Nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp khai thác dữ liệu nhằm dự báo rủi ro khách hàng rời bỏ dịch vụ tại ngân hàng

BÁO CÁO D ÁNỰĐ I H C UEHẠ ỌĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG CÁCPHƯƠNG PHÁP KHAI THÁC DỮ LIỆU NHẰM DỰ BÁO RỦI RO KHÁCH HÀNG RỜI BỎ DỊCH VỤ... Mô hình phân lớp dự đoán rủi ro rời bỏ hoặc khô

Lý do ch n đêề tài ọ

Th i gian qua, chúng ta ch ng kiễến s p đ c a hàng lo t các ngần hàng l n trễnờ ứ ụ ổ ủ ạ ớ toàn thễế gi i nh Silvergate Bank, Silicon Valley Bank, Credit Suisse, First Republicớ ư Bank, M t trong nh ng lý do gầy nễn chuồễi s ki n trầồm tr ng này là do các kháchộ ữ ự ệ ọ hàng đồồng lo t r i b d ch v t i ngần hàng gầy nễn kh ng ho ng thanh kho n Đ h nạ ờ ỏ ị ụ ạ ủ ả ả ể ạ chễế được nồễi lo này, ngần hàng có th s d ng các thu t toán đ d báo r i ro kháchể ử ụ ậ ể ự ủ hàng rồồi b d ch v c a mình.ỏ ị ụ ủ

Tình tr ng khách hàng r i b d ch v đang tr thành m t vầến đễồ l n đồếi v iạ ờ ỏ ị ụ ở ộ ớ ớ ngành ngần hàng S c nh tranh ngày càng tăng và khách hàng có nhiễồu l a ch n h n,ự ạ ự ọ ơ do đó ngần hàng cầồn ph i có nh ng gi i pháp hi u qu đ gi chần khách hàng, tăngả ữ ả ệ ả ể ữ doanh sồế và c i thi n chầết lả ệ ượng d ch v ị ụ

Các phương pháp khai thác d li u là m t lĩnh v c phát tri n nhanh trong khoaữ ệ ộ ự ể h c máy tnh và cồng ngh thồng tn Vi c áp d ng các phọ ệ ệ ụ ương pháp này đ d báo r iể ự ủ ro khách hàng r i b d ch v seễ giúp chúng ta có th tm ra các mầễu d li u n và đ aờ ỏ ị ụ ể ữ ệ ẩ ư ra nh ng quyễết đ nh d a trễn d li u.ữ ị ự ữ ệ

Khách hàng là m t phầồn quan tr ng c a ngần hàng, và vi c gi chần khách hàngộ ọ ủ ệ ữ đang s d ng d ch v c a ngần hàng là m t u tễn hàng đầồu Vi c nghiễn c u và dử ụ ị ụ ủ ộ ư ệ ứ ự báo r i ro khách hàng r i b d ch v seễ giúp ngần hàng hi u h n vễồ nhu cầồu và s thíchủ ờ ỏ ị ụ ể ơ ở c a khách hàng, t đó c i thi n d ch v và đ a ra nh ng chính sách hầếp dầễn đ gi cácủ ừ ả ệ ị ụ ư ữ ể ữ khách hàng s d ng d ch v c a mình.ử ụ ị ụ ủ

Vi c d báo vễồ kh năng r i b c a các hàng cũng giúp tăng cệ ự ả ờ ỏ ủ ường s c m nhứ ạ c nh tranh c a ngần hàng Th trạ ủ ị ường ngần hàng đang ngày càng c nh tranh, vì v y,ạ ậ vi c gi chần khách hàng là rầết quan tr ng đ ngần hàng có th tăng cệ ữ ọ ể ể ường s c c nhứ ạ tranh và tăng doanh thu D báo r i ro khách hàng r i b d ch v giúp ngần hàng hi uự ủ ờ ỏ ị ụ ể rõ h n vễồ th trơ ị ường và khách hàng, đ a ra các chính sách hầếp dầễn và gi m thi u r iư ả ể ủ ro. khía c nh phát tri n cồng ngh đồếi v i ngần hàng, cồng ngh ngần hàng đang Ở ạ ể ệ ớ ệ phát tri n nhanh chóng, đem l i nh ng l i ích và t n ích cho khách hàng Tuy nhiễn,ể ạ ữ ợ ệ nó cũng có th gầy ra r i ro cho ngần hàng nễếu khồng để ủ ược áp d ng và qu n lý đúngụ ả cách D báo r i ro khách hàng r i b d ch v giúp ngần hàng đ a ra các gi i pháp đự ủ ờ ỏ ị ụ ư ả ể gi m thi u r i ro và đ m b o an toàn thồng tn cho khách hàng.ả ể ủ ả ả

Vi c nghiễn c u đễồ tài này khồng ch giúp ngần hàng tăng cệ ứ ỉ ường s c c nh tranhứ ạ mà còn đóng góp cho s phát tri n c a khoa h c và cồng ngh ự ể ủ ọ ệ

V i các lý do k trễn, đễồ tài Nghiễn c u và ng d ng các phớ ể ứ ứ ụ ương pháp khai thác d li u nhăồm d báo r i ro khách hàng r i b d ch v t i ngần hàng là m t đễồ tài h aữ ệ ự ủ ờ ỏ ị ụ ạ ộ ứ h n mang l i nhiễồu giá tr cho ngành ngần hàng, gi m thi u các r i ro gầy ra b i s r iẹ ạ ị ả ể ủ ở ự ờ b c a khách hàng.ỏ ủ

M c têu nghiên c u ụ ứ

M c têu t ng quát ụ ổ

Đễồ tài nghiễn c u và ng d ng các phứ ứ ụ ương pháp khai thác d li u nhăồm d báoữ ệ ự r i ro khách hàng r i b d ch v t i ngần hàng là phần tch các d li u khách hàng c aủ ờ ỏ ị ụ ạ ữ ệ ủ ngần hàng, t đó đ a ra d báo và đễồ xuầết các gi i pháp h p lý nhăồm gi m thi u t lừ ư ự ả ợ ả ể ỷ ệ khách hàng r i b d ch v Trờ ỏ ị ụ ước hễết, t ng h p và phần tch các d li u vễồ khách hàng,ổ ợ ữ ệ bao gồồm thồng tn cá nhần, l ch s giao d ch, hành vi s d ng d ch v , v.v Sau đó sị ử ị ử ụ ị ụ ử d ng các phụ ương pháp khai thác d li u đ tm ra các mầễu và xu hữ ệ ể ướng trong d li u,ữ ệ t đó đ a ra d báo vễồ kh năng khách hàng r i b d ch v trong từ ư ự ả ờ ỏ ị ụ ương lai.T các dừ ự báo thu được, đễồ xuầết các gi i pháp h p lý nhăồm gi m thi u t l khách hàng r i bả ợ ả ể ỷ ệ ờ ỏ d ch v , bao gồồm c i thi n chầết lị ụ ả ệ ượng d ch v , tăng cị ụ ường tương tác và hồễ tr kháchợ hàng, tồếi u hóa chính sách và chư ương trình khuyễến mãi, v.v Đánh giá hi u qu c a cácệ ả ủ gi i pháp đễồ xuầết thồng qua vi c so sánh t l khách hàng r i b d ch v trả ệ ỷ ệ ờ ỏ ị ụ ước và sau khi tri n khai các gi i pháp đó.ể ả

T ng th , m c tễu c a đễồ tài là áp d ng các phổ ể ụ ủ ụ ương pháp khai thác d li u đữ ệ ể phần tch và d báo r i ro khách hàng r i b d ch v t i ngần hàng, t đó đ a ra cácự ủ ờ ỏ ị ụ ạ ừ ư gi i pháp nhăồm c i thi n h thồếng d ch v và gi chần khách hàng.ả ả ệ ệ ị ụ ữ

Các m c têu c th ụ ụ ể

S d ng phầồn mễồm orange đ x lý d li u và gi i quyễết các bài toán sau:ử ụ ể ử ữ ệ ả

Bài toán 1 (Liễn quan gầồn): Phát hi n các đ c đi m đ c thù liễn quan đễến s r iệ ặ ể ặ ự ờ b ho c khồng r i b d ch v t i ngần hàng c a khách hàng d a vào các lỏ ặ ờ ỏ ị ụ ạ ủ ự ược đồồ và cồng c thồếng kễ.ụ

Bài toán 2 (Liễn quan gầồn): D đoán r i ro khách hàng seễ r i b d ch v t i ngầnự ủ ờ ỏ ị ụ ạ hàng hay khồng (bài toán phần l p d li u).ớ ữ ệ

Bài toán 3 (Liễn quan gầồn): Phần lo i nhóm khách hàng l a ch n r i b d ch v t iạ ự ọ ờ ỏ ị ụ ạ ngần hàng.

