Sự Hài Lòng và Lòng Trung Thành của Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ 4G của Viettel Tại Hà Nội

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4g của viettel tại hà nội, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải

• Tác giả: Trần Tuan Duc
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Thùy Linh
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế
• Chuyên ngành: Kinh Tế Chính Trị
• Đề tài: Nghiên Cứu Sự Hài Lòng và Lòng Trung Thành của Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ 4G của Viettel Tại Hà Nội
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ 4G
• 1.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G
• 1.2. Các công trình nghiên cứu quốc tế liên quan đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G
• 1.3. Các công trình nghiên cứu trong nước liên quan đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G
• 1.4. Khoảng trống nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ 4G
• 2.1. Cơ sở lý luận về dịch vụ 4G
• 2.2. Đặc điểm của dịch vụ 4G
• 2.3. Cơ sở lý luận về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng
• 2.4. Vai trò và sự phụ thuộc giữa sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ
• 2.5. Nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, sự trung thành của khách hàng và giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Phương pháp thu thập số liệu
• 3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ 4G CỦA VIETTEL TẠI HÀ NỘI
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
• 4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc
• 4.3.3. Điều chỉnh mô hình sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.4. Phân tích tương quan Pearson
• 4.4.1. Phân tích tương quan Pearson cho các biến độc lập và biến phụ thuộc HL với nhau lần thứ nhất
• 4.4.2. Phân tích tương quan Pearson cho các biến độc lập và biến phụ thuộc HL với nhau lần thứ hai
• 4.4.3. Điều chỉnh mô hình sau khi phân tích tương quan Pearson
• 4.5. Phân tích hồi quy
• 4.5.1. Phân tích phương trình hồi quy đa biến giữa các biến độc lập DB, DU, SD, CS với biến phụ thuộc HL
• 4.5.2. Phân tích phương trình hồi quy đơn biến giữa biến HL và TT
• 4.5.3. Nhận xét phương trình hồi quy
• 4.5.4. Phân tích tầm quan trọng của các yếu tố qua giá trị trung bình các biến quan sát trong các biến độc lập
• 5. CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO
• 5.1. Đề xuất giải pháp nâng cao
• 5.2. Các biến quan sát cần được nhà mạng khắc phục
• 5.3. Đề xuất giải pháp từ các yếu tố trong mô hình nghiên cứu
• 5.4. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Sự Hài Lòng và Lòng Trung Thành của Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ 4G

Nghiên cứu về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng là một lĩnh vực quan trọng trong ngành viễn thông, đặc biệt là đối với dịch vụ 4G của Viettel tại Hà Nội. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đã tạo ra nhiều cơ hội và thách thức cho các nhà cung cấp dịch vụ. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa dịch vụ và nâng cao trải nghiệm người dùng.

1.1. Tầm quan trọng của Nghiên Cứu Sự Hài Lòng Khách Hàng

Nghiên cứu này giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện dịch vụ. Các yếu tố như chất lượng dịch vụ, trải nghiệm khách hàng, và giá cả đều có vai trò quan trọng trong việc tạo ra sự hài lòng.

1.2. Mục tiêu của Nghiên Cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phân tích các yếu tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Viettel. Nghiên cứu cũng nhằm đưa ra các khuyến nghị để cải thiện dịch vụ và tăng cường sự trung thành của khách hàng.

II. Vấn đề và Thách thức trong Nghiên Cứu Sự Hài Lòng Khách Hàng

Mặc dù dịch vụ 4G đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Các vấn đề như hạ tầng viễn thông chưa hoàn thiện, chính sách phức tạp và không nắm bắt nhu cầu khách hàng có thể dẫn đến trải nghiệm tiêu cực. Việc nhận diện và giải quyết những vấn đề này là rất cần thiết.

2.1. Hạn chế về Hạ Tầng Viễn Thông

Hạ tầng viễn thông chưa đồng bộ và hiện đại có thể gây ra tình trạng mất kết nối hoặc chất lượng dịch vụ không ổn định, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.

2.2. Chính Sách và Quy Định Phức Tạp

Chính sách và quy định liên quan đến dịch vụ 4G có thể gây khó khăn cho khách hàng trong việc tiếp cận và sử dụng dịch vụ, từ đó làm giảm lòng trung thành.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Sự Hài Lòng và Lòng Trung Thành

Để nghiên cứu sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, các phương pháp định lượng và định tính sẽ được áp dụng. Việc thu thập dữ liệu từ khách hàng thông qua khảo sát sẽ giúp phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành một cách chính xác.

3.1. Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu

Dữ liệu sẽ được thu thập thông qua bảng hỏi trực tuyến và phỏng vấn trực tiếp với khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Viettel. Điều này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu

Sử dụng các phương pháp phân tích định lượng như phân tích hồi quy và phân tích nhân tố để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố và sự hài lòng của khách hàng.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu về Sự Hài Lòng và Lòng Trung Thành

Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ 4G Viettel. Các yếu tố như chất lượng dịch vụ, giá cả, và trải nghiệm khách hàng sẽ được phân tích để đưa ra những kết luận chính xác.

