Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)

Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG NHẰM ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG TY VIỄN THÔNG MOBIFONE Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh NGUYỄN BÁ DŨNG Hà Nội - năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG NHẰM ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG TY VIỄN THÔNG MOBIFONE Ngành: Kinh doanh Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh Mã số: 60340102 Họ tên học viên : Nguyễn Bá Dũng Người hướng dẫn : PGS TS Nguyễn Văn Thoan Hà Nội - 2017 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả luận văn cam đoan đề tài luận văn “Ứng dụng Big Data phân tích hành vi mua sắm tiêu dùng khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh Tổng cơng ty Viễn thơng MobiFone” cơng trình nghiên cứu riêng tơi, kết nghiên cứu có tính độc lập riêng, không chép tài liệu chưa công bố nội dung đâu Các số liệu luận văn sử dụng trung thực, nguồn trích dẫn có thích rõ ràng, minh bạch, có tính kế thừa, phát triển từ tài liệu, tạp chí, cơng trình nghiên cứu cơng bố Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm lời cam đoan danh dự Tác giả Nguyễn Bá Dũng ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, người viết luận văn xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới thầy cô giáo trường Đại học Ngoại Thương, đặc biệt thầy cô Khoa Sau đại học Khoa Quản trị kinh doanh giúp đỡ, tạo điều kiện cho học viên trình học tập bậc cao học nhà trường Người viết luận văn xin trân trọng cảm ơn PGS TS Nguyễn Văn Thoan, người hướng dẫn khoa học tận tâm nhiệt tình hướng dẫn tác giả hồn thiện luận văn thạc sĩ Cuối cùng, tác giả cảm ơn gia đình, bạn bè trường Đại học Ngoại Thương, đồng nghiệp Tổng công ty Viễn thông MobiFone giúp đỡ, tạo điều kiện, phối hợp cung cấp tài liệu, thông tin cho tác giả suốt trình viết đề tài luận văn Mặc dù cố gắng từ việc nghiên cứu, sưu tầm tài liệu nước, song luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót định Tác giả mong nhận góp ý quý thầy cô bạn iii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II MỤC LỤC III DANH MỤC CÁC BẢNG VII DANH MỤC CÁC HÌNH, SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ VIII DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT IX TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN X LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG 1.1 Những vấn đề Big Data 1.1.1 Khái niệm Big Data 1.1.2 Đặc điểm 1.1.3 Sự cần thiết ứng dụng Big Data 1.1.3.1 Sự bùng nổ liệu doanh nghiệp kinh tế toàn cầu 1.1.3.2 Xu hướng mở rộng liệu lĩnh vực kinh doanh 1.1.3.3 Xu hướng gia tăng liệu tương lai 10 1.1.4 Lợi ích ứng dụng Big Data 11 1.1.5 Tổng quan hệ thống kỹ thuật ứng dụng Big Data 12 1.1.5.1 Các phương