ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP FUZZY SERVQUAL TRONG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ KHÁCH SẠN

Kỹ Thuật - Công Nghệ - Kinh tế - Quản lý - Dịch vụ - Du lịch ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Nguyễn Quang Vĩnh Trường Đại học Lao động Xã hội Ngày nhận: 10112022 Ngày nhận bán sửa: 01122022 Ngày duyệt đăng: 20122022 Tóm tắt: Chất lượng dịch vụ thường trừu tượng và khó đo lường do các đặc tính vô hình, không đông nhất và không tách rời. Các phương pháp đo lường hiện tại trên cơ sở mô hình SERVQUAL truyền thống vẫn chưa giải quyết triệt để sự mơ hồ và mờ nhạt trong đánh giá chất lượng dịch vụ. Mục tiêu của nghiên cứu này nhẳm ứng dụng lý thuyết fuzzy dựa trên mô hình SERVQUAL mở rộng trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn tại Hà Nội. Đế thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu đã khảo sát 216 khách du lịch vào tháng 7 và tháng 9 năm 2022. Kết quả nghiên cứu cho thấy khách du lịch có kỳ vọng và cảm nhận cao đối với các chỉ báo: Cung cấp các dịch vụ như khách sạn đã hứa, Thực hiện các dịch vụ ngay từ lần đầu tiên, Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật. Những chỉ báo có sự kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm Trang Applying the Fuzzy SERVQUAL method in evaluating hotel service quality Abstract: Service quality is abstract and difficult to measure due to intangibility, heterogeneity, and inseparability. Current measurement methods based on the traditional SERVQUAL model have yet to resolve the ambiguity and opacity in service quality assessment. This study aims to apply fuzzy set theory based on the extended SERVQUAL model to analyze hotel service quality in Hanoi. By interviewing 216 tourists from July to September, 2022. The results show the highest expectations and perceptions: Hotel provides services as promised; Services are performed from the first time; Equipping facilities for disabilities. The lowest expectation and perception indicators include hotel equipment being in good working order without causing damage, Automation of services, and visually appealing facilities. The gap between perceptions and expectations of the extended SERVQUAL model is ranked as Accessibility, Technology, Assurance, Tangibility, Empathy, and Reliability. The findings indicate that to improve service quality, hotels need to focus their resources on improving the factors that have a large gap between service expectations and perceptions. The academic and management implications, limitations, and research directions are also discussed in the study. Keywords: Fuzzy SERVQUAL, Service quality, Perception, Expectation, Hotel, Hanoi. Nguyen Quang Vinh Email: quangvinh191081gmail.com University of Labor and Social Affairs Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng Sỏ'''' 248+249- Tháng 12. 2023 Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 85 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc; Từng bước tự động hóa một sô'''' dịch vụ; Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẫn trực quan. Khoảng cách giữa sự cảm nhận và kỳ vọng của cấc thành tô''''thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng được xếp hạng lần lượt là: Khả năng tiếp cận, ứng dụng công nghệ, Sự đảm bảo, Sự hữu hình, Sự đồng cảm và Sự tin cậy. Những phát hiện này cho thấy, đế nâng cao chất lượng dịch vụ các khách sạn cần tập trung nguồn lực cải thiện các