Tiểu luậndự đoán chiến dịch tiếp thị trực tiếp của một tổ chức ngânhàng bồ đào nha

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC UEH – TRƯỜNG KINH DOANH UEH - - TIỂU LUẬN Dự đoán chiến dịch tiếp thị trực tiếp tổ chức ngân hàng Bồ Đào Nha Sinh viên thực hiện: Nhóm - Võ Huỳnh Phương Oanh Phạm Thanh Duy Đinh Nguyễn Nguyên Hoa Nguyễn Thị Thanh Lan Huỳnh Thị Xuân Hiền Mã lớp học phần: 22D1INF50905909 Giảng viên: THS.Võ Thành Đức TP Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng năm 2022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU: GIỚI THIỆU 1.1 Khái quát 1.2 Câu hỏi dự báo: THU THẬP VÀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU: .6 2.1 Mô tả tổng quát liệu: 2.2 Trình bày sơ lược thuộc tính 2.3 Xác định biến mục tiêu 2.4 .Tiền xử lí liệu 2.5 Chọn số lượng khảo sát, thực tiền xử lý liệu Orange .9 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 10 3.1 Thực loại mơ hình dự đốn 10 3.2 Report kết loại mơ hình 11 ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN MƠ HÌNH: 13 4.1 Lựa chọn mơ hình: 13 4.2 Kết từ ma trận nhầm lẫn: 13 4.3 Phân tích số liệu: Dựa vào liệu từ mơ hình nhóm đưa số đánh giá khách hàng tìm chấp nhận dịch vụ tiền gửi có kỳ hạn ngân hàng: .13 TRIỂN KHAI MƠ HÌNH 14 5.1 Ứng dụng mơ hình phân lớp: 14 5.2 Ý nghĩa phân lớp lĩnh v ực ngân hàng , tn dụng ngân hàng: 15 ĐÁNH GIÁ: 17 LỜI MỞ ĐẦU: Chiến dịch tiếp thị trực tiếp tổ chức ngân hàng Bồ Đào Nha Mục tiêu phân loại để dự đoán xem liệu khách hàng có đăng ký khoản tiền gửi có kỳ hạn hay không Chúng đề xuất cách tiếp cận khai thác liệu để dự đốn thành cơng gọi tiếp thị qua điện thoại để bán tiền gửi dài hạn ngân hàng Một ngân hàng bán lẻ Bồ Đào Nha giải quyết, với liệu thu thập từ năm 2008 đến 2013, bao gồm hiệu ứng khủng hoảng tài gần đây.Kết xác nhận mơ hình thu đáng tin cậy có giá trị cho nhà quản lý chiến dịch tiếp thị qua điện thoại Giới thiệu 1.1 Khái quát - - - - 1.1.1 Ngân hàng Ngân hàng tổ chức tài trung gian tài chấp nhận tiền gửi định kênh tiền gửi vào hoạt động cho vay trực tiếp gián tiếp thông qua thị trường vốn Ngân hàng kết nối khách hàng có thâm hụt vốn khách hàng có thặng dư vốn Hoạt động ngân hàng nhận tiền gửi từ công chúng trả mức lãi cho họ sau đem số tiền cho vay với mức lãi suốt cao Lợi nhuận ngân hàng phần chênh lệch mức lãi suất Nguồn vốn huy động có ý nghĩa định, sở để ngân hàng tiến hành hoạt động cho vay, đầu tư, dự trữ… mang lại lợi nhuận cho ngân hàng Để có nguồn vốn này, ngân hàng cần phải tiến hành hoạt động huy động vốn, đó, nguồn vốn huy động từ tiền gửi chiếm vai trò quan trọng Tiền gửi số tiền khách hàng gửi tổ chức tín dụng nhiều hình thức khác Tiền gửi khách hàng nguồn tài nguyên quan trọng ngân hàng, chiếm tỷ trọng lớn tổng nguồn tiền Tiền gửi tảng cho thịnh vượng phát triển Ngân hàng, định đến quy mô hoạt động quy mô tín dụng, định đến khả tốn uy tín Ngân hàng 1.1.2 Huy động tiền gửi ngân hàng Trong kinh tế thị trường biến động kinh tế dù nhỏ hay lớn ảnh hưởng tới hoạt động kinh doanh ngân hàng, đặc biệt hoạt động huy động tiền gửi nói riêng Hiệu huy động tiền gửi khơng đánh giá xác đắn hoạt động huy