pháp phân tích liệu Big Data 12 1.1.5.2 Công nghệ sử dụng ứng dụng Big Data 15 1.1.5.3 Các hình thức mơ kết ứng dụng Big Data 16 1.2 Những vấn đề hành vi mua sắm tiêu dùng khách hàng 19 1.2.1 Khái niệm 19 1.2.2 Những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm tiêu dùng 20 1.2.3 Quá trình mua sắm tiêu dùng khách hàng 20 1.1.3.1 Ý thức nhu cầu 20 iv 1.2.3.2 Tìm kiếm thơng tin 21 1.2.3.3 Đánh giá phương án 21 1.2.3.4 Quyết định mua 22 1.2.3.5 Đánh giá sau mua 22 1.3 Xu hướng ứng dụng Big Data phân tích hành vi khách hàng giới Việt Nam 23 1.3.1 Xu hướng ứng dụng Big Data giới 23 1.3.1.1 Ngành bán lẻ 23 1.3.1.2 Ngành sản xuất 26 1.3.1.3 Dữ liệu vị trí cá nhân 28 1.3.1.4 Ngành viễn thông 30 1.3.2 Kinh nghiệm triển khai ứng dụng Big Data số doanh nghiệp viễn thông giới 32 1.3.3 Xu hướng ứng dụng Big Data Việt Nam 38 CHƯƠNG THỰC TẾ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG TẠI TỔNG CÔNG TY VIỄN THÔNG MOBIFONE: NHỮNG THÀNH TỰU VÀ HẠN CHẾ 41 2.1 Giới thiệu Tổng công ty Viễn thông MobiFone 41 2.1.1 Thông tin chung 41 2.1.2 Lĩnh vực kinh doanh sản phẩm, dịch vụ chủ yếu 41 2.1.2.1 Lĩnh vực kinh doanh 41 2.1.2.2 Sản phẩm chủ yếu 42 2.1.3 Quá trình hình thành phát triển 43 2.1.4 Sơ đồ tổ chức 44 2.1.5 Kết kinh doanh 46 2.1.5.1 Bối cảnh chung 46 2.1.5.2 Kết kinh doanh MobiFone 47 2.2 Đặc điểm hoạt động kinh doanh Tổng công ty Viễn thông MobiFone trước áp dụng Big Data 49 2.2.1 Lưu trữ phân tích đữ liệu 49 v 2.2.2 Quy trình cung ứng sản phẩm, dịch vụ triển khai khuyến mại 51 2.3 Thực tế triển khai ứng dụng Big Data Tổng công ty Viễn thông MobiFone 54 2.3.1 Xây dựng hệ thống sở liệu khách hàng 55 2.3.2 Hệ thống kỹ thuật 56 2.3.2.1 Giải pháp kỹ thuật tổng thể 56 2.3.2.2 Mơ tả lực, tính thành phần 57 2.3.3 Phương pháp triển khai ứng dụng Big Data 60 2.3.3.1 Ứng dụng phân tích hành vi khách hàng để triển khai khuyến mại 60 2.3.3.2 Ứng dụng phân tích hành vi khách hàng để phân khúc thị trường theo nhóm khách hàng cộng đồng 71 2.4 Đánh giá hiệu ứng dụng Big Data Tổng công ty Viễn thông MobiFone 73 2.4.1 Thành tựu 74 2.4.1.1 Tiết kiệm thời gian 74 2.4.1.2 Tiết kiệm nhân lực 74 2.4.1.3 Triển khai ý tưởng 75 2.4.2 Hạn chế 75 2.4.2.1 Hạn chế kỹ thuật 75 2.4.2.2 Hạn chế nguồn liệu 76 2.4.2.3 Hạn chế nguồn nhân lực 76 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG TY VIỄN THÔNG MOBIFONE 78 3.1 Triển vọng ứng dụng Big Data ngành viễn thông giới Việt Nam 78 3.1.1 Triển vọng giới 78 3.1.2 Triển vọng Việt Nam 80 3.2 Giải pháp Tổng công ty Viễn thông MobiFone 80 3.2.1 Đề xuất hệ thống kỹ thuật 80 3.2.1.1 Triển khai giải pháp Hadoop ứng dụng Big Data 80 vi 3.2.1.2 Triển khai giải pháp xử lý liệu dòng (streaming data) 81 3.2.2 Đề xuất quản trị sở liệu 83 3.2.3 Đề xuất mơ hình ứng dụng Big Data 84 3.2.3.1 Bổ sung toán ứng