HỖ TRỢ SẢN PHẨM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU MẠNG XÃ HỘI SOCIALHEAT CHO NGƯỜI DÙNG TẠI YOUNET MEDIA

Khóa luận tốt nghiệp học kỳ doanh nghiệp Chuyên ngành Thương mại điện tử. Chủ đề: HỖ TRỢ SẢN PHẨM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU MẠNG XÃ HỘI SOCIALHEAT CHO NGƯỜI DÙNG TẠI YOUNET MEDIA. Đây là báo cáo học kỳ doanh nghiệp về nền tảng Social Listening của công ty YouNet Media là SocialHeat. Đây là nền tảng Social Listening hàng đầu tại Việt Nam – Thu thập và thống kê dữ liệu mạng xã hội theo thời gian thực dựa trên công nghệ Big Data và AI với giao diện và biểu đồ, bảng và dashboard tùy biến phù hợp mọi loại báo cáo và thống kê.

Tổng quan

Giới thiệu doanh nghiệp

YouNet Group là một công ty ứng dụng công nghệ mạng xã hội (SocialTech) vào lĩnh vực bán hàng, tiếp thị và vận hành.

SocialTech là cách sử dụng công nghệ để khai thác sự tương tác của người dùng trên môi trường mạng xã hội hoặc tạo sự tương tác giữa công ty và nhân viên hoặc giữa công ty và khách hàng nhằm mang lại lợi ích cho công ty

Lịch sử hình thành: Năm 2008 YouNet ra đời và đã gặt hái được những thành công nhất định ở vị trí hiện tại

Hình 1 Hành trình phát triển của YouNet Group

Tầm nhìn: Trở thành công ty tiên phong trên toàn cầu trong việc ứng dụng công nghệ mạng xã hội vào hoạt động doanh nghiệp

Sứ mệnh: Ứng dụng công nghệ mạng xã hội để tạo ra giá trị vượt trội trong các hoạt động của doanh nghiệp.

Hình 2 Hệ sinh thái SocialTech của YouNet Group

YouNet Media là công ty hàng đầu cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu mạng xã hội (Social Media Analytics) tại Việt Nam Công ty đã xây dựng được tư duy Data-driven trong việc quản lý và triết Social Media Marketing Với chuyên môn cao trong lĩnh vực nghiên cứu và phân tích dữ liệu mạng xã hội cùng với đội ngũ giàu kinh nghiệm nên YouNet Media là đối tác tin cậy của hơn 500 thương hiệu hàng đầu Việt Nam và quốc tế với hơn 1450 dự án hoàn thành

Lịch sử hình thành: Công ty thành viên của YouNet Group ra đời năm 2013.

Sứ mệnh: Hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định tiếp thị số hiệu quả bằng công nghệ dữ liệu.

Tầm nhìn: Trở thành công ty dẫn đầu khu vực giúp cải thiện các hoạt động truyền thông marketing và bán hàng của doanh nghiệp dựa vào dữ liệu.

1.1.2.1 Nền tảng phân tích dữ liệu mạng xã hội hàng đầu

YouNet Media sở hữu 3 nền tảng phân tích dữ liệu mạng xã hội hàng đầu, ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân (AI) và thu thập dữ liệu theo thời gian thực

SocialHeat: Nền tảng Social Listening hàng đầu tại Việt Nam – Thu thập và thống kê dữ liệu mạng xã hội theo thời gian thực dựa trên công nghệ Big Data và AI với giao diện và biểu đồ, bảng và dashboard tùy biến phù hợp mọi loại báo cáo và thống kê.

SociaLift: Nền tảng thống kê, đo lường và đánh giá Influencer với kho dữ liệu lớn nhất

Việt Nam Công nghệ AI tự động phân tích và đánh giá cung cấp những chỉ số về sức ảnh hưởng của KOLs cho doanh nghiệp để hỗ trợ đưa ra quyết định cho các hoạt động truyền thông marketing và bán hàng.

SocialTrend: Nền tảng đo lường xu hướng trên mạng xã hội đầu tiên tại Việt Nam

SocialTrend ung dụng công nghệ A.I, mô hình hoá dữ liệu với thu thập dữ liệu theo thời gian thực và công nghệ xử lý Bigdata giúp các Marketer nắm bắt nhanh các xu hướng và quan điểm của cộng đồng mạng.

1.1.2.2 Dịch vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội

Dịch vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội nhằm nâng cao hiệu quả của các hoạt động

- Phân tích ngành hàng: Cung cấp bức tranh toàn cảnh về ngành, thương hiệu và người dùng, giúp doanh nghiệp có cơ sở để lập kế hoạch truyền thông hiệu quả.

- Phân tích sức khỏe thương hiệu: Phân tích phản hồi và đánh giá của người dùng về hoạt động của thương hiệu và đối thủ cạnh tranh Từ đó điều chỉnh tối ưu hóa hiệu quả của hoạt động truyền thông xã hội.

- Phân tích chiến dịch: Theo dõi, phân tích, đánh giá hiệu quả chiến dịch truyền thông trên mạng xã hội nhằm tối ưu hóa hiệu quả & đối sánh với các chiến dịch khác.

- Phân tích người tiêu dùng: Hiểu hành vi và mối quan tâm của các nhóm khách hàng trên mạng xã hội.

- Phân tích người ảnh hưởng: Đánh giá và đo lường influencer một cách chuyên sâu, xuyên suốt các giai đoạn của chiến dịch, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả chiến dịch Influencer Marketing.

- Phân tích xu hướng: Cập nhật, phân tích những chủ đề “hot” hoặc có khả năng

“hót” trên mạng xã hội Đây sẽ là chất liệu để các doanh nghiệp là nội dung thu hút hơn

- Báo cáo liên hợp về thị trường (Syndicated Report): Báo cáo toàn diện trong toàn bộ ngành hoặc nhóm người dùng sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội để đáp ứng nhu cầu thông tin của hầu hết các thương hiệu.

