Giải pháp nâng cao chất lượng hệ thống cung cấp dịch vụ social listening tại công ty tnhh phúc lai flix communications

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH KINH DOANH QUỐC TẾ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG CUNG CẤP DỊCH VỤ SOCIAL LISTENING TẠI CÔNG TY TNHH PHÚC LAI – FLIX COMMUNICATIONS GVHD: THS LẠI THỊ TƯỜNG VI SVTH : NGUYỄN THỊ HỒI NHI SKL010264 Tp Hồ Chí Minh, tháng 5/2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA KINH TẾ KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG CUNG CẤP DỊCH VỤ SOCIAL LISTENING TẠI CÔNG TY TNHH PHÚC LAI – FLIX COMMUNICATIONS SVTH : Nguyễn Thị Hồi Nhi MSSV : 19136058 Khóa : 2019 Ngành : Kinh Doanh Quốc Tế GVHD : Th.s Lại Thị Tường Vi TP Hồ Chí Minh, Tháng năm 2023 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Tp HCM, ngày …tháng…năm…… Giảng viên hướng dẫn Trang i NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN Tp HCM, ngày …tháng…năm…… Giảng viên phản biện Trang ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô giáo giảng dạy khoa Kinh Tế Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh tâm huyết giảng dạy, truyền đạt kiến thức chuyên sâu ngành học trang bị thêm nhiều kĩ năng, tạo điều kiện tốt để em mở rộng hiểu biết tìm hiểu nghiên cứu để hồn thành tốt khóa luận tốt nghiệp Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn đến giảng viên hướng dẫn em Lại Thị Tường Vi nhiệt tình giải đáp thắc mắc, dành thời gian tâm huyết việc hướng dẫn, định hướng, góp ý sửa chữa sai sót cho em suốt q trình làm báo cáo thực tập khóa luận tốt nghiệp Bên cạnh đó, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Nguyễn Thị Ánh Khuyên, chị Nguyễn Phiên Phượng anh chị công ty tạo điều kiện để em tiếp xúc với kiến thức thực tiễn, có hội để tham gia làm việc, học tập dự án lớn nhỏ công ty Nhờ em có thêm nhiều kinh nghiệm quý báu cho thân để phát triển công việc sau đóng góp phần nhỏ cơng sức vào phát triển cơng ty nói chung phịng marketing nói riêng Tuy em cố gắng nỗ lực tập trung làm việc học tập công ty song hạn chế mặt kiến thức vận dụng kiến thức vào thực tế kinh nghiệm làm việc thực tế cịn thiếu sót nên khó tránh khỏi sai sót làm Vì thế, em mong nhận góp ý, cảm thơng từ thầy để hồn thiện báo cáo Em xin chân thành cảm ơn! TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2023 Sinh viên Nguyễn Thị Hoài Nhi Trang iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Giải thích tiếng Anh ML Machine Learning Giải thích tiếng Việt Mạng xã hội MXH NLP Natural Language Process PPC Pay-per-click ROI Return on investment SMM Social Media Marketing Trang iv d DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Kết kinh doanh công ty TNHH Phúc Lai - Flix Communications hai năm 2020 – 2022 13 Bảng 3.1: Bảng so sánh đối thủ cạnh tranh trực tiếp với dịch vụ Social listening DAZIKZAK 44 Bảng 3.2: Kết khảo sát khách hàng sử dụng dịch vụ Social listening DAZIKZAK 71 Bảng 4.1: Quy trình xác định thơng tin tư vấn 78 Bảng 4.2: Chỉ số KPI đo lường dành cho nhân viên tư vấn 80 Trang v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Logo Cơng ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Hình 1.2: Thành viên quốc tế thuộc nhóm P.T.L Alliance .5 Hình 1.3: Danh sách khách hàng cơng ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Hình 1.4: Các chiến dịch marketing thực công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Hình 1.5: Sơ đồ Cơ cấu tổ chức nhân cơng ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Hình 2.2: Mơ hình khoảng cách chất lượng dịch vụ .16 Hình 2.3: Các kênh Digital Marketing 21 Hình 2.4: Thành phần Social Media (4 zones) .23 Hình 2.5: Lý thuyết OODA Loop 29 Hình 2.6: Dự báo mức tăng trưởng Social listening năm 2023 - 2028 31 Hình 2.7: Xếp hạng tảng mạng xã hội 2022 .32 Hình 2.8: Thị phần tăng trưởng Social listening phân chia theo vùng 2022 -2027 .32 Hình 3.1: Hình ảnh quảng cáo sản phẩm công cụ Social listening DAZIKZAK 35 Hình 3.2: Ví dụ xử lý biến thể ngôn ngữ tiếng Việt cách dịch sang ngữ khác .35 Hình 3.3: Cách DAZIKZAK đọc hiểu phân tích ngơn ngữ tiếng Việt 36 Hình 3.4: DAZIKZAK phân loại nội dung theo số Sentiment 36 Hình 3.5: DAZIKZAK phân loại nội dung theo số Sentiment 37 Hình 3.6: Số liệu thành tựu DAZIKZAK đạt 37 Hình 3.7: Các gói sản phẩm 38 Hình 3.8: Quy trình bước cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK .46 Hình 3.9: Giao diện mở đầu công cụ Social listening DAZIKZAK .48 Hình 3.10: Hình ảnh minh họa cho liệu từ công cụ Social listening DAZIKZAK 49 Hình 3.11: Hình ảnh minh họa cho liệu từ cơng cụ Social listening DAZIKZAK 49 Hình 3.12: Cửa sổ cài đặt chiến dịch Social listening 50 Hình 3.13: Cửa sổ cài đặt tên nhãn hàng .50 Hình 3.14: Cửa sổ cài đặt loại nguồn liệu 51 Hình 3.15: Cửa sổ cài đặt từ khóa, thương hiệu đối thủ 51 Hình 3.16: Quy trình thu thập phân tích liệu DAZIKZAK 52 Hình 3.17: Chỉ số đo lường truyền thông xã hội công cụ Social listening DAZIKZAK 54 Trang vi Hình 3.18: Hình ảnh minh họa giao diện liệu xem hệ thống cơng cụ .54 Hình 3.19: Hình ảnh minh họa liệu thể báo cáo khách hàng 55 Hình 3.20: Hình ảnh minh họa liệu thể báo cáo khách hàng 55 Hình 3.21: Hình ảnh minh họa hợp đồng cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK Flix Communications Toyota Viet Nam 57 Hình 3.22: Tổng quan báo cáo 58 Hình 3.23: Bình luận tích cực dịng xe RAIZE Youtube 58 Hình 3.24: Bài báo bình luận tiêu cực giá hãng xe Hyundai 59 Hình 3.25: Bài báo bình luận tiêu cực giá hãng xe MAZDA 59 Hình 3.26: Bình luận tiêu cực giá hãng xe KIA Youtube 60 Hình 3.27: Bình luận tiêu cực giá hãng xe Vinfast Youtube 60 Hình 3.28: Chỉ số cảm xúc thảo luận thương hiệu 61 Hình 3.29: Lượt nhắc đến thương hiệu 61 Hình 3.30: Lượt nhắc đến thương hiệu 62 Hình 3.31: Minh chứng thực tế .62 Hình 3.32: Chỉ số cảm xúc khía cạnh xe thương hiệu Toyota 63 Hình 3.33: Chỉ số cảm xúc khía cạnh xe thương hiệu Toyota 63 Hình 3.34: Chỉ số cảm xúc dòng xe VIOS so với Accent City 64 Hình 3.35: So sánh lượt thảo luận khía cạnh dịng xe VIOS so với Accent City .64 Hình 3.36: So sánh lượt thảo luận khía cạnh dịng xe VIOS so với RAIZE SONET 65 Hình 3.37: So sánh lượt thảo luận khía cạnh giá thương hiệu 65 Hình 3.38: So sánh lượt thảo luận khía cạnh thiết kế thương hiệu 66 Hình 3.39: So sánh lượt thảo luận khía cạnh kỹ thuật thương hiệu 66 Hình 3.40: So sánh lượt thảo luận khía cạnh thông số kỹ thuật thương hiệu 67 Hình 3.41: Biểu đồ mơ hình đối tượng sử dụng dịch vụ Social listening DAZIKZAK 68 Hình 4.1: Sơ đồ bước vận hành ứng dụng công nghệ ASR vào hệ thống 82 Trang vii MỤC LỤC NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN i NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN ii LỜI CẢM ƠN iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH ẢNH vi MỤC LỤC viii LỜI MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Kết cấu chương báo cáo CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN CÔNG TY TNHH PHÚC LAI – FLIX COMMUNICATIONS 1.1 Giới thiệu tổng quan công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications 1.2 Giá trị phát triển công ty 1.2.1 Tầm nhìn 1.2.2 Giá trị cốt lõi 1.2.3 Mục tiêu phát triển bền vững 1.3 Lĩnh vực hoạt động 1.4 Cơ cấu tổ chức doanh nghiệp 1.4.1 Sơ đồ 1.4.2 Chức năng, nhiệm vụ phòng ban 1.5 Kết hoạt động công ty 12 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ THỐNG CUNG CẤP DỊCH VỤ SOCIAL LISTENING 14 2.1 Tổng quan dịch vụ 14 2.1.1 Định nghĩa dịch vụ 14 2.1.2 Đặc điểm dịch vụ 14 Trang viii Bước Nhiệm vụ Hướng dẫn Thu hẹp phạm vi tư - Đối với khách hàng có tìm hiểu dịch vụ xác vấn định dịch vụ mong muốn, nhân viên tư vấn trả lời trọng tâm thông tin khách hàng cần - Đối với khách hàng chưa có tìm hiểu trước yêu cầu tư vấn chung chung nhân viên tư vấn cần đặt câu hỏi để thu hẹp phạm vi tư vấn tránh đưa nhiều thông tin không cần thiết gây hoang mang cho khách hàng Xác định kịch - Đối tượng khách hàng cần nêu bật bán hàng phù hợp lợi ích mà DAZIKZAK mang lại cho họ, tạo dựng với nhóm đối niềm tin thơng qua trang review đánh giá tượng khách hàng khách hàng sử dụng dịch vụ trước Bên cạnh giới thiệu sách ưu đãi kèm để thu hút khách hàng Với đối tượng cần thuyết phục xây dựng niềm tin với dịch vụ Social listening DAZIKZAK - Đối với khách hàng cũ sử dụng dịch vụ, nhóm khách hàng có niềm tin dịch vụ hiểu rõ dịch vụ Do ngồi hỗ trợ thơng tin cho khách hàng cần đưa ưu đãi, chăm sóc khách hàng tốt để họ tiếp tục chọn sử dụng dịch vụ Xác định gói dịch Cung cấp, hướng dẫn đầy đủ thơng tin cần cho khách vụ mà khách hàng hàng hiểu tổng quan cần Bảng 4.1: Quy trình xác định thông tin tư vấn Trong giai đoạn đầu tư vấn để tránh giới thiệu nhiều thông tin việc xác định nhóm nội dung mục tiêu tư vấn cho nhóm khách hàng giúp nhân viên tư vấn trọng tâm gia tăng thiện cảm khách hàng sản phẩm dịch vụ Trang 78 Cải thiện chất lượng xử lý khiếu nại cho khách hàng: Hiện đa số nhân thường xuyên tư vấn cho khách hàng chưa đào tạo đầy đủ thống quy trình phương pháp để xử lý khiếu nại ổn thỏa Trong trường hợp khách hàng gặp phải vấn đề khơng hài lịng cảm xúc họ nhìn chung khó chịu khơng muốn phải đợi chờ khơng hồi kết Do tác giả đề xuất quy trình xử lý khiếu nại sau: Bước 1: Sau nhận thông tin khiếu nại từ khách hàng cần xử lý nhanh thông báo với khách hàng thời gian cụ thể chậm khiếu nại khách hàng xử lý Tùy vào trường hợp khiếu nại khác quy trình kiểm tra để xử lí cần nhanh chóng thực vịng 24h Bước 2: Kiểm tra vấn đề khách hàng gặp phải với phận liên quan Bước 3: Thống cách xử lý phận với lãnh đạo thông tin chặt chẽ phận liên quan tránh việc hiểu sai, thiếu thông tin khách hàng Bước 4: Xử lý khiếu nại cho khách hàng Việc xử lý khiếu nại cần linh hoạt cho đáp ứng yêu cầu khách hàng Do cần thống khung sách hỗ trợ xử lý khiếu nại theo cấp bậc để nhân viên tư vấn tham khảo đề xuất với lãnh đạo cần đẩy nhanh trình xử lý khiếu nại Hơn nữa, nhằm đáp ứng nhu cầu quản lý nhân Flix cần đưa sách KPI cụ thể vấn đề xử lý khiếu nại cho nhân viên tư vấn Mô tả KPI Tỷ lệ phản hồi thông tin tư vấn cho khách hàng Đo lường Thống kê số khách hàng liên lạc so với số khách hàng % phản hồi Tính từ lúc khách hàng yêu Thời gian phản hồi cầu đến giải cho phút khách hàng Số khách hàng khiếu nại so Tỷ lệ khách hàng khiếu nại với số khách hàng sử dụng dịch vụ Trang 79 % Tỷ lệ khách hàng hài lòng sau giải khiếu nại Thời gian xử lý yêu cầu khách hàng Số khách hàng hài lòng