tiểu luận ở thích mua sắm của khách hàng là nam giới ở mỹ

Tập dữ liệu này nắm bắt được nhiều thuộc tính, thông tin dữ liệu của khách hàng bao gồm độ tuổi, giới tính, lịch sử mua hàng, phương thức thanh toán ưa thích, tần suất mua hàng,… Phân tí

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ LUẬT

Sinh viên thực hiện : Nguyễn Phương Thảo K224030450

Huỳnh Ngọc Linh

Nguyễn Thị Thảo Nguyên Hồ Khải Yến

K224010098 K224010108 K224060854

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 2

1.1 Giới thiệu bộ dữ liệu 2

1.2 Nguồn gốc bộ dữ liệu 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.4 Đối tượng nghiên cứu 3

1.5 Nội dung bộ dữ liệu 3

CHƯƠNG 2: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 4

2.1 Bộ dữ liệu thứ cấp 4

2.2 Phân loại dữ liệu thứ cấp 20

2.3 Dữ liệu qua Stata 21

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ KHẢO SÁT 32

3.1 Tóm tắt dữ liệu bằng các dạng bảng, các đại lượng thống kê 32

3.1.1 Age - Độ tuổi của khách hàng 32

3.1.2 Gender - Giới tính của khách hàng (Nam/Nữ) 35

3.1.3 Item - Mặt hàng được khách hàng mua 36

3.1.4 Categogy - Danh mục mặt hàng đã mua 37

3.1.5 Purchase Amount USD - Số tiền mua bằng USD 38

3.1.6 Location - Địa điểm nơi thực hiện mua hàng 42

3.1.7 Size - Kích thước của mặt hàng đã mua 45

3.1.8 Color - Màu sắc của mặt hàng đã mua 46

3.1.9 Season - Mùa khi mua hàng 48

3.1.10 Review Rating - Đánh giá do khách hàng đưa ra cho mặt hàng đã mua 49

3.1.11 Payment Method - Phương thức thanh toán của khách hàng 51

3.1.12 Shipping Type - Phương thức vận chuyển 52

3.1.13 Previous Purchases - Tổng số giao dịch được khách hàng thực hiện tại cửa hàng, không bao gồm giao dịch đang diễn ra 53

3.1.14 Preferred Payment Method – Phương thức thanh toán ưa thích nhất 57

3.2 Kết luận 58

LỜI NÓI ĐẦU

Cũng như việc chơi game, coi phim, nghe nhạc thì mua sắm cũng là một hoạt động mà con người thường làm trong đời sống của họ Mua sắm là một hoạt động giải trí khiến con người cảm thấy thoải mái dễ chịu khi mặc lên mình những bộ đồ đẹp Việc mua sắm không chỉ dừng lại ở phái nữ mà nó còn phổ biến ở phái nam Khi có rất nhiều cửa hàng nam giới mở ra trên toàn thế giới, đặc biệt là ở Mỹ, nơi có nền kinh tế lớn nhất thế giới và là nơi giao nhau của nhiều văn hóa trên thế giới Với sự tăng cường của thương mại điện tử và các nền tảng mua sắm trực tuyến, việc nghiên cứu nhu cầu mua sắm của nam giới trực tuyến trở nên ngày càng quan trọng

Khám phá xu hướng mới và sự thay đổi trong quy chuẩn văn hóa mua sắm của nam giới sẽ giúp chúng ta thấu hiểu hơn về sự phát triển của xã hội hiện đại Ngoài ra, cũng có cơ hội để nghiên cứu về tác động của các yếu tố như truyền thông, quảng cáo, và các nền tảng mua sắm trực tuyến đang ngày càng trở nên quan trọng đối với sự quyết định mua sắm của nam giới

Đồng thời, việc hiểu rõ hơn về cách các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và quảng cáo để thu hút đối tượng khách hàng nam giới sẽ mang lại lợi ích lớn cho nền kinh tế và thị trường mua sắm nói chung

Cuối cùng, thông qua nghiên cứu này, chúng ta sẽ có cơ hội phân tích sâu hơn về nhóm khách hàng này, từ đó tạo ra không chỉ sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu thực tế mà còn đáp ứng được sự đa dạng và phức tạp trong khẩu vị mua sắm của nam giới, việc tìm hiểu rõ về lí do tại sao nó lại được ưa chuộng sẽ giúp ích rất nhiều cho việc kinh doanh quần áo nam giới ở Mỹ