Cơ cấu tổ chức

Hình 3 Cơ cấu tổ chức Công ty cổ phần YouNet Media

Thực trạng

Bảng 1 Mô hình SWOT Điểm mạnh

(Strengths) - Là công ty tiên phong trong lĩnh vực phân tích dữ liệu mạng xã hội tại Việt Nam với hơn 10 năm tồn tại và phát triển.

- Một trong những công ty dẫn đầu về cung cấp nền tảng và dịch vụ Social Listening.

- Áp dụng công nghệ nổi bật vào trong phát triển sản phẩm ứng dụng Dữ liệu lớn (Big Data) & trí thông minh nhân tạo (AI)

Sở hữu kho dữ liệu lớn với ngành hàng đa dạng và dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực.

- Đội ngũ phân tích dữ liệu và tư vấn giàu kinh nghiệm, bám sát mục tiêu truyền thông.

- Nhận được sự đánh giá cao đến từ khách hàng với hơn 550 khách hàng lớn và hớn 1450 dự án đã hoàn thành.

- Một thành viên trong hệ sinh thái Social Tech của YouNet Group vì vậy nhận được được sự giúp được và hỗ trợ lớn từ các công ty thành viên YouNet Group. Điểm yếu

(Weaknesses) - Thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên còn những hạn chế nhất định độ chính xác khoảng 80%.

- Việc áp dụng Big Data và AI vào trong xử lý dữ liệu vẫn còn những hạn chế nhất định Vậy nên dữ liệu phân tích ra không thể chiều lòng hết khách hàng.

- Mặc dù công ty có kho dữ liệu khổng lồ nhưng độ phủ vùng dữ liệu trên mạng xã hội còn hạn chế ở những nguồn Private vì lý do chính sách bảo mật và có những độ trễ nhất đi khi thu thập dữ liệu về Bên cạnh đó còn các vùng dữ liệu Twitter, Linkedin công ty chưa khai thác và thu thập dữ liệu về.

- Chiến lược marketing, truyền thông chưa mạnh mẽ chưa đưa được các nền tảng của YouNet Media đến với các doanh nghiệp đang cần.

(Opportunities) - Sự phát triển của công nghệ, xu hướng Big data và xu hướng

Data-driven và sự bùng nổ của Social Media và việc tìm và hiểu hành vi của khách hàng trên các nền tảng mạng xã hội là vô cùng quan trọng đối với doanh nghiệp và marketer là vô cùng quan trọng Chính vì vậy mà những giải pháp về Social Listening là thực rất cần thiết đối với doanh nghiệp ngay lúc này.

(Threats) - Đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực Social Listening, phân tích dữ liệu mạng xã hội ngày càng mở rộng Họ có những thế mạnh riêng của bản thân và cũng không ngừng phát triển

- Sự phát triển của công nghệ, vấn đề về bảo mật dữ liệu ngày càng cao và nhu cầu ngày càng cao của khách hàng đòi hỏi doanh nghiệp phải ngày một cải tiến.

- Đa phần mạng xã hội trước đây là những thảo luận bằng văn bản tuy nhiên sự trỗi dậy của mạng xã hội video như Tiktok, Facebook Reels, Youtube short đã đặt ra thách thức cho lĩnh vực Social Listening là sao đo lường và phân tích dữ liệu video này.

- Chú trọng phát triển nguồn nhân lực hiểu rõ về phân tích dữ liệu mạng xã hội để đẩy nhanh sự phát triển của công ty.

1.3.2 Khách hàng của doanh nghiệp

Trong quá trình hình thành và phát triển, YouNet Media hiện đang làm việc với các đối tác và khách hàng lớn đang cần đến giải phân tích dữ liệu mạng xã hội giúp cải thiện hiệu quả các hoạt động Marketing & Branding:

The Influencer là trang thông tin chuyên cung cấp về lĩnh vực influencer marketing hàng đầu tại Việt Nam Tháng 11 năm 2021 đã hợp tác cùng YouNet Media cho ra đời danh sách từ khóa thịnh hành trên mạng xã hội hàng tuần tại Việt Nam Với mong muốn cho ra đời một công cụ hữu hiệu giúp các doanh nghiệp theo dõi về những chuyển động trên mạng xã hội Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra những hoạt động truyền thông phù hợp

Bên cạnh đó YouNet Media cũng sở hữu cho mình một tệp khách hàng đa dạng với hơn

550 khách hàng lớn nhỏ Trong đó nổi bật Nestlé, Samsung, Prudential, Heineken,

Traveloka, RMIT University Đây là những khách hàng lớn và đã tin tưởng đồng hành cùng YouNet Media trong nhiều năm qua giúp họ tìm ra xu hướng, mối quan tâm của khách hàng Bên cạnh đó có giúp phòng tránh khủng hoảng và quản trị hoạt động thương hiệu.

YouNet Media hiện là công ty cung cấp nền tảng và dịch vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội giúp cải thiện hiệu quả các hoạt động Marketing và Branding Hiện nay với sự phát triển ngày càng vượt bậc của công nghệ, cũng như cách mạng 4.0 với lĩnh vực big data mà các công ty về việc khai thác dữ liệu xã hội, social listening xuất hiện rất nhiều Tuy nhiên, để có thể khai thác chuyên sâu và đứng vững trong lĩnh vực này thì mỗi doanh nghiệp cần có những điểm nổi bật và định hướng phát triển riêng biệt Những đối thủ cạnh tranh trong nước có nền tảng và dịch vụ tương tự như YouNet Media có thể kể đến 3 công ty như: Kompa Media, VnSocial (VNPT), Reputa (Viettel).

