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

ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong
đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn

Ngày nhận: 10/11/2022 Nguyễn Quang Vĩnh Ngày duyệt đăng: 20/12/2022

Trường Đại học Lao động Xã hội

Ngày nhận bán sửa: 01/12/2022

Tóm tắt: Chất lượng dịch vụ thường trừu tượng và khó đo lường do các đặc tính
vơ hình, khơng đơng nhất và khơng tách rời. Các phương pháp đo lường hiện
tại trên cơ sở mơ 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 mơ 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:
University of Labor and Social Affairs

© Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X
85 Sỏ' 248+249- Tháng 1&2. 2023

ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn

thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, khơng gây hỏng hóc; Từng bước tự động
hóa một sơ' 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 tơ'thuộc mơ 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 nhiều thuộc tính, khó nắm bắt và khó đo
lường (Udo & Cộng sự, 2011). Đẻ mô tà

Đại dịch COVID-19 khiến cho ngành du CLDV một cách cụ thế hơn, các nghiên
lịch nói riêng và ngành dịch vụ nói chung cứu thường sử dụng định nghĩa CLDV
phải trải qua 2 năm 2020 và 2021 với nhiều là sự đáp ứng nhu cầu của khách hàng
khó khăn. Nguy cơ dịch bệnh quay trở lại
vần hiện hữu, nhiều nơi trên thế giới dịch (Stefano & Cộng sự, 2015). Việc đánh giá
bệnh vần diễn biến hết sức phức tạp. Trong CLDV thường được thực hiện thông qua
bối cảnh Việt Nam đã mở cửa ngành du sự so sánh giữa sự kỳ vọng của khách hàng
lịch trở lại vào tháng 3/2022, ngành khách và giá trị khách hàng nhận được từ nhà
sạn cần phải nồ lực không ngừng nhằm cung cấp dịch vụ (Parasuraman & Cộng sự,
nâng cao chất lượng dịch vụ (CLDV) 1985; Stefano & Cộng sự, 2015; Wilkins &
mang lại sự hài lòng cho du khách. Một số Cộng sự, 2007; Junior & cộng sự, 2022).
nghiên cứu gần đây đã cho thấy CLDV của Con người và các phán đốn về sở thích
ngành du lịch nói chung và ngành khách thường mơ hồ và khơng thể ước tính bằng
sạn nói riêng mặc dù đã có những cải thiện, một giá trị số chính xác (Ahmadi, 2017;
tuy nhiên mức độ hài lòng của du khách Nguyen, 2021; Tumsekcali & cộng sự,
vần còn ở mức thấp (Hòa & Nhung, 2022; 2021). Để đánh giá CLDV, thang đo likert
Huân & cộng sự, 2022; Nguyen, 2021). từ 1-5 thường được sử dụng, theo đó giá
Bên cạnh đó hành vi của du khách đối với trị càng cao thì mức độ hài lòng càng cao,
việc sừ dụng sản phẩm sau đại dịch cũng đã tuy nhiên có một số khách hàng cho rằng
có nhiêu thay đơi như: khách du lịch quan mức 3 là đạt yêu cầu về sự hài lòng, một số
tâm nhiều hơn đến sự an toàn của bản thân khác lại cho rằng nó chỉ là tiệm cận của hài
và sự tiện ích trong sử dụng các sản phâm lòng (Wahyudi, 2017). Trong hầu hết các
dịch vụ được cung cấp từ các doanh nghiệp trường hợp, các khách sạn lấy điềm trung
cung ứng (Hoàng Đàm Lương Thúy & bình 3 làm tiêu chuân của việc thực hiện
Nguyễn Thu Hà, 2021) CLDV, tuy nhiên chuẩn về sự hài lòng đối
Chất lượng là biểu hiện của sự hài lòng ở với dịch vụ có thể sẽ khác nhau giữa các
mức độ cao của khách hàng (Stefano & khách hàng. Điều này sẽ dẫn đến sự hiểu
Cộng sự, 2015). CLDV là sự tổng hợp của 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 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

cần được ưu tiên, gây lãng phí nguồn lực giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận
(Wahyudi, 2017; Tumsekcali & cộng sự, thức của khách hàng (Berry Biiyiikozkan
2021; Nguyen, 2021) Vì vậy phương pháp et al., 2011; Buyiikozkan & Ọifẹi, 2012;
Fuzzy- SERVQUAL được đề xuất nhàm Lizarelli & cộng sự, 1988). Ban đầu, mô
đáp ứng việc đánh giá CLDV một cách hình SERVQUAL được thiết lập bởi
chính xác thơng qua việc mơ tả các đánh
giá của khách hàng bằng các biến ngôn Parasuraman với mười thuộc tính cùa
ngữ tự nhiên và chuyển đổi nó sang dạng CLDV được xác định, bao gồm uy tín, bảo
số và phân tích thơng qua các ma trận giải mật, khả năng tiếp cận, giao tiếp, sự hiểu
mờ nhằm làm rõ hơn khoảng cách giữa sự biết của người tiêu dùng, tình cảm, độ tin
kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng đối cậy, khả năng đáp ứng, năng lực và lịch sự.
với CLDV khách sạn (Stefano & Cộng Sau đó, Parasuraman kết hợp mười thuộc
sự, 2015; Stefano & Cộng sự, 2015). Bên tính thành năm thuộc tính: hữu hình, khả
cạnh đó, mơ hình đánh giá CLDV vì thế năng đáp ứng, độ tin cậy, đảm bảo và sự
cũng cần có sự điều chỉnh phù hợp hơn đồng cảm (Parasuraman và cộng sự, 1985)
với thực tế đang diễn ra liên quan đến và nó được sử dụng rộng rãi, phổ biến trong
thay đổi công nghệ và những cân nhắc các nghiên cứu về CLDV ở nhiều lĩnh vực
về sự an tồn trong kiểm sốt dịch bệnh khác nhau (ví dụ như: Buyiikozkan et al.,
(Tumsekcali & cộng sự, 2021). Mục tiêu 2011; Biiyukozkan & Ọifẹi, 2012; Lizarelli
của nghiên cứu này bao gồm: (1) Xây dựng & cộng sự, 2021; Tseng, 2009).
mơ hình SERVQUAL mở rộng trên cơ Có thể thấy chất lượng mà người tiêu dùng
sở mơ hình của Parasuraman & Cộng sự cảm nhận được từ dịch vụ là một hàm của
(1985), Akbaba (2006) và Stefano & cộng mức độ khoảng cách giữa dịch vụ mong đợi
sự, (2015); và (2) ứng dụng phương pháp và dịch vụ được cảm nhận. Các nghiên cứu
Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá và xếp trước đây cho thấy thang đo SERVQUAL
hạng các tiêu chí CLDV thơng qua khảo được sử dụng như một kỹ thuật để xác định

