Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Ứng dụng liệu lớn hoạt động quản trị quan hệ khách hàng Ngân hàng thương mại Việt Nam Phan Thanh Đức Chu Thị Hồng Hải Đình Trọng Hiếu Chu Văn Huy Ngô Thùy Linh Ngày nhận: 21/03/2019 Ngày nhận sửa: 01/04/2019 Ngày duyệt đăng: 26/04/2019 Sự xuất liệu lớn (Big Data) bối cảnh doanh nghiệp kỳ vọng nguồn tài nguyên khổng lồ Tuy nhiên việc ứng dụng Big Data đâu toán chưa giải ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Bài báo đề cập đến việc ứng dụng Big Data vào hoạt động quản trị quan hệ khách hàng (CRM) NHTM việc đề xuất mơ hình kiến trúc tổng thể cho hệ thống CRM-Big Data đề cập việc sử dụng phương pháp, kỹ thuật MDM, CDP, DMP nhằm giải tốn tích hợp liệu có cấu trúc bên ngân hàng liệu phi cấu trúc Big Data Từ khoá: Dữ liệu lớn (Big Data), quản trị quan hệ khách hàng (CRM), quản lý liệu chủ (MDM), tảng liệu khách hàng (CDP), tảng quản lý liệu (DMP) Đặt vấn đề 35 tỷ USD vào năm 2023, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) trung bình xấp xỉ 6% khoảng 2017- 2023 Các doanh nghiệp hướng tới việc triển khai hệ thống CRM với hy vọng chăm sóc quản lý khách hàng tốt hơn, bán hàng nhanh hơn, xây dựng trải nghiệm khách hàng hấp dẫn Rõ ràng, quản trị mối quan hệ với khách hàng vấn đề quan tâm doanh nghiệp heo “Báo cáo nghiên cứu thị trường phần mềm CRM- Dự báo toàn cầu đến 2023” Market Research Future (Market Research Future, 2019), giá trị thị trường CRM toàn giới đạt 27,16 tỷ đô la năm 2017 dự báo đạt khoảng © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 203- Tháng 2019 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP đặc biệt NHTM Các hệ thống CRM giúp NHTM tạo chiến lược cạnh tranh, đưa định nhanh chóng, thiết lập mối quan hệ khách hàng, tối ưu hiệu kinh doanh tảng liệu thu thập Tuy nhiên, hoạt động CRM NHTM liệu thực giúp NHTM hiểu khách hàng mình? Dữ liệu khách hàng thông tin giao dịch nội hay bao gồm liệu bên ngân hàng? Làm để có liệu bên bên ngồi xác, cập nhật liên tục? Liệu ngân hàng có biện pháp tiếp cận khách hàng, qua kênh, nhu cầu, thời điểm để cải thiện trải nghiệm khách hàng, nâng cao thương hiệu tăng lợi nhuận? Kết khảo sát hoạt động quản trị quan hệ khách hàng (CRM) 36 NHTM Việt Nam1 năm 2018 Nhóm nghiên cứu cho thấy rằng, hoạt động CRM có thay đổi vượt bậc chưa giải triệt để vấn đề nêu Trong thập kỷ qua, ngành Ngân hàng phát triển theo bước nhảy vọt từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ Nhưng thực tế, hầu hết ngân hàng gặp khó khăn việc sử dụng, khai thác thông tin, liệu từ nguồn liệu mà họ có từ khách hàng từ chi nhánh, phận ngân hàng Hiển nhiên, ngân hàng ngày mở rộng dịch vụ, tiện ích, hay phát triển thêm thị trường, thu hút thêm khách hàng phải xây dựng hệ thống hạ tầng để thu thập liệu tiến hành phân tích giúp tìm giải pháp nâng cao hiệu kinh doanh Vậy ngân hàng có lợi ích từ phát triển cơng nghệ giới Big Data? Cuộc cách mạng 4.0 với tảng IoT, cơng nghệ tự động hóa trí tuệ nhân tạo đưa Big Data lên vai trò trung tâm xã hội doanh nghiệp Dữ liệu Big Data đến từ nhiều nguồn: Giao dịch khách hàng kênh dịch vụ, tương tác khách hàng mạng viễn thông, di chuyển khách hàng, hành vi khách hàng mạng xã hội… Nhờ 36 toàn Ngân hàng thương mại Nhà nước & Cổ phần Việt Nam liệu Big Data, NHTM cá nhân hóa dịch vụ đến khách hàng, đáp ứng mong muốn khách hàng, hay xác định rủi ro thời điểm Các ngân hàng kỳ vọng từ nguồn Big Data tạo doanh thu cung cấp hệ sinh thái ứng dụng, dịch vụ sản phẩm kỹ thuật số Tuy nhiên, việc khai thác Big Data đặt nhiều thách thức cho nhà quản trị ngân hàng Làm để khai thác giá trị từ Big Data? Big Data có đặc tính khơng có cấu trúc, có dung lượng lớn, lưu trữ phân tán, yêu cầu tốc độ xử lý cao thường xuyên thay đổi, làm để tích hợp với phân hệ nghiệp vụ vốn ổn định ngân hàng Và thực trạng