dụng Big Data triển khai khuyến mại 84 3.2.3.2 Triển khai giải pháp khuyến mại tức thời 90 3.3 Đề xuất, kiến nghị quan quản lý nhà nước 94 3.3.1 Xây dựng kế hoạch phát triển nguồn nhân lực 94 3.3.2 Quản lý việc chia sẻ liệu 94 3.3.3 Cân lợi ích cá nhân doanh nghiệp 95 3.3.4 Đảm bảo đầu tư vào sở hạ tầng công nghệ thông tin truyền thông 96 3.3.5 Điều chỉnh sách quy định quản lý khuyến mại 96 KẾT LUẬN 98 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 99 vii DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1 Phân nhóm khách hàng theo thời gian nghe 55 Bảng 2.2 Nội dung khuyến mại theo nhóm khách hàng 55 Bảng 2.3 Các sản phẩm sử dụng chương trình khuyến mại 57 Bảng 2.4 Phân nhóm tập thuê bao có đăng ký gói tháng 1/2016 57 Bảng 2.5 Phân nhóm tập thuê bao khơng đăng ký gói theo số ngày sử dụng 59 Bảng 2.6 Phân nhóm tập thuê bao sử dụng gói cước D5 60 Bảng 2.7 Phân nhóm tập thuê bao sử dụng M0 60 Bảng 2.8 Nội dung khuyến mại theo nhóm khách hàng 61 Bảng 2.9 Bộ tiêu xác định cộng đồng khách hàng MobiFone 64 Bảng 3.1 Các đề xuất toán ứng dụng Big Data triển khai khuyến mại 85 viii DANH MỤC CÁC HÌNH, SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ Trang Hình 1.1 Đặc điểm Big Data 10 Hình 1.2 Hình thức liệu ngành nghề năm 2011 13 Hình 1.3 Đám mây từ khóa – Tag Cloud .20 Hình 1.4 Clustergram .21 Hình 1.5 Dịng lịch sử 21 Hình 1.6 Dịng thơng tin khơng gian 22 Hình 1.7 Tỷ lệ sử dụng ứng dụng Big Data phổ biến doanh nghiệp viễn thông 32 Hình 2.1 Hệ thống máy chủ Big Data đặt MobiFone 52 Hình 3.1 Giao diện hệ thống BI phân tích liệu kinh doanh 84 Sơ đồ 1.1 Mơ hình yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng Sơ đồ 1.2 Quá trình mua sắm tiêu dùng khách hàng Sơ đồ 2.1 Sơ đồ tổ chức Tổng công ty Viễn thông MobiFone 38 Sơ đồ 2.2 Quy trình cung ứng sản phẩm dịch vụ, triển khai khuyến mại MobiFone 45 Sơ đồ 2.3 Mơ hình tổng thể giải pháp Big Data MobiFone 49 Biểu đồ 1.1 Tốc độ gia tăng liệu toàn cầu 1986 - 2007 .11 Biểu đồ 1.2 Số lượng liệu định vị cá nhân 2009 27 Biểu đồ 1.3 Tác động Big Data tới lợi nhuận doanh nghiệp viễn thông 31 - 87 - TT Tên toán Lĩnh vực Bigdata phục vụ bán thiết bị đầu cuối Kinh Doanh Chấm điểm tín dụng thuê bao di động (Mobile subscriber credit score) Kinh Doanh Đối tượng Mơ tả tốn Nguồn liệu đầu vào Hiệu ứng dụng Phân tích thói quen tiêu dùng khách hàng theo dòng máy khách hàng sử dụng, đưa dự đoán nhu cầu Tăng mua máy điện Tập thuê doanh thoại khách bao Nguồn thu bán hàng để thiết kế khách liệu thiết thiết bị chương trình hàng sử bị khách đầu cuối khuyến mại dụng hàng sử cửa Ví dụ: phân tích dịch vụ dụng thói hàng tần suất đổi máy Mobiquen bán lẻ điện thoại Fone MobiFo khách hàng ne sử dụng iPhone từ năm trở lên để mời khách hàng tham gia chương trình đặt trước (pre-order) điện