sau xử lý khiếu nại so với số % khách hàng khiếu nại Tính từ lúc khách hàng yêu cầu đến giải cho phút khách hàng Bảng 4.2: Chỉ số KPI đo lường dành cho nhân viên tư vấn Cải thiện hệ thống thông tin khách hàng để phát triển hạng mục chăm sóc khách hàng: Hiện khách hàng liên lạc với nhân viên tư vấn công cụ Social listening DAZIKZAK qua nhiều kênh email, fan page, số điện thoại nhân viên tư vấn, Bên cạnh đó, thơng tin khách hàng, nhu cầu, đặc điểm khách hàng rời rạc không xếp thành hệ thống thông tin quản lý Giải pháp đề phận công nghệ kết hợp với phận Marketing tích hợp quản lý hệ thống thông tin khách hàng phần mềm quản lý công cụ Social listening DAZIKZAK 4.2.2 Đề xuất cải tiến công nghệ công cụ Social listening DAZIKZAK 4.2.2.1 Ứng dụng phát triển công nghệ ASR (Automatic Speech Recognition) vào công cụ Social listening DAZIKZAK Trong năm gần video ngắn trở thành xu hướng Theo báo cáo Statista số lượng người dùng TikTok 2025 dự báo lên đến 955,3 triệu người dùng Không TikTok, chạy đua phát triển video ngắn đề thấy rõ tảng khác Reels Facebook Instagram, Short Youtube Người dùng tảng lớn Bên cạnh nhiều nhà sáng tạo nội dung tạo tiền đề phát triển cho tảng Vì phiên thảo luận người dùng tất tảng lớn Đây lượng liệu vô quý giá giúp doanh nghiệp có thêm nhiều insight để phát triển chiến lược Đó lý thơi thúc đội ngũ DAZIKZAK phát triển công nghệ ASR (Automatic Speech Recognition) áp dụng nhằm cung cấp khả phân tích hiểu ngữ cảnh từ liệu âm thanh, đặc biệt tương tác giọng nói tảng mạng xã hội, phương tiện truyền thông trị chuyện trực tuyến Cơng nghệ có nhiều tính vơ tuyệt vời phù hợp với công cụ Social listening DAZIKZAK sau: Trang 80 Công nghệ ASR dễ dàng phân tích nội dung từ tập tin âm cách sử dụng chuyển đổi tệp âm thanh, chẳng hạn vấn, podcast, băng ghi âm, thành văn xử lý Nhờ tất phiên thảo luận khách hàng dạng video, âm thanh, postcard thu thập Hơn nữa, cơng nghệ ASR cịn nhận dạng phân tích cảm xúc từ giọng nói kết hợp với công nghệ nhận diện cảm xúc (Emotion Recognition) để phân tích cảm xúc từ giọng nói trị chuyện, bình luận đánh giá Nhờ mà tính đánh giá số cảm xúc phiên thảo luận công cụ Social listening DAZIKZAK trở nên tối ưu nhiều Dựa vào kết báo cáo nhãn hàng biết khách hàng có thật hài lòng với sản phẩm dịch vụ nhãn hàng hay khơng từ có chiến lược để cải tiến Thêm vào cơng nghệ cịn tự tìm kiếm phân tích từ khóa từ liệu giọng nói giúp xác định xu hướng, ý kiến, vấn đề quan trọng đề cập trò chuyện đánh giá người dùng Từ giúp nhãn hàng nhận biết xu hướng tảng TikTok, Reels, Short để phát triển thực chiến dịch marketing thành cơng Tóm lại, việc áp dụng cơng nghệ ASR vào cơng cụ Social listening DAZIKZAK giải nhiều vấn đề mà công cụ gặp phải, tháo gỡ nhiều vướng mắc khách hàng nâng cao độ xác liệu với lượng mẫu lớn từ nguồn video ngắn Tác giả đề xuất giải pháp lên Tổng giám đốc, trưởng phận IT trưởng phận Marketing Giải pháp nhận đồng thuận giai đoạn thử nghiệm Triển khai: Vào tháng 12 năm 2022 phận Công nghệ vào nghiên cứu bắt đầu thử nghiệm ứng dụng công nghệ ASR Bộ phận công nghệ bắt đầu code cho hệ thống Trong thời điểm phận công nghệ thử nghiệm vận hành bước sau với quy mơ nhỏ: Trang 81 Bước • Thu thập liệu âm từ nguồn video ngắn, dài tảng Tik Tok, Reels, Watch, Short, Youtube podcast Spotify Bước • Áp dụng cơng nghệ ASR để chuyển đổi liệu âm thành văn Dựa tảng có sẵn xử lý mã hóa phận cơng nghệ cơng nghệ ASR tự động nhận dạng chuyển đổi âm thành dạng văn xử lý