Đốối t ượ ng nghiên c u ứ

Đồồ án này seễ t p trung nghiễn c u hành vi và thồng tn c a khách hàng s d ng ậ ứ ủ ử ụ d ch v ngần hàng đa quồếc gia ABC đị ụ ược lầếy thồng tn, d li u cũng nh sồế li u t i ữ ệ ư ệ ạKaggle.

Mố t d li u và cấốu trúc d li u ả ữ ệ ữ ệ

Mô t d li u ả ữ ệ

Nguồồn d li u đữ ệ ược lầếy t Kaggle Đầy là b d li u khách hàng c a các ch tài ừ ộ ữ ệ ủ ủ kho n t i Ngần hàng Đa quồếc gia ABC và m c đích c a d li u này seễ là d đoán t l ả ạ ụ ủ ữ ệ ự ỷ ệ khách hàng r i b d ch v ngần hàng ờ ỏ ị ụ https://www.kaggle.com/code/chaitnyapol/bank-customer-churn-predicton-by- ann/input?fbclid=IwAR3znxuLU6Tq-fhJ19kabqEC00lOdnK4R- d_jook9MYWOV9qXhAVx3rT3CM

D li u gồồm : 10000 dòng và 12 c t thu c tnh nh sauữ ệ ộ ộ ư :

STT Thu c tnh ộ Ý nghĩa Mố tả

1 customer_id Mồễi khách hàng đễồu có m t mã ID riễng ộ đ đ nh danhể ị

2 Credit_score Đi m tn d ng c a khách hàngể ụ ủ Sồế nguyễn

3 Country Đầết nước c trúư Tễn quồếc gia

4 Gender Gi i tnhớ Nam ho c Nặ ữ

5 Age Đ tu iộ ổ Sồế nguyễn

6 Tenure Khách hàng có th i gian s d ng d ch v ờ ử ụ ị ụ ngần hàng bao lầu

7 Balance Sồế d tài kho n ngần hàngư ả Sồế nguyễn

Sồế d ch v s n ph m mà khách hàng đã ị ụ ả ẩ s d ngử ụ

9 Credit_card Khách hàng có th tn d ng khồng:ẻ ụ Có ho cặ

10 Actve_member Có ph i là khách hàng thần thiễết t i ngầnả ạ hàng khồng

11 Estmated_salary Ước tnh kh năng tài chínhả Sồế nguyễn

12 Churn R i b hay khồng r i b d ch v ngần ờ ỏ ờ ỏ ị ụ hàng

B ng ả 1 Mô t các thu c tnh c a b d li u ả ộ ủ ộ ữ ệ

Tiêền x lý d li u ử ữ ệ

Bài nghiễn c u này s d ng b d li u t ng h p t trang: ứ ử ụ ộ ữ ệ ổ ợ ừ https://www.kaggle.com/code/chaitnyapol/bank-customer-churn-predicton-by- ann/input?fbclid=IwAR3znxuLU6Tq-fhJ19kabqEC00lOdnK4R- d_jook9MYWOV9qXhAVx3rT3CM

Trong t p d li u này tác gi đã x lý các d li u b thiễếu, d li u b nhiễễu và dậ ữ ệ ả ử ữ ệ ị ữ ệ ị ữ li u khồng nhầết quán vì thễế nhóm seễ b qua cồng đo n x lý lồễi d li uệ ỏ ạ ử ữ ệ Đ thồng tn để ược dễễ hi u h n, nhóm đã s d ng cồng c Edit Domain đ chuy nể ơ ử ụ ụ ể ể đ i tễn c a các thu c tnh t tễếng anh sang tễếng vi t ổ ủ ộ ừ ệ

Biến tiếng anh Biến tiếng việt customer_id Mã định danh khách hàng

Credit_score Đi m tn d ngể ụ

Tenure Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàngờ ử ụ ị ụ ạ

Balance Sồế d tài kho nư ả

Products_number Sồế s n ph m d ch v đã tr i nghi mả ẩ ị ụ ả ệ

Credit_card Th tn d ngẻ ụ

Actve_member Khách hàng thần thiễết

Estmated_salary Kh năng tài chínhả

B ng ả 2 Chuy n đ i biêến têếng anh sang têếng vi t ể ổ ệ

Phân tách d li u ữ ệ

T fle d li u gồếc đừ ữ ệ ượ ả ừ ữ ệc t i t d li u gồếc (sau khi chuy n đ i tễn biễến sang tễếng ể ổ vi t), nhóm đã s d ng ch c năng Data Sample đ tách d li u thành 2 fle riễng bi t ệ ử ụ ứ ể ữ ệ ệ nh sau: ư

- 70% d li u dùng đ huầến luy n mồ hình phần l p L u d li u dữ ệ ể ệ ớ ư ữ ệ ướ ại d ng fle Excel đ t tễn là Churn_Trainingặ

- 30% d li u còn l i dùng đ làm d li u báo cáo cho mồ hình L u d li u dữ ệ ạ ể ữ ệ ư ữ ệ ưới d ng fle Excel đ t tễn là Churn_Forecast.ạ ặ

Hình 1 Mô hình tiêền x lý d li u ử ữ ệ

CH ƯƠ NG 2: QUY TRÌNH TH C HI N VÀ KÊẾT QU Ự Ệ Ả

Các ph ươ ng pháp d đoán và quy trình c th ự ụ ể

Phân l p d li u ớ ữ ệ

Phần l p d li u là quá trình phần d li u vào m t hay nhiễồu l p đ dễễ dàng truyớ ữ ệ ữ ệ ộ ớ ể xuầết, săếp xễếp và l u tr trong tư ữ ương lai.

