Dự án kế thúc môn ứng dụng của khoa học dữ liệu trong quản lí và phân loại khách hàng

lOMoARcPSD|18034504 ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KẾ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KINH DOANH DỰ ÁN KẾ THÚC MÔN ỨNG DỤNG CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG QUẢN LÍ VÀ PHÂN LOẠI KHÁCH HÀNG Nhóm sinh viên thực Khóa Giảng viên Mã lớp học phần Thành viên : : : : Người yêu anh Hái thứ hiu K47 Nguyễn Văn Hồ 22C1INF50905962 Đặng Thị Kiều Hoàng – 31211021789 Nguyễn Thị Phương Trinh – 31211022020 : Nguyễn Trung Kiên – 31211020940 Phan Bảo Truyền -31211022895 Nguyễn Ngọc Bảo Trân - 31211023053 TP Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 12 năm 2022 lOMoARcPSD|18034504 BẢNG PHÂN CÔNG CÁC THÀNH VIÊN (ĐÃ CÓ XÁC NHẬN CỦA CÁC THÀNH VIÊN) ST T Họ tên - MSSV Công việc phụ trách Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 1.6 Cấu trúc đề tài Đặng Thị Kiều Hồng - Chương 3: PHÂN TÍCH YÊU CẦU 31211021789 NGƯỜI DÙNG VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU 3.1 Xác định phân tích yêu cầu người dùng Làm Powerpoint Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài 1.4 Công cụ sử dụng Chương 3: PHÂN TÍCH YÊU CẦU Nguyễn Thị Phương NGƯỜI DÙNG VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU Trinh - 31211022020 3.2 Tổng quan sở liệu nguồn 3.2.1 Mô tả liệu nguồn 3.2.2 Lựa chọn trình bày liệu cần phân tích yêu cầu người dùng Lời mở đầu, Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.3 Quy trình thực dự án Khoa học Nguyễn Trung Kiên liệu 31211020940 2.4 Lý thuyết phương pháp phân tích liệu Chương 5: KẾT LUẬN Chỉnh sửa hình thức Word Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan Khoa học liệu 2.2 Lợi ích Khoa học liệu kinh doanh quản lý Phan Bảo Truyền Chương 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ -31211022895 KẾT QUẢ 4.1 Giới thiệu giải pháp quy trình thực Xử lý liệu Excel Nguyễn Ngọc Bảo Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI Trân - 31211023053 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài Chương 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ 4.2 Thảo luận đánh giá kết phân tích đề xuất hỗ trợ định Mức độ hoàn thành 100% 100% 100% 100% 100% lOMoARcPSD|18034504 Xử lý liệu Excel lOMoARcPSD|18034504 MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài 1.4 Công cụ sử dụng 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan khoa học liệu 2.2 Lợi ích khoa học liệu kinh doanh quản lí 2.3 Quy trình thực dự án khoa học liệu 2.4 Lý thuyết phương pháp phân tích liệu CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH YÊU CẦU CỦA NGƯỜI DÙNG VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU 3.1 Xác định phân tích yêu cầu người dùng 3.2 Tổng quan sở liệu nguồn 3.2.1 Mô tả liệu nguồn 3.2.2 Lựa chọn trình bày liệu cần phân tích yêu cầu người dùng 10 CHƯƠNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ 10 4.1 Giới thiệu giải pháp quy trình thực 10 4.1.1 Xây dựng mô hình phân tích RFM 11 4.2 Thảo luận đánh giá kết phân tích đề xuất hỗ trợ định 19 4.3 Nâng cao hiệu cải thiện quảng cáo 23 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 24 Kết đạt 24 Hạn chế 25 Kết luận 25 lOMoARcPSD|18034504 LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, địa điểm dễ dàng nhận thấy điều rằng: mức độ phủ sóng khoa học liệu (hay gọi Data Science) diễn diện rộng, chúng ứng dụng tảng, khía cạnh sống Chẳng hạn sàn giao dịch thương mại điện tử, ta đặt mua áo thêm vào giỏ hàng, xuất áo khác gợi ý mua chúng; hay chí cửa hàng cà phê đại ngày trang bị thẻ thành viên, cần nhập mã ID tồn thông tin khách hàng số điện