TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN *** LÊ THỊ HỒNG NHUNG NGHIÊNCỨUỨNGDỤNGKHAIPHÁDỮLIỆUPHÂNCỤMTRONGPHÂNĐOẠNKHÁCHHÀNGBÁNLẺTẠICÁC NHTM VIỆTNAM Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội, Năm 2014 TÓM TẮT LUẬN VĂN Tính cấp thiết đề tàiTrong bối cảnh cạnh tranh ngày gay gắt, ngânhàng diễn chạy đua giành giật thị trường khách hàng, việc hiểu rõ nhu cầu khách hàng, phát triển sản phẩm phù hợp với đối tượng kháchhàng khác trở nên vô quan trọng, cấp thiết Tuy nhiên, loại sản phẩm đồng thỏa mãn nhu cầu sở thích tất kháchhàng Ví dụ, sản phẩm tiết kiệm phải có nhiều loại kỳ hạn, hình thức mở sổ khác để đáp ứng thị hiếu nhiều đối tượng người tiêu dùng khác Tuy nhiên, ngânhàng đáp ứng nhu cầu riêng kháchhàng Vậy nên, việc phân chia kháchhàng thành nhóm có nhu cầu thị hiếu gần giống để thiết kế sản phẩm phù hợp giải pháp ngânhàng lựa chọn vận dụng triển khaiTrong lĩnh vực ngân hàng, với việc phân tách kháchhàng thành nhóm đối tượng xây dựng đội ngũ nhân viên chuyên biệt, ngânhàng chủ động việc nghiên cứu, thiết kế sản phẩm dịch vụ, tăng tính cạnh tranh thông qua khác biệt hóa.Đồng thời ngânhàng linh hoạt việc triển khai phương án kinh doanh bối cảnh thị trường nhiều biến động khó dựđoán Với định hướng này, ngânhàng đưa sản phẩm trọn gói cho phânđoạnkhách hàng, với sách riêng phù hợp Ví dụ, Maritime Bank cung cấp sản phẩm phong phú, phù hợp với nhiều đối tượng kháchhàng như: tài khoản M1 cho kháchhàngthường xuyên chuyển tiền với mức phí ưu đãi, sản phẩm tiết kiệm với nhiều kỳ hạn lãi suất linh hoạt… Theo ThS Huỳnh Kim Trí, cán quan hệ kháchhàng Vietin Bank thì: “Nếu biết xác định tốt phân khúc kháchhàng 20% kháchhàng tốt, tiềm giúp Chi nhánh chiếm lĩnh 80% thị phần, qui mô sản phẩm dịch vụ, tạo 80% qui mô lợi nhuận Ngược lại, không lường tác hại rủi ro tín dụng không tránh khỏi tình 20% kháchhàng vay chất lượng nợ xấu gây tai họa cho 80% dư nợ ngân hàng” Câu hỏi đặt cho ngânhàng “Làm để phânđoạnkhách cách tốt nhất” Hiện nay, hầu hết ngânhàngthươngmạiViệtNam trang bị loại phần mềm nghiệp vụ lõi, phần mềm quản trị nhân sự, phần mềm quản lý quan hệ kháchhàng Tuy nhiên, hoạt động phânđoạnkháchhàng lại chưa có phần mềm chuyên dụng hỗ trợ Phần lớn hoạt động phânđoạn dựa kiến thức, kinh nghiệm người làm marketing Trong đó, từ giao dịch hàng ngày, khối lượng liệukháchhàng thu thập ngânhàng ngày lớn phong phú, khai thác lượng liệu mang lại tri thức kinh doanh có ý nghĩa lớn Ví dụ, phân tích liệu nhân học kháchhàng (tuổi tác, nghề nghiệp, nơi cư trú, ) kết hợp với liệu giao dịch họ (các mặt hàng mua, hợp đồng, ) tiết lộ vài nhóm kháchhàng mà ngânhàng chưa nghĩ đến có sách chăm sóc phù hợp Thông tin hành vi tiêu biểu nhóm kháchhàngphận tiếp thị sử dụng để phát triển sản phẩm dịch vụ chuyên sâu Trong giải pháp công nghệ hỗ trợ kinh doanh nay, khaipháliệu xu hướng ưu tiên hàng đầu Đặc biệt với công tác phânđoạnkhách hàng, phân tích liệu có ý nghĩa quan trọng, giải pháp khaipháliệu xem lựa chọn tốt Cáchãng cung cấp giải pháp công nghệ thông tin hàng đầu giới Microsoft, Oracle, IBM,…đã tham gia xây dựng công cụ khaiphá liệu, mở hội to lớn cho ngânhàngứngdụngkhaipháliệu hỗ trợ vấn đề kinh doanh Có nhiều kỹ thuật khác sử trọngkhaiphá liệu, cụ thể kỹ thuật khaipháliệuphân lớp dự đoán, phân tích chuỗi theo thời gian, phân cụm,…Trong kỹ thuật khaipháliệuphâncụm cho phép tự động nhóm ghi liệu theo đặc điểm thành cụm tương tựnhau.Chính phâncụmliệu phù hợp để ứngdụng toán phânđoạnkháchhàng Xuất phát từ sở lý luận thực tiễn trên, tác giả lựa chọn hướng nghiêncứu “Nghiên cứuứngdụngkhaipháliệuphâncụmphânđoạnkháchhàngbánlẻngânhàngthươngmạiViệt Nam” cho luận