sát sự kỳ vọng và sự cảm nhận của khách các điểm mạnh và điểm yếu của công ty
hàng đối với dịch vụ của khách sạn trên trong các loại hình dịch vụ khác nhau, tạo cơ
địa bàn Hà Nội. Các nội dung tiếp theo của sở cho việc cải tiến liên tục CLDV (Ahmadi,
nghiên cứu bao gồm: (2) Cơ sở lý thuyết;
(3) phương pháp nghiên cứu; (4) kết quả 2017; Lizarelli & cộng sự, 2021; Van Quyet
và thảo luận; và (5) kết luận và hàm ý của & cộng sự, 2015; Wahyudi, 2017). Mơ hình
nghiên cứu. SERVQUAL được sử dụng cho các mục
đích khác nhau, bao gồm cà việc xác định
2. Cơ sở lý thuyết các xu hướng về CLDV khi được áp dụng
thường xuyên với khách hàng (Tumsekcali
2.1. Mơ hình SERVQUAL & cộng sự, 2021; Junior & cộng sự 2022).
Đồng thời mơ hình này cũng là cơng cụ
Mơ hình SERVQUAL là một phương marketing để so sánh và xác định các khía
pháp được sử dụng rộng rãi trong đánh cạnh chất lượng vượt trội của doanh nghiệp
giá CLDV (Tan & Pawitra, 2001). Mô so với các đối thủ cạnh tranh (Karamaẹa,
hình SERVQUAL có nhiều tiêu chí (thuộc 2021; Yaqub & cộng sự, 2019).
tính) khác nhau và là một cơng cụ có giá Nhiều nghiên cứu sử dụng phương pháp
trị để phân tích và đo lường khoảng cách SERVQUAL mở rộng để đánh giá CLDV
trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, Kang
& cộng sự (2016) đề xuất mơ hình E-S-

Số 248+249- Tháng 1&2. 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 CLDV như phương pháp mờ xám trong
điện từ. Baber (2019) sử dụng mơ hình mơ hình cảm nhận- kỳ vọng của khách
E-SERVQUAL trong đánh giá CLDV ngân hàng (Tseng, 2009). ứng dụng Fuzzy-
hàng. Aagja & Garg (2010) đã sử dụng mô AHP ,Fuzzy- AHP- TOPSIS vạ Fuzzy-
hình PubHosQual (CLDV bệnh viện công) SERVQUAL trong thiết lập hệ thống đánh

trong nghiên cứu CLDV bệnh viện công. giá CLDV thông qua ngôn ngữ của khách
Suria & cộng sự (2019) đã phát triên tiêu chí hàng đã được thực hiện bởi các nghiên cứu
đánh giá chỉ số hoạt động của các hệ thống trước đây (Buyiikozkan & cộng sự,2011;
giao thông công cộng dựa trên cảm nhận Buyiikozkan & Ọifọi, 2012; Ahmadi,
và kỳ vọng với mơ hình TRANSQUAL. 2017). Trong nhùng năm gần đây, đặc biệt
Farooq & cộng sự (2018) sử dụng mơ hình là khi diễn ra đại dịch COVID-19, nhu cầu
AIRQUAL trong đánh giá sự ảnh hưởng đánh giá sự hài lịng của khách hàng thơng
của CLDV đến sự hài lòng của khách hàng qua CLDV càng trở nên quan trọng, một số
đối với Malaysia Airlines. Tumsekcali và nghiên cứu ứng dụng Fuzzy SERVQUAL
Cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu mô đã bổ sung thêm các nhân tố liên quan đến
hình SERVQUAL mở rộng với hai tiêu chí đại dịch như nghiên cứu của Tumsekcali
mới liên quan đến công nghệ số và đại dịch và Cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV
nhằm đánh giá CLDV giao thông công cộng. giao thông công cộng; Junior & cộng sự
Các nghiên cứu này sử dụng nhiều phương (2022) trong đánh giá CLDV y tế, Lizarelli
pháp nghiên cứu khác nhau bao gồm cả định và cộng sự (2021) trong đánh giá CLDV
tính và định lượng để minh chứng cho các giáo dục.
mơ hình mở rộng của minh, Tuy nhiên các
nghiên cứu CLDV khách sạn chủ yếu vẫn 3. Phương pháp nghiên cứu
theo mơ hình truyền thống (ví dụ: Stefano &
Cộng sự, 2015; Nguyen, 2021). 3.1. Thiết kế nghiên cứu

2.2. Fuzzy- SERVQUAL trong nghiên Nghiên cứu kết họp giữa mơ hình
cứu chất lượng dịch vụ SERVQUAL truyền thống được xây dựng
bởi của Parasuraman & cộng sự (1985) và
Việc sử dụng tập mờ (fuzzy) đê đánh giá mơ hình SERVQUAL mở rộng bằng việc
mức độ hài lòng của khách hàng đã được bổ sung thêm một biến nghiên cứu ứng
thực hiện trong một số nghiên cứu trước dụng công nghệ trong bối cảnh đại dịch
đây (Ahmadi, 2017; Esmaeili & cộng sự, COVID-19 và sự thay đổi về công nghệ số.
2015; Stefano và cộng sự, 2015; Wahyudi, Vì vậy mơ hình nghiên cứu trước hết áp
2017). Fuzzy cấp một phương pháp mới để dụng 5 biến nghiên cứu với 22 chì báo từ

đo lường CLDV thơng qua sự so sánh giữa mơ hình SERVQUAL được Akbaba (2006)
cảm nhận và kỳ vọng của khách hàng. Các xây dựng để đánh giá CLDV khách sạn.
số mờ tam giác thay thế cho các phương Mơ hình của Akbaba (2006) xây dựng có
pháp đánh giá truyền thống. Các giải pháp 29 tiêu chí và 5 nhân tố: phương tiện hữu
được đưa ra dựa trên sự tính tốn khoảng hình, sự tin cậy, sự đảm bảo, sự đồng cảm
cách giữa hai số mờ tam giác để xác định và khả năng tiếp cận. Stefano & cộng sự,
các thuộc tính dịch vụ được đánh giá (2015) ứng dụng nghiên cứu của Akbaba
kém nhất. Các nghiên cứu đã cố gắng kết (2006) trên cơ sở rút ngắn còn 22 tiêu
hợp mờ vào một số công cụ đe đánh giá chí và giữ ngun 5 nhân tố như mơ hình

