Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường dịch vụ giao hàng tại Việt Nam ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ sau đại dịch Covid-19 nhờ sự bùng nổ của thương mại điện tử và sự phục hồi của các hoạt động thương mại. Các số liệu tài chính của những đơn vị chuyển phát lớn phản ánh rõ nét tiềm năng này: tổng doanh thu của Viettel Post giai đoạn 2014–2019 tăng gấp 5,4 lần (từ 1.723 tỷ đồng lên hơn 9.000 tỷ đồng, trong đó doanh thu dịch vụ COD tăng 33 lần); doanh thu của Ahamove giai đoạn 2017–2021 tăng gần 8 lần (từ 228,208 tỷ đồng lên 1.735,031 tỷ đồng). Sự cạnh tranh trong ngành dịch vụ giao hàng chặng cuối (on-demand delivery) ngày càng gia tăng khi người tiêu dùng đặt ra các tiêu chuẩn khắt khe hơn về tính ổn định của ứng dụng, chi phí, ưu đãi và thời gian giao nhận.

Công ty Cổ phần Dịch vụ Tức thời Ahamove sau nhiều năm phát triển đã xây dựng được mạng lưới hoạt động rộng lớn tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, trên địa bàn thành phố Hà Nội, Ahamove vẫn chưa trở thành lựa chọn ưu tiên hàng đầu của đa số người tiêu dùng dù doanh nghiệp đã triển khai nhiều giải pháp thu hút khách hàng. Do đó, việc nghiên cứu có hệ thống về mức độ thỏa mãn của khách hàng và các nhân tố chi phối là yêu cầu cấp thiết để nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả kinh doanh.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

  1. Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng khi trải nghiệm dịch vụ chuyển phát của Ahamove trên địa bàn thành phố Hà Nội, từ đó đánh giá thực trạng chất lượng dịch vụ do công ty cung cấp.
  2. Xác định và lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố thuộc chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng.
  3. Phân tích các điểm hạn chế trong vận hành và đề xuất hệ thống giải pháp thực tiễn giúp Ahamove nâng cao chất lượng dịch vụ, củng cố vị thế cạnh tranh tại thị trường Hà Nội.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Chất lượng dịch vụ giao hàng của Ahamove và sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ.
  • Đối tượng điều tra: Khách hàng cá nhân và chủ kinh doanh đã và đang sử dụng dịch vụ giao hàng của Ahamove.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu khảo sát sơ cấp được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 15/01/2023 đến ngày 15/03/2023 (hoàn thiện xử lý trong tháng 3/2023).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình tham chiếu

Đề tài tổng hợp cơ sở lý luận từ các lý thuyết quản trị chất lượng dịch vụ và hành vi khách hàng:

  • Khái niệm dịch vụ và dịch vụ giao hàng: Khái niệm dịch vụ theo J.William Stanton (2010), Adrian Payne (1995); dịch vụ giao hàng theo Christian & France (2005); đặc điểm dịch vụ giao hàng theo Stank và cộng sự (2001), Kotler và cộng sự (2019) bao gồm: tính khách quan, tính tùy biến, tính không tách rời, tính liên quan đến kết quả, tính cạnh tranh và tính thời gian thực.
  • Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng: Định nghĩa chất lượng dịch vụ theo Parasuraman, Zeithaml và Berry (1988), Gronroos (1984); định nghĩa sự hài lòng theo Fornell (1995), Zeithaml & Bitner (2000). Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng dựa trên quan điểm của Cronin & Taylor (1992), De Ruyter và cộng sự (1997).
  • Các mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ quốc tế:
    • Mô hình chất lượng kỹ thuật / chức năng của Gronroos (1984, 1990).
    • Mô hình khoảng cách chất lượng dịch vụ SERVQUAL với 5 khía cạnh của Parasuraman và cộng sự (1985, 1988).
    • Mô hình đánh giá kết quả thực hiện SERVPERF của Cronin và Taylor (1992).
  • Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước: Mô hình giao hàng bưu điện của Võ Thanh Trúc và cộng sự (2021); mô hình giao nhận đường biển của Lê Thị Hồng Nhung và cộng sự (2021); mô hình dịch vụ giao nhận của Lê Sơn Tùng và cộng sự (2021); mô hình logistics thương mại điện tử bán lẻ của Lê Ngọc Trung Phát và cộng sự (2022).

