Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông di động tại Việt Nam chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa ba nhà mạng viễn thông hàng đầu: MobiFone, Viettel và VNPT VinaPhone. Tại tỉnh Thừa Thiên Huế — trung tâm giáo dục đào tạo lớn của khu vực Miền Trung - Tây Nguyên với quy mô khoảng 25 trường Đại học, Cao đẳng và Trung cấp chuyên nghiệp — phân khúc khách hàng sinh viên đại diện cho nguồn khách hàng tiềm năng, nhạy cảm về giá nhưng có nhu cầu tiêu thụ dung lượng dữ liệu và dịch vụ giá trị gia tăng (VAS) rất lớn.

Tuy nhiên, thách thức cốt lõi của MobiFone Thừa Thiên Huế là tỷ lệ rời mạng (churn rate) trong nhóm khách hàng trẻ tuổi, áp lực cạnh tranh về giá cước 3G/4G và sự thay đổi nhanh chóng trong hành vi tiêu dùng từ dịch vụ viễn thông truyền thống (thoại, SMS) sang nền tảng dữ liệu OTT (Over-The-Top). Bài toán đặt ra là cần xác định định lượng các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định lựa chọn và gắn kết với mạng di động MobiFone của sinh viên trên địa bàn thành phố Huế.

graph LR
    A["Thị trường Viễn thông Huế<br>(25 trường ĐH/CĐ)"] --> B["Cạnh tranh Tam mã<br>(MobiFone - Viettel - VinaPhone)"]
    B --> C["Vấn đề: Churn rate & OTT Cannibalization"]
    C --> D["Nghiên cứu Định lượng<br>(Mô hình 7 Nhân tố + EFA/Hồi quy)"]
    D --> E["Giải pháp Chiến lược Marketing & Hạ tầng"]

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Tổng hợp các học thuyết hành vi tiêu dùng (Thuyết hành động hợp lý - TRA, Thuyết hành vi dự định - TPB) và mô hình chất lượng dịch vụ viễn thông.
  2. Đo lường và kiểm định định lượng: Xác định mức độ tác động của 7 nhóm nhân tố: Giá cả cảm nhận (CP), Sự hấp dẫn (HD), Chất lượng kỹ thuật (KT), Chất lượng phục vụ (PV), Dịch vụ gia tăng (DVGT), Độ tin cậy (TC) và Nhóm tham khảo (TK) đến Quyết định sử dụng (QD).
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp thực thi: Xây dựng chính sách giá cước, nâng cấp hạ tầng mạng lưới và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng cho MobiFone Thừa Thiên Huế giai đoạn 2018–2020.

Phạm vi và Giới hạn nghiên cứu

  • Đối tượng khảo sát: Sinh viên đang theo học tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế ($N = 140$).
  • Không gian nghiên cứu: Chi nhánh MobiFone Thừa Thiên Huế và địa bàn thành phố Huế.
  • Thời gian dữ liệu: Số liệu thứ cấp thu thập giai đoạn 2014–2017; dữ liệu sơ cấp điều tra từ tháng 01/2018 đến tháng 04/2018.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường dịch vụ di động tại Huế có sự phân hóa rõ rệt về thị phần và định vị thương hiệu giữa ba nhà mạng chính:

Tiêu chí so sánh MobiFone Thừa Thiên Huế Viettel Thừa Thiên Huế VNPT VinaPhone Huế
Độ phủ sóng hạ tầng (BTS) Ổn định tại khu vực đô thị, trung tâm trường học Rộng khắp cả vùng sâu, vùng xa, đồi núi Mạnh tại các cơ quan hành chính, phủ sóng tốt
Gói cước sinh viên MobiQ, MobiZone cước thoại/SMS rẻ, Data linh hoạt Sinh viên Viettel ưu đãi Data lớn, cộng tiền hàng tháng Cước nội mạng Vina-Vina rẻ, tích hợp combo
Dịch vụ giá trị gia tăng (VAS) Đa dạng (>85 dịch vụ), hệ sinh thái MobiTV, MobiPlus Đa dạng, hệ sinh thái ViettelPay/Viettel Telecom Dịch vụ MyTV, tích hợp hệ thống VNPT
Chăm sóc khách hàng (CSKH) Chu đáo, chuyên nghiệp, điểm giao dịch chuẩn hóa Mạng lưới điểm bán rộng, hỗ trợ nhanh Điểm giao dịch bưu điện phủ rộng, hỗ trợ 24/7
Tỷ trọng thuê bao trả trước 93.4% (283,543 / 302,187 thuê bao năm 2016) ~92% - 94% ~90% - 93%

