Tổng quan nghiên cứu

Thị trường vận tải hành khách đô thị tại Việt Nam đã chứng kiến sự biến động sâu sắc kể từ khi các nền tảng gọi xe công nghệ như Uber và Grab chính thức tham gia vào cuối năm 2014. Theo thống kê của Bộ Giao thông Vận tải, tính đến cuối quý III năm 2017, cả nước đã có hơn 31.000 xe taxi công nghệ hoạt động dưới hình thức hợp đồng điện tử. Sự gia tăng nhanh chóng này đã tạo ra áp lực cạnh tranh vô cùng gay gắt, khiến chỉ riêng tại Thành phố Hồ Chí Minh đã có hơn 3.000 xe taxi truyền thống phải dừng hoạt động hoặc giải thể. Bối cảnh đó đặt ra vấn đề cấp bách về việc nhận diện các động lực thực sự thúc đẩy người tiêu dùng thay đổi phương thức di chuyển tại các đô thị lớn.

Luận văn tập trung giải quyết mục tiêu xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ taxi công nghệ Uber và Grab của khách hàng trên địa bàn thành phố Hà Nội. Về phạm vi nghiên cứu, đề tài khai thác nguồn dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2015–2017 kết hợp nguồn dữ liệu sơ cấp được khảo sát thực tế từ tháng 12 năm 2017 đến tháng 3 năm 2018 tại 5 khu vực tập trung đông dân cư của Thủ đô.

Về mặt ý nghĩa thực tiễn, kết quả nghiên cứu cung cấp hệ thống chỉ số định lượng giúp các doanh nghiệp taxi công nghệ nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng thêm khoảng 15% đến 20%, đồng thời hỗ trợ các hãng taxi truyền thống tìm ra giải pháp cải tiến chất lượng dịch vụ nhằm duy trì thị phần vận tải hành khách công cộng trước làn sóng chuyển đổi số.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kế thừa và tích hợp của ba mô hình hành vi tiêu dùng kinh điển: Thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen, Thuyết hành vi dự định (TPB) của Ajzen, và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis. Trong đó, mô hình TRA đóng vai trò cốt lõi để giải thích mối quan hệ giữa niềm tin của khách hàng đối với các thuộc tính dịch vụ, chuẩn chủ quan và ý định dẫn đến quyết định sử dụng thực tế.

Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 7 nhóm nhân tố độc lập với 28 biến quan sát tác động đến 1 biến phụ thuộc là quyết định sử dụng dịch vụ:

  1. Uy tín thương hiệu
  2. Yếu tố giá cước
  3. Yếu tố thuận lợi
  4. Yếu tố an toàn
  5. Yếu tố nhân viên
  6. Chương trình khuyến mại
  7. Sự tác động của những người có ảnh hưởng

Nền tảng lý luận của đề tài gắn liền với các khái niệm cốt lõi: Khái niệm dịch vụ vận tải hành khách theo quy định tại Điều 3 Nghị định 86/2014/NĐ-CP; Mô hình hộp đen ý thức khách hàng của Philip Kotler; Khái niệm giá trị gia tăng của Ted Levitt với luận điểm: "Cạnh tranh kiểu mới không phải là cạnh tranh giữa cái mà công ty sản xuất ra ở nhà máy của mình mà là cạnh tranh giữa cái mà họ gia tăng vào sản phẩm đầu ra".

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

  • Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo ngành của Bộ Giao thông Vận tải và các công trình khoa học chuyên ngành trong giai đoạn 2015–2017.
  • Dữ liệu sơ cấp được thu thập qua hai giai đoạn điều tra bằng bảng hỏi cấu trúc Likert 5 mức độ.

Tại giai đoạn nghiên cứu sơ bộ thực hiện vào tháng 12 năm 2017, tác giả phát 102 phiếu khảo sát và thu về 50 phiếu hợp lệ đạt tỷ lệ 49,02%. Kết quả phân tích sơ bộ ghi nhận tỷ lệ khách hàng nữ sử dụng dịch vụ chiếm 70% (35/50 người) và nam giới chiếm 30% (15/50 người).

