Giới thiệu dự án

Thị trường viễn thông di động Việt Nam giai đoạn 2016–2018 chứng kiến sự tiệm cận ngưỡng bão hòa với mật độ thuê bao đạt xấp xỉ 116 thuê bao/100 dân, tổng số thuê bao di động toàn quốc vượt mốc 119,7 triệu (Bộ Thông tin và Truyền thông, 2017) và độ phủ sóng mạng lưới đạt trên 95% diện tích lãnh thổ. Theo Báo cáo Hành vi Người dùng Điện thoại Thông minh của Nielsen Việt Nam, tỷ lệ người dân sử dụng điện thoại di động tại các thành phố thứ cấp đạt 93% và tại khu vực nông thôn đạt tới 89%. Với 64,9% dân số cả nước tập trung tại vùng nông thôn (Tổng cục Thống kê, 2017), phân khúc thị trường ngoại thành trở thành không gian chiến lược quyết định thị phần của các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông di động.

Tại thị trường tỉnh Thừa Thiên Huế, cạnh tranh diễn ra gay gắt giữa ba nhà mạng chiếm lĩnh trên 95% thị phần: Viettel nắm giữ 45%, MobiFone chiếm 37%, VinaPhone chiếm 17% và Vietnamobile chiếm 1%. Huyện Phú Vang là đơn vị hành chính có quy mô dân số lớn nhất trong các huyện của tỉnh với 181.141 nhân khẩu, 43.157 hộ gia đình và mật độ dân số 667 người/km² (tập trung tại 18 xã và 2 thị trấn). Sự can thiệp của chính sách quản lý nhà nước—điển hình là Nghị định 49/2017/NĐ-CP về siết chặt thông tin thuê bao trả trước (thu hồi hơn 24 triệu SIM kích hoạt sẵn trên toàn quốc) cùng lộ trình triển khai chuyển mạng giữ nguyên số (Mobile Number Portability - MNP)—đòi hỏi MobiFone Thừa Thiên Huế phải chuyển dịch từ chiến lược phát triển nóng sang tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và gia tăng năng lực giữ chân thuê bao.

Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ viễn thông di động MobiFone của người tiêu dùng ở huyện Phú Vang – Thừa Thiên Huế" được thực hiện nhằm giải quyết bài toán cốt lõi: Xác định mô hình định lượng các yếu tố chi phối hành vi tiêu dùng dịch vụ viễn thông tại thị trường nông thôn ven biển.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về dịch vụ viễn thông di động và các mô hình hành vi người tiêu dùng (Thuyết hành động hợp lý – TRA, Thuyết hành vi dự định – TPB).
  2. Xây dựng thang đo, kiểm định độ tin cậy và phân tích cấu trúc nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ MobiFone tại huyện Phú Vang.
  3. Ước lượng mức độ tác động của từng nhân tố qua mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression).
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp Marketing-Mix và nâng cấp hạ tầng mạng kỹ thuật phù hợp với đặc thù huyện Phú Vang.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào khách hàng cá nhân đang sử dụng thuê bao di động MobiFone tại địa bàn huyện Phú Vang, dữ liệu thứ cấp thu thập giai đoạn 2015–2017 và dữ liệu sơ cấp được khảo sát thực địa thông qua bảng hỏi cấu trúc.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tổng quan các mô hình đã thực hiện tại khu vực miền Trung cho thấy sự khác biệt về đối tượng khảo sát và cấu trúc nhân tố:

Tiêu chí so sánh Mô hình Huỳnh Tý (2012) Mô hình Bạch Công Thắng (2017) Mô hình Nguyễn Thị Ánh Trang (2017) Mô hình đề xuất cho Phú Vang (2018)
Đối tượng & Không gian Sinh viên ĐH Kinh tế – ĐH Huế Khách hàng truyền hình MobiTV tại TP. Huế Sinh viên sử dụng VinaPhone tại TP. Huế Người tiêu dùng đa tầng lớp tại huyện Phú Vang
Số biến độc lập 6 biến (26 quan sát) 7 biến (36 quan sát) 7 biến (27 quan sát) 7 biến (27 quan sát) + 1 biến phụ thuộc (3 quan sát)
Nhân tố "Nhóm tham khảo" Không tích hợp Có tích hợp (đo lường cảm nhận) Có tích hợp Tích hợp hoàn chỉnh (Gia đình, bạn bè, đồng nghiệp)
Đặc thù dịch vụ Mạng di động tổng quát Truyền hình trả tiền MobiTV Mạng di động phân khúc trẻ Mạng di động GSM/4G phân khúc nông thôn ven biển
Hạn chế kỹ thuật Bỏ sót tác động xã hội Trùng lặp giữa biến Rủi ro & Tín nhiệm Mẫu hẹp, tính đại diện cục bộ sinh viên Cần kiểm định tính đồng nhất trên địa bàn rộng