thoại, lịch sử mua hàng cập nhật liên tục Những ứng dụng thành tựu Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4, nơi mà thứ số hóa ứng dụng khoa học công nghệ để nâng cao hiệu tần suất hoạt động Khoa học liệu cách mạng hóa phương thức hoạt động cơng ty Nhiều doanh nghiệp, quy mô, cần chiến lược khoa học liệu hiệu để thúc đẩy tăng trưởng trì lợi cạnh tranh Thơng qua Tiểu luận này, chúng em mong muốn đem đến nhìn khái quát rõ nét tính ứng dụng khoa học liệu sống, đặc biệt việc quản lí phân loại khách hàng kinh doanh Chúng em xin gửi lời cám ơn chân thành đến giảng viên mơn – Thầy Nguyễn Văn Hồ Chính tận tình, tận tâm, nhiệt tình hướng dẫn thầy mà chúng em có hội tiếp thu kiến thức mẻ có trải nghiệm đầy thú vị trình tìm hiểu môn Khoa Học Dữ Liệu Với thái độ học tập nghiêm túc kiến thức tích lũy được, chúng em hoàn thành tiểu luận Tuy nhiên, q trình thực cịn hạn chế định nên tránh khỏi thiếu sót Chúng em mong nhận nhận xét ý kiến đóng góp từ Thầy để tiểu luận hồn thiện chắn hành trang vơ q báu cho chúng em sau Kính chúc Thầy sức khỏe, thành công nghiệp giảng dạy sống! lOMoARcPSD|18034504 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài Trong ngành marketing, phân loại khách hàng hoạt động quan trọng suốt q trình kinh doanh Các nhà quản trị ln muốn mở rộng quy mơ kinh doanh cách tiếp cận với nhiều khách hàng Phân khúc thị trường hiểu cách thương hiệu phân chia khách hàng họ thành nhiều nhóm nhỏ phân khúc nhỏ có nhiều đặc điểm chung Mỗi thương hiệu, doanh nghiệp có đặc điểm khách hàng khác nhau, tùy thuộc vào liệu khách hàng mà doanh nghiệp phân chia tập khách hàng họ Bước vào thời đại công nghệ thông tin trở thành người bạn người tiêu dùng, họ có nguồn tảng đa dạng để tiếp cận nhiều sản phẩm, dịch vụ đến từ nhiều nguồn, nhiều tổ chức khác với chất lượng giá thành đa dạng Vậy toán lớn nhà quản trị để sản phẩm họ tiếp cận đáp ứng nhu cầu mua sắm khách hàng Để giải tốn này, thương hiệu phải tìm hiểu thói quen mua sắm người tiêu dùng theo nhóm, từ lập chiến lược phù hợp để tiếp cận mang sản phẩm đến với nhiều phân khúc khách hàng khác Bên cạnh cịn tạo giá trị cho doanh nghiệp tăng lợi cạnh tranh so với đối thủ thị trường Đối với doanh nghiệp bán lẻ với số lượng sản phẩm khách hàng lớn, việc quản lý đơn quản lý theo cách thủ công quản lý học sinh lớp học hay quản lý chi tiêu ngày bà nội trợ Các nhà quản trị cần phải có cơng cụ hỗ trợ q trình quản lý phân tích, phân loại nhằm đưa chiến lược marketing cho sản phẩm cách cụ thể xác Data Science (hay gọi Khoa học liệu) gần trở thành ngành có nhu cầu nhân lực cao nhì kỉ 21 Đây trở thành thuật ngữ nhiều người biết đến thời đại cơng nghệ hóa tồn cầu Khoa học liệu dần cách mạng hóa phương thức hoạt động công ty 1.2 Mục tiêu đề tài Với phát triển không ngừng Công nghệ thơng tin, Khoa học liệu có tính ứng dụng cao Không riêng kinh doanh để đưa phân tích, dự đốn, báo cáo giúp cho doanh nghiệp việc đưa sách chiến lược, mà nhiều lĩnh vực khác sống hàng ngày cần đến lOMoARcPSD|18034504 trợ giúp Khoa học liệu y tế, tìm kiếm thơng tin, quảng cáo, thương mại điện tử, tài ngân hàng, giao thơng vận tải, Đề tài giúp cho người đọc hiểu rõ Khoa học liệu ứng dụng kinh doanh biết quy trình tốn phân cụm khách hàng mà nhà quản trị cần phải giải Phải xem quy trình q trình phân tích liệu thấy giao thoa nhiều lĩnh vực khác toán: thống kê, toán học, định lượng khoa học chuyên ngành Khi dự đốn nhu cầu thói quen tương lai khách hàng, doanh nghiệp bắt đầu quảng bá nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng cụ thể Nhờ mà doanh nghiệp vừa mở rộng thị trường, đồng thời góp phần làm tăng doanh thu cách đáng kể