động vốn mà phản ánh khả thích nghi ngân hàng kinh tế Vì vậy, việc tiếp thị, quảng bá cho khách hàng dịch vụ tiền gửi cần thiết cho ngân hàng nhằm huy động vốn hoạt động thương mại - - - - - 1.1.3 Cuộc khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008: Cuộc khủng hoảng tài bắt đầu với việc Ngân hàng Lehman Brothers Holdings (Mỹ) nộp đơn xin phá sản vào ngày 15/9/2008 sau 158 năm hoạt động Cùng ngày, tập đoàn ngân hàng lớn khác Mỹ Merrill Lynch tuyên bố sáp nhập với Bank of America thua lỗ từ khủng hoảng tín dụng thứ cấp nhà Mỹ Ngân hàng Lehman Brothers phá sản để lại khoản nợ khổng lồ gần 700 tỷ USD, gây hỗn loạn hệ thống tài giới, kéo theo cỗ xe kinh tế toàn cầu suy giảm nghiêm trọng Cuộc khủng hoảng châm ngịi cho Đại suy thối, vào thời điểm đó, suy thối tồn cầu nghiêm trọng kể từ Đại suy thoái Tiếp theo khủng hoảng nợ châu Âu, bắt đầu với thâm hụt Hy Lạp vào cuối năm 2009, khủng hoảng tài Iceland 2008–2011, liên quan đến thất bại ngân hàng ba ngân hàng lớn Iceland so với quy mô kinh tế nó, sụp đổ kinh tế lớn mà quốc gia lịch sử phải gánh chịu Đây năm khủng hoảng tài tồi tệ mà giới trải qua dẫn đến thiệt hại nghìn tỷ la từ kinh tế toàn cầu 1.1.4 Hoạt động tiếp thị trực tiếp Trong ngân hàng, liệu khổng lồ ghi lại thông tin khách hàng họ Dữ liệu sử dụng để tạo hay giữ mối quan hệ với khách hàng nhằm thu hút quan tâm đến sản phẩm ưu đãi định ngân hàng Thông thường, khách hàng chọn liên hệ trực tiếp thông qua: điện thoại cá nhân, thư email phương thức khác để quảng cáo sản phẩm / dịch vụ đưa lời đề nghị Đây gọi tiếp thị trực tiếp Trên thực tế, tiếp thị trực tiếp chiến lược nhiều ngân hàng công ty bảo hiểm để tương tác với khách hàng họ Về mặt lịch sử, tên thuật ngữ tiếp thị đề xuất lần vào năm 1967 Lester Wunderman, ông coi đẻ tiếp thị trực tiếp Bên cạnh đó, số ngân hàng cơng ty dịch vụ tài sử dụng chiến lược tiếp thị đại chúng để quảng bá dịch vụ sản phẩm cho khách hàng họ Trong chiến lược này, thông điệp truyền thông truyền tải tới tất khách hàng thông qua phương tiện truyền thơng truyền hình, đài phát hãng quảng cáo, v.v.Trong cách tiếp cận này, công ty không thiết lập mối quan hệ trực tiếp với khách hàng họ sản phẩm Trên thực tế, nhiều khách hàng không hứng thú khơng hưởng ứng kiểu khuyến mại - Theo đó, ngân hàng, cơng ty dịch vụ tài công ty khác chuyển hướng khỏi chiến lược tiếp thị đại chúng Bởi tính khơng hiệu nó, họ nhắm mục tiêu hầu hết khách hàng cách tiếp thị trực tiếp cho sản phẩm dịch vụ cụ thể cung cấp - Tất chiến dịch tiếp thị ngân hàng phụ thuộc vào liệu khổng lồ khách hàng Quy mô nguồn liệu khơng thể nhà phân tích nhân học để đưa thông tin giúp ích cho q trình định Các mơ hình khai thác liệu hồn tồn giúp ích việc thực chiến dịch - Theo đó, ngân hàng, cơng ty dịch vụ tài công ty khác chuyển dần chiến lược tiếp thị hàng loạt khơng hiệu nó, họ nhắm mục tiêu hầu hết khách hàng họ cách tiếp thị trực tiếp cho sản phẩm dịch vụ cụ thể cung cấp Khai thác liệu sử dụng rộng rãi tiếp thị trực tiếp để xác định khách hàng tiềm cho sản phẩm mới, cách sử dụng liệu mua hàng, mơ hình dự đoán để đo lường khách hàng đáp ứng với khuyến ưu