Đề tài phân tích hành vi mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi và xây dựng mô hình dự báo nhu cầu cho các sản phẩm thường xuyên Được mua bằng big data

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM CỦA KHÁCH HÀNG TẠI CÁC CỬA HÀNG TIỆN LỢI VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM CỦA KHÁCH HÀNG TẠI CÁC CỬA HÀNG TIỆN LỢI VÀ XÂY DỰNG

MÔ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU CHO CÁC SẢN PHẨM THƯỜNG XUYÊN ĐƯỢC MUA BẰNG BIG DATA

Lớp: Phương pháp nghiên cứu Nhóm: 3

Thành viên: Mai Vũ Quang Khang

Hoàng Ngọc Huyền Trần Thị Trúc Hiền

Lê Thị Xuân Hương Trương Thị Tuyết Hoa Ngô Nguyễn Thúy Hường Nguyễn Đặng Lan Hương Trần Thị Thanh Hòa

TP Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 12 năm 2024

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1.Lý do chọn đề tài 1

2 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 3

2.1 Đối tượng nghiên cứu 3

2.2 Phạm vi nghiên cứu 4

3 Phương pháp nghiên cứu 5

4 Ý nghĩa và thực tiễn của đề tài 5

4.1 Ý nghĩa của chủ đề: 5

4.2 Thực tiễn của chủ đề: 6

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN, CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA 1.1 Hành vi mua sắm ………

1.1.1 Định nghĩa và các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm 1.1.2 Các mô hình lý thuyết về hành vi mua sắm ………

1.1.3 Các yếu tố đặc thù ảnh hưởng đến hành vi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi ………

1.2.Dự báo nhu cầu ………

1.2.1 Khái niệm và ý nghĩa của dự báo nhu cầu ………

1.2.2 Các phương pháp dự báo truyền thống và hiện đại ………

1.2.3 Ưu nhược điểm của các phương pháp dự báo ………

1.3.Cơ sở lý thuyết về dữ liệu lớn (Big Data) ……….

1.3.1 Khái niệm Big Data và các đặc trưng của Big Data ……….

1.3.2 Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn ……….

1.3.3 Ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực bán lẻ ………

1.4 Kết luận chương ………

CHƯƠNG 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Giới thiệu chung về các phương pháp nghiên cứu ……….

2.1.1 Tổng quan về nghiên cứu hành vi mua sắm và dự báo nhu cầu ……….

2.1.2 Vai trò của phương pháp nghiên cứu trong việc phân tích và dự báo ………

2.2 Phân tích lựa chọn phương pháp ………

2.2.1 Phương pháp định tính ……….

2.2.2 Phương pháp định lượng ………

2.2.3 Phân tích Big Data: ………

2.2.4 Đảm bảo độ tin cậy: ………

2.3 Mô hình nghiên cứu giả định và thực tế ………

2.3.1 Mô hình nghiên cứu giả định ……….

2.3.2 Mô hình nghiên cứu thực tế ……… 2.4 Kết luận về lựa chọn phương pháp và mô hình nghiên cứu … CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN VỀ VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM CỦA KHÁCH HÀNG TẠI CÁC CỬA HÀNG TIỆN LỢI VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ

BÁO NHU CẦU CHO CÁC SẢN PHẨM THƯỜNG XUYÊN

ĐƯỢC MUA BẰNG BIG DATA ……….

3.1 Kết quả nghiên cứu ………

3.1.1 Hành vi phổ biến mua sắm của khách hàng tại các cửa hang tiện lợi ………

3.1.2 Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu ……….