liệu ngân hàng đâu, đủ lớn có phù hợp để nghĩ đến việc tích hợp với Big Data? Thực trạng liệu lớn hoạt động CRM ngân hàng thương mại Việt Nam 2.1 Mức độ trưởng thành Dữ liệu lớn ngân hàng thương mại Để xác định xác tính sẵn sàng, mức độ ứng dụng liệu lớn, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp BDMM (Big Data Maturity Model) mơ hình Hortonworks (Hortonworks, 2019) để đo lường giám sát trạng thái liệu, xác định mức độ trưởng thành Big Data NHTM Đối tượng lựa chọn để tiến hành điều tra đề tài cán quản lý phận Nghiệp vụ, Công nghệ thông tin, Dữ liệu, Hạ tầng Công nghệ,… 36 NHTM Từ kết thu được, nhóm đưa đánh giá thực trạng khái quát thành vấn đề cịn vướng mắc q trình triển khai Big Data NHTM, từ đề xuất hoạt động cần thiết để hoàn thành mức độ để chuyển sang mức độ Bộ câu hỏi nhóm nghiên cứu sử dụng nhằm xác định mức độ trưởng thành liệu lớn NHTM Việt Nam gồm phần chính: (1) Định hướng chiến lược, (2) Dữ liệu Phân tích liệu, (3) Cơng nghệ Cơ sở hạ tầng, (4) Tổ chức Kỹ & (5) Quản lý Quy trình Mỗi phân vùng tập câu Hỗ trợ ôn tập Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Số 203- Tháng 2019 51 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Bảng Số lượng câu hỏi phân vùng đánh giá theo mơ hình Hortonworks Phân vùng đánh giá Số lượng câu hỏi liên quan mức Số lượng câu hỏi liên quan mức độ triển khai thời điểm độ triển khai thời điểm tương lai (2 năm tới) Định hướng chiến lược 4 Dữ liệu Phân tích liệu 4 Cơng nghệ Cơ sở hạ tầng 4 Tổ chức Kỹ 4 Quản lý Quy trình 4 Tổng 16 16 Nguồn: Hortonworks, 2019 hỏi, với tổng số lượng 16 câu chia thành phân vùng thiết kế xây dựng giao diện Web địa http://igdata-crm.bav.edu.vn/ bigdata_question Dựa phương pháp tính điểm trung bình, mơ hình Hortonworks đưa đánh giá mức độ trưởng thành khía cạnh tổng thể ứng dụng liệu lớn hai giai đoạn tương lai (trong hai năm tới) Kết quy thành mức độ theo điểm đánh giá cụ thể sau: Mức độ 1- Nhận thức (0-1 điểm): Ngân hàng thể quan tâm đến ứng dụng Big Data, bắt đầu có nghiên cứu phân tích liệu, phân tích Big Data Mức độ 2- Khai phá (1-2 điểm): Ngân hàng có khám phá hiệu dự án thử nghiệm liên quan đến Big Data Mức độ 3- Tối ưu (2- điểm): Ngân hàng bước tổ chức tối ưu hóa hiệu hoạt động, khả hỗ trợ gia định phận nghiệp vụ thông qua Big Data, Mức độ 4- Chuyển đổi (3-4 điểm): Big Data cho phép có thơng tin dự đốn đáng tin cậy, ngân hàng xem nhân tố đem lại lợi cạnh tranh Qua tổng hợp kết khảo sát thực 36 NHTM, 72% NHTM (26 ngân hàng) dừng lại mức độ 1, 25% NHTM (9 ngân hàng) có mức độ trưởng thành liệu lớn mức độ 2, 3% NHTM (1 ngân hàng) đánh giá mức độ 3, mức độ chưa có NHTM đạt Hình Mức độ trưởng thành Big Data ngân hàng thương mại Việt Nam Nguồn: Kết khảo sát Nhóm nghiên cứu 52 Số 203- Tháng 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Dựa kết khảo sát mức độ trưởng thành, mức độ sẵn sàng triển khai liệu lớn NHTM Việt Nam, nhóm nghiên cứu đưa số nhận định chủ quan mức độ sẵn sàng sử dụng liệu lớn NHTM: Vấn đề Chưa có chiến lược tổng thể thu thập, xử lý, quản trị sử dụng nguồn liệu khác nhau; Thiếu hướng dẫn cụ thể việc thực thu thập, xử lý, quản trị sử dụng nguồn liệu bán cấu trúc phi cấu trúc NHTM Vấn đề Chưa có phương pháp tiếp cận phù hợp toàn diện hoạt động điều hành, quản trị để trì quan hệ lâu dài với khách hàng; Chưa có giải pháp tổng thể cho việc kết hợp Big Data với toán CRM Vấn đề Các yếu tố pháp lý liên quan đến sở hữu, sử dụng nguồn liệu ngân hàng (từ mạng xã hội, từ bên thứ 3) chưa rõ ràng Thiếu hướng dẫn cụ thể việc triển khai hoạt động thuê dịch vụ, ứng dụng điện toán đám mây, mua bán liệu… Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa vấn đề trình bày Hình để phát triển bảng hỏi vấn nhằm đánh giá thực tế hoạt động quản trị mối quan hệ khách hàng (CRM) ngân hàng Nhóm nghiên cứu tiếp cận để vấn lãnh đạo nhân viên trực tiếp phụ trách công nghệ CRM 25 NHTM Việt Nam Căn vào liệu thu thập từ vấn sâu với đối tượng lựa chọn, Nhóm nghiên cứu đưa nhận định vấn đề tồn hoạt động CRM sau: Vấn đề 1: Nguồn liệu khách hàng chưa đầy đủ Các NHTM chưa quan tâm thích đáng đến liệu hành vi khách hàng mạng xã hội Các nguồn liệu chủ yếu dựa liệu nội bộ, có cấu trúc từ giao dịch khách hàng Một số ngân hàng bắt đầu thu thập liệu hành vi người dùng mạng xã hội dừng mức độ xử lý khủng hoảng truyền thông, cải thiện nâng cao hoạt động chăm sóc khách hàng 2.2 Thực trạng hoạt động CRM ngân hàng thương mại Hình Cây vấn đề CRM Ngân hàng thương mại Việt Nam Thực trạng quản trị quan hệ khách hàng NHTM Việt Nam Dữ liệu khách hàng Nguồn liệu Hoạt động quản trị quan hệ khách hàng Quy trình hoạt động quản trị khách hàng Tổ chức lưu trữ liệu Hệ thống phần mềm Khai thác liệu Kênh tương tác Nguồn: Đề xuất Nhóm nghiên cứu Hỗ trợ ơn tập Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Số 203- Tháng 2019 53 Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Vấn đề 2: Chưa có phương pháp đảm bảo tính qn liệu thơng qua việc triển khai hệ thống Quản trị Dữ liệu chủ (Master Data Management-MDM) Các ngân hàng bắt đầu ý thức đến việc đảm bảo chất lượng số liệu quan trọng khách hàng, sản phẩm, dịch vụ, kênh bán hàng… Tuy nhiên, số NHTM vấn, có 20% bắt đầu ý quan tâm đến “Master Data - Dữ liệu chủ” có 10% có kế hoạch xây dựng giải pháp MDM Vấn đề 3: Thiếu công cụ, cách thức tổ chức để xây dựng hình ảnh 3600 khách hàng Phần lớn ngân hàng thiếu phương pháp tổ chức công cụ để xây dựng hồ sơ 3600 khách hàng Vấn đề 4: Các phân hệ CRM triển khai ngân hàng thiếu phân hệ “Phân tích liệu” (Data Analytics) Một số ngân hàng triển khai CRM, nhiên có đến 80% ngân hàng chưa triển khai phân hệ liên quan đến phân tích liệu (Data Analytics) để tiếp cận khách hàng, tư vấn bán chéo cho khách hàng mua sản phẩm Vấn đề 5: Chưa có quy trình chuẩn cho việc tích hợp liệu CRM hệ thống khác ngân hàng Với ngân hàng triển khai hệ thống CRM (có thể đầy đủ phân hệ chưa đầy đủ) thiếu quy trình chuẩn cho việc tích hợp với phân hệ nghiệp vụ hệ thống Core banking nhằm thu thập, lưu trữ đến quản trị liệu khách hàng Vấn đề 6: Cách thức lưu trữ tổ chức liệu chưa đáp ứng cho việc kinh doanh đặc biệt hoạt động marketing 20% ngân hàng xây dựng kho liệu, số cịn lại lưu trữ liệu hệ thống Core, khả truy xuất nghiệp vụ làm marketing hạn chế, chí khơng truy cập 80% câu trả lời xác nhận việc chưa có liệu phục vụ riêng cho nghiệp vụ kinh doanh, đặc biệt nghiệp 54 Số 203- Tháng 2019 vụ marketing Bên cạnh đó, đại đa số ngân hàng có quy định cho việc phân khúc, phân hạng khách hàng doanh nghiệp Các quy định đáp ứng đủ cho việc thiết kế sản phẩm xây dựng sách giá cho loại hình doanh nghiệp Tuy nhiên, 60% ngân hàng vấn chưa có quy định thức việc phân khúc khách hàng bán lẻ Điều gây nhiều khó khăn cho hoạt động marketing khách hàng cá nhân Kết hợp kết khảo sát mức độ trưởng thành liệu lớn hoạt động quản trị quan hệ khách hàng NHTM, Nhóm nghiên cứu nhận định số tốn cần giải để ứng dụng, phát huy hiệu Big Data cho hoạt động quản trị quan hệ khách hàng NHTM Bài tốn 1: Cần có kiến trúc tổng thể cho việc ứng dụng Big Data vào hoạt động CRM NHTM Kiến trúc tổng thể cần thể phương pháp để thu thập tích hợp nguồn liệu bên vào mối quan hệ hệ thống thông tin ngân hàng, đầu vào đầu hệ thống thông tin Đặc biệt cần làm rõ mối quan hệ hệ thống CRM truyền thống ngân hàng với Big Data Bài toán giải vấn đề 1, hoạt động quản trị hoạt động quan hệ khách hàng Bài toán 2: Cần có phương pháp, kỹ thuật cho việc thu thập xử lý liệu Để có sách khách hàng phù hợp, ngân hàng cần có hồ sơ đầy đủ 360o khách hàng Muốn liệu giao dịch khách hàng, cần có liệu tương tác, hành vi cảm xúc khách hàng để kịp thời đáp ứng yêu cầu khách hàng