đãi Khai thác liệu trở nên phổ biến cho ứng dụng minh họa dự đốn quy trình ngân hàng 1.2 Câu hỏi dự báo: - - Từ tài liệu, tiếp thị trực tiếp trở thành ứng dụng quan trọng khai thác liệu ngày Khai thác liệu sử dụng rộng rãi tiếp thị trực tiếp để xác định khách hàng tiềm cho sản phẩm mới, cách sử dụng liệu mua hàng khứ, mơ hình dự đốn để đo lường khách hàng phản hồi lại chương trình khuyến ưu đãi nào, từ dự báo khả thành công dịch vụ hay sản phẩm Trong dự án này, đề xuất hệ thống hỗ trợ định tự động dự đoán kết gọi điện thoại để bán tiền gửi dài hạn cách sử dụng cách tiếp cận khai thác liệu Hệ thống có giá trị hỗ trợ nhà quản lý ưu tiên lựa chọn khách hàng liên lạc chiến dịch tiếp thị ngân hàng Chẳng hạn, cách sử dụng phân tích thang máy phân tích xác suất thành cơng để lại cho nhà quản lý định việc có khách hàng để liên hệ Kết là, thời gian chi phí chiến dịch bị giảm Ngồi ra, cách thực gọi điện thoại hiệu hơn, ứng dụng khách hàng xâm nhập bị giảm dần Những đóng góp chiến dịch là:  Chúng tơi phân tích liệu lớn (từ ngân hàng Bồ Đào Nha Dữ liệu thu thập từ năm 2008 đến 2013, bao gồm hiệu ứng khủng hoảng tài tồn cầu đạt đến đỉnh điểm năm 2008  Chúng thực so sánh ba mô hình hồi quy Logistic, định, SVM đánh giá số AUC ma trận nhầm lẫn Thu thập làm liệu: 2.1 Mô tả tổng quát liệu: - Bài báo sử dụng liệu Bank Marketing từ Kho lưu trữ Máy học Đại học California Irvine (UCI) Bộ liệu Bank Markting sử dụng thu thập S Moro, R Laureano P Cortez Dữ liệu liên quan đến chiến dịch tiếp thị trực tiếp tổ chức ngân hàng Bồ Đào Nha Các chiến dịch tiếp thị dựa gọi điện thoại Thơng thường, cần có nhiều liên hệ với khách hàng, để truy cập xem sản phẩm (tiền gửi có kỳ hạn ngân hàng) đăng ký (hoặc chưa) lớp (có khơng 2.2 Trình bày sơ lược thuộc tính - 2.2.1 Các biến đầu vào: liệu khách hàng ngân hàng: – Age: tuổi (số) - Job: loại công việc (phân loại: quản trị viên; người lao động tay chân; doanh nhân; người giúp việc; quản lý; nghỉ hưu; kinh doanh tự do; dịch vụ; sinh viên, kỹ thuật viên, thất nghiệp, không xác định) - Marital: tình trạng nhân (phân loại: ly hơn, kết hôn, độc thân, không rõ – Education: trình độ học vấn (phân loại: basic.4y, basic.6y, basic.9y, high.school, illiterate, professional.course, university.degree; chưa biết) – Default: có tín dụng tình trạng vỡ nợ? (phân loại: khơng, có, khơng xác định) - Housing: có cho vay mua nhà khơng? (phân loại: khơng, có, khơng xác định) - Loan: có khoản vay cá nhân? (phân loại: khơng, có, khơng xác định) Thơng tin liên quan đến kết chiến dịch tiếp thị trước đó: - contact: kiểu liên lạc liên lạc (phân loại: cellular, phone) - month: tháng liên hệ cuối năm (phân loại: jan, feb, mar, , nov, dec) 10 - day_of_week: ngày liên hệ cuối tuần (phân loại: mon, tue, wed, thu, fri) 11 – duration: thời lượng liên lạc cuối cùng, tính giây (số) 7 2.2.2 Các thuộc tính khác 12 - Campaigns: số lượng địa liên hệ thực chiến dịch cho khách hàng (số, bao gồm liên hệ cuối cùng) 13 - Pdays: số ngày trôi qua sau khách hàng liên hệ lần cuối từ chiến dịch trước (số; 999 có nghĩa khách hàng chưa liên hệ trước đó) 14 - Previous: số lượng địa liên