4.1. Đánh Giá Mức Độ Hài Lòng

Kết quả khảo sát cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng chủ yếu phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ và giá cả. Những khách hàng hài lòng thường có xu hướng trung thành hơn.

4.2. Phân Tích Lòng Trung Thành

Nghiên cứu chỉ ra rằng lòng trung thành của khách hàng có mối liên hệ chặt chẽ với sự hài lòng. Khách hàng hài lòng có khả năng cao hơn trong việc tiếp tục sử dụng dịch vụ và giới thiệu cho người khác.

V. Kết Luận và Đề Xuất Giải Pháp Nâng Cao Sự Hài Lòng Khách Hàng

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng việc cải thiện chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng là rất quan trọng để nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Các nhà cung cấp dịch vụ cần chú trọng đến việc lắng nghe ý kiến khách hàng và điều chỉnh dịch vụ cho phù hợp.

5.1. Đề Xuất Giải Pháp Cải Thiện Dịch Vụ

Các giải pháp như nâng cấp hạ tầng viễn thông, cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng và điều chỉnh chính sách giá cả sẽ giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các yếu tố mới như công nghệ 5G và xu hướng tiêu dùng trong tương lai đối với sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông di động tại Việt Nam đang chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa các nhà mạng lớn như Viettel, VNPT (VinaPhone) và MobiFone. Với hơn 80% người dùng điện thoại thông minh phụ thuộc vào mạng 4G để học tập, làm việc và giải trí đa phương tiện, chất lượng dịch vụ kết nối băng rộng di động (Mobile Broadband QoS) đóng vai trò quyết định đến trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, theo ghi nhận từ Cục Viễn thông – Bộ Thông tin và Truyền thông vào giữa năm 2023, việc thay đổi chính sách gói cước (ngừng cấp các gói data dung lượng lớn không giới hạn từ ngày 15/06/2023) cùng các vấn đề về nghẽn mạng cục bộ tại các đô thị lớn đã tạo nên những biến động đáng kể về mức độ hài lòng của thuê bao.

Vấn đề đặt ra (Problem Statement) là sự gia tăng tỷ lệ rời mạng (Churn Rate) và sự suy giảm mức độ gắn bó khi kỳ vọng của khách hàng về tốc độ truyền dữ liệu, độ ổn định và chi phí dịch vụ không được đáp ứng đồng bộ. Nghiên cứu này tập trung vào bài toán: Xác định và lượng hóa các nhân tố cấu thành chất lượng dịch vụ tác động trực tiếp đến sự hài lòng (Customer Satisfaction - HL) và lòng trung thành (Customer Loyalty - TT) của khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ 4G Viettel tại khu vực Hà Nội.

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm:

1. Tổng quan cơ sở lý luận và hệ thống hóa các mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ viễn thông quốc tế và trong nước.
2. Thiết kế và kiểm định thang đo định lượng phù hợp với bối cảnh thị trường viễn thông Việt Nam sau biến động chính sách cước 2023.
3. Thu thập và phân tích thực nghiệm tập dữ liệu sơ cấp ($N = 160$) thông qua phần mềm thống kê chuyên dụng.
4. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội để lượng hóa mức độ tác động của từng nhân tố và đề xuất giải pháp khả thi nhằm gia tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate).

Thông số phạm vi	Chi tiết xác định
Không gian nghiên cứu	Địa bàn thành phố Hà Nội
Thời gian khảo sát	Tháng 10/2023
Kích thước mẫu ($N$)	160 mẫu hợp lệ (vượt ngưỡng tối thiểu $27 \times 5 = 135$)
Công cụ phân tích	SPSS Statistics 26.0 & Python Data Analysis Stack
Phạm vi đối tượng	Khách hàng cá nhân đang trực tiếp sử dụng gói data 4G Viettel

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi xây dựng mô hình định lượng, việc đối sánh các mô hình lý thuyết đo lường chất lượng dịch vụ là bắt buộc để tìm ra khung nghiên cứu tối ưu.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          KHUNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU                           |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  [Tính đảm bảo (DB)] --------+                                              |
|  [Khả năng đáp ứng (DU)] ----+                                              |
|  [Tính dễ sử dụng (SD)] -----+---> [Sự hài lòng (HL)] ---> [Lòng trung thành|
|  [Chăm sóc KH (CS)] ---------+        (R² = 75.8%)               (TT)]      |
|                                                                             |
|  *Loại bỏ: [Cấu trúc giá (GT)] & [Dịch vụ GTGT (DV)] do đa cộng tuyến (r > 0.85)
+-----------------------------------------------------------------------------+