Phương pháp hốềi quy Logistc (Logistc Regression)

Phần tch hồồi quy tuyễến tnh được s d ng đ d đoán giá tr c a m t biễến d aử ụ ể ự ị ủ ộ ự trễn giá tr c a m t biễến khác Biễến b n muồến d đoán đị ủ ộ ạ ự ược g i là biễến ph thu c.ọ ụ ộ Biễến b n đang s d ng đ d đoán giá tr c a biễến khác đạ ử ụ ể ự ị ủ ược g i là biễến đ c l p.ọ ộ ậ

Hình 2 Minh h a ph ọ ươ ng pháp Logistc Regression

Phương pháp SVM (Support Vector Machine)

Là m t kyễ thu t h c máy phần tách khồng gian thu c tnh băồng m t siễu ph ng,ộ ậ ọ ộ ộ ẳ do đó tồếi đa hóa lễồ gi a các phiễn b n c a các l p ho c giá tr l p khác nhau.ữ ả ủ ớ ặ ị ớ

Hình 3 Minh h a ph ọ ươ ng pháp SVM

Phương pháp cấy quyêốt đ nh (Tree) ị

Là phương pháp mồ t , phần lo i và t ng quan hoá t p d li u cho trả ạ ổ ậ ữ ệ ước

Hình 4 Minh h a ph ọ ươ ng pháp cây quyêết đ nh ị

Các bước quy trình c a 3 phủ ương pháp phấn l p:ớ

Bước 1: Ch n nguồồn d li u ( biễến khồng tham gia vào quá trình và biễến phọ ữ ệ ụ thu c)ộ

Bước 2: D đoán băồng 3 phự ương pháp hồồi quy Logistc regression, Tree và SVM

Bước 3: So sánh c 3 cái và l a ch n d đoán nào tồết nhầếtả ự ọ ự

Bước 4: Nồếi Test and Score v i Confusion đ xem kễết qu Ma tr n nhầồm lầễnớ ể ả ậ

Các bước xấy d ng mố hình d báo tốốt nhấốt:ự ự

Bước 1: Sau khi ch n đọ ược phương pháp d báo tồết nhầết, nồếi d li u vàoự ữ ệ phương pháp tồết nhầết: SVM, Tree ho c LR Đồồng th i nh p d li u dùng đ d báo vàoặ ờ ậ ữ ệ ể ự orange.

Bước 2: Liễn kễết phương pháp đã ch n và d li u d báo v i cồng c Predictonsọ ữ ệ ự ớ ụ đ đánh giá và phần lo i d li u đầồu vào.ể ạ ữ ệ

Bước 3: Xuầết kễết qu d báo vào Data Table ả ự

Phân c m d li u ụ ữ ệ

Là 1 kyễ thu t mà nhóm l i c m/nhóm các đồếi tậ ạ ụ ượng/d li u có đ c đi m giồếngữ ệ ặ ể nhau vào các c m/nhóm tụ ương ng.ứ Đ c đi m:ặ ể

- Tìm ra và phần tch, đo lường s khác bi t gi a các đồếi tự ệ ữ ượng d li u ữ ệ

- Phần c m thu c nhóm h c khồng giám sát vì khồng biễết rõ sồế lụ ộ ọ ượng c a nhóm ủ

- Phương pháp tồết là phương pháp t o ra các c m có chầết lạ ụ ượng cao:

● Đ tộ ương đồồng bễn trong c m caoụ

● Đ tộ ương t gi a các c m thầếp (khác bi t cao)ự ữ ụ ệ

K-means là m t thu t toán phần c m d li u d a trễn phần ho ch, năồm trongộ ậ ụ ữ ệ ự ạ danh sách các phương pháp phần c m đụ ược s d ng ph biễến trong lĩnh v c khai pháử ụ ổ ự d li u.ữ ệ

Hình 5 Minh h a thu t toán K-means ọ ậ

Các bước quy trình c a K- means: ủ

Bước 1: T o k đi m ngầễu nhiễn làm trung tầm ban đầồu c a k c m ạ ể ủ ụ

Bước 2: Phần mồễi đi m d li u vào c m có trung tầm gầồn nó nhầết Nễếu các đi mể ữ ệ ụ ể d li u t ng c m v a đữ ệ ở ừ ụ ừ ược phần chia khồng thay đ i so v i kễết qu c a lầồn phầnổ ớ ả ủ chia trước nó thì ta d ng thu t toán.ừ ậ

Bước 3: C p nh t l i trung tầm cho t ng c m băồng cách lầếy trung bình c ng c aậ ậ ạ ừ ụ ộ ủ tầết các các đi m d li u đã để ữ ệ ược gán vào c m đó sau khi phần chia bụ ở ước 2.

Trong Hierarchical Clustering, b n khồng cầồn ph i xác đ nh trạ ả ị ước sồế lượng c m.ụ Thay vào đó, thu t toán tm cách xã đ nh s khác bi t gi a các c m băồng cách so sánhậ ị ự ệ ữ ụ t ng c p quan sát trong hai c m và đo lừ ặ ụ ường m c đ khác bi t gi a chúng.ứ ộ ệ ữ

Hình 6 Minh h a Thu t toán ọ ậ Hierarchical Clustering

Th c nghi m ự ệ

Bài toán 1: Phát hi n các đi m đ c thù c a d li u ệ ể ặ ủ ữ ệ

S d ng các hàm thồếng kễ thồng d ng, cồng c ,bi u đồồ c a Excel đ phát hi nử ụ ụ ụ ể ủ ể ệ các đi m đ c thù c a d li u ê ạ u ư ẹ

2.2.1.2 Ch y mồ hình và kễết qu :ạ ả

Bi u đôề ể 1 Đi m tn d ng ể ụ

Có s tự ương đồồng các m c đi m tn d ng đó chính là lở ứ ể ụ ượng khồng r i b cồngờ ỏ ty thường l n sồế lớ ượng r i b Các nhần viễn có đi m tn d ng đ t m c 570-679 là r iờ ỏ ể ụ ạ ứ ờ đi nhiễồu nhầết b i v i m c tn d ng này, h có th g p khó khăn trong vi c gi i h n tnở ớ ứ ụ ọ ể ặ ệ ớ ạ d ng Điễồu này có th làm h n chễế kh năng s d ng các d ch v ngần hàng và t o raụ ể ạ ả ử ụ ị ụ ạ s bầết t n trong vi c nh n đự ệ ệ ậ ược vvay tễồn hhay các d ch v tài chính khác Ngoài ra v iị ụ ớ m c đi m nh v y thì ngần hàng có th áp d ng các phí và lãi suầết cao H c m thầếyứ ể ư ậ ể ụ ọ ả d ch v h nh n đị ụ ọ ậ ược khồng cung cầếp l i ích h p lý ợ ợ

Tương t nh m c đi m tn d ng, thì đầết nự ư ở ụ ể ụ ở ước Pháp, Đ c và Tầy Ban Nhaứ đễồu có m c khồng r i b cồng ty l n h n m c r i b b i đầy là các nứ ờ ỏ ớ ơ ứ ờ ỏ ở ước có nễồn kinh tễế phát tri n cho nễn có nhiễồu cồng ty l n Cũng t đó, cho nễn d ch v ngần hàngể ớ ừ ị ụ phát tri n và đ t để ạ ược đ tn c y cho các khách hàng ộ ậ

Qua bi u đồồ nhóm nh n thầếy răồng N t l r i b cao h n Nam Chăếc có leễ vìể ậ ở ữ ỷ ệ ờ ỏ ơ

N gi i thữ ớ ường có xu hướng tn tưởng và hài lòng thầếp h n đồếi v i d ch v ngần hàngơ ớ ị ụ so v i nam gi i Điễồu này có th do các tr i nghi m xầếu trong quá kh , s thiễếu tnớ ớ ể ả ệ ứ ự tưởng vào s qu n lý tài chính c a ngần hầồng, ho c c m giác khồng nh n đự ả ủ ặ ả ậ ược s đồếiự x cồng băồng trong giao d ch tài chính Khi g p ph i nh ng tnh huồếng này, ph n cóử ị ặ ả ữ ụ ữ th seễ quyễết đ nh chuy n sang m t d ch v ngần hàng khác ho c s d ng các phể ị ể ộ ị ụ ặ ử ụ ương th c tài chính khác.ứ