Kompa Media là một trong những đối thủ cạnh tranh trực tiếp với YouNet Media về cung cấp giải pháp Media & Social Listening giúp tối ưu hóa các chiến lược truyền thông Marketing Kompa cũng là một trong những đơn vị tiên phong về việt áp dụng Big Data,

AI vào phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tại Việt Nam Được sự tin tưởng bởi các thương hiệu hàng đầu và hơn 500 khách hàng Kompa Media có thể nói là một đối thủ khiến YouNet Media phải thận trọng nếu không muốn đánh mất vị thế hiện tại nền tảng Social Listening hàng đầu của mình trong tương lai. Đối thủ tiếp theo trong lĩnh vực Social Listening của YouNet Media chính là VnSocial và Reputa Mặc dù hiện tại những giải pháp về Social Listening của VnSocial, Reputa chưa nhận được sự tin dùng từ nhiều doanh nghiệp Tuy nhiên dưới sự chống lưng của các “ông lớn” trong làng công nghệ VnSocial (VNPT), Reputa (Viettel) thì việc mang đến giải pháp lắng nghe mạng xã hội đa kênh, đa chiều chuyên sâu, đáp ứng mọi nhu cầu khách hàng chỉ còn là bài toàn thời gian Vì vậy bản thân YouNet Media phải cảnh giác trước những đối thủ cạnh tranh như thế này Đồng thời bản thân YouNet Media phải tập trung nghiên cứu và phát triển chuyên sâu hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng ngày một tốt hơn trong lĩnh vực Social Listening nếu không muốn bị bỏ lại trong tương lai.

Mô tả vắn tắt công việc đã được làm

Bản thân thực tập tại doanh nghiệp ở vị trí Product Support tại công ty cổ phần YouNet Media:

- Xử lý các trường hợp hỗ trợ sản phẩm của người dùng (không bao gồm hỗ trợ CNTT) thông qua Service Desk, bằng cách:

+ Luôn cập nhật các sản phẩm của công ty và cách chúng hoạt động để giúp người dùng giải đáp thắc mắc của họ một cách tốt nhất.

+ Xử lý và trả lời các yêu cầu của người dùng trên hệ thống quản lý sự cố Service Desk liên quan đến vấn đề sử dụng hệ thống, truy cập hệ thống phân tích dữ liệu mạng xã hội Service Desk

+ Quản lý hiệu quả thông tin liên lạc của khách hàng và yêu cầu từ khách hàng để thu thập thông tin hoặc xác minh tình hình của họ với tư cách là bộ phận hỗ trợ cấp 1

+ Đảm bảo mọi yêu cầu, sự cố đều được xử lý hoặc chuyển đến nhóm liên quan trong SLA

- Chủ động cập nhật và báo cáo sự cố, lỗi hoặc các vấn đề lặp lại với hệ thống cho Product Owner để khắc phục sự cố, lỗi kịp thời và có thông tin để định hướng cải thiện hệ thống.

- Tổ chức và chuẩn hoá tài liệu liên quan đến hướng dẫn sử dụng hệ thống, đảm bảo người dùng hiểu đầy đủ về hệ thống Service Desk.

Mong muốn từ phía doanh nghiệp

YouNet Media là một công ty hàng đầu về nền tảng và dịch vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội (Social Analytics) tại Việt Nam Vì vậy mà YouNet Media cũng đặt kỳ vọng cao vào các thực tập sinh của mình Đầu tiên là các thực tập sinh phải nắm rõ được giá trị cốt lõi của doanh nghiệp Phải luôn không ngừng hợp hỏi, tìm kiếm, ứng dụng kiến thức, kỹ năng, phương pháp mới nhằm mang đến hiệu quả cho cá nhân và đội nhóm tốt hơn mỗi ngày Ngoài ra để có thể làm tốt công việc Product Support được giao thì thực tập sinh cần có những tố chất sau:

- Sự chủ động, ham học hỏi và có trách nhiệm cao với công việc.

- Kỹ năng đàm phán và giao tiếp hiệu quả.

- Kỹ năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả với đồng nghiệp

- Kỹ năng tự học, nghiên cứu và thu thập thông tin.

- Kỹ năng phân tích và xử lý sự cố.

- Kỹ năng sắp xếp và quản lý thời gian hiệu quả

- Tư duy giải quyết vấn đề, phân tích và quy trình.

- Có kiến thức về lĩnh vực trong lĩnh vực Marketing, Social Analytics, Social

Listening, Cơ sở dữ liệu và thích nghi nhanh với công nghệ.

- Xử lý và phân tích dữ liệu với Excel, Google Sheet.

- Kiến thức về Cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ SQL

- Kiến thức phân tích thiết kế hệ thống.

- Có đam mê với công nghệ, ứng dụng công nghệ trong marketing, thương mại điện tử.

Sau khi kết thúc khóa thực tập tại YouNet Media thì công ty mong muốn thực tập sinh phải có những kiến thức về phân tích dữ liệu mạng xã hội và phân tích dữ liệu thương mại điện tử và ứng dụng của nó giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng để từ đó có các chiến lực phù hợp thúc đẩy sự phát triển Đồng thời thông qua khóa thực tập này sinh viên có thể khai thác được nhiều khía cạnh từ bản thân, tự tin hơn với những kiến thức mình đã được học và những trải nghiệm thực tế tại công ty Hơn thế, công ty mong muốn đào tạo ra thế hệ thực tập sinh Product Support có đủ kiến thức lẫn kỹ năng để làm việc tại công ty và cùng công ty tạo ra những sản phẩm tuyệt vời ra thị trường.