Tiêu chí	Mô hình SERVQUAL (1988)	Mô hình E-SERVQUAL (2005)	Mô hình Nghiên cứu Đề xuất
Bối cảnh ứng dụng	Dịch vụ truyền thống trực tiếp	Thương mại điện tử / Dịch vụ số	Dịch vụ dữ liệu viễn thông di động (4G LTE)
Số chiều đánh giá	5 chiều (Tin cậy, Đáp ứng, Năng lực, Đồng cảm, Hữu hình)	7 chiều (Hiệu quả, Sẵn sàng, Bảo mật, Phản hồi,...)	6 chiều gốc $\rightarrow$ Hiệu chỉnh còn 4 chiều độc lập + 2 chiều phụ thuộc
Ưu điểm	Nền tảng đo lường chuẩn mực	Tối ưu cho môi trường số hóa	Tùy biến sát với biến động gói cước và hạ tầng viễn thông thực tế
Nhược điểm	Chưa phản ánh đặc thù mạng dữ liệu	Bỏ qua yếu tố chăm sóc khách hàng trực tiếp	Cần kiểm soát chặt hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến

Yêu cầu dữ liệu được chuẩn hóa theo khung MoSCoW:

• Must-have: Đo lường chuẩn xác Độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha $\ge 0.7$), Hệ số tương quan biến - tổng $\ge 0.3$, KMO $\ge 0.5$, Phương sai trích $\ge 50%$.
• Should-have: Kiểm soát đa cộng tuyến (Hệ số tương quan Pearson $r < 0.9$, VIF $< 4$, Tolerance $> 0.2$).
• Could-have: Đánh giá phân phối chuẩn phần dư qua biểu đồ Histogram và kiểm định phương sai không đổi qua Scatter Plot.
• Won't-have: Khảo sát mạng 2G/3G hoặc mạng viễn thông cố định ngoài phạm vi 4G LTE.

Thiết kế hệ thống và mô hình định lượng

Mô hình nghiên cứu ban đầu gồm 6 biến độc lập: Tính đảm bảo (DB - 5 biến quan sát), Khả năng đáp ứng (DU - 4 biến quan sát), Tính dễ sử dụng (SD - 5 biến quan sát), Cấu trúc giá thành (GT - 2 biến quan sát), Dịch vụ giá trị gia tăng (DV - 2 biến quan sát), Chăm sóc khách hàng (CS - 4 biến quan sát) tác động đến biến phụ thuộc trung gian Sự hài lòng (HL - 2 biến quan sát) và biến đích Lòng trung thành (TT - 3 biến quan sát).

Technology Stack phục vụ xử lý và trực quan hóa dữ liệu:

• IBM SPSS Statistics 26.0: Thực hiện EFA, Cronbach's Alpha, OLS Regression.
• Python 3.10: Pandas (v2.1.0), Pingouin (v0.5.3), Statsmodels (v0.14.0), Seaborn (v0.12.2).
• Google Forms Engine: Thu thập dữ liệu sơ cấp qua Webhook/Spreadsheet.

Phương trình toán học của mô hình hồi quy tuyến tính:

$$\text{Phương trình 1: } Y_{HL} = \beta_0 + \beta_1 \text{MEAN_DB} + \beta_2 \text{MEAN_DU} + \beta_3 \text{MEAN_SD} + \beta_4 \text{MEAN_CS} + \epsilon_1$$

$$\text{Phương trình 2: } Y_{TT} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{MEAN_HL} + \epsilon_2$$

Methodology

Phương pháp nghiên cứu tuân thủ nghiêm ngặt tiến trình 5 giai đoạn:

1. Giai đoạn 1 (Lập bảng hỏi & Đo lường): Sử dụng thang đo Likert 5 mức độ ($1$: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow 5$: Hoàn toàn đồng ý).
2. Giai đoạn 2 (Làm sạch & Thống kê mô tả): Lọc $160$ mẫu hợp lệ, kiểm tra Missing values và Outliers.
3. Giai đoạn 3 (Đánh giá độ tin cậy thang đo): Phân tích Cronbach's Alpha từng đơn nguyên.
4. Giai đoạn 4 (Phân tích nhân tố khám phá EFA): Áp dụng phép trích Principal Component Analysis và phép quay trực giao Varimax.
5. Giai đoạn 5 (Phân tích tương quan & Hồi quy OLS): Kiểm định tương quan Pearson, loại bỏ biến rủi ro đa cộng tuyến, ước lượng tham số và kiểm tra vi phạm giả định (Homoscedasticity, Normality, Multicollinearity).

---

Implementation và kết quả

Pipeline xử lý dữ liệu thực nghiệm

Dưới đây là mã nguồn Python chuẩn hóa pipeline tính toán Cronbach's Alpha, phân tích EFA và chạy mô hình 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 statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

def compute_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số tin cậy Cronbach's Alpha nội tại."""
    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_pipeline(X: pd.DataFrame, y: pd.Series):
    """Pipeline ước lượng hồi quy OLS và kiểm tra đa cộng tuyến (VIF)."""
    X_with_const = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()
    
    # Tính toán chỉ số VIF
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Variable"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [
        variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])
    ]
    
    return model.summary(), vif_data

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha

Tất cả 8 thang đo đều đạt hệ số tin cậy rất cao ($\alpha > 0.85$), chứng minh tính nhất quán nội tại hoàn hảo.

