(Luận văn) phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ dữ liệu bigdata trường hợp của sacombank

t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ng TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH hi ep - w n lo PHẠM VĂN HẬU ad ju y th yi pl n ua al n va PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG HƯỚNG ĐẾN PHÂN ll fu KHÚC THỊ TRƯỜNG TỪ DỮ LIỆU BIGDATA m oi TRƯỜNG HỢP CỦA SACOMBANK at nh z z ht vb k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va y te re Thành Phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ng TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH hi ep - w n lo ad y th ju PHẠM VĂN HẬU yi pl n ua al n va PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG HƯỚNG ĐẾN PHÂN ll fu KHÚC THỊ TRƯỜNG TỪ DỮ LIỆU BIGDATA m oi TRƯỜNG HỢP CỦA SACOMBANK at nh z z Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh vb ht Hướng đào tạo: Hướng ứng dụng k jm Mã số: 8340101 l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ om NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: n a Lu PGS.TS TỪ VĂN BÌNH n va y te re Thành Phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN t to ng Tôi xin cam đoan nội dung viết báo cáo thực hi ep sở tham khảo tài liệu liên quan đến đề tài số liệu báo cáo hồn tồn trung thực Tơi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm lời cam đoan w n lo ad ju y th Người thực đề tài yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re MỤC LỤC t to TRANG PHỤ BÌA ng hi LỜI CAM ĐOAN ep MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT w n DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ lo ad TÓM TẮT y th ju ABSTRACT yi pl LỜI MỞ ĐẦU al n ua CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU n va 1.1 Lý chọn đề tài fu ll 1.2 Mục tiêu nghiên cứu m oi 1.3 Phương pháp nghiên cứu nh at 1.3.1 Đối với số liệu phục vụ nghiên cứu z z ht vb 1.3.2 Các khái niệm tiếp cận nghiên cứu k jm 1.3.3 Phạm vi nghiên cứu luận văn gm 1.3.4 Kết cấu luận văn om l.c CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 10 a Lu 2.1 Big Data 10 n 2.2 Khai phá liệu (Data Mining) 10 y 2.3.2 Hành vi tiêu dùng đƣợc phân khúc theo RFM 19 te re 2.3.1 Định nghĩa 13 n va 2.3 Hành vi tiêu dùng 13 2.4 Phân khúc thị trường 20 t to 2.4.1 Định nghĩa phân khúc thị trường 20 ng hi 2.4.2 Lựa chọn thị trường mục tiêu…… 22 ep 2.4.3 Định vị sản phẩm thị trường mục tiêu 24 w n lo 2.5 Một số khái niệm khác 25 ad y th 2.5.1 Mơ hình ma trận giá trị khách hàng (Custumer Value Matrix Model… 25 ju 2.5.2 Phương pháp RFM 26 yi pl 2.5.3 Giá trị vòng đời khách hàng (Custumer Lifetime Value - CLV) 27 ua al n 2.5.4 Thuật toán phân cụm (Clustering) 27 va n 2.5.5 Thuật toán K-means 30 ll fu oi m 2.6 Quy trình nghiên cứu 31 at nh CHƯƠNG 3: BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI SACOMBANK…33 z 3.1 Big Data ứng dụng Big data lĩnh vực ngân hàng 33 z vb 3.1.1 Big data 33 ht jm 3.1.2 Ứng dụng Big data lĩnh vực ngân hàng 33 k gm 3.2 Ứng dụng big data Sacombank 40 l.c om 3.2.1 Giới thiệu Sacombank 40 n a Lu 3.2.2 Ứng dụng big