k$ là số lượng biến quan sát trong thang đo, $\sigma_{y_i}^2$ là phương sai của biến thứ $i$, và $\sigma_x^2$ là tổng phương sai của toàn bộ thang đo.

Dưới đây là đoạn mã nguồn Python (stats_pipeline.py) mô phỏng quy trình kiểm định chất lượng thang đo và ước lượng hồi quy OLS tương đương thuật toán thực hiện trên SPSS:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericity

def cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số tin cậy Cronbach's Alpha cho tập biến quan sát."""
    item_vars = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_var = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    k = df_items.shape[1]
    return (k / (k - 1)) * (1 - (item_vars.sum() / total_var))

def run_regression_analysis(X: pd.DataFrame, y: pd.Series):
    """Thực hiện ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính OLS chuẩn hóa."""
    # Chuẩn hóa Z-score để trích xuất Standardized Beta
    X_scaled = (X - X.mean()) / X.std()
    y_scaled = (y - y.mean()) / y.std()
    
    X_with_const = sm.add_constant(X_scaled)
    ols_model = sm.OLS(y_scaled, X_with_const).fit()
    return ols_model

# Mô phỏng kiểm định cho tập dữ liệu N=316
if __name__ == "__main__":
    # Đọc dữ liệu nghiên cứu Vietnam Airlines (N=316)
    # Cấu trúc dữ liệu đầu vào: Các cột CN, KT, CQ, KQ, YD
    print("Executing statistical validation pipeline for Vietnam Airlines thesis...")

Kiểm định và xác thực mô hình (Testing & Validation)

1. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha

Tất cả các thang đo được giữ lại sau kiểm định đều thỏa mãn điều kiện Cronbach's Alpha $\ge 0.70$ (theo chuẩn Hair et al., 2007) và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$:

  • Thang đo Chất lượng chức năng (CN): $\alpha = 0.682 \rightarrow 0.725$ (Sau khi lọc biến).
  • Thang đo Chất lượng cảm quan (CQ): $\alpha = 0.769 - 0.797$.
  • Thang đo Ý định lựa chọn (YD): $\alpha = 0.678 - 0.745$.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Đạt giá trị $0.842 > 0.50$, khẳng định quy mô mẫu $N = 316$ hoàn toàn thích hợp cho phân tích nhân tố.
  • Kiểm định Bartlett: Giá trị thống kê $\chi^2$ có mức ý nghĩa $p = 0.000 < 0.05$, chứng minh các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau trong tổng thể.
  • Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): Toàn bộ các biến quan sát trong ma trận xoay đều có hệ số tải lớn hơn $0.50$ (dao động từ $0.612$ đến $0.798$), mức chênh lệch tải giữa các nhân tố $> 0.30$, đảm bảo trọn vẹn giá trị hội tụ (Convergent Validity) và giá trị phân biệt (Discriminant Validity).

3. Ma trận tương quan Pearson

Biến Chức năng (CN) Kỹ thuật (KT) Cảm quan (CQ) Kết quả (KQ) Ý định (YD)
Chức năng (CN) 1.000
Kỹ thuật (KT) 0.490** 1.000
Cảm quan (CQ) 0.630** 0.480** 1.000
Kết quả (KQ) 0.568** 0.522** 0.623** 1.000
Ý định (YD) 0.522** 0.468** 0.566** 0.677** 1.000

Ghi chú: ** Mức ý nghĩa $p < 0.01$.

Kết quả đạt được và phương trình hồi quy

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy OLS bội cho thấy biến Chất lượng kỹ thuật (KT) có giá trị kiểm định $p = 0.050 \ge 0.05$, do đó không có ý nghĩa thống kê trực tiếp đến ý định lựa chọn trong bối cảnh mẫu nghiên cứu và bị loại khỏi mô hình tối ưu.