yếu tổ có khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và cảm nhận dịch vụ. Các thảo luận về khoa học và ứng dụng quản trị cũng như các hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai cũng được đề cập trong nghiên cứu. Từ khóa: Fuzzy SERVQUAL, Chất lượng dịch vụ, Sự kỳ vọng, Sự Cảm nhận, Khách sạn, Hà Nội 1. Giói thiệu Đại dịch COVID-19 khiến cho ngành du lịch nói riêng và ngành dịch vụ nói chung phải trải qua 2 năm 2020 và 2021 với nhiều khó khăn. Nguy cơ dịch bệnh quay trở lại vần hiện hữu, nhiều nơi trên thế giới dịch bệnh vần diễn biến hết sức phức tạp. Trong bối cảnh Việt Nam đã mở cửa ngành du lịch trở lại vào tháng 32022, ngành khách sạn cần phải nồ lực không ngừng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ (CLDV) mang lại sự hài lòng cho du khách. Một số nghiên cứu gần đây đã cho thấy CLDV của ngành du lịch nói chung và ngành khách sạn nói riêng mặc dù đã có những cải thiện, tuy nhiên mức độ hài lòng của du khách vần còn ở mức thấp (Hòa Nhung, 2022; Huân cộng sự, 2022; Nguyen, 2021). Bên cạnh đó hành vi của du khách đối với việc sừ dụng sản phẩm sau đại dịch cũng đã có nhiêu thay đôi như: khách du lịch quan tâm nhiều hơn đến sự an toàn của bản thân và sự tiện ích trong sử dụng các sản phâm dịch vụ được cung cấp từ các doanh nghiệp cung ứng (Hoàng Đàm Lương Thúy Nguyễn Thu Hà, 2021) Chất lượng là biểu hiện của sự hài lòng ở mức độ cao của khách hàng (Stefano Cộng sự, 2015). CLDV là sự tổng hợp của nhiều thuộc tính, khó nắm bắt và khó đo lường (Udo Cộng sự, 2011). Đẻ mô tà CLDV một cách cụ thế hơn, các nghiên cứu thường sử dụng định nghĩa CLDV là sự đáp ứng nhu cầu của khách hàng (Stefano Cộng sự, 2015). Việc đánh giá CLDV thường được thực hiện thông qua sự so sánh giữa sự kỳ vọng của khách hàng và giá trị khách hàng nhận được từ nhà cung cấp dịch vụ (Parasuraman Cộng sự, 1985; Stefano Cộng sự, 2015; Wilkins Cộng sự, 2007; Junior cộng sự, 2022). Con người và các phán đoán về sở thích thường mơ hồ và không thể ước tính bằng một giá trị số chính xác (Ahmadi, 2017; Nguyen, 2021; Tumsekcali cộng sự, 2021). Để đánh giá CLDV, thang đo likert từ 1-5 thường được sử dụng, theo đó giá trị càng cao thì mức độ hài lòng càng cao, tuy nhiên có một số khách hàng cho rằng mức 3 là đạt yêu cầu về sự hài lòng, một số khác lại cho rằng nó chỉ là tiệm cận của hài lòng (Wahyudi, 2017). Trong hầu hết các trường hợp, các khách sạn lấy điềm trung bình 3 làm tiêu chuân của việc thực hiện CLDV, tuy nhiên chuẩn về sự hài lòng đối với dịch vụ có thể sẽ khác nhau giữa các khách hàng. Điều này sẽ dẫn đến sự hiểu lầm trong việc ra quyết định cải thiện dịch vụ, thiếu sự tập trung vào những dịch vụ 86 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH cần được ưu tiên, gây lãng phí nguồn lực (Wahyudi, 2017; Tumsekcali cộng sự, 2021; Nguyen, 2021) Vì vậy phương pháp Fuzzy- SERVQUAL được đề xuất nhàm đáp ứng việc đánh giá CLDV một cách chính xác thông qua việc mô tả các đánh giá của khách hàng bằng các biến ngôn ngữ tự nhiên và chuyển đổi nó sang dạng số và phân tích thông qua các ma trận giải mờ nhằm làm rõ hơn khoảng cách giữa sự kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng đối với CLDV khách sạn (Stefano Cộng sự, 2015; Stefano Cộng sự, 2015). Bên cạnh đó, mô hình đánh giá CLDV vì thế cũng cần có sự điều chỉnh phù hợp hơn với thực tế đang diễn ra liên quan đến thay đổi công nghệ và những cân nhắc về sự an toàn trong kiểm soát dịch bệnh (Tumsekcali