Đối với nghiên cứu chính thức triển khai từ ngày 12/03/2018 đến ngày 22/03/2018, cỡ mẫu tối thiểu được xác định là 140 mẫu (tương đương quy tắc 5 mẫu cho mỗi biến quan sát trong tổng số 28 biến). Để bù đắp tỷ lệ phản hồi dự kiến khoảng 49,02%, tác giả đã phát ra 286 bảng câu hỏi. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo khu vực được thực hiện tại 5 địa điểm đặc trưng trên địa bàn Hà Nội:

  • Sân bay Nội Bài: 120 mẫu
  • Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội: 50 mẫu
  • Bến xe Mỹ Đình: 50 mẫu
  • Phố đi bộ Hồ Gươm: 20 mẫu
  • Bệnh viện Việt Đức: 46 mẫu

Quy trình xử lý dữ liệu được thực hiện trên phần mềm SPSS 22.0. Lý do lựa chọn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (kỹ thuật Principal Component Analysis với phép xoay Varimax) và hồi quy đa biến nhằm lượng hóa chính xác tỷ trọng đóng góp của từng nhóm thuộc tính dịch vụ vào quyết định của người tiêu dùng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng đã khẳng định tính tương thích cao của dữ liệu với mô hình nghiên cứu thông qua kiểm định KMO đạt 0.50 và kiểm định Bartlett đạt giá trị 570.05 với mức ý nghĩa thống kê cao. Mô hình trích xuất được 7 nhóm nhân tố giải thích tới 70.657% tổng phương sai của dữ liệu:

  1. Yếu tố thuận lợi là nhân tố chi phối mạnh mẽ nhất, giải thích 22.078% phương sai trích với 6 biến quan sát. Khách hàng đánh giá rất cao việc mạng lưới xe phân bố rộng khắp, thao tác đặt xe qua ứng dụng di động dễ dàng và thời gian chờ xe ngắn.
  2. Yếu tố nhân viên đứng vị trí thứ hai, giải thích 15.629% phương sai trích. Thái độ phục vụ lịch sự, trang phục gọn gàng và tinh thần trách nhiệm bảo đảm an toàn của tài xế tạo nên điểm khác biệt lớn so với trải nghiệm di chuyển trước đây.
  3. Yếu tố giá cước giải thích 8.476% phương sai trích. Người tiêu dùng đánh giá cao tính minh bạch khi lộ trình, khoảng cách kilomet và số tiền thanh toán được hiển thị chính xác trước chuyến đi.
  4. Nhóm các nhân tố tiếp theo lần lượt là Uy tín thương hiệu giải thích 8.165% phương sai, Yếu tố an toàn giải thích 6.577% phương sai, Sự tác động của người ảnh hưởng giải thích 5.499% phương sai, và Chương trình khuyến mại giải thích 4.284% phương sai.
  5. Toàn bộ 7 thang đo thành phần đều vượt qua kiểm định độ tin cậy với hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0.60 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.30.

Thảo luận kết quả

Kết quả phân tích cho thấy một sự thay đổi căn bản trong hành vi tiêu dùng dịch vụ vận tải của người dân Hà Nội. Khách hàng không còn thuần túy xem taxi là một phương tiện di chuyển cơ học, mà xem đó là một gói trải nghiệm tích hợp công nghệ số. Việc yếu tố thuận lợi chiếm tới 22.078% phương sai cho thấy người dùng đô thị sẵn sàng lựa chọn dịch vụ giúp họ tiết kiệm thời gian chờ đợi và chủ động kiểm soát hành trình.

So sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm, kết quả này củng cố phát hiện của Kennington về vai trò của uy tín và giá cước trong hành vi lựa chọn dịch vụ, đồng thời bổ sung bằng chứng thực nghiệm của Nguyễn Thị Hà Phương về mức độ chi phối của thái độ nhân viên và tính tiện ích. Sự vượt trội của taxi công nghệ bắt nguồn từ việc giải quyết triệt để các bức xúc cố hữu của taxi truyền thống như từ chối chở cự ly ngắn, phong cách phục vụ thiếu chuyên nghiệp hay nghi ngại về gian lận đồng hồ tính cước.