88 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

Bảng 1. Nhân tố, chỉ báo các biến chất lượng dịch vụ khách sạn

Nhân tố Chỉ báo Mã Nguồn
1. Các tòa nhà và cơ sở vật chất hấp dẩn trực quan hóa tham khảo

HH1

2. Khả năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ HH2

3. Trang thiết bị hiện đại, thẩm mỹ HH3
HH4
Phương 4. Khơng gian và bầu khơng khí phù hợp với mục đích lưu trú HH5
tiện hữu HH6
hình (HH) 5. Trang thiết bị của khách sạn hoạt động tốt, không gây hỏng hóc

6. Các vật dụng đi kèm với các dịch vụ được trang bị đầy đủ

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

9. Cung cấp các dịch vụ khách sạn đã hứa TC1

Sự tin 10. Thực hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên TC2 Akbaba
(2006);
cạy (TC) 11. Lưu giữ các hồ sơ chính xác TC3 Stefano &
cộng sự
12. Nhân viên ln có mặt khi cần TC4 (2015)
13. Giải quyết các khiếu nại của khách và đền bù những bất tiện mà khách ĐB1
Sự đảm phái chịu ĐB2
bảo (ĐB) 14. Cung cấp dịch vụ linh hoạt theo nhu cầu của khách ĐB3
ĐB4
Sự đồng 15. Phục vụ các dịch vụ một cách nhất quán
cảm (ĐC) 16. Nhân viên có kiến thức đế cung cấp thơng tin và hỗ trợ khách trong ĐC1
các lĩnh vực mà họ yêu cầu ĐC2
17. Nhân viên dành cho khách sự quan tâm cá nhân khiến họ càm thấy ĐC3
mình đặc biệt
18. Nhân viên của khách sạn hiếu nhu cầu cụ thể của khách

19. Trang bị những điều kiện thuận lợi cho khách khuyết tật

Khả năng 20. Các bộ phận có giờ hoạt động thuận tiện cho tất câ khách hàng KC1

tiếp cận 21. Các dịch vụ rất dễ dàng tiếp cận KC2

(KC) 22. Thông tin về cơ sở vật chất và dịch vụ rất dễ dàng tiếp nhận KC3

ứng dụng 23. Trang bị các công nghệ Smart-room CN1
công 24. Thiết lập cơng nghệ cá nhân hóa khơng gian phòng ngủ CN2 Tác giả đề
nghệ 25. Từng bước tự động hóa một số dịch vụ
(CN) xuất
CN3

Nguồn: Tác giả tông hợp

ban đầu thông qua phương pháp Fuzzy Trong nghiên cửu này, các câu hởi khảo sát
SERVQUAL. Trên cơ sở kế thừa 2 nghiên được xây dựng dựa trên tổng quan tài liệu
cứu này, tác giả xây dựng mô hình nghiên và phỏng vấn trực tiếp các chuyên gia (bao
cứu với 6 nhân tố và 25 chỉ báo được thê gồm các nhà khoa học và các lãnh đạo của
hiện ở Bảng 1. khách sạn). Bảng khảo sát bao gồm 6 nhân
tố và 25 chỉ báo được tiến hành khảo sát
3.2. Bảng hỏi và mẫu 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 1&2. 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’ Nghiên cứu này sử dụng các công thức
tam giác được trình bày bởi Liu & cộng sự (2015)
và Stefano & cộng sự (2015) gồm 3 bước
Điếm thang Biến ngôn ngữ/ Số mờ tam
đo Likert mức đánh giá giác như sau:
Bước 7: Tính tổng điểm
1 Rất kém (L 1,2) Coi số mờ A là sự cảm nhận về CLDV
của người phỏng vấn thứ nth thông qua

2 Kém (1,2,3) CLDV của chỉ báo i.

3 Binh thường (2, 3, 4) n

4 Tốt (3,4, 5)

5 Rất tốt (4, 5,5, 5) TAei = (1)

Nguồn: Stefano & cộng sự (2015) 1

n

trực tiếp cho du khách từ tháng 7- tháng 9 TApi = ^Apin (2)
năm 2022, trong đó có 30 khách khơng có
phản hồi và 4 khách từ chối sửa lại bảng 1
hỏi, vì vậy tổng cộng số mầu khảo sát trong
nghiên cứu này là 216 phiếu. Phương pháp Trong đó:
lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản được áp dụng TAci: Là kỳ vọng về CLDV tổng thể của
trong nghiên cứu này. chỉ báo i
Bảng hỏi được thiết kế dựa trên thang đo TApi: Là sự cảm nhận về CLDV tống thể
Likert từ 1-5 với các đánh giá về sự kỳ của chỉ báo i
vòng và cảm nhận của khách hàng đối với Aein: Là sự kỳ vọng về CLDV của người
các tiêu chí đo lường CLDV. Tuy nhiên, do phỏng vân thứ nth đôi với chỉ báo i.
sự phức tạp và khó đo lường của CLDV, Apjn: Là sự cảm nhận về CLDV của người
việc tích hợp thang đo likert và thang đo số phỏng vấn thứ nth đối với chỉ báo i.
mờ tam giác sẽ mang lại hiệu quả và rõ nét Bước 2\ Tính giá trị trung bình
hơn trong đánh giá CLDV (Stefano & cộng
sự, 2015; Wahyudi, 2017). Bảng 2 mô tả TA .
thang đo được sử dụng trong nghiên cứu.
MAei = (3)