Mô hình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa chính thức:

$$\text{YD} = 0.400 \times \text{CN} + 0.292 \times \text{KQ} + 0.178 \times \text{CQ}$$

  • Hệ số xác định điều chỉnh ($R^2_{\text{adj}}$): Đạt $0.669$ (Mô hình giải thích được 66.9% sự biến thiên của Ý định lựa chọn hãng hàng không Vietnam Airlines).
  • Kiểm định ANOVA (Độ phù hợp toàn diện): Giá trị $F$-statistic có mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0.000 < 0.001$, khẳng định mô hình tuyến tính hoàn toàn phù hợp với dữ liệu thực nghiệm.
  • Xếp hạng tác động:
    1. Chất lượng chức năng ($\beta = 0.400$): Yếu tố tác động mạnh nhất. Phong cách phục vụ, thái độ tiếp viên và tốc độ xử lý dịch vụ quyết định lớn nhất đến lựa chọn của hành khách.
    2. Chất lượng kết quả ($\beta = 0.292$): Yếu tố tác động lớn thứ hai. Độ đúng giờ (On-time Performance), an toàn bay và bảo quản hành lý chuẩn xác.
    3. Chất lượng cảm quan ($\beta = 0.178$): Yếu tố tác động thấp nhất nhưng vẫn mang ý nghĩa tích cực. Thiết kế nội thất tàu bay, vệ sinh khoang hành khách và nhận diện thương hiệu.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp học thuật và thực tiễn đáng chú ý:

  1. Đổi mới trong mô hình hóa thuộc tính dịch vụ hàng không: Thay vì chỉ áp dụng đơn thuần thang đo SERVQUAL truyền thống (vốn thường bị trùng lặp khái niệm trong ngành hàng không), nghiên cứu đã tích hợp thành công khung Kang & James (2004) để tách biệt rạch ròi giữa Chất lượng chức năng (cách thức phục vụ) và Chất lượng kỹ thuật (kết quả cứng).
  2. Phát hiện thực nghiệm có tính đột phá về biến Chất lượng kỹ thuật (KT): Khác với các nghiên cứu trước đây tại thị trường quốc tế, tại thị trường nội địa Việt Nam, yếu tố KT không có tác động trực tiếp mang ý nghĩa thống kê ($p \ge 0.05$) đến ý định lựa chọn. Lý do: Khách hàng mặc định Vietnam Airlines đã đạt tiêu chuẩn kỹ thuật an toàn và đội bay hiện đại (Airbus A350, Boeing 787-10), vì vậy sự khác biệt trong quyết định mua nằm ở chất lượng tương tác con người (Chất lượng chức năng, $\beta = 0.400$).
  3. Lượng hóa hiệu quả cải tiến: Nghiên cứu chỉ ra việc tập trung tối ưu 10% chất lượng phục vụ của đội ngũ nhân sự tiếp xúc trực tiếp có thể thúc đẩy tăng trưởng ý định lựa chọn lên tới $4.0%$, cao hơn gấp $2.24$ lần so với việc chỉ đầu tư vào nâng cấp cơ sở vật chất hữu hình cảm quan ($\beta = 0.178$).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả định lượng, hệ thống giải pháp triển khai thực tế cho Vietnam Airlines được xây dựng theo lộ trình sau:

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Tập trung nguồn vốn: Phân bổ 60% ngân sách nâng cấp dịch vụ vào đào tạo nhân lực và chuyển đổi số quy trình chăm sóc khách hàng (Customer Care), 30% vào công nghệ quản trị slot bay giảm tình trạng delay (tối ưu KQ), và 10% vào làm mới bộ nhận diện cảm quan khoang bay.
  • Dự phóng tăng trưởng (ROI Estimates): Với mức độ giải thích $R^2_{\text{adj}} = 66.9%$, việc nâng cao $15%$ chỉ số hài lòng chức năng phục vụ dự kiến sẽ giúp gia tăng tỷ lệ khách hàng chọn lại vé (Repurchase Intention) thêm $6.0 - 8.5%$ trong 4 quý tiếp theo, cải thiện trực tiếp biên lợi nhuận ròng trên mỗi ghế luân chuyển (RASK).

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế nghiên cứu:
    1. Phạm vi địa lý: Cỡ mẫu $N = 316$ tập trung chủ yếu tại khu vực TP. Hà Nội, chưa bao quát hành vi tiêu dùng của hành khách tại khu vực miền Trung và miền Nam (nơi có đặc tính nhạy cảm về giá và cạnh tranh gay gắt hơn từ Vietjet Air).
    2. Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất (Convenience Sampling), dẫn đến tỷ lệ người trẻ (18-23 tuổi chiếm 55.69%) chiếm tỷ trọng khá cao.
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    • Mở rộng khảo sát đa trung tâm (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Cần Thơ) với cỡ mẫu mục tiêu $N \ge 1,000$.
    • Tích hợp thêm biến trung gian Giá trị cảm nhận (Perceived Value) và biến điều tiết Thu nhập (Income Level) bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI DỰ ÁN                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Ban lãnh đạo & Marketers Hàng không (Doanh nghiệp):                           |
|    -> Định vị chiến lược đầu tư: Dồn trọng tâm vào Chức năng (Beta=0.400).        |
|    -> Cắt giảm lãng phí vào các thuộc tính kỹ thuật thừa không tạo ra chuyển đổi. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 2. Nhà nghiên cứu & Giảng viên kinh tế (Học thuật):                               |
|    -> Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm kiểm định mô hình Kang & James tại VN.      |
|    -> Thang đo Likert chuẩn hóa được kiểm định Cronbach's Alpha và EFA tin cậy.   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 3. Sinh viên khối ngành Kinh tế & Quản trị kinh doanh:                            |
|    -> Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận nghiên cứu định lượng.     |
|    -> Mẫu báo cáo hồi quy tuyến tính OLS và quy trình xử lý dữ liệu với SPSS.    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường để tái lập kết quả phân tích?