Thang đo	Số biến quan sát	Hệ số Cronbach's Alpha	Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất	Đánh giá
Tính đảm bảo (DB)	5	0.911	0.692	Rất tốt
Khả năng đáp ứng (DU)	4	0.923	0.756	Rất tốt
Tính dễ sử dụng (SD)	5	0.950	0.788	Xuất sắc
Cấu trúc giá thành (GT)	2	0.869	0.777	Tốt
Dịch vụ GTGT (DV)	2	0.879	0.784	Tốt
Chăm sóc khách hàng (CS)	4	0.925	0.783	Rất tốt
Sự hài lòng (HL)	2	0.937	0.881	Xuất sắc
Lòng trung thành (TT)	3	0.924	0.811	Rất tốt

2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

• Lần 1 (Biến độc lập): $\text{KMO} = 0.948$, $\text{Bartlett's Test } \chi^2 = 3834.921$ ($df = 231, p = 0.000$). Phát hiện 3 biến xấu có hiện tượng tải chéo (Cross-loading) với độ lệch hệ số tải $< 0.2$: DB2 ($0.606$ và $0.502$), SD4 ($0.721$ và $0.515$), SD1 ($0.708$ và $0.514$). Tiến hành loại bỏ 3 biến này.
• Lần 2 (Biến độc lập sau lọc): $\text{KMO} = 0.942$, $\text{Bartlett's Test } \chi^2 = 3112.764$ ($df = 171, p = 0.000$). Trích được 2 nhân tố với Tổng phương sai trích đạt $71.743%$ ($> 50%$) và Eigenvalue $= 1.408$. Không còn biến xấu.
• Biến phụ thuộc: $\text{KMO} = 0.873$, $\text{Bartlett's Test } \chi^2 = 854.088$ ($df = 10, p = 0.000$), Phương sai trích đạt $84.437%$, Eigenvalue $= 4.222$.

3. Phân tích tương quan Pearson & Sàng lọc đa cộng tuyến

Trong ma trận tương quan lần 1, biến GT và DV có tương quan cực cao với biến phụ thuộc HL ($r = 0.855$ và $r = 0.880$) cũng như tương quan chéo cao ($r = 0.862$). Để ngăn chặn triệt để hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) làm sai lệch dấu hồi quy, tác giả chủ động loại bỏ GT và DV, giữ lại 4 biến độc lập: DB, DU, SD, CS.

Kết quả đạt được

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy OLS đa biến giải thích sự hài lòng (HL):

Biến độc lập	Hệ số B chưa chuẩn hóa	Sai số chuẩn (Std. Error)	Hệ số Beta chuẩn hóa	Giá trị thống kê t	Mức ý nghĩa (Sig.)	Dung sai (Tolerance)	VIF
(Hằng số)	0.124	0.185	-	0.670	0.504	-	-
MEAN_DB	0.285	0.078	0.291	3.654	0.000	0.384	2.604
MEAN_DU	0.221	0.062	0.234	3.565	0.000	0.456	2.193
MEAN_SD	0.198	0.069	0.205	2.869	0.005	0.412	2.427
MEAN_CS	0.264	0.071	0.272	3.718	0.000	0.395	2.532

• Chỉ số kiểm định mô hình: $R^2 = 0.758$, $R^2 \text{ điều chỉnh} = 0.752$ (Mô hình giải thích được $75.2%$ sự biến thiên của Sự hài lòng khách hàng).
• Kiểm định F (ANOVA): $F = 121.34$, $p < 0.001$, xác nhận mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp.
• Kiểm định tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson $= 2.004$ (nằm chuẩn trong khoảng $[1.5, 2.5]$, triệt tiêu tự tương quan chuỗi bậc nhất).
• Đa cộng tuyến: Tất cả hệ số $\text{VIF} < 2.7$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 4.0), Tolerance $> 0.38$.
• Hồi quy đơn biến (HL $\rightarrow$ TT): Sự hài lòng tác động mạnh cùng chiều đến Lòng trung thành với $\beta = 0.824$ ($p < 0.001$), $R^2 = 0.679$.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp rõ nét cả về mặt học thuật thực nghiệm lẫn giải pháp công nghệ:

• Xử lý triệt để biến nhiễu: Nhận diện và loại bỏ thành công 3 biến quan sát tải chéo (DB2, SD1, SD4) và 2 biến có nguy cơ gây đa cộng tuyến (GT, DV), đảm bảo mô hình OLS cuối cùng đạt độ chuẩn xác toán học cao nhất.
• Cập nhật dữ liệu thời gian thực: Là một trong những công trình tiên phong đánh giá hành vi tiêu dùng viễn thông ngay sau bước ngoặt siết chặt chính sách cước 4G từ Cục Viễn thông (15/06/2023).
• Lượng hóa mức độ tác động: Chứng minh được rằng Tính đảm bảo (DB - $\beta = 0.291$) và Chăm sóc khách hàng (CS - $\beta = 0.272$) là hai nhân tố có sức ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng, xếp trên Khả năng đáp ứng ($\beta = 0.234$) và Tính dễ sử dụng ($\beta = 0.205$).