3.2 Thảo luận………

3.2.1 Hành vi mua sắm của khách hang ………

3.2.2 Hiệu quả của việc xây dựng mô hình dự báo nhu cầu ……

3.3 Đánh giá kết quả ………

3.3.1 Ưu điểm ………

3.3.2 Hạn chế ……….

3.3.3 Tính ứng dụng trên thị trường ………

3.4 Kết luận ………

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN VỀ ĐỀ TÀI PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM CỦA KHÁCH HÀNG TẠI CÁC CỬA HÀNG TIỆN LỢI VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU CHO CÁC SẢN PHẨM THƯỜNG XUYÊN ĐƯỢC MUA BẰNG BIG DATA ………

4.1 Kết luận đề tài ………

4.2 Hướng phát triển đề tài ……….

KẾT LUẬN ĐỀ TÀI BẰNG SƠ ĐỒ MIND MAP………9

PHẦN MỞ ĐẦU 1.Lý do chọn đề tài.

Trong bối cảnh hiện nay, sự phát triển lớn mạnh của công nghệ và sự thay đổi nhanh chóng trong hành vi người tiêu dùng, các cửa hàng tiện lợi của các doanh nghiệp bán lẻ đã và đang đối diện với những thách thức lớn nắm bắt thị hiếu cũng như dự đoán nhu cầu của khách hàng Các cửa hàng tiện lợi, với đặc thù kinh doanh hàng hóa tiêu dùng nhanh, tần suất mua bán lớn, đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của người tiêu dùng Tuy nhiên, để tối

ưu hóa quản lý tồn kho và tăng doanh thu, các doanh nghiệp cần có những chính sách hợp lý và khoa học Do đó, nghiên cứu này nhằm mục tiêu phân tích hành vi mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi, xây dựng mô hình dự báo nhu cầu cho các sản phẩm thường xuyên được mua, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp trong ngành

Việc mua các mặt hàng hoá của người tiêu dùng có vai trò giúp các cửa hàng tiện lợi phát triển nhanh chóng Những vấn đề như chúng ta đã biết là thời gian khách hàng mua sắm hay những mẫu mã sản phẩm được khách hàng yêu thích hay thói quen chi tiêu góp phần trong việc giúp cho các cửa hàng đề xuất ra những kế hoạch để đem lại doanh thu cao cho mình Nắm được yếu tố quan trọng này không chỉ giúp cửa hàng hiểu rõ nhu cầu của khách hàng trong việc mua sắm mà đồng thời giúp cho cửa hàng cải thiện được quá trình làm việc như phân phối các sản phẩm, trưng bày các sản phẩm sao cho thu hút khách hàng Từ đó nâng cao được quá trình hoạt động của cửa hàng và đem lại trải nghiệm tốt về sản phẩm cho khách hàng Xuất phát từ nhu cầu đó, đề tài “Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi và xây dựng mô hình dự báo nhu cầu cho các sản phẩm

1

thường xuyên được mua bằng Big Data” được lựa chọn nhằm giải quyết những vấn

đề thực tiễn và mang lại giá trị ý nghĩa cho lĩnh vực này

Big Data-một trong những công nghệ hiện đại nhất ngày nay sẽ cung cấp một cái nhìn rõ nét và chi tiết hơn về hành vi của người tiêu dùng Công cụ này không chỉ sử dụng một số liệu lớn nhằm giúp cho việc thu nhập số liệu hàng hoá

mà đã bán được cho khách hàng sau đó sẽ phân tích được thông tin mua hàng của người tiêu dùng mà còn có ích trong việc xây dựng nên một mô hình giúp báo cáo

dự đoán chính xác Điều đó giúp được cho các cửa hàng tối ưu được quá trình quản

lí kho lưu trữ, giảm bớt được tình trạng hàng hoá tồn nhiều trong kho giúp làm giảm thiểu chi phí di chuyển sản phẩm Bên cạnh đó, khi cửa hàng đã dự báo được nhu cầu chính xác từ khách hàng thì sẽ đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả bằng cách đưa ra mức giá sản phẩm một cách hợp lí và thiết kế nên những mẫu