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Kế thừa các mô hình chuẩn hóa và điều chỉnh cho phù hợp với dịch vụ giao hàng công nghệ, tác giả xây dựng mô hình đánh giá gồm 7 nhân tố độc lập tác động đến biến phụ thuộc "Sự hài lòng của khách hàng" (SHL):

  1. Sự tin cậy (TC): Tuân thủ cam kết, giao đúng hàng, đúng hẹn.
  2. Khả năng đáp ứng (DU): Thông báo thời gian giao nhận, xử lý đơn hàng linh hoạt, hỗ trợ nhanh chóng.
  3. Phương tiện hữu hình (HH): Đồng phục tài xế, phương tiện, thùng hàng, ứng dụng công nghệ theo dõi đơn.
  4. Năng lực phục vụ (NLPV): Ứng xử chuẩn mực, tôn trọng khách hàng, tạo sự an toàn, tin cậy.
  5. Sự đồng cảm (DC): Lắng nghe, thấu hiểu yêu cầu riêng, giải đáp thỏa đáng, giao hàng theo khung giờ thuận tiện.
  6. Chi phí giao hàng (CP): Mức cước phí cạnh tranh, chương trình ưu đãi, giảm giá vận chuyển.
  7. Chất lượng Website/Ứng dụng (CL): Giao diện dễ sử dụng, tốc độ truy cập, tích hợp đa dạng phương thức thanh toán, cung cấp đầy đủ thông tin.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu: Khảo sát trực tuyến bằng bảng câu hỏi trên Google Form thông qua các hội nhóm người dùng dịch vụ Ahamove. Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng từ mức 1 ("Rất không đồng ý") đến 5 ("Rất đồng ý").
  • Quy mô mẫu: Tổng số phiếu thu về là 298 phiếu, sau khi sàng lọc loại bỏ các phiếu không hợp lệ (người chưa từng dùng dịch vụ hoặc không sống tại Hà Nội), còn lại 250 mẫu hợp lệ (tỷ lệ 83,89%). Quy mô này thỏa mãn yêu cầu tối thiểu của phân tích nhân tố khám phá EFA ($\ge 5 \times 32 = 160$ mẫu) và hồi quy tuyến tính ($\ge 50 + 8 \times 7 = 106$ mẫu).
  • Kỹ thuật phân tích thống kê trên phần mềm SPSS 20:
    • Thống kê mô tả đặc trưng nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu.
    • Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation).
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo phương pháp trích Principal Components với phép quay Varimax.
    • Phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính bội (MLR).
    • Kiểm định sự khác biệt trung bình bằng Independent Sample T-test (theo giới tính) và One-way ANOVA (theo độ tuổi, thu nhập, tần suất sử dụng dịch vụ).

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương I tập trung hệ thống hóa các lý thuyết căn bản về dịch vụ và dịch vụ giao hàng chặng cuối trong nền kinh tế số. Tác giả phân tích 6 đặc thù cốt lõi của dịch vụ giao hàng, đồng thời làm rõ mối quan hệ nhân quả giữa chất lượng dịch vụ cảm nhận và mức độ hài lòng của khách hàng. Chương này cũng phân tích chuyên sâu các mô hình đo lường kinh điển trên thế giới (Gronroos, SERVQUAL, SERVPERF) và tổng hợp kết quả từ 4 nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam để làm căn cứ khoa học cho việc xây dựng khung phân tích thích ứng với thị trường vận chuyển công nghệ tại Hà Nội.