Mong muốn từ sinh viên

- Thực tập tại công ty hàng đầu về cung cấp sản phẩm và dịch vụ về phân tích dữ liệu mạng xã hội thì bản thân mong muốn hiểu được những cơ chế hoạt động, cách mà hệ thống từ thu thập dữ liệu trên mạng xã hội về xử lý, phân tích dữ liệu đến trực quan hóa cho đến những báo cáo phân tích và cho ra đời chiếc lược phù hợp thì sẽ diễn ra như thế nào, nó đem lại lợi ích như thế nào đối với các doanh nghiệp khi sử dụng

- Mong muốn tham gia những buổi đào tạo tìm hiểu và sử dụng hệ thống về Social Listening của công ty Học hỏi thêm những kiến thức về công nghệ, dữ liệu.

- Trải nghiệm môi trường, văn hóa làm việc của công ty Cũng như cách thức áp dụng kiến thức đã học vào công việc thực tế

- Học hỏi thêm những kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm thực tế từ các anh chị đi trước

- Nhận được sự hỗ trợ, hướng dẫn nhiệt tình từ anh, chị hướng dẫn để có thể hoàn thành học kỳ doanh nghiệp một cách tốt nhất

Chương 2: Nhật ký công việc

3.1 Phân tích sức khỏe thương hiệu VNPay tháng 6 bằng cách sử dụng hệ thống SocialHeat để thu thập và trực quan hóa dữ liệu có các nền tảng mạng xã hội

- Có thể sử dụng thành thạo hệ thống SocialHeat để phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng xã hội

- Vận dụng được những kiến thức đã học về dữ liệu, hệ thống thanh toán điện tử, marketing, hành vi người tiêu dùng vào trong một công việc thực tế.

- Trải nghiệm với vị trí người sử dụng hệ thống để thấu hiểu người dùng và sẽ phục vụ tốt hơn cho công việc Product Support.

- Kiến thức về Social Media, Social Listening, kiến thức về sử dụng hệ thống

- Kiến thức chuyên môn về dữ liệu, hệ thống thanh toán điện tử, digital marketing, hành vi người tiêu dùng.

- Kỹ năng phân tích dữ liệu

- Buổi đào tạo của công ty về sử dụng SocialHeat.

- Các tài liệu nội bộ có liên quan.

3.1.3.1 Sơ đồ quy trình nghiệp vụ

Hình 4 Sơ đồ quy trình nghiệp vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội trên SocialHeat

Hình 5 Sơ đồ vận hành hệ thống SocialHeat

Social Listening giúp người sử dụng lắng nghe và ghi nhận mạng xã hội đang nói gì về một thương hiệu nào đó Cho phép người dùng xem xét những đánh giá, thông tin nói về thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ, cá nhân nào đó Còn SocialHeat nền tảng phân tích dữ liệu mạng xã hội gồm đầy đủ các tính năng phục vụ cho Social Listening SocialHeat thu thập dữ liệu trên Facebook, Youtube, News, Blog, Forum, Ecommerce, Review,

Instagram, Tiktok Các phương pháp thu thập dữ liệu của SocialHeat:

- Thu thập theo Keywords: công cụ sẽ được kết nối với API của mạng xã hội hoặc sử dụng pattern đối với website và gửi yêu cầu lấy dữ liệu thông qua Keywords.

- Thông qua thu thập dữ liệu theo source: phải thực hiện liệt kê các nguồn vào hệ thống và sẽ thu thập được toàn bộ dữ liệu của các nguồn này vào hệ thống Thực hiện theo cơ chế thiết lập các con nhện (crawl) để quét các trang liên tục và thực hiện sao chép các trang đó về hệ thống.

- Thu thập theo cơ chế lan tỏa: Từ những nguồn đã thu thập được hệ thống sẽ phát hiện và thu thập những page/group/user được nhắc đến.

Hình 6 Sơ đồ thu thập dữ liệu theo cơ chế lan tỏa

(1) Tìm hiểu, xác định yêu cầu của công việc

Xem xét về các mục tiêu và chỉ số đo lường, ở đây là theo dõi tình hình sức khỏe ví điện tử VNPay Các chỉ số đo lường sẽ bao gồm:

- Chỉ số cảm xúc: Mọi người cảm thấy tích cực hay tiêu cực về VNPay.

- Người có ảnh hưởng: Có những tài khoản nào đăng nói về VNPay và khán giả của họ và ai.

- Mức độ phổ biến: Tần suất thương hiệu, sản phẩm VNPay và các từ khóa có liên quan được đề cập trong các cuộc trò chuyện xã hội.

- Tương tác: Nội dung nào liên quan đến thương hiệu của bạn nhận được nhiều tương tác.

(2) Chuẩn bị keyword, danh sách source để thu thập dữ liệu trên mạng xã hội về hệ thống. Đầu tiên là tiến hành xác định các kênh thu thập dữ liệu mà các cuộc trò chuyện có liên quan về thương hiệu và sản phẩm VNPay có thể xảy ra: Facebook, Instagram, Youtube, Tiktok, News, Forum, Blogs Một danh sách các từ khóa và cụm từ có liên quan sẽ đảm bảo bạn thu thập được những thông tin chi tiết có ý nghĩa nhất:

- Các từ và thẻ bắt đầu bằng # liên quan đến VNPay

- Các chủ đề mà về thị trường Fintech

- Từ thông dụng trong ngành

- Người dùng mạng xã hội mà hệ thống đã thu thập, hoặc những nguồn thông tin chính thức đến từ thương hiệu

Từ những từ khóa, thương hiệu và sản phẩm mà bên khách hàng cung cấp bản thân sẽ tiến hành tìm kiếm trên các nền tảng để tìm ra những từ khóa và biến thể của chúng.

(3) Tạo chủ đề “VNPay” trên hệ thống SocialHeat G1

Chủ đề “VNPay” sẽ được tạo cách viết những từ khóa và hệ thống SocialHeat sẽ tự động thu thập dữ liệu từ các social platform (Facebook, Instagram, Tiktok, Youtube,

Ecommerce, News, Forum, Blogs, Review) phù hợp với từ khóa đã viết Từ khóa sẽ được xác định bằng công cụ Google Ads và khách hàng cung cấp.