văn thạc sỹ chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý Do hạn chế thời gian khả năng, luận văn tác giả chạy thử nghiệm số liệungânhàng SHB Kết cấu luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận danh mục tàiliệu tham khảo, luận văn kết cấu thành chương: Chương 1:Tổng quan hoạt động phânđoạnkháchhàng NHTM ViệtNamTrong chương 1, tác giả trình bày tổng quan phânđoạnkháchhàng nói chung phânđoạnkháchhàngngânhàng nói riêng Trong chương này, tác giả trình bày thực trạng vấn đề gặp phải hoạt động phânđoạnkháchhàng NHTM ViệtNam Cuối cùng, tác giả trình bày khả áp dụng giải pháp phânđoạnkháchhàng kỹ thuật khaipháliệuphâncụm NHTM ViệtNam thông qua phân tích SWOT Chương 2: Kỹ thuật khaipháliệuphâncụm thuật toán phâncụm Kmeans Trong chương 2, tác giả trình bày quy trình khaiphá tri thức nói chung, khaipháliệu coi tiến trình Nội dung chương giới thiệu tổng quan số phương pháp khaipháliệu định, luật kết hợp, phân lớp, phân cụm,…và khả ứngdụng phương pháp lĩnh vực Cũng chương này,tác giả trình bày tổng quan phương pháp phâncụm thuật toán phâncụm K-means Cuối cùng, tác giả trình bày lý lựa chọn phương pháp phâncụm K-Means để phânđoạnkháchhàng Chương 3: Ứngdụngkhaipháliệuphâncụmphânđoạnkháchhàngbánlẻ NHTM ViệtNamTrong chương 3, tác giả trình bày toán phânđoạnkháchhàngbánlẻ NHTM ViệtNam quy trình khaipháliệu nói chung khaipháliệuphâncụm toán phânđoạnkháchhàng nói riêng Cũng chương này, tác giả giới thiệu công cụ khaipháliệu BIDS Microsoft ứngdụng công cụ liệu thử nghiệm Cơ sở liệu thử nghiệm gồm 600 ghi, 13 thuộc tính mô tả đặc điểm nhân học, địa lý sản phẩm, dịch vụ sử dụngkháchhàngngânhàng SHB Cuối chương, tác giả đưa số khuyến nghị việc áp dụng kết phânđoạnkháchhàngbánlẻ thuật toán phâncụm K-means Phần kết luận Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt khoảng thời gian làm luận văn, tác giả hoàn thiện luận văn với mục tiêu đặt ban đầu Cụ thể luận văn đạt kết sau: - Trình bày kiến thức khaiphá tri thức khaipháliệu - Giới thiệu phương pháp khaipháliệuphân cụm, trình bày thuật toán phâncụm K-means - Cài đặt chạy thử nghiệm thuật toán K-means công cụ BIDS Microsoft liệungânhàng gồm 600 ghi 13 thuộc tính - Đánh giá độ xác mô hình đưa kết luận, khuyến nghị việc áp dụng kết khaipháliệu Hướng phát triển tương lai đề tài: - Tiếp tục nghiêncứu thuật toán khaipháliệuphâncụm khác thuật toán EM, … để so sánh hiệu thuật toán áp dụng vào mô hình phânđoạnkháchhàng - Tiếp tục nghiêncứu công cụ khaipháliệu khác Oracle Data Mining, IBM InfoSphere, … so sánh ưu điểm nhược điểm công cụ - Bổ sung thêm liệu tập huấn để mô hình phâncụm có độ tin cậy cao hoạt động hiệu - Tìm hiểu nhu cầu thực tế, từ cải tiến chương trình, cài đặt lại toán theo thuật toán nghiêncứu để làm việc tốt với sở liệu lớn Tác giả mong nhận quan tâm giúp đỡ bảo thầy cô với đóng góp ý kiến bạn bè để luận văn hoàn thiện Cuối cùng, tác giả xin cảm ơn góp ý tận tình cô giáo PGS.TS Trần Thị Song Minh giúp đỡ để hoàn thành luận văn ... khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam Trong chương 3, tác giả trình bày toán phân đoạn khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam quy trình khai phá liệu nói chung khai phá liệu phân cụm toán phân đoạn khách hàng. .. luận thực tiễn trên, tác giả lựa chọn hướng nghiên cứu Nghiên cứu ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách hàng bán lẻ ngân hàng thương mại Việt Nam cho luận văn thạc sỹ chuyên ngành Hệ... phương pháp phân cụm thuật toán phân cụm K-means Cuối cùng, tác giả trình bày lý lựa chọn phương pháp phân cụm K-Means để phân đoạn khách hàng Chương 3: Ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách