TỔNG HỢP MỘT SỐ VÍ DỤ DỤNG CỦA KHAI THÁC DL TRONG KINH DOANH Đây là các ví dụ tham khảo cho việc thực hiện nội dung bài tập nhóm. Sinh viên không sử dụng lại các ví dụ này để làm bài. 1. Streamline (www.streamline.com), một cửa hàng tạp hoá trực tuyến ở Massachusetts, đã sử dụng khai thác mỏ dữ liệu để tăng lượng bán hàng click- through. Streamline nhằm vào quảng cáo tít dựa trên hàng tạp hoá mà khách hàng lựa chọn. Nếu một khách hàng đang xem thịt gia cầm, một tít về các đồ nhồi gà có thể xuất hiện. Có thể xác định mục tiêu quảng cáo dựa trên yếu tố nhân khẩu. Nếu hộ gia đình có đàn ông trên 18 tuổi và khách hàng đang xem đồ mỹ phẩm dùng cho tắm rửa có thể xuất hiện một lọ nước hoa thoa sau khi cạo râu. Streanline đã thấy phương pháp này làm tăng tỷ lệ click-through lên đến 15% so với tỷ lệ trung bình ngành kinh doanh chưa được 2%. Bằng cách kết hợp khảo hàng, quảng cáo và mua hàng trực tuyến, Streamline có thể cung cấp cho các đối tác quảng các của mình các số liệu thống kê có chứa số lượng khách hàng đã xem quảng cáo, số khách hàng đã click-through và số lượng bán hàng đã được phát sinh từ mỗi quảng cáo. Điều này không chỉ tăng hiệu quả của quảng cáo mà còn cung cấp cho các đối tác quảng cáo phản hồi trực tiếp mà họ có thể sử dụng để cải tiến quảng cáo và vị trí của chúng. Ghi chú: click-through là một cách để đánh giá sự thành công của một chiến dịch quảng cáo trực tuyến. Click-through được xác định bằng tỉ lệ người dùng click vào banner quảng cáo trực tuyến trên một trang web so với tỉ lệ người dùng xem nó.(Nguồn: wikipedia) 2. Etoys là một ví dụ về khai thác mỏ dữ liệu trực tuyến. www.etoys.com bán các đồ chơi trực tuyến. Trên web site này, khách tham quan có thể chọn ''toy search'' (tìm đồ chơi). Bằng cách sử dụng một pull down menu, khách tham quan có thể chọn các tiêu chí cơ bản như tuổi của đứa bé, mức giá, và loại đồ chơi. Site khảo hàng trực tuyến Etoys.com sau đó cung cấp cho khách hàng một danh sách các đồ chơi đáp ứng các tiêu chí này, tiết kiệm cho họ thời gian, và sự hối hả khi phải đến cửa hàng đồ chơi để mua quà cho con. 3. Ứng dụng KTDL trong mạng điện thoại di dộng (http://www.tapchibcvt.gov.vn/News/PrintView.aspx?ID=17232) - Yêu cầu bài toán : Nhận diện được những đặc tính của khách hàng và thông qua đó có thể đưa ra các chính sách chăm sóc khách hàng thích hợp dựa trên dự đoán hoặc có một chiến lược tiếp thị hiệu quả. - Loại dữ liệu cần thu thập : chi tiết cuộc gọi, thông tin cảnh báo trình trạng của hệ thống mạng viễn thông và thông tin dữ liệu về khách hàng. Một vấn đề khá phổ biến ở các công ty viễn thông hiện là sự thay đổi nhà cung cấp dịch vụ (customer churn) đặc biệt với các công ty điện thoại di động. Đây là vấn đề khá nghiêm trọng ảnh hưởng đến tốc độ phát triển thuê bao, cũng như doanh thu của các nhà cung cấp dịch vụ. Thời gian gần đây các nhà cung cấp dịch vụ di động luôn có chính sách khuyến mãi lớn để lôi kéo khách hàng. Điều đó dẫn đến một lượng không nhỏ khách hàng thường xuyên thay đổi nhà cung cấp để hưởng những chính sách khuyến mãi đó. Kỹ thuật data mining hiện nay có thể dựa trên dữ liệu tiền sử để tìm ra các quy luật, từ đó có thể tiên đoán trước được khách hàng nào có ý định rời khỏi mạng trước khi họ thực hiện. Dựa trên các kỹ thuật data mining như cây quyết định (decision tree), mạng nơ ron nhân tạo (neural nerwork) trên dữ liệu cước (billing data), dữ liệu chi tiết cuộc gọi (call detail data), dữ liệu khách hàng (customer data) tìm ra các quy luật mà dựa trên đó ta có thể tiên đoán trước ý định rời khỏi mạng của khách hàng, từ đó công ty viễn thông sẽ có các ứng xử phù hợp nhằm lôi kéo khách hàng. Cuối cùng, một ứng dụng cũng rất phổ biến đó là phân lớp khách hàng (classifying). Dựa vào kỹ thuật data mining học trên cây quyết định (decision tree) trên dữ liệu khách hàng và chi tiết cuộc gọi có thể tìm ra các luật để phân loại khách hàng. Ví dụ ta có thể phân biệt được khách hàng nào thuộc đối tượng kinh doanh hay nhà riêng dựa vào các luật sau : Luật 1 : nếu không quá 43% cuộc gọi có thời gian từ 0 đến 10 giây và không đến 13% cuộc gọi vào cuối tuần thì đó là khách hàng kinh doanh. Luật 2 : Nếu trong 2 tháng có các cuộc gọi đến hầu hết từ 3 mã vùng giống nhau và <56,6% cuộc