បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះមានគោលបំណងស៊ើបអង្កេតអំពីកត្តាផ្សេងៗដែលជះឥទ្ធិពលទៅលើភាពស្មោះត្រង់របស់អតិថិជន (Customer Loyalty) នៅក្នុងឧស្សាហកម្មភោជនីយដ្ឋាន ដើម្បីជួយដល់ម្ចាស់អាជីវកម្មក្នុងការរក្សាអតិថិជនចាស់ៗ និងបង្កើនប្រាក់ចំណេញក្នុងបរិបទទីផ្សារប្រកួតប្រជែង។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈការចែកកម្រងសំណួរទៅកាន់អតិថិជន ដោយប្រើប្រាស់ការវិភាគម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ ដើម្បីធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Structural Equation Modeling (SEM) ម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (SEM) |
មានសមត្ថភាពវិភាគទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (ឧ. គុណភាព ការពេញចិត្ត និងទំនុកចិត្ត) និងបញ្ជាក់ពីភាពត្រឹមត្រូវនៃម៉ូដែលតាមរយៈសូចនាករ (Fit indices) ច្បាស់លាស់។ | ទាមទារទំហំសំណាកធំ (២៦៨ នាក់ក្នុងការសិក្សានេះ) និងទាមទារចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីដំណើរការកម្មវិធី និងបកស្រាយលទ្ធផល។ | បានបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ថាការពេញចិត្តរបស់អតិថិជនមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំងបំផុតលើភាពស្មោះត្រង់ (មេគុណ ០.៨៣) ខណៈកត្តាទីតាំងមិនមានឥទ្ធិពល។ |
| Data Envelopment Analysis (DEA) ការវិភាគស្រោមព័ទ្ធទិន្នន័យ (DEA) |
ជួយសម្រងនិងលុបចេញនូវសំណួរដែលមិនសូវមានចម្លើយរួមច្រើន ធ្វើឱ្យសំណុំទិន្នន័យកាន់តែមានភាពសុក្រឹតមុនពេលយកទៅវិភាគ។ | ការលុបសំណួរចេញដោយពឹងផ្អែកតែលើទិន្នន័យដោយគ្មានការវាយតម្លៃផ្នែកទ្រឹស្តី អាចធ្វើឱ្យបាត់បង់ព័ត៌មាន ឬអថេរសំខាន់ៗមួយចំនួន។ | បានសម្អាតទិន្នន័យឱ្យមានភាពល្អប្រសើរ ដែលជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការវិភាគម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (SEM) នៅវគ្គចុងក្រោយ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានជាចម្បងលើការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តាច់មុខនៅភោជនីយដ្ឋាន Boof Chain ក្នុងទីក្រុងតេអេរ៉ង់ ប្រទេសអ៊ីរ៉ង់ លើសំណាកចំនួន ២៦៨ នាក់។ លទ្ធផលដែលបដិសេធឥទ្ធិពលនៃទំនុកចិត្តទៅលើភាពស្មោះត្រង់ ត្រូវបានអ្នកស្រាវជ្រាវសន្និដ្ឋានថាអាចបណ្តាលមកពីវិបត្តិទំនុកចិត្តទូទៅលើវិស័យអាហាររហ័សនៅប្រទេសអ៊ីរ៉ង់ ដែលចំណុចនេះអាចមានភាពលំអៀង និងមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទវប្បធម៌ ឬឥរិយាបថរបស់អតិថិជននៅប្រទេសកម្ពុជាឡើយ។
ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នានៃបរិបទភូមិសាស្ត្រក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រវិភាគនិងកត្តាស្នូលនៃការសិក្សានេះមានអត្ថប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងអាជីវកម្មភោជនីយដ្ឋាននៅកម្ពុជា។
