PHẦN II. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG KHI SỬ DỤNG
2.2.3 Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
2.2.2.2 Kiểm định độtin cậy của thang đo thành phần sựhài lòng
Đểkiểm định độtin cậy của thang đo thành phần sựhài lòng của khách hàng khi sửdụng dịch vụ4G củaVinaphone trên địa bàn thành phốHuế, đềtài phần tích sốliệu theo bảng sau:
Bảng 2.7: Hệsố Conbach Alpha đối với các biến quan sát thành phần sựhài lòng
STT Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Sựhài lòng củakhách hàng (Cronbach’s Alpha= 0,737)
1
HL1. Anh/chị cảm thấy hài lòng với dịch vụ 4G của Vinaphone mà mìnhđang sử dụng
0,598 0,607
2
HL2. Anh/Chị sẽ tích cực giới thiệu dịch vụ 4G của Vinaphone đến bạn bè và người thân
0,527 0,693
3 HL3. Trong thờigian tới, anh/chị vẫn tiếp
tục sử dụng dịch vụ 4G của Vinaphone 0,567 0,644
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Thành phần sự hài lòng của khách có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 (0,737) nên thang đo thành phần sự hài lòng đạt yêu cầu. 3 biến quan sát trong nhóm sự hài lòng của khách hàng đều có hệ số tương quan biển tổng > 0,3 (0,598; 0,527; 0,567) nên được chấp nhận. Các biến này được đưa vào phần tích nhân tốtiếp theo.
2.2.3 Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng
_ Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1.
Nếu kiểm định Bartlett có Sig < 0,05, chúng ta từ chối giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Ðình Thọ, 2011). Hệ số tải nhân tố (factor loading) >0,5. Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố <
0,5 sẽ bị loại (NguyễnÐình Thọ,2011).
Kiểm định KMO
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định KMO – Bartlett đối với biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,820
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1044,060
Df 231
Sig. 000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy hệsốKMO khá cao (= 0,820> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig.= 0) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Ma trận xoay nhân tố
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA cho thấy có 5 nhân tố được rút ra từ22 biến quan sát được rút ra theo tiêu chuẩn Eigenvalue = 2,100 lớn hớn 1. Tổng phương sai trích (Cumulative %) = 61,472% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu, cho biết 5 nhân tố này giải thích được 61,72% biến thiên của dữ liệu
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax, xoay nguyên góc các nhân tố đểtối thiểu hoá số lượng các quan sát có hệsốlớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả nănggiải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũngsẽ loại bỏcác quan sát có hệsốtải nhân tốnhỏ hơn0,5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5 mới được sửdụng đểgiải thích một nhân tố nào đó.
Kết quảcó bảng hệsốtải nhân tố tương ứng với các quan sát như sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.9: Ma trận xoay nhân tố và kiểm định KMO and Bartlett's Test các thành phần thang đo sự hài lòng
STT Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
1 CLDV4 0,806
2 CLDV6 0,775
3 CLDV5 0,758
4 CLDV3 0,738
5 CLDV1 0,727
6 CLDV7 0,700
7 CLDV2 0,698
8 GC2 0,839
9 GC4 0,750
10 GC3 0,750
11 GC1 0,641
12 KM3 0,809
13 KM2 0,760
14 KM4 0,697
15 KM1 0,670
16 HA4 0,766
17 HA3 0,733
18 HA2 0,677
19 HA1 0,674
20 CLSP3 0,774
21 CLSP2 0,772
22 CLSP1 0,768
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa vào bảng 2.10 cho thấy tất cả các nhân tố đều có hệsốFactor loading >0,5, điều này giải thích được rằng nhân tốvà biến quan sát có liên quan chặt chẽvới nhau.
Sau khi xoay nhân tố, đã có sựthay đổicác biếntrong các nhóm vàđược đặtlại tên như sau:
_ Nhân tố thứ nhất được rút ra có Eigenvalue = 6,050 . Nhân tố này giải thích được 27,5 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến CLDV4.Cửa hàng, trung tâm giao dịch lấy lợi ích của khách hàng làm tâm niệm (Factor loading = 0,806), CLDV6. Nhân viên giải thích rõ về việc đảm bảo chất lượng sau khi sửdụng dịch vụ 4G tại Vinaphone (Factor loading = 0,775), CLDV5.Nhân viên giải thích chi tiết về các gói cước 4G và các chi phí phát sinh nếu có (Factor loading = 0,758), CLDV3.