Bước Bước Bước • Sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích hiểu nội dung văn Các kỹ thuật NLP phân loại, rút trích thơng tin, nhận diện thực thể, phân tích ý kiến cảm xúc để trích xuất thơng tin quan trọng từ liệu văn liệu thu thập từ khóa hay qua Giao diện lập trình ứng dụng API trước • Sử dụng cơng nghệ máy học Machine Learning để tìm kiếm phân tích từ khóa để tìm hiểu từ khóa, cụm từ, chủ đề, xu hướng đề cập liệu văn • Tiếp tục phân tích liệu quy trình phân tích liệu văn Hình 4.1: Sơ đồ bước vận hành ứng dụng công nghệ ASR vào hệ thống Social listening DAZLKZAKS Đánh giá sơ bộ: Qua thời gian ngắn thực phận cơng nghệ nhận thấy cơng nghệ ASR có nhiều triển vọng tiềm phát triển thời gian tới Bộ phận Marketing nhận phản hồi tốt khách hàng ứng dụng công nghệ Quá trình thực thi tiến độ đặt Tuy nhiên vấn đề hệ thống máy chủ thời gian thu thập chưa đạt yêu cầu đề Do cơng nghệ chưa mắt cần xét duyệt thời gian tới Trang 82 4.2.2.2 Phát triển tính Trendspotter – Phát nắm bắt xu hướng trước xảy Trong năm trở lại đặc biệt sau giai đoạn dịch Covid 19 bùng nổ mạng xã hội phát triển nhanh chóng Bên cạnh tảng tập trung vào việc kết nối Facebook người dùng dành nhiều thời gian cho tảng video ngắn TikTok, Reels, Short để giải trí Không nghề sáng tạo nội dung phát triển hết Từ xu hướng mạng xã hội bùng nổ liên tục Việc nắm bắt xu hướng vơ có lợi cho nhãn hàng Đặc biệt nhãn hàng dẫn đầu xu hướng doanh nghiệp dễ dàng mở rộng thị trường lên toàn khu vực giới Xuất phát từ lợi ích to lớn nhu cầu khách hàng tác giả đề xuất phát triển tính Trendspotter - Phát nắm bắt xu hướng trước xảy cho công cụ Social listening DAZIKZAK Tính giúp nhãn hàng, người dùng Social listening có nhìn tồn diện phát triển thị trường, thay đổi ý kiến quan tâm khách hàng, đồng thời giúp doanh nghiệp nắm bắt tận dụng hội kinh doanh cách hiệu Sau tác giả gửi đề xuất giải pháp lên Tổng giám đốc, trưởng phận IT trưởng phận Marketing giải pháp nhận đồng thuận giai đoạn thử nghiệm Triển khai: Từ quý III năm 2022 phòng marketing nghiên cứu thị trường nhận thấy hầu hết tất khách hàng sử dụng mong muốn cải thiện tính phát xu hướng cơng nghệ DAZIKZAK Do vào cuối năm 2022, phịng cơng nghệ phịng Marketing bắt tay vào thử nghiệm phát triển tính Bước 1: Xây dựng mơ hình dự đốn xu hướng dựa hệ thống Hiện công cụ Social listening DAZAIZAK sử dụng công nghệ máy học ML (Machine Learning), tận dụng liệu sử dụng khai thác liệu lớn để xây dựng mơ hình dự đốn xu hướng Từ liệu có hệ thống phân tích tín hiệu từ liệu thu thập xác định xu hướng bật Bước 2: Áp dụng phát triển số đo lường xu hướng Hệ thống số công cụ Social listening đáp ứng nhu cầu khách hàng Nhằm phát triển hệ thống phịng Marketing nghiên cứu thêm số liên quan đến xu hướng brief cho phận Công nghệ lập trình hệ thống Ví Trang 83 dụ số lượng đăng liên quan, tần suất đăng có nội dung tương tự xuất hiện, tương tác (như like, comment, share) lan truyền xu hướng sử dụng để xác định độ “hot” nội dung đăng tải Từ dự kiến xu hướng nội dung thời gian tới Bước 3: Ứng dụng công nghệ xử lý ngơn ngữ tự nhiên (NLP) vào phân tích số cảm xúc người dùng nội dung xu hướng Một mạnh công cụ Social listening DAZIKZAK có khả hiểu tiếng Việt ngữ cảnh Độ xác kết đầu cao Với lượng liệu lớn thu thập sau phân tích cho ý kiến, cảm xúc người dùng với nhóm nội dung xu hướng Nhờ nhãn hàng phát triển nội dung marketing có định hướng xác Chỉ số cảm xúc chia mức độ thang đo: Rất tiêu cực - Tiêu