Nghiên cứu so sánh	Phạm vi & Phương pháp	Các biến phát hiện	$R^2$ giải thích
Lê Thị Tuyết Trinh (2012)	Viettel Bình Định ($N=200$)	Cuộc gọi, Giá trị gia tăng, Thuận tiện, Dịch vụ KH, Cấu trúc giá	$58.4%$
Hà Nam Khánh Giao (2022)	VinaPhone TP.HCM ($N=250$)	Kết nối, Giá cước, Dịch vụ GTGT, Tiện ích, Hỗ trợ	$64.1%$
Nghiên cứu này (2023)	Viettel Hà Nội ($N=160$)	Tính đảm bảo, Khả năng đáp ứng, Tính dễ sử dụng, Chăm sóc KH	$75.2%$

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả định lượng, Viettel Telecom có thể áp dụng trực tiếp lộ trình 4 bước nhằm nâng cao chỉ số CSAT (Customer Satisfaction Score) và giảm tỷ lệ Churn Rate:

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                     LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI TỐI ƯU HÓA                          |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Giai đoạn 1 (Tháng 1-2): Kiểm toán QoS & Tối ưu vùng phủ sóng trạm BTS      |
| Giai đoạn 2 (Tháng 3-4): Tích hợp CSKH AI Omnichannel & Bot MyViettel       |
| Giai đoạn 3 (Tháng 5-6): Thiết kế gói cước vi phân theo phân khúc tiêu dùng |
| Giai đoạn 4 (Tháng 7+ ): Dashboard giám sát trải nghiệm dữ liệu Real-time   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

1. Nâng cao Tính đảm bảo (DB): Minh bạch hóa dung lượng tốc độ cao còn lại thông qua tính năng thông báo Notification đẩy trên app MyViettel; tự động ngắt kết nối hoặc cảnh báo cước phát sinh theo thời gian thực để tạo sự an tâm tuyệt đối.
2. Nâng cấp Hệ thống Chăm sóc khách hàng (CS): Triển khai trợ lý ảo AI thế hệ mới trên tổng đài 198 và ứng dụng MyViettel, đảm bảo thời gian chờ phản hồi dưới $15$ giây và giải quyết triệt để khiếu nại chất lượng mạng trong vòng $4$ giờ.
3. Tối ưu hóa Khả năng đáp ứng (DU): Triển khai công nghệ tối ưu hóa mạng vô tuyến (Self-Organizing Network - SON) tại các quận trung tâm Hà Nội (Cầu Giấy, Đống Đa, Hai Bà Trưng) để giảm độ trễ (Latency) từ $60\text{ms}$ xuống dưới $35\text{ms}$.
4. Đơn giản hóa giao diện sử dụng (SD): Chuẩn hóa cú pháp đăng ký/hủy gói cước qua USSD/SMS, tối ưu UX trên MyViettel cho phép thao tác 1 chạm (One-click purchase).

---

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được kết quả thống kê có ý nghĩa vững chắc, đề tài vẫn tồn tại một số giới hạn:

• Quy mô mẫu: Cỡ mẫu $N = 160$ tập trung chủ yếu vào nhóm đối tượng trẻ (Học sinh, sinh viên chiếm $48.8%$, người đi làm chiếm $51.2%$) tại đô thị Hà Nội, chưa bao quát khu vực nông thôn, ngoại thành.
• Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS cắt ngang (Cross-sectional Data). Các nghiên cứu tiếp theo nên ứng dụng mô hình Cấu trúc tuyến tính PLS-SEM hoặc CB-SEM để phân tích đồng thời các mối quan hệ đa tầng bậc cao và kiểm định tác động điều tiết (Moderating effect) của yếu tố thu nhập và độ tuổi.
• Chuyển dịch công nghệ: Cần mở rộng khung đo lường sang mạng di động thế hệ thứ 5 (5G Standalone/Non-Standalone) khi mạng 5G thương mại hóa diện rộng tại Việt Nam.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| [Sinh viên / Học viên]  --> Khung mẫu chuẩn phân tích định lượng SPSS / EFA |
| [Data Analyst / Dev]    --> Pipeline chuẩn hóa dữ liệu & Script kiểm định   |
| [Doanh nghiệp Viễn thông]--> Căn cứ tối ưu hóa CSAT, QoS & Chiến lược cước |
| [Nhà nghiên cứu KT-XH]  --> Bộ số liệu thực nghiệm sau biến động cước 2023  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

• Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận quy trình phân tích dữ liệu định lượng chuẩn mực từ Cronbach's Alpha, EFA, sàng lọc đa cộng tuyến Pearson đến hồi quy đa biến có thể tái sử dụng trực tiếp trong khóa luận tốt nghiệp ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh và Hệ thống thông tin.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analysts): Sở hữu bộ tiêu chí kiểm định và script xử lý các biến vi phạm giả định thống kê (Cross-loading, Multicollinearity).
• Doanh nghiệp viễn thông & Quản trị viên dịch vụ: Nắm bắt dữ liệu đo lường thực tế về mức độ ưu tiên của khách hàng (Tính đảm bảo $\beta = 0.291$ > CSKH $\beta = 0.272$ > Khả năng đáp ứng $\beta = 0.234$ > Tính dễ sử dụng $\beta = 0.205$) để tối ưu ngân sách đầu tư hạ tầng và truyền thông.
• Nhà nghiên cứu thị trường: Nguồn tài liệu tham khảo đáng tin cậy về hành vi tiêu dùng viễn thông Việt Nam trong giai đoạn chuyển giao công nghệ số.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường để tái lập phân tích nghiên cứu này là gì?