Dựa trên ma trận phân loại MoSCoW, các yêu cầu chiến lược đối với giải pháp dịch vụ được định hình:

  • Must have (Bắt buộc có): Tốc độ truy cập Internet 3G/4G ổn định; Gói cước data sinh viên giá rẻ; Hệ thống thanh toán/nạp thẻ linh hoạt trực tuyến (Online Charging System/Intelligent Network).
  • Should have (Nên có): Thủ tục hòa mạng SIM sinh viên đơn giản tại chỗ; Tối ưu hóa tính năng chặn tin nhắn rác (Spam SMS filter); Chương trình khuyến mãi duy trì chu kỳ cố định.
  • Could have (Có thể có): Ứng dụng tích điểm đổi quà số hóa; Cung cấp các gói combo giải trí (Data xem video/nhạc miễn cước).
  • Won't have (Chưa ưu tiên): Phát triển các gói cước trả sau chuyên biệt cho sinh viên do rủi ro nợ cước cao.

Thiết kế mô hình nghiên cứu và Hệ thống phân tích

Mô hình nghiên cứu kế thừa mô hình lý thuyết của Đinh Thị Hồng Thúy (2008) và Bạch Công Thắng (2017), tích hợp cấu trúc hành vi TPB (Ajzen, 1991) gồm 26 biến quan sát thuộc 7 nhóm biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

graph TD
    CP["Giá cả cảm nhận (CP)<br>4 biến: CP1 - CP4"] --> QD["Quyết định sử dụng (QD)<br>3 biến: QD1 - QD3"]
    HD["Sự hấp dẫn (HD)<br>4 biến: HD1 - HD4"] --> QD
    KT["Chất lượng kỹ thuật (KT)<br>4 biến: KT1 - KT4"] --> QD
    PV["Chất lượng phục vụ (PV)<br>4 biến: PV1 - PV4"] --> QD
    DVGT["Dịch vụ gia tăng (DVGT)<br>4 biến: DVGT1 - DVGT4"] --> QD
    TC["Độ tin cậy (TC)<br>4 biến: TC1 - TC4"] --> QD
    TK["Nhóm tham khảo (TK)<br>5 biến: TK1 - TK5"] --> QD

Công nghệ và Công cụ sử dụng

  • Phần mềm xử lý thống kê: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 (hỗ trợ phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, EFA, Hồi quy OLS, One-Sample T-Test).
  • Hệ thống hạ tầng viễn thông: Nền tảng mạng lõi di động GSM/EDGE/3G UMTS/4G LTE, hệ thống tính cước trực tuyến Intelligent Network (IN) quản lý thuê bao trả trước (MobiCard, MobiQ, MobiZone).

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích định lượng và Thuật toán xử lý

Quy trình xử lý dữ liệu được tiến hành qua 4 giai đoạn chuẩn hóa trên tập mẫu $N = 140$:

flowchart TD
    S1["Thu thập 140 phiếu khảo sát<br>(Thang đo Likert 5 mức độ)"] --> S2["Làm sạch & Mã hóa dữ liệu SPSS"]
    S2 --> S3["Kiểm định Cronbach's Alpha<br>(Điều kiện: Alpha ≥ 0.6, Corrected Item-Total ≥ 0.3)"]
    S3 --> S4["Phân tích nhân tố khám phá EFA<br>(KMO ≥ 0.5, Bartlett p < 0.05, Factor Loading ≥ 0.5)"]
    S4 --> S5["Phân tích Hồi quy Tuyến tính Đa biến<br>(R², Kiểm định F, Durbin-Watson, Hệ số VIF)"]
    S5 --> S6["Kiểm định One-Sample T-Test<br>(Giá trị kiểm định μ₀ = 3.0)"]

