PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI
2.2. Đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Internet của Công
2.2.4. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2.11: Kiểm định KMO & Bartlett’s Test
Kaiser–Meyer–Olkin Measure of Sampling Adequacy ,843
Bartlett’s Test ofSphericity
Approx. Chi - Square 308,645
df 10
Sig ,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Kết quảphân tích cho thấy KMO = 0,843 > 0,5 và Sig = 0,000 < 0,05 nên thang đo đủ điều kiện tiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2.12: Phân tích nhân tốsựhài lòng (Sta)
Biến quan sát Thành tố
Trong thời gian tới anh chịvẫn tiếp tục sửdụng dịch vụcủa FPT 0,718 Công ty trang bị đầy đủ cơ sởvật chất đểtôi sửdụng dịch vụmột cách tốt nhất 0,717 Tôi đánh giá cao năng lực phục vụcủa nhân viên 0,657 Anh chịgiới thiệu dịch vụcủa công ty cho những người khác 0,632 Anh chịhoàn toàn hài lòng với chất lượng dịch vụFPT 0,611
Eigenvalue 3,335
Phương sai trích (%) 66,699
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Kết quảphân tích cho thấy với 5 biến của sựhài lòng chỉ trích được một nhân tố Eigenvalue 3,335 thỏa mãn điều kiện Kaiser (>1), phương sai trích 66,699% (>50%) và các trọng số cách biệt nhau không nhiều. Do đó thang đo sự hài lòng (Sat) được chấp nhận.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc lập
Trường Đại học Kinh tế Huế
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một sốtiêu chuẩn như sau:
- HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin)≥ 0,5; mức ý nghĩacủa kiểm định Bartlett ≤ 0,5.
-Hệsốtải nhân tố(factor loading)≥ 0,4 - Tổng phương sai trích ≥ 50%
- HệsốEigenvalue có giá trịlớn hơn 1.
- Khác biệt hệsốtải nhân tốcủa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trịphân biệt giữa các nhân tố. Kiểm định KMO & Bartlett test được Kaiser đề xuất năm 2001 dùng để đánh giá tính hợp lý của cơ sở dữ liệu, dùng cho phân tích nhân tố(factor analysis). Kiểm định cho phép biết được cơ sởdữliệu có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Kaiser (2001) cho rằng giá trị của kiểm định KMO nên nằm trong khoảng 0,5–0,9 là thích hợp.
Bảng 2.13: Kiểm định KMO & Bartlett’s test
Kaiser–Meyer–Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,890
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi - Square 3812,136
df 210
Sig 0,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Từ kết quả, ta thấy giá trị kiểm định KMO thu được từ kiểm định các biến độc lập là 0,890; thỏa mãn điều kiện > 0,5. Thống kê Chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 3812,136 với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05; vì thế các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Sau khi đã tiến hành kiếm tra điều kiện để phân tích nhân tố(mục ) và tiến hành loại biến không phù hợp, các biến của 5 thành tố được đưa vào phân tích nhân tố(với phương pháp trích: Principal Component Analyis; phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization). Kỹ thuật phân tích nhân tố (factor analysis) đã được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm rút gọn và gom các yếu tố biến quan sát đó lại thành một nhân tố có ý nghĩa hơn, ít hơn về số lượng để sử dụng trong phân tích hồi quy tiếp
Trường Đại học Kinh tế Huế
Ta có bảng phân tích sau khi xoay như sau:
Bảng 2.14: Phân tích nhân tố- Xoay lần thứnhất (21 biến độc lập) Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
PTHH3 ,761
PTHH2 ,731
PTHH5 ,712
PTHH1 ,686
PTHH4
TC4 ,788