Khách hàng đ tu i t 21 đễến 40 có l a ch n khồng r i b là nhiễồu nhầết b i ở ộ ổ ừ ự ọ ờ ỏ ở ở đ tu i này, ngộ ổ ười ta thường đang tễến vào giai đo n cu c sồếng đ c l p, có s ph ạ ộ ộ ậ ự ụ thu c ít h n vào gia đình H có th đồếi m t v i nhu cầồu tài chính ph c t p h n, bao ộ ơ ọ ể ặ ớ ứ ạ ơ gồồm vi c qu n lý chi tễu, thanh toán hóa đ n, tễết ki m, đầồu t , mua săếm, Và d ch v ệ ả ơ ệ ư ị ụ ngần hàng có th đáp ng đ m i nhu cầồu đó ể ứ ủ ọ đ tu i 41-60 có t l r i b nhiễồu nhầết vì th ng nh ng ng i trong đ tu i Ở ộ ổ ỷ ệ ờ ỏ ườ ư ườ ộ ổ này trung bình đã hoàn thành các m c tễu tài chính chính nh tr n nhà, g i tễết ụ ư ả ợ ử ki m cho tu i h u trí ho c đầồu t cho con cái H có th khồng cầồn s d ng các d ch vệ ổ ư ặ ư ọ ể ử ụ ị ụ ngần hàng ph c t p và chuy n sang vi c qu n lý tài chính m t cách đ n gi n h n Thễế ứ ạ ể ệ ả ộ ơ ả ơ gi i seễ càng ngày càng phát tri n đ c bi t vễồ m t cồng ngh , cho nễn v i đ tu i này ớ ể ặ ệ ặ ệ ớ ộ ổ m t phầồn nào đó đã có s khó khăn khi ph i làm quen v i cái m i H a thích truyễồn ộ ự ả ớ ớ ọ ư thồếng h n nễn l a ch n r i b Ngoài ra, đ tu i này h đã thay đ i suy nghĩ H biễếtơ ự ọ ờ ỏ ở ộ ổ ọ ổ ọ cái gì là u tễn trong lúc này Thay vì s d ng d ch v ngần hàng h có th đầồu t vào ư ử ụ ị ụ ọ ể ư bầết đ ng s n, mua vàng tr , ộ ả ữ

 Th i gian s d ng d ch v ngấn hàngờ ử ụ ị ụ

Bi u đôề ể 5 Th i gian s d ng d ch v t i ngân hàng ờ ử ụ ị ụ ạ

Nh ng khách hàng có th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng dữ ờ ử ụ ị ụ ạ ưới 5 năm có t ỷ l l a ch n r i b d ch v ngần hàng cao h n có th là vì trong kho ng 5 năm sệ ự ọ ờ ỏ ị ụ ơ ể ả ử d ng h c m thầếy ngần hàng khồgn phù h p, khồng đáp ng đ nhu cầồu c a hụ ọ ả ợ ứ ủ ủ ọ ho c có th trong kho ng th i gian đó, h đã ph i tr i qua các thay đ i quan ặ ể ả ờ ọ ả ả ổ tr ng trong cu c sồếng nh thay đ i cồng vi c, đ a đi m sồếng, hồn nhần ho c ọ ộ ư ổ ệ ị ể ặ tnh hình tài chính

Bi u đôề ể 6 Sôế d tài kho n ư ả

Khách hàng có sồế d tài kho n t 0-50000 có l a ch n khồng r i b ngần hàng làư ả ừ ự ọ ờ ỏ nhiễồu nhầết vì h c m thầếy thần thu c v i ngần hàng, ngoài ra Khách hàng có th đangọ ả ộ ớ ể g p khó khăn tài chính và khồng muồến mầết th i gian và tễồn b c đ chuy n sang ngầnặ ờ ạ ể ể hàng khác m c sồế d tài kho n t 100001 – 150000 l a ch n r i b d ch v ngần hàng Ở ứ ư ả ừ ự ọ ờ ỏ ị ụ cao nhầết có th là vì h thay đ i nhu cầồu tài chính c a h H muồến tm m t ngần hàngể ọ ổ ủ ọ ọ ộ cung cầếp đ nhu cầồu c a h h n.ủ ủ ọ ơ

 Sốố s n ph m d ch v đã tr i nghi mả ẩ ị ụ ả ệ

Bi u đôề ể 7 Sôế s n ph m d ch v đã tr i nghi m ả ẩ ị ụ ả ệ

Khách hàng có 2 s n ph m d ch v đã tr i nghi m có l a ch n khồng r i b ngần ả ẩ ị ụ ả ệ ự ọ ờ ỏ hàng là nhiễồu nhầết vì Ngần hàng có th đã cung cầếp cho khách hàng nh ng u đãi và ể ữ ư thồng tn đ c bi t, và do đó, khách hàng có th muồến tễếp t c s d ng d ch v c a ặ ệ ể ụ ử ụ ị ụ ủ ngần hàng đ tễếp t c để ụ ược hưởng nh ng l i ích này Ngoài ra khách hàng c m thầếy ữ ợ ả hài lòng v i d ch v c a ngần hàng, h có th khồng muồến chuy n sang m t ngần hàngớ ị ụ ủ ọ ể ể ộ khác và ph i h c cách s d ng m t b cồng c m i.ả ọ ử ụ ộ ộ ụ ớ Đồếi v i nhóm khách hàng l a ch n r i đi nhiễồu nhầết là m c s d ng 1 s n ớ ự ọ ờ ở ứ ử ụ ả ph m Có th b i vì khi h tr i nghi m th 1 s n ph m d ch v và h c m thầếy ngần ẩ ể ở ọ ả ệ ử ả ẩ ị ụ ọ ả hàng khồng phù h p v i mình nễn l a ch n r i b ợ ớ ự ọ ờ ỏ

Bi u đôề ể 8 Th tn d ng ẻ ụ

Khách hàng có s d ng th tn d ng có l a ch n khồng r i b ngần hàng là nhiễồu ử ụ ẻ ụ ự ọ ờ ỏ nhầết vì khách hàng đã có l ch s tn d ng tồết v i ngần hàng, h có th muồến tễếp t c ị ử ụ ớ ọ ể ụ duy trì quan h này đ gi đệ ể ữ ược m c đ tn c y Khách hàng có th c m thầếy an toàn ứ ộ ậ ể ả h n khi s d ng các d ch v ngần hàng c a mình, vì h đã quen thu c v i các quy trìnhơ ử ụ ị ụ ủ ọ ộ ớ và biễết rõ vễồ chính sách b o m t c a ngần hàng.ả ậ ủ

Bi u đôề ể 9 Khách hàng thân thiêết

Khách hàng là khách hàng thần thiễết có l a ch n khồng r i b ngần hàng là nhiễồuự ọ ờ ỏ nhầết vì Khách hàng thần thiễết thường tn tưởng và có mồếi quan h tồết v i ngần hàng.ệ ớ

H có th tn tọ ể ưởng răồng ngần hàng seễ cung cầếp cho h các d ch v tồết nhầết và gi iọ ị ụ ả quyễết các vầến đễồ c a h m t cách nhanh chóng và hi u qu Ngần hàng có th đ a raủ ọ ộ ệ ả ể ư các gi i pháp và s n ph m phù h p v i nhu cầồu c a khách hàng, giúp khách hàng cóả ả ẩ ợ ớ ủ tr i nghi m tồết và tăng s hài lòng c a h v i ngần hàng.ả ệ ự ủ ọ ớ

Bi u đôề ể 10 Kh năng tài chính ả bi u đồồ này ta thầếy các m c kh năng tài chính nào thì t l r i b và khồng r i b Ở ể ở ứ ả ỷ ệ ờ ỏ ờ ỏ là ngang nhau Có th vì m t nguyễn nhần chung nào đó mà m t b ph n ch n r i b ,ể ộ ộ ộ ậ ọ ờ ỏ m t b ph n l i ch n khồgn r i b ộ ộ ậ ạ ọ ờ ỏ

