tiểu luận bài tập nhóm quản trị quan hệ khách hàng dự án crm phân tích và đưa ra đề xuất cho doanh nghiệp

Giới thiệu về các công cụ Tableau sử dụng. Tableau Prep Chuẩn bị dữ liệu hay data preparation là bước khởi đầu của mọi quá trình phân tích dữ liệu vàthường cũng là bước cần nhiều sự can

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ



BÀI TẬP NHÓM QUẢN TRỊ QUAN HỆ KHÁCH HÀNG

DỰ ÁN CRM PHÂN TÍCH VÀ ĐƯA RA ĐỀ XUẤT CHO DOANH NGHIỆP

Nhóm thực hiện: 5.1Thành viên nhóm:

1 Lê Thị Ý Nhi

2 Phan Thị Phương Hiền

3 Nguyễn Hữu Nhân

4 Phạm Anh Nhân

5 Lê Thị Nguyên Hoa

6 Phạm Thảo Nguyên

GVHD: Phan Thị Nhung

I Giới thiệu phần mềm và kỹ thuật phân tích dữ liệu 1

1 Phần mềm Tableau 1

a Giới thiệu chung về Tableau 1

b Giới thiệu về các công cụ Tableau sử dụng 1

2 Phân tích RFM 2

II Giả định về doanh nghiệp kinh doanh ( slide giới thiệu doanh nghiệp) 2

1 Giới thiệu doanh nghiệp 2

2 Giới thiệu chiến dịch 3

III Hướng dẫn sử dụng Tableau để phân tích dữ liệu khách hàng 4

1 Giới thiệu bộ dữ liệu 4

2 Xây dựng luồng dữ liệu bằng công cụ “Tableau Prep Builder” 5

3 Trực quan hóa dữ liệu bằng công cụ “Tableau Desktop” 11

IV Đề xuất giải pháp và chính sách cho doanh nghiệp 11

1 Best customer 11

2 Churn Customer 12

3 Highest Paying Customer 12

4 Loyal Customer 13

5 Newest Customer 13

6 Once loyal, Now gone 14

7 Normal customer 14

V Tổng kết 15

1 Ưu, nhược điểm của phân tích RFM 15

a Ưu điểm 15

b Nhược điểm 15

2 Ưu, nhược điểm của phần mềm Tableau 15

a Ưu điểm 15

b Nhược điểm 16

c Giải pháp 16

I Giới thiệu phần mềm và kỹ thuật phân tích dữ liệu

1 Phần mềm Tableau

a Giới thiệu chung về Tableau

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ và phát triển nhanh nhất được sửdụng trong ngành Business Intelligence

 Cho phép người dùng tạo các đồ thị, biểu đồ, bản đồ và các hình thức trực quan hóa dữliệu khác từ dữ liệu thô

 Giúp người dùng doanh nghiệp và nhà phân tích định hình dữ liệu nhanh chóng và dễdàng Công cụ này cho phép thực hiện các hoạt động truy vấn, kết hợp và làm sạch dữliệu một cách trực quan, giúp tiết kiệm nhiều thời gian và công sức cho doanh nghiệp

b Giới thiệu về các công cụ Tableau sử dụng

 Tableau Prep

Chuẩn bị dữ liệu hay data preparation là bước khởi đầu của mọi quá trình phân tích dữ liệu vàthường cũng là bước cần nhiều sự can thiệp của con người nhất Tableau Prep giúp đơn giản hóaquá trình phân tích dữ liệu, cho phép người dùng tổ chức dữ liệu, thực hiện các truy vấn, kết hợp

và làm sạch dữ liệu

 Tableau Prep bao gồm 2 sản phẩm là:

 Tableau Prep Builder sử dụng để xây dựng phân luồng dữ liệu của bạn

 Tableau Prep Conductor với mục đích lên lịch, theo dõi và quản lý các luồng dữ liệutrên phạm vi toàn bộ tổ chức