hệ thực trước chiến dịch cho khách hàng (số) 15 - Poutcome: kết chiến dịch tiếp thị trước (phân loại: 'thất bại', 'khơng tồn tại', 'thành cơng') 2.2.3 Các thuộc tính bối cảnh kinh tế xã hội: 16 - emp.var.rate: tỷ lệ thay đổi việc làm - báo hàng quý (số) 17 - cons.price.idx: số giá tiêu dùng - báo hàng tháng (số) 18 - cons.conf.idx: số niềm tin người tiêu dùng - số hàng tháng (số) 19 - euribor3m: lãi suất tháng euribor - báo hàng ngày (số) 20 - nr.employed: số lượng nhân viên - số hàng quý (số) 2.3 Xác định biến mục tiêu  21 - Subcribed - khách hàng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn chưa? (nhị phân: 'yes', 'no') 2.4 .Tiền xử lí liệu - Để giúp cho việc tiếp cận sử dụng liệu thực tế nhanh chóng tiện lợi hơn, q trình tiền xử lý liệu giúp làm quán liệu, giúp cải thiện chất lượng liệu, từ làm tăng tính xác hiệu q trình khai phá liệu Vì mà trình bước quan trọng khơng thể thiếu q trình tiếp cận phân tích liệu Tiền xử lý liệu gồm có bước kỹ thuật chính: Làm liệu (data cleasing), tích hợp liệu (data integration), tích hợp biến đổi liệu (data transformation and normalization), thu giảm liệu (data reduction) - Làm liệu : Dữ liệu thực tế thường không đầy đủ, nhiễu, khơng qn Q trình làm liệu cố gắng điền giá trị thiếu, loại bỏ nhiễu, sửa chữa không quán liệu  Với liệu bị thiếu: + Bỏ qua có giá trị thiếu: Phương pháp thường sử dụng nhãn lớp bị thiếu Phương pháp không hiệu phần trăm giá trị thiếu thuộc tính đáng kể 8 + Điền vào tay giá trị thiếu: Cách tiếp cận tốn thời gian không khả thi thực tập liệu lớn với nhiều giá trị thiếu + Sử dụng số toàn cục để điền vào giá trị thiếu: Thay tồn giá trị thiếu thuộc tính số "Unknown" hay vô cực + Sử dụng giá trị trung bình thuộc tính để điền giá trị thiếu + Sử dụng giá trị trung bình thuộc tính cho tất mẫu thử thuộc lớp với cho + Sử dụng giá trị có khả để điền vào giá trị thiếu: giá trị tìm phương pháp hồi qui, hay dựa cơng cụ sử dụng hình thức Bayesian  Với liệu nhiễu: Nhiễu lỗi hay mâu thuẫn ngẫu nhiên việc đo biến số Các kỹ thuật loại bỏ nhiễu bao gồm: + Phương pháp Bining + Phân cụm 2.5 Chọn số lượng khảo sát, thực tiền xử lý liệu Orange - Dữ liệu gốc ban đầu có 40000 kết khảo sát (khơng có liệu bị thiếu) Số lượng lớn để tiến hành khai thác, làm nhiều thời gian Vì nhóm tác giả sử Dụng cơng cụ Data Sampler để lấy ngẫu nhiên 4999 khảo sát để tiến hành dễ dàng Hình 1: Bảng Data Sampler thể thao tác chọn ngẫu nhiên liệu 9 - Loại bỏ biến khơng phù hợp Dữ liệu nhằm mục đích tìm hiểu lựa chọn khách hàng gửi tiền có kỳ hạn nên ta lựa chọn biến Subscribed (đã đăng ký) biến mục tiêu - Target Hình 2: Kết xử lý “Role” thuộc tính Hình 3: Bảng Select Columns loại bỏ biến kinh tế khơng liên quan 10 - Từ hình cho thấy: Đối với biến emp.var.rate, cons.price.idx, cons.conf.idx, euribor3m, nr.employed, biến liên quan đến tình hình chung bối cảnh kinh tế - xã hội, không ảnh hưởng đến định gửi tiền khách hàng, nên nhóm định loại bỏ cơng cụ Select Columns Hình 4: Chuỗi thao tác thực tiền xử lý liệu Orange Kiểm định mơ hình 3.1 Thực loại mơ hình dự đốn Dữ liệu nhóm sử dụng để thực gắn nhãn có biến mục tiêu: Biến