thoại iPhone Phân tích liệu tiêu dùng khách hàng thuê bao di động Nguồn (doanh thu, thời liệu tiêu Đánh gian toán, dùng Tập thuê giá đảm thời gian nợ khách hàng bao bảo an cước…), tiêu dùng MobiFone khách toàn tài mua thiết bị tài hàng sử MobiFone, tiêu khoản viễn dụng triển dùng sử dụng dịch thông, dịch vụ khai vụ truyền hình cửa hàng Mobidịch vụ MobiTV, để đánh bán lẻ Fone tài giá, xếp hạng chấm dịch vụ di động điểm tín dụng cá truyền hình nhân, làm sở MobiTV triển khai số dịch vụ tài di động như: dịch vụ - 88 - TT Tên toán Lĩnh vực Tối ưu kênh bán hàng (Sale Channel Analysis) Kinh Doanh Xây dựng hồ sơ khách hàng (360degree view of customer) CSKH Đối tượng Mô tả toán Nguồn liệu đầu vào Hiệu ứng dụng ứng tiền, dịch vụ chuyển tiền, hạn mức nợ cước thuê bao trả sau Phân tích liệu thuê bao đại lý, điểm bán hàng Triển MobiFone (tài khai Nguồn khoản sử dụng để chương Tập thuê liệu hệ trả thù lao, hoa trình bao thống chi trả hồng cho đại lý, khuyến khách thù lao, hoa điểm bán hàng) về: khích hàng sử hồng cho mức trả thưởng, tần kênh dụng đại lý, điểm suất nhận thù lao, phân dịch vụ bán hàng; hoa hồng, doanh phối, Mobidữ liệu hệ thu bán hàng tăng Fone thống quản địa bàn, địa doanh lý bán hàng bàn… để xây dựng thu bán chương trình hàng khuyến khích kênh phân phối bán hàng Xây dựng hồ sơ Xây thơng tin khách Nguồn dựng hàng tồn diện, cập liệu đầy đủ sản nhật tổng hợp hành vi phẩm liệu từ khách hàng mới, Tập thuê điểm/kênh giao từ hệ thống chương bao tiếp khách hàng kho liệu trình khách (touch points), bao tập trung khuyến hàng sử gồm thông tin từ Bigdata mại dụng mạng xã hội Việc Nguồn mang dịch vụ phân tích nắm liệu hành tính cá Mobiđược chi tiết vi sử dụng biệt hóa Fone hành vi khách Internet theo hồ hàng giúp khách hàng sơ tồn nhà mạng có Nguồn diện sách liệu mạng khách chăm sóc khách lưới hàng hàng hiệu - 89 - TT 10 11 Tên tốn Phân tích dự báo rời mạng (Predictiv e Churn Analytics ) Kế hoạch lực mạng lưới (Network Capacity Planning) Bảo trì mạng lưới (Network Maintena nce) Lĩnh vực Đối tượng Mô tả toán Nguồn liệu đầu vào Hiệu ứng dụng Nguồn liệu đầy đủ hành vi khách hàng từ hệ thống kho liệu tập trung Bigdata Duy trì thuê bao, giảm số thuê bao rời mạng CSKH Phân tích liệu mức tiêu dùng Tập thuê khách hàng, bao tần suất liên lạc để khách dự báo khả hàng sử rời mạng, cung cấp dụng cho khách hàng dịch vụ ưu đãi phù hợp với Mobitiêu dùng để Fone khuyến khích khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ Kỹ Thuật Tài ngun mạng lưới Xây dựng mơ hình phân tích, dự đốn liên quan tài ngun mạng lưới, chất lượng dịch vụ, mật độ thuê bao, lưu lượng dịch vụ, doanh thu mang lại phục vụ lập kế hoạch đầu tư phát triển mạng lưới Nguồn liệu mạng lưới RAN, Core kết hợp với nguồn liệu hệ thống Bigdata Tối ưu hóa lực mạng lưới, phục