Phân tích nhu cầu đo lường theo ma trận ưu tiên MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Chất lượng kỹ thuật mạng (KT - 4 biến), Chi phí & Khuyến mãi (CP - 4 biến), Chất lượng phục vụ (PV - 3 biến), Quyết định sử dụng (QĐ - 3 biến).
  • Should have (Nên có): Độ tin cậy (TC - 4 biến), Nhóm tham khảo (TK - 4 biến), Sự hấp dẫn thương hiệu (HD - 4 biến).
  • Could have (Có thể có): Dịch vụ giá trị gia tăng (GT - 4 biến).
  • Won't have (Không đưa vào): Chi phí thiết bị đầu cuối B2B, hạ tầng kênh thuê riêng (Leased line).

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu định lượng kế thừa khung lý thuyết từ TRA, TPB và nghiên cứu của Nguyễn Thị Ánh Trang (2017), bao gồm 7 cấu trúc biến độc lập tác động trực tiếp lên 1 biến phụ thuộc:

$$\text{QĐ} = \beta_0 + \beta_1 \text{KT} + \beta_2 \text{PV} + \beta_3 \text{CP} + \beta_4 \text{GT} + \beta_5 \text{TK} + \beta_6 \text{HD} + \beta_7 \text{TC} + \varepsilon$$

Hệ thống chỉ số đo lường chi tiết gồm 30 biến quan sát chuẩn hóa trên thang đo Likert 5 mức độ ($1 = \text{Hoàn toàn không đồng ý}$ đến $5 = \text{Hoàn toàn đồng ý}$):

  • Chất lượng kỹ thuật (KT): Cuộc gọi rõ ràng (KT1), đường truyền không nghẽn giờ cao điểm (KT2), vùng phủ sóng rộng (KT3), tốc độ truy cập Internet 3G/4G ổn định (KT4).
  • Chất lượng phục vụ (PV): Kênh hỗ trợ đa dạng (PV1), thủ tục đăng ký thông tin thuê bao nhanh (PV2), thái độ nhân viên điểm giao dịch chu đáo (PV3).
  • Chi phí & Khuyến mãi (CP): Cước gọi rẻ và nhiều ưu đãi (CP1), gói cước Data phù hợp (CP2), tính cước minh bạch (CP3), tần suất khuyến mãi nạp thẻ đều đặn (CP4).
  • Dịch vụ gia tăng (GT): Danh mục VAS đa dạng (GT1), cập nhật dịch vụ mới liên tục (GT2), cú pháp đăng ký dễ dàng (GT3), giá trị tiện ích cộng thêm cao (GT4).
  • Nhóm tham khảo (TK): Gia đình/người thân sử dụng (TK1), yêu cầu công việc/đối tác (TK2), định vị thương hiệu uy tín (TK3), nhân viên MobiFone tư vấn trực tiếp (TK4).
  • Sự hấp dẫn (HD): Mạng lưới điểm bán SIM/thẻ cào dễ tiếp cận (HD1), quảng cáo truyền thông ấn tượng (HD2), vị thế nhà mạng tiên phong (HD3), gói cước cá nhân hóa theo nhóm người dùng (HD4).
  • Độ tin cậy (TC): Bảo mật thông tin cá nhân theo Nghị định 49 (TC1), kiểm soát tin nhắn rác (TC2), giải quyết khiếu nại cước chuẩn xác (TC3), cam kết chất lượng dịch vụ đúng hợp đồng (TC4).
  • Quyết định sử dụng (QĐ): Mức độ hài lòng chung (QĐ1), cam kết duy trì sử dụng lâu dài (QĐ2), sẵn lòng giới thiệu cho cộng đồng (QĐ3).

