Giới thiệu dự án

Ngành du lịch Việt Nam trong giai đoạn 2015–2019 ghi nhận tốc độ tăng trưởng bình quân 22,7%/năm, đạt mốc kỷ lục 18 triệu lượt khách quốc tế vào năm 2019 (tăng 16,2% so với năm 2018) cùng hàng chục triệu lượt khách nội địa. Mặc dù thị trường du lịch phục hồi mạnh mẽ sau giai đoạn biến động, các doanh nghiệp lữ hành phải đối mặt với áp lực cạnh tranh khốc liệt về chất lượng dịch vụ và khả năng giữ chân khách hàng.

Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng (Eagle Tourist, trụ sở tại 115 Phạm Văn Đồng, TP. Huế) đặt mục tiêu chiến lược lọt vào Top 10 doanh nghiệp du lịch hàng đầu Việt Nam vào năm 2025 và mở rộng mạng lưới chi nhánh tại các thị trường trọng điểm. Tuy nhiên, doanh nghiệp gặp phải bài toán nan giải: thiếu công cụ định lượng chuẩn hóa để đánh giá chính xác khoảng cách chất lượng dịch vụ (Service Quality Gap), chưa xác định được thuộc tính dịch vụ nào thực sự then chốt đối với du khách và mức độ thực hiện của công ty đang ở đâu trên thang đo kỳ vọng. Việc phân bổ nguồn lực vận hành và ngân sách marketing còn mang tính cảm tính, dẫn đến nguy cơ đầu tư lãng phí vào các hạng mục không trọng yếu hoặc bỏ quên các điểm nghẽn nghiêm trọng.

Đề tài khóa luận tập trung giải quyết các mục tiêu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về chất lượng dịch vụ lữ hành, mô hình khoảng cách chất lượng và phương pháp phân tích tầm quan trọng – mức độ thực hiện (Importance – Performance Analysis - IPA).
  2. Xây dựng bộ thang đo chuẩn hóa gồm 6 nhân tố (28 biến quan sát độc lập và 3 biến phụ thuộc) phù hợp với đặc thù dịch vụ du lịch của Eagle Tourist.
  3. Thu thập dữ liệu thực nghiệm ($N = 170$), kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha trên phần mềm IBM SPSS 20.0.
  4. Lập bản đồ ma trận IPA 4 góc phần tư để định vị chính xác điểm mạnh, điểm yếu và các thuộc tính dịch vụ cần ưu tiên cải thiện.
  5. Đề xuất hệ thống giải pháp khả thi nhằm tối ưu hóa chất lượng dịch vụ và nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Giải pháp ứng dụng phương pháp IPA được lựa chọn nhờ khả năng trực quan hóa dữ liệu hai chiều (Tầm quan trọng $I$ và Mức độ thực hiện $P$), giúp lãnh đạo doanh nghiệp ra quyết định chiến lược nhanh chóng mà không bị quá tải bởi các mô hình hồi quy phức tạp. Nghiên cứu giới hạn phạm vi khảo sát đối với du khách nội địa sử dụng dịch vụ tour của Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng trong giai đoạn từ tháng 09/2022 đến tháng 11/2022.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Để lựa chọn khung lý thuyết tối ưu cho việc đo lường dịch vụ tại Eagle Tourist, nghiên cứu tiến hành đánh giá so sánh ba mô hình phổ biến trong quản trị chất lượng dịch vụ:

Tiêu chí Mô hình SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) Mô hình SERVPERF (Cronin & Taylor, 1992) Mô hình IPA (Martilla & James, 1977)
Bản chất đo lường Đo khoảng cách giữa Kỳ vọng ($E$) và Cảm nhận thực tế ($P$): $Q = P - E$ Chỉ đo lường Cảm nhận thực tế ($P$): $Q = P$ Đo lường đồng thời Tầm quan trọng ($I$) và Mức độ thực hiện ($P$)
Số lượng câu hỏi 44 câu (22 câu kỳ vọng + 22 câu cảm nhận lặp lại) 22 câu (chỉ đo cảm nhận thực tế) 56–62 câu (đánh giá song song $I$ và $P$ trên cùng thuộc tính)
Ưu điểm Đánh giá toàn diện 5 khoảng cách chất lượng dịch vụ Bảng hỏi ngắn gọn, giảm thời gian khảo sát Trực quan hóa ma trận 4 góc, chỉ rõ thứ tự ưu tiên phân bổ nguồn lực
Nhược điểm Dễ gây nhàm chán cho người trả lời; khái niệm "kỳ vọng" dễ bị hiểu sai Không xác định được khách hàng coi trọng yếu tố nào nhất Đòi hỏi thiết kế thang đo chuẩn xác để tránh phân tán điểm Mean
Tính ứng dụng Phù hợp nghiên cứu hàn lâm Phù hợp dự báo sự hài lòng tổng thể Tối ưu cho việc ra quyết định quản trị thực tế