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Công thức tính hệ số tin cậy nội tại Cronbach's Alpha:

$$\alpha = \frac{K}{K - 1} \left( 1 - \frac{\sum_{i=1}^{K} \sigma_{Y_i}^2}{\sigma_X^2} \right)$$

Trong đó:

  • $K$: Số lượng biến quan sát trong thang đo.
  • $\sigma_{Y_i}^2$: Phương sai của biến quan sát thứ $i$.
  • $\sigma_X^2$: Phương sai của tổng điểm các biến quan sát.

Tiêu chuẩn chấp nhận: $\alpha \ge 0.6$ và Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0.30$. Các biến không thỏa mãn bị loại bỏ để tránh tạo nhân tố giả mạo.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sử dụng phương pháp trích hệ số thành phần chính (Principal Components) kết hợp phép xoay vuông góc Varimax:

  • Chỉ số $0.5 \le \text{KMO} \le 1.0$; Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p\text{-value} < 0.05$).
  • Tiêu chuẩn giữ lại nhân tố: Giá trị đặc trưng (Eigenvalue) $> 1.0$.
  • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $> 50%$.
  • Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\lambda_{ij} \ge 0.50$.

3. Mô hình Hồi quy tuyến tính đa biến

Phương trình hồi quy tổng quát dự báo quyết định sử dụng:

$$QD = \beta_0 + \beta_1 CP + \beta_2 HD + \beta_3 KT + \beta_4 PV + \beta_5 DVGT + \beta_6 TC + \beta_7 TK + \varepsilon$$

Dưới đây là đoạn mã giả định thực thi pipeline kiểm định thống kê trên môi trường Python (tương đương quy trình SPSS 20.0):

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# 1. Load dataset (N=140 responses, 26 survey items + QD)
data = pd.read_csv("mobifone_student_survey_hue.csv")

# 2. Function to compute Cronbach's Alpha
def cronbach_alpha(df_factor):
    k = df_factor.shape[1]
    variance_sum = df_factor.var(axis=0, ddof=1).sum()
    total_variance = df_factor.sum(axis=1).var(ddof=1)
    return (k / (k - 1)) * (1 - (variance_sum / total_variance))

# 3. Factor Analysis (EFA)
fa = FactorAnalyzer(n_factors=7, rotation="varimax", method="principal")
fa.fit(data[["CP1","CP2","CP3","CP4","KT1","KT2","KT3","KT4","PV1","PV2","PV3","PV4",
             "HD1","HD2","HD3","HD4","DVGT1","DVGT2","DVGT3","DVGT4","TC1","TC2","TC3","TC4","TK1","TK2","TK3","TK4","TK5"]])

eigenvalues, _ = fa.get_eigenvalues()
print(f"Eigenvalues: {eigenvalues[:7]} (All > 1.0)")

# 4. Multiple Linear Regression Estimation
X = data[["CP", "HD", "KT", "PV", "DVGT", "TC", "TK"]]
X = sm.add_constant(X)
y = data["QD"]
model = sm.OLS(y, X).fit()

print(model.summary())

Kết quả đo lường và Kiểm định Thống kê

Kiểm định Thang đo và EFA

  • Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả 7 thang đo biến độc lập và 1 thang đo biến phụ thuộc đều đạt ngưỡng $> 0.70$, không có biến quan sát nào có tương quan biến - tổng $< 0.30$.
  • Phân tích EFA cho thấy hệ số $\text{KMO} = 0.782$ ($> 0.5$), kiểm định Bartlett có Sig. $= 0.000 < 0.001$. Tổng phương sai trích đạt $62.45% (> 50%)$, toàn bộ 26 biến hội tụ rõ ràng vào 7 nhóm nhân tố với Factor Loading $> 0.55$.

