SERVQUAL và SERVPERF: chọn cách đo chất lượng dịch vụ và kiểm tra thang đo

1. Chất lượng dịch vụ không đồng nhất với hài lòng

Chất lượng cảm nhận liên quan đến độ tin cậy của quy trình và cách khách đánh giá dịch vụ. Hài lòng còn gắn với trải nghiệm và chuẩn so sánh của khách. Nên định nghĩa riêng hai khái niệm trước khi cho chúng vào cùng mô hình (Wirtz & Lovelock, 2022).

Ví dụ, khách có thể cho rằng nhân viên làm đúng nghiệp vụ nhưng vẫn chưa hài lòng vì giá hoặc thời gian chờ. Nếu tất cả item đều hỏi “tôi hài lòng”, việc đổi tên nhóm thành “chất lượng” không tạo được sự phân biệt nội dung. Hãy xác định đối tượng, điểm chạm và thời gian tham chiếu ngay trong hướng dẫn trả lời.

2. Hai cách tiếp cận đo lường

SERVQUAL gốc gồm 22 thuộc tính, với đánh giá kỳ vọng và cảm nhận; năm chiều thường được biết đến là hữu hình, tin cậy, đáp ứng, đảm bảo và đồng cảm (Parasuraman et al., 1988). Nếu triển khai đầy đủ hai lượt cho 22 thuộc tính, người trả lời đưa ra 44 đánh giá. Con số này không áp cho mọi bản điều chỉnh.

SERVPERF là hướng đo dựa trên performance được đề xuất như một cách tiếp cận thay thế (Cronin & Taylor, 1992). Bỏ lượt kỳ vọng có thể giảm việc phải trả lời lặp, nhưng không tự chứng minh thang đo tốt hơn trong mọi ngành hoặc giữ nguyên cấu trúc nhân tố sau khi dịch.

3. Điểm chênh lệch giống nhau có thể che trải nghiệm khác nhau

Ví dụ giả định trên thang 1–7: khách A có kỳ vọng E = 6 và cảm nhận P = 5; khách B có E = 4 và P = 3. Cả hai đều có P − E = −1, nhưng mức performance của họ không giống nhau. Vì vậy cần đọc các thành phần E, P cùng với điểm chênh lệch, không chỉ xếp hạng gap.

Một gap âm chưa xác định nguyên nhân vận hành. Có thể dịch vụ chưa đạt chuẩn, kỳ vọng chưa được quản lý rõ hoặc câu hỏi đang so hai thời điểm khác nhau. Chất lượng của điểm chênh lệch phụ thuộc vào chất lượng các thành phần và mối liên hệ giữa chúng; không nên tuyên bố mọi điểm chênh lệch đều vô giá trị hoặc luôn đáng tin cậy.

4. Xử lý thiếu phải giữ đúng cặp dữ liệu

Giả sử ba khách có E = (6, 5, 4) và P = (5, 4, thiếu). Hai cặp đầy đủ đều có gap −1, nên trung bình gap trên hai cặp bằng −1. Nếu lấy trung bình P là 4,5 trừ trung bình E trên cả ba người là 5, kết quả −0,5 đang dùng hai tập người khác nhau. Đây là lỗi tổng hợp, không phải một phát hiện chất lượng dịch vụ.

Khi tính điểm theo người, hãy quy định số cặp item tối thiểu và cách xử lý các chiều bị thiếu. Lưu cả E, P và gap để kiểm tra. Một quy tắc chỉ giữ trường hợp đầy đủ còn cần xem cơ chế thiếu và ảnh hưởng đến mẫu, chứ không tự giải quyết mọi sai lệch do missing.

5. Điều chỉnh nội dung rồi mới kiểm tra mô hình

Dùng thang đo đã công bố bắt đầu bằng việc hiểu khái niệm, miền nội dung và cách diễn đạt. Dịch, phỏng vấn nhận thức và pilot giúp xem người trả lời có hiểu đúng đối tượng hỏi hay không (DeVellis & Thorpe, 2022). Một item về cơ sở vật chất có thể cần thay đổi khi dịch vụ hoàn toàn trực tuyến; phải ghi lại lý do và nội dung mới.

Không xóa item chỉ để bảng EFA hiện đúng năm nhóm hoặc alpha tăng. Việc đó có thể thu hẹp khái niệm đang đo. Cần phân biệt bước khám phá cấu trúc với kiểm tra cấu trúc đã có căn cứ; nếu điều chỉnh dựa vào cùng một mẫu, phải thừa nhận mức độ phụ thuộc vào mẫu đó.

Đánh giá độ tin cậy cần đi cùng cấu trúc và giá trị đo lường. Nếu so sánh nhóm hoặc thời điểm, phải xem phép đo có tương đương ở mức cần thiết hay không trước khi diễn giải chênh lệch điểm (Kline, 2023). Điểm chất lượng cao hơn chưa tự chứng minh đơn vị đó thực hiện tốt hơn nếu cách hiểu item khác nhau.

6. Quy trình thực hành và lựa chọn cuối cùng

• Xác định chất lượng cảm nhận, hài lòng và outcome riêng biệt.
• Chọn cách đo có lý do; nếu dùng kỳ vọng, định nghĩa loại kỳ vọng.
• Đối chiếu item gốc, bản dịch, thay đổi và quyền sử dụng.
• Pilot cách hiểu, thời gian trả lời và cặp E/P.
• Lập kế hoạch kiểm tra cấu trúc, độ tin cậy và giá trị đo lường.
• Công bố cách tính điểm, missing và phân tích nhóm.
• Báo cáo cả kết quả chưa thuận lợi và thay đổi sau phân tích.

Với mục tiêu tìm điểm lệch giữa chuẩn mong đợi và trải nghiệm, đo cả hai phía có giá trị nếu chuẩn được xác định rõ. Với mục tiêu theo dõi đánh giá performance và mô hình hóa liên hệ với outcome, đo performance có thể là một phương án gọn hơn. Cả hai vẫn cần đánh giá nội dung và dữ liệu trong bối cảnh sử dụng.

Đọc tiếp: chọn định dạng câu hỏi và mã hóa thang đo.