Để đoán liệu khách hàng, thương hiệu cần phải tập hợp liệu lớn khách hàng thói quen nhu cầu mua sắm nhóm khách hàng Việc phân loại khách hàng nhờ trợ giúp Khoa học liệu mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, tiêu biểu giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian tiền bạc, xây dựng mối quan hệ tốt với khách hàng, xác định điểm mạnh, điểm yếu hội cho thương hiệu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài: Đối tượng nghiên cứu: Tập liệu Thông tin chi tiết khách hàng trực tuyến doanh nghiệp, nhóm sưu tầm Google Tập liệu bao gồm thông tin liệu thô chứa 10000 hàng liệu Và cột liệu thô bao gồm: Transaction No, Customer ID, Date, Amount Ngồi nhóm em cịn tạo thêm số cột liệu khác để hỗ trợ cho trình thực dự án, trình bước thực mô tả Chương Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi không gian: Bài nghiên cứu nhóm phối hợp thực tảng Microsoft Excel, Microsoft Word Phạm vi thời gian: Nhóm thực tháng kể từ ngày nhận hướng dẫn làm Khung báo cáo đồ án nhóm 1.4 Cơng cụ sử dụng: Trong mơi trường kinh doanh nay, nhà quản lý, trưởng nhóm dự án, nhà phân tích cán doanh nghiệp cần phải định cách nhanh chóng xác Cho nên cần sử dụng nhiều công cụ hỗ trợ thực mục đích trên, nhiên đắt tiền phức tạp MS Excel, với sức mạnh tính nâng cao sẵn có tính phổ biến xem cơng cụ tốt để phân tích vấn đề doanh nghiệp, đề xuất giải pháp định mà chừng mực xem hỗ trợ doanh nghiệp đạt lợi cạnh tranh 1.5 Ý nghĩa đề tài lOMoARcPSD|18034504 Phân loại khách hàng thao tác quan trọng cần thiết mà doanh nghiệp, cá nhân kinh doanh cần phải làm Việc phân loại giúp doanh nghiệp chăm sóc khách hàng cách tốt nhất, tránh trường hợp lượng khách hàng tăng nhanh, doanh nghiệp không kiểm sốt hết Bên cạnh việc phân chia lớp khách hàng giúp hoạt động Marketing doanh nghiệp diễn tốt Một số ý nghĩa cụ thể việc phân loại quản lý khách hàng là: - Tạo truyền đạt thơng điệp marketing nhắm tới nhóm khách hàng cụ thể - Cải thiện thiết lập mối quan hệ với khách hàng - Tập trung vào khách hàng mang lại nhiều lợi ích - Cải thiện dịch vụ tư vấn chăm sóc khách hàng - Rút ngắn thời gian tìm kiếm thơng tin liệu khách hàng Hiện việc phân loại quản lý khách hàng khơng cịn khó khăn doanh nghiệp có hỗ trợ cơng cụ khoa học liệu Các công cụ khoa học liệu cho thấy khả xếp khối lượng lớn liệu phân loại phân nhóm đối tượng dựa đặc điểm học Vậy cần phải tìm hiểu cách ứng dụng khoa học liệu phân loại quản lí khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh doanh nghiệp trở nên tốt CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan Khoa học liệu Thuật ngữ “Khoa học liệu” thuật ngữ mới, xuất vào khoảng năm thập niên 60, vai trò tên gọi khác thống kê Cho đến cuối năm 90, với đời máy tính, chun gia thức hố thuật ngữ bị giới hạn số lĩnh vực Ngày nay, với đột phá trí tuệ nhân tạo máy hoạ giúp cho hoạt động sử dụng liệu nhanh hiệu Khoa học liệu lĩnh vực nghiên cứu liệu nhằm khai thác thơng tin chun sau có ý nghĩa hoạt động kinh doanh Đây phương thức tiếp cận đa ngành, kết hợp nguyên tắc phương thức thực hành lĩnh vực toán học, xác suất thống kê, trí tuệ nhân tạo, điện tốn đám mây, Nội dung phân tích giúp nhà khoa học liệu đặt trả lời câu hỏi câu hỏi kiện xảy ra, xảy ra, kiện xảy sử dụng kết thu cho mục đích thơng qua phương pháp chính:     Phân tích mơ tả (trả lời cho câu hỏi kiện xảy ra) Phân tích chẩn đốn (trả lời cho câu hỏi xảy ra) Phân tích dự đốn (trả lời cho câu hỏi kiện xảy ra) Phân tích đề xuất ( khơng dự đốn kiện xảy mà cịn đề xuất phản ứng tối ưu cho kết đó) Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 2.2 Lợi ích Khoa học liệu kinh doanh quản lý Đối với liệu này, nhóm chúng em sử dụng mơ hình RFM phân tích quản lí Chương trình giúp doanh nghiệp quản lí vài nghìn khách hàng trực tuyến Nắm rõ thông tin sau:  Khách hàng đến từ nguồn nào?  