data Sacombank 43 n va CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BIG DATA 46 4.2.1 Đối với khách hàng tiền gửi 46 y 4.2 Thông tin giao dịch khách hàng 46 te re 4.1 Số liệu phục vụ nghiên cứu 46 4.2.2 Đối với khách hàng sử dụng thẻ tín dụng 48 t to 4.2.3 Đối với khách hàng tiền vay 49 ng hi 4.3 Phân tích hành vi phân khúc khách hàng 51 ep CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC 58 w n ĐỀ XUẤT CHIẾN LƯỢC KINH DOANH 58 lo ad ju y th 5.1 Chiến lược kinh doanh đề xuất theo phân khúc khách hàng 60 5.1.1 Chiến lược cho nhóm khách hàng tốt (Best) 60 yi pl 5.1.2 Chiến lược cho nhóm khách hàng (New) 65 ua al n 5.2 Chiến lược phản hồi khách hàng (feelback) 67 va n KẾT LUẬN 70 oi m at nh PHỤ LỤC ll fu TÀI LIỆU THAM KHẢO z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re t to DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ng hi Nguyên nghĩa ep Từ viết tắt Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương w SACOMBANK n Tín lo ad CLV Customer Lifetime Value y th ju (Giá trị đóng góp khách hàng theo thời yi gian) pl Recency, Frequency, Monatery n ua al RFM n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU t to Bảng 1.1 Thông tin khách hàng từ tháng 10/2018 đến tháng 10/2019 ng Bảng 2.1 Các bước trình khai thác liệu hi ep Bảng 2.2 Ứng dụng khai thác liệu Bảng 2.3 Bảng mô tả điểm theo RFM w n Bảng 2.4 Mô tả ma trận giá trị khách hàng lo ad Bảng 2.5 Các tham số ma trận quan hệ khách hàng y th Bảng 2.6 Chuyển đổi liệu ju Bảng 2.7 Các phương pháp thuật toán phân cụm yi pl Bảng 2.8 Các bước thuật tốn K-means ua al Bảng 4.1 Thơng tin loại thẻ tín dụng sử dụng khách hàng n Bảng 5.1 Khung điểm xếp hạng đề xuất va n Bảng 5.2 Chính sách ưu đãi đề xuất cho khách hàng sapphire fu ll Bảng 5.3 Kế hoạch phân bổ nguồn lực cho nhóm khách hàng tốt oi m Bảng 5.4 Chiến lược đề xuất dành cho nhóm khách hàng at nh Bảng 5.5 Kế hoạch xây dựng chiến lược feelback z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ t to Biểu đồ 2.1 Quy trình khai thác liệu ng Biểu đồ 2.2 Mơ hình ma trận giá trị khách hàng hi ep Biểu đồ 2.3 Ví dụ thuật tốn phâm cụm cổ điển Biểu đồ 2.4 Ví dụ phân cụm phương pháp K-means w Biểu đồ 2.5 Quy trình nghiên cứu n lo ad Biểu đồ 3.1 Tổng tài sản Sacombank giao đoạn 2014-2018 y th Biểu đồ 3.2 Tổng nguồn vốn huy động Sacombank giao đoạn 2014-2018 ju Biểu đồ 3.3 Tổng cho vay khách Sacombank giao đoạn 2014-2018 yi pl Biểu đồ 3.4 Lợi nhuận trước thuế Sacombank giao đoạn 2014-2018 ua al Biểu đồ 4.1 Thông tin tiền gửi theo thời gian khách hàng n Biểu đồ 4.2 Thơng tin nhóm thẻ tín dụng khách hàng quan tâm va n Biểu đồ 4.4 Thông tin vay khách hàng ll fu Biểu đồ 4.5 Thông tin vay theo giá trị thời gian vay oi m Biểu đồ 4.6 Mơ hình ma trận khách hàng at nh Biểu đồ 4.7 Phân khúc thị trường dựa vào mơ hình RFM Biểu đồ 4.8 Thơng tin vay vốn theo nhóm phân khúc khách hàng z z Biểu đồ 4.9 Phân khúc thị trường mối quan hệ với khách hàng vb ht Biểu đồ 4.10 Thông tin phân khúc thị trường theo dịch vụ tham gia số dư nợ thẻ k jm om l.c gm n a Lu n va y te re TÓM TẮT t to ng