Subcribed => Thực mơ hình Phân lớp theo ba phương pháp: Hồi quy Logistic, Cây định, SVM 11 Hình Mơ hình phân lớp phương pháp Orange 3.2 Report kết loại mơ hình 3.2.1 Các số - Chỉ số AUC: Là diện tích nằm đường cong ROC Giá trị số dương nhỏ 1, lớn mơ hình tốt - Chỉ số CA thể tỷ lệ số mẫu phân lớp toàn tập liệu - F1: giá trị trung bình điều hòa hai độ đo Precision Recall - Chỉ số độ xác Precision cho biết số m mẫu phân vào lớp i(ở trường hợp lớp) có tỷ lệ mẫu - Recall: độ phủ hay độ nhạy 3.2.2 Ma trận nhầm lẫn 3.2.2.1 Hồi quy:  4327 no-no: 4327 khách hàng ta đốn khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế không đăng ký  110 yes-no: 110 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế không đăng ký  341 no- yes: 341 khách hàng ta đốn khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký  221 yes-yes: 221 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký 12 3.2.2.2 SVM:  4104 no-no: 4104 khách hàng ta đốn khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế không đăng ký  333 yes-no: 333 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế khơng đăng ký  440 no- yes: 440 khách hàng ta đoán khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký  122 yes-yes: 122 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký 3.2.2.3 Cây định:  4251 no-no: 4251 khách hàng ta đốn khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế không đăng ký  186 yes-no: 186 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế khơng đăng ký  350 no- yes: 350 khách hàng ta đốn khơng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký  212 yes-yes: 212 khách hàng ta đốn có đăng ký tiền gửi có kỳ hạn thực tế có đăng ký Đánh giá lựa chọn mơ hình: 13 4.1 - Lựa chọn mơ hình: Có thể thấy tất số, phương pháp hồi quy Logistic cao với AUC=0.902; CA=0.906; F1=0.894; Precision=0.892; Recall=0.906  Phương pháp hồi quy Logistic phương pháp tốt 4.2 Kết từ ma trận nhầm lẫn: Sai lầm loại Sai lầm loại Hồi quy Logistic 110 341 SVM 333 440 Cây định 186 350 - Sai lầm loại (FP): Dự báo có mà thực tế không Tổng sai lầm 451 773 536 - Sai lầm loại (FN): Dự báo không mà thực tế có - Đánh giá sai lầm loại sai lầm loại phương pháp hồi quy Logistic 110 341 Tổng sai lầm nhỏ so với phương pháp lại SVM định  Phương pháp hồi quy Logistic phương pháp tốt 4.3 Phân tích số liệu: Dựa vào liệu từ mơ hình nhóm đưa số đánh giá khách hàng tìm chấp nhận dịch vụ tiền gửi có kỳ hạn ngân hàng: - Độ tuổi: Số khách hàng đồng ý chủ yếu độ tuổi từ 31-40 tuổi với 108 người chiếm 33.43% Kế tiếp độ tuổi từ 41-50 tuổi với 68 người chiếm 21.05% - Công việc: Với 102 người làm công việc Admin chiếm 31.58% Tiếp đến nhóm Technician với 40 người chiếm 12.38% - Trình độ học vấn: Với số đơng người có trình độ University (đại học) có 112 người chiếm 34.67% Thứ high-school (THPT) với 85 người chiếm 26.32% - Tình trạng nhân: Đa số nhóm độc thân kết hôn với 163 người kết hôn chiếm 50,46%; 120 người độc thân chiếm 37.15% - Khơng có tín dụng tình trạng vỡ nợ chiếm 91.64% - Khoản vay mua nhà: có 172 người chiếm 53.25%, khơng 145 người chiếm 44.89% - Khơng có khoản vay cá nhân chiếm 84.2% - Hình