vụ kế hoạch đầu tư phát triển mạng lưới Tài nguyên mạng lưới Xây dựng giải pháp thu thập, thống kê, phân tích khuyến nghị hoạt động bảo trì, cập nhật, sửa lỗi mạng lưới, tần suất lỗi/chu kỳ/thời gian hoạt động thiết bị phục vụ cải thiện hiệu hoạt động vận hành bảo trì mạng lưới Nguồn liệu mạng lưới RAN, Core kết hợp với nguồn liệu hệ thống Bigdata Nâng cao hiệu hoạt động vận hành bảo trì mạng lưới Kỹ Thuật - 90 - TT 12 Tên tốn Định hình lưu lượng mạng lưới (Network Traffic Shaping) Lĩnh vực Kỹ Thuật Đối tượng Mô tả toán Tài nguyên mạng lưới Thu thập, thống kê, phân tích cho phép giám sát, theo dõi xu hướng, dự đoán thay đổi lưu lượng loại dịch vụ/ứng dụng, quan trọng lưu lượng ứng dụng truyền liệu, phục vụ quản lý điều chỉnh/tối ưu hóa lưu lượng dịch vụ, đồng thời cho phép giám sát, đánh giá hiệu giải pháp mạng lưới liên quan data optimization, caching, load balancing, optimal routing Nguồn liệu đầu vào Hiệu ứng dụng Nguồn liệu mạng lưới RAN, Core kết hợp với nguồn liệu hệ thống Bigdata Nâng cao hiệu hoạt động nâng cấp, giải pháp tăng lực mạng lưới, đảm bảo lựa chọn giải pháp tối ưu 3.2.3.2 Triển khai giải pháp khuyến mại tức thời a Mục tiêu Giải pháp khuyến mại tức thời hướng tới cá biệt hóa ưu đãi dành cho khách hàng, đáp ứng mong muốn khách hàng thời điểm phát sinh nhu cầu thơng qua kết hợp phân tích liệu Big Data hệ thống triển khai khuyến mại, từ đó: - Tối ưu trải nghiệm khách hàng sử dụng dịch vụ MobiFone; - Tăng doanh thu từ việc kích thích tiêu dùng khách hàng nhu cầu đáp ứng; - Giảm số lượng thuê bao rời mạng, thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ nhà cung cấp khác với ưu đãi vượt trội; - 91 - - Giảm chi phí triển khai khuyến mại cá biệt hóa chương trình khuyến mại, không triển khai hàng loạt diện rộng chưa thói quen, nhu cầu sử dụng thực tế khách hàng b Mô tả giải pháp Giải pháp khuyến mại tức thời giải pháp kết nối với nguồn sở liệu khách hàng nhà mạng, thực nhiệm vụ bản: phân tích liệu khách hàng, phân đoạn khách hàng có chung thói quen tiêu dùng, cung cấp chương trình khuyến mại phù hợp với phân đoạn khách hàng, triển khai chương trình với nhiều kênh thơng tin khác nhau, đánh giá hiệu chương trình báo cáo chi tiết để điều chỉnh nội dung phương thức thực để đảm bảo đạt hiệu cao Quy trình thực giải pháp thực qua bước sau: - Bước 1: Kết nối hệ thống giải pháp tới hệ thống Big Data phân tích sở liệu khách hàng, kết nối đến hệ thống tổng đài để triển khai chương trình khuyến mại đến khách hàng - Bước 2: Phân tích đề bài, mục tiêu triển khai chương trình khuyến mại, đưa tiêu chí để phân khúc khách hàng - Bước 3: Hệ thống Big Data phân khúc khách hàng dựa tiêu chí đưa Bước - Bước 4: Xây dựng chương trình khuyến mại phù hợp với phân đoạn khách hàng thực Bước - Bước 5: Xây dựng đề xuất kế