cực - Tích cực - Rất tích cực) Bước 4: Ứng dụng đồ thị xã hội (Social Graph) Đồ thị Social graph mang lại nhiều đột phá cho tính Trend Spotter cơng cụ Social listening DAZIKZAK lý sau: - Mơ hình cho phép DAZIKZAK xác định mối quan hệ người dùng nguồn thông tin mạng xã hội từ xác định nguồn tin có tầm ảnh hưởng cao có khả phát triển xu hướng đề xuất cho nhãn hàng, người dùng Social listening - Nhờ vào mơ hình đồ thị Social graph doanh nghiệp biết nguồn gốc nhóm đối tượng phù hợp với xu hướng cách theo dõi tương tác lan truyền thơng tin đồ thị xã hội Vì cơng cụ Social listening DAZIKZAK xác định người dùng nguồn thông tin ban đầu khởi đầu xu hướng đồng thời xác định nhóm đối tượng, khách hàng tiềm xu hướng - Nhờ vào việc cung cấp thông tin mối quan hệ người dùng mạng xã hội đồ thị xã hội dự đốn tiềm lan truyền xu hướng dựa mức độ kết nối tương tác người dùng Mơ hình đồng thời phát tín hiệu từ tương tác mạng xã hội giúp nhãn hàng nhận biết sớm xu hướng từ kết đề xuất công cụ Social listening DAZIKZAK Bước 5: Liên tục theo dõi cập nhật mơ hình để đảm bảo hệ thống phát nhận biết xu hướng Bước 6: Đánh giá cập nhật hệ thống nhằm tối ưu hóa suất tính Trang 84 Đánh giá sơ bộ: Tính dự đốn vơ tiềm cho dấu mốc quan trọng q trình phát triển hệ thống cơng cụ Trong thời gian thử nghiệm hai phận đề nhận thấy nhiều mặt tích cực mà tính mang lại Tuy nhiên việc phát triển tính kết hợp nhiều công nghệ cũ Hiện hệ thống tiếp tục thử nghiệm Một vấn đề hệ thống chạy liệu chậm so với kì vọng làm nhỡ thời điểm vàng xu hướng Do đội ngũ phịng công nghệ dành nhiều thời gian công sức để lập trình hệ thống khắc phục lỗi 4.2.2.3 Ứng dụng công nghệ hiểu ngữ cảnh sử dụng từ ngữ (contextual understanding) thơng qua mơ hình Transformer Một hạn chế DAZIKZAK mà công ty muốn khắc phụ độ xác kết liệu Tuy kết liệu có độ xác lên đến 85% cần cải thiện Về lâu dài xu hướng ngành Social listening nên đội ngũ cơng ty ln tìm cách cố gắng thực nhiều giải pháp để nâng cao độ xác Một cách để cải thiện nâng cao độ hiểu nghĩa câu từ liệu Kiến trúc Transformer giới thiệu Vaswani et al vào năm 2017 kiến trúc mơ hình quan trọng lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) Mơ hình Transformer dựa hai chế: thứ Attention (attention mechanism) giúp máy hiểu xử lý ngữ cảnh từ ngữ câu Thứ hai chế Layers (attention layers) cho phép mơ hình tập trung vào từ quan trọng tạo biểu diễn ngữ cảnh dựa tương tác từ câu Việc ứng dụng mơ hình Transformer kết hợp với công nghệ ML (Machine Learning) đơi ưu việt để cải tiến mức độ xác liệu Bởi mơ hình Transformer giúp hiểu ngữ cảnh từ ngữ phát xu hướng công nghệ Machine Learning cung cấp công cụ phân tích, phân loại đề xuất dựa liệu xã hội Kết hợp hai công nghệ đem lại hiệu cao cung cấp thông tin chi tiết cấu trúc hoạt động tương tác mạng xã hội Đề xuất tác giả đề xuất với Tổng giám đốc phận IT Hiện thông qua bắt đầu thử nghiệm Triển khai: Trang 85 Hiện mơ hình Transformer chạy thử nghiệm nâng cao độ xác liệu lên đến 91%, tăng 6% so với chưa áp dụng mơ hình Tuy nhiên phận IT thông báo hệ thống thiếu ổn định q trình phân tích sàng lọc bị kéo dài Bộ phận IT lập trình, sửa code để rút ngắn thời gian lại để đảm bảo tốc độ phân tích hệ thống Đánh giá sơ bộ: Qua trình thử nghiệm phận liên quan cảm thấy giải pháp tiềm năng, xử lý nhiều vấn đề liên quan đến mức độ xác Giải pháp đánh giá khả thi nhiên số vấn đề công nghệ, cần phải đợi phận cơng nghệ lập trình lại sửa đổi code để đo lường