Chuyên ngành kinh tế dữ liệu ứng dụng ngôn ngữ r trong phân tích hành vi khách hàng starbucks

BỘ KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN - - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG NGÔN NGỮ R TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG STARBUCKS Sinh viên thực hiện: Uông Ngọc Anh Lớp: KTDL10 Msv: 7103101301 Giáo viên hướng dẫn: TS Nguyễn Hữu Xuân Trường Hà Nội – 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan Khóa luận với đề tài “Ứng dụng ngôn ngữ R phân tích hành vi khách hàng Starbucks” tự thân thực hiện, có hỗ trợ giáo viên hướng dẫn khơng chép cơng trình nghiên cứu người khác Các số liệu Khóa luận sử dụng trung thực trích dẫn rõ ràng Nếu sai tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày 26 tháng năm 2023 Giảng viên hướng dẫn Sinh viên Uông Ngọc Anh ii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành xuất sắc khóa luận, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban Giám đốc Học viện Chính sách Phát triển, quý thầy cô Khoa Kinh Tế Số - Học viện Chính sách Phát triển tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành Khóa luận Trong q trình thu thập thơng tin số liệu liên quan, nhận dẫn giúp đỡ, hỗ trợ tận tình giảng viên giúp đỡ TS Nguyễn Hữu Xuân Trường giảng viên khác khoa Kinh Tế Số - Học viện Chính sách Phát triển V ới điều kiện thời gian kinh nghiệm hạn chế, q trình hồn thiện Khóa luận, tơi khơng thể tránh khỏi sai sót, mong nhận bảo, đóng góp ý kiến từ quý ngân hàng q thầy cơ, để đề tài hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2023 Sinh viên Uông Ngọc Anh iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH - BIỂU ĐỒ vii DANH MỤC BẢNG SỬ DỤNG viii MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Kết cấu khóa luận CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG 1.1 Phân tích liệu 1.1.1 Định nghĩa Phân tích liệu 1.1.2 Vai trị phân tích liệu 1.1.3 Phân loại loại phân tích liệu 1.1.4 Quy trình phân tích liệu 1.1.5 Khám phá liệu 1.1.6 Trực quan hóa liệu 1.2 Phân tích hành vi khách hàng vai trò kinh doanh 1.2.1 Phân tích hành vi khách hàng 1.2.2 Vai trị phân tích hành vi khách hàng kinh doanh 1.3 Các phương pháp phân tích hành vi khách hàng 13 1.3.1 Phân tích đối tượng khách hàng 13 1.3.2 Phân tích chuỗi giá trị khách hàng 13 iv 1.3.3 Phân tích phản hồi khách hàng 14 1.4 Phương pháp dự đoán khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai 15 1.4.1 Mơ hình hồi quy Logistics 15 1.4.2 Đánh giá phân loại 17 1.5 Phương pháp phân nhóm khách hàng 18 1.5.1 Mô hình phân khúc khác hàng Kmeans 19 1.5.2 Phương pháp chọn K tối ưu với phương pháp Eblow 20 1.6 Giới thiệu ngôn ngữ R thư viện sử dụng 21 1.6.1 Giới thiệu ngôn ngữ R 21 1.6.2 Tính ngôn ngữ R 22 1.6.3 Cài đặt sử dụng R 23 1.6.4 Thư viện R sử dụng 23 KẾT LUẬN CHƯƠNG 26 CHƯƠNG 2: KHÁM PHÁ DỮ LIỆU 27 2.1 Dữ liệu nghiên cứu 27 2.2 Khám phá liệu 29 2.2.1 Giới tính 29 2.2.2 Thành phần khách hàng khảo sát 30 2.2.3 Phản hồi khách hàng chọn quay trở lại 31 2.2.4 Phân phối mức thu nhập hàng năm khách hàng 32 2.2.5 Thời gian ghé quán khách hàng 34 2.2.6 Số tiền tiêu trung