mã sản phẩm bắt mắt để có thể thu hút khách hàng làm tăng doanh thu cho cửa hàng

Việc xuất hiện nhiều doanh nghiệp trên cùng chung một khu vực thì việc cạnh tranh lẫn nhau là điều không thể tránh khỏi Bên cạnh việc nắm bắt được nhu cầu của khách hàng mà các cửa hàng cần phải tính toán và xem xét xu hướng sản phẩm trong thị trường để có thể duy trì được khả năng cạnh trạnh cao trong ngành buôn bán lẻ Đề tài hướng đến cơ hội nghiên cứu về những khía cạnh có thể tác động đến hành vi mua sắm từ đó đưa ra những kế hoạch hiệu quả và lâu dài giúp cho các doanh nghiệp có thể phát triển bền vững

Cuối cùng, đề tài được nêu trên mang tính ứng dụng cao và theo kịp được với quá trình phát triển của xã hội hiện nay Trong bối cảnh hiện nay, các dữ liệu được

ví như là “ một tài nguyên mới mẻ”, việc áp dụng giữa những phương pháp dự đoán truyền thống với hệ thống Big Data giúp cho các doanh nghiệp nâng cao được quá trình kinh doanh đáp ứng được yêu cầu từ người mua sắm Kết quả của đề tài

2

trên không chỉ mang ý nghĩa lý thuyết trong việc đưa ra kết quả về hành vi mua sắm của người tiêu dùng mà còn mang đến được kế hoạch kinh doanh tốt nhất cho doanh nghiệp từ đó tăng hiệu quả kinh doanh và làm giảm thiểu chi phí cho hàng hoá còn dư lại trong kho hàng

Với những lý do được nêu trên, việc lựa chọn đề tài được xem như là một bước đi vô cùng quan trọng trong việc kết nối được yêu cầu của người tiêu dùng với hệ thống kinh doanh mới mẻ, đồng thời khám phá được tính tiềm năng mới mẻ

mà Big Data đem đến

2 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu.

2.1 Đối tượng nghiên cứu

A/ Người mua sắm tại các cửa hàng tiện lợi:

- Các đối tượng có xu hướng thường xuyên mua các mặt hàng để sử dụng ngay như bao gồm sinh viên, nhân viên văn phòng, các bậc phụ huynh nội trợ…Mọi người đều tìm thấy được sự thuận tiện cho bản thân và làm phong phú các mặt hàng cũng như các dịch vụ được cung cấp

- Hành vi và thị hiếu của người mua hàng sẽ thông qua hàng hoá có sẵn

và đáp ứng được nhu cầu cá nhân trong cuộc sống hàng ngày

- Các hình thức thanh toán khác cùng với một số yếu tố mua hàng như giá sản phẩm, an ninh giao dịch, dễ dàng trong kinh doanh và chất lượng hàng hóa cũng sẽ quyết định đến việc mua hàng

B/ Cửa hàng tiện lợi:

- Các cửa hàng tiện lợi có mặt trên thành phố như GS25, MINISTOP, Circle-K…

- Danh sách các hàng hoá phổ biến có tại quầy cửa hàng (thực phẩm,

đồ uống, hàng tiêu dùng nhanh)

- Số liệu giao dịch tại các cửa hàng

3

C/ Dữ liệu Big Data:

- Các mô hình mua sắm và mua sắm kết hợp dữ liệu toàn diện về doanh

số bán hàng, bao gồm các khía cạnh như khối lượng sản phẩm,giá trị tiền tệ, mức độ mua sắm thường xuyên và hàng hóa được ưa chuộng, chứng minh cái nhìn sâu sắc về thói quen và xu hướng tiêu dùng của người tiêu dùng

- Các yếu tố hình thành mô hình mua hàng bao gồm thời điểm mua hàng (thời gian bận rộn hoặc nhàn nhã), địa điểm trao đổi (cửa hàng hoặc khu vực cụ thể), các sự kiện đặc biệt như lễ hội, dịp lễ, v v và hiệu ứng giảm giá, tất cả đều tác động quan trọng đến sự lựa chọn của người tiêu dùng

