Ban đầu, dấu hiệu rất mờ nhạt. Một vài đánh giá trung bình bắt đầu xuất hiện. Một số bình luận mơ hồ như “phòng hơi ngột ngạt” hay “khó ngủ.” Nhưng theo thời gian, một chuỗi khách sạn quốc gia đã phát hiện ra một xu hướng: điểm hài lòng của khách đang giảm. Mức giảm không lớn, nhưng đủ để khiến ban lãnh đạo chú ý.
Không có vấn đề nổi bật nào. Thay vào đó, cảm giác chung là có điều gì đó không ổn, đặc biệt với các khách nghỉ tại tầng trên cùng. Ban lãnh đạo muốn sự rõ ràng chứ không phải phỏng đoán. Vì vậy, họ đã tìm đến phần mềm thống kê Minitab—cụ thể là Minitab Solution Center—để điều tra vấn đề bằng dữ liệu.
Bước 1: Xác định rõ “sự hài lòng” thực sự nghĩa là gì
Nhóm vận hành bắt đầu với một câu hỏi tưởng chừng đơn giản: “Sự hài lòng của khách thực sự là gì?”
Sử dụng công cụ CTQ Tree trong tiện ích Brainstorm của phần mềm Minitab, họ lập bản đồ các yếu tố cốt lõi tạo nên một kỳ nghỉ tuyệt vời. Nhu cầu cấp cao đầu tiên rất rõ ràng – “Trải nghiệm xuất sắc” – nhưng các yếu tố tiếp theo cần được suy nghĩ kỹ hơn. Qua quá trình động não, họ phân loại các nhu cầu của khách thành bốn nhóm chính: Thoải mái, Sạch sẽ, Tốc độ dịch vụ và Tiện nghi.
Mỗi nhóm lại được phân nhánh thêm. Với “Thoải mái”, ban đầu họ liệt kê các yếu tố như “phòng yên tĩnh” và “giường thoải mái”. Nhưng đó chưa phải là tất cả.
Họ đã sử dụng tính năng Quick Generate, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo của Minitab, để gợi ý thêm các yếu tố dựa trên mô hình từ hàng nghìn CTQ Tree trong các ngành khác nhau.
Và khi đó, một yếu tố mới xuất hiện dưới nhánh “Thoải mái”: “Nhiệt độ phòng dễ chịu”.
Trước đó, yếu tố này chưa từng được đề cập. Nhưng ngay lập tức, cả nhóm đều thấy nó phù hợp. Nhân viên lễ tân cũng nhớ lại có nhiều khách than phiền không chính thức về việc phòng quá nóng, đặc biệt là ở tầng 5. Dù chưa ai từng ghi nhận đây là lỗi dịch vụ, nhưng khi AI của Minitab cảnh báo, cả nhóm biết đây là điểm cần điều tra.
Giờ đây họ đã có một giả thuyết có thể đo lường và một hướng dữ liệu cụ thể để theo dõi.
Bước 2: Trực quan hóa mô hình
Nhóm đã nhập dữ liệu vận hành và khảo sát trong vòng 6 tháng vào Minitab Statistical Software, một phần mềm đáng tin cậy giúp các đội ngũ khách sạn chuyển phản hồi của khách thành hành động cụ thể. Dùng Graph Builder, họ tạo biểu đồ phân tán so sánh giữa nhiệt độ phòng và mức độ hài lòng.
Kết quả rất rõ ràng. Khi nhiệt độ tăng, mức độ hài lòng giảm. Hiệu ứng này đặc biệt rõ khi nhiệt độ phòng vượt quá 77°F (~25°C).
Đây là bằng chứng trực quan xác thực cho những quan sát trước đó.
Bước 3: Chứng minh bằng phân tích hồi quy
Để định lượng tác động, nhóm tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội trong bản quyền Minitab, sử dụng Nhiệt độ và Tầng làm biến độc lập dự đoán mức độ Hài lòng.
AI tích hợp sẵn trong Minitab đã tạo một bản tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên rất dễ hiểu, cho thấy:
-
Biến dự đoán có ý nghĩa thống kê: Cả Nhiệt độ (p-value = 0.000) và Tầng (p-value = 0.000) đều ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng, nghĩa là khi một trong hai tăng thì mức độ hài lòng giảm.
-
Phương trình hồi quy:
Hài lòng = 12.062 – 0.04605 × Nhiệt độ – 0.1996 × Tầng
Nghĩa là, mỗi độ tăng thêm trong nhiệt độ làm điểm hài lòng giảm ~0.05, và mỗi tầng cao hơn làm giảm thêm 0.2 điểm.
-
Độ phù hợp mô hình: Hệ số R² là 13.24%, cho thấy nhiệt độ và tầng quan trọng nhưng vẫn còn các yếu tố khác ảnh hưởng.
-
Ý nghĩa toàn cục: Mô hình có ý nghĩa thống kê cao (F = 30.29, p = 0.000), xác nhận hai biến này giải thích đáng kể sự thay đổi trong điểm hài lòng.
Đây không chỉ là vài vị khách khó tính – mà là một xu hướng suy giảm được xác nhận bằng thống kê.
Bước 4: Khắc phục vấn đề
Khi đã nắm được vấn đề rõ ràng, khách sạn hành động ngay. Kỹ thuật viên điều chỉnh luồng không khí tầng trên cùng và thay thế các van gió hoạt động kém trong thời tiết nóng.
Ban quản lý giờ đây xem xét các chỉ số CTQ hàng tháng, sử dụng biểu đồ trực quan từ Graph Builder để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường – trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
👉Xem thêm về Image-Pro Premier
Kết quả bền vững
Trong 8 tuần sau khi cải thiện:
-
Điểm hài lòng chung tăng thêm 1 điểm phần trăm
-
Chỉ số Thoải mái cải thiện, đánh giá tiêu cực về nhiệt độ giảm hơn 70%
-
Xếp hạng tổng thể của khách sạn được nâng cao, số đánh giá 3 sao giảm rõ rệt
Kế hoạch du lịch mùa hè không phải lúc nào cũng suôn sẻ, và trải nghiệm của khách cũng vậy. Nhưng giống như một du khách thông minh dùng bản đồ, ứng dụng, dự báo và đánh giá để lên kế hoạch, các đội ngũ khách sạn có thể dựa vào dữ liệu để ra quyết định thông minh hơn.
Khách sạn này không chỉ “sửa sai” bằng dữ liệu – mà còn đạt được một đích đến mới: sự hài lòng cao hơn, đánh giá tốt hơn và kỳ nghỉ thoải mái hơn cho mọi khách hàng.
Nếu bạn quan tâm đến việc ứng dụng dữ liệu để nâng cao dịch vụ, hãy cân nhắc sử dụng Minitab chính hãng để đảm bảo kết quả chính xác và tin cậy nhất.
Bạn có thể tham khảo thêm một số phần mềm thiết kế công nghiệp
Ngoài ra, nếu có nhu cầu tư vấn cụ thể, vui lòng liên hệ ngay với JYW Soft để được nhận báo giá và tư vấn về sản phẩm kỹ hơn:
Hotline: 024 6682 0511
Email: sale@jywsoft.com
Website: https://jywsoft.com/
Add: Tầng 4, Tòa nhà N01-T4, Khu Đoàn Ngoại Giao, P. Xuân Tảo, Q. Bắc Từ Liêm, TP. Hà Nội