Giới thiệu dự án

Ngành du lịch và khách sạn đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế dịch vụ hiện đại, chiếm tới hơn 60% GDP toàn cầu (theo nghiên cứu kinh tế dịch vụ của Lovelock & Wirtz). Tại Việt Nam, sau giai đoạn biến động do đại dịch COVID-19, tốc độ tăng trưởng du lịch nhanh chóng phục hồi ấn tượng từ 50% đến 75%. Tại thị trường Thừa Thiên Huế – trung tâm văn hóa di sản miền Trung, tính đến tháng 12/2022 toàn tỉnh ghi nhận 853 cơ sở lưu trú với 13.176 phòng và 21.240 giường, trong đó phân khúc 3–5 sao có 27 cơ sở (chiếm 30,07% tổng số phòng). Trong bối cảnh nguồn cung phòng cao cấp không tăng đột biến nhưng cạnh tranh ngày càng khốc liệt, việc tối ưu hóa chất lượng dịch vụ (Service Quality) và đo lường mức độ thỏa mãn của khách hàng trở thành bài toán sống còn đối với các khách sạn 4 sao như Mường Thanh Holiday Huế.

       Mô hình nghiên cứu định lượng các nhân tố chất lượng dịch vụ

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) mà doanh nghiệp lưu trú đối mặt là khoảng cách giữa kỳ vọng ban đầu của du khách và trải nghiệm thực tế nhận được (Service Expectation vs. Perceived Performance Gap). Sự thiếu hụt các chỉ số định lượng cụ thể khiến nhà quản trị gặp khó khăn trong việc phân bổ ngân sách nâng cấp dịch vụ, kiểm soát chất lượng đồng nhất giữa các bộ phận trực tiếp (Front Office, F&B, Housekeeping) và gián tiếp (Kỹ thuật, An ninh).

Dự án nghiên cứu thiết lập 3 mục tiêu trọng tâm:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản lý chất lượng dịch vụ lưu trú và xây dựng khung mô hình đánh giá tương thích với đặc thù khách sạn 4 sao.
  2. Thu thập dữ liệu thực nghiệm, kiểm định độ tin cậy thang đo và lượng hóa mức độ tác động của từng nhóm nhân tố đến sự hài lòng tổng thể của du khách tại Mường Thanh Holiday Huế.
  3. Đề xuất giải pháp quản trị vận hành, tối ưu hóa chi phí và nâng cấp hệ thống dịch vụ dựa trên bằng chứng dữ liệu (Data-driven Decision Making).

Nghiên cứu tiếp cận thông qua phương pháp định lượng thực nghiệm (Empirical Quantitative Method) kết hợp phân tích thống kê đa biến trên phần mềm IBM SPSS Statistics v20.0, đảm bảo tính chuẩn hóa cao hơn so với các phương pháp đánh giá định tính chủ quan. Dự án giới hạn phạm vi khảo sát tại khách sạn Mường Thanh Holiday Huế (38 Lê Lợi, TP. Huế) với dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2020–2022 và dữ liệu sơ cấp thu thập từ 124 du khách hợp lệ trong giai đoạn từ tháng 07/2023 đến tháng 10/2023.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thực trạng quản lý chất lượng tại các cơ sở lưu trú miền Trung tồn tại nhiều rào cản trong việc chuẩn hóa trải nghiệm khách hàng. Các giải pháp khảo sát truyền thống (phiếu giấy thủ công hoặc đánh giá rải rác trên OTA) thiếu tính hệ thống và không phân rã được trọng số tác động của từng điểm tiếp xúc dịch vụ (Touchpoints).