Hình 7 Tạo chủ đề thu thập dữ liệu trên hệ thống SocialHeat

(4) Sẽ tiến hành sử dụng hệ thống SocialHeat G1 để xử lý dữ liệu.

Hình 8 Các thao tác cơ bản xử lý dữ liệu trên SocialHeat

Sử dụng những chức năng lọc của hệ thống để tìm kiếm và loại bỏ thảo luận bị trùng lập hoặc không có liên quan gì đến chủ đề như quảng cáo, nội dung không liên quan…

Sử dụng những chức năng lọc và tìm kiếm của hệ thống để gắn cho mỗi thảo luận một nhãn tag cụ thể (Tag: các thảo luận thường xoay quanh một chủ đề, đối tượng cụ thể, các nhãn tag dùng để phân loại thảo luận).

Sử dụng những chức năng lọc và tìm kiếm của hệ thống để gắn thuộc tính cho mỗi thảo luận Những thuộc tính này sẽ theo dõi phản hồi của người dùng đối với đối tượng được thảo luận

Kiểm tra chỉ số cảm xúc được gán cho mỗi thảo luận đã được hệ thống gán tự động bằng cách kết hợp phân tích ngôn ngữ tự nhiên với tính năng lọc theo các từ khóa và tiêu chí của hệ thống

Công việc

Phân tích sức khỏe thương hiệu VNPay tháng 6 bằng cách sử dụng hệ thống

- Có thể sử dụng thành thạo hệ thống SocialHeat để phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng xã hội

- Vận dụng được những kiến thức đã học về dữ liệu, hệ thống thanh toán điện tử, marketing, hành vi người tiêu dùng vào trong một công việc thực tế.

- Trải nghiệm với vị trí người sử dụng hệ thống để thấu hiểu người dùng và sẽ phục vụ tốt hơn cho công việc Product Support.

- Kiến thức về Social Media, Social Listening, kiến thức về sử dụng hệ thống

- Kiến thức chuyên môn về dữ liệu, hệ thống thanh toán điện tử, digital marketing, hành vi người tiêu dùng.

- Kỹ năng phân tích dữ liệu

- Buổi đào tạo của công ty về sử dụng SocialHeat.

- Các tài liệu nội bộ có liên quan.

Hình 4 Sơ đồ quy trình nghiệp vụ phân tích dữ liệu mạng xã hội trên SocialHeat

Hình 5 Sơ đồ vận hành hệ thống SocialHeat

Social Listening giúp người sử dụng lắng nghe và ghi nhận mạng xã hội đang nói gì về một thương hiệu nào đó Cho phép người dùng xem xét những đánh giá, thông tin nói về thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ, cá nhân nào đó Còn SocialHeat nền tảng phân tích dữ liệu mạng xã hội gồm đầy đủ các tính năng phục vụ cho Social Listening SocialHeat thu thập dữ liệu trên Facebook, Youtube, News, Blog, Forum, Ecommerce, Review,

Instagram, Tiktok Các phương pháp thu thập dữ liệu của SocialHeat:

- Thu thập theo Keywords: công cụ sẽ được kết nối với API của mạng xã hội hoặc sử dụng pattern đối với website và gửi yêu cầu lấy dữ liệu thông qua Keywords.

- Thông qua thu thập dữ liệu theo source: phải thực hiện liệt kê các nguồn vào hệ thống và sẽ thu thập được toàn bộ dữ liệu của các nguồn này vào hệ thống Thực hiện theo cơ chế thiết lập các con nhện (crawl) để quét các trang liên tục và thực hiện sao chép các trang đó về hệ thống.

- Thu thập theo cơ chế lan tỏa: Từ những nguồn đã thu thập được hệ thống sẽ phát hiện và thu thập những page/group/user được nhắc đến.

Hình 6 Sơ đồ thu thập dữ liệu theo cơ chế lan tỏa

(1) Tìm hiểu, xác định yêu cầu của công việc

Xem xét về các mục tiêu và chỉ số đo lường, ở đây là theo dõi tình hình sức khỏe ví điện tử VNPay Các chỉ số đo lường sẽ bao gồm:

- Chỉ số cảm xúc: Mọi người cảm thấy tích cực hay tiêu cực về VNPay.

- Người có ảnh hưởng: Có những tài khoản nào đăng nói về VNPay và khán giả của họ và ai.

- Mức độ phổ biến: Tần suất thương hiệu, sản phẩm VNPay và các từ khóa có liên quan được đề cập trong các cuộc trò chuyện xã hội.

- Tương tác: Nội dung nào liên quan đến thương hiệu của bạn nhận được nhiều tương tác.

(2) Chuẩn bị keyword, danh sách source để thu thập dữ liệu trên mạng xã hội về hệ thống. Đầu tiên là tiến hành xác định các kênh thu thập dữ liệu mà các cuộc trò chuyện có liên quan về thương hiệu và sản phẩm VNPay có thể xảy ra: Facebook, Instagram, Youtube, Tiktok, News, Forum, Blogs Một danh sách các từ khóa và cụm từ có liên quan sẽ đảm bảo bạn thu thập được những thông tin chi tiết có ý nghĩa nhất:

- Các từ và thẻ bắt đầu bằng # liên quan đến VNPay

- Các chủ đề mà về thị trường Fintech

- Từ thông dụng trong ngành

- Người dùng mạng xã hội mà hệ thống đã thu thập, hoặc những nguồn thông tin chính thức đến từ thương hiệu

Từ những từ khóa, thương hiệu và sản phẩm mà bên khách hàng cung cấp bản thân sẽ tiến hành tìm kiếm trên các nền tảng để tìm ra những từ khóa và biến thể của chúng.