vào thời điểm Do cần có kỹ thuật phương pháp: Thu thập liệu không cấu trúc bán cấu trúc từ nguồn liệu bên ngồi ngân hàng Cần có tảng liệu khách hàng thống tích hợp lưu trữ liệu bên bên nhằm cung cấp hồ sơ khách hàng 360o Bài toán nhằm giải vấn đề 2, sở giải vấn đề số Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Bài tốn 3: Cần có khung pháp lý đầy đủ cho việc sở hữu, sử dụng nguồn liệu ngân hàng (từ mạng xã hội, từ bên thứ 3) Trên thực tế, tốn cơng nghệ khơng đủ để giải tồn thực tế hoạt động kinh doanh ngân hàng Ở Việt Nam, yếu tố pháp lý liên quan đến sở hữu, sử dụng nguồn liệu ngân hàng (từ mạng xã hội, từ bên thứ 3) chưa rõ ràng Và thiếu hướng dẫn cụ thể từ quan Nhà nước nên ngân hàng phải chủ động bỏ nguồn lực tìm nguồn liệu khác (Telco, mạng di động, mạng xã hội,…) để đưa vào phân tích, chắt lọc thơng tin mong muốn phục vụ hoạt động nghiệp vụ; hay giải pháp nước ngồi tốt khơng thể triển khai Việt Nam vướng mắc liên quan đến địa điểm đặt liệu/xử lý tảng điện toán đám mây… Đề xuất giải pháp ứng dụng Big Data hoạt động CRM ngân hàng thương mại Việt Nam CRM coi công cụ sử dụng để quản lý liên hệ, bán hàng, sản phẩm, marketing, chăm sóc khách hàng kỳ vọng giúp ngân hàng cải thiện quan hệ với khách hàng Khi triển khai CRM, ngân hàng thường trọng vào nhân tố quy trình, sách, nhân lực, chiến lược công nghệ Tuy nhiên, tảng cho tất nhân tố phải hệ thống liệu đầy đủ, có chất lượng có khả truy xuất cần Đối với hệ thống CRM, nguồn liệu phải đặt khách hàng vị trí trung tâm Dữ liệu khách hàng phải bao gồm đầy đủ tất liệu, từ liệu có cấu trúc liệu khơng có cấu trúc từ nhiều nguồn khác CRM tỷ lệ thuận với 3V Big Data: độ lớn, tốc độ truy cập đa dạng liệu Để có nhìn đơn giản xác khách hàng, liệu cần thống tất nguồn phải liệu Như tranh toàn cảnh cho việc ứng dụng Big Data CRM cần phải có phương pháp luận rõ ràng, cách tiếp cận phù hợp cơng cụ thích hợp để tập hợp nguồn liệu lớn, đa dạng, có khả truy cập kịp thời vào nguồn thống ngân hàng Để thực điều này, ngân hàng cần phải có: (i) Một mơ hình quản lý, khai thác liệu thống tồn ngân hàng, có (ii) phương pháp cơng cụ để thu thập, xử lý liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau: liệu nội (hệ thống tác nghiệp, kho liệu), từ nhà cung cấp liệu (bên thứ 3), liệu hành vi khách hàng, mạng xã hội (dữ liệu lớn)… (iii) kiến trúc hệ thống tổng thể CRM cho phép kết hợp mô hình, phương pháp, kỹ thuật, cơng cụ 3.1 Phương pháp luận “lấy khách hàng trung tâm” trong hoạt động ngân hàng Cách tiếp cận “lấy khách hàng làm trung tâm” khơng hồn tồn mới, ngày trở nên quan trọng thời đại ngày nay, ngân hàng thực chuyển đổi số, tạo văn hóa khách hàng trung tâm quản lý trải nghiệm khách hàng Lấy khách hàng làm trung tâm cần phải trở thành tư toàn ngân hàng với tất phận liên quan, tất phận cần phải làm việc theo quan điểm lấy khách hàng làm trung tâm (thay quan điểm lấy sản phẩm làm trung tâm) để đạt lợi nhuận từ khách hàng có giá trị Nhưng để thực cách tiếp cận “lấy khách hàng làm trung tâm”, không đơn giản đặt hiệu “đặt khách hàng lên hàng đầu” đủ Các ngân hàng thực lấy “khách hàng làm trung tâm” cần khách hàng có giá trị họ đảm bảo hài lòng khách hàng Ngân hàng cần biết mong muốn kỳ vọng phân khúc khách hàng để định làm phù hợp với mong muốn họ Ngay khách hàng chưa hài lòng, ngân hàng cần biết xác dịch vụ chưa tốt để cần phải thay đổi Và để làm tất điều này, ngân hàng bắt buộc phải có phương pháp thu thập, lưu trữ xử lý liệu khách hàng từ nhiều nguồn, nhiều Hỗ trợ ôn tập Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Số 203- Tháng 2019 55 Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Hình 3: Mơ hình kiến trúc tổng thể ứng dụng Big Data cho CRM ngân hàng Nguồn: Đề xuất Nhóm nghiên cứu kênh, nhiều thời điểm để hướng tới mục tiêu hiểu khách hàng, có sở để phân chia phân