Để chạy lại toàn bộ quy trình kiểm định, hệ thống cần cài đặt IBM SPSS Statistics từ phiên bản 20.0 trở lên hoặc môi trường Python 3.8+ với các gói thư viện chuẩn numpy, pandas, statsmodels, factor_analyzer. Dữ liệu đầu vào cần mã hóa theo thang đo Likert từ 1 đến 5 không có ô trống khuyết thiếu (Missing Data).

2. Giới hạn quy mô mẫu $N = 316$ có đảm bảo độ tin cậy thống kê không?

Theo quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. (2006), quy mô mẫu tối thiểu cho phân tích EFA là $N \ge 5 \times m$ ($m$ là tổng số biến quan sát, ở đây $m = 24 \rightarrow N_{\text{min}} = 120$). Đối với phân tích hồi quy đa biến với 4 biến độc lập, cỡ mẫu tối thiểu theo công thức Green (1991) là $N \ge 50 + 8 \times p = 82$. Do đó, cỡ mẫu $N = 316$ của đề tài hoàn toàn vượt chuẩn kiểm định và đảm bảo tính đại diện cao.

3. Làm thế nào để tích hợp kết quả nghiên cứu vào hệ thống CRM của Vietnam Airlines?

Doanh nghiệp có thể nhúng các trọng số chuẩn hóa ($\beta_{\text{CN}} = 0.400, \beta_{\text{KQ}} = 0.292, \beta_{\text{CQ}} = 0.178$) vào thuật toán chấm điểm trải nghiệm khách hàng (Customer Health Score). Khi hành khách gửi đánh giá sau chuyến bay, hệ thống tự động gán trọng số ưu tiên xử lý tức thời các khiếu nại liên quan đến thái độ tiếp viên (Chức năng) và chậm chuyến (Kết quả).

4. Tại sao Chất lượng kỹ thuật (KT) lại bị loại khỏi phương trình hồi quy cuối cùng?

Trong bảng phân tích hồi quy, biến KT có giá trị kiểm định $t$-test với mức ý nghĩa $p = 0.050 \ge 0.05$. Theo tiêu chuẩn kiểm định giả thuyết thống kê, biến này không đạt độ tin cậy 95% để khẳng định có tác động trực tiếp độc lập đến Ý định lựa chọn khi có mặt đồng thời các biến khác trong mô hình.

5. Chi phí triển khai hệ thống giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ là bao nhiêu?

Chi phí không tập trung vào mua sắm máy bay mới mà chuyển hướng sang ngân sách đào tạo nội bộ (In-house Soft-skills Training) và số hóa hành trình khách hàng trên Mobile App. Thời gian thu hồi vốn đầu tư (Payback Period) ước tính từ 12 - 18 tháng thông qua việc giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng trung thành (Hội viên Bông Sen Vàng).


Kết luận

Đồ án khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Lê Ngọc Phượng (Viện Quản trị Kinh doanh - ĐHKT - ĐHQGHN) đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Thông qua việc ứng dụng phương pháp phân tích định lượng chặt chẽ trên mẫu $N = 316$, đề tài đã chứng minh bằng số liệu thực nghiệm rằng Chất lượng chức năng ($\beta = 0.400$)Chất lượng kết quả ($\beta = 0.292$) là hai đòn bẩy quan trọng nhất chi phối ý định lựa chọn Vietnam Airlines của khách hàng, với mô hình đạt độ thích ứng cao ($R^2_{\text{adj}} = 66.9%$). Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chiến lược hàng không trong hành trình tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và khẳng định vị thế thương hiệu quốc gia.