ជារួម ការយល់ដឹងពីកត្តាទាំងនេះជួយម្ចាស់អាជីវកម្មក្នុងស្រុកឱ្យផ្តោតធនធាននិងយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារទៅលើចំណុចដែលផ្តល់តម្លៃខ្ពស់បំផុតដល់អតិថិជន (គុណភាព និងការពេញចិត្តជាចម្បង)។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Structural equation modeling (ម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ) | ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិដ៏មានអានុភាពដែលរួមបញ្ចូលការវិភាគកត្តា (Factor Analysis) និងការវិភាគតំរែតំរង់ (Regression) ដើម្បីវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងដ៏ស្មុគស្មាញរវាងអថេរជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ជាពិសេសអថេរដែលមិនអាចវាស់វែងបានដោយផ្ទាល់ដូចជា "ការពេញចិត្ត" ឬ "ទំនុកចិត្ត"។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ប្លង់ផ្ទះទាំងមូល (ម៉ូដែល) ដើម្បីគណនាមើលថាតើសរសរ ជញ្ជាំង និងដំបូលនីមួយៗ មានទំនាក់ទំនងនិងជួយទ្រទ្រង់គ្នាទៅវិញទៅមកយ៉ាងដូចម្តេចខ្លះទើបធ្វើឲ្យផ្ទះនោះរឹងមាំ។ |
| Data envelopment analysis (ការវិភាគស្រោមព័ទ្ធទិន្នន័យ) | ជាវិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុងការសិក្សានេះ ដើម្បីចម្រាញ់ ឬកាត់ចេញនូវសំណួរណាដែលទទួលបានចម្លើយមិនសូវមានភាពដូចគ្នា ឬមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាពីអ្នកឆ្លើយ មុននឹងយកទិន្នន័យចុងក្រោយទៅវិភាគបន្តនៅក្នុងម៉ូដែលធំ។ | ដូចជាការរែងយកតែគ្រាប់អង្ករល្អៗទុក និងបោះចោលគ្រាប់អង្ករដែលខូច ឬគ្រាប់ក្រួសចេញ មុននឹងយកវាទៅដាំបាយដើម្បីធានាបានបាយដែលមានគុណភាព។ |
| Customer defection rate (អត្រាបោះបង់របស់អតិថិជន) | ជាអត្រាភាគរយនៃអតិថិជនដែលធ្លាប់ទិញទំនិញ ឬប្រើប្រាស់សេវាកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុនណាមួយ ប៉ុន្តែក្រោយមកបានសម្រេចចិត្តឈប់គាំទ្រ ហើយងាកទៅរកក្រុមហ៊ុនគូប្រជែងវិញ។ ការកាត់បន្ថយអត្រានេះអាចជួយបង្កើនប្រាក់ចំណេញបានយ៉ាងច្រើន។ | ដូចជាការរាប់ចំនួនសិស្សដែលសម្រេចចិត្តឈប់រៀននៅសាលាមួយ ហើយប្តូរទៅរៀននៅសាលាផ្សេងក្នុងមួយឆ្នាំៗ ដែលធ្វើឲ្យសាលាបាត់បង់ចំណូល។ |
| Latent variables (អថេរកំបាំង ឬអថេរមិនអាចវាស់ដោយផ្ទាល់) | ជាអថេរឬកត្តាដែលមិនអាចវាស់វែងបានដោយផ្ទាល់តាមរយៈតួលេខរូបវន្ត ប៉ុន្តែត្រូវវាស់វែងដោយប្រយោលតាមរយៈសូចនាករ ឬសំណួរជាច្រើនរួមបញ្ចូលគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ភាពស្មោះត្រង់ ទំនុកចិត្ត ឬការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន)។ | ដូចជា "ភាពឆ្លាតវៃ" ដែលយើងមិនអាចយកម៉ែត្រទៅវាស់បានដោយផ្ទាល់ ប៉ុន្តែយើងអាចវាស់វាបានតាមរយៈការឲ្យក្មេងម្នាក់ធ្វើតេស្តលំហាត់គណិតវិទ្យា ភាសា និងការគិត។ |
| Goodness of fit index (សូចនាករភាពស័ក្តិសមនៃម៉ូដែល) | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រាប់យើងថាតើទិន្នន័យដែលយើងប្រមូលបានជាក់ស្តែង (ពីការស្ទង់មតិ) គឺស័ក្តិសម ឬស៊ីគ្នាប៉ុណ្ណាទៅនឹងម៉ូដែលទ្រឹស្តីដែលយើងបានបង្កើតឡើង (តម្លៃនេះកាន់តែខិតជិត ១ មានន័យថាម៉ូដែលកាន់តែត្រឹមត្រូវ)។ | ដូចជាការសាកល្បងពាក់អាវធំមួយ ថាតើវាសមល្មម (Fit) ទៅនឹងទំហំខ្លួនពិតប្រាកដរបស់អ្នកពាក់កម្រិតណា។ |
| Cronbach’s alpha (មេគុណអាល់ហ្វារបស់ Cronbach) | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីវាយតម្លៃភាពជឿជាក់ (Reliability) នៃកម្រងសំណួរ ពោលគឺវាស់ថាតើសំណួរទាំងអស់នៅក្នុងក្រុមតែមួយ ពិតជាកំពុងវាស់ស្ទង់គោលគំនិតតែមួយដូចគ្នាដែរឬទេ។ តម្លៃរបស់វាគួរតែធំជាង ០.៧ ទើបចាត់ទុកថាទិន្នន័យនោះអាចទុកចិត្តបាន។ | ដូចជាការពុម្ពនំអាកោ បើយើងប្រើពុម្ពតែមួយ នំដែលចេញមកគួរតែមានរូបរាងនិងទំហំដូចៗគ្នា ដែលបញ្ជាក់ថាពុម្ពនោះមានស្តង់ដារនិងគួរឲ្យទុកចិត្ត។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