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu này là bộ dữ liệu nghiên cứu sở thích mua sắm của khách hàng là nam giới ở Mỹ Cung cấp thêm những hiểu biết có giá trị về hành vi và mô hình mua hàng của người tiêu dùng trong tương lai

Hiểu được sở thích và xu hướng của khách hàng là điều quan trọng để doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm, chiến lược tiếp thị và trải nghiệm tổng thể của khách hàng Tập dữ liệu này nắm bắt được nhiều thuộc tính, thông tin dữ liệu của khách hàng bao gồm độ tuổi, giới tính, lịch sử mua hàng, phương thức thanh toán ưa thích, tần suất mua hàng,…

Phân tích dữ liệu này có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa việc cung cấp sản phẩm và nâng cao sự hài lòng của khách hàng Tập dữ liệu này là nguồn tài nguyên quý giá cho các doanh nghiệp muốn điều chỉnh chiến lược của họ phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng

1.2 Nguồn gốc bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu được tải dựa trên trang web Kaggle Trích dẫn nguồn bộ dữ liệu:

dataset/data

https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/customer-shopping-trends-1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này không chỉ là đơn thuần hiểu rõ về sự đa dạng của nhu cầu mua sắm, mà còn tập trung vào việc dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh

Đồng thời cung cấp nền tảng cho người mới bắt đầu thực hành và học hỏi từ tập dữ liệu phản ánh hành vi mua sắm của khách hàng trong thế giới thực Nhằm, thúc đẩy

việc học tập và thử nghiệm trong môi trường mô phỏng, khuyến khích sự hiểu biết sâu sắc hơn về phân tích và giải thích dữ liệu trong bối cảnh sở thích của người tiêu dùng và các kịch bản bán lẻ

1.4 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là sở thích mua sắm của khách hàng là nam giới ở Mỹ

1.5 Nội dung bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu này bao gồm nhiều dữ liệu khác nhau liên quan đến sở thích mua sắm của khách hàng, thu thập thông tin cần thiết cho các doanh nghiệp đang tìm cách nâng cao hiểu biết về cơ sở khách hàng của họ Các dữ liệu bao gồm độ tuổi của khách hàng, giới tính, số tiền mua hàng, phương thức thanh toán ưa thích, tần suất mua hàng và xếp hạng phản hồi

Ngoài ra, dữ liệu về loại mặt hàng đã mua, tần suất mua sắm, mùa mua sắm ưa thích và tương tác với các khuyến mại cũng được bao gồm Với bộ sưu tập gồm 100 bản ghi, tập dữ liệu này đóng vai trò là nền tảng cho các doanh nghiệp muốn áp dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn và chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm

CHƯƠNG 2: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 2.1 Bộ dữ liệu thứ cấp

2.2 Phân loại dữ liệu thứ cấp

STT Tên biến Loại dữ liệu Loại thang đo

1 Age - Độ tuổi của khách hàng Định lượng Khoảng 2 Gender - Giới tính của khách hàng (Nam/ Nữ) Định tính Định danh 3 Item - Mặt hàng được khách hàng mua Định tính Định danh 4 Categogy - Danh mục mặt hàng đã mua Định tính Định danh 5 Purshase Amount USD - Số tiền mua bằng

USD

Định lượng Khoảng 6 Location - Địa điểm nơi thực hiện mua hàng Định tính Định danh 7 Size - Kích thước của mặt hàng đã mua Định tính Thứ bậc 8 Color - Màu sắc của mặt hàng đã mua Định tính Định danh 9 Season - Mùa khi mua hàng Định tính Định danh 10 Review Rating - Đánh giá do khách hàng đưa

ra cho mặt hàng đã mua Định lượng Thang đo tỷ lệ 11 Payment Method - Phương thức thanh toán

2.3 Dữ liệu qua Stata Câu 1

Câu 2

Câu 3

Câu 4

Câu 5

Câu 6

Câu 7

Câu 8

Câu 9

Câu 10

Câu 11

Câu 12

Câu 13

Câu 14

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ KHẢO SÁT 3.1 Tóm tắt dữ liệu bằng các dạng bảng, các đại lượng thống kê

3.1.1 Age - Độ tuổi của khách hàng

Độ tuổi Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Từ số liệu đã thu được và xử lý qua SPSS, ta có:

Nhận xét: Khách hàng ở độ tuổi mua sắm nhiều nhất là 50 (5%), độ tuổi mua sắm

nhiều thứ hai là 21, 31, 36, 57 đều chiếm 4% Trong khi đó độ tuổi mua sắm ít nhất là 24, 27, 32, 39, 40, 41, 44, 46, 58, 59, 66, 68, 70 đều chiếm (1%)

3.1.2 Gender - Giới tính của khách hàng (Nam/Nữ)

Giới tính Tần số (%) Tần số tích luỹ (%)

Nhận xét: Bộ dữ liệu này được thực hiện trên 100 khách hàng là nam giới Từ đó

có thể thấy được, nam giới cũng có nhu cầu đa dạng các mặt hàng như nữ giới Từ điều trên, có thể khẳng định thị trường về nam giới ngày càng nhiều tiềm năng và đáng để tập trung phát triển

3.1.3 Item - Mặt hàng được khách hàng mua

Hình 3: Biểu đồ tròn thể hiện địa điểm nơi thực hiện mua hàng của khách hàng

Mặt hàng Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Bảng 3: Bảng tần số, tần suất, tần suất tích luỹ về mặt hàng đã mua của khách hàng

Nhận xét: Mặt hàng được người mua hàng nhiều nhất là Dress, Pants (9%), mặt

hàng được mua nhiều thứ hai là Coat (8%) Trong khi đó mặt hàng ít người mua nhất là Boots, Socks (1%)

3.1.4 Categogy - Danh mục mặt hàng đã mua

Hình 4: Biểu đồ cột thể hiện thể loại mặt hàng đã mua của khách hàng

Thể loại hàng (Category) Tần số Tần suất (%) Tần suất tích luỹ (%)

Bảng 4: Bảng tần số, tần suất, tần suất tích luỹ về thể loại mặt hàng đã mua của khách hàng

Nhận xét: Mặt hàng quần áo (Clothing) chiếm hơn một nửa mặt hàng đã được bán

ra (51%) là mặt hàng bán chạy số 1, tiếp theo sau đó là mặt hàng phụ kiện (Accesories) chiếm 25% Điều này chứng tỏ, quần áo (Clothing) và phụ kiện (Accesories) là những mặt hàng ưu chuộng và dễ tiếp cận với nam giới thời điểm hiện tại hơn đồ đi ở chân (Footwear) chiếm 10% và quần áo ngoài (Outerwwear) chiếm 14%

3.1.5 Purchase Amount USD - Số tiền mua bằng USD Số tiền mua bằng USD

(Purchase Amount USD) Tần số Tần suất (%) Tần suất tích luỹ (%)

Phương sai 568,46

Nhận xét: Khách hàng chi trung bình là 57,93 USD khi mua hàng, số tiền khách

hàng chi 53 USD chiếm tỷ lệ nhiều nhất (5%), số tiền khách hàng chi chiếm tỷ lệ cao tiếp theo là 20, 28, 73, 79, 85, 94 USD đều chiếm 3% Trong đó, số tiền khách hàng chi ít nhất là 20 USD chiếm 3% và chi nhiều nhất là 100 USD chiếm 2%

3.1.6 Location - Địa điểm nơi thực hiện mua hàng

Hình 6.1: Biểu đồ tròn thể hiện địa điểm nơi thực hiện mua hàng của khách hàng

Hình 6.2: Biểu đồ cột thể hiện tần suất địa điểm nơi thực hiện mua hàng của khách hàng

Khu vực Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Nhận xét: Khách hàng mua sản phẩm rải rác trên khắp mọi khu vực, mỗi khu vực

mua từ 1- 4 sản phẩm (nhiều nhất là 4 sản phẩm), những khu vực mua 4 sản phẩm như Texas,Nevada, Missouri, Mississippi, Louisiana, Delaware

3.1.7 Size - Kích thước của mặt hàng đã mua

Hình 7: Biểu đồ tròn thể hiện kích thước mặt hàng đã mua của khách hàng

Kích thước Tần số Tần suất (%) Tần suất tích luỹ (%)

Bảng 7: Bảng tần số, tần suất, tần suất tích luỹ về kích thước mặt hàng đã mua của khách hàng

Nhận xét: Sản phẩm của cửa hàng có 4 kích cỡ cho khách hàng lựa chọn Kích cỡ

được khách hàng lựa chọn nhiều nhất là size M với 45 lượt mua chiếm 45%, đến size L với 26 lượt mua chiếm 26%, đến size S với 20 lượt mua chiếm 20%, cuối cùng là size XL với 9 lượt mua chiếm 9%