gọi từ 0-10 giây thì có là khách hàng nhà riêng. Trên cơ sở tìm ra được các luật tương tự vậy, ta dể dàng phân loại khách hàng, để từ đó có chính sách phân khúc thị trường hợp lý. (Tham khảo từ bài viết “Một số ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong viễn thông” trên trang www.uit.edu.vn/forum/index.php?act=Attach&type=post&id=53611 4. Tập đòan Unilever ,chuyên cung cấp các mặt hàng về thực phẩm tiêu dùng và nhiều sản phẩm chăm sóc dùng cho cá nhân và gia đình,đã có rất nhiều sản phẩm nổi tiếng được người tiêu dùng Việt Nam biết đến như :Kem dưỡng da Dove,dầu gội đầu Sunsilk,Lightboy cùng các nhãn hiệu quen thuộc khác như Knorr,Lipton,P/S,Viso v.v hiện đang chiếm lĩnh phần lớn thị trường Việt Nam hiện nay. Để có được kết quả như vậy, Unilever đã liên tục thu thập về thông tin khách hàng,từ địa chỉ cá nhân ,tên họ ,địa chỉ đến thói quen,các lọai sản phẩm hay dùng.Sau đó gửi đến 1 công ty thứ 3 chuyên về khai thác dữ liệu và phân tích,từ đó thực hiện các chiến lược trong kinh doanh cũng như các chương trình khuyến mãi thích hợp nhằm đem lại hiệu quả cao nhất. Thông tin được khai thác từ Website của đại diện tập đòan tại Việt Nam http://www.vedepthucsu.com/privacy.asp 5. Khai thác tâm lý của Khách hàng (http://www.lantabrand.com/cat1news308.html) Cuộc cạnh tranh về giá diễn ra khốc liệt nhất vì ai cũng cho rằng tâm lý khách hàng thường bị chi phối và tác động mạnh mẽ nhất bởi giá cả. Giảm giá và khuyến mãi vì thế đã trở thành thông lệ và buộc các đối thủ cạnh tranh nhau phải theo dõi nhau rất chặt chẽ để kịp thời ứng phó bằng cạnh tranh giảm giá và khuyến mãi. Trong một công trình nghiên cứu mới đây, tập đoàn tư vấn Mc Kinsey đã chỉ ra thành công của một số tập đoàn siêu thị có lý do ở chỗ đã khai thác triệt để tâm lý của khách hàng về những phương diện khác chứ không chỉ đơn thuần ở giá. Không phải khách hàng nào cũng mua vì giá rẻ. Không ít khách hàng sẵn sàng mua với giá không rẻ vì cho rằng “tiền nào của nấy”. Mc Kinsey khuyên các siêu thị nên làm theo kinh nghiệm của tập đoàn Tesco của Anh. Tập đoàn siêu thị này rất thành công trong cả các mặt hàng giá thấp, giá vừa phải và giá cao vì bên cạnh giá, còn tập trung quan tâm thoả đáng đến trật tự và mặt hàng trong các siêu thị trong phương châm “phạm vi mặt hàng nhỏ (cùng một mức độ giá), bày biện khoa học để dễ nhận biết và mua bán, thanh toán nhanh”. Tesco dùng kiểu cách và màu sắc bao bì để phân chia các mặt hàng bày bán trong siêu thị thành 3 loại: loại giá rẻ, loại giá vừa và loại giá cao để khách hàng có thể dễ nhận biết. Đồng thời Tesco còn dán luôn cả giá bán của các đối thủ cạnh tranh của mình cho cùng mặt hàng ngay tại giá trưng bày để khách hàng có thể so sánh với giá bán của Tesco giúp cho khách hàng có thể quyết định nhanh chóng. Việc thanh toán được tổ chức rất mau lẹ, thái độ phục vụ chu đáo khiến cho khách hàng có tâm lý rất thoải mái khi đi mua hàng, tạo cho khách hàng có ấn tượng là không ở đâu khác ngoài Tesco các yêu cầu riêng của khách hàng được quan tâm đến như vậy. Mc Kinsey còn chỉ ra mối liên hệ giữa lòng tin của khách hàng vào chất lượng hàng hoá và chất lượng phục vụ của các tập đoàn siêu thị thành đạt ở mặt hàng giá rẻ với xu hướng tiêu thụ ngày càng nhiều mặt hàng giá cao ở chính các siêu thị ấy. Sự tin tưởng của khách hàng - theo Mc Kinsey - đóng vai trò quyết định và một khi đã tạo dựng được lòng tin ấy thì các siêu thị không cần phải có rất nhiều hàng hoá cũng vẫn thu hút được khách hàng vì “khách hàng thà dạo chơi trong một công viên hàng hoá nhỏ còn hơn lạc vào mê cung của nhà kho hàng hoá khổng lồ”. . TỔNG HỢP MỘT SỐ VÍ DỤ DỤNG CỦA KHAI THÁC DL TRONG KINH DOANH Đây là các ví dụ tham khảo cho việc thực hiện nội dung bài tập nhóm. Sinh viên không sử dụng lại các ví dụ này để làm. xử phù hợp nhằm lôi kéo khách hàng. Cuối cùng, một ứng dụng cũng rất phổ biến đó là phân lớp khách hàng (classifying). Dựa vào kỹ thuật data mining học trên cây quyết định (decision tree) trên. dể dàng phân loại khách hàng, để từ đó có chính sách phân khúc thị trường hợp lý. (Tham khảo từ bài viết Một số ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong viễn thông” trên trang www.uit.edu.vn/forum/index.php?act=Attach&type=post&id=53611