khúc khách hàng xác Dựa thông tin khách hàng, ngân hàng phải cung cấp trải nghiệm thông qua dịch vụ ứng dụng phù hợp, tiếp tục thu thập liệu từ trải nghiệm khách hàng hoạt động thực theo chu kỳ nhằm tạo hồ sơ khách hàng cách đầy đủ cập nhật Các ngân hàng lấy khách hàng làm trung tâm không tập trung vào khách hàng trung bình, khơng cố gắng để có giữ chân khách hàng chất lượng thấp chi tiêu để tập trung vào khách hàng chất lượng cao Thay vào đó, ngân hàng lấy khách hàng làm trung tâm có đặc điểm sau: Sử dụng liệu khách hàng từ nguồn bên bên để xây dựng hồ sơ 360o cho khách hàng, cần thực phân tích để nhận biết khách hàng tất kênh giao tiếp, hiểu rõ khách hàng tiến hành phân khúc dựa giá trị trọn đời khách hàng Dựa hồ sơ 360o để xác định khách hàng giá trị Khách hàng giá trị đến từ khách hàng chí chưa sử 56 Số 203- Tháng 2019 dụng dịch vụ ngân hàng Do vậy, đừng phụ thuộc vào lịch sử giao dịch ngân hàng để định danh sách khách hàng giá trị Tập trung vào sản phẩm dịch vụ cho khách hàng giá trị Ngân hàng cần xác định khơng có ngân hàng tốt cho tất người Do đừng cố đáp ứng nhu cầu sản phẩm dịch vụ cho tất người mà cần thiết kế quy trình sản phẩm sách dịch vụ theo quan điểm khách hàng Ngân hàng cần thiết kế dịch vụ tổng thể với khách hàng, có cam kết thành công khách hàng, tương tác với khách hàng từ đầu, thể cam kết khách hàng từ cấp cao trở xuống, có cơng cụ để đo lường quan trọng với khách hàng nhân viên cần ni dưỡng văn hóa lấy khách hàng làm trung tâm tồn ngân hàng Tóm lại, khẳng định việc xây dựng ngân hàng lấy khách hàng làm trung tâm nói riêng lựa chọn tốt việc lấy sản phẩm/ dịch vụ làm trung tâm Mấu chốt cách tiếp cận hệ thống CRM ngân hàng cần phải có đủ liệu để hiểu rõ khách hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Hình Kiến trúc MDM Nguồn: Dan Wolfson, 2014 (KYC) hay nói cách khác cung cấp nhìn đầy đủ, tồn diện khách hàng (360o khách hàng) cho phận phân tích hoạt động nghiệp vụ khác ngân hàng 3.2 Mơ hình kiến trúc tổng thể giải pháp ứng dụng Big Data cho CRM ngân hàng Cần lưu ý khơng phải có nguồn liệu lớn cần dự án Big Data Để xây dựng lên hệ thống Big Data, ngân hàng cần phải xác định nhiều vấn đề: nguồn liệu, chuẩn định dạng, kỹ thuật khai phá phân tích, việc sử dụng kết Tuy nhiên, vấn đề cần giải hệ thống thu thập liệu nào? Ở khía cạnh khác, với cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, ngân hàng phải thực hiểu khách hàng biết tất khía cạnh họ- hành vi, cảm xúc, thói quen, sở thích Các ngân hàng phải có đầy đủ liệu, khơng liệu định danh, có cấu trúc mà cịn liệu hành vi, cảm xúc để tiếp cận khách hàng, qua kênh, nội dung, thời điểm để cải thiện trải nghiệm khách hàng, nâng cao lòng trung thành thương hiệu tăng giá trị khách hàng Lý thuyết khách hàng làm trung tâm nghe đơn giản, khó để Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng hình dung Và trường hợp này, kiến trúc tổng thể biểu diễn ngữ cảnh cần thiết để xác định mối quan hệ giải pháp công nghệ MDM, CDP, DMP CRM Trong CDP- tảng liệu khách hàng đóng vai trò trung tâm kiến trúc Kiến trúc tổng thể đề xuất mơ hình tham chiếu cho việc triển khai dự án Big Data dành hoạt động kinh doanh, tiếp thị dựa liệu khách hàng Kiến trúc tổng thể chia thành khối, tương tác với thông qua web services Các ngân hàng lựa chọn việc triển khai cần kho lưu trữ liệu 360° hoạt động nhằm quản lý phục vụ số lượng đáng kể thuộc tính nhiều liệu chi tiết khách hàng trường hợp: Xử lý khối lượng cơng việc tương tác lớn (ví dụ> 200 truy vấn/giây) phải thường xuyên cập nhật hồ sơ dựa tương tác thường xuyên với khách hàng Khi ngân hàng có tập liệu lớn dùng chung tồn hệ thống (100 nghìn đến hàng triệu khách hàng có khách hàng có trung bình 10-20 tương tác hàng tuần) Khi ngân hàng muốn triển khai mơ hình tính điểm theo thời gian thực để phản ánh xác trạng