Phương pháp đánh giá Ưu điểm Nhược điểm Tính khả thi & Độ chuẩn hóa
Khảo sát phản hồi thủ công (Feedback Form) Triển khai nhanh tại quầy lễ tân, chi phí thấp Dữ liệu phân tán, tỷ lệ phản hồi thấp (<15%), thiên lệch cảm xúc Thấp; không thể phân tích tương quan đa biến
Phân tích Review OTA (TripAdvisor, Agoda) Khối lượng dữ liệu thực tế lớn, liên tục Thiếu cấu trúc chuẩn hóa, khó kiểm soát biến kiểm soát Trung bình; phụ thuộc vào thuật toán bên thứ ba
Mô hình định lượng đa biến (EFA & Regression) Đo lường chính xác tác động từng nhân tố, độ tin cậy cao ($R^2$, Cronbach's Alpha) Yêu cầu thiết kế thang đo chặt chẽ, cỡ mẫu tối thiểu theo chuẩn học thuật Cao nhất; làm cơ sở cho chiến lược tối ưu hóa vận hành

Khung yêu cầu phân tích theo chuẩn MoSCoW:

  • Must-have: Đo lường 5 chiều không gian dịch vụ ($DNNV$, $CSVC$, $GC$, $ATAN$, $HTSPDV$), kiểm định độ tin cậy thang đo ($\alpha \ge 0.60$), phân tích nhân tố khám phá EFA (Eigenvalue $> 1.0$, Phương sai trích $\ge 50%$).
  • Should-have: Mô hình hồi quy đa biến Stepwise, ma trận hệ số Beta chuẩn hóa, kiểm định đa cộng tuyến (VIF $< 2.0$), phân tích phương sai ANOVA ($p < 0.05$).
  • Could-have: Phân tầng dữ liệu theo nhân khẩu học (thu nhập, độ tuổi, tần suất lưu trú).
  • Won't-have (giai đoạn này): Tích hợp phân tích dự đoán thời gian thực bằng Machine Learning (chuyển tiếp sang pha mở rộng).

Thiết kế hệ thống đo lường và kiến trúc dữ liệu

Kiến trúc luồng xử lý dữ liệu nghiên cứu (Data Pipeline) được chuẩn hóa gồm 4 phân lớp:

(Bảng hỏi Likert 5)       (Loại bỏ nhiễu, N=124)       (Cronbach's α, EFA)        (Stepwise Regression)
  1. Thu thập dữ liệu sơ cấp: Thiết kế bảng hỏi Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý, 5 = Hoàn toàn đồng ý) gồm 23 biến quan sát.
  2. Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu: Lọc bỏ các phiếu không hợp lệ (trùng lặp, thiếu thông tin, variance = 0), mã hóa biến số theo cấu trúc chuẩn:
DNNV1..DNNV5  : Đội ngũ nhân viên
CSVC1..CSVC5  : Cơ sở vật chất kỹ thuật
GC1..GC4      : Giá cả dịch vụ
ATAN1..ATAN4  : An toàn an ninh
HTSPDV1..HTSPDV5: Hệ thống sản phẩm dịch vụ bổ sung
SHL1..SHL3    : Sự hài lòng chung của khách hàng
  1. Mô hình toán học hồi quy tuyến tính đa biến:

$$\text{SHL}_i = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{DNNV}_i + \beta_2 \cdot \text{CSVC}_i + \beta_3 \cdot \text{GC}_i + \beta_4 \cdot \text{ATAN}_i + \beta_5 \cdot \text{HTSPDV}_i + \varepsilon_i$$

Trong đó:

  • $\text{SHL}_i$: Điểm đánh giá sự hài lòng của quan sát thứ $i$.
  • $\beta_0$: Hằng số hồi quy (Constant).
  • $\beta_j$ ($j = 1 \dots 5$): Hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với 5 nhân tố độc lập.
  • $\varepsilon_i$: Sai số ngẫu nhiên thỏa mãn phân phối chuẩn $N(0, \sigma^2)$.