Phân tích yêu cầu khảo sát theo phương pháp MoSCoW:

  • Must-have: Khung thang đo chuẩn 5 thành phần SERVQUAL (Phương tiện hữu hình, Sự tin cậy, Tinh thần trách nhiệm, Năng lực phục vụ, Sự cảm thông) kết hợp nhân tố bổ sung "Giá cả".
  • Should-have: Phân tích kênh tiếp cận thông tin, đặc điểm nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, học vấn) để phân khúc khách hàng.
  • Could-have: Phân tích ANOVA so sánh sự khác biệt đánh giá theo nhóm thu nhập và độ tuổi.
  • Won't-have: Khảo sát đối tượng khách quốc tế trong giai đoạn này do rào cản chuyển ngữ và số lượng mẫu chưa đủ lớn.

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 nhóm nhân tố tác động đến Chất lượng dịch vụ du lịch (CLDV), được mã hóa thành 31 biến quan sát sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý / Rất không quan trọng đến 5: Hoàn toàn đồng ý / Rất quan trọng):

                       ┌──────────────────────────────┐
                       │   PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH       │
                       │   (PTHH1 -> PTHH8)           │
                       └──────────────┬───────────────┘
                       ┌──────────────┴───────────────┐
                       │   SỰ TIN CẬY (STC1 -> STC4)  │
                       └──────────────┬───────────────┘
                       ┌──────────────┴───────────────┐
                       │   TINH THẦN TRÁCH NHIỆM      │
                       │   (TTTN1 -> TTTN4)           │
                       └──────────────┬───────────────┘      ┌─────────────────────────────┐
                                      ├─────────────────────>│   CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ        │
                       ┌──────────────┴───────────────┐      │   (CLDV1 -> CLDV3)          │
                       │   NĂNG LỰC PHỤC VỤ           │      └─────────────────────────────┘
                       │   (NLPV1 -> NLPV5)           │
                       └──────────────┬───────────────┘
                       ┌──────────────┴───────────────┐
                       │   SỰ CẢM THÔNG (SCT1 -> SCT4)│
                       └──────────────┬───────────────┘
                       ┌──────────────┴───────────────┐
                       │   GIÁ CẢ (G1 -> G3)          │
                       └──────────────────────────────┘

Mỗi thuộc tính $i$ được tính toán điểm trung bình Tầm quan trọng ($\bar{I}_i$) và Mức độ thực hiện ($\bar{P}_i$). Khoảng cách chất lượng được xác định theo công thức:

$$Gap_i = \bar{P}_i - \bar{I}_i$$

Tọa độ giao điểm $(\bar{X}_P, \bar{X}_I)$ phân chia ma trận IPA thành 4 góc phần tư:

  • Góc phần tư I (Tập trung phát triển - Concentrate Here): $I_i > \bar{X}_I$ và $P_i < \bar{X}_P$ (Yếu tố rất quan trọng nhưng thực hiện kém).
  • Góc phần tư II (Tiếp tục duy trì - Keep Up the Good Work): $I_i > \bar{X}_I$ và $P_i \ge \bar{X}_P$ (Điểm mạnh cốt lõi cần phát huy).
  • Góc phần tư III (Hạn chế phát triển / Ưu tiên thấp - Low Priority): $I_i \le \bar{X}_I$ và $P_i < \bar{X}_P$ (Tầm quan trọng thấp, thực hiện thấp, không cần dồn lực).
  • Góc phần tư IV (Giảm sự đầu tư - Possible Overkill): $I_i \le \bar{X}_I$ và $P_i \ge \bar{X}_P$ (Tầm quan trọng thấp nhưng thực hiện vượt mức, gây lãng phí).