thức liên lạc chủ yếu cellphone với 276 chiếm 85.45% - Thời gian gọi thực hiện: Với thời lượng liên lạc từ 500 tới 1000 giây có 109 chiếm 33.75% 14 Triển khai mơ hình 5.1 Ứng dụng mơ hình phân lớp:     Theo tiến sỹ V.L.M Oliveira (2012), quản trị quan hệ khách hàng (CRM: Customer Relationship Management) công cụ thiếu ngân hàng nhằm giúp họ xây dựng chiến lược kinh doanh tốt CRM gồm giai đoạn chính: Nhận diện khách hàng, thu hút khách hàng, chăm sóc khách hàng, phát triển khách hàng (Customer Identification, Customer Attraction, Customer Retention, Customer Development) Trong có giai đoạn sử dụng mơ hình khia thác liệu – Phân lớp Nhận diện khách hàng tiềm (Customer Identification): Đây công việc q trình CRM, gồm cơng việc phân loại phân tích khách hàng Khách hàng chia thành tập nhỏ với thuộc tính giống Nhiệm vụ phân tích khách hàng gồm việc tìm phân khúc hấp dẫn cơng ty dựa thuộc tính khách hàng Ngồi ra, giai đoạn này, cơng cụ khác nghiên cứu thị trường tiêu dùng (Consumer Market Research), theo dõi hành vi tiêu dùng khách hàng (User Tracking), đặc biệt kỹ thuật khai phá liệu (Data mining) sử dụng phổ biến giai đoạn để hỗ trợ việc nhận diện khách hàng tiềm Thu hút khách hàng tiềm (Customer Attraction): Giai đoạn bước theo dõi, chăm sóc khách hàng nhận diện giai đoạn trước Nhận diện lớp khách hàng khác nhau, ngân hàng tập trung vào nguồn lực có để thu hút khách hàng lớp khách hàng Để có lợi cạnh tranh, ngân hàng dùng phương pháp quản lý, phân tích khiếu nại khách hàng (Complaint Management) để điều chỉnh hành vi kinh doanh phù hợp Bên cạnh đó, ngân hàng sử dụng phương pháp khác tích điểm khách hàng (Bench Marketing), giới thiệu sản phẩm (Sale Promotion), tiếp thị trực tiếp (Direct Marketing), thực số khách hàng lựa chọn có chủ định (Sample) Phát triển khách hàng tiềm (Customer Development): Nhiệm vụ giai đoạn để tăng doanh thu hình thức tăng số lượng giao dịch, tăng giá trị giao dịch khách hàng Các công cụ giai đoạn thường sử dụng chương trình bán hàng đặc biệt (Up-Selling, Cross Selling), cung cấp sản phẩm dịch vụ tốt hơn, cao (Product/Service Bundling) Các phương pháp thực dựa đánh giá hành vi tiêu dùng khách hàng Duy trì khách hàng tiềm (Customer Rentention): Đây vấn đề trọng tâm CRM Sự hài lòng khách hàng coi kỳ vọng, hình ảnh, mục tiêu ngân ngân hàng thương mại Bằng phân tích, dự đốn 15 hành vi tiêu dùng khách hàng, ngân hàng sử dụng phương thức chăm sóc tới khách hàng riêng lẻ (Personalization), phân thành lớp khách hàng có sở thích (Customer Club), giới thiệu sản phẩm trực tiếp tới khách hàng (One-to-One Marketing) thực chương trình cho khách hàng trung thành (Loyalty-Bonus Programs) 5.2 - - - - Ý nghĩa phân lớp lĩnh vực ngân hàng, tín dụng ngân hàng: Phân tích thói quen chi tiêu khách hàng: ngân hàng truy cập trực tiếp nguồn thông tin, liệu lịch sử liên quan đến thói quen, hành vi chi tiêu khách hàng, nguồn thu, khoản chi tiêu, dịch vụ ngân hàng mà khách hàng sử dụng… ⇒ cung cấp sở để ngân hàng tiếp cận phân tích liệu sâu hơn.