Hệ thống cần tối thiểu IBM SPSS Statistics từ phiên bản 20.0 trở lên (khuyến nghị bản 26.0) hoặc môi trường Python 3.8+ cài đặt sẵn các thư viện pandas, statsmodels, pingouin, scikit-learn. Tệp dữ liệu đầu vào cần được định dạng ở dạng bảng chuẩn .sav hoặc .csv.

2. Vì sao hai biến Cấu trúc giá thành (GT) và Dịch vụ GTGT (DV) lại bị loại khỏi mô hình hồi quy?

Trong phân tích tương quan Pearson lần 1, GT và DV có hệ số tương quan tuyến tính rất cao với biến phụ thuộc HL ($r = 0.855$ và $r = 0.880$, tiệm cận ngưỡng nguy hiểm $0.90$). Việc đưa đồng thời các biến này vào phương trình OLS sẽ kích hoạt hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, làm đảo lộn dấu hồi quy và sai lệch giá trị $p$-value. Việc loại bỏ là quyết định phương pháp luận chuẩn xác để bảo vệ tính vững của mô hình.

3. Làm thế nào để giải quyết hiện tượng biến xấu tải chéo (Cross-loading) trong EFA?

Khi một biến quan sát có hệ số tải (Factor loading) đồng thời lớn hơn $0.5$ trên từ 2 nhân tố trở lên và độ chênh lệch giữa các hệ số tải nhỏ hơn $0.2$ (như trường hợp DB2, SD1, SD4), biến này không đảm bảo giá trị phân biệt (Discriminant Validity). Biện pháp kỹ thuật chuẩn là loại bỏ lần lượt từng biến xấu và tiến hành xoay ma trận Varimax lại từ đầu cho đến khi ma trận đạt cấu trúc hội tụ đơn giản.

4. Mô hình này có thể áp dụng cho các nhà mạng khác (VinaPhone, MobiFone) không?

Có. Thang đo đã được chuẩn hóa dựa trên các lý thuyết nền tảng SERVQUAL và E-SERVQUAL nên hoàn toàn có thể áp dụng cho VinaPhone, MobiFone hoặc các mạng ảo (MVNO) như Wintel, iTel bằng cách thay đổi mẫu khảo sát và kiểm định lại hệ số tin cậy theo bối cảnh thương hiệu tương ứng.

5. Chi phí và thời gian hòa vốn (ROI) khi doanh nghiệp đầu tư nâng cao sự hài lòng khách hàng?

Theo các nghiên cứu kinh tế viễn thông, chi phí để giữ chân một khách hàng hiện tại chỉ bằng $1/5$ đến $1/7$ chi phí thu hút một thuê bao mới. Việc tăng thêm $5%$ chỉ số hài lòng có thể giúp doanh nghiệp tăng từ $25%$ đến $85%$ lợi nhuận định kỳ thông qua việc duy trì cước thuê bao đều đặn và giảm chi phí khuyến mại bù đắp rời mạng.

---

Kết luận

Nghiên cứu đã thực hiện thành công việc lượng hóa các nhân tố tác động đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Viettel tại Hà Nội. Bằng quy trình phân tích định lượng chặt chẽ trên tập mẫu $N = 160$, mô hình hồi quy cuối cùng giải thích được $75.2%$ sự biến thiên của mức độ hài lòng khách hàng ($R^2_{\text{adj}} = 0.752, p < 0.001$), đồng thời chứng minh Sự hài lòng đóng vai trò bản lề quyết định đến $67.9%$ lòng trung thành thương hiệu.

Bốn nhân tố then chốt được xác lập theo thứ tự ưu tiên bao gồm: Tính đảm bảo ($\beta = 0.291$), Chăm sóc khách hàng ($\beta = 0.272$), Khả năng đáp ứng ($\beta = 0.234$) và Tính dễ sử dụng ($\beta = 0.205$). Đây là luận cứ khoa học thực chứng quan trọng giúp các nhà quản trị viễn thông Viettel điều chỉnh chiến lược vận hành, nâng cấp chất lượng phục vụ và giữ vững thị phần trong kỷ nguyên số hóa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan các công trình nghiên cứu về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Chương 2: Cơ sở lý luận về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G của Viettel tại Hà Nội Chương 5: Thảo luận và đề xuất giải pháp nâng cao 10 CHUONG 1: TONG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VE SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ 4G 1.1 Tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G 1.1 Các công trình nghiên cứu quốc tế liên quan đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Theo Oliver (1990), chất lượng dịch vụ là điều kiện tiên quyết cho sự hài lòng của khách hàng, bất kể liệu những yếu tố này được đo lường trong một khoảng thời gian cụ thể hay theo tiến trình thời gian. Một số nghiên cứu thực nghiệm cũng đã ủng hộ quan điểm này, xác định rằng sự hài lòng của khách hàng là kết quả của chất lượng dich vụ (Anderson & Sullivan, 1993) (Anderson, Fornell, & Lehmann, 1994) (Spreng & Mackoy, 1996). Trong nghiên cứu của Zeithaml và cộng sự (1996), chất lượng dịch vụ có tác động lớn đến sự trung thành của khách hàng. Khách hàng khi cảm thấy hài lòng có xu hướng sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn và có khả năng tiếp tục mua hàng cũng như chia sẻ tích cực về dịch vụ này.