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu kết hợp 2 giai đoạn:

  • Nghiên cứu sơ bộ (Qualitative Preliminary): Phỏng vấn sâu chuyên gia quản trị khách sạn và lấy ý kiến cán bộ điều hành Mường Thanh Holiday Huế nhằm điều chỉnh thang đo SERVQUAL nguyên bản sang bối cảnh khách sạn 4 sao tại Huế.
  • Nghiên cứu chính thức (Quantitative Formal): Khảo sát trực tiếp mẫu ngẫu nhiên thuận tiện ($N = 130$ phiếu phát ra, thu về 130, hợp lệ 124 mẫu). Cỡ mẫu đáp ứng điều kiện tối thiểu của Hair et al. (2006) với tỷ lệ mẫu trên biến quan sát đạt $124 / 23 \approx 5,39 : 1$ ($> 5 : 1$).
Kế hoạch triển khai (Project Timeline):

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu và thuật toán thống kê

Quy trình phân tích dữ liệu thực nghiệm được hiện thực hóa qua các bước xử lý thống kê chuẩn hóa. Dưới đây là mã cú pháp SPSS Syntax và script Python tương đương (sử dụng thư viện pandas, factor_analyzer, statsmodels) phục vụ tái lập quy trình:

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_bartlett_sphericity, calculate_kmo

# 1. Load và tiền xử lý dữ liệu
df = pd.read_csv("muong_thanh_survey_data.csv")
independent_vars = ['DNNV', 'CSVC', 'GC', 'ATAN', 'HTSPDV']
X = df[independent_vars]
y = df['SHL']

# 2. Kiểm định KMO và Bartlett Test cho EFA
chi_square_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(X)
kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(X)
print(f"KMO Measure: {kmo_model:.4f}, Bartlett's p-value: {p_value:.4e}")

# 3. Phân tích hồi quy OLS Đa biến
X_with_const = sm.add_constant(X)
ols_model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()
print(ols_model.summary())

SPSS Syntax xử lý hồi quy đa biến từng bước (Stepwise):

RELIABILITY
  /VARIABLES=DNNV1 DNNV2 DNNV3 DNNV4 DNNV5
  /SCALE('Cronbach Alpha DNNV') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR.

FACTOR
  /VARIABLES=DNNV1 TO DNNV5 CSVC1 TO CSVC5 GC1 TO GC4 ATAN1 TO ATAN4 HTSPDV1 TO HTSPDV5
  /MISSING MEANSUB
  /ANALYSIS DNNV1 TO HTSPDV5
  /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION ROTATION
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PC
  /ROTATION VARIMAX.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT SHL
  /METHOD=STEPWISE DNNV CSVC GC ATAN HTSPDV.

Kết quả kiểm định thang đo và phân tích thực nghiệm

Kết quả phân tích 124 mẫu quan sát thu về từ du khách tại Mường Thanh Holiday Huế phản ánh các chỉ số kỹ thuật đạt chuẩn:

  1. Đặc điểm nhân khẩu học mẫu khảo sát ($N = 124$):

    • Giới tính: Nữ chiếm 54,0% (67 người), Nam chiếm 46,0% (57 người).
    • Độ tuổi: Nhóm 25–40 tuổi chiếm đa số 54,0% (67 người), dưới 25 tuổi chiếm 25,0% (31 người), trên 40 tuổi chiếm 21,0% (26 người).
    • Thu nhập: Phân khúc 10–20 triệu đồng/tháng chiếm 42,7% (53 người), 20–35 triệu đồng/tháng chiếm 39,5% (49 người).
    • Tần suất sử dụng: Du khách lưu trú lần 2 chiếm 39,5% (49 người), lần đầu chiếm 29,8% (37 người).

  2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha:

    • Tất cả các thang đo thành phần ($DNNV$, $CSVC$, $GC$, $ATAN$, $HTSPDV$) đều có hệ số Cronbach's Alpha $> 0.70$ (thỏa mãn điều kiện $\ge 0.60$).
    • Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 23 biến quan sát đều $> 0.35$ (đạt tiêu chuẩn $\ge 0.30$), không có biến rác bị loại bỏ.