Sản phẩm mua thường xuyên nhất?  Giá trị đơn hàng trung bình bao nhiêu? Nhờ đó, doanh nghiệp phân khách hàng thành nhóm riêng Và đưa chiến lượng marketing chăm sóc phù hợp cho đối tượng khách hàng, giúp cho doanh nghiệp:    2.3 Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng Tăng tốc độ phản hồi từ khách hàng Tăng tỷ doanh thu từ khách hàng Quy trình thực dự án Khoa học liệu: Khoa học liệu coi xương sống nhanh nghề Data Science xếp thứ bảng xếp hạng “những ngành quan trọng với lĩnh vực” tổ chức Glassdoor Từ ta khẳng định, Data Science vừa có ứng dụng mạnh mẽ công nghệ, vừa yếu tố quan trọng khơng thể thiếu loại hình doanh nghiệp Trong thời đại số với nhiều thay đổi, liệu chuyển đổi lưu trữ dạng điện toán đám mây, trang web, điện thoại, dần thay cho phương thức truyền thống trước (đĩa cứng,CD ) Chính nhu cầu bùng nổ “big data” địi hỏi phải có phương pháp khoa học công nghệ khai thác ứng dụng nhiều lĩnh vực khác Và Khoa học liệu làm điều lợi ích mà mang lại đa dạng nhiều lĩnh vực mà hướng tới mà doanh nghiệp hình thành xu hướng ứng dụng Data Science nhiều hoạt động Thơng qua q trình thảo thuận, đề xuất, phân tích dựa kiến thức tảng cung cấp lớp, nhóm em định thực hiên dự án Khoa học liệu theo quy trình cụ thể sau: Trước tiên, lựa chọn đề tài mà Khoa học liệu có Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 vai trò quan trọng để khai thác tiềm hữu ích để nâng cao hiệu hoạt động Tiếp theo, giải thích, phân tích kiến thức áp dụng dự án, cụ thể tổng quan kiến thức ứng dụng mơ hình RFM quản lí phân loại khách hàng Cuối dẫn chứng số liệu thực tế để từ mơ tả phân tích liệu, đưa kết luận làm rõ ứng dụng Khoa học công nghệ lĩnh vực mà đề tài nhóm hướng đến 2.4 Lý thuyết phương pháp phân tích liệu Qua q trình chọn lọc đề xuất thành viên, nhóm thống sử dụng mơ hình RFM để mơ tả rõ ứng dụng Khoa học liệu việc quản lí phân loại khách hàng để từ có giải pháp tối ưu nhằm giữ chân khách hàng trung thành gây ấn tượng với khách hàng Trong thực tế, doanh nghiệp liên tục phải đối mặt với áp lực việc có khách hàng Để đạt điều đó, “Thấu hiểu khách hàng” đóng vai trị cốt lõi, doanh nghiệp cần phải có biện pháp cơng cụ quản lí lượng thơng tin khổng lồ khách hàng, cơng cụ sở để doanh nghiệp dựa vào để phân loại khách hàng mình, nắm thơng tin phân loại khách hàng để từ đưa chiến lược kinh doanh phù hợp Điều thực thu hút mơ hình thay phân tích tồn sở, đặc điểm khách hàng mơ hình xem xét khía cạnh khác để đánh giá khách hàng Ở mơ hình này, khách hàng phân loại thành nhóm đồng để doanh nghiệp hiểu đặc điểm nhóm thu hút họ chiến dịch có liên quan thay phân khúc theo độ tuổi địa lý khách hàng Chính thế, mơ hình RFM lựa chọn để áp dụng đáp ứng đầy đủ yếu tố đề ra, mơ hình sử dụng thang đo khách quan – mang lại mô tả cao cấp ngắn gọn khách hàng, cách sử dụng đơn giản trực quan, dễ giải thích nhằm giúp doanh nghiệp phân tích nhóm khách hàng mà có, từ có chiến dịch marketing chăm sóc đặc biệt để đáp ứng thị hiếu khách hàng nâng cao hiệu quản lí khách hàng hoạt động doanh nghiệp Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.1 Dữ liệu mẫu: lịch sử giao dịch (bao gồm thông tin khách hàng, thời điểm giao dịch tổng số tiền giao dịch) Hình 4.1.2 Xử lý số liệu Mơ hình RFM Quy trình tạo nên Mơ hình RFM chia làm giai đoạn Chúng ta bắt đầu bước phân tích xử lý số liệu liệu mẫu Excel, tiếp tục phân chia khách hàng theo phân khúc kết thúc số đề xuất chiến lược mà doanh nghiệp