theo thời gian thực khách Số 203- Tháng 2019 57 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP hàng 3.2.1 Quản lý liệu chủ (MDM) Hệ thống MDM cung cấp cơng cụ quy trình quản lý liệu chủ, cho phép ngân hàng đạt mục tiêu hoạt động như: Dữ liệu chủ khơng qn mà cịn xác đảm bảo phận sử dụng tên gọi thống khách hàng mô tả sản phẩm Dữ liệu chủ điều chỉnh để cập nhật thay đổi theo sách kinh doanh có sẵn, đồng phận phòng ban cần đến liệu Ngồi việc quản lý liệu từ miền: khách hàng, sản phẩm, đại lý…, MDM cịn quản lý thơng tin mối quan hệ miền Hệ thống MDM sử dụng tập dịch vụ, thành phần kho lưu trữ để nhận liệu chủ từ hệ thống khác sau chuẩn hóa liệu để cung cấp liệu quán cho ứng dụng Một số thành phần MDM bao gồm (Dan Wolfson, 2014): Giao diện dịch vụ (Interface Service): Sử dụng giao thức giao diện lập trình để truy vấn cập nhật vào hệ thống MDM như: dịch vụ web, RESTful, giao diện nhắn tin, quy trình xử lý hàng loạt, giao thức tùy chỉnh phép truy cập quán vào MDM Các dịch vụ quản lý vòng đời (Lifecycle Management Services): Dịch vụ quản lý vòng đời kiểm soát cách thức liệu chủ phát triển theo thời gian Cụ thể thông qua dịch vụ đối tượng liệu chủ tạo ra, hợp nhất, cập nhật, xác nhận tính đắn, phân phối, tạo phiên huỷ bỏ Quản lý mối quan hệ phân cấp (Hierarchy and Relationship Management): Các dịch vụ phân cấp mối quan hệ sử dụng để tổ chức liệu chủ mối quan hệ khác Chẳng hạn, nhân viên thuộc phòng ban, phòng ban thuộc tổ chức Đó hệ thống phân cấp điển hình Các loại mối quan hệ khác phân lớp liệu chủ: ví dụ mơ tả cho thấy ông An chồng bà Mai Tất điều quản lý thông qua Dịch vụ phân cấp 58 Số 203- Tháng 2019 mối quan hệ Các dịch vụ quản lý kiện (Event Management Services): Dịch vụ quản lý kiện cho phép hệ thống MDM người dùng nhận thông tin thay đổi liệu chủ cập nhật theo thơng tin Hệ thống đăng ký cập nhật liệu cá nhân (một người cụ thể), kiểu liệu (người, sản phẩm, tài khoản ) nhận thơng báo mục cập nhật Điều thường sử dụng cho kiện quản trị (như hạn chế thay đổi tài khoản báo cáo cho đối tượng bị trùng lặp) kiện dựa số quy tắc kinh doanh hoạt động khác cho phép người nhận thực thi sách thơng báo cho người quản trị liệu Các dịch vụ uỷ quyền (Authoring Services): Dịch vụ uỷ quyền dịch vụ “Dịch vụ quản lý vòng đời” sử dụng hệ cộng tác tạo liệu chủ, chẳng hạn hệ thống cho phép tạo liệu chủ sản phẩm phân cấp Các dịch vụ quản lý chất lượng (Data Quality Management Services): Dịch vụ quản lý chất lượng dịch vụ sử dụng để chuẩn hố (ví dụ viết “Phố Chùa Bộc” thay viết “Chùa Bộc”), định dạng, hợp liệu chủ quy định phải có thuộc tính quan trọng Ví dụ tất khách hàng phải khai báo “Họ” khai báo “Tên” Vũ Văn An An Vũ Văn khách hàng với hai cách gọi tên khác nhau, dịch vụ cho phép tích hợp hai thơng tin vào ghi MDM với cách gọi xác Các dịch vụ (Base Services): Các dịch vụ bao gồm bảo mật, quyền riêng tư, lưu trữ truy xuất liệu, quy tắc kinh doanh dịch vụ khác mà MDM sử dụng để cung cấp liệu chủ quán, an toàn 3.2.2 Nền tảng liệu khách hàng CDP Để quản lý “dữ liệu chủ khách hàng” cần thu thập tất nguồn liệu liên quan đến khách hàng vào MDM Để thực nhiệm vụ cần đến “nền tảng quản lý liệu khách hàng” CDP (Customer Data Platform) CDP cho phép tạo sở liệu khách Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Hình Kiến trúc CDP Nguồn: Garry Lee, 2018 hàng, bao gồm liệu lịch sử giao dịch liệu hành vi khách hàng Với cách thức CDP cho phép hình thành nhìn tồn diện khách hàng, để hiểu rõ đáp ứng nhu cầu khách hàng theo thời gian thực CDP tảng cho phép thu thập liệu khách hàng từ nguồn bên bên tổ chức, liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, liệu phi cấu trúc, liệu trực tuyến Cụ thể lấy từ sở liệu phân hệ nghiệp vụ hệ thống, CRM, hành vi, giao dịch website liên quan đến thương mại điện tử, ứng dụng hệ thống giao