Methodology

Quy trình nghiên cứu gồm 9 bước chuẩn hóa:

flowchart TD
    A[Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu] --> B[Bước 2: Xác định mục tiêu nghiên cứu]
    B --> C[Bước 3: Tổng quan cơ sở lý thuyết]
    C --> D[Bước 4: Xây dựng thang đo sơ bộ]
    D --> E[Bước 5: Nghiên cứu định tính & Hiệu chỉnh bảng hỏi]
    E --> F[Bước 6: Thu thập dữ liệu N=170 & Làm sạch số liệu]
    F --> G[Bước 7: Thống kê mô tả mẫu]
    G --> H[Bước 8: Kiểm định Cronbach Alpha]
    H --> I[Bước 9: Phân tích Ma trận IPA & Đề xuất giải pháp]

Kích thước mẫu tối thiểu được xác định theo công thức Cochran cho tổng thể chưa biết:

$$n = \frac{z^2 \cdot p \cdot q}{e^2} = \frac{1,96^2 \cdot (0,5 \cdot 0,5)}{0,08^2} \approx 150,06$$

Để phòng ngừa sai số do phiếu không hợp lệ, tổng số bảng hỏi phát ra là $N = 170$ phiếu (kết hợp phát trực tiếp tại văn phòng lễ tân và biểu mẫu Google Forms trực tuyến).


Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thu thập và làm sạch dữ liệu diễn ra qua 2 giai đoạn:

  1. Giai đoạn định tính: Phỏng vấn nhóm chuyên gia gồm 3 trưởng phòng ban Eagle Tourist và giảng viên chuyên ngành Quản trị Du lịch để hiệu chỉnh các biến quan sát từ thang đo gốc của Đặng Thị Thanh Thúy (2015) và Trịnh Thùy Anh (2012).
  2. Giai đoạn định lượng: Thu hồi 170 phiếu khảo sát, loại bỏ 12 phiếu không đạt chuẩn (điền thiếu thông tin hoặc chọn cùng một mức điểm cho tất cả câu hỏi), còn lại 158 phiếu hợp lệ đưa vào phân tích trên SPSS 20.0.

Đoạn mã cú pháp SPSS Syntax và Python tự động hóa tính toán tọa độ IPA:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Tải tập dữ liệu đánh giá Tầm quan trọng (I) và Thực hiện (P)
data = {
    'Attribute': ['PTHH1', 'PTHH2', 'PTHH3', 'STC1', 'STC4', 'TTTN1', 'TTTN4', 'NLPV1', 'NLPV4', 'SCT1', 'G1', 'G3'],
    'Importance': [4.35, 4.12, 3.85, 4.45, 4.28, 4.10, 4.50, 4.60, 3.90, 3.75, 4.25, 4.15],
    'Performance': [3.40, 4.25, 3.60, 4.30, 4.15, 3.80, 3.35, 4.55, 3.70, 3.65, 3.95, 4.10]
}

df = pd.DataFrame(data)
mean_I = df['Importance'].mean()
mean_P = df['Performance'].mean()

# Phân loại góc phần tư
def classify_quadrant(row):
    if row['Importance'] >= mean_I and row['Performance'] < mean_P:
        return 'Quadrant I: Concentrate Here'
    elif row['Importance'] >= mean_I and row['Performance'] >= mean_P:
        return 'Quadrant II: Keep Up Good Work'
    elif row['Importance'] < mean_I and row['Performance'] < mean_P:
        return 'Quadrant III: Low Priority'
    else:
        return 'Quadrant IV: Possible Overkill'

df['Quadrant'] = df.apply(classify_quadrant, axis=1)
print(df[['Attribute', 'Importance', 'Performance', 'Quadrant']])

Testing và validation

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha cho thấy toàn bộ 6 nhóm biến độc lập và 1 nhóm biến phụ thuộc đều đạt tiêu chuẩn thống kê nghiêm ngặt (Cronbach's Alpha $\ge 0,70$; hệ số tương quan biến - tổng Corrected Item-Total Correlation $\ge 0,30$):