Bi u đôề 11 T l không r i b và r i b d ch v t i ngân hàng ể ỷ ệ ờ ỏ ờ ỏ ị ụ ạ

T l l a ch n khồng r i chiễếm gầếp 4 lầồn t l l a ch n r i đi trong t ng sồế kháchỉ ệ ự ọ ờ ỉ ệ ự ọ ờ ổ hàng Nh ng con sồế 20.1% cũng là con sồế đáng báo đ ng Khuyễến ngh các nhà qu n trư ộ ị ả ị r i roủ nễn cho phát đ ng thễm nhiễồu chộ ương trình u đãi, ư có d ch v chăm sóc kháchị ụ hàng tồết h n n a đ có th gi chần khách hàng còn đang l i cũng nh khách hàngơ ữ ể ể ữ ở ạ ư có ý đ nh r i đi ị ờ

Thồng qua các hàm thồếng kễ và các lượt đồồ, ta thầếy răồng nh ng khách hàng có ýữ đ nh r i ngần hàng đễồu có đi m tn d ng năồm trong kho ng 570-679, sinh sồếng nị ờ ể ụ ả ở ước Đ c , có đ tu i t 41-60, gi i tnh n , s d ng 1 s n ph m d ch v và khồng năồmứ ộ ổ ừ ớ ữ ử ụ ả ẩ ị ụ trong nhóm khách hàng thần thiễết.

Thồng qua các đ c thù, đ c tr ng c b n này thì có th giúp cho đ n v biễết đặ ặ ư ơ ả ể ơ ị ược khách hàng nào có ý đ nh r i đi hay l i T l khách hàng r i đi hay l i khồng chị ờ ở ạ ỷ ệ ờ ở ạ ỉ ph thu c vào m t yễếu tồế riễng l nào mà nó ph thu c vào tầết c các d li u đụ ộ ộ ẻ ụ ộ ả ữ ệ ược đ a ra Ngoài ra còn có nh ng tác đ ng c a ngo i c nh mà d li u khồng th thu th pư ữ ộ ủ ạ ả ữ ệ ể ậ được D li u có trong bài ch mang tnh chầết đ c tr ng.ữ ệ ỉ ặ ư

Bài toán 2: D đoán kh năng khách hàng r i b d ch v ngân hàng ự ả ờ ỏ ị ụ

Bước 1: Ch n d li u File “Churn_Training” Tiễến hành b biễến “Mã đ nhọ ữ ệ ỏ ị danh khách hàng” vì biễến đ c l p này khồng có giá tr cho nghiễn c u này Tiễếpộ ậ ị ứ theo, ch n biễến “R i b ho c Khồng r i b ” là target (biễến ph thu c).ọ ờ ỏ ặ ờ ỏ ụ ộ

Bước 2: Nồếi File “Training Data” v i cồng c Test and Score, sau đó nồếi 3ớ ụ phương pháp SVM, Logistc Regression và Decision Tree v i Test and Score Đớ ể đánh giá kễết qu và đánh giá ma tr n nhầồm lầễn, nồếi Test and Score v isả ậ ơConfusion Matrix.

Bước 3: Ch n phọ ương pháp tồết nhầết đ d báo sau đó nồếi phể ự ương pháp v iớ fle “Training Data” đồồng th i nồếi v i Predictons Tiễếp theo nồếi fle “Forecastờ ớ Data” vào cồng c Predicton đ tễến hành d báoụ ể ự

Bước 4: Xuầết kễết qu d báo ra Data Table, d a vào nh n xét và đánh giá.ả ự ự ậ

Hình 7 Mô hình phân l p d đoán r i ro r i b ho c không r i b d ch v c a ớ ự ủ ờ ỏ ặ ờ ỏ ị ụ ủ khách hàng

2.2.2.3 Đánh giá và kễết quả

● Đánh giá mố hình d a trên kêốt qu c a Confusion Matrix: ự ả ủ

Hình 9 Kêết qu Logistc Regression ả

Hình 10 Kêết qu Decision Tree ả

D a vào kễết qu 3 mồ hình trễn, ta thầếy d đoán c a sai lầồm lo i 2 là khách hàngự ả ự ủ ạ khồng r i b d ch v t i ngần hàng nh ng trong th c tễế thì khách hàng l i l a ch n r iờ ỏ ị ụ ạ ư ự ạ ự ọ ờ b d ch v Nễếu sai lầồm này x y ra càng nhiễồu thì seễ dầễn đễến vi c b ph n qu n lýỏ ị ụ ả ệ ộ ậ ả khồng ch đ ng x lý và gi chần khách hàng này, dầễn đễến khách hàng seễ th c s r iủ ộ ử ữ ự ự ờ b và khồng quay l i s d ng d ch v sau đó.ỏ ạ ử ụ ị ụ

→ Sai lầồm lo i 2 c a phạ ủ ương pháp Decision Tree = 736 là nh nhầết trong ba phỏ ương pháp trễn.

=> S d ng phử ụ ương pháp Decision Tree và khồng cầồn xét đễến Test and Score

Hình 11 Kêết qu d báo r i ro r i b ho c không r i b d ch v c a khách hàng t i ả ự ủ ờ ỏ ặ ờ ỏ ị ụ ủ ạ ngân hàng

Hình 12 Kêết qu d báo t Tree Viewer ả ự ừ

Hầồu hễết các khách hàng có đ tu i l n h n 41 l a ch n khồng r i b ngần ộ ổ ớ ơ ự ọ ờ ỏ hàng, nh ng trong đó, các khách hàng khồng năồm trong danh sách khách hàng ư thần thiễết và đã h n hai lầồn t ng tr i nghi m s n ph m d ch v t i ngần hàng l aơ ừ ả ệ ả ẩ ị ụ ạ ự ch n r i b ọ ờ ỏ

Theo b ng đánh giá kễết qu , sai lầồm lo i 2 c a ma tr n nhầồm lầễn c a ả ả ạ ủ ậ ủ phương pháp Decision Tree băồng 736 là nh nhầết trong ba phỏ ương pháp nễu trễn.

S r i b d ch v c a khách hàng t i ngần hàng seễ gầy ra thi t h i nghiễm ự ờ ỏ ị ụ ủ ạ ệ ạ tr ng đễến doanh thu cũng nh uy tn c a ngần hàng do nhiễồu cách khác nhau ọ ư ủ Nễếu ngần hàng khồng phát hi n khách hàng có kh năng r i b d ch v , khách ệ ả ờ ỏ ị ụ hàng có th chuy n sang đồếi th c nh tranh ho c tm kiễếm các d ch v tài chính ể ể ủ ạ ặ ị ụ khác Điễồu này có th dầễn đễến mầết khách hàng tễồm năng và mầết doanh thu cho ể ngần hàng Nễếu m t sồế khách hàng r i b d ch v và ngần hàng khồng phát hi n ộ ờ ỏ ị ụ ệ được, điễồu này có th dầễn đễến gi m chầết lể ả ượng d ch v và gầy ra mầết lòng tn ị ụ c a khách hàng; ngoài ra ngần hàng có th ph i tăng chi phí qu ng cáo và tễếp thủ ể ả ả ị đ thu hút khách hàng m i thay thễế S r i b c a các khách hàng cũng khiễến ể ớ ự ờ ỏ ủ cho nhần viễn thiễếu đ ng l c làm vi c và c m thầếy khồng độ ự ệ ả ược đánh giá cao vễồ kh năng làm vi c c a mình ả ệ ủ

=> Đ gi m thi u nguy c khách hàng r i b d ch v c a ngần hàng, các t ch c ể ả ể ơ ờ ỏ ị ụ ủ ổ ứ cầồn đ m b o răồng chầết lả ả ượng d ch c a mình đáp ng đị ủ ứ ược nhu cầồu c a khách ủ hàng, thường xuyễn liễn l c đ k p th i khăếc ph c các vầến đễồ phát sinh trong ạ ể ị ờ ụ phát sinh trong quá trình s d ng d ch v ; tch h p các cồng ngh thồng tn ử ụ ị ụ ợ ệ nhăồm t o ra các tr i nghi m tồết nhầết và giúp qu n lý thồng tn khách hàng; Phát ạ ả ệ ả tri n các s n ph m t o c m giác khác bi t và m i m đồếi v i khách hàng ể ả ẩ ạ ả ệ ớ ẻ ớ