  3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):

    • Hệ số $KMO = 0.812$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $p = 0.000 < 0.05$, chứng minh các biến có tương quan chặt chẽ.
    • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt $63.85% > 50%$, giá trị Eigenvalue tại nhân tố cuối cùng trích xuất đạt $1.24 > 1.0$.
    • Các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) sau phép xoay Varimax đều đạt $> 0.55$, độ chênh lệch tải nhân tố giữa các nhóm $\ge 0.30$.

  4. Kết quả phân tích hồi quy:

    • Hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh đạt mức cao, giải thích được phần lớn sự biến thiên của mức độ thỏa mãn khách hàng.
    • Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai ANOVA có giá trị $p < 0.001$, khẳng định mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tập dữ liệu thực tế.
    • Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đều $< 2.0$, chứng minh mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  TÓM TẮT TRỌNG SỐ TÁC ĐỘNG HỒI QUY                      |
|                                                                         |
+-------------------------------------------------------------------------+

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và thực tiễn mang tính hệ thống so với các công trình trước đây:

                            MÔ HÌNH SO SÁNH ĐỐI CHIẾU
  1. Đổi mới về mô hình đo lường: Tích hợp thành công yếu tố "An toàn an ninh" ($ATAN$) và "Hệ thống sản phẩm dịch vụ bổ sung" ($HTSPDV$ gồm nhà hàng An Cựu 210 chỗ, Gia Hội Bar tầng 11, hội nghị An Hòa 450 $m^2$, Nam Phương Spa, Fitness Center, hồ bơi ngoài trời) vào khung đánh giá chuẩn, phản ánh đúng cấu trúc dịch vụ của một khách sạn 4 sao quy mô 108 phòng.
  2. Minh chứng dữ liệu kinh doanh thực tế: Bổ sung bằng chứng tài chính rõ ràng về hiệu quả kinh doanh giai đoạn 2020–2022:
    • Tổng doanh thu tăng trưởng từ 25,7 tỷ VNĐ (2020) lên 30,5 tỷ VNĐ (2021) và bứt phá đạt 56,4 tỷ VNĐ (2022), tương đương mức tăng trưởng 84,9% YoY.
    • Lợi nhuận sau thuế năm 2022 đạt 17,7 tỷ VNĐ, tăng 96,7% so với năm 2021 (9,0 tỷ VNĐ).
    • Tổng lượt khách năm 2022 đạt 59.901 lượt (khách quốc tế chiếm 62,16% với 37.234 lượt; khách nội địa chiếm 37,84% với 22.667 lượt).
  3. Đóng góp học thuật: Cung cấp bộ thang đo đã được chuẩn hóa qua kiểm định định lượng, có thể tái sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo về quản trị chuỗi khách sạn phân khúc trung-cao cấp tại các đô thị di sản miền Trung.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng vận hành (Operational Use Cases)

Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra thứ tự ưu tiên can thiệp trong quản trị chất lượng tại Mường Thanh Holiday Huế:

  • Tối ưu hóa năng lực phục vụ của Đội ngũ nhân viên ($DNNV$): Nhân viên là nhân tố có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng. Tỷ lệ lao động trực tiếp chiếm 80,69% (117/145 lao động năm 2022), đòi hỏi quy trình chuẩn hóa đào tạo nghiệp vụ buồng phòng, lễ tân và kỹ năng ngoại ngữ giao tiếp chuyên sâu phục vụ 62,16% lượng khách quốc tế.
  • Bảo trì và nâng cấp Cơ sở vật chất ($CSVC$): Khách sạn có 108 phòng với 5 phân hạng (Deluxe, Deluxe River View, Premium King Deluxe, Executive Suite, Grand Suite). Doanh thu lưu trú chiếm 54,0% tổng doanh thu (30,5 tỷ VNĐ năm 2022). Khách sạn cần duy trì hệ thống kính chống nhiệt, cảm biến báo cháy tự động, bảo dưỡng định kỳ trang thiết bị nội thất và hệ thống cấp nước nóng lạnh.
  • Chiến lược định giá động ($GC$): Phân khúc khách hàng trọng điểm có thu nhập từ 10–35 triệu đồng/tháng (chiếm 82,2%). Áp dụng chính sách giá linh hoạt (Dynamic Pricing) theo mùa cao điểm du lịch Huế và gói dịch vụ trọn gói (Room + Spa + MICE) để tối ưu hóa RevPAR (Doanh thu trên mỗi phòng sẵn có).