Khách hàng cảm thấy tin tưởng vào chất lượng các sản phẩm về dịch vụ 4G Vinaphone (Factor loading = 0,738), CLDV1. Nhân viên luôn tỏra lịch sự, nhã nhặn, thực hiện đúng 8 cam kết với khách hàng (Factor loading = 0,727), CLDV7. Cửa hàng, TTGD thực hiện dịch vụcam kết đúng ngay từlần đầu (Factor loading = 0,700), CLDV2. Luôn nhận được các chương trình chăm sóc khuyến mãi của Vinaphone (Factor loading = 0,698) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 1 (F1): Chất lượng dịch vụ.Nhân tố này được tạo thành từ các biến: CLDV4, CLDV6, CLDV5, CLDV3, CLDV1, CLDV7, CLDV2.
_ Nhân tố thứ hai được rút ra có Eigenvalue = 2,425. Nhân tố này giải thích được 11,021 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến: GC2. Hoá đơn tính cước, trừphí rõ ràng, chính xác (Factor loading = 0,839), GC4. Mức giá cước cho các gói dịch vụ 4G hợp lý (Factor loading = 0,750), GC3. Hình thức thanh toán linh hoạt, dễdàng, thuận tiện cho khách hàng (Factor loading = 0,750), GC1. Giá cả dịch vụ 4G phù hợp với chất lượng (Factor loading = 0,641), nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 2 (F2): Giá cả dịch vụ. Nhân tố nàyđược tạo thành từ các biến: GC2, GC4, GC3, GC1.
_ Nhân tốthứba được rút ra cóEigenvalue = 1,917 . Nhân tốnày giải thích được 8,714 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến: KM3.Vinaphone có nhiều chương trình quảng cáo về dịch vụ 4G (Factor loading = 0,809), KM2.Các chương trình khuyến mãi của Vinaphone phù hợp với nhu cầu (Factor loading =
Trường Đại học Kinh tế Huế
0,760), KM4. Các chương trình quảng cáo về dịch vụ 4G để lại ấn tượng cho khách hàng (Factor loading = 0,697), KM1.Vinaphone thường xuyên có các chương trình khuyến mãi cho dịch vụ4G (Factor loading = 0,670) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 3 (F3): Khuyến mãi, quảng cảo. Nhân tố này được tạo thành từ các biến: KM3, KM2, KM4, KM1.
_ Nhân tốthứ tư được rút ra có Eigenvalue = 1,750 . Nhân tốnày giải thích được 7,954 % biến động dữ liệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến HA4.Thương hiệu 4G Vinaphone để lại hình ảnh đẹp trong tâm trí khách hàng (Factor loading = 0,766), HA3. Vinaphone là một trong những nhà cung cấp dịch vụ 4G hàng đầu (Factor loading = 0,733), HA2.Thương hiệu Vinaphone rất đáng tin cậy (Factor loading = 0,677), HA1.4G Vinaphone có dịch vụ đa dạng (Factor loading = 0,674) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 4 (F4): Hìnhảnh thương hiệu. Nhân tố này được tạothành từ các biến: HA4, HA3, HA2, HA1.
_ Nhân tố thứ năm được rút ra có Eigenvalue = 1,382 . Nhân tố này giải thích được 6,283 % biến động dữliệu. Nó có liên hệ mạnh với các biến CLSP3.Thời gian kết nối nhanh (Factor loading = 0,774), CLSP2.Chất lượng phủ sóng rộng (Factor loading = 0,772), CLSP1.Thời gian kết nối nhanh (Factor loading = 0,768) nên có thể đặt tên là Nhóm nhân tố 5 (F5): Chất lượng sản phẩm. Nhân tố này được tạo thành từ các biến: CLSP3, CLSP2. CLSP1.
2.2.3.2 Phân tích nhân tốkhám phá các biến cấu thành sựhài lòng
Thang đo giá trị cảm nhận gồm 3 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach’s Alpha. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độhội tụcủa các biến quan sát.
Kiểm định KMO
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng2.10: Kiểm định KMO & Bartlett’s KMO and Bartlett’s Test
Kaiser- Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,680
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 80,267
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Kiểm định KMO và Bartlett’sTest trong phân tích nhân tốcho thấy hệsốKMO
= 0,680 (> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig.= 0) cho thấy phân tích nhân tốEFA khá thích hợp.
Ma trận xoay nhân tố
Bảng 2.11: Ma trận xoay nhân tố đối với nhân tố sự hài lòng Ma trận nhân tố
Thành phần 1
HL1 0,834
HL2 0,812
HL3 0,856
Eigenvalues 1,968
Cumulative % 65,610
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Với phương pháp rút trích nhân tố Principal Components và phép quay Varimax đã trích được 1 nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao. Bảng kết quả phân tích cho thấy giá trị Eigenvalues = 1,968 lớn hơn 1. Ta cũng thấy nhân tố này sẽ giải thích được 65,610% biến thiên của dữ liệu.
Nhân tố sự hài lòng (Y): Bao gồm ba biến sau: HL1, HL2, HL3
+ Anh/chị cảm thấy hài lòng với dịch vụ 4G của Vinaphone mà mìnhđang sử dụng
Trường Đại học Kinh tế Huế
+ Anh/Chị sẽ tích cực giới thiệu dịch vụ 4G của Vinaphone đến bạn bè vàngười thân
+ Trong thời gian tới, anh/chị vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ 4G của Vinaphone 2.2.3.3 Tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ 4G Vinaphonethông qua mô hình hồi quy bội
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp Stepwise với biến số phụ thuộc là “Sự hài lòng ” và 5 biến độc lập chính đó là 5 nhân tố (F1, F2, F3, F4, F5). Như vậy, mô hình được viết dưới dạng hàm số như sau:
Y = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + ei Trong đó:
Y: Biến phụthuộc “Sự hài lòng”
F1: Nhân tố 1 “Chất lượng dịch vụ”
F2: Nhân tố 2 ”Giá cảdịch vụ”
F3: Nhân tố 3 ”Khuyến mãi, quảng cáo”
F4: Nhân tố 4 “Hình ảnh thương hiệu”
F5: Nhân tố 5 “Chất lượng sản phẩm”
Với β0 là hằng số; βi là hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập (i = 1; 2; 3; 4; 5)
Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phục thuộc Bước đầutiên khi phân tích hồi quytuyến tínhta sẽxem xét các mối tương quan tuyếntính giữa biến phụ thuộc và từngbiến độclập,cũng như giữacác biến độclập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Mặt khác,nếu giữa các biến độc lậpcũngcótương quan lớn vớinhau thì đó cũnglà dấu hiệucho biết giữa chúng có thể xảyra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình tađang xét.
Các giả thuyết được đưara:
H0: Không có sự tương quan giữa các nhân tố và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụngdịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H1: Có sự tương quan giữa nhân tố “Chất lượng dịch vụ” và sự hài lòng của
Trường Đại học Kinh tế Huế
khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G tại Mobifone Quảng Trị.
H2: Có sự tương quan giữa nhân tố “Giá cả dịch vụ” và sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H3: Có sự tương quan giữa nhân tố “Khuyến mãi, quảng cáo” và sự hài lòng của khách hàngđối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H4: Có sự tương quan giữa nhân tố “Hình ảnh thương hiệu” và sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
H5: Có sự tương quan giữa nhân tố “Chất lượng sản phẩm” và sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.
Bảng 2.12: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
F1 F2 F3 F4 F5
Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụngdịch vụ 4G Vinaphone (Y)
Tương quan Pearson 0,649 0,208 0,253 0,231 0,226 Mức ý nghĩa 0,000 0,010 0,002 0,005 0,006
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào bảng ta thấy tất cả các biến F1, F2, F3, F4, F5 có mức ý nghĩa sig. đều bé hơn 0,05 nên các biến đều được giữ lại để tiếp tục hồi qui đa biến.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng 2.13: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình R R2 R2 điều
chỉnh
Sai sốchuẩn của ước
lượng
Durbin -Waston
1 .796a .633 .618 .61811800 1.806
(Nguồn: Xửlý sốliệuđiều tra)
Ta có R2 hiệu chỉnh = 0,633 nghĩa là 63,3% sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính với 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5. Ngoài ra, ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,633 nghĩa là mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức 63,3% > 50% (tức là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là chặt chẽ).
Trường Đại học Kinh tế Huế
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1,806 thuộc trong khoảng (1,6; 2,6). Vậy có thể kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình ta sử dụng các công cụ kiểm định F và kiểm định t.
Giảthiết:
H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 hay các biến độc lập trong mô hình không thể giải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc.