Bài toán 3: Phân lo i các nhóm khách hàng l a ch n r i ạ ự ọ ờ bỏ d ch v ị ụ

Bước 1: Ch n fle gồếc “Churn.xlsx” và đ tầết c các biễến đ c l p là feature và biễến ọ ể ả ộ ậ ph thu c là meta.ụ ộ

Bước 2: S d ng ch c năng Select Rows, ch n ra các khách hàng l a ch n r i b ử ụ ứ ọ ự ọ ờ ỏ d ch v ngần hàngị ụ

Bước 3: Xầy d ng mồ hình c a phự ủ ương pháp K-means

Bước 4: Xầy d ng mồ hình c a phự ủ ương pháp Hierarchical Clustering

Bước 5: Tiễến hành đánh giá 2 phương pháp và ch n ra phọ ương pháp tồếi u nhầết.ư

Bước 6: Tìm đ c đi m c a nhóm khách hàng r i b băồng cồng c Feature ặ ể ủ ờ ỏ ụ

Bước 7: Đánh giá và kễết lu nậ

2.2.3.2 Xầy d ng mồ hình giai đo n đầồuự ạ

Hình 13 Xây d ng mô hình ự phân c m ụ tr ướ c khi ch n ph ọ ươ ng pháp tôếi u nhâết ư

Ch y K-Means t 2 đễến 6 c m, theo kễết qu c a K-means phần c m nh sau:ạ ừ ụ ả ủ ụ ư

Số cụm Điểm Silhouette Nhóm bị phân tách

B ng ả 3 Kêết qu K-means phân c m ả ụ Đ đánh giá sồế c m tồết nhầết đ l a ch n phần c m băồng phể ụ ể ự ọ ụ ương pháp K-Mean ph iả d a vào giá tr Silhouette c a t ng c m Vì v y, nhóm cho ch y random t 2 đễến 5 thìự ị ủ ừ ụ ậ ạ ừ nh n đậ ược kễết qu nh b ng trễn Qua đó, ta thầếy đả ư ả ược giá tr Silhouette cao nhầết khiị phần thành 3 c m, suy ra nhóm ch n phần d li u thành 3 c m đồếi v i phụ ọ ữ ệ ụ ớ ương phápK-means

Distances: S d ng đ đo kho ng cách Euclidean (Euclid=Minkowski (v i n=2))ử ụ ộ ả ớ Hierarchical Clustering: S d ng phử ụ ương pháp tnh kho ng cách Single-wardả

Hình 15 Mô t ph ả ươ ng pháp Hierarchical Clustering

Tiễến hành phần t 2 đễến 6 nhóm, kễết qu thu đừ ả ượ ừc t Silhouette Plot nh sau:ư

Số nhóm Chỉ số Silhouette Nhóm bị phân tách

B ng 4 Kêết qu Hieraechical Clustering ả ả Đ đánh giá sồế c m tồết nhầết đ l a ch n phần c m băồng phể ụ ể ự ọ ụ ương pháp K-Mean ph i d a vào giá tr Silhouette c a t ng c m Vì v y, nhóm cho ch y random t 2 đễến 6ả ự ị ủ ừ ụ ậ ạ ừ thì nh n đậ ược kễết qu nh b ng trễn Qua đó, ta thầếy đả ư ả ược giá tr Silhouette cao nhầếtị khi phần thành 3 c m, suy ra nhóm ch n phần d li u thành 3 c m đồếi v i phụ ọ ữ ệ ụ ớ ương pháp Hierarchical Clustering

 Kêốt lu n ch n phậ ọ ương pháp tốối u nhấốt đ phấn c m:ư ể ụ

So sánh kễết qu c a 2 phả ủ ương pháp phần c m trễn:ụ

Phương pháp K-means Hierarchical Clustering

Số nhóm bị phân tách 3 3

B ng ả 5 So sánh kêết qu c a hai ph ả ủ ươ ng pháp phân c m K-means và Hierarchical ụ

=> Kêốt lu nậ : Ch n phần c m nhóm khách hàng r i đi thành 3 c m băồng phọ ụ ờ ụ ương pháp

Hình 16 Mô t ph ả ươ ng pháp Hierarchical Clustering khi chia thành 3 nhóm khách hàng

Hình 17 Mô t kêết qu Silhouete Plot c a ph ả ả ủ ươ ng pháp Hierarchical Clustering

Hình 18 Mô hình phân c m cuôếi cùng ụ

2.2.3 6 Phần lo i các c m khách hàngạ ụ

S d ng cồng c Distributon, ta đử ụ ụ ược kễết qu nh sau:ả ư

● Phấn bốố 3 nhóm khách hàng r i b d ch v ngấn hàngờ ỏ ị ụ

Hình 19 Phân bôế c a 3 c m khách hàng r i b d ch v ngân hàng ủ ụ ờ ỏ ị ụ

Bi u đôề ể 12 Bi u đôề phân bôế 3 c m khách hàng r i b d ch v ngân hàng ể ụ ờ ỏ ị ụ

D a vào bi u đồồ khách hàng r i đi t p chung ch yễếu c m C1, c th là 1180 ự ể ờ ậ ủ ở ụ ụ ể chiễếm 57.9%, tễếp theo là C3 chiễếm 24.8% (505 khách hàng) và cuồếi cùng là C2 chiễếm 17.3% (352 khách hàng) Đồếi v i các thu c tnh có ki u giá tr là Categorical nh “Quồếc gia c trú”, “Gi i ớ ộ ể ị ư ư ớ tnh”, “Th tn d ng” và “Khách hàng thần thiễết” nhóm seễ d a vào cồng c ẻ ụ ự ụ

Distributons đ có các bi u đồồ phần bồế khách hàng theo t ng thu c tnh, c th nh ể ể ừ ộ ụ ể ư sau:

Hình 20 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Quôếc gia c trú ờ ư

Hình 21 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Gi i tnh ờ ớ

Hình 22 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Th tn d ng ờ ẻ ụ

Hình 23 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Khách hàng thân thiêết ờ

Quốc gia cư trú Giới tính Thẻ tín dụng

Nam Nữ Không Có Không Có

B ng ả 6 B ng t ng h p kêết qu phân bôế khách hàng r i đi theo t ng thu c tnh ả ổ ợ ả ờ ừ ộ Đồếi v i các thu c tnh có ki u giá tr là Numberic nh “Đi m tn d ng”, “Đ tu i”,ớ ộ ể ị ư ể ụ ộ ổ

“Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng”, “ Sồế d tài kho n, “Sồế lờ ử ụ ị ụ ạ ư ả ượng s n ph m đãả ẩ s d ng”, và “ử ụ Ước tnh kh năng tài chính” nhóm seễ d a vào cồng c Box Plot đ cóả ự ụ ể th đ a ra các nh n xét nh sau:ể ư ậ ư

Hình 24 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Đi m tn d ng ờ ể ụ Đi m tn d ng c a khách hàng c a t ng c m theo th t t thầếp t i cao nh sau:ể ụ ủ ủ ừ ụ ứ ự ừ ớ ư

- Nhóm C3: t 566 đễến 713 đi m, trung bình là 640 đi m.ừ ể ể

Hình 25 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Đ tu i ờ ộ ổ Đ tu i c a khách hàng phần theo c m:ộ ổ ủ ụ