bình khách hàng 37 KẾT LUẬN CHƯƠNG 41 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MƠ HÌNH PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG 42 3.1 Tiền xử lý liệu 42 3.2 Xây dựng mơ hình dự đốn khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai 43 3.3 Xây dựng mơ hình phân nhóm khách hàng 48 KẾT LUẬN CHƯƠNG 58 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 v DANH MỤC CÁC VIẾT TẮT STT Chữ viết tắt Tên đầy đủ tiếng anh GMM Gaussian Mixture Model BIC Bayesian Information Criterion RFM Recency - Frequency - Monetary vi Tên đầy đủ tiếng việt DANH MỤC HÌNH - BIỂU ĐỒ Hình 1.1 Ví dụ Phân loại với mơ hình hồi quy logistics Hình 1.2 Hàm Sigmoid Hình 1.3 Ví dụ phân cụm liệu Hình 1.4 Quy trình phân cụm Kmeans Hình 1.5 Ví dụ phương pháp Eblow Hình 1.6 Logo ngơn ngữ R Hình 2.1 Biểu đồ thể giới tính Hình 2.2 Biểu đồ Tỷ lệ phần trăm thành phần khách hàng Hình 2.3 Biểu đồ Tỷ lệ khách hàng chọn quay lại Hình 2.4 Biểu đồ phân phối mức thu nhập hàng năm Hình 2.5 Biểu đồ thời gian ghé quán khách hàng Hình 2.6 Biểu đồ thời gian ghé quán khách hàng Hình 2.7 Biểu đồ Số tiền tiêu trung bình khách hàng Hình 2.8 Biểu đồ số tiền tiêu trung bình thành phần khách hàng Hình 3.1 Kết ma trận nhầm lẫn Hình 3.2 Chọn k cụm tối ưu với phương pháp Eblow vii Hình 3.3 Kết phân khúc liệu với Mơ hình Kmeans DANH MỤC BẢNG SỬ DỤNG Bảng 1.1 Ma trận nhầm lẫn Bảng 2.1 Mô tả câu hỏi khảo sát “Starbucks Customer Survey.csv” Bảng 2.2 Bảng thống kê Tỷ lệ khách hàng chọn quay lại Bảng 2.3 Bảng thống kê phân phối mức thu nhập hàng năm Bảng 2.4 Bảng thống kê thời gian ghé quán khách hàng Bảng 2.5 Bảng thống kê thời gian ghé quán thành phần khách hàng Bảng 2.6 Số tiền tiêu trung bình khách hàng Bảng 2.7 Bảng thống kê số tiền tiêu trung bình - thành phần khách hàng Bảng 3.1 Bảng hệ số hiển thị hệ số ước tính Bảng 3.2 Kết ma trận nhầm lẫn Bảng 3.3 Thống kê giá trị WSS với giá trị K Bảng 3.4 Thống kê phân khúc khách hàng viii MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Trong thời đại kinh tế số nay, việc phân tích hành vi khách hàng vấn đề cấp thiết quan trọng doanh nghiệp Với phát triển không ngừng công nghệ, việc thu thập xử lý liệu từ khách hàng trở nên dễ dàng hết Nhờ đó, doanh nghiệp áp dụng kỹ thuật phân tích liệu để tìm thông tin cần thiết hành vi khách hàng, từ tối ưu hóa chiến lược kinh doanh tăng cường cạnh tranh thị trường Trong bối cảnh đó, phân tích hành vi khách hàng với ngơn ngữ R đóng vai trị vơ quan trọng Ngơn ngữ R ngôn ngữ phổ biến để phân tích liệu, cho phép người dùng thực phân tích phức tạp tạo biểu đồ báo cáo trực quan Sử dụng R để phân tích hành vi khách hàng giúp cho doanh nghiệp nắm bắt thơng tin quan trọng hành vi khách hàng, từ tạo chiến lược kinh doanh hiệu cải thiện chất lượng dịch vụ Mục đích nghiên cứu Mục tiêu chung:  Nghiên cứu tổng quan phân tích liệu, khám phá liệu, trực quan hóa liệu  Nghiên cứu mơ hình hồi quy logistic phân cụm kmean Mục tiêu cụ thể:  Ứng dụng ngôn ngữ R khám phá liệu xây dựng mơ hình hồi quy logistic dự đoán khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai mơ hình phân khúc khách hàng với