Thang đo nhân tố Số biến quan sát Cronbach's Alpha (Thực hiện - P) Cronbach's Alpha (Quan trọng - I) Tương quan biến-tổng nhỏ nhất Đánh giá độ tin cậy
Phương tiện hữu hình (PTHH) 8 0.814 0.835 0.412 Rất tốt
Sự tin cậy (STC) 4 0.789 0.802 0.485 Tốt
Tinh thần trách nhiệm (TTTN) 4 0.776 0.795 0.430 Tốt
Năng lực phục vụ (NLPV) 5 0.825 0.841 0.510 Rất tốt
Sự cảm thông (SCT) 4 0.752 0.768 0.395 Đạt chuẩn
Giá cả (G) 3 0.741 0.758 0.462 Đạt chuẩn
Chất lượng dịch vụ (CLDV) 3 0.805 0.818 0.540 Rất tốt

Kết quả đạt được

Tổng hợp giá trị trung bình toàn diện chỉ ra: Tầm quan trọng trung bình toàn bộ thuộc tính đạt $\bar{X}_I = 4,18$, trong khi Mức độ thực hiện trung bình đạt $\bar{X}_P = 3,88$ (Khoảng cách trung bình toàn ngành $\overline{Gap} = -0,30$).

         Tầm quan trọng (I)
                 ▲
                 │     Góc I: TẬP TRUNG PHÁT TRIỂN      │     Góc II: TIẾP TỤC DUY TRÌ
                 │   • TTTN4: Giải quyết phàn nàn        │   • NLPV1: Đảm bảo an toàn
                 │   • PTHH1: Xe vận chuyển hiện đại     │   • STC1: Đúng chất lượng cam kết
                 │   • STC3: Thông báo thay đổi kịp thời │   • PTHH2: Trang phục lịch sự
          4.18 ──┼───────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────
                 │     Góc III: HẠN CHẾ PHÁT TRIỂN      │     Góc IV: GIẢM SỰ ĐẦU TƯ
                 │   • G2: Chiết khấu thanh toán sớm     │   • PTHH5: Bảng hướng dẫn chi tiết
                 │   • SCT1: Hiểu rõ nhu cầu từng khách  │   • SCT3: Đa dạng cổng thanh toán
                 │   • NLPV4: Ngoại ngữ thành thạo       │   • PTHH4: Địa điểm có cảnh quan
                 │                                       │
                 └───────────────────────────────────────┴────────────────────────────────►
                                                        3.88                   Mức thực hiện (P)
  1. Góc phần tư I (Tập trung phát triển): Điểm nghẽn cần ưu tiên số 1 gồm TTTN4 (Khả năng giải quyết khiếu nại nhanh chóng, $I=4,50; P=3,35; Gap=-1,15$), PTHH1 (Chất lượng phương tiện vận chuyển du lịch, $I=4,35; P=3,40$) và STC3 (Kịp thời thông báo thay đổi lịch trình).
  2. Góc phần tư II (Tiếp tục duy trì): Điểm mạnh cốt lõi gồm NLPV1 (Đảm bảo an toàn tính mạng, tài sản, $I=4,60; P=4,55$), STC1 (Cung cấp đúng cam kết tour, $I=4,45; P=4,30$) và PTHH2 (Trang phục, tác phong nhân viên).
  3. Góc phần tư III (Ưu tiên thấp): G2 (Chính sách chiết khấu), NLPV4 (Ngoại ngữ nhân viên đối với tour nội địa) và SCT1.
  4. Góc phần tư IV (Giảm đầu tư quá mức): PTHH5 (Chi phí in ấn tờ rơi hướng dẫn quá cầu kỳ) và SCT3 (Tích hợp quá nhiều cổng thanh toán phức tạp không cần thiết).