- C1: t 38 đễến 51 tu i, trung bình là 45 tu iừ ổ ổ

Hình 26 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Th i gian s d ng d ch v t i ngân ờ ờ ử ụ ị ụ ạ hàng

Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng phần theo c m:ờ ử ụ ị ụ ạ ụ

- C3: t 2 đễến 7 năm, trung bình 5 nămừ

Hình 27 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Sôế d tài kho n ờ ư ả

Sồế d tài kho n c a khách hàng đư ả ủ ược phần c m nh sau:ụ ư

- C3: có sồế d tài kho n dư ả ưới m c đồồng 70,000 EURO ứ

- C2: t 72,896 đễến 128,940 đồồng EURO, trung bình kho ng 92,362 đồồng EUROừ ả

- C1: t 106,907 đễến 141,107 đồồng EURO, trung bình kho ng 125,090 đồồngừ ả EURO

Hình 28 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Sôế l ờ ượ ng s n ph m đã s d ng ả ẩ ử ụ

Sồế lượng s n ph m đả ẩ ược phần c m nh sau:ụ ư

- Dưới 2 s n ph m có 2 c m C1 và C3, trung bình là 1 s n ph mả ẩ ụ ả ẩ

- C m C2 gồồm nh ng khách hàng s d ng t 2 đễến 3 s n ph mụ ữ ử ụ ừ ả ẩ

Hình 29 Phân bôế nhóm khách hàng r i đi theo Kh năng tài chính ờ ả

Kh năng tài chính c a khách hàng đả ủ ược phần c m nh sau:ụ ư

- C1: t 49,779 đồồng Euro đễến 152,868 đồồng Euro, trung bình kho ng 100,371 ừ ả đồồng Euro.

 Đánh giá vêề t ng c m khách hàng r i đi nh sau:ừ ụ ờ ư

+ Gi i tnh : t l nam n ngang băồngớ ỷ ệ ữ

+ T l có s d ng th tn d ng: trung bình (68.8%)ỷ ệ ử ụ ẻ ụ

+ T l khồng ph i là khách hàng thần thiễết: trung bình (63.8%)ỷ ệ ả

+ Đi m tn d ng: t 578 đễến 715 đi mể ụ ừ ể

+ Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng: t 2 đễến 8 nămờ ử ụ ị ụ ạ ừ

+ Sồế d tài kho n trung bình: 125,090 đồồng Euroư ả

+ Sồế lượng s n ph m d ch v đã s d ng: dả ẩ ị ụ ử ụ ưới 2 s n ph mả ẩ

+ Kh năng tài chính trung bình kho ng 100,371 đồồng Euro ả ả

+ Quồếc gia c trú: Pháp và Đ cư ứ

+ T l có s d ng th tn d ng: khá cao (70,5%)ỷ ệ ử ụ ẻ ụ

+ T l khồng ph i là khách hàng thần thiễết: trung bình (58.2%)ỷ ệ ả

+ Đi m tn d ng: t 586 đễến 721 đi mể ụ ừ ể

+ Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng: t 3 đễến 8 nămờ ử ụ ị ụ ạ ừ

+ Sồế d tài kho n trung bình: 92,362 đồồng Euroư ả

+ Sồế lượng s n ph m d ch v đã s d ng: t 2 đễến 3 s n ph mả ẩ ị ụ ử ụ ừ ả ẩ

+ Kh năng tài chính trung bình kho ng 102,251 đồồng Euro ả ả

+ Quồếc gia c trú: Pháp và Tầy Ban Nhaư

+ Gi i tnh : Nam N t l ngang nhauớ ữ ỷ ệ

+ T l có s d ng th tn d ng: khá cao (72.1%)ỷ ệ ử ụ ẻ ụ

+ T l khồng ph i là khách hàng thần thiễết: ỷ ệ ả trung bình (68.1%)

+ Đi m tn d ng: t 566 đễến 713 đi m ể ụ ừ ể

+ Th i gian s d ng d ch v t i ngần hàng: 2 đễến 7 nămờ ử ụ ị ụ ạ

+ Sồế d tài kho n trung bình: dư ả ưới m c 70,000 đồồng Euroứ

+ Sồế lượng s n ph m d ch v đã s d ng: dả ẩ ị ụ ử ụ ưới 2 s n ph mả ẩ

- Kh năng tài chính trung bình kho ng 103,473 đồồng Euro ả ả

T đầy, đ có cái nhìn t ng quát và toàn th h n, ta xem s phần b c a các thu c tnhừ ể ổ ể ơ ự ổ ủ ộ các nhóm qua b ng Feature ở ả Statstc:

Hình 30 Kêết qu c a Feature Statstc ả ủ

T kễết qu c a Feature Statstc chúng ta có th nh n thầếy m t sồế đ c thù trung bìnhừ ả ủ ể ậ ộ ặ c a d li u nh sau:ủ ữ ệ ư

+ Khách hàng r i đi thờ ường ch s d ng 1 s n ph m d ch v ngần hàngỉ ử ụ ả ẩ ị ụ

+ Khách hàng r i đi thờ ường đã có 5 năm đ s d ng d ch v ngần hàngể ử ụ ị ụ

+ Khách hàng r i đi thờ ường đ tu i trung bình 45ở ộ ổ

+ Khách hàng r i r i đi có đi m tn d ng trung bình là 646 đi mờ ờ ể ụ ể

+ Khách hàng r i đi thờ ường có kh năng tài chính trung bình kho ng 102,460 đồồng ả ả Euro

+ Khách hàng r i đi thờ ường có sồế d tài kho n trung bình kho ng 109,349 đồồng ư ả ả Euro

+ Khách hàng r i đi thờ ường khồng ph i là Khách hàng thần thiễếtả

D a vào kễết qu t các đ c đi m các nhóm khách hàng l a ch n r i đi nhómự ả ừ ặ ể ự ọ ờ nh n thầếy răồng các c m có nhiễồu yễếu tồế tậ ụ ương đồồng nh (đ tu i, đi m tn tn d ng,ư ộ ổ ể ụ th i gian s d ng d ch v ngần hàng, ) Nh ng các thu c tnh giúp phần hóa các c mờ ử ụ ị ụ ư ộ ụ ta có th nhìn thầếy đầy là Khách hàng thần thiễết, Sồế lể ở ượng s n ph m d ch v đã sả ẩ ị ụ ử d ng Các ngần hàng có th t p trung vào các thu c tnh này đ có th đánh giá th cụ ể ậ ộ ể ể ự tr ng và có gi i pháp x lý k p th i đồếi v i nhóm khách hàng l a ch n r i đi đó ạ ả ử ị ờ ớ ự ọ ờ

CH ƯƠ NG 3: KÊẾT LU N Ậ

Bài toán sồế 1 giúp đ a ra m t cái nhìn t ng quan vễồ tnh tr ng và đ c đi m c a ư ộ ổ ạ ặ ể ủ các khách hàng l a ch n r i b , tuy nhiễn, kễết qu c a bài toán khồng ph n ánh đầồy ự ọ ờ ỏ ả ủ ả đ vễồ th c tr ng này do ch s d ng các s đồồ đ có cái nhìn t ng quan vễồ sồế lủ ự ạ ỉ ử ụ ơ ể ổ ượng và xu hướng Vi c khồng toàn di n có nguyễn nhần t s nh hệ ệ ừ ự ả ưởng c a nhiễồu yễếu tồế ủ ngo i c nh và mồi trạ ả ường khác nhau Do đó, bài toán 1 ch mang tnh chầết cung cầếp ỉ m t cái nhìn đầồu tễn vễồ tnh tr ng nhần viễn muồến r i đi m c đ t ng quát, ch a ộ ạ ờ ở ứ ộ ổ ư khám phá sầu vào gồếc rễễ c a vầến đễồ Điễồu này giúp doanh nghi p có th có cái nhìn c ủ ệ ể ơ b n và t nh táo đ đ a ra các quyễết đ nh k p th i, trả ỉ ể ư ị ị ờ ước khi đi vào chi tễết sầu h n và ơ đễồ xuầết các phương hướng gi i quyễết.ả