3.1.8 Color - Màu sắc của mặt hàng đã mua

Hình 8: Biểu đồ tròn thể hiện màu sắc mặt hàng đã mua của khách hàng

Màu sắc Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Màu xanh đậm (Indigo) 3 3 41

Bảng 8: Bảng tần số, tần suất, tần suất tích luỹ về màu sắc mặt hàng đã mua của khách hàng

Nhận xét: Có rất nhiều màu sắc để khách hàng lựa chọn Trong 25 màu, màu xanh

lá (Green) có nhiều người mua nhất 7 người chiếm 7%, tiếp theo là màu xám (Gray), màu hạt dẻ (Maroon), màu bạc (Silver), màu xanh két (Teal) có 6 người mua chiếm 6%

3.1.9 Season - Mùa khi mua hàng

Hình 9: Biểu đồ tròn thể hiện khoảng thời gian mua hàng của khách hàng

Mùa Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Nhận xét: Từ bảng số liệu cho thấy khách hàng có nhu cầu mua nhiều nhất vào mùa

hạ (32%) và mùa có nhu cầu mua thấp nhất là mùa thu (Fall) là 14% Nhu cầu mua hàng vào mùa xuân (Spring) là 24% và mùa đông (Winter) là 30% không thay đổi nhiều Điều này chứng tỏ nhu cầu của khách hàng có sự thay đổi nhiều từ mùa hạ (Summer) - thu (Fall) chênh lệch 18%, thu (Fall) – đông (Winter) chênh lệch 16%

3.1.10 Review Rating - Đánh giá do khách hàng đưa ra cho mặt hàng đã mua Đánh giá Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Nhánh Lá Tần số

3 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 9 9 27

4 0 0 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9

Nhận xét: Từ bảng số liệu ta có thể thấy, phần lớn đánh giá nằm trong khoảng 3.6 đến

5 (chiếm 67%), trung bình là 3,871 Điều này chứng tỏ các khách hàng có xu hướng đánh giá tích cực và hài lòng sau khi mua hàng Tuy nhiên cũng có một số đánh giá tiêu cực dưới 3.0 (khoảng 20%) cho thấy số ít khách hàng chưa hài lòng

3.1.11 Payment Method - Phương thức thanh toán của khách hàng

Phương pháp thanh toán Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Chuyển khoản ngân hàng

Nhận xét: Từ bảng số liệu cho thấy khách hàng thường xuyên sử dụng phương thức

thanh toán bằng chuyển khoản (18%), thẻ tín dụng (18%), Paypal (18%) và nhiều nhất là Paypal (20%) Trong khi đó, tỷ lệ thanh toán bằng tiền mặt là thấp nhất (14%) Điều này chứng tỏ khách hàng có xu hướng sử dụng các phương thức thanh toán trực tuyến khi mua hàng (86%)

3.1.12 Shipping Type - Phương thức vận chuyển

Bảng 12: Biểu đồ tròn thể hiện phương thức vận chuyển

Phương thức vận chuyển Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Phương thức vận chuyển

2-Day ShippingExpressFree ShippingNext Day AirStandardStore Pickup

Nhận xét: Có tất cả 6 phương thức vận chuyển mà khách hàng tin dùng Trong đó,

2 phương thức được ưa chuộng nhất là Free Shipping (22%) và Store Pickup (21%) đã chiếm tổng 43% sự lựa chọn của khách hàng Trong khi đó 2 phương thức ít được lựa chọn là Standard (10%) và Next Day Air (13%) chỉ chiếm tổng 23% sự lựa chọn của khách hàng Ngoài ra còn có phương thức Express chiếm 18% và 2-Day Shipping chiếm 16%

3.1.13 Previous Purchases - Tổng số giao dịch được khách hàng thực hiện tại cửa hàng, không bao gồm giao dịch đang diễn ra

Hình 13: Biểu đồ thể hiện tổng số giao dịch được khách hàng thực hiện tại cửa hàng, không bao gồm giao dịch đang diễn ra

2% 1%4 52%

Tổng số giao dịch được khách hàng thực hiện tại cửa hàng, không bao gồm giao dịch đang diễn ra

Previous Purchases Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Phân tổ dữ liệu