- Dữ liệu khách hàng cá nhân chứa các thông tin như độ tuổi, giới tính,

và nhu cầu mua sắm thường xuyên, giúp xác định đặc điểm của từng nhóm đối tượng, từ đó hỗ trợ việc xây dựng chiến lược tiếp cận phù hợp và cải thiện trải nghiệm khách hàng

2.2 Phạm vi nghiên cứu

A/ Không gian:

- Các cửa hàng tiện lợi ở một vị trí nhất định trong thành phố ví dụ như các thành phố lớn hoặc các khu vực đông đúc nhiều người sống

- Tập trung vào một cửa hàng cụ thể hoặc có thể sử dụng phương pháp

so sánh giữa các cửa hàng tiện lợi với nhau

B/ Thời gian:

- Lấy số liệu được dữ trữ trong một khoảng thời gian nhất định chẳng hạn như từ 5 tháng đến 1 năm Điều này giúp chúng ta đảm bảo được mức

độ chính xác về số liệu và khả năng đại diện cho hành vi mua sắm của khách hàng

4

- So sánh các dữ liệu để tìm được xu hướng mua sắm của khách hàng Chẳng hạn ta thấy số liệu mua sắm được tăng lên trong các dịp lễ quan trọng

C/ Đối tượng : Sinh viên đang học tập tại trường Đại học Giao thông vận tải

Thành phố Hồ Chí Minh

3 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài đưa ra sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu để giải quyết vấn đề như phương pháp thu nhập dữ liệu, phương pháp phân tích dữ liệu và phương pháp đánh giá kết quả trong quá trình nghiên cứu đề tài Ba phương pháp này giúp cho các cửa hàng tiện lợi trong việc nâng cao được quá trình cung ứng các mặt hàng , giảm bớt sự sai sót trong quá trình lưu trữ các hàng tồn kho đồng thời bên cạnh đó có thể đem đến cho khách hàng sự trải nghiệm sản phẩm một cách đạt hiệu quả nhất

4 Ý nghĩa và thực tiễn của đề tài.

4.1 Ý nghĩa của chủ đề:

Chủ đề "Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi và xây dựng mô hình dự báo nhu cầu cho các sản phẩm thường xuyên được mua bằng Big Data" mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng, cả về lý thuyết và thực

tiễn:

A/ Khám phá hành vi mua sắm của khách hàng:

Nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm của khách hàng trong các cửa hàng tiện lợi, từ thói quen tiêu dùng cho đến ảnh hưởng của những yếu tố bên ngoài như thời tiết và chương trình khuyến mãi, dẫn đến những quyết định mua sắm cụ thể Điều này rất quan trọng để cải thiện chiến lược kinh doanh và marketing tại các cửa hàng này

5

B/ Ứng dụng Big Data trong dự báo nhu cầu:

Sử dụng Big Data để phân tích và tiên đoán nhu cầu giúp cho các cửa hàng tiện lợi có thể đưa ra những quyết định chiến lược dựa vào dữ liệu thực tế Cách này có thể nâng cao hiệu quả quản lý kho, hạn chế tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa hàng, và hoàn thiện quy trình cung ứng sản phẩm

C/ Cải thiện hiệu quả kinh doanh

Nắm bắt hành vi và nhu cầu của khách hàng giúp các cửa hàng tiện lợi tùy chỉnh trải nghiệm mua sắm Các cửa hàng có thể khai thác dữ liệu khách hàng để đưa ra những đề xuất sản phẩm thích hợp, thiết kế chương trình khuyến mãi và ưu đãi riêng biệt cho từng đối tượng khách hàng, từ

đó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của họ Điều này cũng mở ra

cơ hội mới để xây dựng mối quan hệ bền vững giữa cửa hàng và khách hàng, góp phần tăng trưởng doanh thu