Kết quả Hồi quy Đa biến

Biến độc lập Hệ số chưa chuẩn hóa (B) Hệ số chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị t Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Hằng số (Constant) 0.412 - 1.985 0.049 -
Giá cả cảm nhận (CP) 0.285 0.312 4.621 0.000 1.241
Chất lượng kỹ thuật (KT) 0.241 0.268 3.984 0.000 1.315
Sự hấp dẫn (HD) 0.174 0.185 2.842 0.005 1.198
Chất lượng phục vụ (PV) 0.152 0.162 2.511 0.013 1.220
Độ tin cậy (TC) 0.138 0.149 2.305 0.023 1.284
Dịch vụ gia tăng (DVGT) 0.115 0.124 2.018 0.046 1.176
Nhóm tham khảo (TK) 0.108 0.118 1.992 0.048 1.152

Chỉ số phù hợp mô hình:

  • Hệ số xác định $R^2 = 0.584$; Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.562$ (Mô hình giải thích được $56.2%$ sự biến thiên của Quyết định sử dụng).
  • Kiểm định ANOVA: $F(7, 132) = 26.48$, $\text{Sig.} = 0.000$ (Mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tổng thể).
  • Hệ số $\text{VIF} < 1.4$ (Không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập).

Kết quả Kiểm định One-Sample T-Test ($\mu_0 = 3.0$)

Tất cả các biến thuộc thang đo Giá cả ($Mean = 3.65$), Chất lượng kỹ thuật ($Mean = 3.58$), và Phục vụ ($Mean = 3.72$) đều có giá trị trung bình lớn hơn 3.0 với ý nghĩa thống kê $p < 0.01$, chứng minh sinh viên đánh giá tích cực đối với các cải tiến của MobiFone.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp học thuật và thực tiễn chuyên sâu trong lĩnh vực quản trị marketing viễn thông:

  1. Chuẩn hóa khung đánh giá hành vi khách hàng sinh viên: Mở rộng mô hình TRA/TPB bằng cách bổ sung nhân tố "Nhóm tham khảo (TK)" và tách biệt rõ ràng "Chất lượng kỹ thuật (KT)" với "Chất lượng phục vụ (PV)" — khắc phục triệt để hạn chế gộp biến của Bạch Công Thắng (2017) và thiếu biến của Đinh Thị Hồng Thúy (2008).
  2. Định lượng trọng số tác động: Chứng minh rằng Giá cả cảm nhận ($\beta = 0.312$) và Chất lượng kỹ thuật ($\beta = 0.268$) là hai trụ cột quyết định chiếm hơn $50%$ tổng tác động đến hành vi tiêu dùng viễn thông của sinh viên.
  3. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm địa phương hóa: Dữ liệu phản ánh đặc thù sinh viên Huế với mức nhạy cảm cao về giá cước gói Data tháng và tính ổn định kết nối tại ký túc xá/khu trọ.
Tiêu chí Mô hình Đinh Thị Hồng Thúy (2008) Mô hình Bạch Công Thắng (2017) Mô hình Nghiên cứu này (2018)
Phân tách chất lượng Gộp chung kỹ thuật & phục vụ Gộp thành "Cảm nhận hữu ích" Tách biệt: KT (Kỹ thuật) & PV (Phục vụ)
Biến Nhóm tham khảo Không xem xét Có xem xét (cho MobiTV) Chuẩn hóa 5 biến quan sát (TK1-TK5)
Độ giải thích ($R^2$ adj) ~48.5% ~51.2% 56.2% ($R^2 = 0.584$)
Mẫu khảo sát Sinh viên TP. Hồ Chí Minh Khách hàng hộ gia đình tại Huế Sinh viên ĐH Kinh tế – ĐH Huế ($N=140$)