kmeans Đối tượng phạm vi nghiên cứu  Đối tượng phạm vi nghiên cứu : hồi quy logistic, phân cụm kmeans Phương pháp nghiên cứu  Phương pháp luận nghiên cứu khoa học  Phương pháp thu thập liệu: Thông tin thu nhập từ giáo trình, giảng  Phương pháp phân loại, phân cụm Kết cấu khóa luận Ngồi phần mở đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, nội dung khóa luận cịn bao gồm ba chương:  Chương 1: Cơ Sở Lý Thuyết Bài Tốn Phân Tích Hành Vi Khách Hàng  Chương 2: Xây Dựng Mô Hình Phân Tích Hành Vi Khách Hàng  Chương 3: Thực Nghiệm Đánh Giá Các giá trị p cho biết tầm quan trọng biến dự đoán mơ hình Giá trị p thấp (dưới 0,05) cho biết biến có khả yếu tố dự đốn quan trọng hành vi mua hàng Trong mơ hình này, Giới tính, Việc làm, Income_Bracket, Visit_Freq, Time_Visit, Nearest_Store, Quality_Rating, Sales_Promo_Rating, Ambience_Rating, WiFi_Rating, Service_Rating Promo_Communication khơng có giá trị p đáng kể Độ lệch Null độ lệch lại thước đo mức độ phù hợp mơ hình Độ lệch null biểu thị độ lệch mơ hình có thuật ngữ chặn, độ lệch lại biểu thị độ lệch mơ hình trang bị Độ lệch cịn lại thấp cho thấy mơ hình phù hợp với liệu Trong mơ hình này, độ lệch cịn lại 52,755 90 bậc tự do, thấp đáng kể so với độ lệch không 117,911 109 bậc tự do, cho thấy mơ hình phù hợp tốt với liệu AIC (Tiêu chí thơng tin Akaike) thước đo chất lượng mơ hình, có tính đến mức độ phù hợp độ phức tạp mơ hình AIC thấp cho thấy mơ hình tốt Trong mơ hình này, AIC 92,755, tương đối thấp, cho thấy mơ hình phù hợp với liệu Nhìn chung, mơ hình hồi quy logistic gợi ý yếu tố Membership, Purchases, Spending, and Meetup_Rating yếu tố dự đoán quan trọng hành vi mua hàng, yếu tố Giới tính, Việc làm, Income_Bracket, Visit_Freq, Sales_Promo_Rating, Time_Visit, Ambience_Rating, Nearest_Store, WiFi_Rating, Quality_Rating, Service_Rating Promo_Communication khơng phải yếu tố dự đốn quan trọng Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý mơ hình khơng nắm bắt tất yếu tố liên quan ảnh hưởng đến hành vi mua hàng cần thêm liệu phân tích để hiểu đầy đủ hành vi khách hàng cửa hàng 46 Tiếp sau tiến hành kiểm định mơ hình hồi quy logistic tập liệu kiểm định, thu ma trận nhầm lẫn sau: Bảng 3.2 Kết ma trận nhầm lẫn FALSE TRUE 1 Nguồn: Phân tích với ngơn ngữ R Hình 3.1 Kết ma trận nhầm lẫn Nguồn: Phân tích với ngơn ngữ R Từ (Bảng 3.2.(2)), tính độ xác mơ hình hồi quay logistic bằng: 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 7+2 = 0.8181 7+1 + 1+2 47 Với độ xác 81.81%, mơ hình hồi quy logistic đạt mức độ dự đốn xác, mơ hình hồi quy logistic đạt mức độ dự đốn xác sử dụng để giải vấn đề thực tiễn với mức độ tin cậy tương đối cao 3.3 Xây dựng mơ hình phân nhóm khách hàng Tiến hành phân khúc khách hàng dựa “Thu nhập năm” “Mức chi tiêu” khách hàng khảo sát Việc cần xác định giá trị K tối ưu phân cụm, nên tiến hành tính tốn giá trị hàm lỗi WSS, tổng bình phương khoảng cách điểm liệu cụm (cluster), Giá trị WSS thường sử dụng để đánh giá hiệu phương pháp phân cụm (clustering) liệu Khi thực phân cụm, mục tiêu tìm cách phân chia liệu thành cụm cho khoảng cách điểm liệu cụm nhỏ Vì vậy, giá