(3) Tạo chủ đề “VNPay” trên hệ thống SocialHeat G1

Chủ đề “VNPay” sẽ được tạo cách viết những từ khóa và hệ thống SocialHeat sẽ tự động thu thập dữ liệu từ các social platform (Facebook, Instagram, Tiktok, Youtube,

Ecommerce, News, Forum, Blogs, Review) phù hợp với từ khóa đã viết Từ khóa sẽ được xác định bằng công cụ Google Ads và khách hàng cung cấp.

Hình 7 Tạo chủ đề thu thập dữ liệu trên hệ thống SocialHeat

(4) Sẽ tiến hành sử dụng hệ thống SocialHeat G1 để xử lý dữ liệu.

Hình 8 Các thao tác cơ bản xử lý dữ liệu trên SocialHeat

Sử dụng những chức năng lọc của hệ thống để tìm kiếm và loại bỏ thảo luận bị trùng lập hoặc không có liên quan gì đến chủ đề như quảng cáo, nội dung không liên quan…

Sử dụng những chức năng lọc và tìm kiếm của hệ thống để gắn cho mỗi thảo luận một nhãn tag cụ thể (Tag: các thảo luận thường xoay quanh một chủ đề, đối tượng cụ thể, các nhãn tag dùng để phân loại thảo luận).

Sử dụng những chức năng lọc và tìm kiếm của hệ thống để gắn thuộc tính cho mỗi thảo luận Những thuộc tính này sẽ theo dõi phản hồi của người dùng đối với đối tượng được thảo luận

Kiểm tra chỉ số cảm xúc được gán cho mỗi thảo luận đã được hệ thống gán tự động bằng cách kết hợp phân tích ngôn ngữ tự nhiên với tính năng lọc theo các từ khóa và tiêu chí của hệ thống

Hình 9 Giao diện xử lý dữ liệu trên hệ thống SocialHeat Để có thể thực hiện quá trình xử lý dữ liệu chủ đề VNPay được tốt đòi hỏi chúng ta phải kiến thức về hệ thống thanh toán điện tử, marketing và hành vi người tiêu dùng để có thể xử lý dữ liệu đúng yêu cầu

(5) Sau khi dữ liệu được xử lý sẽ được tiến hành kiểm tra xem có xử lý đúng yêu cầu chưa.

(6) Dữ liệu sau khi đúng yêu cầu sẽ được tiến hành trực quan hóa dữ liệu trên hệ thống SocialHeat G2 với những Dashboard và chia sẻ với khách hàng Dashboard mình đã tạo

Hình 10 Các thao tác cơ bản tạo Dashboard trên hệ thống SocialHeat Để có thể tạo ra một Dashboard phù hợp đúng với nhu cầu chủ đề “VNPay” đòi hỏi phải có kiến thức để có thể lựa chọn ra những biểu đồ phù hợp và tạo thành một Dashboard hoàn chỉnh

Hình 11 Giao diện Dashboard trên hệ thống SocialHeat

Dashboard trực quan hóa dữ liệu cho chủ để theo dõi tình hình sức khỏe thương hiệu hệ thống thanh toán VNPay bao gồm:

Quản lý hệ thống Service Desk và xử lý các trường hợp hỗ trợ người dùng sử dụng sản phẩm thông qua hệ thống Service Desk

Tiếp nhận, phân loại, phân tích và chuyển giao đúng các vấn đề mà người dùng gặp phải khi sử dụng hệ thống SocialHeat đến các bộ phận khác có liên quan.

Hình 18 Giao diện Dashboard Service Desk để quản lý hỗ trợ từ người dùng

- Kịp thời tiếp nhận, phân tích sự cố từ các nhân viên trong công ty khi sử dụng hệ thống

- Đảm bảo mọi yêu cầu, sự cố đều được xử lý hoặc chuyển đến nhóm liên quan được giải quyết kịp thời, nhanh chóng trong SLA

- Đảm bảo người dùng hiểu đúng cơ chế vận hành, giới hạn của hệ thống, tư vấn hỗ trợ người có thể sử dụng và tận dụng hệ thống hiệu quả.

- Giúp nâng cao trải nghiệm cũng như đảm bảo tiến độ làm việc của nhân viên.

3.2.2 Đầu vào của công việc

- Kiến thức liên quan đến Dữ liệu mạng xã hội (Social Data).

- Kiến thức về hệ thống SocialHeat thông qua buổi đào tạo về “Hệ thống

SocialHeat” và việc tìm hiểu từ tài liệu về hệ thống của công ty.

- Kiến thức ngôn ngữ về Mysql từ chương trình đào tạo trong trường và thông qua việc tự tìm hiểu thêm.

- Yêu cầu về kiến thức Microsoft Office đặc biệt là Excel và khả năng sử dụng Google Sheet.

- Kỹ năng phân tích và xử lý sự cố.

- Kỹ năng giải quyết vấn đề, phân tích và tư duy quy trình.

Hình 19 Sơ đồ quy trình nghiệp vụ hỗ trợ xử lý yêu cầu từ người dùng

3.2.3.2 Chi tiết công việc và phương pháp thực hiện

(1) Tiếp nhận yêu cầu hỗ trợ từ người dùng:

Trước tiên để có thể dễ dàng tiếp nhận yêu cầu của người dùng thì cần phải nắm rõ cách thức hoạt động, cách sử dụng hệ thống Service Desk Để có thể làm được điều này thì bản thân ngoài việc được tham gia các buổi đào tại thì phải tự tìm hiểu thêm về cách sử dụng và các chức năng của hệ thống Service Desk.