Để tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu cho các quyết định quản trị, toàn bộ cấu trúc phương sai trích nên được thể hiện qua biểu đồ Pareto nhằm làm nổi bật nhóm nhân tố cốt lõi (thuận lợi và nhân viên chiếm tổng cộng 37.707% mức độ tác động). Bên cạnh đó, việc lập bảng ma trận xoay nhân tố kết hợp biểu đồ cột so sánh điểm trung bình Likert giữa các nhóm tiêu chí sẽ giúp các nhà quản lý nhận diện chính xác các điểm chạm dịch vụ cần được ưu tiên phân bổ ngân sách cải tiến.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược có tính khả thi cao dành cho doanh nghiệp và cơ quan quản lý:

  1. Nâng cấp thuật toán định vị và tối ưu hóa thời gian đón khách: Doanh nghiệp cung cấp ứng dụng gọi xe (Grab, Uber) cần nâng cấp hệ thống máy chủ và bản đồ số, đặt mục tiêu rút ngắn thời gian chờ xe bình quân của hành khách xuống dưới 4 phút trong quý 1 năm 2019. Chủ thể thực hiện là Bộ phận Công nghệ và Bộ phận Vận hành của doanh nghiệp.

  2. Chuẩn hóa quy trình đào tạo và kiểm soát thái độ đội ngũ tài xế: Doanh nghiệp vận tải cần tổ chức các khóa huấn luyện định kỳ hàng quý về văn hóa giao tiếp và kỹ năng lái xe an toàn. Chỉ tiêu đặt ra là duy trì tỷ lệ hài lòng đạt trên 4.85/5 sao trên hệ thống đánh giá của ứng dụng, đồng thời giảm 30% tỷ lệ khiếu nại về thái độ phục vụ trong vòng 6 tháng kể từ khi áp dụng.

  3. Minh bạch hóa chính sách giá và đa dạng hóa cổng thanh toán: Doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ cần tiếp tục duy trì tính minh bạch về giá cước trên từng kilomet, đẩy mạnh liên kết với các ngân hàng thương mại để thanh toán tự động qua thẻ Visa, MasterCard và ví điện tử. Mục tiêu là nâng tỷ lệ thanh toán không tiền mặt lên mức 50% trong tổng số chuyến đi trước cuối năm 2019.

  4. Hoàn thiện khung khổ pháp lý về quản lý xe hợp đồng điện tử: Bộ Giao thông Vận tải và Ủy ban Nhân dân thành phố Hà Nội cần nghiên cứu sửa đổi, bổ sung Nghị định 86/2014/NĐ-CP theo hướng công nhận tính pháp lý chính thức của mô hình taxi công nghệ, ban hành quy định gắn phù hiệu xe hợp đồng điện tử và kết nối dữ liệu giám sát hành trình về Sở Giao thông Vận tải Hà Nội nhằm đảm bảo cạnh tranh bình đẳng trước năm 2020.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị tham khảo sâu sắc cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

  1. Ban lãnh đạo và phòng Marketing của các hãng taxi công nghệ: Khai thác bộ chỉ số 7 nhân tố để tối ưu hóa ngân sách truyền thông, tập trung nguồn lực phát triển các tính năng phần mềm đáp ứng đúng 22.078% mức độ quan tâm của khách hàng đối với sự thuận lợi.

  2. Giám đốc điều hành các hãng taxi truyền thống: Sử dụng dữ liệu nghiên cứu làm cơ sở đối sánh để tái cấu trúc mô hình kinh doanh, đẩy nhanh quá trình xây dựng ứng dụng đặt xe riêng và đào tạo lại tác phong phục vụ của tài xế nhằm chặn đứng đà sụt giảm thị phần.

  3. Các cơ quan quản lý nhà nước về giao thông vận tải đô thị: Tham khảo các luận cứ khoa học và số liệu thực tế về 31.000 xe hợp đồng điện tử để xây dựng quy hoạch giao thông Hà Nội đến năm 2020 phù hợp với xu hướng kinh tế chia sẻ.