sử dụng cho chiến dịch quảng bá Bước nghe phức tạp cách sử dụng thuật tốn có sẵn Excel, bước hồn tồn thực cách dễ dàng kể không am hiểu Excel  Xây dựng mơ hình phân tích RFM: Sử dụng Excel để phân khúc sở khách hàng doanh nghiệp, bao gồm thu nhập thông tin chi tiết thuộc tính phân khúc, chẳng hạn tần suất đặt hàng, giá trị trung bình,  Xác định chiến lược: Tiếp cận phân khúc chiến lược hiệu  Nâng cao hiệu quả, cải thiện quảng cáo: Sử dụng kết mơ hình để nâng cao hiệu chất lượng chiến dịch quảng cáo, tăng doanh số bán hàng, giữ chân khách hàng có thu hút thêm khách hàng 4.1.1 Xây dựng mơ hình phân tích RFM Bước khơng thể thiếu chuẩn bị liệu tính tốn số liệu sau cho khách hàng: 11 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504  Lần giao dịch gần  Số lần giao dịch tháng khách hàng  Số lần giao dịch trung bình tháng khách hàng Hình 4.1.3 Dùng hàm UNIQUE để lọc danh sách khách hàng lịch sử giao dịch từ bảng liệu mẫu Chúng ta bắt đầu cách tìm số lượng giao dịch mà cá nhân có Đối với số liệu này, ta dùng hàm COUNTIF với công thức sau: =COUNTIF(‘Sample Data’!B:B,A3) từ ô B3 đến ô B3098 12 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.4 Dùng hàm COUNTIF để đếm tần số xuất giá trị từ ô tham chiếu cột B từ trang Sample Data Bước tiếp theo, xác định lần giao dịch gần khách hàng Bạn tìm số liệu hàm MAXIFS với công thức: =MAXIFS('Sample Data'! C$2:C10001,'Sample Data'!B$2:B10001,$A3) từ ô C3 đến ô C3098 13 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.5 Hàm MAXIFS sử dụng ô A3 làm tham chiếu để lọc hàng tương ứng trang tính Sample Data với cột B trả giá trị cao (ngày giao dịch gần nhất) từ cột C tương ứng Tương tự, ta sử dụng công thức =MINIFS('Sample Data'!C$2:C10001,'Sample Data'!B$2:B10001,$A3) từ ô D3 đến ô D3098 để tìm giá trị nhỏ (lần giao dịch đầu tiên) khách hàng Hình 4.1.6 Hàm MINIFS Yếu tố phục vụ cho Mơ hình RFM, ta cần tìm lượng thời gian mà khách hàng đồng hành doanh nghiệp tính đến nay, tức thời gian từ đơn hàng đến đơn hàng gần Đối với số liệu này, ta sử dụng đơn vị tháng Như vậy, dùng công thức =DATEDIF(D3,NOW(),"M") vào ô E3 kéo áp dụng ô E3098 14 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.7 Tiếp theo, cần biết trung bình khách hàng chi tiêu tháng Sử dụng =SUMIF('Sample Data'!B:B,A3,'Sample Data'!D:D)/E3 áp dụng tương tự từ ô F3 xuống đến F3098 Hình 4.1.8 Bước cuối cùng, tính tốn số giao dịch trung bình tháng khách hàng Đây phép toán quen thuộc với người bắt đầu tiếp cận Excel Chỉ cần viết =B3/E3 chép xuống đến hàng cuối Hình 4.1.9 15 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Khi thực bước trên, nên nhớ bạn sử dụng đơn vị năm ngày thay cho tháng Việc chọn đơn vị thực không quan trọng liệu sau mã hóa thành thang điểm 1-5 để phân tích RFM Tuy nhiên, để làm cho liệu doanh nghiệp trở nên sinh động dễ hiểu, chọn đơn vị phù hợp với quy mơ loại hình kinh doanh Chẳng hạn, bạn bán tơ nên chọn đơn vị năm, đơn vị ngày thích hợp cho quán cà phê nhỏ Tính tốn giá trị R, F M Có hai bước cần thiết để xác định giá trị điểm R, F M:  Xác định thứ hạng khách hàng theo giá trị R, F M  Tạo khung điểm cho R, F M gán điểm cho khoảng giá trị tương ứng Excel có cơng thức đơn giản hữu ích để thứ hạng giá trị định tập giá trị Như ba giá trị R, F M sử dụng chung công thức, cụ thể sau: Đối với thứ hạng giá trị R: =RANK(C3,C$3:C$4297,1) từ I3 đến I3098 Đối với thứ hạng giá trị F: =RANK(G3,G$3:G$4297,1) từ J3 đến J3098 Đối với thứ hạng giá trị M: =RANK(F3,F$3:F$4297,1) từ K3 đến K3098 Hình 4.1.10 16 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Giá trị (1) cuối công thức thể mối quan hệ đống biến giá trị tập liệu