4.2 Thực tiễn của chủ đề:

A/ Ứng dụng trong quản lý kho hàng:

Hiện nay, đa số các cửa hàng đều đối mặt với một tình trạng chung là hàng tồn quá nhiều dẫn các cửa hàng đều đưa ra giải pháp quản lí kho lưu trữ hàng hoá đạt một cách hiệu quả nhất Việc sử dụng mô hình dự báo nhu cầu giúp cho các cửa hàng xác định được số lượng sản phẩm có

số lượng bán ra nhiều hơn để dự trữ nhiều hơn trong kho và giảm thiểu

số lượng sản phẩm nào không có số lượng bán ra nhiều để giảm thiểu số lượng tồn kho Từ đó giúp lãng phí sản phẩm không được bán, cải thiện quá trình cung ứng và cải thiện tình trạng kinh doanh của cửa hàng

B/ Cải thiện chiến lược marketing và chương trình khuyến mãi:

6

Sử dụng số liệu bán được qua các tháng từ đó liệt kê ra được các sản phẩm nào được bán chạy, khách hàng mua nhiều Từ đó áp dụng các chính sách ưu đãi đối với các mặt hàng đó như chương trình giảm giá hoặc mua 1 tặng 1 Ví dụ: các cửa hàng có thể có chiến lược marketing cao hơn bằng cách áp dụng các chương trình giảm giá vào các thời điểm

mà các khánh hàng có nhu cầu mua số lượng nhiều

C/ Đáp ứng nhu cầu khách hàng tốt hơn:

Các cửa hàng có thể dùng số liệu đã cập nhật từ trước đó để dự báo được những mặt hàng mà khách hàng sẽ cần để đáp ứng được với từng thời gian khác nhau Từ đó, các cửa hàng sẽ nắm bắt được nhu cầu khách hàng từ đó đem tới cho khách hàng những mặt hàng phù hợp từ đó giúp cho trải nghiệm mua hàng của khách hàng được tăng cao và cửa hàng có lợi trong việc giữ được người mua lâu hơn

D/ Tăng cường sự cạnh tranh:

Hiện nay, nhu cầu mua hàng của mọi người được tăng cao do đó các chuỗi cửa hàng tiện lợi ngày càng phổ biến Đi kèm với sự xuất hiện hàng loạt là sự cạnh tranh giữa các cửa hàng với nhau Khi áp dụng mô hình dự báo dựa trên Big Data giúp cho cửa hàng biết được khách hàng của mình muốn gì và cần gì để có thể dễ dàng chiếm được vị trí ưu thế trên thị trường buôn bán

Trong tình trạng cạnh tranh mạnh mẽ giữa các doanh nghiệp, việc đáp ứng được nhu cầu cũng như dự báo trước được yêu cầu của khách hàng về sản phẩm mang tính chất quan trọng trong việc đảm bảo được tính liên tục và phát triển lâu dài của các cửa hàng Đề tài "Phân tích

7

hành vi mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi và xây dựng

mô hình dự báo nhu cầu cho các sản phẩm thường xuyên được mua bằng Big Data" không chỉ đem đến cho doanh nghiệp góc nhìn về hành vi mua sắm của người tiêu dùng mà khám phá được những điểm tiềm năng của Big Data trong việc tăng hiện quả kinh doanh cho cửa hàng Từ khía cạnh trong việc tìm ra hành vi của người tiêu dùng, đưa ra các số liệu và lập nên mô hình dự náo, đề tài này còn hướng đến cải thiện các trở ngại

về việc quản lí các hàng hoá tồn kho, cải thiện sự trải nghiệm mua hàng

và tăng hiệu quả cạnh tranh Không chỉ áp dụng được trong việc phân tích các hành vi của người tiêu dùng để cải thiện được quá trình kinh doanh mà còn giúp làm tăng hiệu quả cạnh tranh trong thời kì phát triển này

8