Đề tài “Phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ hi ep liệu bigdata: Trường hợp Sacombank” với mục đích phân tích hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ khách hàng, việc phân tích hành vi khách hàng w từ nguồn liệu big data Điều góp phần vào việc xác định lại phân n lo ad khúc thị trường để ngân hàng có hướng tiếp cận phù hợp, sở để phát triển y th thêm vào dịch vụ hướng đến phục vụ khách hàng cách hiệu nhằm giữ ju chân khách hàng cũ, hạn chế rời dịch vụ khách hàng tạo tiếng vang lôi kéo yi pl khách hàng ua al Đề tài áp dụng vào mơ hình CLV (customer lifetime value) - giá trị đóng góp n khách hàng theo thời gian để tính RFM (Recency, Frequency, Monetary) trước va n hướng đến phân khúc thị trường Việc phân khúc dựa hành vi tiêu dùng fu ll khách hàng cụ thể khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách hàng tiền gửi oi m lịch sử giao dịch tiền gửi, khách hàng tiền vay số phương pháp phân cụm at nh (cluster) phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần suất giao dịch khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa nguồn liệu big data Sacombank) z z Việc nghiên cứu ban lãnh đạo phía ngân hàng kỳ vọng lớn, kết vb ht nghiên cứu từ tài nguyên liệu việc làm thực tế, giúp Sacombank phân khúc jm hệ khách hàng thành nhóm từ có giải pháp chiến lược hướng k om l.c áp dụng thức cho năm 2020 gm vào phân khúc khách hàng cụ thể chiến lược đề xuất từ nghiên cứu n a Lu n va y te re 68 cho Sacombank thu thập nhiều thông tin phản hồi từ khách hàng hướng t to đến mục tiêu phục vụ khách hàng tốt thông qua thấu hiểu khách hàng ng Khác biệt công cụ việc ứng dụng công nghệ thông tin nên thời gian hi ep xử lý nhanh chóng, phản hồi trực tiếp đến khách hàng công nghệ trực tuyến, ưu điểm sử dụng đơn giản, tiện lợi, đại thu thập nhiều thơng tin w từ khách hàng Cơng cụ giúp Sacombank giải vấn đề tổng đài chăm n lo ad sóc khách hàng bị nghẽn, tải… cải tiến dịch vụ khách hàng y th Chiến lược xây dựng quy trình tiếp nhận xử lý thông tin ju khách hàng Tác giả đề xuất quy trình chia làm bước sau: yi pl Bước 1: Tiếp nhận tổng hợp thông tin ua al Trung tâm dịch vụ khách hàng thu thập tất nhu cầu, phản ảnh, khiếu n nại, khách hàng hữu tiếp nhận thông qua ứng dụng (nhận va n diện ID khách hàng số CMND/số điện thoại khách hàng) liên kết đến trang thu fu ll thập thông tin giải khiếu nại ngân hàng oi m Bước 2: Phân loại chuyển tiếp thông tin at nh Bộ phận tiếp nhận dựa nhu cầu khách hàng, ứng dụng phân loại theo tiêu chí tích hợp sẵn: nhu cầu sản phẩm, phàn nàn dịch vụ, khiếu nại,… z z Bước 3: Xử lý phản hồi thông tin đến khách hàng vb ht Sau phân loại thông tin từ khách hàng, tự động chuyển đến trung jm tâm xử lý (chi nhánh nơi khách hàng tham gia giao dịch) Nhân chi nhánh tiếp k gm nhận xử lý yêu cầu khách hàng phản hồi ngược lại khách hàng thông qua l.c ứng dụng điện thoại phản hồi kết hệ thống, trung tâm dịch vụ khách om hàng có nhiệm vụ tổng hợp đánh giá kết thông qua hài lòng khách hàng a Lu Kế hoạch nguồn lực: Để thực chiến lược đòi hỏi Sacombank phải n có kế hoạch