xác thời gian giai đoạn đến định Tóm tắt chương 4: Từ ưu nhược điểm phân tích chương chương tác giả đề xuất giải pháp nhằm nâng cao chất lượng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK Tác giả đề xuất giải pháp hoàn thiện máy nhân tập trung chủ yếu cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK cho khách hàng, nâng cao chất lượng nhân sự, nâng cao chất lượng hoạt động tư vấn Hơn tác giả cịn đưa đề xuất cải tiến cơng nghệ quét liệu dạng video công nghệ ASR, nâng cao độ xác cách ứng dụng mơ hình transformer để hiểu từ, ngữ nghĩa liệu phát triển thêm tính Trendspotter – Phát nắm bắt xu hướng trước xảy Trang 86 KẾT LUẬN Trong q trình thực tập tác giả ln cố gắng học hỏi, trau dồi từ anh chị trước, quan sát cách vận hành doanh nghiệp bổ sung thêm kiến thức cho thân để hoàn thành “Giải pháp nâng cao chất lượng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communication” Trong suốt trình nghiên cứu tác giả tìm hiểu, làm rõ quy trình hoạt động cung cấp dịch vụ Social listening chuyên nghiệp thực tế công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications; tìm hiểu xu hướng hoạt động ngành Social listening nay; đánh giá thực trạng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Trong giai đoạn ngành Marketing ngày phát triển cạnh tranh gay gắt Flix cần hoàn thiện hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK nói riêng dịch vụ khác nói chung để có thêm sức mạnh vươn lên phát triển mạnh mẽ Các giải pháp bao gồm: Hồn thiện hệ thống nhân nâng cao lực đội ngũ tư vấn chăm sóc khách hàng, phát triển tính Trendspotter – Phát nắm bắt xu hướng trước xảy ra, ứng dụng phát triển, công nghệ ASR (Automatic Speech Recognition), công nghệ hiểu ngữ cảnh sử dụng từ ngữ (contextual understanding) thơng qua mơ hình Transformer Thời gian thực đề tài giới hạn vịng tháng thực tập cơng ty, cố gắng thu thập nghiên cứu phạm vi đề tài rộng đa dạng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác kiến thức lĩnh vực Marketing hạn chế Tuy thế, tác giả hy vọng mang lại nhìn tổng quan thực trạng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications Trang 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO Barker, M., Barker, D I., Bormann, N F., & Neher, K E (2020) Social media marketing: A strategic approach (3rd ed.) Cengage Learning Chaffey, D., & Ellis-Chadwick, F (2016) Digital marketing: Strategy, implementation and practice (6th ed.) Pearson Chaffey, D., & Smith, P R (2017) Digital Marketing Excellence: Planning, Optimizing and Integrating Online Marketing Taylor & Francis DataReportal (11/2/2021) Digital 2021: Vietnam Truy cập tại: https://datareportal.com/reports/digital-2021-vietnam Fitzsimmons, J A., & Fitzsimmons, M J (2014) Service management: Operations, strategy, and information technology McGraw-Hill Education Ganis, M., & Kohirkar, A (2017) Social media analytics: Techniques and insights for extracting business value out of social media APress Gronroos, C (1984) A service Quality model and its marketing implications European Journal of Marketing Grönroos, C (2007) Service Management and Marketing: Customer Management in Service Competition John Wiley & Sons Kotler, P., & Armstrong, G (2018) Principles of Marketing Pearson 10 Lovelock, C H., & Wirtz, J (2019) Services marketing: People, technology, strategy (8th ed.) Pearson 11 Model Intelligence (2023) Social Media Listening Market Size & Share Analysis - Industry Research Report - Growth Trends & Forecasts (2023-2028) Truy cập tại: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/social-media- listening-market 12 Mr Bo.site (10/02/2023) Giới thiệu Transformers: Kiến trúc cải tiến xử lý ngôn ngữ tự nhiên Truy cập tại: https://mrbo.site/thuat-toan-transformer/ 13 Parasuraman, A., Zeithaml, V A., & Berry, L L (1988) SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality Journal of Retailing 14 Polaine, A., Løvlie, L., & Reason, B (2013) Service Design: From Insight to Implementation Rosenfeld Media Trang 88 15 Richards, C (2020) Boyd’s OODA Loop Truy cập tại: https://fhs.brage.unit.no/fhsxmlui/bitstream/handle/11250/2683228/Boyds%20OODA%20Loop%20Necess e%20vol%205%20nr%201.pdf?sequence=1&isAllowed=y 16 Rust, R T., & Oliver, R L (1994) Service Quality: New Directions in Theory and Practice SAGE Publications 17 Ryan, D., & Jones, C (2017) Understanding digital marketing: marketing strategies for engaging the digital generation Kogan Page Publishers 18 Sponder, M (2017) Social media analytics: Effective tools for building, interpreting, and using metrics McGraw Hill Education 19 Statista (2022) Number of TikTok users worldwide from 2020 to 2025 Truy cập tại: https://www.statista.com/statistics/1327116/number-of-global-TikTokusers/ 20 Statista (2022) Number of worldwide social network users from 2017 to 2025 Truy cập tại: https://www.statista.com/statistics/278414/number-of-worldwidesocial-network-users/ 21 Tulen, T L., & Solomon, M R (2015) Social Media Marketing.SAGE Publications Ltd 22 Zeithaml, V A., Bitner, M J., & Gremler, D D (2018) Services marketing: Integrating customer focus across the firm (7th ed.) McGraw-Hill Education 23 Zimmerman, J., & Ng, D (2021) Social Media Marketing All-in-One For Dummies John Wiley & Sons Trang 89 PHỤ LỤC KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ DỊCH VỤ SOCIAL LISTENING DAZIKZAK CỦA CÔNG TY TNHH PHÚC LAI – FLIX COMMUNICATIONS Xin chào quý khách hàng, Nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ Social listening DAZIKZAK, Flix tiến hànhmột khảo sát “Đánh giá dịch vụ social listneing DAZIKZAK công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications” Flix hy vọng quý khách hàng dành chút thời gian quý báu tham gia thực khảo sát để Flix hồn thiện dịch vụ tốt đến quý vị Flix vô trân trọng ý kiến đóng góp quý báu quý vị Flix xin chân thành cảm ơn quý khách PHẦN I: THÔNG TIN 1.Tên khách hàng 2.Mơ hình doanh nghiệp B2B B2C Tệ Khá Cá nhân Ngành nghề kinh doanh PHẦN II: NỘI DUNG Tiêu chí đánh giá Tỷ lệ phản hồi thời gian phản hồi nhanh chóng q trình tư vấn Đáp ứng yêu cầu khách hàng nhanh chóng Đáp ứng nhu cầu khách hàng thông qua nhiều hình thức báo cáo, mơ hình phân tích nhiều khía cạnh thơng qua liệu thu thập Thuyết trình báo cáo sinh động, dễ hiểu, sâu sắc Trang 90 Tốt Rất Tốt Cập nhật thơng tin liên tục có xu hướng xuất tảng MXH Hệ thống bảng biểu, bảng xếp hạng, liệu thời gian thực trực quan, dễ dàng sử dụng Có kiến thức chun mơn sâu rộng, đề xuất giải pháp giải vấn đề marketing doanh nghiệp gặp phải Có thể giải đáp xác thắc mắc khách hàng dịch vụ, báo cáo Đảm bảo thực xác điều khoản thỏa thuận 10 Giải ổn thỏa khiếu nại khách hàng 11 Tư vấn trọng tâm vấn đề 12 Cung cấp đầy đủ thông tin, thật tư vấn 13 Gửi báo cáo thời hạn thỏa thuận 14 Báo cáo với yêu cầu khách hàng thỏa thuận 15 Cập nhật cơng nghệ đại 16 Trình hệ thống ổn định trạng thái sẵn sàng sử dụng Trang 91 S K L 0