tương ứng Ví dụ, khách hàng có giá trị đơn hàng trung bình 10 la có thứ hạng cao khách hàng có giá trị đơn hàng trung bình đô la Tiếp theo, ta tạo thang điểm mẫu cho thứ hạng giá trị R, F M để chuyển liệu ban đầu trở thành mức đánh giá thang điểm 1-5 ban đầu ta đề cập Để thực bước này, ta cần dùng đến hàm PERCENTILE để có xếp hạng tối thiểu mà khách hàng phải có yếu tố ba để có xếp hạng định Như nói trên, chọn thang điểm 1-5 tương đương với 20% số bước Ở ô R3, thực công thức =PERCENTILE(I$3:I$4297,0.8) để thứ hạng cao cho số điểm R cao nhất, tương tự, đặt =PERCENTILE(I$3:I$4297,0.6) vào R4, =PERCENTILE(I$3:I$4297,0.4) vào R5, Làm tương tự cho điểm F cột S cho điểm M cột T Hình 4.1.11 Và đến bước quan trọng mơ hình: chuyển đổi thứ hạng khách hàng trở thành điểm RFM Ta dùng công thức =IF(I3>=R$3,$U$3,IF(I3>=R$4,$U$4,IF(I3>=R$5,$U$5,IF(I3>=R$6,$U$6,$U$7)))) cho ô L3 vào chép xuống ô L3098 để xác định điểm R Câu lệnh có điều kiện xác định xem thứ hạng tương ứng với số điểm RFM theo bảng tính sau xác định điểm số tương ứng Làm tương tự với điểm F M 17 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.12 Xác định điểm R Hình 4.1.13 Xác định điểm F Hình 4.1.14 Xác định điểm M Ở bước cuối cùng, để đếm tần suất kết hợp RFM xảy (có 5x5x5=125 kết hợp), lần ta lại sử dụng hàm COUNTIF 18 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.1.15 Ít mặt kĩ thuật, hồn thành xong phần việc phân tích hành vi khách hàng Bạn đánh giá cho khách hàng điểm số RFM dựa vào lịch sử giao dịch họ, mức độ gần đây, tần suất giá trị tiền tệ Tuy nhiên, để phân tích bạn có giá trị chiến lược, bạn nên tiếp tục phân chia 125 nhóm khách hàng thành cụm khách hàng chi tiết xác định chiến lược cho nhóm cụ thể 4.2 Thảo luận đánh giá kết phân tích đề xuất hỗ trợ định: Xác định chiến lược: Phần sau mô tả nội dung chiến lược cho nhóm khách hàng bạn phân khúc khách hàng cho cụm xác định Khách hàng có giá trị cao Phân khúc High Value Customers RFM Mô tả 555 Chiến lược Những khách hàng khách hàng có giá trị bạn Họ mua thường xuyên, chi nhiều tiền cho giao dịch tích cực (=đã mua thứ gần Rõ ràng khách hàng chứng minh họ sẵn sàng trả tiền mua hàng thường xuyên từ bạn Vì vậy, đừng sử dụng ưu đãi giá (ví dụ: giảm giá) để tạo doanh số bán hàng gia tăng Họ thích tương tác với bạn, thưởng cho họ 19 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 đây) cách thử nghiệm sản phẩm (hoặc tính năng) mắt với họ trước Là khách hàng trung thành bạn, khả họ đưa số phản hồi có giá trị sản phẩm giới thiệu chúng cho người khác cao Nếu có thể, thử triển khai chương trình khách hàng thân thiết (cũng chương trình ủng hộ đánh giá) để khen thưởng giữ lòng trung thành họ Ngoài ra, khách hàng tiềm để bạn nhắm đến mắt sản phẩm có giá trị cao doanh nghiệp Khách hàng cốt lõi Phân khúc RFM 34X, Core 35X, Customers 44X, 45X, 54X, 551, 552, 553, 554 Mô tả Chiến lược Nhóm khách hàng trung thành cốt lõi bạn Mặc dù họ chi tiêu thường xuyên số tiền thấp so với Khách hàng có giá trị cao bạn, họ có giá trị họ người mua sản phẩm bạn thường xuyên gần Có thể không hiệu khách hàng High Value , bạn xem xét hội bán thêm Vì vậy, bạn bán số sản phẩm (ví dụ: với tư cách doanh nghiệp thương mại điện tử), bạn gia tăng giá trị cho khách hàng cách giới thiệu sản phẩm dựa lần mua trước Các chương trình vận động đánh giá giúp bạn truyền miệng doanh nghiệp thơng qua cụm Những khách hàng Phân khúc RFM Mô tả Chiến lược 20 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 New Customers 51X, 52X Khách hàng bạn Gần họ bắt đầu có giao dịch với bạn Như rõ ràng nhóm có điểm tần số thấp Mặc dù họ có điểm tiền tệ cao, trường hợp họ người chi nhiều cho sản phẩm Hầu hết người mua lần đầu không trở thành khách hàng đầy hứa hẹn cuối trung thành Điều quan trọng phải có phần giới thiệu tối ưu hóa với chiến lược rõ ràng (chẳng hạn chuỗi email chào mừng kích hoạt) để khuyến khích mua hàng vào lần sau Khách hàng triển vọng Phân khúc RFM Mô tả Chiến lược Promising Customers 33X, 43X, 53X Những khách hàng hồn thành quy trình giới thiệu chưa thuộc nhóm Khách hàng trung thành Họ mua thường xuyên, chưa đạt đến mức tần suất Khách hàng trung thành Khách hàng có giá trị cao Bạn hoàn thành mối quan hệ ban đầu với khách hàng Bây bạn nên tập trung vào việc tăng khả kiếm tiền tần suất tùy thuộc vào họ thiếu Bạn thử nghiệm đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa giao dịch mua trước ưu đãi đặc biệt dựa ngưỡng chi tiêu Nâng cao nhận thức thương hiệu để giữ vị trí hàng đầu tăng tần suất Khách hàng cần quan tâm Phân khúc Need Attention Customers RFM Mô tả Chiến lược 24X, 25X Mục tiêu cho nhóm khách hàng kích hoạt lại họ trước họ hoàn toàn ngừng giao dịch Một phần điều cố gắng tìm hiểu lý họ rời thơng qua việc phân tích hành vi họ khảo sát Hãy thử ưu đãi thời gian giới hạn đề xuất cá nhân hóa dựa giao dịch khứ Các ưu đãi Khách hàng mua hàng bạn với tần suất từ trung bình đến cao dừng lại lý thời gian trước 21 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 giá thử nghiệm Khách hàng bị Phân khúc Lost Customers RFM Mô tả Chiến lược 1XX Những khách hàng không mua hàng bạn thời gian dài Một số người số họ người chi tiêu nhiều thường xuyên, ngừng mua vào thời điểm Như với phân khúc “Cần ý”, bạn nên cố gắng kết nối lại với khách hàng Bằng cách có nhiều ưu đãi hấp dẫn ưu đãi giá, bạn thử kích hoạt lại Đây bảng tóm tắt cho mơ tả trên: 22 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Ngoài ra, việc phân khúc thành cụm mẫu cố định linh hoạt theo quy mơ hình thức doanh nghiệp khác Khi bạn hiểu ý nghĩa cách hoạt động mơ hình này, bạn áp dụng cho phù hợp với doanh nghiệp cách phân chia phân khúc cụm riêng biệt cho doanh nghiệp Bạn thêm cơng thức sau vào ô P3 chép vào ô P3098 để nhóm phân khúc với cụm tạo =IF(AND(L3=5,M3=5,N3=5),"HighValue",IF(AND(L3=1),"Lost",IF(AND(L3>2,M3 >3),"Core",IF(AND(L3>2,M3=3),"Promising",IF(AND(L3=5,M33),"Need Attention", "General")))))) Hình 4.1.16 4.3 Nâng cao hiệu cải thiện quảng cáo: Giai đoạn cuối sử dụng cụm bạn cho quảng cáo trả tiền Rõ ràng tùy chọn chiến lược nhắn tin hữu ích cho kênh tiếp thị khác tiếp thị qua email Chúng ta không vào chi tiết việc triển khai thực tế tảng quảng cáo khác mà nói tổng thể chiến lược mà bạn sử dụng để quảng cáo cho cụm Sau phân loại sáu cụm, bạn có ba tùy chọn chiến lược dựa mục đích yêu cầu doanh nghiệp: Có khách hàng High Value, Core Mỗi tảng có tính để tìm người dùng tương tự với người bạn tải lên với danh sách email Do đó, bạn sử dụng tính để nhắm mục tiêu khách hàng tương tự khách hàng “High Value” “Core” hứa hẹn mang lại lợi tức cao cho chi tiêu quảng cáo bạn Tuy nhiên, đừng sử dụng chiến lược nhắn tin cho người dùng “High Value” “Core” xác định Rõ ràng coi người dùng tương tự lượt mua tiềm sử dụng thông điệp quảng cáo thông thường bạn cho người dùng Giữ chân phát triển khách hàng “Promising”, Như xác định chiến lược nhắn tin, “Need muốn cải thiện tần suất điểm tiếp Attention” xúc mà chúng tơi có với khách hàng 23 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Vì vậy, chúng ứng cử viên cho chiến dịch tiếp thị lại Nếu bạn thực số chương trình khuyến giảm giá đối tượng để quảng cáo (đặc biệt vào ngày Black Friday) dành riêng cho “High Value” “Core” Không cần quảng cáo “New”, “Lost” Tùy chọn cuối hoàn toàn