xây dựng chương trình hành động cụ thể để giúp việc triển khai kế hoạch y te re giả đề xuất theo bảng 5.5 n va thuận lợi phát huy hiệu Kế hoạch xây dựng chiến lược cụ thể tác 69 Bảng 5.5 Kế hoạch xây dựng chiến lược feelback t to Nhóm kế hoạch Diễn giải Chi phí Bộ phận thực ng hi - Xây dựng quy trình thu - Nguồn kinh phí - Khối cơng nghệ lược thập phản hồi thông tin hoạt động kinh thông tin ep Xây dựng chiến doanh w - Thiết kế cơng cụ truyền - Nguồn kinh phí - Phịng truyền thơng n Truyền thơng lo ad thơng marketing tờ hoạt động kinh marketing nhắn, ju y th rơi/quảng cáo/e-mail, tin doanh yi - Thu thập thơng tin, tổng - Nguồn kinh phí - Trung tâm dịch vụ lý thông tin hợp phân loại thông tin hoạt pl Thu thập xử ua al động Chuyển đơn vị xử lý kinh khách hàng n doanh va - Xử lý thông tin tiếp nhận - Nguồn kinh phí - Trung tâm dịch vụ phản hồi thông tin đến hoạt n Triển khai thực fu ll động doanh - Bộ phận kinh doanh nh chi nhánh oi m khách hàng kinh khách hàng at - Tổng hợp kết từ chi - Nguồn kinh phí - Ban suất chất nhánh để đánh giá hiệu hoạt z Đánh giá hiệu kinh lượng ht vb k jm Nguồn: Đề xuất tác giả doanh z triển khai sách động gm Chiến lược có ưu điểm thu thập lượng lớn thông tin từ om l.c khách hàng từ giúp cho Sacombank giải nhanh chóng khiếu nại khách hàng mang đến hài lòng khách hàng, nhiên nhược điểm a Lu chiến lược chi phí cho việc thực cao, đòi hỏi nhiều phận tham gia, thời n gian triển khai tương đối dài việc giám sát đánh giá hiệu chiến lược y toàn diện te re chiến lược tác giả đề xuất, Ban lãnh đạo Sacombank cần có giải pháp cụ thể n va phức tạp Để chiến lược thành công phát huy hiệu nội dung 70 B KẾT LUẬN t to Các công ty thường nghiên cứu phân khúc khách hàng thực tế khách ng hàng khác nỗ lực Marketing họ hiệu họ nhắm hi ep tới đối tượng cụ thể, nhóm khách hàng nhỏ với thơng điệp mà người tiêu dùng tìm thấy có liên quan thúc đẩy họ mua dịch vụ sản phẩm Các w n công ty hy vọng hiểu rõ sở thích nhu cầu khách hàng họ lo ad để tìm cách tối ưu tiếp cận phân khúc người dùng y th Trong nhiều thập kỷ, Marketer phân loại theo đặc điểm khách hàng mục ju tiêu họ để cố gắng đoán tâm lý khách hàng, người mua sản phẩm yi pl dịch vụ họ Tuy nhiên công ty phân khúc khách hàng ua al cách sử dụng chi tiết nhân học tâm lý người tiêu dùng mà bỏ qua n thay đổi lớn hành vi khách hàng, điều lãng phí tiền tài va n nguyên công ty dẫn tới sụt giảm doanh số fu ll Nội dung nghiên cứu luận văn tập trung vào việc thực phân m oi khúc khách hàng cụ thể trường hợp Sacombank Việc phân khúc dựa hành nh vi tiêu dùng khách hàng cụ thể khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách at z hàng tiền gửi lịch sử giao dịch tiền gửi, khách hàng tiền vay số phương z vb pháp phân cụm (cluster) vào phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần ht suất giao dịch khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa nguồn liệu big data jm k Sacombank) Dựa kết phân tích liệu Sacombank có kế hoạch phát gm triển giải pháp kinh doanh hạn chế rủi ro rời dịch vụ khách hàng, tăng cường om l.c chiến lược