Lộ trình triển khai giải pháp (Implementation Roadmap)

                            LỘ TRÌNH 4 GIAI ĐOẠN
Q1: Nâng cấp Nhân sự     Q2: Nâng cấp CSVC        Q3: Tối ưu Quy trình     Q4: Đánh giá KPI
  • Giai đoạn 1 (Tháng 1 - 3): Tổ chức các khóa tập huấn kỹ năng mềm, thái độ ứng xử và tiếng Anh chuyên ngành cho bộ phận lễ tân, nhà hàng An Cựu và buồng phòng.
  • Giai đoạn 2 (Tháng 4 - 6): Nâng cấp hệ thống trang thiết bị giải trí, kiểm tra định kỳ tiện ích phòng họp An Hòa, Kim Long và bảo trì hồ bơi tầng 2.
  • Giai đoạn 3 (Tháng 7 - 9): Tích hợp công cụ đo lường mức độ hài lòng tự động qua ứng dụng nội bộ/mã QR tại phòng khách, đồng bộ dữ liệu về hệ thống PMS (Property Management System).
  • Giai đoạn 4 (Tháng 10 - 12): Đánh giá lại các chỉ số hài lòng khách hàng (CSAT, NPS), phân tích phương sai định kỳ để hiệu chỉnh chiến lược kinh doanh.

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được các kết quả thực nghiệm có giá trị cao, đề tài vẫn tồn tại một số giới hạn cần được mở rộng trong tương lai:

  • Giới hạn cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu: Cỡ mẫu khảo sát dừng lại ở 124 quan sát hợp lệ bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất). Nghiên cứu tương lai cần mở rộng cỡ mẫu lên $N \ge 300$ và áp dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng (Stratified Sampling) theo quốc tịch du khách.
  • Không gian nghiên cứu đơn điểm: Nghiên cứu thực hiện trên một đơn vị cụ thể là Mường Thanh Holiday Huế. Việc so sánh đối chuẩn (Benchmarking) với các chuỗi khách sạn 4 sao khác tại Đà Nẵng, Hội An hoặc Nha Trang sẽ nâng cao giá trị tổng quát hóa của mô hình.
  • Mở rộng mô hình lý thuyết: Đề xuất tích hợp thêm các cấu trúc biến số hiện đại như: Giá trị thương hiệu cảm nhận (Perceived Brand Equity), Trải nghiệm khách hàng số (Digital Customer Experience), và Ý định quay lại/Hành vi giới thiệu truyền miệng (Revisit Intention & Word-of-Mouth).

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                        BẢNG GIÁ TRỊ GIA TĂNG THEO NHÓM ĐỐI TƯỢNG             |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Nhóm đối tượng    | Lợi ích định lượng & Ứng dụng thực tiễn                   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Ban quản trị & Doanh| Nắm bắt chính xác 5 đòn bẩy dịch vụ, tối ưu hóa ngân sách |
| nghiệp khách sạn  | R&D và vận hành; nâng cao tỷ lệ khách quay lại (>39,5%).   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Sinh viên & Học   | Cung cấp case study thực nghiệm hoàn chỉnh về phân tích   |
| viên ngành Du lịch| SPSS, Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy ứng dụng.           |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Nhà phân tích &   | Mẫu kịch bản code xử lý dữ liệu chuẩn hóa, phương pháp    |
| Data Analysts     | kiểm soát đa cộng tuyến và thiết kế thang đo Likert.      |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Cơ quan quản lý   | Cung cấp dữ liệu thực tế về năng lực phục hồi du lịch Huế |
| du lịch địa phương| sau đại dịch, hỗ trợ định hướng quy hoạch lưu trú 4 sao.  |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Thang đo trong nghiên cứu được kiểm định độ tin cậy bằng tiêu chí kỹ thuật nào?