trị WSS nhỏ phân chia tốt Để tính giá trị WSS, ta cần tính tổng bình phương khoảng cách điểm liệu cụm, sau tính tổng giá trị cho tất cụm liệu Giá trị WSS tổng giá trị WSS tính theo cơng thức sau: 𝑊𝑆𝑆 = ∑ 𝐶𝑖 ∑ 𝑥𝑗 ∈ 𝐶𝑖 ‖𝑥𝑗 − 𝜇𝑖 ‖  𝐶𝑖 cụm thứ 𝑖  𝑥𝑗 điểm liệu thứ 𝑗  𝜇𝑖 trung bình điểm liệu cụm thứ 𝑖  ||𝑥𝑗 − 𝜇𝑖|| khoảng cách điểm liệu 𝑥𝑗 trung bình 𝜇𝑖 cụm 𝑖 48 Bảng 3.3 Thống kê giá trị WSS với giá trị K K WSS 242 145.72 77.7 56.25 34.35 26.9 20.19 12.99 11.8 Nguồn: Phân tích với ngơn ngữ R Khi chọn giá trị K, cần chọn giá trị cho WSS nhỏ tốt, không nên chọn K q lớn điều dẫn đến phân chia liệu chi tiết không đại diện cho liệu tổng thể Có thể thấy giá trị WSS giảm dần tăng giá trị K Tuy nhiên, giảm đáng kể từ K=1 đến K=2, sau tốc độ giảm WSS giảm dần trở nên chậm Để chọn giá trị K tối ưu, sử dụng phương pháp Elbow, xác định giá trị K tối ưu điểm khuỷu tay đường cong biểu diễn giá trị WSS theo giá trị K Trong trường hợp này, thông qua (Bảng 3.2) (Hình 3.2) xác định điểm khuỷu tay đường cong WSS xảy K = 3, nên chọn K = giá trị K tối ưu 49 Hình 3.2 Chọn k cụm tối ưu với phương pháp Eblow Nguồn: Phân tích với ngơn ngữ R Hình 3.3 Kết phân khúc liệu với Mơ hình Kmeans Nguồn: Phân tích với ngôn ngữ R Bảng 3.4 Thống kê phân khúc khách hàng Cụm Số lượng 26 16 80 Nguồn: Phân tích với ngơn ngữ R 50 Sau phân khúc khách hàng dựa theo “Thu nhập năm” “Mức chi tiêu” thành cụm riêng biệt Có thể đưa nhận xét sau:  Cụm (màu đỏ): bao gồm 26 khách hàng, với mức thu nhập trung bình cao so với hai cụm khác, nhiên mức chi tiêu trung bình cụm lại thấp so với mức chi tiêu trung bình cụm cụm Điều cho thấy nhóm khách hàng có xu hướng tiết kiệm  Cụm (màu xanh): Cụm bao gồm 16 khách hàng, có thu nhập năm cao so với cụm mức chi tiêu họ lại thấp  Cụm (màu xanh dương): Cụm bao gồm 80 khách hàng, cụm có thu nhập năm thấp mức chi tiêu thấp, mức chi tiêu trung bình cụm thấp so với cụm Điều cho thấy nhóm khách hàng có tài hạn chế, sinh viên Để thu hút, giữ chân cải thiện nhóm khách hàng theo cụm, doanh nghiệp thực sách khác sau: Đối với cụm khách hàng Cụm 1: Tạo chương trình tích điểm giảm giá cho khách hàng thường xuyên mua hàng để khuyến khích họ mua sản phẩm thường xun hơn: Chương trình tích điểm giảm giá cách hiệu để khuyến khích khách hàng quay lại cửa hàng Starbucks mua hàng thường xuyên Khách hàng tích điểm nhận ưu đãi đặc biệt sau mua hàng đổi điểm sử dụng ưu đãi lần mua hàng Điều giúp tạo trung thành khách hàng cửa hàng tăng doanh thu cửa hàng Starbucks Ví dụ, cửa hàng Starbucks tạo chương trình tích điểm dựa số lượng đơn hàng khách hàng Sau khách hàng đạt số điểm định, họ đổi điểm để nhận tách cà phê miễn phí giảm giá 51 đơn hàng Hoặc cửa hàng tạo chương trình giảm giá đặc biệt cho sản phẩm ưa thích để khuyến khích khách hàng mua sản phẩm thường xuyên Các chương trình khuyến quảng cáo qua kênh truyền thơng cửa hàng, bao gồm trang web, mạng xã hội, email marketing tin nhắn văn Bên cạnh đó, nhân viên cửa hàng nên đào tạo để thơng báo chương trình khuyến cho khách hàng chúng ghé thăm cửa hàng Tập trung vào sản phẩm có giá trung bình giá thấp để thu hút cụm khách hàng này: Tập trung vào sản phẩm có giá trung bình giá thấp cách hiệu để thu hút cụm khách hàng có mức chi tiêu thấp Cửa hàng Starbucks tập trung vào việc giảm giá tạo combo sản phẩm có giá hợp lý để khách hàng tiết kiệm chi phí Ví dụ, cửa hàng Starbucks tạo combo sản phẩm gồm tách cà phê bánh mỳ với giá hợp lý, thu hút khách hàng cụm cụm Ngoài ra, cửa hàng tập trung vào việc phát triển quảng bá sản phẩm mới, độc đáo với giá phải chăng, để thu hút ý khách hàng Ngồi ra, sản phẩm có giá trung bình giá thấp quảng bá thông qua kênh truyền thông cửa hàng, bao gồm trang web, mạng xã hội, email marketing tin nhắn văn Nhân viên cửa hàng giới thiệu sản phẩm cho khách hàng chúng ghé thăm cửa hàng Đưa sản phẩm thường xuyên để khách hàng có hội thử có thêm lựa chọn: Đưa sản phẩm thường xuyên cách tốt để giữ khách hàng quan tâm khuyến khích họ quay lại cửa hàng Starbucks để khám phá sản phẩm Điều giúp khách hàng có nhiều lựa chọn trải nghiệm sản phẩm lạ, đồng thời giúp cho cửa hàng Starbucks cập nhật phát triển sản phẩm Cửa hàng Starbucks đưa sản phẩm định kỳ 52 dịp đặc biệt, chẳng hạn vào mùa lễ hội, ngày lễ, hay dịp kỷ niệm quan trọng Điều giúp tạo độc đáo hấp dẫn cho sản phẩm thu hút quan tâm khách hàng Để giới thiệu sản phẩm mới, cửa hàng Starbucks sử dụng kênh truyền thông khác nhau, bao gồm mạng xã hội, email marketing, quảng cáo trang báo tạp chí, chí cách tặng khách hàng thử miễn phí sản phẩm mua sản phẩm khác Bên cạnh đó, cửa hàng Starbucks lắng nghe phản hồi khách hàng sản phẩm sử dụng thơng tin để cải thiện sản phẩm tạo sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng Tạo gói combo sản phẩm để khách hàng tiết kiệm mua sản phẩm kết hợp với nhau: Tạo gói combo sản phẩm cách tốt để khách hàng tiết kiệm mua sản phẩm kết hợp với Các gói combo sản phẩm thiết kế dựa sở thích khách hàng nhu cầu thường gặp khách hàng Ví dụ, cửa hàng Starbucks tạo gói combo sản phẩm "Morning Start", bao gồm ly cà phê lớn bánh mì ngọt; "Work and Chill", bao gồm ly cà phê lớn bánh mì nướng Các gói combo sản phẩm giúp khách hàng tiết kiệm thời gian tiền bạc mua sản phẩm kết hợp với thay mua riêng lẻ sản phẩm Để quảng bá gói combo sản phẩm này, cửa hàng Starbucks sử dụng biển quảng cáo, poster tường, bảng thông tin cửa hàng Các nhân viên cửa hàng giới thiệu gói combo sản phẩm cho khách hàng họ đến mua hàng Đối với cụm khách hàng Cụm 2: 53 Tìm hiểu sở thích nhu cầu khách hàng để đưa sản phẩm phù hợp có giá hợp lý: d Để tìm hiểu sở thích nhu cầu khách hàng, cửa hàng Starbucks áp dụng phương pháp khảo sát khách hàng, theo dõi liệu mua hàng, tương tác trực tiếp với khách hàng - Khảo sát khách hàng: Cửa hàng Starbucks thực khảo sát trực tuyến trực tiếp với khách hàng để tìm hiểu sở thích nhu cầu khách hàng Các câu hỏi khảo sát liên quan đến loại đồ uống, thức ăn mà khách hàng thường thích, mức giá khách hàng mong muốn - Theo dõi liệu mua hàng: Cửa hàng Starbucks sử dụng hệ thống quản lý khách hàng để theo dõi sản phẩm mà khách hàng thường mua Từ đó, cửa hàng phân tích đưa sản phẩm phù hợp với sở thích nhu cầu khách hàng - Tương tác trực tiếp với khách hàng: Nhân viên cửa hàng Starbucks tương tác trực tiếp với khách hàng để tìm hiểu sở thích nhu cầu khách hàng Các câu hỏi liên quan đến việc khách hàng đến cửa hàng để làm gì, tìm kiếm sản phẩm Sau tìm hiểu sở thích nhu cầu khách hàng, cửa hàng Starbucks đưa sản phẩm phù hợp có giá hợp lý cách: - Tạo sản phẩm dựa sở thích nhu cầu khách hàng - Cập nhật sản phẩm có để đáp ứng nhu cầu khách hàng - Tích hợp sản phẩm đặc biệt sản phẩm mùa vào danh sách sản phẩm để thu hút khách hàng khách hàng thường xuyên 54 - Tạo gói sản phẩm đặc biệt gói combo sản phẩm để khách hàng tiết kiệm mua sản phẩm kết hợp với - Áp dụng chương trình khuyến mãi, giảm giá tặng quà cho sản phẩm sản phẩm khách hàng yêu thích để thu hút khách hàng quay lại mua sản phẩm cửa hàng Tạo sản phẩm độc đáo có tính đặc biệt để thu hút cụm khách hàng này: Tạo sản phẩm độc đáo có tính đặc biệt cách hiệu để thu hút cụm khách hàng Ví dụ, tạo sản phẩm đặc biệt có cửa hàng bạn sản phẩm mang tính cách mạng ngành cơng nghiệp bạn Ngồi ra, sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để tiếp cận khách hàng quảng bá sản phẩm cửa hàng Bằng cách này, bạn giới thiệu sản phẩm độc đáo có tính đặc biệt cửa hàng đến với nhiều khách hàng hơn, giúp tăng doanh số bán hàng tạo thu hút Tập trung vào sản phẩm có giá trung bình giá cao so với cụm khách hàng màu đỏ: - Đưa chương trình khuyến đặc biệt: Khuyến khích nhóm khách hàng màu xanh màu xanh dương thử sản phẩm cao cấp cách đưa chương trình giảm giá tặng quà mua sản phẩm có giá trị cao - Tạo gói sản phẩm đặc biệt: Tạo gói sản phẩm đặc biệt với sản phẩm có giá trị cao, hấp dẫn nhóm khách hàng màu xanh màu xanh dương cách giảm giá khách hàng mua sản phẩm kết hợp với Đối với cụm khách hàng Cụm 3: Tập trung vào sản phẩm có giá thấp sử dụng hàng ngày để thu hút cụm khách hàng này: 55 - Giảm giá cho sản phẩm có giá thấp: Starbucks giảm giá cho sản phẩm có giá trị thấp cà phê đen, trà, bánh mì, bánh để thu hút cụm khách hàng - Cung cấp sản phẩm sử dụng hàng ngày: Cửa hàng cung cấp sản phẩm cà phê, trà bánh mì để khách hàng sử dụng hàng ngày Các sản phẩm có giá hợp lý dễ tiếp cận cho cụm khách hàng - Đưa ưu đãi đặc biệt cho khách hàng thường xuyên mua hàng: Starbucks tạo chương trình tích điểm giảm giá cho khách hàng thường xuyên mua hàng để khuyến khích họ mua sản phẩm thường xuyên - Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Starbucks tăng cường trải nghiệm khách hàng cách đưa hoạt động tổ chức buổi đọc sách, giao lưu chia sẻ thực hoạt động nhóm Điều thu hút cụm khách hàng có thu nhập thấp đến cửa hàng để tham gia hoạt động Đưa chương trình giảm giá đặc biệt miễn phí cho sinh viên để khuyến khích cụm khách hàng mua hàng: Sinh viên nhóm khách hàng có tài hạn chế Vì vậy, để thu hút giữ chân cụm khách hàng này, chương trình giảm giá miễn phí đặc biệt cho sinh viên chiến lược hiệu Ví dụ chương trình giảm giá 10% cho sinh viên mua sản phẩm miễn phí ly đồ uống nhỏ mua sản phẩm Ngồi ra, cửa hàng hợp tác với trường đại học tổ chức sinh viên để quảng bá chương trình tăng ý cụm khách hàng Tạo gói combo sản phẩm có giá phù hợp để khách hàng tiết kiệm mua hàng: Tính cách tiết kiệm cụm khách hàng màu đỏ, tạo 56 gói combo sản phẩm có giá phù hợp phương án tốt để thu hút giữ chân cụm khách hàng Các gói combo bao gồm sản phẩm phổ biến ưa chuộng cửa hàng Starbucks có giá phù hợp so với việc mua lẻ sản phẩm Ví dụ, gói combo bao gồm cốc cà phê size vừa bánh với giá thấp so với việc mua lẻ sản phẩm Ngồi ra, gói combo tạo dựa sở thích nhu cầu cụm khách hàng màu đỏ để tăng khả tiếp cận thu hút họ 57 KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương 3, khóa luận tiến hành xử lý chuẩn bị liệu để xây dựng mơ hình dự đoán hành vi khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai Sử dụng mơ hình hồi quy logistic ngơn ngữ lập trình R, đạt độ xác 81.81% việc dự đốn khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai, kết quản mô hình hồi quy logistic phương pháp phù hợp để dự đốn hành vi khách hàng sử dụng để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh Cùng với dự đoán hành vi khách hàng quay lại, khóa sử dụng phương pháp phân nhóm Kmean ngơn ngữ R để phân nhóm khách hàng thành cụm dựa đặc tính chung họ Việc phân nhóm khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu yêu cầu nhóm khách hàng cụ thể 58 KẾT LUẬN Phân tích hành vi khách hàng trình thu thập phân tích liệu liên quan đến hành vi mua hàng, sử dụng sản phẩm dịch vụ khách hàng Từ đó, ta hiểu nhu cầu, sở thích, tâm lý hành vi khách hàng Phân tích hành vi khách hàng có vai trị quan trọng việc xác định chiến lược kinh doanh hiệu để tăng doanh số lợi nhuận Qua q trình nghiên cứu phân tích hành vi khách hàng với ngơn ngữ R, em hồn thiện khóa luận với đề tài “Phân Tích Hành Vi Khách Hàng Với Ngơn Ngữ R”, khóa luận hồn thiện nội dung sau: - Khái quát phân tích hành vi khách hàng - Ứng dụng phân loại phân cụm liệu dự đoán khách hàng sử dụng dịch vụ tương lai phân khúc khách hàng - Khám phá liệu khảo sát khách hàng Bài luận thành cột mốc cuối đánh dấu bốn năm đại học, dù nỗ lực hồn thiện luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận đước ý kiến đóng góp thầy giáo để luận văn hồn thiện 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tài liệu tiếng việt [1] https://aws.amazon.com/vi/what-is/logistic-regression/ [2] https://aws.amazon.com/vi/what-is/logistic-regression/ [3] https://goeco.link/YcspP [4] Phân Tích Hành Vi Khách Hàng Muamilo [5] Phân Tích Hành Vi Mua Của Khách Hàng Đối Với Sản Phẩm Nước Rửa Tay Lifebuoy Tại Đại Học Thủ Dầu Một [6] Hướng dẫn phân tích hành vi khách hàng II Các Website [7].Phân tích hành vi khách hàng, https://www.brandsvietnam.com/congdong/topic/15118-Phan-tich-hanh-vi-khachhang-Dinh-nghia-loi-ich-va-huong-dan-thuc-hien [8] Hành vi khách hàng gì?, https://gitiho.com/blog/hanh-vi-khach-hang-la-giphan-tich-chi-tiet-cac-yeu-to-quyet-dinh-mua-hang-cua-khach-hang7007.html#hanh_vi_khach_hang_la_gi [9] Thuật tốn K-Means với toán phân cụm liệu, https://tigosoftware.com/vi/thuat-toan-k-means-voi-bai-toan-phan-cum-du-lieu [9] Thuật toán K-Means với toán phân cụm liệu, http://bis.net.vn/forums/t/374.aspx [10] Hồi quy logistic gì?, https://aws.amazon.com/vi/what-is/logisticregression/ 60