TC2 ,756
TC1 ,720
TC3
ĐƯ4 ,765
ĐƯ1 ,743
ĐƯ3 ,646
ĐƯ2 ,505
NL2 ,897
NL1 ,778
NL3 ,757
NL4 ,689
CT4 ,886
CT3 ,876
CT1 ,645
CT2 ,579
Eigenvalue 7,956 1,1289 1,508 1,116 1,096
Phương sai trích lũy tiến
7,642 29,353 40,679 51,353 68,878
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Từ kết quả phân tích nhân tố ta thấy 2 biến: “Tài liệu liên quan đến dịch vụ, tờ rơi, quảng cáo hấp dẫn” và “Thời gian chờ của khách hàng là hợp lí” không thể hiện thuộc nhóm nhân tốnào. Loại 2 biến này ra và tiến hành phân tích EFA lần 2, ta có kết quảsau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.15: Kiểm định KMO & Bartlett’s Test (lần 2) Kaiser–Meyer–Olkin Measure of Sampling Adequacy ,839 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi Square 1334,027
df 171
Sig ,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Bảng 2.16: Kết quảphân tích nhân tốcuối cùng (19 biến độc lập)
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
PTHH3 ,767
PTHH2 ,758
PTHH5 ,727
PTHH1 ,685
TC4 ,798
TC2 ,752
TC1 ,678
ĐƯ4 ,769
ĐƯ1 ,754
ĐƯ3 ,645
ĐƯ2 ,505
NL2 ,897
NL1 ,834
NL3 ,787
NL4 ,696
CT4 ,886
CT1 ,667
CT3 ,604
CT2 ,602
Eigenvalue 7,346 1,815 1,408 1,116 1,208
Phương sai trích lũy tiến 19,062 31,443 43,218 54,122 71,898
Cronbach’s alpha 0,821 0,749 0,758 0,818 0,825
(Nguồn: Sốliệu điều tra và xửlý của tác giả) Qua bảng 2.16 ta thấy sau 2 lần xoay, với mỗi biến quan sát tại mỗi dòng hiển thị một Factor loading lớn nhất. Tiêu chuẩn đối với một Factor loading lớn nhất là ≥0,5.
Như vậy, có tất cả6 nhân tốđược tríchở Eigenvalue thấp nhất là 1.208, thỏa mãn điều kiện Kaiser (>1), với tổng phương sai trích là 71,898% (>50%), các biến có trọng số (factor loading) đạt độphân biệt yêu cầu và có nhân tố
Trường Đại học Kinh tế Huế
thuộc vềthấp nhất là 0,505.Nhân tố thứ nhất (factor 1) có giá trị Eigenvalue bằng 7,346 với hệ số Cronbach’s alpha là 0,821. Nhân tố này bao gồm các biến: Các phương tiện vật chất của công ty trong hoạt động dịch vụ rất hấp dẫn; Nhân viên có trnag phục lịch sự khi làm việc; Trang web có nhiều thông tin hữu ích cho khách hàng khi truy cập; Công ty cung cấp trang thiết bị hiện đại . Đây là các nhân tố liên quan đến những dâu hiệu vật chất của dịch vụmang lại cảm giác cho khách hàng. Giá trịchuyển tải nhân tốlớn hơn 0,5 nên nhân tố này được giữ lại để đưa vào mô hình mới và đặt tên là “Phương tiện hữu hình”.
Nhân tố thứ hai (factor 2) có giá trị Eigenvalue bằng 1,815 với hệ số Cronbach’s alpha là 0,749. Nhân tố này bao gồm các biến: Thông tin đến khách hàng là kịp thời và chính xác; Khi thắc mắc hay khiếu nại anh, chị luôn được giải quyết thỏa đáng; Công ty thực hiện đúng tất cảcác cam kết đối với khách hàng. Đây là các nhân tố liên quan đến họat động bảo đảm sự tin cậy và an toàn đối với dịch vụ mà khách hàng sửdụng. Giá trị chuyển tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên nhân tố này được giữ lại để đưa vào mô hình mới và đặt tên là “Sựtin cậy”.
Nhân tố thứ ba (factor 3) có giá trị Eigenvalue bằng 1,408 với hệ số Cronbach’s alpha là 0,758. Nhân tố này bao gồm các biến: Nhân viên phục vụ công bằng; Nhân viên phục vụ anh, chị nhanh chóng; Dễ dàng gọi vào tổng đài chăm sóc khách hàng để được giải đáp; Nhân viên hướng dẫn thủtục cho anh chị dễhiểu.Đây là các nhân tố liên quan đến họat động bảo đảm dịch vụ thỏa mãn nhu cầu của khách hàng. Giá trị chuyển tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên nhân tố này được giữ lại để đưa vào mô hình mới và đặt tên là“Đáp ứng yêu cầu”.