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả hồi quy định lượng, MobiFone Thừa Thiên Huế triển khai 5 nhóm giải pháp chiến lược theo lộ trình:

gantt
    title Kế hoạch Triển khai Giải pháp MobiFone Huế (2018 - 2019)
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Gói cước & Giá
    Thiết kế gói Data Sinh viên SV50/MobiQ :done, 2018-05-01, 2018-07-31
    section Kỹ thuật & Hạ tầng
    Tối ưu BTS khu vực ĐH Huế & KTX      :active, 2018-08-01, 2018-12-31
    Nâng cấp trạm 4G LTE băng tần 1800MHz : 2018-10-01, 2019-03-31
    section Kênh Phân phối & CSKH
    Số hóa thủ tục SIM & Điểm bán KTX     : 2018-06-01, 2018-09-30
    section Truyền thông & Đại sứ
    Chương trình Sinh viên Đại sứ MobiFone : 2018-09-01, 2019-01-31

1. Chính sách Giá cước và Gói sản phẩm (Tác động: $\beta = 0.312$)

  • Triển khai gói cước chuyên biệt cho sinh viên: Cung cấp dung lượng Data 4G tốc độ cao tối thiểu 2GB/ngày với mức cước $\le 50,000$ VNĐ/tháng.
  • Duy trì chính sách gói cước MobiQ không giới hạn thời hạn sử dụng, cước tin nhắn nội mạng ưu đãi $< 200$ VNĐ/SMS.

2. Nâng cấp Chất lượng Kỹ thuật Mạng lưới (Tác động: $\beta = 0.268$)

  • Tối ưu hóa vùng phủ sóng của các trạm BTS xung quanh cụm đại học (Trường ĐH Kinh tế, ĐH Khoa học, ĐH Sư phạm, ĐH Ngoại ngữ) và các khu Ký túc xá (Tây Lộc, Đống Đa, Trường An).
  • Thiết lập cơ chế cân bằng tải thông minh trong hệ thống mạng lõi vào dịp lễ, Tết nhằm chống nghẽn mạng cục bộ.

3. Tối ưu Chất lượng Phục vụ và Đơn giản hóa Thủ tục (Tác động: $\beta = 0.162$)

  • Rút ngắn thời gian đăng ký thông tin thuê bao chính chủ qua ứng dụng số di động; đưa quầy giao dịch lưu động đến trực tiếp các trường đại học vào mùa tựu trường (tháng 8 - tháng 10 hàng năm).

4. Tận dụng Nhóm tham khảo và Dịch vụ gia tăng

  • Khởi động chương trình "Đại sứ Sinh viên MobiFone", tạo các nhóm gọi nội mạng sinh viên giá rẻ (Family/Peer Group); tích hợp dịch vụ đọc sách trực tuyến, âm nhạc số trên nền tảng VAS.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế của nghiên cứu

  • Quy mô mẫu: Mẫu điều tra $N = 140$ được chọn theo phương pháp thuận tiện phi xác suất và tập trung tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế, chưa bao phủ toàn diện toàn bộ 25 cơ sở đào tạo trên địa bàn tỉnh.
  • Phương pháp phân tích: Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS thông thường, chưa áp dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) để kiểm tra các mối quan hệ gián tiếp hoặc vai trò trung gian/điều tiết.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 500$, phân bổ đều tại các trường Đại học thành viên thuộc Đại học Huế (Y Dược, Nông Lâm, Nghệ thuật, Du lịch).
  • Ứng dụng kỹ thuật phân tích PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS để kiểm định các biến điều tiết như giới tính, thu nhập phụ thuộc và hành vi sử dụng smartphone thế hệ mới.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Khách hàng trẻ: Được tiếp cận các gói cước viễn thông di động tối ưu chi phí, chất lượng đường truyền 4G ổn định và dịch vụ CSKH phù hợp với nhu cầu học tập, giải trí trực tuyến.
  • Ban Lãnh đạo & Phòng Kinh doanh MobiFone Huế: Có cơ sở dữ liệu định lượng khoa học để hoạch định chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa ngân sách tiếp thị $5%$ lợi nhuận hàng năm và hạn chế tỷ lệ rời mạng.
  • Nhà nghiên cứu & Giảng viên Marketing: Cung cấp tài liệu tham khảo thực nghiệm về ứng dụng mô hình định lượng (Cronbach's Alpha, EFA, Multiple Regression) trong ngành kinh tế dịch vụ viễn thông tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Vì sao nhân tố Giá cả cảm nhận lại có tác động mạnh nhất đến sinh viên?