Hình 20 Sơ đồ quy trình hoạt động của Service Desk

Sau khi tiếp nhận vấn đề thì một Product Support cần phải tiến hành phân loại vấn đề đó thuộc thành phần, chức năng nào của hệ thống bằng cách gán “Component” và “Label” cho vấn đề cần hỗ trợ

- Component: Các thành phần của dự án mà vấn đề thuộc về.

- Label: Nhãn của các issue, dùng để phân loại issue giúp mọi người nhanh chóng hiểu được issue. Để có thể đảm bảo vấn đề được phân loại đúng tuyệt đối thì người Product Support cần có sự hiểu biết Social Listening và hệ thống SocialHeat Điều này có được qua các buổi đào tạo, kiến thức tư duy về hệ thống đã được học ở trường kết hợp với khả năng tự tìm hiểu thêm thông tin.

Hình 21 Giao diện Service Desk để quản lý hỗ trợ từ người dùng

(3) Phân tích yêu cầu: Đây là một bước quan trọng trong công việc Bạn phải phân tích được vấn đề mà người dùng đang gặp phải nó bao gồm:

- Phân biệt được đó là vấn đề cần hỗ trợ hay lỗi của hệ thống, hay lỗi thuộc về sự không hiểu biết của người dùng về hệ thống Xác định phạm vi, mức độ ảnh hưởng để có thể đưa ra độ ưu tiên và thời giải quyết vấn đề hợp lý

- Xem xét vấn đề nằm trong phạm vi giải quyết của ai và chuyển chúng đến đúng bộ phận có liên quan để giải quyết kịp thời.

Các giai đoạn của quá trình phân tích sẽ thường bao gồm phân tích dữ liệu trực tiếp trên mạng xã hội, truy cập vào hệ thống Social để phân tích hoặc truy cập vào Cơ sở dữ liệu để có được những dữ liệu, thông tin liên quan đảm bảo cho quá trình phân tích tốt nhất Vậy nên, để có thể thực hiện tốt giai đoạn này thì đảm bảo người dùng Product Support phải có đầy đủ kiến thức về hệ thống SocialHeat, Cơ sở dữ liệu và các kiến thức liên quan khác

Hình 22 Phân tích và thực hiện các hỗ trợ về hệ thống SocialHeat

Hình 23 Phân tích và thực hiện các hỗ trợ bên trong cơ sở dữ liệu

(4) Xử lý vấn đề trong phạm vi, hoặc chuyển tiếp đến bộ phận của liên quan để có thể giải quyết vấn đề kịp thời

Sau khi phân tích bạn sẽ xác định được vấn đề, phạm vi, mức độ ảnh hưởng của vấn đề và nằm trong phạm vi giải quyết của ai để chuyển tiếp cho bộ phận có liên quan kịp thời theo dõi và xử lý.

Những vấn đề trong phạm vi của bản thân thường bao gồm những vấn đề về tài khoản người dùng và chức năng của hệ thống SocialHeat và một số vấn đề về dữ liệu mạng xã hội Bản thân sẽ trực tiếp xử lý bằng cách áp dụng các kiến thức về hệ thống SocialHeat, Social Media Analyst, Cơ sở dữ liệu, kỹ năng xử lý sự cố và các kiến thức khác để giúp người dùng giải quyết các vấn đề Bên cạnh đó phải đảm bảo giúp người dùng hiểu đúng cơ chế vận hành, giới hạn của hệ thống Tư vấn hỗ trợ người dùng có thể sử dụng và tận dụng hệ thống SocialHeat hiệu quả.

Những vấn đề ngoài phạm vi giải quyết của bản thân sẽ chuyển tiếp đến bộ phận có liên quan (App, Server, Data, BA) để có thể giải quyết vấn đề kịp thời Nếu là sự cố hoặc lỗi thì phải chủ động cập nhật và báo cáo cho Product Owner để khắc phục kịp thời.

(5) Theo dõi trạng thái giải quyết vấn đề của các bộ phận có liên quan

Phải luôn đảm bảo bản thân là người luôn theo dõi và biết được trạng thái của các vấn đề để có thể thông tin, phản hồi đến người dùng khi cần thiết, đảm bảo nó trong SLA

(6) Phản hồi thông tin đến cho khách hàng khi đã giải quyết xong

- Hoàn thành công việc hàng ngày của một Product Support: Giúp tiếp nhận và hỗ trợ các yêu cầu về sử dụng sản phẩm đến từ người dùng.

- Hiểu rõ quy trình làm việc của một Product Support từ khi người dùng gửi yêu cầu cho đến khi vấn đề được giải quyết xong.

- Sử dụng thành thạo hệ thống quản lý sự cố Service Desk.

- Có những kiến thức và hiểu biết nhất định về Social Listening, hệ thống thu thập và thống kê dữ liệu mạng xã hội SocialHeat từ nguyên lý hoạt động cho đến các chức năng, cách sử dụng.

- Củng cố và thực được kiến thức về cơ sở dữ liệu, Mysql đã được đào tạo trên ghế nhà trường trên kho dữ liệu lớn.

- Cải thiện được kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phân tích và xử lý sự cố.

3.2.5 Nội dung phát triển – mở rộng đầu công việc

3.2.5.1 Chú trọng và thường xuyên cập nhật về báo cáo đo lường hiệu quả tình trạng hỗ trợ người dùng

Bước đầu tiên để cải thiện việc xử lý yêu cầu hỗ trợ từ người dùng là đo lường chính xác các chỉ số dịch vụ quan trọng Bộ phận Product Support nên cân nhắc kỹ lưỡng việc đo lường các chỉ số sau:

- Thời gian phản hồi trung bình

- Thời gian phân giải trung bình

- Thời gian xử lý yêu cầu hỗ trợ tổng thể trung bình

- Tỷ lệ vấn đề leo thang

- Tỷ lệ sử dụng dịch vụ tự phục vụ Điều này sẽ giúp nhìn nhận được tình trang hỗ trợ người dùng, cũng như những vấn đề đang gặp phải trong bộ phận hỗ trợ người dùng.