kinh doanh giúp giữ chân khách hàng tại, khai thác khách hàng a Lu Với sở liệu đưa vào nghiên cứu với việc sử dụng phương pháp n phân tích nêu trên, Sacombank có kế hoạch phát triển hai chiến lược chính: Sacombank phải trì mối quan hệ tốt khách hàng, cung cấp sản phẩm dịch vụ y góp lợi nhuận cao cho ngân hàng nhóm tốt (best) nhóm chi tiêu (spender), te re Đối với nhóm khách hàng sử dụng nhiều sản phẩm dịch vụ mức đóng n va chiến lược theo phân khúc khách hàng chiến lược phân khúc chéo 71 kèm triển sách khách hàng thân thiết (nhóm best) sách chiết t to khấu theo doanh số bán chéo (upselling) sản phẩm/dịch vụ cao cấp ngân ng hàng (nhóm spender) để gia tăng lợi nhuận hi ep Đối với nhóm khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ mức đóng góp lợi nhuận thấp nhóm khách hàng (new) nhóm khơng chắn (uncertain) w Sacombank nên triển khai chương trình khuyến ngắn hạn, giảm phí sử n lo ad dụng thêm sản phẩm/dịch vụ (nhóm new) sách chế ưu đãi phí y th quà tặng cho khách hàng quay lại giao dịch đồng thời tập trung vào cơng tác chăm ju sóc, thăm hỏi khách hàng nhằm khơi gợi lại nhu cầu tìm hiểu nguyên nhân để có yi pl giải pháp cải tiến ua al Mặt khác, Sacombank cần có chiến lược phân khúc chéo để tạo n chiến lược định vị để điều chỉnh chiến lược kinh doanh nhầm tối đa hóa lợi va n nhuận chiến lược marketing, chiến lược dịch vụ chiến lược phản hồi ll oi m Hạn chế kiến nghị fu khách hàng at nh Kết nghiên cứu luận văn giúp ích cho Sacombank hiểu hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ khách hàng Điều z z khơng góp phần vào việc xác định lại khúc thị trường để ngân hàng có hướng vb ht tiếp cận phù hợp, sở để phát triển thêm vào dịch vụ hướng đến phục vụ jm khách hàng cách hiệu nhằm giữ chân khách hàng cũ, hạn chế rời dịch vụ k l.c có giới hạn tác giả, luận văn có giới hạn định gm khách hàng tạo tiếng vang lôi kéo khách hàng Tuy nhiên, khả om Thứ nhất, phạm vi nghiên cứu luận văn hệ khách hàng tiền vay, a Lu tiền gửi, thẻ tín dụng với không gian TPHCM (phạm vi hẹp) nên kết n khơng phản ánh hết tranh toàn hệ khách hàng Sacombank với hệ khách hàng 12 tháng (từ tháng 10/2018 đến tháng 10/2019) khơng q dài để đánh giá y Thứ hai, thời gian nghiên cứu số liệu khách hàng luận văn te re nhân học tâm lý học n va đa dạng trải dài khắp đất nước nước có đặc điểm khác 72 xác hành vi khách hàng, từ việc phân khúc đưa giải pháp có t to giá trị tốt ngắn hạn (một vài năm tiếp theo) ng Thứ ba, phương pháp áp dụng cho cơng ty có hệ thống thu hi ep thập thông tin liệu khách hàng tốt (ngành tài ngân hàng), cơng ty khơng có hệ thống liệu khách hàng đầy đủ khó áp dụng khơng có nhiều w liệu phân tích kết đưa khơng đáng tin cậy n lo ad Do đó, cần có cơng trình nghiên cứu quy mô lớn tương lai, để y th có kết đầy đủ hơn, từ Sacombank có giải pháp kinh doanh hiệu ju chiến lược kinh doanh dài hạn đóng góp tích cực vào hiệu hoạt động yi pl Sacombank ua al Tuy nhiên, với kết nghiên cứu luận văn có giá trị tích n cực, Sacombank dựa vào kết tham khảo chiến lược đề va n xuất tác giả để ứng dụng vào sách chiến lược