dịch, điểm bán hàng Sau tích hợp nguồn liệu vào “một tảng” (platform) hay “một sở liệu nhất” (a single database) với “thông tin định danh khách hàng” (personally identifiable information), ngân hàng sử dụng thơng tin để lên kế hoạch quảng cáo, khuyến mãi, gửi tin nhắn tùy chỉnh email gửi tới khách hàng CDP sử dụng để tuỳ chỉnh nội dung tương tác với khách hàng web khách hàng đăng nhập vào website cho phép lưu trữ, xử lý, phân tích, phân loại liệu để hỗ trợ nhà tiếp thị quảng cáo hướng tới nhóm khách hàng mục tiêu DMP khơng theo dõi đối tượng, khách hàng đăng ký thông tin họ “phương tiện truyền thông quảng cáo kỹ thuật số” (thư điện tử quảng cáo, quảng cáo trả cho lần nhấp, tối ưu hóa cơng cụ tìm kiếm, quảng cáo hiển thị, tiếp thị truyền thông xã hội, tiếp thị nội dung, tiếp thị liên kết…) mà theo dõi khách hàng chưa đăng ký Chính DMP tạo hồ sơ người dùng lớn CRM Cụ thể DMP thu thập khách hàng “chưa đăng ký” hay gọi “khách hàng ẩn danh” qua “thẻ ẩn danh” địa IP2, thiết bị cookie3 DMP gắn thẻ website để theo dõi thông tin người dùng truy cập vào website thời gian họ truy cập lâu Sau DMP cho phép phân nhóm khách hàng dựa vào đặc điểm hành vi họ (A.Cross, 2018) Mối quan hệ CDP - DMP CRM Địa IP (IP viết tắt từ tiếng Anh: Internet Protocolgiao thức Internet) địa mà thiết bị điện tử sử dụng để nhận diện liên lạc với mạng máy tính cách sử dụng giao thức Internet 3.2.3 Nền tảng quản lý liệu DMP DMP (Data Management Platform) tảng thu thập liệu từ nhiều nguồn khác Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Cookie dạng ghi tạo lưu lại trình duyệt người dùng truy cập website Số 203- Tháng 2019 59 Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Hình 6: Quá trình phát triển CRM, DMP, CDP Nguồn: Safa, 2018 Khi CDP thu thập tích hợp liệu từ DMP, CRM,… tạo hồ sơ khách hàng liên tục cung cấp nhìn tồn diện 3600 khách hàng Mục đích CDP tập hợp tất liệu khách hàng gắn liệu lại với thành hồ sơ khách hàng thống Vì vậy, phận tiếp thị dễ dàng làm việc với hệ thống Có thể hình dung phát triển CRM, DMP, CDP qua hình vẽ đây: Minh họa kết luận 4.1 Minh họa Để minh hoạ rõ nét cách thức thu thập sử dụng phương pháp DMP lưu trữ liệu tảng liệu khách hàng CDP, Nhóm nghiên cứu phối hợp với Cơng ty Mobio (http://mobio.vn) triển khai hoạt động mô lấy liệu khách hàng từ kênh khác kết hợp với liệu khách hàng lưu trữ CRM để tạo “cơ sở liệu tổng thể khách hàng” Giải pháp CDP thực tế thể mơ hình vật lý (Hình 7) Mơ hình CDP khơng lấy liệu (Inside) phân hệ nghiệp vụ hệ thống Core ngân hàng mà thu thập từ bên thứ (Outside) như: Telco, website thương mại điện tử… Sau thu thập liệu từ bên thứ chiến dịch marketing liệu đổ Cassandra, sở liệu lưu trữ kiện, tương tác liệu phi cấu trúc Dữ liệu sở liệu Cassandra tổng hợp phân tích thành liệu có ý nghĩa đưa MongoDB, nơi lưu trữ Profiles, liệu chắt lọc có ý nghĩa việc phân tích liệu Cịn liệu báo cáo, phục vụ nhanh truy vấn cho lãnh đạo ngân hàng ghi lại My SQL Các khách hàng sau chấm điểm phân loại gửi thông tin sang hệ thống CRM để chăm sóc khách hàng Kết trình gửi ngược lại cho DMP để làm báo cáo, chạy tiếp thị lại (remarketing) tinh chỉnh lại mơ hình Các báo cáo tự động lưu trữ vào sở liệu MySQL, phục vụ báo cáo theo nghiệp vụ ngân hàng Như với mơ hình CDP triển khai hợp hồ sơ khách hàng thành sở liệu khách hàng CDP có tính linh hoạt thu thập liệu mức độ kiện thô mà không cần xác định trước trường Điều cho phép truy vấn liệu xác định trước Thực nghiệm khằng định CDP hệ thống cho phép tạo sở liệu khách hàng bền vững thống Hệ thống tiếp nhận liệu từ nguồn liệu khác cung cấp quyền truy cập tới hệ thống khác trung tâm tiếp thị (marketercentric) 4.2 Kết luận CRM hệ thống thơng tin đóng vai trị định hoạt động quản trị mối quan hệ khách hàng NHTM Để phát Hỗ trợ ôn tập 60 Số 203- Tháng 2019 [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Hình 7: Mơ hình thu thập lưu trữ liệu CDP Nguồn: Mobio, 2019 huy vai trò CRM, liệu cần tổ chức theo định hướng khách hàng với nguồn liệu tích hợp, phân tích, tổ chức lưu trữ từ nhiều nguồn liệu khác Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng từ bên bên ngân hàng Các liệu bên thường liệu có cấu trúc đến từ hệ thống Core-banking phân hệ nghiệp vụ khác Các liệu bên Số 203- Tháng 2019 61 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP thường liệu bán cấu trúc phi cấu trúc đến từ mạng xã hội, thiết bị IoT, mạng viễn thơng nhà cung cấp dịch vụ Để tích hợp tổ chức lại nguồn liệu này, ngân hàng cần có: (1) phương pháp luận phù hợp với việc quản trị liệu khách hàng; (2) kiến trúc tổng thể cho hệ thống thơng tin có khả tích hợp với Big Data; (3) công cụ, phương pháp cách thức tổ chức để xây dựng hồ sơ 360o khách hàng Tuy nhiên, để ứng dụng Big Data vào CRM, cần phải hướng dẫn cụ thể hoạt động triển khai tảng điện toán đám mây, đặc biệt, cần hoàn thiện khung pháp lý việc đảm bảo an tồn liệu tính riêng tư liệu khách hàng ■ Tài liệu tham khảo A.Cross, 2018, “CDP vs DMP: What’s the Difference?”, NGDATA Dan Wolfson, Scott Schumacher, Ivan Milman, Eberhard Hechler, Martin Oberhofer, 2014, “Beyond Big Data: Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight, IBM Press” Garry Lee, 2018, “Why a Customer Data Platform (CDP) Will Be the Next Evolution of Your Marketing Automation”, truy cập từ: https://www.emailvendorselection.com/customer-data-platform-cdp-evolution-marketing-automation Hortonworks, 2019, “Data Strategy Scorecard Survey” Mobio, 2019, “Mơ hình thu thập lưu trữ liệu CDP” Market Research Future, 2019, “CRM Software Market Research Report - Global Forecast to 2023”, MRFR/ICT/3512HCRR R.Safa, 2018, “The evolution of customer data management: DMP vs CDP”, TREASURE DATA Thông tin tác giả Phan Thanh Đức, Tiến sĩ Email: ducpt@hvnh.edu.vn Chu Thị Hồng Hải, Tiến sĩ Email: haict@hvnh.edu.vn Đinh Trọng Hiếu, Tiến sĩ Email: hieudt@hvnh.edu.vn Chu Văn Huy, Thạc sĩ Email: huycv@hvnh.edu.vn Ngô Thùy Linh, Thạc sĩ Email: linhnt@hvnh.edu.vn Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng Summary Application of big data in customer relationship management for Vienamese Commercial Banks “Data is the new oil” and big data is expected as a huge resource for business But how to take advantage of big data is still an problem for many Vietnamese commercial banks today In this article, we consider the application of Big Data in customer relationship management (CRM) activities We propose an architectural model of “Big Data - CRM” system in using a combination of MDM, CDP and DMP to integrate the unstructured data from multi chanels like social networks, mobile applications, webs with structured data in banking information systems Keywords: Big data, Customer relationship management (CRM), Master Data Management (MDM), Customer Data Platform (CDP), Data Management Platform (DMP) Duc Thanh Phan, PhD Hai Thi Hong Chu, PhD Hieu Trong Dinh, PhD Huy Van Chu, MEc Linh Thuy Ngo, MEc Organization of all: Banking Academy of Vietnam 62 Số 203- Tháng 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ... động CRM ngân hàng thương mại Hình Cây vấn đề CRM Ngân hàng thương mại Việt Nam Thực trạng quản trị quan hệ khách hàng NHTM Việt Nam Dữ liệu khách hàng Nguồn liệu Hoạt động quản trị quan hệ khách. .. phân hệ nghiệp vụ vốn ổn định ngân hàng Và thực trạng liệu ngân hàng đâu, đủ lớn có phù hợp để nghĩ đến việc tích hợp với Big Data? Thực trạng liệu lớn hoạt động CRM ngân hàng thương mại Việt Nam. .. hoạt động quản trị hoạt động quan hệ khách hàng Bài toán 2: Cần có phương pháp, kỹ thuật cho việc thu thập xử lý liệu Để có sách khách hàng phù hợp, ngân hàng cần có hồ sơ đầy đủ 360o khách hàng