 Tableau Desktop

Tableau Desktop là công cụ trực tiếp phân tích dữ liệu Nó cung cấp giao diện khá trực quancùng các tính năng đa dạng để mã hóa và phân tích dữ liệu Để sử dụng, người dùng chỉ cần thựchiện kéo thả đơn giản mà không đòi hỏi quá nhiều về kiến thức kỹ thuật hay lập trình Ngoài ra,công cụ này còn có khả năng kết nối với nhiều dạng dữ liệu khác nhau đáp ứng nhu cầu phântích và sử dụng của nhiều lĩnh vực và ngành nghề

 Tableau Desktop được chia thành hai dịch vụ:

 Tableau Desktop Personal (cá nhân) cung cấp quyền truy cập hạn chế và chế độ riêng tưcho sổ làm việc (workbook), chỉ dành cho mục đích sử dụng cá nhân và hạn chế ngườikhác truy cập vào dữ liệu hoặc dùng Tableau Public để công khai những dữ liệu hay báocáo

Dự án CRM phân tích và đưa ra đề xuất – Nhóm 5.1 GVHD: Phan Thị Nhung

 Tableau Desktop Professional (chuyên nghiệp) cho phép báo cáo được xuất bản trongtrực tuyến hoặc máy chủ Tableau Sở hữu quyền truy cập toàn bộ tất cả các loại dữ liệu,dành cho những người muốn chia sẻ báo cáo trên máy chú Tableau

2 Phân tích RFM

Phân tích RFM là một kỹ thuật phân tích khách hàng dựa trên ba yếu tố:

 R (Recence of Purchase): khoảng thời gian trôi qua kể từ lần mua sắm vừa qua

 F (Frequency of Purchase): Số lần mua sắm trong một giai đoạn

 M (Monetary of Purchase): Giá trị tiền tệ mua sắm trong một giai đoạn

Phân tích RFM được sử dụng để phân tích đánh giá hành vi và giá trị của khách hàng dựa trênnhững dữ liệu quá khứ Những khách hàng có điểm số RFM cao nhất là những khách hàng trungthành nhất Đây là phương pháp thường được sử dụng trong thực tiễn

II Giả định về doanh nghiệp kinh doanh ( slide giới thiệu doanh nghiệp)

1 Giới thiệu doanh nghiệp

 Tên doanh nghiệp: Four Seasons

 Loại hình sản phẩm: thời trang nữ với 20 loại sản phẩm

 Doanh nghiệp thành lập vào ngày: 15/11/2021

 Bắt đầu kinh doanh trên nền tảng thương mại điện tử và đơn đặt hàng trực tuyến đầu tiênvào ngày: 1/1/2022

Bảng 1: Các loại sản phẩm của doanh nghiệp STT Dòng sản phẩm Loại sản phẩm Đơn giá (USD)

your phone? Save to

read later on your computer

Save to a Studylist

2 Giới thiệu chiến dịch

 Tên chiến dịch: I got you and together we can conquer

 Phần mềm doanh nghiệp sử dụng: Tableau Prep Builder và sau đó trực quan hóa dữ liệu bằng Tableau Desktop.

 Kỹ thuật phân tích dữ liệu: FRM (Recency, Frecency, Monetary Value)

⇒ Phân tích RFM giúp doanh nghiệp phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên giá trị đónggóp của họ

 Mục tiêu chiến dịch: Thấu hiểu khách hàng - bằng việc nhận thức rõ khách hàng đang ở

nhóm phân khúc khách hàng nào, nhận biết đâu là khách hàng có khả năng rời bỏ doanhnghiệp để đưa ra các chiến lược chăm sóc phù hợp hơn nhằm thu hút và giữ chân kháchhàng

III Hướng dẫn sử dụng Tableau để phân tích dữ liệu khách hàng

1 Giới thiệu bộ dữ liệu

 Bộ dữ liệu bán hàng được lấy trên nền tảng thương mại điện tử Shopee của doanh nghiệp

 Để có thể xuất file excel thông tin khách hàng từ kênh người bán thì thực hiện bằng cách:

 Đầu tiên truy cập vào kênh người bán trên Shopee.

 Tại mục quản lý đơn hàng Click vào Tất cả

 Sau đó tại mục “Ngày đặt hàng”, chọn khung thời gian mong muốn và nhấn “Xuất”

 Cuối cùng, thu thập thông tin người mua tại các cột như hình ở bên dưới

 Bộ dữ liệu gồm 2000 dữ liệu (số giao dịch) với 6 cột:

Bộ dữ liệu bán hàng trên nền tảng Shopee của Four Seasons

 OrderId: Mã số hóa đơn

 CustomerID: Mã khách hàng

 OrderDate: Thời gian mua hàng

 Description: Mô tả đơn hàng

 Quantity: Số lượng sản phẩm

 UnitPrice: Đơn giá sản phẩm

2 Xây dựng luồng dữ liệu bằng công cụ “Tableau Prep Builder”

Bước 1: Nhập dữ liệu thô vào phần mềm

Bước 2: Lọc dữ liệu Trống

 Loại bỏ những dòng dữ liệu có mang giá trị null

 Loại bỏ những dòng có số lượng sản phẩm Quantity =< 0

Bước 3: Xử lý dữ liệu tạo ra các chỉ số R, F, M

R: Last_to_present (lần mua gần nhất)

M: Total Paid (tổng thanh toán)

F: OrderDate (Tần suất mua hàng)

 Tính tổng giá trị đơn hàng M=Total Paid=Quantity*Unit Price

 Tính khoảng cách thời gian mua so với đơn mua gần của tập dữ liệu

 Nhóm dữ liệu theo CustomerID

Từ đó tính lần mua gần nhất của khách hàng Min (Recency), tính tổng số lượng sản phẩm đãmua Sum(Quantity), tính tổng số đơn hàng mà khách hàng đã mua Count (InvoiceNo), tính tổnggiá trị tất cả đơn hàng Sum(Total Paid) của từng khách hàng

Bước 4: Cho điểm cho các chỉ số R, F, M

 Sử dụng tứ phân vị để chia giá trị của chỉ số R, F, M thành 4 phần như sau:

 R: Giá trị từ phần tư thứ 1 đến phần tư thứ 4 tương ứng với khách hàng mua gần đây nhấtđến khách hàng đã không mua trong thời gian dài

 F: Giá trị từ phần tư thứ 1 đến phần tư thứ 4 tương ứng với khách hàng có số lượng muanhiều nhất đến khách hàng có số lượng mua ít nhất.

 M: Giá trị từ phần tư thứ 1 đến phần tư thứ 4 tương ứng với khách hàng chi tiêu nhiềunhất đến khách hàng ít chi tiêu

Bảng tứ phân vị được tính dựa trên hàm QUARTILE của EXCEL

Q1 Q2 Q3Last_to_presen

t27.75 70.00 132.25

Total Paid 245.65 408.85 627.09InvoiceNo 3.00 4.00 5.00

 Do đó, tính chỉ số R theo quy tắc:

 R >= Q3 (Recency >=132.25) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 4

 R nằm giữa Q2 và Q3 (recency >= 70 và recency <132.25) thì sẽ xếp và đánh giá điểmkhách hàng đó là 3

 R nằm giữa Q1 và Q2 (recency >= 27.75và recency <70) thì sẽ xếp và đánh giá điểmkhách hàng đó là 2

 R < Q1 (recency < 27.75) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 1

 Tính chỉ số F theo quy tắc:

 F >= Q3 (Frequency >=5) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 4

 F nằm giữa Q2 và Q3 (Frequency >= 4 và Fecency <5) thì sẽ xếp và đánh giá điểmkhách hàng đó là 3

 F nằm giữa Q1 và Q2 (Fecency >= 3 và Frequency <4) thì sẽ xếp và đánh giá điểmkhách hàng đó là 2

 F < Q1 (Frequency < 3) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 1

 Tính chỉ số M theo quy tắc:

 M >= Q3 (Monetary >= 627.09) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 4

 M nằm giữa Q2 và Q3 (Monetary >= 408.85 và Monetary <627.09) thì sẽ xếp và đánhgiá điểm khách hàng đó là 3