kinh doanh ll fu năm 2020 địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, phát triển tồn hệ oi m thống Ngoài ra, hướng đề tài thị trường Việt Nam đặc biệt at nh lĩnh vực ngân hàng nên tác giả hi vọng hướng hướng tiên phong lĩnh vực ngân hàng Việt Nam tương lai gần ứng dụng rộng z z ht vb rãi lĩnh vực khác Việt Nam k jm om l.c gm n a Lu n va y te re TÀI LIỆU THAM KHẢO t to ng Doan, O., Ayỗin, E., & Bulut, Z A (2018) Customer Segmentation by Using RFM hi ep Model and Clustering Methods: A Case Study in Retail Industry International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 8(1), 1–19 w n Retrieved from www.ijceas.com lo ad Kahreh, M S., Tive, M., Babania, A., & Hesan, M (2014) Analyzing the y th Applications of Customer Lifetime Value (CLV) based on Benefit Segmentation for ju the Banking Sector Procedia - Social and Behavioral Sciences, 109(Clv), 590–594 yi pl https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.511 ua al Khajvand, M., & Tarokh, M J (2011) Estimating customer future value of different n customer segments based on adapted RFM model in retail banking context Procedia va n Computer Science, 3, 1327–1332 fu ll https://doi.org/10.1016/j.procs.2011.01.011 m oi Khajvand, M., Zolfaghar, K., Ashoori, S., & Alizadeh, S (2011) Estimating study Procedia Computer Science, 3, 57–63 at nh customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case z z vb https://doi.org/10.1016/j.procs.2010.12.011 ht Kim, S Y., Jung, T S., Suh, E H., & Hwang, H S (2006) Customer segmentation jm and strategy development based on customer lifetime value: A case study Expert k l.c https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.09.004 gm Systems with Applications, 31(1), 101–107 om Marcus, C (1998) A practical yet meaningful approach to customer segmentation n https://doi.org/10.1108/07363769810235974 a Lu Journal of Consumer Marketing, 15(5), 494–504 ACM International Conference Proceeding Series, 113 y Wu, J., & Lin, Z (2005) “Research on customer segmentation model by clustering.”, te re ACM International Conference Proceeding Series, 316–31 n va Wu, J., & Lin, Z (2005) Research on customer segmentation model by clustering Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2014 Báo cáo thường niên t to năm 2014 ng Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2015 Báo cáo thường niên hi ep năm 2015 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2016 Báo cáo thường niên w năm 2016 n lo ad Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2017 Báo cáo thường niên y th năm 2017 ju Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2018 Báo cáo thường niên yi pl năm 2018 n https://bigdatauni.com ua al https:www.Sacombank.com.vn n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re PHỤ LỤC t to Phụ lục 107 loại thẻ tín dụng KH sử dụng Ngân hàng ng THÔNG TIN CARD ĐƯỢC SỬ DỤNG CỦA KH hi Count % 693 14.93 VS payWave Cre Gold 459 9.89 418 268 5.77 259 5.58 245 5.28 162 3.49 MC Contactless Cre Gold 145 3.12 118 2.54 108 2.33 101 2.18 97 2.09 89 1.92 69 1.49 