cộng sự, 2021). Mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm: (1) Xây dựng mô hình SERVQUAL mở rộng trên cơ sở mô hình của Parasuraman Cộng sự (1985), Akbaba (2006) và Stefano cộng sự, (2015); và (2) ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá và xếp hạng các tiêu chí CLDV thông qua khảo sát sự kỳ vọng và sự cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ của khách sạn trên địa bàn Hà Nội. Các nội dung tiếp theo của nghiên cứu bao gồm: (2) Cơ sở lý thuyết; (3) phương pháp nghiên cứu; (4) kết quả và thảo luận; và (5) kết luận và hàm ý của nghiên cứu. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Mô hình SERVQUAL Mô hình SERVQUAL là một phương pháp được sử dụng rộng rãi trong đánh giá CLDV (Tan Pawitra, 2001). Mô hình SERVQUAL có nhiều tiêu chí (thuộc tính) khác nhau và là một công cụ có giá trị để phân tích và đo lường khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận thức của khách hàng (Berry Biiyiikozkan et al., 2011; Buyiikozkan Ọifẹi, 2012; Lizarelli cộng sự, 1988). Ban đầu, mô hình SERVQUAL được thiết lập bởi Parasuraman với mười thuộc tính cùa CLDV được xác định, bao gồm uy tín, bảo mật, khả năng tiếp cận, giao tiếp, sự hiểu biết của người tiêu dùng, tình cảm, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực và lịch sự. Sau đó, Parasuraman kết hợp mười thuộc tính thành năm thuộc tính: hữu hình, khả năng đáp ứng, độ tin cậy, đảm bảo và sự đồng cảm (Parasuraman và cộng sự, 1985) và nó được sử dụng rộng rãi, phổ biến trong các nghiên cứu về CLDV ở nhiều lĩnh vực khác nhau (ví dụ như: Buyiikozkan et al., 2011; Biiyukozkan Ọifẹi, 2012; Lizarelli cộng sự, 2021; Tseng, 2009). Có thể thấy chất lượng mà người tiêu dùng cảm nhận được từ dịch vụ là một hàm của mức độ khoảng cách giữa dịch vụ mong đợi và dịch vụ được cảm nhận. Các nghiên cứu trước đây cho thấy thang đo SERVQUAL được sử dụng như một kỹ thuật để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của công ty trong các loại hình dịch vụ khác nhau, tạo cơ sở cho việc cải tiến liên tục CLDV (Ahmadi, 2017; Lizarelli cộng sự, 2021; Van Quyet cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Mô hình SERVQUAL được sử dụng cho các mục đích khác nhau, bao gồm cà việc xác định các xu hướng về CLDV khi được áp dụng thường xuyên với khách hàng (Tumsekcali cộng sự, 2021; Junior cộng sự 2022). Đồng thời mô hình này cũng là công cụ marketing để so sánh và xác định các khía cạnh chất lượng vượt trội của doanh nghiệp so với các đối thủ cạnh tranh (Karamaẹa, 2021; Yaqub cộng sự, 2019). Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp SERVQUAL mở rộng để đánh giá CLDV trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, Kang cộng sự (2016) đề xuất mô hình E-S- Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng 87 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn QUAL để đo lường CLDV thương mại điện từ. Baber (2019) sử dụng mô hình E-SERVQUAL trong đánh giá CLDV ngân hàng. Aagja Garg (2010) đã sử dụng mô hình PubHosQual (CLDV bệnh viện công) trong nghiên cứu CLDV bệnh viện công. Suria cộng sự (2019) đã phát triên tiêu chí đánh giá chỉ số hoạt động của các hệ thống giao thông công cộng dựa trên cảm nhận và kỳ vọng với mô hình TRANSQUAL. Farooq cộng sự (2018) sử dụng mô hình AIRQUAL trong đánh giá sự ảnh hưởng của CLDV đến sự hài lòng của khách hàng đối với Malaysia Airlines. Tumsekcali và Cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu mô hình SERVQUAL mở rộng với hai tiêu chí mới liên quan đến công nghệ số và đại dịch nhằm đánh giá CLDV giao thông công cộng. Các nghiên cứu này sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau bao gồm cả định tính và định lượng để minh chứng cho các mô hình mở rộng của minh, Tuy nhiên các nghiên cứu CLDV khách sạn chủ yếu vẫn theo mô hình truyền thống (ví dụ: Stefano Cộng sự, 2015; Nguyen, 2021). 