khơng quảng cáo cho số khách hàng Do đó, hợp lý loại trừ cụm “New” để không gửi thư rác cho khách hàng trải qua trình tự giới thiệu người vừa mua lại Thứ hai, bạn muốn loại trừ cụm “Lost” CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Kết đạt Thông qua phân khúc khách hàng mơ hình RFM, doanh nghiệp nắm bắt đối tượng khách hàng, xác định khách hàng trung thành với doanh nghiệp (đó khách hàng thuộc nhóm có điểm số R: 3-5, F: 4-5), khách hàng không hài lịng với dịch vụ (những khách hàng có tần suất đặt hàng thấp lần đặt gần từ lâu, vói điểm số R: 1-3, F: 1-3), xác định khách hàng cũ rời bỏ Từ phát triển chiến lược kinh doanh máy tổ chức doanh nghiệp phù hợp với mục tiêu phục vụ phân khúc, hiểu mong cầu khách hàng đáp ứng điều vào chiến lược kinh doanh để mang lại hài lòng cho khách hàng, theo dõi chuyển dịch cấu khách hàng phân khúc qua thời gian để gia tăng doanh số cho doanh nghiệp có hành động phù hợp nhằm giữ chân khách hàng cũ Hạn chế Tuy hiệu to lớn mà mơ hình RFM mang lại cho doanh nghiệp việc phân khúc khách hàng, mơ hình có hạn chế định Đầu tiên phải đề cập đến việc tính điểm RFM khó khăn cần phải kiên trì, nhiều thời gian: liệu để tính điểm RFM số liệu thu thập qua khoảng thời gian dài điểm số mang tính trực quan nhất, trong thực tế, tình hình kinh doanh doanh nghiệp ln biến động qua ngày, liệu ln địi hỏi phải cập nhật liên tục kèm theo dự đoán kết mà điểm số phản ánh phải xuất sớm tốt sau khoảng thời gian định Tiếp theo, phân tích RFM phải phụ thuộc vào liệu lịch sử khơng phải triển vọng tương lai Toàn số liệu phân khúc khách hàng mà mơ hình RFM đưa hoàn toàn dựa vào số liệu thu thập từ khứ để làm phân loại khách hàng Điều dẫn đến bất cấp mơ hình khơng tính đến ảnh hưởng khách quan từ bên ngồi mà ảnh hưởng đến hành vi khách hàng lạm phát, khủng hoảng cung cầu nên khó đưa dự đốn xác cho tương lai 24 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) lOMoARcPSD|18034504 Kết luận Có thể nói, Data Science đóng góp phần quan trọng đời sống ngày nói chung đặc biệt việc quản lí phân khúc khách hàng mơ hình RFM nói riêng Với Data Science, nhà quản trị, marketing quản lý nguồn tài nguyên họ dễ dàng hơn, nhận biết vấn đề trục trặc sớm quản lý liệu khách hàng hiệu Doanh nghiệp phân khúc cho khách hàng, cho phép họ đề chiến dịch phù hợp cho đối tượng khách hàng mà họ mong muốn, góp phần định hướng công ty phát triển theo nhu cầu thị trường Data Science cung cấp công cụ để hỗ trợ cho việc quản lí đối tượng khách hàng cơng ty Nhìn chung, thơng qua việc áp dụng Data Science, cơng ty đào sâu tìm giá trị cốt lõi chiến lược chăm sóc đặc biệt cho khách hàng, để từ đáp ứng cung cấp dịch vụ tốt cho khách hàng tạo liên kết cần thiết khách hàng doanh nghiệp nhằm trì ổn định hoạt động doanh nghiệp NGUỒN THAM KHẢO A RFM Analysis example in Google Sheets (n.d.) AnalyticalMarketer.io Panaitescu, A (2021, December 1) How to calculate the RFM score for each customer Omniconvert https://dichvuseo.com/rfm-analysis-la-gi/ 25 Downloaded by vu ga (vuchinhhp2@gmail.com) ... thức áp dụng dự án, cụ thể tổng quan kiến thức ứng dụng mơ hình RFM quản lí phân loại khách hàng Cuối dẫn chứng số liệu thực tế để từ mơ tả phân tích liệu, đưa kết luận làm rõ ứng dụng Khoa học công... công cụ khoa học liệu cho thấy khả xếp khối lượng lớn liệu phân loại phân nhóm đối tượng dựa đặc điểm học Vậy cần phải tìm hiểu cách ứng dụng khoa học liệu phân loại quản lí khách hàng để hỗ trợ... thu cách đáng kể Để đoán liệu khách hàng, thương hiệu cần phải tập hợp liệu lớn khách hàng thói quen nhu cầu mua sắm nhóm khách hàng Việc phân loại khách hàng nhờ trợ giúp Khoa học liệu mang