Nhân tố thứ tư (factor 4) có giá trị Eigenvalue bằng 1,116 với hệ số Cronbach’s alpha là 0,818. Nhân tốnày bao gồm các biến: Nhân viên luôn tỏra lịch sự nhã nhặn với khách hàng; Nhân viên có kiến thức chuyên môn vững vàng; Anh chị cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch; Ngoại hình nhân viên gâyấn tượng tốt.Đây là các nhân tố liên quan đến hoạt độngchuyên môn hóa của nhân viên. Giá trịchuyển tải nhân tốlớn hơn 0,5 nên nhân tố này được giữlại để đưa vào mô hình mới và đặt tên là “Năng lực chuyên môn”.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhân tố thứ năm (factor 5) có giá trị Eigenvalue bằng 1,208 với hệ số Cronbach’s alpha là 0,825. Nhân tố này bao gồm các biến: Nhân viên luôn đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu; Nhân viên luôn tận tâm giúp đỡ khi anh chị gặp sự cố;
Nhân viên của công ty hiểu được những nhu cầu đặc biệt của anh, chị; Nhân viên bốtrí thời gian tiếp xúc với khách hàng. Đây là các nhân tố liên quan đến sự tiếp cận mang tính thấu hiểu khách hàng của bộ phận dịch vụ. Giá trị chuyển tải nhân tố lớn hơn 0,5 nên nhân tố này được giữlại để đưa vào mô hình mới và đặt tên là“Cảm thông”.
Mô hình chất lượng dịch vụInternet của FPT chi nhánh Huế được thểhiện trong mô hình bên dưới:
Sựtin cậy Cảm thông
Chất lượng dịch vụInternet
Đáp ứng yêu cầu Năng lực phục vụ
Sơ đồ2. Mô hình chất lượng dịch vụInternet của FPT chi nhánh Huế 2.2.5. Xây dựng mô hình hàm hồi quy tuyến tính vềmức độhài lòng
Mô hình nghiên cứu
Sự thỏa mãn - hài lòng của khách hàng (Customer satisfaction) là mức độ của trạng thái cảm giác của một người bắt nguồn từ việc so sánh kết quả thu được từviệc tiêu dùng sản phẩm/dịch vụvới những kỳvọng của anh ta. Mức độhài lòng phụthuộc sựkhác biệt giữa kết quảnhận được và kỳvọng, nếu kết quảthực tếthấp hơn kỳ vọng thì khách hàng không hài lòng, nếu kết quảthực tế tương xứng với kỳvọng thì khách hàng sẽ hài lòng, nếu kết quả thực tế cao hơn kỳ vọng thì khách hàng rất hài lòng
PPPPhương tiện hữu hình
Trường Đại học Kinh tế Huế
(Kotler, 2002). Từ định nghĩa có thểthấy được sự hài lòng của khách hàng phụ thuộc vào mức độ kỳ vọng của khách hàng. Khi nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụinternet, các nhà nghiên cứu đã xem xét những khía cạnh khác để đưa ra những thang đo khác nhau.
Mô hình lý thuyết (sau khi hiệu chỉnh) được trình bàyởmục trước gồm có 6 khái niệm nghiên cứu là đánh giá của khách hàng về (1) Phương tiện hữu hình; (2) Sự tin cậy; (3) Đáp ứng yêu cầu; (4) Năng lực chuyên môn; (5) Cảm thông; (6) Sựhài lòng của khách hàng. Trong đó Sự hài lòng của khách hàng là khái niệm phụ thuộc 5 khái niệm còn lại là những khái niệm độc lập.
Mô hình hồi quy có dạng:
Y =β0 +β1 X1 +β2 X2 +β3 X3 +ei Trong đó
Y: Biến phụthuộc β0: Hệsốchặn
β1: Hệsốhồi quy riêng phần
Xi: Các biến độc lập có trong mô hình ei: Biến độc lập ngẫu nhiên
Các biến được sửdụng đểphân tích trong mô hình bao gồm:
(1)Phương tiện hữu hình (2) Sựtin cậy
(3)Đáp ứng yêu cầu (4) Nănglực chuyên môn (5) Cảm thông;
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS).