2.2. Fuzzy- SERVQUAL trong nghiên cứu chất lượng dịch vụ Việc sử dụng tập mờ (fuzzy) đê đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đã được thực hiện trong một số nghiên cứu trước đây (Ahmadi, 2017; Esmaeili cộng sự, 2015; Stefano và cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Fuzzy cấp một phương pháp mới để đo lường CLDV thông qua sự so sánh giữa cảm nhận và kỳ vọng của khách hàng. Các số mờ tam giác thay thế cho các phương pháp đánh giá truyền thống. Các giải pháp được đưa ra dựa trên sự tính toán khoảng cách giữa hai số mờ tam giác để xác định các thuộc tính dịch vụ được đánh giá kém nhất. Các nghiên cứu đã cố gắng kết hợp mờ vào một số công cụ đe đánh giá CLDV như phương pháp mờ xám trong mô hình cảm nhận- kỳ vọng của khách hàng (Tseng, 2009). ứng dụng Fuzzy- AHP ,Fuzzy- AHP- TOPSIS vạ Fuzzy- SERVQUAL trong thiết lập hệ thống đánh giá CLDV thông qua ngôn ngữ của khách hàng đã được thực hiện bởi các nghiên cứu trước đây (Buyiikozkan cộng sự,2011; Buyiikozkan Ọifọi, 2012; Ahmadi, 2017). Trong nhùng năm gần đây, đặc biệt là khi diễn ra đại dịch COVID-19, nhu cầu đánh giá sự hài lòng của khách hàng thông qua CLDV càng trở nên quan trọng, một số nghiên cứu ứng dụng Fuzzy SERVQUAL đã bổ sung thêm các nhân tố liên quan đến đại dịch như nghiên cứu của Tumsekcali và Cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV giao thông công cộng; Junior cộng sự (2022) trong đánh giá CLDV y tế, Lizarelli và cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV giáo dục. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Thiết kế nghiên cứu Nghiên cứu kết họp giữa mô hình SERVQUAL truyền thống được xây dựng bởi của Parasuraman cộng sự (1985) và mô hình SERVQUAL mở rộng bằng việc bổ sung thêm một biến nghiên cứu ứng dụng công nghệ trong bối cảnh đại dịch COVID-19 và sự thay đổi về công nghệ số. Vì vậy mô hình nghiên cứu trước hết áp dụng 5 biến nghiên cứu với 22 chì báo từ mô hình SERVQUAL được Akbaba (2006) xây dựng để đánh giá CLDV khách sạn. Mô hình của Akbaba (2006) xây dựng có 29 tiêu chí và 5 nhân tố: phương tiện hữu hình, sự tin cậy, sự đảm bảo, sự đồng cảm và khả năng tiếp cận. Stefano cộng sự, (2015) ứng dụng nghiên cứu của Akbaba (2006) trên cơ sở rút ngắn còn 22 tiêu chí và giữ nguyên 5 nhân tố như mô hình 88 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH Bảng 1. Nhân tố, chỉ báo các biến chất lượng dịch vụ khách sạn Nguồn: Tác giả tông hợp Nhân tố Chỉ báo Mã hóa Nguồn tham khảo Phương tiện hữu hình (HH) 1. Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẩn trực quan HH1 Akbaba (2006); Stefano cộng sự (2015) 2. Khả năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ HH2 3. Trang thiết bị hiện đại, thẩm mỹ HH3 4. Không gian và bầu không khí phù hợp với mục đích lưu trú HH4 5. Trang thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc HH5 6. Các vật dụng đi kèm với các dịch vụ được trang bị đầy đủ HH6 7. Thức ăn, đồ uống được phục vụ hợp vệ sinh, và chất lượng tốt HH7 8. Nhân viên của khách sạn ăn mặc gọn gàng, ngăn nắp HH8 Sự tin cạy (TC) 9. Cung cấp các dịch vụ khách sạn đã hứa TC1 10. Thực hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên TC2 11. Lưu giữ các hồ sơ chính xác TC3 12. Nhân viên luôn có mặt khi cần TC4 Sự đảm bảo (ĐB) 13. Giải quyết các khiếu nại của khách và đền bù những bất tiện mà khách phái chịu ĐB1 14. Cung cấp dịch vụ linh hoạt theo nhu cầu của khách ĐB2 15. Phục vụ các dịch vụ một cách nhất quán ĐB3 16. Nhân viên có kiến thức đế cung cấp thông tin và hỗ trợ khách trong các lĩnh vực mà họ yêu cầu ĐB4 Sự đồng cảm (ĐC) 17. Nhân viên dành cho khách sự quan tâm cá nhân khiến họ càm thấy mình đặc biệt ĐC1 18. Nhân viên của khách sạn hiếu nhu cầu cụ thể của khách ĐC2 19. Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật ĐC3 Khả năng tiếp cận (KC) 20. Các bộ phận có giờ hoạt động thuận tiện cho tất câ khách hàng KC1 21. Các dịch vụ rất dễ dàng tiếp cận KC2 22. Thông tin về cơ sở vật chất và dịch vụ rất dễ dàng tiếp nhận KC3 ứng dụng công nghệ (CN) 23. Trang bị các công nghệ Smart-room CN1 Tác giả đề xuất 24. Thiết lập công nghệ cá nhân hóa không gian phòng ngủ CN2 25. Từng bước tự động hóa một số dịch vụ CN3 ban đầu thông qua phương pháp Fuzzy SERVQUAL. Trên cơ sở kế thừa 2 nghiên cứu này, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu với 6 nhân tố và 25 chỉ báo được thê hiện ở Bảng 1. 3.2. Bảng hỏi và mẫu khảo sát Trong nghiên cửu này, các câu hởi khảo sát được xây dựng dựa trên tổng quan tài liệu và phỏng vấn trực tiếp các chuyên gia (bao gồm các nhà khoa học và các lãnh đạo của khách sạn). Bảng khảo sát bao gồm 6 nhân tố và 25 chỉ báo được tiến hành khảo sát tại 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội. Tổng số 250 phiếu khảo sát đã phát Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng 89 ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn Bảng 2. Thang đo, biến ngôn ngữ và số mò’ tam giác Điếm thang đo Likert Biến ngôn ngữ mức đánh giá Số mờ tam giác 1 Rất kém (L 1,2) 2 Kém (1,2,3) 3 Binh thường (2, 3, 4) 4 Tốt (3,4, 5) 5 Rất tốt (4, 5,5, 5) Nguồn: Stefano cộng sự (2015) trực tiếp cho du khách từ tháng 7- tháng 9 năm 2022, trong đó có 30 khách không có phản hồi và 4 khách từ chối sửa lại bảng hỏi, vì vậy tổng cộng số mầu khảo sát trong nghiên cứu này là 216 phiếu. Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được áp dụng trong nghiên cứu này. Bảng hỏi được thiết kế dựa trên thang đo Likert từ 1-5 với các đánh giá về sự kỳ vòng và cảm nhận của khách hàng đối với các tiêu chí đo lường CLDV. Tuy nhiên, do sự phức tạp và khó đo lường của CLDV, việc tích hợp thang đo likert và thang đo số mờ tam giác sẽ mang lại hiệu quả và rõ nét hơn trong đánh giá CLDV (Stefano cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Bảng 2 mô tả thang đo được sử dụng trong nghiên cứu. 3.3. Phương pháp Fuzzy- SERVQUAL Những nồ lực sử dụng số mờ để đánh giá sự hài lòng đổi với CLDV của khách hàng đã được thực hiện nhiều trong nghiên cửu (Junior cộng sự 2022). Tuy nhiên đánh giá CLDV thông qua phương pháp Fuzzy- SERVQUAL mới chỉ được thực hiện trong vài năm gần đây (Wahyudi, 2017). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Fuzzy- SERVQUAL nhằm đánh giá CLDV thông qua so sánh giữa cảm nhận của khách hàng và sự kỳ vọng của khách hàng đối với CLDV. Nghiên cứu này sử dụng các công thức được trình bày bởi Liu cộng sự (2015) và Stefano cộng sự (2015) gồm 3 bước như sau: Bước 7: Tính tổng điểm Coi số mờ A là sự cảm nhận về CLDV của người phỏng vấn thứ nth thông qua CLDV của chỉ báo i. n TAei = (1) 1 n TApi = ^Apin (2) 1 Trong đó: TAci: Là kỳ vọng về CLDV tổng thể của chỉ báo i TApi: Là sự cảm nhận về CLDV tống thể của chỉ báo i Aein: Là sự kỳ vọng về CLDV của người phỏng vân thứ nth đôi với chỉ báo i. Apjn: Là sự cảm nhận về CLDV của người phỏng vấn thứ nth đối với chỉ báo i. Bước 2\ Tính giá trị trung bình TA . MAei = (3) MApi = (4) N Trong đó: MAej : Là giá trị trung bình kỳ vọng về CLDV của chỉ báo i MApi : Là giá trị trung bình kỳ vọng về CLDV của chỉ báo i Bước 3: Tính khoảng cách giữa giá trị cảm nhận và sự kỳ vọng. Gọi số mờ Gap (khoảng cách) là khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất cà những người được phỏng vấn đối với chất lượng dịch vụ của chi báo i. Gap = MApi e MA. (5) Phương pháp trung bình tích phân được phát 90 Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng- số 248+249- Tháng 12. 2023 NGUYỄN QUANG VĨNH triển bởi Chen Hsieh (1999) nhằm tổng hợp số mờ và được tính như công thức (6). P(A)= l6(a + 4b + c) (6) Trong đó: a là số mờ nhở nhất; b là số mờ trung bình; c là số mờ cao. Ví dụ một khách hàng đánh giá CLDV thông qua thang đo likert là 3, biến ngôn ngữ “bình thường” và được mô tả trong số mờ tam giác là A (a,b,c) = (2,3,4). Áp dụng công thức (6), P(A) = 16 (2 + 12 + 4) = 3,2 Phần mềm SPSS được sử dụng để phân tích thống kê mô tả thông tin nhân khấu học cúa mẫu khảo sát và kết quả kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s alpha). Phần mềm Excel được sử dụng đê tính toán các bước của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL. 4. Kết quả khảo sát 4.1. Thông tin nhân khâu học của mâu khảo sát và kết quả kiêm định độ tin cậy Bảng 3. Thông tin nhân khấu học của mẫu nghiên cứu Tiêu chí Phân loại Số lượng (người) Tỷ trọng () Giới tính Nam 52 24,1 Nữ 164 75,9 Độ tuổi 45 tuổi 11 5,1 Học vấn Thấp hơn đại học 6 2,8 Đại học 190 88,0 Sau đại học 20 9,2 Quốc tịch Việt Nam 185 85,6 Nước ngoài 31 14,4 Tống cộng 216 100 Nguồn: Kết quà phân tích SPSS Bảng 4. Hệ số Cronbach’s alpha Nhân tô'''' Số lượng biến quan sát Hệ số Cronbach''''s alpha Cam nhận Kỳ vọng Phương tiện hữu hình 8 0,883 0,871 Sự tin cậy 4 0,829 0,806 Sự đảm bảo 4 0,852 0,826 Sự đồng cảm 3 0,755 0,741 Khả năng tiếp cận 3 0,733 0,730 ứng dụng công nghệ 3 0,795 0,797 Nguồn: Kết quả phân tích SPSS Việc thu thập dữ liệu được thực hiện trong 2 tháng (từ tháng 7- tháng 9 năm 2022) ờ 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà Nội. Các khảo sát được thực hiện với 216 khách du lịch. Thông tin nhân khấu học của khách hàng được thể hiện tại Bảng 3. Phương pháp Cronbach’s alpha được sử dụng nhằm kiểm định tính nhất quán nội bộ cũng như độ tin cậy của dữ liệu. Ket quả cho thấy các nhân tố đều có hệ so Cronbach’s alpha> 0,7 và được chấp nhận theo khuyến cáo của Bonett và Wright, (2015). Bảng 4 trình bày hệ so Cronbach’s alpha. 4.2. Kết quả phân tích Fuzzy- SER EQUAL Công thức (1) và (2) được sư dụng đề tính giá trị sự kỳ vọng và cảm nhận về CLDV tong thế từ tất cả người phỏng vấn đối với CLDV của chỉ báo i. Công thức (3), và (4) được sử dụng đề tính giá trị trung bình của sự kỳ vọng và cảm nhận về CLDV từ tất cả những người được khảo sát về chỉ báo i. Sử dụng công thức (5) và (6) ta có thể tính được khoảng cách CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất cả những người được phòng vấn đối với CLDV của chỉ báo i. Ví dụ tiêu chí HH1 của cảm nhận được Số 248+249- Tháng 12. 2023- Tạp...