=> Áp dụng vào marketing cho tín dụng, vào thời điểm cụ thể  Nắm thông tin nguồn tiền nhàn rỗi khách hàng, ngân hàng tận dụng thu hút tiền gửi để thực hoạt động đầu tư Phân khúc khách hàng: kênh giao dịch khách hàng ưu tiên (khách hàng muốn gửi tiết kiệm đầu tư khoản vay) hồn tất ngân hàng có sở liệu phục vụ cho trình phân khúc, phân loại khách hàng cách phù hợp => xác định khách hàng thuộc nhóm (nhóm có chi tiêu dễ dàng, nhóm nhà đầu tư thận trọng, nhóm tốn nợ nhanh chóng, nhóm khách hàng trung thành…) giúp ngân hàng đánh giá chi tiêu thu nhập dự kiến tháng tới lập kế hoạch chi tiết để đảm bảo lợi nhuận cho tổ chức lợi ích cho khách hàng Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập phản hồi khách hàng : Khách hàng để lại phản hồi sau lần giao dịch hay lần nhận tư vấn từ trung tâm hỗ trợ chăm sóc khách hàng qua biểu mẫu phản hồi; thu thập tất liệu đề cập thương hiệu ngân hàng phân vào nhóm liệu trước để phản hồi nhanh chóng đầy đủ đến khách hàng => ngăn chặn tin đồn thất thiệt ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh niềm tin nơi khách hàng  Khi khách hàng cảm thấy lắng nghe, đánh giá cao ý kiến thực cải tiến, thay đổi theo yêu cầu họ trung thành dành cho thương hiệu gia tăng, cải thiện hình ảnh ngân hàng Marketing theo hướng cá nhân hóa: ngân hàng thu thập liệu lấy từ mạng xã hội để có đầy đủ nhu cầu khách hàng dựa phân tích tâm lý, mong muốn khách hàng thời điểm Sau phân chúng vào loại liệu trước ngân hàng để đưa giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp nhằm có tỷ lệ phản hồi cao từ khách hàng  Các ngân hàng sử dụng công cụ email marketing để gửi đến khách hàng thông tin 16 dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất vừa phải hay gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, chương trình ưu đãi khác,… - Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng: tên khách hàng số tài khoản nhập vào hệ thống, trình phân lớp liệu hỗ trợ sàng lọc tất liệu truyền liệu yêu cầu để phục vụ cho q trình phân tích  Giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình làm việc tiết kiệm thời gian chi phí - Phát ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật: Nhờ vào liệu lịch sử giao dịch hồ sơ tín dụng khách hàng, ngân hàng nhận diện bất thường trình cung cấp dịch vụ đến khách hàng Ngân hàng khai thác trình phân lớp để phân biệt giao dịch hành vi phạm tội với giao dịch hợp pháp thuật toán phân tích liệu  Các hệ thống phân tích tự động phát hiện, trích xuất giao dịch bất hợp pháp thời gian thực đề xuất hành động - Tham gia vào việc kiểm soát, đánh giá nâng cao hiệu làm việc nhân viên: thu thập phân tích, đánh giá truyền tải liệu hiệu làm việc nhân viên Kết phân tích giúp nhà lãnh đạo có nhìn tình hình, thực trạng làm việc nhân viên, đặc biệt xem xét mức độ hài lịng ngân viên mơi trường làm việc, phúc lợi… ngân hàng dành cho họ Đánh giá: - Võ Huỳnh Phương Oanh – 100%: Tìm liệu, viết phần Kiểm định mơ hình, phần Đánh giá lựa chọn mơ hình Phạm Thanh Duy – 70%: Viết phần Kiểm định mơ hình, thuyết trình Đinh Nguyễn Ngun Hoa – 100%: Tìm liệu, viết phần Thu thập làm liệu, làm powerpoint Nguyễn Thị Thanh Lan – 80%: Viết phần Ứng dụng mô hình Huỳnh Thị Xuân Hiền – 90%: Viết phần Giới thiệu