67 1.44 59 1.27 54 1.16 w VS payWave Ladies First pl ep Value n lo VS payWave Cre Classic ad MC Credit Classic y th MC Contactless Cre Classic ju JCB Motor Card Classic-NOT ISSUE yi Visa Credit Classic n ua al JCB JSpeedy Credit Classic ll VS payWave Cre Platinum Cashback oi m VS payWave Ladies-An Toan fu JCB JSpeedy Credit Gold n va Visa Ladies First z ht vb Family Local Credit New z VS payWave Cre Gold-KH Vay at JCB Car Card Gold-NOT ISSUE nh VS payWave Ladies-KH Vay jm 1.1 VS payWave Cre Classic-KH Vay 46 0.99 VS payWave Cre Platinum 43 JCB JSpeedy Credit Gold - KH Vay 43 0.93 JCB JSpeedy Credit Gold - Staff 40 0.86 MC Credit Gold 38 0.82 VS payWave Cre Gold-An Toan 38 0.82 VS payWave Ladies-Staff 36 0.78 MC Contactless Cre Classic-An Toan 34 0.73 JCB Motor Card Classic -KH Vay-NOT ISSUE 33 0.71 VS payWave Cre Classic-An Toan 33 0.71 VS payWave Cre Platinum Cashback-An toan 51 k gm om l.c 0.93 n a Lu n va y te re t to ng hi ep 32 0.69 JCB Motor Card Classic - Staff-NOT ISSUE 28 0.6 JCB JSpeedy Credit Gold - An Toan 28 0.6 MC Contactless Cre Gold-An Toan 26 0.56 JCB JSpeedy Credit Classic - KH Vay 25 0.54 JCB Car Card Gold - Staff-NOT ISSUE 24 0.52 VS payWave Cre Platinum-An Toan 24 0.52 MC Contactless Cre Gold-Staff 22 0.47 MC Credit Classic - An Toan 22 0.47 MC Contactless Cre Gold-KH Vay 21 0.45 Visa Credit Classic - KH Vay 21 0.45 VS payWave Cre Gold-Staff 21 0.45 20 0.43 20 0.43 20 0.43 19 0.41 19 0.41 19 0.41 19 0.41 19 0.41 18 0.39 w Visa Credit Gold n lo ad ju y th yi pl ua al VS payWave Cre Platinum Imperial n ll MC Contactless Cre Classic-KH Vay fu MC Credit Classic - KH Vay n va Family Credit - Staff z ht vb JCB Credit - Vay tieu dung SacombankPay z JCB Card Classic - An Toan-NOT ISSUE at Visa Ladies First - An Toan nh JCB JSpeedy Credit Classic - An Toan oi m VS payWave Cre Platinum Cashback-KH vay jm 0.39 JCB JSpeedy Credit Classic - Staff 16 0.34 VS payWave Cre Platinum Cashback-Staff 16 VS payWave Cre Platinum-Manager 16 0.34 JCB Car Card Gold - An Toan-NOT ISSUE 15 0.32 Visa Credit Classic - An Toan 14 0.3 Visa Credit Platinum Imperial 14 0.3 Visa Credit Platinum 13 0.28 VS payWave Cre Classic-Staff 13 0.28 Visa Ladies First - KH Vay 13 0.28 VS payWave Cre Platinum-KH Vay 12 0.26 JCB Car Card Gold - KH Vay-NOT ISSUE 18 k gm om l.c 0.34 n a Lu n va y te re hi ep MC Contactless Cre Classic-Staff 11 0.24 VS payWave Cre Platinum Imperial-Staff 11 0.24 Visa Credit Gold - An Toan 11 0.24 MC Credit Gold - An Toan 0.19 Visa Credit Platinum - An Toan 0.15 Visa Credit Classic - Staff 0.15 MC Credit Classic - Staff 0.15 Credit Business Gold 0.15 Credit Corporate Platinum 0.13 VS payWave Ladies-Payroll 0.11 VS payWave Cre Signature-An Toan 0.11 0.11 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.06 0.06 MC Credit World 0.04 JCB Card Classic - Payroll-NOT ISSUE Visa Credit Gold - KH Vay 0.04 Visa Credit Platinum - KH Vay 0.04 VS payWave Cre Signature-KH Vay 0.04 VS payWave Cre Classic-Payroll 0.04 JCB Ultimate Credit - Staff 0.04 Visa Credit Signature 0.02 Visa Credit Platinum