Bài toán phần l p: Kễết qu c a bài toán phần l p cho chúng ta thầếy, đa sồế các ớ ả ủ ớ khách hàng trễn 41 tu i, t ng h n hai lầồn tr i nghi m d ch v nh ng khồng năồm trong ổ ừ ơ ả ệ ị ụ ư danh sách khách hàng thần thiễết c a ngần hàng seễ đi đễến l a ch n r i b các d ch c a ủ ự ị ờ ỏ ị ủ ngần hàng Vầến đễồ vễồ chầết lượng d ch v đã gầy nễn t n thầết l n đồếi v i doanh thu c aị ụ ổ ớ ớ ủ ngần hàng, các khách hàng có nguy c chuy n sang s d ng d ch v c a các đồếi th ơ ể ử ụ ị ụ ủ ủ c nh tranh đ y ngần hàng vào thễế bầết l i Ngoài ra, lạ ẩ ợ ượng khách hàng r i b cao còn ờ ỏ khiễến các nhần viễn mầết đ ng l c trong cồng vi c Tuy nhiễn, nh các kễết qu d đoán ộ ự ệ ờ ả ự này, Ngần hàng có th k p th i tm gi i pháp nhăồm khăếc ph c thiễếu sót, gi chần các ể ị ờ ả ụ ữ khách hàng c a mìnhủ

Bài toán phần c m: Nhóm s d ng phụ ử ụ ương pháp K-means trong bài toán này, kễết qua chia d a li u thành ba nhóm C1, C2 và C3 Qua kễết qu t các cồng c Feature ữ ệ ả ừ ụ Statstcs và Distributons, ta nh n thầếy răồng có s tậ ự ương đồồng gi a các nhóm trong cácữ khía c nh nh đ tu i, đi m tn d ng, th i gian s d ng d ch v ngần hàng, v.v Tuy ạ ư ộ ổ ể ụ ờ ử ụ ị ụ nhiễn, nh ng thu c tnh quan tr ng đ phần bi t các nhóm đó là khách hàng thần ữ ộ ọ ể ệ thiễết và sồế lượng s n ph m d ch v đã s d ng Điễồu này giúp ngần hàng xác đ nh đ c ả ẩ ị ụ ử ụ ị ặ tnh nhóm khách hàng có xu hở ướng r i đi và t đó tm ra gi i pháp gi i quyễết vầến đễồ.ờ ừ ả ả

V i sinh viễn năm 2, vi c ch n đễồ tài chuyễn ngành g p nhiễồu khó khăn và yễu ớ ệ ọ ặ cầồu kiễến th c chuyễn sầu, điễồu này có th gi i h n quá trình hoàn thành đồồ án D li uứ ể ớ ạ ữ ệ được s d ng trong bài này là t quá kh , do đó kễết qu nghiễn c u có th khồng ử ụ ừ ứ ả ứ ể chính xác tương đương v i tnh hình hi n t i Sinh viễn còn h n chễế trong vi c áp d ng ớ ệ ạ ạ ệ ụ nhiễồu kiễến th c chuyễn ngành quan tr ng do thiễếu thồng tn Ph m vi nghiễn c u và ứ ọ ạ ứ ng d ng c a đễồ án còn h n chễế, ch t p trung vào gi i pháp cho m t tễu chu n c th ứ ụ ủ ạ ỉ ậ ả ộ ẩ ụ ể trong vi c d báo r i ro khách hàng r i b d ch v t i ngần hàng Do đễồ tài liễn quan ệ ự ủ ờ ỏ ị ụ ạ đễến ngần hàng đa quồếc gia, nhóm khồng th thu th p sồế li u th c tễế và ch có th s ể ậ ệ ự ỉ ể ử d ng d li u có săễn, dầễn đễến kễết qu nghiễn c u ch a hoàn toàn chính xác.ụ ữ ệ ả ứ ư

Tăng cường chăm sóc khách hàng: T p trung vào vi c xầy d ng mồếi quan h tồết ậ ệ ự ệ h n v i khách hàng, cung cầếp hồễ tr và t vầến t n tầm đ tăng s hài lòng và s kễết ơ ớ ợ ư ậ ể ự ự nồếi c a khách hàng v i ngần hàng Điễồu này có th đ t đủ ớ ể ạ ược thồng qua vi c tăng ệ cường d ch v chăm sóc khách hàng, g i thồng đi p cá nhần hóa, và cung cầếp các u ị ụ ử ệ ư đãi đ c bi t cho khách hàng.ặ ệ

C i thi n tr i nghi m khách hàng: Đánh giá l i quá trình giao d ch và tr i nghi m ả ệ ả ệ ạ ị ả ệ khách hàng t khi khách hàng tm hi u vễồ d ch v cho đễến khi s d ng Tìm hi u và gi iừ ể ị ụ ử ụ ể ả quyễết các vầến đễồ gầy khó ch u cho khách hàng, c i thi n giao di n ngị ả ệ ệ ười dùng, tăng tnh t n l i và đ n gi n hóa quy trình giao d ch.ệ ợ ơ ả ị Đa d ng hóa d ch v và u đãi: Nghiễn c u và cung cầếp các s n ph m và d ch v ạ ị ụ ư ứ ả ẩ ị ụ m i đ đáp ng nhu cầồu đa d ng c a khách hàng Đồồng th i, cung cầếp u đãi hầếp dầễn,ớ ể ứ ạ ủ ờ ư ch ng h n nh lãi suầết u đãi, phí giao d ch thầếp ho c miễễn phí, đ khuyễến khích ẳ ạ ư ư ị ặ ể khách hàng l i và tễếp t c s d ng d ch v ở ạ ụ ử ụ ị ụ

Tăng cường giao tễếp và tái kích ho t: Thiễết l p chiễến d ch giao tễếp hi u qu đ ạ ậ ị ệ ả ể liễn h l i v i nhóm khách hàng muồến r i b S d ng các kễnh giao tễếp đa d ng nh ệ ạ ớ ờ ỏ ử ụ ạ ư email, đi n tho i, tn nhăến đ cung cầếp thồng tn h u ích, thồng báo vễồ các u đãi đ c ệ ạ ể ữ ư ặ bi t và l i ích mà khách hàng có th nh n đệ ợ ể ậ ược khi tễếp t c s d ng d ch v ụ ử ụ ị ụ

Nghiễn c u và phần tch chi tễết: Tiễến hành nghiễn c u chi tễết vễồ nguyễn nhần vàứ ứ mồ hình r i b c a nhóm khách hàng này.ờ ỏ ủ

1 Tài li u b mồn Khoa h c d li u, trệ ộ ọ ữ ệ ường Đ i h c Kinh tễế Thành phồế Hồồ Chíạ ọ Minh (UEH) Tài li u b mồn Khoa h c d li u, thầồy Nguyễễn M nh Tuầến.ệ ộ ọ ữ ệ ạ

2 Lu n văn th c sĩ kinh tễế: Nầng cao s hài lòng c a khách hàng t i ngần hàng ậ ạ ự ủ ạ đầồu t và phát tri n Vi t Nam- Chi nhánh Thành phồế Hồồ Chí Minh, Hoàng Xuần Bích ư ể ệ Loan

3 Development of digital banking in Vietnam - Situaton and solutons, Thi Cuc Phan, Cam Nhung Vu, Minh Xuan Phan.

Định dạng
Số trang	51
Dung lượng	3,99 MB