Mô hình sử dụng hệ số Cronbach's Alpha với 2 điều kiện tiên quyết: Hệ số Cronbach's Alpha tổng của nhóm biến $\ge 0.60$ (chuẩn chấp nhận nghiên cứu khám phá) và Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của từng biến quan sát $\ge 0.30$. Các biến không thỏa mãn điều kiện này sẽ bị loại trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.

2. Vì sao cần thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) trước khi chạy hồi quy?

EFA cho phép rút gọn 23 biến quan sát đơn lẻ thành 5 nhóm nhân tố đại diện có ý nghĩa lý thuyết, kiểm tra giá trị hội tụ (Convergent Validity qua Factor Loading $> 0.50$ và Tổng phương sai trích $\ge 50%$) và giá trị phân biệt (Discriminant Validity qua chênh lệch tải nhân tố $\ge 0.30$). Bước này đảm bảo các biến độc lập đưa vào hồi quy không bị trùng lắp ngữ nghĩa.

3. Mô hình xử lý hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) như thế nào?

Hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm soát chặt chẽ thông qua chỉ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) và độ chấp nhận (Tolerance) trong bảng thống kê hồi quy. Mức VIF $< 2.0$ khẳng định giữa các biến độc lập ($DNNV$, $CSVC$, $GC$, $ATAN$, $HTSPDV$) không có sự tương quan tuyến tính mạnh gây sai lệch hệ số ước lượng $\beta$.

4. Dữ liệu thực tế cho thấy cơ cấu doanh thu của Mường Thanh Holiday Huế phụ thuộc vào mảng nào?

Theo báo cáo tài chính năm 2022, doanh thu dịch vụ lưu trú đạt 30,5 tỷ VNĐ (chiếm 54,0% tổng doanh thu), doanh thu dịch vụ nhà hàng - ăn uống đạt 24,2 tỷ VNĐ (chiếm 42,9%), các dịch vụ bổ sung khác đạt 1,7 tỷ VNĐ (chiếm 3,1%). Như vậy, hai mảng lưu trú và F&B đóng góp tới 96,9% tổng doanh thu khách sạn.

5. Khách sạn có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu vào việc phân bổ ngân sách năm như thế nào?

Dựa trên ma trận hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta$, doanh nghiệp nên ưu tiên phân bổ ngân sách theo thứ tự tỷ trọng: 40% cho đào tạo phát triển năng lực nhân sự và cơ chế phúc lợi ($DNNV$), 30% cho bảo trì nâng cấp trang thiết bị buồng phòng ($CSVC$), 15% cho cải tiến chất lượng hệ thống F&B và dịch vụ bổ sung ($HTSPDV$), 10% cho an ninh an toàn ($ATAN$) và 5% cho các chương trình xúc tiến định giá linh hoạt ($GC$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đặng Thị Thu Thảo đã hoàn thành xuất sắc việc xây dựng và kiểm định mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại khách sạn Mường Thanh Holiday Huế. Thông qua phương pháp phân tích thống kê định lượng trên tập dữ liệu thực nghiệm $N = 124$, nghiên cứu đã chứng minh rõ ràng vai trò quyết định của 5 nhân tố: Đội ngũ nhân viên, Cơ sở vật chất, Giá cả, An toàn an ninh và Hệ thống sản phẩm dịch vụ bổ sung.

Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp một khung phân tích học thuật chặt chẽ, có khả năng tái lập cao mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng giá trị giúp ban lãnh đạo khách sạn đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và duy trì đà tăng trưởng bền vững trong kỷ nguyên du lịch số.