  4. Học viên cao học và nhà nghiên cứu chuyên ngành Quản trị kinh doanh: Kế thừa khung lý thuyết tích hợp TRA - TPB - TAM và bộ công cụ đo lường 28 biến quan sát để mở rộng nghiên cứu sang các loại hình dịch vụ số hóa khác như giao hàng hay đặt món trực tuyến.

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi 1: Nhân tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng taxi Uber và Grab của khách hàng tại Hà Nội?

Yếu tố thuận lợi là nhân tố chi phối mạnh mẽ nhất khi giải thích tới 22.078% biến thiên dữ liệu. Khách hàng đô thị đặc biệt ưu tiên việc kết nối xe nhanh chóng qua điện thoại thông minh, khả năng định vị chính xác vị trí đón và việc phân bố rộng khắp của phương tiện.

Câu hỏi 2: Quy mô mẫu và phương pháp chọn mẫu trong luận văn được triển khai như thế nào?

Nghiên cứu tiến hành khảo sát sơ bộ với 50 mẫu và nghiên cứu chính thức với 286 bảng hỏi được phát trực tiếp tại 5 địa bàn trọng điểm của Hà Nội. Trong đó, Sân bay Nội Bài chiếm số lượng lớn nhất với 120 mẫu, tiếp theo là Bến xe Mỹ Đình và Đại học Kinh tế mỗi nơi 50 mẫu.

Câu hỏi 3: Tại sao taxi truyền thống lại mất dần thị phần trước sự xuất hiện của taxi công nghệ?

Sự xuất hiện của hơn 31.000 xe hợp đồng điện tử đã thay đổi tiêu chuẩn ngành. Taxi truyền thống mất thị phần do bộc lộ các hạn chế về thái độ phục vụ của tài xế, sự thiếu minh bạch trong lộ trình và giá cước, dẫn đến việc hơn 3.000 xe truyền thống tại đô thị lớn phải ngừng hoạt động.

Câu hỏi 4: Tỷ lệ giới tính trong mẫu khảo sát sơ bộ thể hiện xu hướng tiêu dùng ra sao?

Khảo sát sơ bộ trên 50 người ghi nhận tỷ lệ nữ giới sử dụng taxi công nghệ đạt tới 70% (35/50 người), cao gấp 2.33 lần so với nam giới (30%). Điều này cho thấy phụ nữ có xu hướng ưu tiên dịch vụ có khả năng theo dõi lộ trình và biết trước danh tính tài xế để đảm bảo an toàn.

Câu hỏi 5: Độ tin cậy và giá trị khoa học của bộ thang đo trong nghiên cứu được kiểm định bằng cách nào?

Bộ thang đo gồm 28 biến quan sát được kiểm định nghiêm ngặt qua hệ số Cronbach's Alpha (tất cả 7 nhân tố đều đạt trên 0.60) và phân tích nhân tố khám phá EFA (tổng phương sai trích đạt 70.657%), khẳng định độ tin cậy và tính đại diện khoa học vững chắc.

Kết luận

  • Luận văn đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về hành vi khách hàng và các mô hình ra quyết định trong lĩnh vực dịch vụ vận tải hành khách đô thị.
  • Xác lập mô hình thực nghiệm gồm 7 nhóm nhân tố giải thích 70.657% phương sai quyết định sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng tại Hà Nội.
  • Khẳng định yếu tố thuận lợi (22.078%) và yếu tố nhân viên (15.629%) là hai trụ cột chính định hình lợi thế cạnh tranh của taxi công nghệ.
  • Đề xuất hệ thống giải pháp đồng bộ từ nâng cấp thuật toán công nghệ, đào tạo nhân sự đến hoàn thiện chính sách quản lý nhà nước theo Nghị định 86/2014/NĐ-CP.
  • Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng giá trị giúp các doanh nghiệp vận tải định hướng chiến lược kinh doanh thích ứng với quy hoạch giao thông Hà Nội giai đoạn 2018–2020.

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài là mở rộng phạm vi khảo sát liên tỉnh và phân tích sâu hơn về tác động của các hình thức thanh toán số trong giai đoạn 2019–2020. Hãy nghiên cứu toàn văn luận văn thạc sĩ để nắm bắt trọn vẹn mô hình phân tích định lượng và giải pháp phát triển dịch vụ vận tải số.