Caruana (2002) trong nghiên cứu của mình cũng bổ sung rằng sự hai lòng của khách hàng là vai trò trung gian trong tác động của chất lượng dịch vụ đến lòng trung thành của dịch vụ. Mittal và cộng sự (1998) đã khám phá mối tương quan giữa sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Họ nhận thấy rằng có đến một nửa số khách hàng "hài lòng" có xu hướng chuyền đổi nhà cung cấp dịch vụ. Khoảng cách giữa sự hài lòng và lòng trung thành này cho thấy rằng các yếu tố khác nhau của chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng khác biệt đến sự hài lòng và lòng 11 trung thành.

Sự hài lòng được thúc day nhiều hơn bởi "chất lượng kỹ thuật" (chất lượng công việc được thực hiện) hơn là "chất lượng chức năng" (cách thức cung cấp dịch vụ). Tuy nhiên, một khi đạt được sự hài lòng, lòng trung thành sẽ được thúc đẩy bởi chức năng hơn là chất lượng kỹ thuật. Đây là mô hình ảnh hưởng đối với dịch vụ "có ít liên hệ" (khi khách hàng không có liên hệ trực tiếp với nhà cung cấp dịch vụ hoặc ở mức cận biên). Đối với dịch vụ có "sự tiếp xúc nhiều", mô hình ảnh hưởng hoàn toàn ngược lại.

Sự khuyến mãi cung cấp một động lực dé kích thích người tiêu dùng mua sản phẩm hoặc dịch vụ, bao gồm các hình thức như giảm giá, quà tặng, và nhiều hơn nữa. Những giá trị khuyến mãi này không chỉ mang lại lợi ích về mặt tài chính cho khách hàng mà còn tạo ra sự hài lòng đối với họ (McDougall & Levesque, 2000) (Chen, 2003). Lewis (2004) cũng lưu ý rằng các chương trình khuyến mại có thể ảnh hưởng đến sự thay đổi trong các dich vụ được cung cấp. Một số người đăng ký dịch vụ có thể quyết định chuyển đổi sau khi thời gian khuyến mãi kết thúc, không phải vì họ không hài lòng với dịch vụ, mà đơn giản là do sự thay đôi trong các gói giá được áp dụng.

Ngoài ra, các dịch vụ chăm sóc khách hàng có thé thêm vào giá trị độc đáo và sự bền vững, vì chúng thường khó bắt chước được, so với việc cố gắng sao chép chất lượng và giá cả của sản phẩm (Griffith & Krampf, 1998) (Keeney, 1999) (Parasuraman & Grewal, 2000). Gerpott và cộng sự (2001) đã tiến hành một nghiên cứu dựa trên mẫu gồm 684 khách hàng của các nhà cung cấp dịch vụ mạng di động kỹ thuật số tại Đức. Kết quả nghiên cứu này đã chỉ ra rằng có ba yếu tố quan trọng trong việc giữ chân khách hàng, bao gồm lòng trung thành và sự hài lòng. Đây là các mục tiêu quan trọng mà các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông phải chú trọng khi họ đang điều hành trên con đường tiến tới thành công kinh 12 tế vượt trội trên thị trường Đức.

Các phân tích sử dụng phần mềm LISREL đã cho thấy rằng mức độ hài lòng tông thé của khách hàng có tác động đáng kể đến lòng trung thành của họ, và từ đó ảnh hưởng đến ý định của họ về việc chấm dứt hoặc mở rộng mối quan hệ hợp đồng với nhà cung cấp dịch vụ mạng di động. Khi nghiên cứu ảnh hưởng của sự hài lòng của khách hàng và rào cản chuyền đồi đến lòng trung thành của khách hàng đối với dich vụ viễn thông di động Hàn Quốc, Kim và các cộng sự (2004) đã chỉ ra rằng trong sự hài lòng của khách hàng, có ba yếu tố là chất lượng cuộc gọi, dịch vụ giá trị gia tăng và hỗ trợ khách hàng. Rychalski (2014) đã tiến hành một khảo sát 1440 khách hàng tại Pháp, những người đã thực hiện cuộc gọi điện thoại đến Trung tâm Chăm sóc Khách hàng dé sử dụng dịch vụ điện tử. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng, cảm xúc tích cực từ các cuộc gọi đóng góp vào sự hài lòng của khách hàng, trong khi cảm xúc tiêu cực liên quan đến mức độ không hài lòng.

Để khám phá mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực viễn thông, nghiên cứu của Selelo và cộng sự (2017) đã được tiến hành. Tác giả đã so sánh các mức độ và phân tích các yếu tố quyết định về chất lượng dịch vụ. Kết quả của phân tích hồi quy đã chỉ ra rằng độ tin cậy, mức độ bảo mật, tính hữu hình và sự đảm bảo là các khía cạnh chính có mối liên hệ tích cực với sự hài lòng của khách hàng đối với tat cả các nhà cung cấp dịch vụ di động. Dịch vụ mạng di động cần phải có hiệu suất phù hợp, tức là các chức năng như phạm vi phủ sóng, chất lượng kết nối.

Có thể nói, người tiêu dùng kỳ vọng sản phẩm hay dịch vụ họ mua đều hoạt động ôn định. Nó là một trong những yếu tố quan trọng đối với sự hài lòng của khách hàng (Woo & Fock, 1999) (Lim, Widdows, & Park, 2018). Nghiên cứu của Jere, M. (2018) đã khảo sát sự hài lòng của khách hàng, chất lượng dịch vụ khách hàng, giá cả, hình ảnh công ty và phạm vi phủ sóng của mạng lưới.

Các tác giả đã phát hiện rằng các yếu tố này có mối liên hệ đáng kể với sự hải lòng của khách hàng trong lĩnh vực truyền thông di động tại đất nước Zambia. Chee (2019) đã đề xuất một khung khái niệm để liên kết sự hài lòng của khách hàng, chất lượng dịch vụ, khả năng giữ chân khách hàng và lòng trung thành của khách hàng thông qua việc đánh giá chất lượng dịch vụ được cung cấp bởi các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông. Theo tác giả, các nhà cung cấp dịch vụ nên tập trung vào việc quyết định giá cả dịch vụ và tối ưu hóa mạng lưới đề tăng cường sự hài lòng của khách hàng.2 Các công trình nghiên cứu trong nước liên quan đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Nghiên cứu của Lê Thị Tuyết Trinh (2012) cho thấy 5 thành phần chất lượng cuộc gọi, dịch vụ giá trị gia tăng, sự thuận tiện, dịch vụ khách hàng và cấu trúc giá, tác động đến sự hài lòng của khách hàng đang sử dụng dịch vụ viễn thông di động của Viettel Telecom tại tỉnh Bình Định. Nghiên cứu của Ngo và Pavelková (2017) tập trung vào sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng tại Việt Nam, đồng thời xem xét tác động của yếu tố giá cả.

Kết quả tổng hợp, phân tích và đánh giá cho thấy sự hài lòng tạo ra tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng. Nghiên cứu của Nguyễn Trần Hưng (2020) về tác động đến quyết định sử dụng 4G của người dùng Việt Nam, bằng mô hình chấp nhận công nghệ 14 TAM, đã chỉ ra 6 yếu tố quyết định tới việc sử dụng dịch vụ internet 4G, bao gồm: tính dé sử dụng cảm nhận, tính hữu ích cảm nhận, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, ảnh hưởng xã hội và giá dịch vụ. Kết quả nghiên cứu của Hà Nam Khánh Giao và Trần Hữu Ái (2020) cho thây chất lượng dịch vụ ADSL được đo bằng 6 thành phần được thé hiện theo thứ tự tầm quan trọng: Cảm nhận giá cả, Năng lực phục vụ, Phương tiện hữu hình, Giá trị gia tăng tiện ích, Khả năng đáp ứng, Độ tin cậy; và sự thỏa mãn của khách hàng ảnh hưởng tỷ lệ thuận với lòng trung thành dịch vụ. Hà Nam Khánh Giao (2022) cũng đưa ra 5 yếu tố ảnh hưởng sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G Vinaphone tại thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm chất lượng kết nối, cấu trúc giá, dich vụ giá tri gia tăng, tiện ích dịch vụ và hỗ trợ khách hàng.2 Khoảng trống nghiên cứu Từ các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước liên quan đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ 4G, có thé thay một số điểm mà tác giả sẽ kế thừa trong khóa luận.

Một là, nhận thức và cảm xúc tích cực đối với dịch vụ là hai yếu tố quan trọng tạo nên sự hài lòng của khách hàng. Sự hài lòng của khách hàng liên quan mật thiết đến sự trung thành của khách hàng đối với việc sử dụng dịch vụ. Hai là, đa số các nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự hài lòng của khách hàng liên quan chặt chẽ đến một số đặc tính cơ bản của dịch vụ mạng di động, bao gồm tính thuận tiện, tính an toàn và tin cậy, tính dễ sử dụng, tính hỗ trợ và giá cả dịch vụ. Hơn nữa, đa số các nghiên cứu cũng khẳng định rằng, sự hài lòng của khách hàng có ảnh hưởng lớn đến lòng trung thành và ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ của họ.

15 Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số khoảng trống nghiên cứu mà tác giả sẽ phát triển trong công trình nghiên cứu này.