 M nằm giữa Q1 và Q2 (Monetary >= 245.65 và Monetary <408.85) thì sẽ xếp và đánhgiá điểm khách hàng đó là 2

 M < Q1 (Monetary < 245.65) thì sẽ xếp và đánh giá điểm khách hàng đó là 1

Bước 5: Tạo ra cho mỗi khách hàng sẽ có một chỉ số RFM

Tính điểm RFM cho từng khách hàng: Điểm RFM = str(R) + str(F) + str(M)

Bước 6: Dựa vào chỉ số RFM ta thực hiện phân nhóm khách hàng

Ở đây nhóm thực hiện phân thành 7 nhóm

⇒ Nhóm khách hàng trung thành

 Nếu RFM Score =’14X’ thì đó là khách hàng ‘Newest Customer’

⇒ Nhóm khách hàng mới

 Nếu RFM Score = ‘4XX’ thì đó là khách hàng ‘Once loyal, Now gone’

⇒ Nhóm khách hàng từng trung thành nhưng giờ có thể đã rời bỏ thương hiệu

 Còn lại sẽ là khách hàng ‘Normal”

⇒ Nhóm khách hàng bình thường

3 Trực quan hóa dữ liệu bằng công cụ “Tableau Desktop”

Đưa dữ liệu vào phần mềm Tableau Desktop để thực hiện trực quan hóa dữ liệu

IV Đề xuất giải pháp và chính sách cho doanh nghiệp

 Tạo các chương trình khách hàng thân thiết các chính khách hỗ trợ và chăm sóc kháchhàng sau khi mua hàng để tạo thêm nhiều trải nghiệm tốt cho khách, khai thác thêm nhiềuthông tin và từ đó đáp ứng được nhiều hơn.

3 Highest Paying Customer

 Là những khách hàng chi tiêu nhiều nhất chodoanh nghiệp, những khách hàng này có xuhướng chi nhiều hơn cho những lần mua sản phẩm tiếp theo



 Đề xuất giải pháp

 Khuyến khích các khách hàng quay lại nhiều hơn bằng cách đề xuất chương trình kháchhàng thân thiết với những giá trị khác biệt và cá nhân hóa cao

 Không cần thu hút họ bằng các chương trình giảm giá khuyến mãi, giảm giá

 Đề xuất các sản phẩm dịch vụ có giá trị lớn hơn, các combo sản phẩm

 Thỏa mãn với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp

so với khách hàng cũ



 Đề xuất giải pháp

 Nâng cao nhận thức về thương hiệu Doanh nghiệp cần xây dựng thương hiệu mạnh mẽ,tạo ấn tượng tốt với khách hàng mới.

 Tạo nội dung hấp dẫn Doanh nghiệp cần tạo ra những nội dung chất lượng, thu hút sựchú ý của khách hàng mới

 Cung cấp dịch vụ khách hàng tốt Doanh nghiệp cần cung cấp dịch vụ khách hàng tốt, đápứng nhu cầu của khách hàng mới

6 Once loyal, Now gone

 Có chỉ số RFM= 4XX

 Chiếm 1.83% với 9 khách hàng

 Đặc điểm

 Họ có sự gắn bó với thương hiệu trong quá khứ, họ

đã từng mua với tần suất khá nhưng giờ đã ít muahàng của doanh nghiệp

 Họ có thể đã có 1 trải nghiệm tiêu cực với doanhnghiệp

 Họ có thể đã tìm thấy một thương hiệu khác đáp ứng tốthơn nhu cầu của họ



 Đề xuất giải pháp

 Khảo sát khách hàng Doanh nghiệp cần khảo sát khách hàng để tìm hiểu nguyên nhânkhiến họ rời bỏ thương hiệu Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra những giải pháp phù hợp

để khắc phục vấn đề và thu hút khách hàng quay trở lại

 Cải thiện sản phẩm/dịch vụ Doanh nghiệp cần cải thiện sản phẩm/dịch vụ để đáp ứng tốthơn nhu cầu của khách hàng

 Cải thiện dịch vụ khách hàng Doanh nghiệp cần cải thiện dịch vụ khách hàng để mang lạitrải nghiệm tốt hơn cho khách hàng

7 Normal customer

 Tất cả những khách nào không thuộc một trongsáu nhóm trên đều được xếp vào nhóm kháchhàng bình thường

 Chiếm 50% với 246 khách hàng

 Đặc điểm

 Nhóm khách hàng này duy trì cho doanh nghiệp một khoản doanh thu ổn định.

 Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm Doanh nghiệp có thể cung cấp cho khách hàng nhiều

sự lựa chọn hơn trong việc mua sắm, đồng thời cá biệt hóa sản phẩm/dịch vụ theo sởthích của từng khách hàng Điều này sẽ giúp khách hàng cảm thấy được đáp ứng nhu cầu

và sở thích cá nhân, từ đó có xu hướng mua sắm nhiều hơn và gắn bó lâu dài với doanhnghiệp

V Tổng kết

1 Ưu, nhược điểm của phân tích RFM.

a Ưu điểm

 Đa dạng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau

 Hỗ trợ doanh nghiệp giảm chi phí thông qua phân loại khách hàng một cách hiệu quả đểthiết lập chính sách phù hợp

 Xác định khách hàng tiềm năng một cách chính xác

 Có khả năng kết hợp với nhiều công cụ phân tích khác

b Nhược điểm

 Quá trình tính điểm RFM đòi hỏi kiên nhẫn và tốn nhiều thời gian

 Dựa vào dữ liệu lịch sử và không thể dự đoán tương lai

 Không phù hợp cho doanh nghiệp chỉ bán một sản phẩm

 Mặc dù cung cấp thông tin quý báu về khách hàng, nhưng không xem xét các yếu tố khácnhư tuổi, giới tính, và dân tộc

2 Ưu, nhược điểm của phần mềm Tableau

a Ưu điểm

 Có khả năng mở rộng dễ dàng để phục vụ cho doanh nghiệp đang phát triển nhanh

 Đảm bảo quản lý toàn bộ quá trình làm việc, chia sẻ dữ liệu và đảm bảo mức độ bảo mậtcao

 Hỗ trợ các công nghệ mạnh mẽ như Big Data, Trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng tích hợpcao

 Tạo môi trường làm việc dựa trên dữ liệu và phân tích dữ liệu

 Đào tạo và nắm vững kiến thức về Tableau:

Để tận dụng hết tiềm năng của Tableau, người dùng cần đầu tư thời gian và công sức để nắm vững các tính năng và khả năng của phần mềm; tận dụng hết tiềm năng và giải quyết các vấn đề phức tạp

 Xác định mục tiêu và phạm vi sử dụng:

Trước khi bắt đầu sử dụng Tableau, người dùng nên xác định rõ mục tiêu và phạm vi sử dụngcủa phần mềm Điều này giúp tập trung vào việc tạo ra các báo cáo và biểu đồ phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp

 Tận dụng tài liệu và cộng đồng hỗ trợ:

Tableau có một cộng đồng lớn và nhiều tài liệu học tập trực tuyến Người dùng có thể tận dụng các tài liệu và nguồn thông tin này để nắm vững kiến thức và giải quyết các vấn đề phức tạp

 Tối ưu hóa việc tích hợp dữ liệu:

Tableau có khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Người dùng nên tối ưu hóa quá trình tích hợp dữ liệu để đảm bảo dữ liệu được cập nhật và chính xác

 Đánh giá tài chính và lựa chọn gói dịch vụ phù hợp:

Tableau có nhiều gói dịch vụ khác nhau với mức giá khác nhau Người dùng nên đánh giá tàichính của doanh nghiệp và lựa chọn gói dịch vụ phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính của mình

 Liên tục cập nhật và nâng cấp:

Tableau liên tục cập nhật và phát triển các phiên bản mới Người dùng nên theo dõi và nâng cấp phần mềm để tận dụng những cải tiến và tính năng mới nhất

DANH MỤC THAM KHẢO

https//www.bacs.vn/vi/blog/cong-cu-ho-tro/tableau-la-gi-nhung-dieu-can-biet-ve-tableau-data-visualization-6145.html