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các đóng góp học thuật và thực tiễn rõ nét:

  • Mở rộng mô hình nghiên cứu: Tích hợp biến số "Giá cả" (3 items: phí dịch vụ cạnh tranh, chiết khấu, giá tương xứng chất lượng) vào khung 5 thành phần SERVQUAL truyền thống, phản ánh chính xác hành vi nhạy cảm về giá của du khách nội địa Việt Nam.
  • Khắc phục hạn chế của các nghiên cứu trước: Khác với công trình của Đặng Thị Thanh Thúy (2015) chỉ dừng ở thống kê mô tả hoặc Trịnh Thùy Anh (2012) áp dụng cho ngành hàng không, nghiên cứu này lượng hóa chi tiết từng điểm số Gap trong môi trường lữ hành miền Trung.
  • Tối ưu hóa chi phí vận hành: Đưa ra cơ sở dữ liệu định lượng giúp ban giám đốc cắt giảm 15–20% ngân sách in ấn/xúc tiến dàn trải (Quadrant IV) để tái đầu tư vào việc nâng cấp đội xe và số hóa quy trình xử lý phản hồi (Quadrant I).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng

Dựa trên kết quả ma trận IPA, Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng triển khai 3 gói hành động trọng điểm:

  1. Chuẩn hóa quy trình xử lý phàn nàn (TTTN4): Thiết lập Hotline 24/7 và hệ thống Ticket nội bộ cam kết xử lý sự cố phát sinh của du khách trong vòng 15 phút tại hiện trường tour.
  2. Nâng cấp phương tiện vận chuyển (PTHH1): Ký kết hợp đồng nguyên tắc với các đối tác vận tải chất lượng cao đạt chuẩn xe du lịch đời 2020 trở lên, trang bị Wi-Fi và ghế ngả cao cấp.
  3. Hệ thống cảnh báo lịch trình tự động (STC3): Tích hợp module gửi tin nhắn Zalo ZNS tự động thông báo cập nhật thời tiết và thời gian đón khách trước 12 tiếng.

Lộ trình triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------------+
| GIAI ĐOẠN 1 (Q1/2023): BAN HÀNH QUY TRÌNH & ĐÀO TẠO                                |
| - Ban hành bộ SOP xử lý khiếu nại 15 phút cho 100% HDV và điều hành tour           |
| - Tái cấu trúc hợp đồng nhà cung cấp dịch vụ vận tải xe du lịch                   |
+---------------------------------------------------------+-------------------------+
                                                          |
+---------------------------------------------------------v-------------------------+
| GIAI ĐOẠN 2 (Q2/2023): SỐ HÓA & NÂNG CẤP HẠ TẦNG                                  |
| - Triển khai Zalo ZNS tự động hóa chăm sóc khách hàng trước/trong tour             |
| - Cắt giảm 50% chi phí in ấn tài liệu giấy, chuyển sang cẩm nang tour QR Code     |
+---------------------------------------------------------+-------------------------+
                                                          |
+---------------------------------------------------------v-------------------------+
| GIAI ĐOẠN 3 (Q3 - Q4/2023): ĐO LƯỜNG VÒNG LẶP & ĐÁNH GIÁ ROI                      |
| - Tái khảo sát IPA đợt 2 với N=300 để đo lường mức độ dịch chuyển của biến TTTN4  |
| - Kỳ vọng tăng tỷ lệ khách quay lại và giới thiệu (CLDV2, CLDV3) thêm 25%         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Hạn chế và hướng phát triển

Nghiên cứu thừa nhận một số giới hạn kỹ thuật:

  • Phương pháp chọn mẫu: Kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện ($N=158$ mẫu hợp lệ) giới hạn tại địa bàn Thừa Thiên Huế có thể chưa đại diện hoàn toàn cho toàn bộ khách hàng trên toàn quốc.
  • Thời điểm khảo sát: Thu thập dữ liệu trong các tháng 9–11/2022 (mùa thấp điểm của du lịch nội địa miền Trung), có thể chịu ảnh hưởng bởi yếu tố thời tiết mùa mưa.
  • Mô hình phân tích: IPA truyền thống giả định mối quan hệ tuyến tính giữa hiệu suất và sự hài lòng.

