DỊCH VỤ NGHIÊN CỨU TUNG SẢN PHẨM MỚI
Theo Berry &Parasuraman, Zeithaml (1985), chất lượng sản phẩm, dịch vụ là sự đánh giá của về tính siêu việt và sự tuyệt vời nói chung của một thực thể. Nó là một dạng của thái độ và các hệ quả từ một sự so sánh giữa những gì được mong đợi và nhận thức về những thứ ta nhận được. Chất lượng sản phẩm, dịch vụ có thể khái quát là các sản phẩm, dịch vụ theo quan điểm của , chất lượng sản phẩm, dịch vụ đồng nghĩa với việc đáp ứng mong đợi của , thỏa mãn nhu cầu của . Do vậy, chất lượng được xác định bởi , như mong muốn. Do nhu cầu của thì đa dạng, cho nên chất lượng cũng sẽ có nhiều cấp độ tuỳ theo đối tượng . Như vậy, chất lượng là phạm trù mang tính chủ quan, tuỳ thuộc vào nhu cầu, mong đợi của . Theo Russell (1999) “chất lượng sản phẩm, dịch vụ thể hiện sự vượt trội của hàng hoá và sản phẩm, dịch vụ , đặc biệt đạt đến mức độ mà người ta có thể thoả mãn mọi nhu cầu và làm hài lòng ” (dịch vụ nghiên cứu tung sản phẩm mới)
Tuy có nhiều quan điểm khác nhau về chất lượng sản phẩm, dịch vụ nhưng nhìn chung, chất lượng sản phẩm, dịch vụ bao gồm các yếu tố sau: tính vượt trội, tính đặc trưng của sản phẩm, tính cung ứng, tính thoả mãn nhu cầu, tính tạo ra giá trị. (dịch vụ nghiên cứu tung sản phẩm mới)
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chất lượng sản phẩm, dịch vụ
Năm 1985, Parasuraman đã đưa ra 10 nhân tố có ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ , đó là: (1) Khả năng tiếp cận, (2) Chất lượng thông tin liên lạc, (3) Năng lực chuyên môn, (4) Phong cách sản phẩm, dịch vụ , (5) Tôn trọng , (6) Đáng tin cậy, (7) Hiệu quả sản phẩm, dịch vụ , (8) Tính an toàn, (9) Tính hữu hình, (10) Am hiểu . Đến những năm 1988, Parasuraman khái quát 10 nhân tố trên thành 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ , gồm: (1) Sự tin cậy, (2) Hiệu quả sản phẩm, dịch vụ , (3) Sự hữu hình, (4) Sự đảm bảo, (5) Sự cảm thông. (dịch vụ nghiên cứu tung sản phẩm mới)
Trên cơ sở kế thừa học thuyết của Parasurman và những nghiên cứu về chất lượng sản phẩm, dịch vụ của riêng mình, năm 1990, Johnston và Silvestro đã đưa ra kết luận về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ , bao gồm: (1) Sự ân cần, (2) Sự chăm sóc, (3) Sự cam kết, (4) Sự hữu ích, (5) Sự hoàn hảo.
Đến năm 1990, trong các nghiên cứu về chất lượng sản phẩm, dịch vụ , Gronroos đã đưa ra 6 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ , đó là: (1) Tính chuyên nghiệp, (2) Phong cách sản phẩm, dịch vụ ân cần, (3) Tính thuận tiện, (4) Sự tin cậy, (5) Sự tín nhiệm và (6) Khả năng giải quyết khiếu kiện. Đến năm 2001, Sureshchandar đưa ra 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ , bao gồm: (1) Yếu tố sản phẩm, dịch vụ cốt lõi, (2) Yếu tố con người, (3) Yếu tố kỹ thuật, (4) Yếu tố hữu hình, (5) Yếu tố cộng đồng.
CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH KỸ THUẬT
Thống kế mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng. Có thể phân loại các kỹ thuật này như sau: Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu; Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu; Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.(dịch vụ nghiên cứu tung sản phẩm mới)
Khi tạo các trị thống kê mô tả, chúng ta có thể nhắm 2 mục tiêu:
- Chọn một trị thống kê để chỉ ra những đơn vị có vẻ giống nhau thực ra có thể khác nhau thế nào. Các giáo trình thống kê gọi một giải pháp đáp ứng mục tiêu này là thước đo khuynh hướng trung tâm.
- Chọn một trị thống kê khác cho thấy các đơn vị khác nhau thế nào. Loại trị thống kê này thường được gọi là một thước đo phân tán thống kê.
Các thước đo chung nhất về mức độ phân tán của dữ liệu lượng là phương sai, giá trị căn bậc 2 của nó, tức là độ lệch chuẩn; khoảng; khoảng cách giữa các tứ phân vị; và độ lệch bình quân tuyệt đối. Khi thực hiện một trình diễn đồ họa để tóm tắt một bộ dữ liệu, cũng có thể áp dụng cả 2 mục tiêu nói trên.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Phân tích nhân tố khám phá được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor Loading lớn nhất cần được quan tâm: Theo Hair và cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa của EFA. Factor loading lớn hơn 0,3 là tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,5. – Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA: 0,5≤KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Jabnoun & Al-Tamimi (2003) tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Kiểm định Bartlett’s test sphericity xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết H0.
Phương sai trích (cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát (hay dữ liệu) được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%.
- Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, và các nhân tố không có sự tương quan lẫn nhau.
- Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue
(Determination based on eigenvalue): chỉ giữ lại những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội sẽ được ứng dụng trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng.
Kiểm định độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach Alpha phải có giá trị từ 0,6 đến gần 1 thì mới đảm bảo các biến trong cùng một nhân tố có tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – 2008).
Trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng (corrected Item – total Correlation) thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan các biến quan sát này với các biến khác trong thang đo càng cao. TheoNunnally & Burnstein(1994) các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và bị lọai khỏi thang đo [21[.
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật cho phép kiểm định các biến quan sát (measured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo đánh giá chất lượng sản phẩm, dịch vụ trong việc cung ứng sản phẩm, dịch vụ hàng không tại Cảng hàng không Chu Lai
Phân tích hồi quy với mô hình cấu trúc SEM
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
(Structural equation modeling – SEM) được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (một khái niệm được đo lường dựa trên nhiều biến quan sát) với nhau. Các mối quan hệ này có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm.
Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Phương pháp SEM được sử dụng để kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết về các quan hệ nhân quả có phù hợp với dữ liệu thực nghiệm hay không và nó cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất trong các mô hình đề nghị.
LIÊN HỆ :
Dịch vụ nghiên cứu thị trường Your Market
Địa chỉ: 01 Lê Duẫn, Hải Châu, Đà Nẵng
Email: ncttyourmarket@gmail.com
Hotline: 0914 123 086
Tư vấn tận tình, làm việc sâu sát đến cùng!