3.3. Phương pháp Fuzzy- SERVQUAL
MApi = N (4)
Những nồ lực sử dụng số mờ để đánh giá
sự hài lòng đổi với CLDV của khách hàng Trong đó:
đã được thực hiện nhiều trong nghiên cửu
(Junior & cộng sự 2022). Tuy nhiên đánh MAej : Là giá trị trung bình kỳ vọng về
giá CLDV thơng qua phương pháp Fuzzy-
SERVQUAL mới chỉ được thực hiện trong CLDV của chỉ báo i
vài năm gần đây (Wahyudi, 2017). Nghiên
cứu này sử dụng phương pháp Fuzzy- MApi : Là giá trị trung bình kỳ vọng về
SERVQUAL nhằm đánh giá CLDV thơng
qua so sánh giữa cảm nhận của khách hàng CLDV của chỉ báo i
và sự kỳ vọng của khách hàng đối với
CLDV. 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 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

triển bởi Chen & Hsieh (1999) nhằm tổng Bảng 4. Hệ số Cronbach’s alpha
hợp số mờ và được tính như công thức (6).
Số lượng Hệ số Cronbach's
P(A)= l/6(a + 4b + c) biến alpha
(6) quan sát
Trong đó: a là số mờ nhở nhất; b là số mờ Nhân tô' Cam Kỳ vọng
trung bình; c là số mờ cao. nhận
Ví dụ một khách hàng đánh giá CLDV Phương tiện hữu
thông qua thang đo likert là 3, biến ngôn hình 8 0,883 0,871
ngữ “bình thường” và được mơ tả trong số Sự tin cậy
mờ tam giác là A (a,b,c) = (2,3,4). Áp dụng 4 0,829 0,806
công thức (6),
Sự đảm bảo 4 0,852 0,826
P(A) = 1/6 (2 + 12 + 4) = 3,2
Phần mềm SPSS được sử dụng để phân Sự đồng cảm 3 0,755 0,741
tích thống kê mơ tả thông tin nhân khấu
học cúa mẫu khảo sát và kết quả kiểm định Khả năng tiếp cận 3 0,733 0,730
độ tin cậy (Cronbach’s alpha). Phần mềm ứng dụng cơng
Excel được sử dụng đê tính tốn các bước nghệ 3 0,795 0,797
của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL.
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4. Kết quả khảo sát
Việc thu thập dữ liệu được thực hiện trong
4.1. Thông tin nhân khâu học của mâu 2 tháng (từ tháng 7- tháng 9 năm 2022) ờ
khảo sát và kết quả kiêm định độ tin cậy 10 khách sạn từ 3- 5 sao trên địa bàn Hà
Nội. Các khảo sát được thực hiện với 216
Bảng 3. Thông tin nhân khấu học của mẫu khách du lịch. Thông tin nhân khấu học của

nghiên cứu khách hàng được thể hiện tại Bảng 3.
Phương pháp Cronbach’s alpha được sử
Tiêu chí Phân loại Số lượng Tỷ trọng dụng nhằm kiểm định tính nhất quán nội bộ
(người) (%) cũng như độ tin cậy của dữ liệu. Ket quả cho
Nam 52 24,1 thấy các nhân tố đều có hệ so Cronbach’s
Nữ alpha> 0,7 và được chấp nhận theo khuyến
164 75,9 cáo của Bonett và Wright, (2015). Bảng 4
trình bày hệ so Cronbach’s alpha.

4.2. Kết quả phân tích Fuzzy- SER EQUAL

Giới tính

<25 tuối 114 52,8 Công thức (1) và (2) được sư dụng đề tính
giá trị sự kỳ vọng và cảm nhận về CLDV
26 - 35 tuổi 66 30,5 tong thế từ tất cả người phỏng vấn đối với
CLDV của chỉ báo i.
Độ tuổi Công thức (3), và (4) được sử dụng đề tính
giá trị trung bình của sự kỳ vọng và cảm
46 - 45 tuổi 25 11,6 nhận về CLDV từ tất cả những người được
khảo sát về chỉ báo i. Sử dụng công thức
> 45 tuổi 11 5,1 (5) và (6) ta có thể tính được khoảng cách
CLDV giữa kỳ vọng và cảm nhận của tất
Thấp hơn đại học 6 2,8 cả những người được phòng vấn đối với
CLDV của chỉ báo i.
Học vấn Đại học 190 88,0 Ví dụ tiêu chí HH1 của cảm nhận được

Sau đại học 20 9,2

Quốc Việt Nam 185 85,6

tịch Nước ngoài 31 14,4

Tống cộng 216 100

Nguồn: Kết quà phân tích SPSS

Số 248+249- Tháng 1&2. 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 91

ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn

Bảng 5. Số mờ của sự cảm nhận và sự kỳ vọng

Chí báo Số mờ sự cảm nhận Số mờ sự kỳ vọng Khoảng cách mờ
HH (2,57, 3,58, 4,50)
HH1 (2,33, 3,37, 4,32) (2,59, 3,61, 4,54) (-1,96, -0,03,1,92)
HH2 (2,29, 3,32, 4,28)
HH3 (2,70, 3,69, 4,62) (2,34, 3,39, 4,35) (-2,03,-0,95,1,97)
HH4 (2,61,3,70, 4,60)
HH5 (2,54, 3,53, 4,47) (2,30, 3,35, 4,32) (-2,03,-0,96,1,98)
HH6 (2,69, 3,67, 4,59)
HH7 (2,59, 3,59, 4,55) (2,75, 3,74, 4,63) (-1,93,-0,93,1,92)
HH8 (2,76, 3,73, 4,61)
TC (2,86, 3,83, 4,72) (2,70, 3,70, 4,59) (-1,88, -0,89,1,90)
TC1 (2,87, 3,83, 4,74)
TC2 (3,02, 3,97, 4,83) (2,54, 3,56, 4,50) (-1,96,-0,93,1,93)
TC3 (2,68, 3,67, 4,59)
TC4 (2,86, 3,83, 4,70) (2,72, 3,73, 4,65) (-1,96,-0,92,1,87)
ĐB (2,66, 3,64, 4,57)
ĐB1 (2,60,3,60, 4,57) (2,60, 3,61,4,58) (-1,99,-0,96,1,95)

ĐB2 (2,74, 3,73, 4,67)
ĐB3 (2,57, 3,55, 4,46) (2,80, 3,79, 4,67) (-1,91,-0,88,1,81)
ĐB4 (2,72, 3,67, 4,59)
ĐC (2,79, 3,76, 4,67) (2,86, 3,84, 4,73) (-1,87, -0,89,1,86)
ĐC1 (2,68, 3,65, 4,56)
ĐC2 (2,84, 3,82, 4,71) (2,88, 3,86, 4,76) (-1,89,-0,91,1,86)
ĐC3 (2,86, 3,83, 4,74)
KC (2,57, 3,50, 4,38) (3,04, 4,00, 4,84) (-1,82,-0,86,1,79)
KC1 (2,64, 3,60, 4,53)
KC2 (2,24, 3,09, 3,91) (2,67, 3,67, 4,59) (-1,92,-0,92,1,93)
KC3 (2,83, 3,80, 4,70)
CN (2,38, 3,37, 4,22) (2,85, 3,83, 4,72) (-1,86,-0,88,1,85)
CN1 (2,05, 3,05, 3,76)
CN2 (2,56, 3,53, 4,47) (2,69, 3,69, 4,62) (-1,96, -0,93,1,89)
CN3 (2,52, 3,52, 4,43)
(2,61,3,63, 4,60) (-2,00,-0,97,1,96)

(2,75, 3,75, 4,69) (-1,96,-0,94,1,92)

(2,65, 3,66, 4,55) (-1,98,-0,90,1,81)

(2,73, 3,71,4,63) (-1,91,-0,92,1,86)

(2,80, 3,79, 4,70) (-1,90, -0,91, 1,87)

(2,71,3,71,4,62) (-1,93,-0,92,1,85)

(2,80, 3,79, 4,69) (-1,85, -0,89,1,92)

(2,88, 3,86, 4,78) (-1,92,-0,91,1,86)

(2,67, 3,57, 4,43) (-1,86, -0,88, 1,71)

(2,75, 3,68, 4,60) (-1,96, -0,93,1,78)

(2,40, 3,19, 3,94) (-1,71,-0,82,1,51)

(2,86, 3,84, 4,73) (-1,90,-0,90,1,84)

(2,39, 3,40, 4,34) (-1,97, -0,85, 1,83)

(2,06, 3,07, 4,05) (-2,00,-0,71,1,69)

(2,57, 3,57, 4,51) (-1,95,-0,94,1,90)

(2,55, 3,56, 4,47) (-1,95,-0,91,1,88)

Nguồn: Tác giả tự tính tốn bang phần mềm Excel

khách hàng đánh giá ở mức độ a= 2,33; độ đánh giá khác nhau thông qua thang đo
b= 3,37; 0= 4,32. Đây là tổng hợp số mờ likert. Áp dụng công thức (6) P(A) = 1/6
tam giác từ 216 khách hàng với các mức (2,33+4*3,37+4,32) = 3,35 trong khi đó

92 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- số 248+249- Tháng 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

Bảng 6. Giá trị trung bình, khoảng cách giữa cảm nhận và kỳ vọng

Chỉ báo Cảm nhận Xếp hạng Kỳ vọng Xếp hạng Khoảng cách Xếp hạng

HH 3,56 4 3,59
HH1 3,35 22 3,38 4 -0,03 4
HH2 3,31 23 3,34
HH3 3,68 10 3,69 22 -0,03 11
HH4 3,69 9 3,68
HH5 3,52 20 3,54 23 -0,03 11
HH6 3,66 12 3,72
HH7 3,58 17 3,60 12 -0,01 21
HH8 3,72 7 3,77
TC 3,81 1 3,83 13 0,00 23
TC1 3,82 2 3,85
TC2 3,96 1 3,98 20 -0,02 15
TC3 3,66 12 3,66
TC4 3,81 4 3,82 9 -0,06 5
ĐB 3,63 3 3,67
ĐB1 3,60 15 3,62 18 -0,02 15
ĐB2 3,72 7 3,74
ĐB3 3,54 18 3,64 7 -0,06 5
ĐB4 3,67 11 3,70
ĐC 3,75 2 3,77 1 -0,01 6
ĐC1 3,64 14 3,70
ĐC2 3,81 4 3,78 2 -0,02 15
ĐC3 3,82 2 3,85
KC 3,49 5 3,56 1 -0,02 15
KC1 3,60 15 3,68
KC2 3,09 24 3,18 15 0,00 23
KC3 3,79 6 3,83
CN 3,34 6 3,39 5 -0,01 21
CN1 3,00 25 3,07
CN2 3,53 19 3,56 3 -0,04 3

CN3 3,51 21 3,54
17 -0,02 15

8 -0,02 15

16 -0,10 1

10 -0,03 11

2 -0,02 5

10 -0,06 5

6 0,03 25

2 -0,04 8

5 -0,07 1

13 -0,08 3

24 -0,10 1

4 -0,04 8

6 -0,05 2

25 -0,07 4

19 -0,03 11

20 -0,04 8

Nguồn: Tác già tự tính tốn bằng phân mêm Excel

với thang đo likert chỉ báo này có giá trị của sự cảm nhận và sự kỳ vọng vê CLDV
trung bình là 3,5. khách sạn.
Bảng 6 thể hiện giá trị trung bình (mean) Kết quả của Bảng 5 và Bảng 6 cho thấy

Số 248+249- Tháng 1&2. 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 93

ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn

khoảng cách giữa kỳ vọng và cảm nhận như sau: Vị trí số 1 thuộc về thành tố Sự tin
mang dấu âm (-). Dựa trên kết quả, có the cậy (TC), vị trí số 2 thuộc về sự đồng cảm
thấy khách sạn chưa đáp ứng sự hài lòng (ĐC), vị trí số 3 là sự đảm bào (ĐB) vị trí
của khách hàng về CLDV. Tuy nhiên cần thứ tư thuộc về sự hữu hình (HH), vị trí số 5
lưu ý ràng khách hàng thường kỳ vọng vào là khả năng tiếp cận (KC) và vị trí số 6 thuộc
CLDV cao hơn, vì vậy có lý do lý giải về về thành tố ứng dụng công nghệ (CN)
kết quả âm. Từ kết quà nghiên cửu ờ Bảng xếp hạng khoảng cách giữa sự cảm nhận
6 cho thấy xếp hạng thứ tự của các chỉ bảo và sự kỳ vọng, kết quả nghiên cứu cho thấy
trong mơ hình SERVQUAL mở rộng cụ 2 chỉ báo có khoảng cách lớn nhất và xếp
thể như sau: ở vị trí số 1 là chỉ báo KC2 “Các dịch vụ
Đối với sự kỳ vọng, kết quả nghiên cứu cho của khách sạn rất dề dàng tiếp cận” và ĐC3
thấy 3 chỉ báo xếp hạng cao nhất thuộc về: “Khách sạn cũng trang bị những điều kiện
Thứ nhất là chỉ báo TC2 “Khách sạn thực thuận lợi cho khách khuyết tật”, xếp ở vị
hiện các dịch vụ ngay lần đầu tiên”, thứ hai trí thứ 3 thuộc về chi báo KC1 “Khách sạn
là 2 chỉ báo TC1 “Khách sạn cung cấp các và các bộ phận cùa khách sạn có giờ hoạt
dịch vụ như họ đã hứa” và ĐC3 “ Khách động thuận tiện cho tất cả khách hàng”. 3
sạn cũng trang bị những điều kiện thuận lợi chỉ báo có khoảng cách giữa sự cảm nhận

cho khách khuyết tật”. Bên cạnh đó ta cũng và sự kỳ vọng ngắn nhất bao gồm: Vị trí số
có thề thấy 3 chi báo bị xếp hạng thấp nhất 25 thuộc về chỉ báo ĐC2 “Nhân viên của
bao gồm: ở vị trí số 23 thuộc về HH2 “Khả khách sạn hiểu nhu cầu cụ thể của khách”,
vị trí số 23 thuộc về 2 chỉ báo HH4 “Không
năng đáp ứng của các bộ phận dịch vụ”; gian và bầu khơng khí phù hợp với mục
ở vị trí số 24 thuộc về KC2 “Các dịch vụ đích lưu trú” và TC3 “Khách sạn lun giữ
của khách sạn rất dề dàng tiếp cận” và cuối các hồ sơ chính xác”.
cùng xếp ờ vị trí số 25 thuộc về tiêu chí Bên cạnh đó, xếp hạng khoảng cách giữa
CN1 “Khách sạn trang bị các công nghệ sự cảm nhận và kỳ vọng của các thành tố
Smart-room”. thuộc mô hình SERVQUAL mở rộng cũng
Đối với sự cảm nhận, kết quả nghiên cửu được thể hiện ở Bang 6 cụ thể như sau:
cho thấy 3 chi báo có xếp hạng cao nhất Thành tố khả năng tiếp cận (TC) có khoảng
bao gồm: Thứ nhất thuộc về chỉ báo TC2 cách lớn nhất, xếp thứ 2 là ứng dụng công
“Khách sạn thực hiện các dịch vụ ngay lần nghệ (CN), xếp ở vị trí thứ 3 là sự đảm bảo
đầu tiên”, cùng thứ hai là 2 chỉ báo TC1 (ĐB), vị trí thứ 4 là sự hữu hình (HH), vị trí
“Khách sạn cung cấp các dịch vụ như số 5 là sự đồng cảm (ĐC) và cuối cùng vị
khách sạn đã hứa”; 3 chỉ báo bị xếp hạng trí số 6 và cũng là thành tố có khoảng cách
thấp nhất bao gồm: vị trí số 23 thuộc về ngắn nhất là sự tin cậy (TC).
HH2 “ Khả năng đáp ứng của các bộ phận
dịch vụ”, vị trí số 24 thuộc về KC2 “Các 4.3. Thảo luận kết quả
dịch vụ của khách sạn rất dề dàng tiếp cận”
và cuối cùng xếp ở vị trí số 25 thuộc về Kết quả nghiên cứu cho thấy khách hàng
có kỳ vọng và cảm nhận cao đối với các
tiêu chí CN1 “Khách sạn trang bị các công chỉ báo liên quan đến TCI, TC2, ĐC3,
nghệ Smart-room”. KC3 và TC4. Tuy nhiên khoảng cách giữa
xếp hạng 6 thành tố thuộc mô hình cảm nhận và kỳ vọng của các tiêu chí này
SERVQUAL mở rộng, Bảng 6 cho thấy cả vẫn mang dấu âm. Ket quả này có sự phù
2 chỉ tiêu kỳ vọng và cảm nhận đều khơng
có sự thay đổi về thứ tự xếp hạng. Cụ thể

94 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

hợp nhất định với nghiên cứu của Akbaba qua khảo sát 216 du khách tại 10 khách
(2006); Nguyen (2021); Stefano & cộng sự sạn từ 3-5 sao trên địa bàn Hà Nội. Ket quả
(2015), tuy nhiên nghiên cứu của Stefano & nghiên cứu cho thấy du khách có kỳ vọng
cộng sự (2015) lại khơng đưa ra được các và cảm nhận cao đối với các chỉ báo liên
xếp hạng cụ thể. Tương tự như vậy đối với quan đến TCI, TC2, ĐC3, KC3 và TC4,
những chỉ báo về CLDV có sự kỳ vọng và
cảm nhận thấp bao gồm HH5, CN3, HH1, tuy nhiên khoảng cách giữa cảm nhận và
HH2, KC2 và CN1. Kết quả này thể hiện kỳ vọng của các tiêu chí này vần mang
sự khác biệt đối với các nghiên cứu của dấu âm. Những chỉ báo về CLDV có sự
Junior & cộng sự (2022); Nguyen (2021); kỳ vọng và cảm nhận thấp bao gồm HH5,
Pandey & cộng sự (2022); Wahyudi (2017) CN3, HHl , HH2 KC2 và CN1. xếp hạng
trong khi các nghiên cứu này cho thấy có 6 thành tố thuộc mơ hình SERVQUAL
sự xếp hạng khác nhau giữa kỳ vọng và mở rộng cho thấy cả 2 chỉ tiêu kỳ vọng và
cảm nhận của CLDV trong khách sạn. Kết cảm nhận đều khơng có sự thay đổi về thứ
quả này cho thấy sự khác biệt đối với Liu tự xếp hạng, xếp hạng khoảng cách giữa
& cộng sự (2015) khi cho rằng những chỉ sự cảm nhận và kỳ vọng của các thành tố
báo có đánh giá là cảm nhận thấp thường thuộc mơ hình SERVQUAL mở rộng cũng
có khoảng cách lớn đối với sự kỳ vọng. Ket được thể hiện ở Bảng 6, cụ thế như sau:
quả này cũng chứng minh một luận diêm Thành tố khả năng tiếp cận (TC) có khoảng
về CLDV, đó là hiểu về sự kỳ vọng của cách lớn nhất, xếp thứ 2 là ứng dụng công
khách hàng là điều kiện tiên quyết đế cung nghệ (CN), xếp ở vị trí thứ 3 là sự đảm bảo
cấp dịch vụ đáp ứng được sự hài lòng của (ĐB), vị trí thứ 4 là sự hữu hình (HH), vị trí
họ (Liu & cộng sự, 2015; Parasuraman & số 5 là sự đồng cảm (ĐC) và cuối cùng vị
cộng sự, 1985). Cuối cùng nghiên cứu cho trí số 6 là sự tin cậy (TC) và cũng là thành
thấy sự xếp hạng các thành tố của mơ hình tố có khoảng cách ngắn nhất.
SERVQUAL. Trên thực tế kể từ sau khi về mặt học thuật, nghiên cứu đã cho thấy sự

đại dịch COVID-19 được kiểm soát, các đóng góp nhất định của thành tố ứng dụng
khách sạn ở Việt Nam đã cố gắng đầu tư công nghệ đối với mô hình SERVQUAL
ứng dụng cơng nghệ nhằm thực hiện mơ truyền thống trong điều kiện của cuộc
hình khách sạn “khơng điểm chạm”, tuy cách mạng 4.0 và diễn biến phức tạp của
nhiên mức độ đáp ứng của thành tố cơng
nghệ (CN) được mở rộng trong mơ hình đại dịch COVID-19. Bên cạnh đó nghiên
SERVQUAL của nghiên cứu này vẫn cịn cứu cũng khẳng định sự khoa học và hiệu
hạn chế. Khoảng cách giữa sự cảm nhận và quả của phương pháp Fuzzy- SERVQUAL
kỳ vọng của khách hàng đối với thành tố trong nghiên cứu CLDV thông qua sự đánh
này cần phải được rút ngắn hơn. giá của khách hàng đồng thời hồ trợ các
luận điểm của các nghiên cứu trước đây
5. Kết luận và khuyến nghị (như Biiyiikozkan & Ọifẹi, 2012; Liu &
cộng sự, 2015; Stefano & cộng sự, 2015).
Mục đích của nghiên cứu nhằm ứng dụng Ket quả nghiên cứu cũng cho thấy sự tương
phương pháp Fuzzy- SERVQUAL để đánh đồng trong một số tiêu chí về đánh giá của
giá khoảng cách giữa sự kỳ vọng và giá trị khách hàng đối với CLDV của các nghiên
nhận được của khách hàng và xếp hạng thứ cứu trước đây như Akbaba (2006); Nguyen
tự đối với các yếu tố của mơ hình thông (2021); Stefano & cộng sự (2015). Tuy
nhiên một số kết quả nghiên cún cũng cho
thấy sự khác biệt với nghiên cứu cùa Liu

Số 248+249- Tháng 1&2. 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 95

ứng dụng phương pháp Fuzzy SERVQUAL trong đánh giá chất lượng dịch vụ khách sạn

et al., (2015) đồng thời chứng minh một khách. Đây là những chỉ báo có khoảng
số luận điếm về CLDV của Liu & cộng sự cách lớn giữa cảm nhận và kỳ vọng.
(2015); Parasuraman & cộng sự (1985). Mặc dù có những đóng góp về mặt học thuật
Đối với ứng dụng quản trị CLDV khách
sạn, kết quả nghiên cứu trước hết cho thấy cũng như ứng dụng trong quản trị CLDV

sự cần thiết phải đẩy mạnh ứng dụng công khách sạn, tuy nhiên nghiên cứu vần cịn có
nghệ trong kinh doanh khách sạn. Qua 2 những hạn chê cụ thê như: Nghiên cứu chì
năm diễn ra đại dịch COVID-19 cho thấy được tiến hành trên địa bàn Hà Nội và giới
một số thói quen liên quan đến an tồn hạn trong nhóm khách sạn từ 3- 5 sao. số
phòng dịch đòi hỏi các khách sạn phải lượng mầu chỉ ở mức độ phù hợp. Phương
đầu tư vào thiết bị công nghệ nhằm thực pháp nghiên cứu chỉ dừng lại ở việc so sánh
hiện các mơ hình khách sạn “Khơng điểm giá trị trung bình thơng qua phương pháp
chạm”. Các khách sạn cần đầu tư trang bị Fuzzy- SERVỌUAL, chưa có sự so sánh
các cơng nghệ Smart-room như chìa khóa giá trị trung bình đối với các phương pháp
số, kéo rèm, gửi đồ... thực hiện trên màn khác, vì vậy sự xếp hạng vần chưa thực
hình smartphone; Thiết lập cơng nghệ cá sự rõ nét. Các nghiên cứu tiếp theo có thể
nhân hóa khơng gian phịng ngũ và tự động mở rộng hơn với các thành phố khác trên
hóa một số dịch vụ. Bên cạnh đó một số cả nước, khảo sát với số mầu lớn hơn và sử
các hoạt động cần được cải thiện bao gồm: dụng thêm một sô công cụ fuzzy khác đê
Khả năng tiếp cận dịch vụ của khách sạn làm rõ hơn kết quả nghiên cứu như: FAHP,
(khu vực vận chuyến, bốc xếp, bãi đậu xe TOPSIS. Các nghiên cứu tiếp theo cũng cần
ô tô, bảng chỉ dần...); Trang bị những điều so sánh kết quả của phương pháp Fuzzy-
kiện thuận lợi cho du khách bị khuyết tật; SERVQUAL với kết quả của các phương
Bố trí giờ hoạt động thuận tiện, linh động pháp khác nhau để có những nhận xét, đánh
phù hợp với thời gian tiêu dùng dịch vụ của giá và lựa chọn phương pháp nghiên cứu
đánh giá CLDV phù hợp hơn. ■

Tài liệu tham khảo

Aagịa, J. p., & Garg, R. (2010). Measuring perceived service quality for public hospitals (PubHosQual) in the Indian
context. International Journal ofPharmaceutical and Healthcare Marketing.

Ahmadi, R. (2017). Analysis of Healthcare Services Quality Using Servqual - Fuzzy Method. International Journal of
Economics & Management Sciences, 06(06). />
Akbaba, A. (2006). Measuring service quality in the hotel industry: A study in a business hotel in Turkey. International

Journal ofHospitality Management, 25(2), 170-192.

Annarelli, A., Battistella, c, & Nonino, F. (2016). Product service system: A conceptualframeworkfrom a systematic
review. Journal of Cleaner Production, 139, 1011-1032.

Baber, H. (2019). E-SER EQUAL and Its Impact on the Performance ofIslamic Banks in Malaysiafrom the Customer’s
Perspective. The Journal ofAsian Finance, Economics and Business, 6(1), 169-175.