Bên cạnh đó bộ phận Product Support cần xác định các điểm nghẽn trong báo cáo Một số tắc nghẽn báo cáo cần xác định:

- Điểm CSAT (Customer satisfaction score - Chỉ số khách hàng hài lòng): Nếu bộ phận Product Support liên tục nhận được điểm CSAT thấp có nghĩa là chúng ta không đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng Bất cứ khi nào bạn nhận được phản hồi tiêu cực, hãy theo dõi khách hàng và xem bản thân có thể giải quyết vấn đề của họ như thế nào

Tổ chức và chuẩn hoá tài liệu liên quan đến hướng dẫn sử dụng hệ thống

SocialHeat và quy trình gửi yêu cầu đến bộ phận Product Support

- Đảm bảo thông tin đồng nhất và được cập nhật mới nhất từ phía hệ thống

- Tài liệu hướng dẫn rõ ràng, dễ hiểu đảm bảo user hiểu đúng cơ chế vận hành, giới hạn và sử dụng hệ thống

- Tài liệu về hệ thống SocialHeat trước đây.

- Kiến thức về cơ chế vận hành, cách sử dụng hệ thống SocialHeat.

- Kiến thức về Social Listening.

Hình 29 Sơ đồ về quy trình nghiệp vụ viết tài liệu hệ thống

3.4.3.2 Chi tiết công việc và phương pháp thực hiện

(1) Tìm hiểu về các tài liệu, nghiên cứu về hệ thống

Trước tiên để có thể xây dựng được một tài liệu Hướng dẫn sử dụng hệ thống SocialHeat hoàn chỉnh thì bản thân phải nắm rõ các chức năng và cách sử dụng hệ thống Tìm hiểu, tham khảo các tài liệu về hệ thống trước đây để tích lũy kiến thức Đồng thời tiến hành trải nghiệm, sử dụng hệ thống SocialHeat như một người dùng thực thụ Và cứ những phân tích đi sâu hơn về cách thức hoạt động của hệ thống SocialHeat Điều này sẽ giúp bản thân hiểu rõ về hệ thống, hiểu rõ về cách sử dụng và dễ dàng hơn trong việc viết tài liệu.

(2) Tiến hành lập kế hoạch chuẩn hóa dữ liệu

Bạn cần lập kế hoạch hoàn chỉnh về thời gian hoàn thành, cũng như mức độ ưu tiên cho việc chuẩn hóa lại tài liệu Bản kế hoạch sẽ bao gồm các thông tin:

- Các chức năng của SocialHeat để hướng dẫn người dùng sử dụng.

- Thời gian dự kiến hoàn thành.

- Thời gian hoàn thành thực tế.

Cột ghi chú để theo dõi tiến độ gồm các chế độ: Đang tiến hành, Cần đánh giá, Yêu cầu chỉnh sửa, Đã hoàn thành, Đã đăng bài).

Bảng 2 Kế hoạch viết tài liệu hệ thống SocialHeat

1 I GIỚI THIỆU 11/8/2022 10/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

11/8/2022 11/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

3 III KHÁI NIỆM 11/8/2022 10/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

4 IV ĐĂNG NHẬP 11/8/2022 9/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

11 Tạo Project 5/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

12 Tạo Topic 1/8/2022 1/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

15 2 My Settings - Thiết lập tài khoản

16 3 Manage tags 9/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

17 4 Manage Attributes 9/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

18 5 Source Group 10/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

19 6 Keyword 9/8/2022 9/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

23 - Topic Dashboard 29/7/2022 29/7/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

25 - Edit Topic 1/8/2022 1/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

26 - Copy Data 1/8/2022 1/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

27 - Update Engagement 1/8/2022 1/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

28 - Clone Topic 1/8/2022 1/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

29 - Take note 2/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

30 - Set Media & KOL 2/8/2022 3/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

31 - Sampling mentions 3/8/2022 3/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

32 - Sample History 3/8/2022 3/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

33 7.1.2 DATA FILTER 4/8/2022 4/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

34 7.1.3 Export 4/8/2022 4/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

Moderator-Giao diện xử lý dữ liệu

36 7.2 Editor Manager 8/8/2022 8/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

37 7.3 Mention History 8/8/2022 5/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

38 8 Alerts 10/8/2022 10/8/2022 Công bố tài liệu trên hệ thống wiki nội bộ

(3) Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng hệ thống SocialHeat, Tài liệu quy trình tạo và xử lý các yêu cầu từ người dùng

Tài liệu hướng dẫn sử dụng hệ thống SocialHeat phải rõ ràng, mạch lạc ngôn từ dễ hiểu và không quá dài dòng Do đó chúng ta cần xác định và thống nhất định dạng, bố cục bài viết:

- Tiêu đề được đặt tên theo chức năng cụ thể trong hệ thống SocialHeat Mục đích để người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm tài liệu liên quan đến chức năng một cách dễ dàng bằng từ khóa

- Bài viết phải có bố cục rõ ràng giúp bài viết trở nên mạch lạc và giúp người đọc dễ hiểu và có thể thực hành đúng trên hệ thống khi sau khi đọc xong

- Bài viết cần được gắn tag để người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm theo tag.

Hình 30 Sơ đồ tổ chức tài liệu hệ thống SocialHeat

- Hoàn thành việc chuẩn hóa tài liệu hướng dẫn sử dụng SocialHeat và Quy trình hỗ trợ xử lý yêu cầu của bộ phận Product Support.

- Nâng cao kiến thức về Social Data, Social Listening và hiểu rõ hơn về hệ thống SocialHeat.

- Củng cố lại kiến thức về phân tích thiết kế hệ thống đã được đào tạo ở trường.

Định dạng
Số trang	70
Dung lượng	4,63 MB