Việc kiểm định mô hình lý thuyết được thực hiện với phương pháp stepwise với thủtục chọn biến được mô tảtrong bảng:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.17: Thủtục chọn biến Mô
hình Biến đưa vào Biến
loại ra Phương pháp
1 Phương tiện hữu
hình - Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F-vào<=
,050, Xác suất F-ra >=,100)
2 Sựtin cậy - Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F-vào<=
,050, Xác suất F-ra >=,100)
3 Đáp ứng yêu cầu - Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F-vào<=
,050, Xác suất F-ra >=,100) 4 Năng lực chuyên
môn - Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F-vào<=
,050, Xác suất F-ra >=,100)
5 Cảm thông - Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F-vào<=
,050, Xác suất F-ra >=,100)
Biến phụthuộc: Sựhài lòng
Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong thiết lập mô hình sẽgiúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụthuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưavào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủtục cũng xét để đưa ra khỏi phương trìnhđó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độtin cậy cao hơn.
Kết quả ở bảng trên cho thấy cả 5 biến độc lập đưa vào đều đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào ≤0,05 và xác suất F–ra ≥0,1. Vì vậy mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
Sự
Trường Đại học Kinh tế Huế
hài lòng =β0 +β1PTHH+β2TC+β3ĐƯYC + β4NLCM +β5CTVới βi là hệsốhồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập:
-PTHH: Phương tiện hữu hình - TC: Tin cậy
-ĐƯYC: Đáp ứng yêu cầu -NLCM: Năng lực chuyên môn - CT: Cảm thông
Giảthuyết về mối quan hệgiữa các thành phần chất lượng cảm nhận của dịch vụ ảnh hưởng đến sựhài lòng
H1: Nhân tố “Phương tiện hữu hình” tương quan với sự hài lòng, nghĩa là phương tiện hữu hìnhđược khách hàng đánh giá càng cao thì mức độ hài lòng về chất lượng càng lớn và ngược lại.
H2: Nhân tố“Tin cậy” tương quan với sự hài lòng, nghĩa là độ tin cậy càng cao thì sựhài lòng vềchất lượng càng lớn và ngược lại
H3: Nhân tố “Đáp ứng” tương quan với sựhài lòng, nghĩa là sự đáp ứng các nhu cầu khách hàng càng cao thì sựhài lòng vềchất lượng càng lớn và ngược lại.
H4: Nhân tố “Năng lực chuyên môn” tương quan với sựhài lòng.
H5: Nhân tố “Cảm thông” tương quan với sự hài lòng, nghĩa là sự cảm thông càng lớn thì sựhài lòng vềchất lượng càng tăng và ngược lại.
Trước khi tiến hành hồi quy các nhân tố độc lập với nhân tố “Sự hài lòng”, ta tiến hành xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Kết quảkiểm tra cho thấy “Hệ số tương quan” giữa biến phụ thuộc với các nhân tố cao nhất là 0,49 (thấp nhất là 0,157). Do đócó thểkết luận rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hìnhđểgiải thích cho biến phụthuộc. Ngoài ra hệsố tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0;
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) đều nhỏ hơn 10, do vậy, khẳng định rằng mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng Đa cộng tuyến.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.18: Hệsố tương quan
PTHH STC ĐƯYC NLCM CT SHL
PTHH Hệsố tương quan Pearson 1 ,489 ,423 ,421 ,448 ,508
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
STC Hệsố tương quan Pearson ,489 1 ,533 ,423 ,516 ,457
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
ĐƯYC Hệsố tương quan Pearson ,423 ,533 1 ,406 ,457 ,422
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
NLCM Hệsố tương quan Pearson ,421 ,423 ,406 1 ,275 ,432
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,002 ,000
CT Hệsố tương quan Pearson ,448 ,516 ,457 ,275 1 ,306
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,002 ,000
SHL Hệsố tương quan Pearson ,508 ,457 ,422 ,432 ,306 1
Sig.(2đầu) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Bảng 2.19: Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng
Model R R2 R2 Hiệu chỉnh Std. Error of the
Estimate
1 0,896(a) 0,798 0,786 0,46154963
a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số),PTHH, STC, ĐƯYC, NLCM, CT, SHL b. Biến phụthuộc: Chất lượng dịch vụ
(Nguồn: kết quả xử lý SPSS 20 của tác giả) Bảng 2.20: Phân tích ANOVA
Mô hình Tổng bình
phương Df Trung bình
bình phương F Sig
1
Hồi quy 103,654 5 17,143 80,526 .000(a)
Số dư 26,346 125 0,215
Tổng 130,000 130
a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số),PTHH, STC, ĐƯYC, NLCM, CT b. Biến phụthuộc: Sựhài lòng
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Từ kết quảcác bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p –value (Sig.) <
0.05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,786; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 78,6% sựbiến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức cao. Từ kết quả phân tích Hệ số tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quảkiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả p–value (Sig.) < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏgiảthuyết H0 đối với các nhân tốnày, hay các giảthuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhậnởmức ý nghĩa là 95%.