Berry, L. L., Parasuraman, A., & Zeithaml, V. A. (1988). The service-quality puzzle. Business Horizons, 31(5), 35-43.
Bonett, D. G., & Wright, T. A. (2015). Cronbach’s alpha reliability: Interval estimation, hypothesis testing, and sample

size planning. Journal of Organizational Behavior, 36(1), 3-15.
Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233-247.
Buyukozkan, G., & Qifqi, G. (2012). A combinedfuzzy AHP andfuzzy TOPSIS based strategic analysis of electronic

service quality in healthcare industry. Expert Systems with Applications, 39(3), 2341-2354.
Chen, s. H., & Hsieh, C. H. (1999). Optimization offuzzy simple inventory models. FUZZ-IEEE'99. 1999 IEEE

International Fuzzy Systems. Conference Proceedings (Cat. No. 99CH36315), I, 240-244.
Esmaeili, A., Kahnali, R. A., Rostamzadeh, R„ Zavadskas, E. K„ & Ghoddami, B. (2015). An application offuzzy logic

to assess service quality attributes in logistics industry. Transport, 30(2), 172-181. /> 142.2015.1046402

96 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 248+249- Tháng 1&2. 2023

NGUYỄN QUANG VĨNH

Hòa, T.T. M., & Nhung, p. T. H. (2022). Sừ dụng một số ma trận nhằm lựa chọn chiến lược phát triển sản phẩm dịch vụ của
khách sạn mường thanh luxury’ quàng Quảng ninhNinh. TNU Journal ofScience and Technology, 227(09), 100--108.

Hoàng, Đ. L. T., & Nguyễn, T. H. (2021). Trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ du lịch: Nghiên cứu lý thuyết và đề xuất
khung phân tích= Customer Experiences in the Tourism Service: Theoretical Research and Analysis Framework
Proposal. VNU Journal ofEconomics and Business.

Huân, N. Q., Bang, N.v.,& Phúc, N. M. (2022). Sự khiếm nhã của khách hàng trong lĩnh vực nhà hàng-khách sạn tại TP.
Hồ Chí Minh: Phăn tích các tiền tố và kết quà. Tạp Chí Nghiên Cứu Kinh Te và Kinh Doanh Châu A, 32(9). 5—21.

Junior, J. B. G., Hékis, H. R., Costa, J. A. F., de Andrade, I. G. M., dos Santos Cabral, E. L., Castro, w. R. s., de
Medeiros Florentino, D. R., de Oliveira Barreto, T, & da Costa Junior, J. F. (2022). Application of the QFD-
fuzzy-SER EQUAL methodology as a qualityplanning tool at the surgical centre ofapublic teaching hospital. BMC
Medical Informatics and Decision Making, 22(1), 1-14. />
Kang, D., Jang, w., & Park, Y. (2016). Evaluation of e-commerce websites using fuzzy hierarchical TOPSIS based on
ES-QUAL. Applied Soft Computing, 42, 53-65.

Karama$a, C- (2021). Ranking Service Quality Using Multi-Criteria Decision-Making Methods: Example of Erzurum
Province. Journal of Process Management and New Technologies, 9(3-4), 1—12. /> jpmnt9-33449

Liu, R., Cui, L., Zeng, G., Wu, H, Wang, c, Yan, s., & Yan, B. (2015). Applying the fuzzy SERVQUAL method to
measure the service quality in certification & inspection industry. Applied Soft Computing Journal, 26, 508—512.
https://doi. org/10.1016/j.asoc.2014.10.014

Lizarelli, F. L., Osiro, L., Ganga, G. M. D.. Mendes, G. H. s., & Paz, G. R. (2021). Integration ofSERVQUAL, Analytical
Kano, and QFD usingfuzzv approaches to support improvement decisions in an entrepreneurial education service.
Applied Soft Computing, 112, 107786.

Nguyen, p. H. (2021). A Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) Based on SERVQUAL for Hotel Service Quality
Management: Evidence from Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(2), 1101-1109.
https://doi. org/'10.13106/jafeb.2021.vol8. no2.1101

Pandey, A., Sahu, R., & Joshi, Y. (2022). Kano Model Application in the Tourism Industry: A Systematic Literature

Review. Journal of Quality Assurance in Hospitality and Tourism, 23(1), 1-31. /> 8X2020.1839995

Parasuraman. A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A conceptual model ofservice quality and its implicationsfor
future research. Journal ofMarketing, 49(4), 41-50.

Stefano, N. M., Casarotto Filho, N., Barichello, R., & Sohn, A. p. (2015). Afuzzy SERVQUAL based methodfor evaluated
ofservice quality in the hotel industry. Procedia CIRP, 30, 433-438. />
Suria, H., Ahmad, F. M., & Siti, N. s. (2019). Bus service indicator: The different sight ofperformance index development.
Journal ofPhysics: Conference Series, 1349(1), 12049.

Tan, K. c., & Pawitra, T. A. (2001). Integrating SERVQUAL and Kano’s model into QFD for service excellence
development. Managing Service Quality: An International Journal, 11(6), 418-430.

Tseng, M. -L. (2009). A causal andeffect decision making model ofservice quality expectation using grey-fuzzy DEMA TEL
approach. Expert Systems with Applications, 36(4), 7738-7748.

Tumsekcali, E., Ayyildiz, E., & Taskin, A. (2021). Interval valued intuitionistic fuzzy AHP-WASPAS based public
transportation service quality evaluation by a new extension of SERVQUAL Model: P-SERVQUAL 4.0. Expert
Systems with Applications, 186(August), 115757. />
Udo, G. J., Bagchi, K. K., & Kirs. P. J. (2011). Using SEREQUAL to assess the quality of e-learning experience.
Computers in Human Behavior, 27(3), 1272-1283.

van Quyet, T., Vinh, N. Q., & Chang, T. (2015). Service Quality and Its Effects on Customer Satisfaction with Deposit
Services in the Banking Industry.

Wahyudi, R. D. (2017). Investigating the role ofFuzzy as confirmatory toolfor service quality assessment (Case study:
Comparison ofFuzzy SER EQUAL and SER EQUAL in hotel service evaluation). IOP Conference Series: Materials
Science and Engineering, 273, 012032. />
Wilkins, H, Merrilees, B., & Herington, c. (2007). Towards an understanding of total service quality in hotels.
International Journal ofHospitality Management, 26(4), 840-853.

Yaqub, R. M. S., Halim, F., & Shehzad, A. (2019). Effect ofservice quality, pricefairness, justice with service recovery
and relational bonds on customer loyalty: Mediating role ofcustomer satisfaction. Pakistan Journal ofCommerce
and Social Science, 13(1), 62-94.

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353.

So 248+249- Tháng 1&2. 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 97