Sinh viên là nhóm người tiêu dùng chưa có thu nhập độc lập ổn định (nguồn tài chính chủ yếu từ gia đình trợ cấp hoặc làm thêm bán thời gian). Với mức chi tiêu trung bình cho viễn thông giới hạn từ $50,000 - 100,000$ VNĐ/tháng, bất kỳ sự điều chỉnh giá cước hoặc ưu đãi dung lượng data nào cũng tạo ra tác động trực tiếp và tức thì đến quyết định chọn mạng.

2. Sự khác biệt cơ bản giữa dịch vụ MobiQ và MobiCard của MobiFone là gì?

  • MobiCard: Thuê bao trả trước có thời hạn sử dụng gắn liền với mệnh giá thẻ nạp (thích hợp cho người dùng gọi nhiều trong thời gian ngắn).
  • MobiQ: Thuê bao trả trước không giới hạn ngày sử dụng (chỉ cần phát sinh cuộc gọi/SMS hoặc nạp tiền trong vòng 60 ngày), giá cước SMS rẻ hơn đáng kể, được thiết kế tối ưu cho học sinh - sinh viên có nhu cầu duy trì liên lạc dài hạn với chi phí thấp.

3. Quy chuẩn kích thước mẫu $N=140$ có đảm bảo độ tin cậy thống kê không?

Theo tiêu chuẩn phương pháp luận của Hair et al. (1998), kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích EFA là $5$ mẫu trên $1$ biến quan sát ($5:1$). Với bảng hỏi gồm 26 biến quan sát, cỡ mẫu yêu cầu tối thiểu là $26 \times 5 = 130$ mẫu. Do đó, quy mô mẫu $N = 140$ hoàn toàn đáp ứng độ tin cậy và giá trị khoa học cho các phép kiểm định EFA và hồi quy OLS.

4. Bằng cách nào MobiFone kiểm soát hiện tượng nghẽn mạng dịp lễ Tết tại Huế?

MobiFone Thừa Thiên Huế sử dụng giải pháp nâng cấp trạm thu phát sóng di động lưu động (Mobile BTS), kích hoạt tính năng tự động chuyển giao (handover) băng tần và bổ sung dung lượng kênh truyền thông qua hệ thống mạng lõi chuyển mạch gói nâng cao.

5. Tại sao nghiên cứu tách biến "Sự cảm nhận hữu ích" thành "Chất lượng kỹ thuật" và "Chất lượng phục vụ"?

Trong các nghiên cứu trước đây (như Bạch Công Thắng, 2017), sự cảm nhận hữu ích gộp chung cả chất lượng cuộc gọi mạng và thái độ nhân viên. Việc tách riêng giúp phân định rõ trách nhiệm giữa Khối Kỹ thuật (hạ tầng sóng, tốc độ Internet) và Khối Chăm sóc khách hàng/Kinh doanh (thủ tục, thái độ giao dịch viên), từ đó đề xuất giải pháp chính xác cho từng phòng ban chuyên trách.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Quỳnh Chi đã giải quyết toàn diện bài toán phân tích hành vi người tiêu dùng đối với dịch vụ viễn thông di động MobiFone tại thị trường thành phố Huế. Thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng chặt chẽ với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm mô hình 7 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng mạng MobiFone của sinh viên với độ giải thích $56.2%$.

Kết quả này khẳng định: Để chiếm lĩnh thị phần sinh viên, MobiFone Thừa Thiên Huế cần duy trì lợi thế cạnh tranh về giá cước (MobiQ, các gói Data ưu đãi), song song với việc nâng cấp chất lượng kỹ thuật hạ tầng 4G và chuẩn hóa dịch vụ khách hàng. Đây là kim chỉ nam quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và khẳng định vị thế dẫn đầu trong kỷ nguyên chuyển đổi số viễn thông.