Nhận xét: Tổng số giao dịch của khách hàng thực hiện tại cửa hàng trải đều từ 2

lần đến 50 lần Trong đó, tổng số giao dịch lớn nhất là 21 và 44 lần với 5% Tổng số lần giao dịch lớn thứ hai là 14, 31, 34, 36, 43, 45, 49 với 4% Trong khi đó tổng số lần ít nhất là 5, 20, 22, 23, 24, 25, 28, 33, 39, 41, 42, 47 với 1%

3.1.14 Preferred Payment Method – Phương thức thanh toán ưa thích nhất

Hình 14: Biểu đồ thể hiện phương thức thanh toán ưa thích nhất

Phương thức thanh toán ưa thích nhất

Tần số Tần suất (%) Tần suất tích lũy (%)

Bảng 14: Bảng tần số, tần suất, tần suất tích lũy của phương thức thanh toán ưa thích nhất

Nhận xét: Có 6 phương thức thanh toán ưa thích nhất Trong đó, phương thức chiếm

phần lớn sự lựa chọn của khách hàng là Credit Card với 25% Ngoài ra, phương thức Debit Card cũng là sự lựa chọn của đa số khách hàng chỉ sau Credit Card với 19% Bên cạnh đó,

Phương thức thanh toán ưa thích nhất

Bank TransferCashCredit CardDebit CardPaypalVenmo

phương thức được ít ưa thích nhất là Bank Transfer với chỉ 10% Ngoài ra còn có các phương nhất như Cash và Venmo cùng chiếm 16%, Paypal với 14%

3.2 Kết luận

Bộ dữ liệu này được thực hiện trên 100 khách hàng là nam giới sống và làm việc tại Mỹ - nơi tập trung của nhiều trụ sở công ty trên thế giới Từ đó có thể thấy được, nam giới cũng có nhu cầu đa dạng các mặt hàng như nữ giới Có thể khẳng định thị trường về nam giới ngày càng nhiều tiềm năng và đáng để tập trung phát triển

Dữ liệu này là để tìm hiểu mức độ ưa thích của khách hàng từ các độ tuổi khác nhau, khách hàng ở độ tuổi mua sắm nhiều nhất là 50 (5%), độ tuổi mua sắm nhiều thứ hai là 21, 31, 36, 57 đều chiếm 4% Trong khi đó độ tuổi mua sắm ít nhất là 24, 27, 32, 39, 40, 41, 44, 46, 58, 59, 66, 68, 70 đều chiếm (1%) Khách hàng mua sản phẩm rải rác trên khắp mọi khu vực, những khu vực mua nhiều sản phẩm là Texas, Nevada, Missouri, Mississippi,

Louisiana, Delaware Mặt hàng quần áo (Clothing) chiếm hơn một nửa mặt hàng đã được bán ra (51%) là mặt hàng bán chạy số 1, tiếp theo sau đó là mặt hàng phụ kiện (Accesories) chiếm 25% Điều này chứng tỏ, quần áo (Clothing) và phụ kiện (Accesories) là những mặt hàng ưu chuộng và dễ tiếp cận với nam giới thời điểm hiện tại hơn đồ đi ở chân (Footwear) chiếm 10% và quần áo ngoài (Outerwwear) chiếm 14% Kích cỡ được khách hàng lựa chọn nhiều nhất là size M với 45 lượt mua chiếm 45%, đến size L với 26 lượt mua chiếm 26%, đến size S với 20 lượt mua chiếm 20%, cuối cùng là size XL với 9 lượt mua chiếm 9% Trong 25 màu, màu xanh lá (Green) có nhiều người mua nhất 7 người chiếm 7%, tiếp theo là màu xám (Gray), màu hạt dẻ (Maroon), màu bạc (Silver), màu xanh két (Teal) có 6 người mua chiếm 6% Khách hàng có nhu cầu mua nhiều nhất vào mùa hạ (32%) và mùa có nhu cầu mua thấp nhất là mùa thu (Fall) là 14% Nhu cầu mua hàng vào mùa xuân (Pring) là 24% và mùa đông (Winter) là 30% Điều này chứng tỏ nhu cầu của khách hàng có sự thay đổi nhiều từ mùa hạ (Summer) - thu (Fall) chênh lệch 18%, thu (Fall) – đông (Winter) chênh lệch 16% Đối với sản phẩm và dịch vụ, chủ yếu là xem xét các đánh giá của khách hàng để có thể điều chỉnh về các phương thức thanh toán và chất lượng sản phẩm để có thể trở nên