H1: βi # 0 có ít nhất một biến độc lập trong mô hình giải thích được sự thay đổi củabiến phụ thuộc.
Nếutrong kiểm địnhF ta thuđượcgiá trịSig > 0,05: chấpnhậngiảthiếtH0 .
Nếu trong kiểm định F ta thu được giá trị Sig < 0,05: bác bỏ giả thiếtH0.
Bảng 2.14: Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình
phương Df Trung binh
bình phương F Mức ý nghĩa.
1
Hồi
quy 78.534 5 15.707 41.110 .000b
Dư 45.466 119 .382
Tổng 124.000 124
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Trị thống kê F được tính từ giá trị R Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. = 0,000 cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Để kiểm tra mô hình trên có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, ta dựa vào hai công cụ: độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor–VIF).
Trường Đại học Kinh tế Huế
Độ chấp nhận của biến Tolerance của một biến nhỏ, thì nó gần như một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phóng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộngtuyến.
Kết quảkiểm định như sau:
Bảng 2.15: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy
Mô hình Nhân tố Tolerance VIF
1
F1 1,000 1,000
F2 1,000 1,000
F3 1,000 1,000
F4 1,000 1,000
F5 1,000 1,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Dựa vào bảng kết quả trên ta có được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mô hình đều có giá trị cao, đều lớn 0,1, giá trị VIF nhỏ (chưa đến 10) nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khó xảy ra. Đồng thời như trình bày ở trên về hiện tượng tương quan giữa các biến ta kết luận rằng mô hình dự đoán trên có thể được chấpnhận.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy đa biến Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã
chuẩn hóa T Sig.
B Sai số chuẩn Beta
β0 1,218E-16 0,055 - 0,000 1,000
F1 0,649 0,055 0,649 11,698 0,000
F2 0,208 0,056 0,208 3,573 0,000
F3 0,253 0,056 0,253 4,553 0,000
F4 0231 0,056 0,231 4,157 0,000
F5 0,226 0,056 0,226 4,078 0,000
(Nguồn: Xửlý sốliệu điều tra)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhìn vào bảngtrên, chúng ta thấy giá trị Sig. của kiểm định t của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng 5 nhân tố F1, F2, F3, F4, F5 đều tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Cả 3 nhân tố F1, F2, F3,F4, F5 đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của khách hàng, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.
Y = 1.218E-016+ 0,649*F1 + 0,208*F2 + 0,253*F3 + 0,231*F4 + 0,226*F5 + e . Nhìn vào phương trình hồi quy trên ta thấy rằng hệ số β0 = 1.218E-016 có nghĩa là khi tất cả các hệ số khác bằng 0 hay sự hài lòng của khách hàng không chịu tác động của 5 yếu tố nêu trên thì bản thân các khách hàng cũng đã chịu một ảnh hưởng nhất định về sự hài lòng.
Với yếu tố “Chất lượng dịch vụ” có hệ số hồi quy chuẩn hóa là β1 = 0,649 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên 1 thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo 0,649 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của kháchhàng.
Đối với yếu tố “Giá cả dịch vụ” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = 0,208 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo 0,208 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất giá cả dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Đối với yếu tố “Khuyến mãi, quảng cáo” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β3 = 0,253 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo 0,253 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố khuyến mãi, quảng cáo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Đối với yếu tố “Hình ảnh thương hiệu” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = 0,231 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo 0,231 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố hình ảnh thương hiệu ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Đối với yếu tố “Chất lượng sản phẩm” có hệ số hồi quy chuẩn hóa β5 = 0,226 nghĩa là yếu tố này tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo 0,226 đơn vị. Điều đó cho thấy rằng yếu tố chất lượng sản phẩm ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng như sau:
Y = 0,649*F1 + 0,208*F2 + 0,253*F3 + 0,231*F4 + 0,226*F5
Hệ số Beta của thành phần chất lượng dịch vụ lớn nhất cho thấy nhân tố chất lượng dịch vụ tác động lớn đến sự hài lòng của khách hàng, hệ số Beta của thành phần khuyến mãi, quảng cáo lớn thứ 2 cho thấy nhân tố khuyến mãi, quảng cáo là nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, sau đó là nhân tố hình ảnh thương hiệu và chất lượng sản phẩm. Cuối cùng là nhân tố giá cả dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vè dịch vụ 4G Vinaphone trên địa bàn thành phố Huế.