Hướng phát triển tiếp theo:

  • Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 500$, phân tầng theo các thị trường trọng điểm miền Bắc và miền Nam.
  • Ứng dụng mô hình Phương trình Cấu trúc Tuyến tính (SEM) kết hợp Ma trận Hiệu suất - Tầm quan trọng (IPMA - Importance-Performance Map Analysis) trên phần mềm SmartPLS 4.0 để xác định trọng số tác động phi tuyến tính.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên ngành Du lịch / QTKD: Tiếp cận tài liệu tham khảo thực nghiệm hoàn chỉnh về phương pháp nghiên cứu định lượng, thiết kế thang đo SPSS và vẽ ma trận IPA.
  • Nhà quản trị doanh nghiệp Lữ hành: Ứng dụng trực tiếp bộ 31 biến quan sát để tự chẩn đoán sức khỏe dịch vụ của đơn vị mình mà không tốn chi phí thuê tư vấn độc lập.
  • Chuyên viên Marketing & Vận hành: Nắm bắt phương pháp luận phân bổ ngân sách dựa trên bằng chứng dữ liệu (Data-driven decision making).
  • Cộng đồng nghiên cứu khoa học: Bổ sung dữ liệu thực nghiệm về thị trường du lịch miền Trung sau đại dịch.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ phần mềm tối thiểu để triển khai mô hình IPA là gì?
    Doanh nghiệp chỉ cần sử dụng công cụ tạo biểu mẫu khảo sát trực tuyến (Google Forms/Microsoft Forms) kết hợp phần mềm Microsoft Excel hoặc IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên để tính toán điểm trung bình Mean và độ lệch chuẩn $SD$.

  2. Quy mô mẫu bao nhiêu là đủ tin cậy để vẽ ma trận IPA?
    Theo quy tắc kinh nghiệm của Hair et al. (2014), kích thước mẫu tối thiểu cần gấp 5 lần tổng số biến quan sát ($31 \times 5 = 155$ mẫu). Với công thức Cochran xác suất $95%$ và sai số $e = 8%$, cỡ mẫu tối thiểu là 150. Do đó, quy mô mẫu 158–170 là hoàn toàn đáp ứng độ tin cậy thống kê.

  3. Làm thế nào để tích hợp đánh giá IPA vào hệ thống CRM hiện tại của công ty?
    Doanh nghiệp có thể nhúng link khảo sát 2 chiều (Đánh giá kỳ vọng lúc chốt tour và đánh giá trải nghiệm sau khi kết thúc tour) qua tin nhắn tự động từ CRM. Điểm số sẽ được hệ thống API tự động ghi nhận vào Dashboard quản trị.

  4. Chu kỳ thực hiện khảo sát IPA tối ưu cho công ty du lịch là bao lâu?
    Nên thực hiện định kỳ 6 tháng một lần hoặc sau mỗi mùa cao điểm (mùa hè và mùa lễ hội cuối năm) để theo dõi sự dịch chuyển tọa độ của các thuộc tính dịch vụ giữa 4 góc phần tư.

  5. Chi phí triển khai giải pháp và thời gian hoàn vốn (ROI) ước tính?
    Chi phí khảo sát và xử lý dữ liệu nội bộ gần như bằng 0 nếu tận dụng nhân sự hiện có. Ngân sách tái đầu tư nâng cấp quy trình khoảng 30–50 triệu VNĐ, dự kiến hoàn vốn sau 3–4 tháng nhờ giảm tỷ lệ hủy tour và tăng 15–20% lượng khách quay lại qua kênh truyền miệng.


Kết luận

Đề tài "Ứng dụng phương pháp IPA đo lường chất lượng dịch vụ tại Công ty Cổ phần Du lịch Đại Bàng" đã giải quyết thành công bài toán lượng hóa chất lượng dịch vụ lữ hành thông qua hệ thống 31 biến quan sát đạt chuẩn kiểm định Cronbach's Alpha ($>0,74$).

Ma trận IPA đã bóc tách rõ ràng các điểm nghẽn then chốt thuộc Góc phần tư I (năng lực giải quyết khiếu nại của nhân viên và chất lượng phương tiện vận chuyển), đồng thời chỉ ra các điểm mạnh cốt lõi cần duy trì (an toàn tour và uy tín cam kết). Kết quả nghiên cứu cung cấp luận cứ khoa học vững chắc giúp ban lãnh đạo Eagle Tourist tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, nâng cao chất lượng dịch vụ và hiện thực hóa mục tiêu trở thành thương hiệu lữ hành hàng đầu Việt Nam.