Imperial - Staff 0.02 Visa Credit Infinite - Customer 0.02 w 0.26 k ng 12 jm t to Visa Ladies First-Staff n lo ad ju y th yi pl n ua al Family Credit - An Toan z ht vb JCB JSpeedy Credit Classic - Payroll z Visa Credit Gold - CPA at VS payWave Cre Platinum - Combo nh UnionPay Credit - An Toan oi VS PayWave Cre Signature Imperial m VS payWave Cre Signature ll Visa Credit Gold - Staff fu Family Local Credit - KH Vay n va MC Credit Gold - Staff gm om l.c 0.04 n a Lu n va y te re t to ng hi ep 0.02 JCB Ultimate Credit 0.02 JCB Ultimate Credit - KH Vay 0.02 MC Contactless Cre World-An Toan 0.02 MC Contactless Cre Gold-Payroll 0.02 Visa Credit Infinite 0.02 Visa Credit Infinite - Customer - H.huu 0.02 VS payWave Cre Infinite-An toan - H.huu 0.02 MC Credit Gold - KH Vay 0.02 Visa Ladies First - Payroll 0.02 JCB Ultimate JSpeedy Credit - Staff 0.02 VS payWave Cre Infinite-Customer - H.huu 0.02 0.02 0.02 0.02 4642 100 w VS payWave Cre Platinum Cashback-Payroll n lo ad ju y th yi pl ua al JCB JSpeedy Credit Gold - Payroll n ll TỔNG CỘNG fu Visa Credit Signature - An Toan n va VS payWave Cre Infinite - Combo - H.huu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re Phụ lục 2: Thông tin tiền gửi khách hàng theo thời hạn số tiền t to Thời gian ng tham gia hi Kỳ hạn tiền gửi Chi tiêu dịch vụ Tiền gửi(Tr Đồng) ep (LOS) w n lo ad PS GIAM 1,539.66 >24M LOSG1 PS TANG 1,447.21 >24M LOSG2 PS GIAM 838.90 >24M LOSG2 PS TANG 711.48 LOSG3 PS GIAM 247.83 LOSG3 PS TANG 235.72 LOSG4 PS GIAM 462.91 LOSG4 PS TANG 404.43 PS GIAM 1,297.02 1,211.20 801.65 y th LOSG1 ju >24M >24M yi pl >24M va LOSG1 LOSG1 PS TANG 13-24M LOSG2 PS GIAM 13-24M LOSG2 13-24M LOSG3 13-24M ll fu n 13-24M n 13-24M ua >24M al >24M oi m PS TANG 673.66 nh 231.37 LOSG3 PS TANG 217.58 13-24M LOSG4 PS GIAM 13-24M LOSG4 PS TANG 1-3M LOSG1 PS GIAM 1-3M LOSG1 PS TANG 1-3M LOSG2 PS GIAM 1-3M LOSG2 PS TANG 409.42 1-3M LOSG3 PS GIAM 153.89 1-3M LOSG3 PS TANG 142.84 1-3M LOSG4 PS GIAM 451.35 1-3M LOSG4 PS TANG 375.78 4-6M LOSG1 PS GIAM 686.78 4-6M LOSG1 PS TANG 614.56 4-6M LOSG2 PS GIAM 305.18 at PS GIAM z z vb 451.50 ht 385.52 k jm 876.91 gm 795.54 om l.c 476.43 n a Lu n va y te re t to ng hi ep w n lo ad LOSG2 PS TANG 270.67 4-6M LOSG3 PS GIAM 84.82 4-6M LOSG3 PS TANG 77.32 4-6M LOSG4 PS GIAM 436.55 4-6M LOSG4 PS TANG 356.70 7-12M LOSG1 PS GIAM 346.15 7-12M LOSG1 PS TANG 299.82 7-12M LOSG2 PS GIAM 197.18 7-12M LOSG2 PS TANG 137.24 7-12M LOSG3 PS GIAM 48.16 7-12M LOSG3 PS TANG 42.54 7-12M LOSG4 PS GIAM 30.90 LOSG4 PS TANG 30.84 PS GIAM 8.56 PS TANG 9.05 PS GIAM 9.20 ju y th 4-6M yi pl n ua al 7-12M va Non_term LOSG1 n fu LOSG1 Non_term LOSG2 Non_term LOSG2 Non_term LOSG3 PS GIAM Non_term LOSG3 PS TANG Non_term LOSG4 PS GIAM Non_term LOSG4 PS TANG ll Non_term oi m nh 10.90 at PS TANG z z 11.58 ht vb k jm 12.67 24.82 gm om l.c 26.30 n a Lu n va y te re Phụ lục Kết phân tích Cluster t to ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re t to Phụ lục Thông tin vay vốn theo nhóm phân khúc khách hàng ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re