Methodology

Phương pháp nghiên cứu kết hợp hai giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu chuyên gia (Trưởng phòng Khách hàng Doanh nghiệp MobiFone Thừa Thiên Huế và giao dịch viên trung tâm kinh doanh) kết hợp thảo luận nhóm đơn vị người dùng để hiệu chỉnh từ ngữ bảng hỏi.
  2. Nghiên cứu định lượng: Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thực địa tại điểm giao dịch MobiFone huyện Phú Vang với kỹ thuật chọn mẫu hệ thống bước nhảy $k = 2$:

$$k = \frac{\text{Lượng khách giao dịch trung bình/ngày (30)}}{\text{Số phiếu mục tiêu/ngày (16)}} \approx 1,875 \rightarrow k = 2$$

Kích thước mẫu xác định theo nguyên tắc Hair et al. (1998) với tỷ lệ tối thiểu 5 mẫu/1 biến quan sát:

$$N_{\text{min}} = 5 \times 30 = 150 \quad \Longrightarrow \quad N_{\text{thực tế}} = 160 \text{ mẫu hợp lệ}$$

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thu thập dữ liệu diễn ra từ ngày 10/11/2018 đến ngày 20/11/2018 tại huyện Phú Vang. Dữ liệu sau khi làm sạch được số hóa và xử lý trên nền tảng IBM SPSS Statistics 20.0.

Dưới đây là kịch bản phân tích thống kê tự động hóa (tương đương quy trình SPSS Syntax / Python statsmodels) thực hiện kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy OLS:

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. Tải và tiền xử lý bộ dữ liệu khảo sát N=160
data = pd.read_csv("mobifone_phuvang_survey.csv")
independent_vars = ['KT', 'PV', 'CP', 'GT', 'TK', 'HD', 'TC']
dependent_var = 'QD'

# 2. Kiểm tra điều kiện EFA: KMO và Bartlett's Test
chi_square_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(data[independent_vars])
kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(data[independent_vars])
print(f"KMO Measure: {kmo_model:.3f} | Bartlett's Test p-value: {p_value:.5e}")

# 3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phép xoay Varimax
fa = FactorAnalyzer(n_factors=7, rotation="varimax", method="principal")
fa.fit(data[independent_vars])
ev, v = fa.get_eigenvalues()
print(f"Eigenvalues > 1.0: {ev[ev > 1.0]}")

# 4. Hồi quy tuyến tính đa biến OLS
X = sm.add_constant(data[independent_vars])
y = data[dependent_var]
model = sm.OLS(y, X).fit()

# Xuất kết quả hồi quy chuẩn hóa
print(model.summary())

Testing và validation

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

  • Tiêu chuẩn chấp nhận: Hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,60$; Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (Corrected Item-Total Correlation) $\ge 0,30$.
  • Toàn bộ 7 thang đo biến độc lập và 1 thang đo biến phụ thuộc đều đạt độ tin cậy cao, không có biến quan sát nào bị loại bỏ.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

  • Biến độc lập:
    • Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) đạt $0,782 > 0,5$, chứng minh quy mô mẫu đủ điều kiện phân tích nhân tố.
    • Kiểm định Bartlett đạt giá trị thống kê với mức ý nghĩa $\text{Sig.} = 0,000 < 0,05$, các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong tổng thể.
    • Phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax trích được 7 nhóm nhân tố tại điểm dừng Eigenvalue $> 1,0$.
    • Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) đạt $63,45% > 50%$, các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều vượt ngưỡng $0,50$.
  • Biến phụ thuộc (Quyết định sử dụng): KMO đạt $0,695$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} = 0,000$, 1 nhân tố duy nhất được trích với phương sai giải thích đạt $68,21%$.

Kết quả đạt được

Kết quả phân tích hồi quy đa biến phản ánh mức độ thích hợp của mô hình nghiên cứu:

$$\text{QĐ} = \beta_0 + 0,284 \text{HD} + 0,241 \text{PV} + 0,215 \text{TK} + 0,189 \text{KT} + 0,162 \text{TC} + 0,135 \text{CP} + 0,108 \text{GT}$$

Biến độc lập Hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị kiểm định $t$ Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Kết luận giả thuyết
Sự hấp dẫn (HD) 0,284 4,215 0,000 1,241 Chấp nhận H6 ($p < 0,01$)
Chất lượng phục vụ (PV) 0,241 3,892 0,000 1,185 Chấp nhận H2 ($p < 0,01$)
Nhóm tham khảo (TK) 0,215 3,450 0,001 1,312 Chấp nhận H5 ($p < 0,01$)
Chất lượng kỹ thuật (KT) 0,189 3,012 0,003 1,208 Chấp nhận H1 ($p < 0,01$)
Độ tin cậy (TC) 0,162 2,781 0,006 1,154 Chấp nhận H7 ($p < 0,01$)
Chi phí_Khuyến mãi (CP) 0,135 2,340 0,021 1,276 Chấp nhận H3 ($p < 0,05$)
Dịch vụ gia tăng (GT) 0,108 2,015 0,046 1,190 Chấp nhận H4 ($p < 0,05$)
  • Hệ số xác định mô hình: $R^2 = 0,612$, $R^2 \text{ điều chỉnh} = 0,594$, giải thích được $59,4%$ sự biến thiên trong quyết định sử dụng mạng MobiFone của người dân Phú Vang.
  • Kiểm định Fisher $F = 34,28$ ($\text{Sig.} = 0,000$), khẳng định mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Hệ số VIF của tất cả các biến đều $< 2,0$, loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Đổi mới và đóng góp

  1. Đóng góp về mặt phương pháp luận: Chuyển giao và chuẩn hóa thang đo hành vi dịch vụ viễn thông từ khu vực đô thị/sinh viên (vốn có tính thuần nhất cao) sang khu vực nông thôn đa tầng lớp lao động (nông dân, ngư dân ven đầm phá Tam Giang, tiểu thương, cán bộ công chức huyện).
  2. Phát hiện quy luật thị trường mới: Khác với thị trường đô thị nơi "Chi phí" hay "Tốc độ 4G" thường chiếm ưu thế, tại huyện Phú Vang nhân tố Sự hấp dẫn thương hiệu/kênh phân phối ($\beta = 0,284$) và Chất lượng phục vụ ($\beta = 0,241$) mới là yếu tố quyết định hàng đầu. Điều này phản ánh đặc tính tâm lý người tiêu dùng nông thôn: Ưa chuộng sự tiện lợi khi mua SIM/thẻ cào tại địa phương và cần sự hỗ trợ trực tiếp từ nhân viên điểm bán.
  3. Định lượng tác động của hiệu ứng lan tỏa cộng đồng: Nhân tố Nhóm tham khảo ($\beta = 0,215$) có mức tác động lớn thứ 3, chứng minh mối quan hệ gia đình và làng xã tại Phú Vang đóng vai trò then chốt trong việc tạo mạng lưới thuê bao nội nhóm (gọi nội mạng giá rẻ giữa các thành viên trong gia đình/nghiệp đoàn đánh bắt thủy hải sản).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Căn cứ vào kết quả định lượng, lộ trình triển khai chiến lược kinh doanh cho MobiFone Thừa Thiên Huế tại địa bàn huyện Phú Vang được thiết lập qua 4 trụ cột:

1. Tối ưu hóa kênh phân phối và tăng cường độ phủ thương hiệu

  • Tăng mật độ điểm bán lẻ ủy quyền tại 18 xã và 2 thị trấn (Thuận An, Phú Đa), bảo đảm bán kính tiếp cận điểm nạp thẻ/đăng ký thông tin chính chủ dưới $1,5\text{ km}$.
  • Trang bị bộ nhận diện thương hiệu chuẩn MobiFone cho các đại lý tạp hóa cấp xã, gia tăng sự hiện diện thị giác.

2. Chuẩn hóa quy trình chăm sóc khách hàng (CSKH)

  • Thành lập tổ hỗ trợ lưu động thực hiện cập nhật thông tin thuê bao theo Nghị định 49 ngay tại UBND các xã, giảm thiểu rào cản hành chính cho người cao tuổi và nông dân.
  • Rút ngắn thời gian xử lý khiếu nại cước di động xuống dưới 24 giờ làm việc.

3. Tối ưu hóa hạ tầng kỹ thuật vô tuyến

  • Tái quy hoạch vùng phủ sóng của các trạm BTS băng tần GSM 900/1800 và các trạm 4G LTE dọc tuyến quốc lộ 49B và khu vực ven biển xã Vinh Thanh, Vinh An, Phú Hải.
  • Nâng cấp công suất máy phát tại khu vực đầm phá Tam Giang nhằm đảm bảo thông tin liên lạc cho ngư dân đánh bắt thủy hải sản ban đêm.

4. Thiết kế gói cước viễn thông chuyên biệt

  • Phát triển gói cước tích hợp nội nhóm (Family/Community Package): Miễn phí cuộc gọi nội mạng giữa 3–5 thuê bao cùng hộ gia đình tại huyện.
  • Cung cấp gói Data 4G chu kỳ ngắn ngày theo mùa vụ thu hoạch nông - thủy sản với mức chi phí linh hoạt từ 5.000đ – 10.000đ/ngày.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế mẫu nghiên cứu: Quy mô mẫu $N = 160$ được lấy theo phương pháp thực địa tại các điểm giao dịch trung tâm huyện, chưa bao phủ toàn diện các thôn bản xa xôi vùng bãi ngang.
  • Hạn chế biến số vĩ mô: Chưa đo lường tác động can thiệp sâu của chính sách chuyển mạng giữ nguyên số (MNP) vốn bắt đầu triển khai diện rộng từ cuối năm 2018.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng phạm vi khảo sát ra toàn bộ 6 huyện/thị xã nông thôn thuộc tỉnh Thừa Thiên Huế (Quảng Điền, Phong Điền, Phú Lộc, Nam Đông, A Lưới).
    • Ứng dụng mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling - SEM) thông qua công cụ SmartPLS 3.0 hoặc AMOS để kiểm định các biến trung gian như "Sự hài lòng" và "Lòng trung thành thương hiệu".

Đối tượng hưởng lợi

  • Bộ phận Kinh doanh & Marketing MobiFone: Sở hữu hệ số trọng số thực nghiệm ($\beta$) để phân bổ ngân sách tiếp thị chính xác vào kênh bán lẻ và chăm sóc khách hàng thay vì dàn trải quảng cáo đại chúng.
  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Marketing/Kinh doanh: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình phân tích dữ liệu thực tế từ khảo sát mẫu đến kiểm định giả thuyết kinh tế lượng trên SPSS 20.0.
  • Các nhà nghiên cứu ứng dụng viễn thông: Cung cấp bộ công cụ thang đo đã được đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ tại phân khúc thị trường nông thôn Việt Nam.
  • Người tiêu dùng huyện Phú Vang: Thụ hưởng chất lượng dịch vụ cải thiện, gói cước tối ưu chi phí và điểm hỗ trợ dịch vụ thuận tiện ngay tại địa phương.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình kỹ thuật để triển khai công cụ phân tích dữ liệu nghiên cứu này là gì?

Hệ thống xử lý dữ liệu yêu cầu máy tính chạy hệ điều hành Windows 7/10 hoặc macOS, RAM tối thiểu 4GB, cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics v20.0 trở lên (hoặc môi trường Python 3.8+ tích hợp các thư viện pandas, statsmodels, factor_analyzer, scipy).

2. Giới hạn quy mô mẫu và giải pháp mở rộng cho nghiên cứu diện rộng?

Mô hình hiện tại đạt chuẩn với $N = 160$ (cho 30 biến quan sát). Khi mở rộng khảo sát trên quy mô toàn tỉnh Thừa Thiên Huế (ước tính 100 biến hoặc phân tầng đa cụm), quy mô mẫu cần nâng lên $N \ge 500$, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phân tầng theo tỷ lệ dân cư từng huyện thị.

3. Làm thế nào để tích hợp kết quả nghiên cứu vào hệ thống CRM hiện tại của MobiFone?

Các chỉ số đánh giá từ mô hình có thể ánh xạ trực tiếp vào hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ khách hàng (CRM/Billing) của nhà mạng: Phân nhóm khách hàng theo điểm đánh giá độ nhạy cảm chi phí (CP) và mức độ gắn kết nhóm (TK) để gửi thông điệp chăm sóc tự động hóa (Marketing Automation).

4. Yêu cầu bảo trì và cập nhật mô hình định lượng định kỳ như thế nào?

Mô hình hồi quy cần được tái kiểm định định kỳ 12–18 tháng một lần nhằm cập nhật sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng khi công nghệ viễn thông chuyển dịch (từ 4G sang 5G) hoặc khi có sự điều chỉnh khung pháp lý viễn thông mới.

5. Chi phí triển khai hệ thống giải pháp và thời gian hoàn vốn (ROI)?

Dự toán chi phí tối ưu hóa kênh phân phối và truyền thông tại huyện Phú Vang ước tính khoảng 150–200 triệu VNĐ/năm. Với mục tiêu gia tăng 8–10% lượng thuê bao phát triển mới và giảm 15% tỷ lệ rời mạng (Churn rate), thời gian thu hồi vốn đầu tư ước tính đạt từ 6 đến 9 tháng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đỗ Thị Tuyền đã giải quyết trọn vẹn bài toán thực tiễn của MobiFone Thừa Thiên Huế tại thị trường huyện Phú Vang. Thông qua các công cụ phân tích thống kê định lượng chuẩn mực (Cronbach's Alpha, EFA, Multiple Regression trên SPSS 20.0), nghiên cứu chứng minh rằng Sự hấp dẫn thương hiệu/kênh phân phối ($\beta = 0,284$), Chất lượng phục vụ ($\beta = 0,241$) và Nhóm tham khảo ($\beta = 0,215$) là 3 động lực chính chi phối quyết định gắn bó của người tiêu dùng nông thôn.

Hệ thống giải pháp đề xuất không chỉ mang giá trị học thuật đối với sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh – Marketing Đại học Huế, mà còn cung cấp một bản kế hoạch hành động khả thi giúp các nhà quản trị viễn thông củng cố vị thế thị phần trong kỷ nguyên chuyển mạng giữ số.