Chương II: Phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giao hàng

Chương II chi tiết hóa phương pháp luận nghiên cứu định lượng:

  • Thiết lập 7 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_7$) giả định mối quan hệ tác động dương (+) giữa 7 thành phần chất lượng dịch vụ và sự hài lòng.
  • Xây dựng bảng đo lường cụ thể với 32 biến quan sát (gồm 28 biến đo lường cho 7 nhân tố độc lập và 4 biến đo lường sự hài lòng chung).
  • Quy định các tiêu chuẩn kiểm định thống kê: hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,6$; tương quan biến - tổng $\ge 0,3$; hệ số KMO từ $0,5$ đến $1,0$; kiểm định Bartlett có giá trị Sig. $< 0,05$; Eigenvalue $\ge 1$; tổng phương sai trích $\ge 50%$; hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0,5$; hệ số phóng đại phương sai (VIF) $< 10$.
Ký hiệu Nhóm nhân tố Số biến quan sát Nguồn thang đo kế thừa
TC Sự tin cậy 4 Parasuraman et al. (1988); Trần et al. (2020)
DU Khả năng đáp ứng 5 Parasuraman et al. (1988); Trần et al. (2020)
HH Phương tiện hữu hình 4 Lê Nguyễn Đoan Khôi et al. (2017); Trần et al. (2020)
NLPV Năng lực phục vụ 3 Ayele et al. (2020); Gobena (2019); Trần et al. (2020)
DC Sự đồng cảm 4 Parasuraman et al. (1988); Trần et al. (2020)
CP Chi phí giao hàng 4 Stank et al. (2003); Oghuma et al. (2018)
CL Chất lượng Website / App 4 Nguyễn Văn Huân et al. (2020); Hà (2018)
SHL Sự hài lòng của khách hàng 4 Lê Nguyễn Đoan Khôi và cộng sự (2017)

Chương III: Kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng của Ahamove trên địa bàn Hà Nội

Chương III trình bày toàn bộ kết quả phân tích dữ liệu thực tế:

  • Tổng quan về Ahamove: Thành lập năm 2015, thuộc tập đoàn Scommerce. Doanh nghiệp vận hành theo mô hình cơ cấu tổ chức trực tuyến, sở hữu mạng lưới phục vụ hơn 400.000 khách hàng và hơn 150.000 tài xế trên toàn quốc. Các dòng sản phẩm chính bao gồm: AhaDelivery (Siêu tốc, Siêu rẻ, Giao đồ ăn, Giao hàng 4H), AhaMart, AhaTruck, Dịch vụ HUB, Sameday Delivery, OnWheel, Supply, Aharent và dịch vụ xe điện Ahafast hợp tác cùng VinFast.
  • Thực trạng đánh giá thang đo: Toàn bộ thang đo đạt độ tin cậy cao qua kiểm định Cronbach's Alpha. Phân tích EFA trích xuất được 7 nhóm nhân tố độc lập giải thích 66,009% biến thiên dữ liệu.
  • Kiểm định sự khác biệt: Kiểm định T-test và One-way ANOVA chỉ ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng theo độ tuổi, mức thu nhập và tần suất sử dụng dịch vụ, trong khi yếu tố giới tính không tạo ra sự khác biệt.
  • Mô hình hồi quy tuyến tính: Phương trình hồi quy phản ánh tác động đồng thời của 7 nhân tố đến sự hài lòng với hệ số $R^2$ hiệu chỉnh đạt 68,2%, không vi phạm giả định đa cộng tuyến (VIF $< 10$) hay tự tương quan.

Kết quả và đóng góp

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Khảo sát hợp lệ trên 250 khách hàng sử dụng dịch vụ Ahamove tại Hà Nội ghi nhận cơ cấu nhân khẩu học cụ thể:

Biến phân loại Phân nhóm biểu hiện Tần số (Số lượng) Tỷ trọng (%)
Giới tính Nữ 124 49,6%
Nam 126 50,4%
Độ tuổi Dưới 25 tuổi 96 38,4%
Từ 25 đến 30 tuổi 94 37,6%
Trên 30 tuổi 60 24,0%
Thu nhập hàng tháng Dưới 3 triệu đồng 45 18,0%
Từ 3 đến 5 triệu đồng 83 33,2%
Từ 5 đến 10 triệu đồng 77 30,8%
Trên 10 triệu đồng 45 18,0%
Tần suất sử dụng / tháng Hiếm khi 33 13,2%
Từ 1 đến 2 lần 75 30,0%
Từ 3 đến 4 lần 83 33,2%
Trên 4 lần 59 23,6%

Kết quả kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố EFA

  • Hệ số Cronbach's Alpha: Thang đo sự đồng cảm đạt cao nhất ($\alpha = 0,836$), tiếp theo là chi phí giao hàng ($\alpha = 0,830$), sự tin cậy ($\alpha = 0,821$), sự hài lòng ($\alpha = 0,817$), phương tiện hữu hình ($\alpha = 0,816$), chất lượng website ($\alpha = 0,809$), khả năng đáp ứng ($\alpha = 0,807$) và năng lực phục vụ ($\alpha = 0,765$).
  • Phân tích EFA biến độc lập: Hệ số $\text{KMO} = 0,885$; kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} = 0,000$; trích xuất 7 nhân tố với Eigenvalue đều $> 1$ (thấp nhất là 1,000); tổng phương sai trích đạt $66,009%$. Biến quan sát có hệ số tải cao nhất trong từng nhóm gồm: DC3 ($0,793$), HH4 ($0,798$), CP3 ($0,810$), TC4 ($0,810$), CL4 ($0,792$), DU3 ($0,752$), NLPV3 ($0,795$).
  • Phân tích EFA biến phụ thuộc: Hệ số $\text{KMO} = 0,777$; $\text{Sig.} = 0,000$; trích xuất 1 nhân tố duy nhất giải thích $64,7%$ biến thiên phương sai của thang đo sự hài lòng.

Kết quả kiểm định khác biệt và mô hình hồi quy

  • Kiểm định sự khác biệt:
    • Giới tính (Independent Sample T-test): Giá trị $\text{Sig.} > 0,05$, kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng giữa khách hàng nam và nữ.
    • Độ tuổi, Thu nhập, Tần suất sử dụng (One-way ANOVA): Đều có giá trị $\text{Sig.} < 0,05$, xác nhận tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Mức độ hài lòng có xu hướng cao hơn ở nhóm khách hàng lớn tuổi, nhóm có thu nhập cao và nhóm có tần suất sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn.
  • Kiểm định mô hình hồi quy:
    • Kiểm định ANOVA của mô hình hồi quy cho thấy giá trị $\text{Sig.} = 0,000 < 0,05$.
    • Hệ số tương quan $R = 0,831$; hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 \text{ (Adjusted)} = 0,682$, chứng minh 7 nhân tố chất lượng dịch vụ giải thích được $68,2%$ sự biến thiên mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giao hàng Ahamove tại Hà Nội.

Giải pháp và kiến nghị

  1. Hoàn thiện quy trình và chất lượng phục vụ của tài xế: Tăng cường đào tạo định kỳ về tác phong, kỹ năng giao tiếp và ứng xử chuẩn mực; nâng cao tính kỷ luật trong việc đảm bảo thời gian giao nhận cam kết.
  2. Tối ưu hóa nền tảng công nghệ và website: Cải thiện giao diện ứng dụng, nâng cao tốc độ tải, bổ sung các tính năng định vị chính xác và đa dạng hóa cổng thanh toán số.
  3. Chính sách giá và khuyến mại linh hoạt: Xây dựng khung cước phí hợp lý, phát triển các gói ưu đãi dành riêng cho nhóm khách hàng thân thiết và khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ.
  4. Cải tiến quy trình hỗ trợ và chăm sóc khách hàng: Thiết lập kênh phản hồi đa kênh, giải quyết khiếu nại phát sinh nhanh chóng trong khung giờ vận hành 8h00–21h30.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Phương pháp lấy mẫu: Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất thông qua biểu mẫu trực tuyến, dẫn đến khả năng đại diện cho toàn bộ tổng thể khách hàng tại Hà Nội còn có những hạn chế nhất định.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu chỉ tiến hành khảo sát trên địa bàn Hà Nội trong giai đoạn đầu năm 2023, chưa đối sánh dữ liệu liên tỉnh hoặc các chu kỳ kinh doanh cao điểm khác trong năm.
  • Khung biến số mô hình: Mô hình tập trung vào 7 nhân tố chất lượng dịch vụ cốt lõi, vẫn còn $31,8%$ sự biến thiên của biến phụ thuộc chịu sự chi phối từ các yếu tố bên ngoài khác chưa được đưa vào phân tích (như biến động thị trường, chính sách đối thủ cạnh tranh hoặc đặc tính sản phẩm giao nhận).

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và người làm nghiên cứu: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình thực hiện một đề tài nghiên cứu định lượng trong khối ngành Kinh tế, Thống kê ứng dụng và Quản trị chuỗi cung ứng; minh họa chi tiết từng bước kiểm định thang đo, xử lý SPSS, phân tích nhân tố EFA, kiểm định khác biệt ANOVA và hồi quy tuyến tính bội.
  • Đối với doanh nghiệp dịch vụ giao nhận chặng cuối: Cung cấp dữ liệu thực chứng về nhận thức của người tiêu dùng tại Hà Nội, giúp các đơn vị như Ahamove và các công ty chuyển phát công nghệ nhận diện các điểm nghẽn trong vận hành, từ đó tối ưu hóa chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

Đề tài sử dụng kích thước mẫu khảo sát là bao nhiêu và được thu thập như thế nào?

Đề tài thu thập tổng cộng 298 phiếu khảo sát qua Google Form được chia sẻ trên các diễn đàn, hội nhóm người dùng dịch vụ Ahamove. Sau khi sàng lọc loại bỏ các phiếu không hợp lệ, cỡ mẫu chính thức đưa vào phân tích là 250 quan sát hợp lệ (đáp ứng tiêu chuẩn kiểm định định lượng cho 32 biến quan sát).

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm những nhân tố nào?

Mô hình đề xuất gồm 7 nhân tố độc lập: (1) Sự tin cậy, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Phương tiện hữu hình, (4) Năng lực phục vụ, (5) Sự đồng cảm, (6) Chi phí giao hàng, và (7) Chất lượng Website/Ứng dụng, cùng tác động đến biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) đạt các chỉ số kỹ thuật nào?

Kiểm định EFA cho các biến độc lập đạt hệ số KMO = 0,885; kiểm định Bartlett đạt mức ý nghĩa Sig. = 0,000; trích xuất được 7 nhóm nhân tố với Eigenvalue đều lớn hơn 1 và tổng phương sai trích đạt 66,009% (vượt tiêu chuẩn 50%). Đối với biến phụ thuộc, KMO = 0,777 và giải thích được 64,7% phương sai.

Các yếu tố nhân khẩu học có tạo ra sự khác biệt về mức độ hài lòng không?

Kết quả kiểm định T-test cho thấy giới tính (nam/nữ) không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với mức độ hài lòng. Ngược lại, kiểm định One-way ANOVA xác nhận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê theo các nhóm độ tuổi, mức thu nhập và tần suất sử dụng dịch vụ mỗi tháng.

Mức độ giải thích của mô hình hồi quy đối với sự hài lòng của khách hàng là bao nhiêu?

Mô hình hồi quy tuyến tính bội đạt hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 \text{ (Adjusted)} = 0,682$, cho thấy 7 nhân tố chất lượng dịch vụ trong mô hình giải thích được 68,2% sự biến thiên của mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ giao hàng Ahamove tại Hà Nội; mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF $< 10$).

Kết luận

Chuyên đề tốt nghiệp đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối và thực hiện thành công việc đo lường các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng Ahamove tại Hà Nội. Thông qua khảo sát thực nghiệm 250 đáp viên và quy trình xử lý dữ liệu chặt chẽ bằng phần mềm SPSS 20, nghiên cứu đã chứng minh mô hình hồi quy 7 nhân tố có độ phù hợp cao với $R^2$ hiệu chỉnh đạt 68,2%. Các kết quả kiểm định thống kê và khác biệt nhân khẩu học cung cấp cơ sở thực tiễn chuẩn xác để doanh nghiệp tối ưu biểu phí, nâng cao năng lực đội ngũ tài xế và hoàn thiện nền tảng công nghệ vận hành.