Bảng 2.21: Hệsốhồi quy
Mô hình Hệsốhồi quy
chưa chuẩn hóa
Hệsốhồi quy chuẩn
hóa
t Sig.
1
B Std.Error Beta
Hằng số -7,560xE-17 0,042 0,000 1,000
Phương tiện hữu hình 0,492 0,044 0,492 12,070 0,000
Sựtin cậy 0,373 0,044 0,373 9,142 0,000
Đáp ứng yêu cầu 0,365 0,044 0,365 8,926 0,000
Năng lực chuyên môn 0,345 0,044 0,345 8,453 0,000
Cảm thông 0,382 0,044 0,382 9,356 0,000
a. Biến phụthuộc: Sựhài lòng
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý của tác giả) Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụInternet của Công ty FPT - Chi nhánh Huế.
Sự hài lòng = -7,560xE-17 + 0,492xPTHH+ 0,373xSTC+ 0,365xĐƯYC+
0,345xNLCM+ 0,382xCT
Thông qua các hệsố hồi quy chuẩn hóa, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Cụ thể, nhân tố “Phương tiện hữu hình” có ảnh hưởng nhiều nhất (β = 0,492) và nhân tố “Cảm thông” có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,382) đến sự
Trường Đại học Kinh tế Huế
hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ Internet. Tuy nhiên, nhìnchung thì tất cả5 nhân tố đều cóảnh hưởng đến biến phụthuộc. Và bất cứmột sựthay đổi nào của một trong 5 nhân tố trên đều có thểtạo nên sự thay đổi đối với sựhài lòng của khách hàng.
Dựa trên các kết quảthu được thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến phản ánh sự phụ thuộc của biến Sự hài lòng đối với các biến độc lập, ta đưa ra bảng kết luận vềcác giảthuyết trên như sau:
Bảng 2.22: Kết luận các giảthuyết Giả
thuyết Nội dung β t
Sig.
(2 phía)
Kết luận
H1
Nhóm các nhân tốthuộc về “Phương tiện hữu hình” được khách hàng đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại
,492 12,070 ,000 Chấp nhận
H2
Nhóm các nhân tốvề “Sựtin cậy” được khách hàng đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họ càng cao và ngược lại
,373 9,142 ,000 Chấp nhận
H3
Nhóm các nhân tốvề “Đáp ứng yêu cầu”
được khách hàng đánh giá càng cao thì sự hài lòng của họ càng cao và ngược lại
,365 8,926 ,000 Chấp nhận
H4
Nhóm các nhân tốvề “Năng lực chuyên môn” được kháchhàng đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họ càng cao và ngược lại
,345 8,453 ,000 Chấp nhận
H5
Nhóm các nhân tốvề “Cảm thông” được khách hàng đánh giá càng cao thì sựhà i lòng của họ càng cao và ngược lại
,382 9,356 ,000 Chấp nhận (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Như vậy, qua việc kiểm định mô hình ta rút ra nhận xét: Sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ internet của Công ty cổ phần viễn thông FPT- Chi nhánh Huế phụthuộc vào các nhân tố đó là: “Phương tiện hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Đáp ứng yêu