hoạch thực chiến dịch khuyến mại với phân đoạn khách hàng cụ thể, xác định thời điểm thực hiện, độ dài chiến dịch, kênh truyền thông/tiếp cận khách hàng phù hợp, thời gian tiếp cận khách hàng, chương trình áp dụng - Bước 6: Thực chiến dịch phân đoạn khách hàng lựa chọn theo tiêu chí cụ thể thiết lập xác định trước o Khuyến mại: Nạp 50.000 đồng ngày tới để nhận 100 SMS miễn phí; - 92 - o Khuyến mại: Giảm 50% cước gọi nội mạng từ phút thứ 20 trở lên - Bước 7: Hệ thống Big Data ghi nhận trích xuất liệu giao dịch tất khách hàng liệu nạp tiền, tiêu dùng, thời gian sử dụng, lưu lượng sử dụng… để xác định hoạt động liên quan khách hàng thời điểm thực chiến dịch, xác nhận tham gia chương trình, trạng thái thuê bao bật/tắt… làm tăng tỷ lệ tiếp cận khách hàng cao - Bước 8: Với liệu khách hàng ghi nhận hệ thống giải pháp, hệ thống xác minh thuê bao có phải thuê bao nhận thông tin khuyến mại hay không - Bước 9: Nếu khách hàng nhận khuyến mại, hệ thống kiểm tra tới tiêu chí chi tiết Ví dụ: o Nạp 50.000 vòng ngày từ ngày bắt đầu khuyến mại; o Sử dụng gọi thoại kéo dài 20 phút - Bước 10: Sau tiêu chí xác nhận, hệ thống tiến hành cộng giá trị khuyến mại tương ứng vào hệ thống tính cước - Bước 11: Hệ thống lưu trữ liệu kết xuất báo cáo kết thực chương trình khuyến mại theo yêu cầu người quản trị Đánh giá hiệu chương trình thực Ví dụ: Khuyến khích nạp tiền Khách hàng mục tiêu thuê bao có thời hạn sử dụng dịch vụ ngày, khơng nạp tiền từ kích hoạt số dư tài khoản < 50.000 đồng Khách hàng hưởng khuyến mại tin nhắn SMS họ nạp tiền mệnh giá 50.000 vòng ngày Tin khuyến mại tự động gửi tới khách hàng khách hàng đáp ứng điều kiện Trong trường hợp khách hàng có giao dịch phản ứng trước thông tin khuyến mại này, tin khuyến mại nạp tiền khác tiếp tục gửi để kích thích khách hàng tiếp tục nạp tiền Mơ tả giải pháp: - Hệ thống Big Data trích xuất danh sách thuê bao thỏa mãn đồng thời điều kiện: o Thời hạn sử dụng dịch vụ nhỏ ngày; - 93 - o Chưa thực nạp tiền thời hạn sử dụng dịch vụ; o Số dư tài khoản nhỏ 50.000 đồng Với danh sách trích xuất, hệ thống giải pháp khuyến mại tiến hành gửi thông báo tin khuyến mại SMS: “Khuyến mại: Nạp tiền 50.000 đồng ngày tới để nhận 50 tin nhắn SMS miễn phí” - Dựa phản ứng khách hàng, hệ thống tiến hành xác minh th bao có phù hợp với chương trình khuyến mại hay không - Hệ thống thực chương trình khuyến mại hàng ngày, thời gian thiết lập sẵn: hàng tuần, hàng tháng, hàng năm - Ngay khách hàng nạp tiền lần đầu với mệnh giá > 50.000 đồng, hệ thống tiếp tục gửi tới khách hàng SMS tin khuyến mại cho lần nạp tiền tiếp theo: “Cảm ơn quý khách nạp tiền, để tiếp tục nhận khuyến mại, nạp thêm 30.000 đồng để nhận thêm 50 tin SMS miễn phí nạp 100.000 đồng để nhận 30 phút thoại miễn phí” - Dựa lần nạp tiền thứ hai khách hàng, hệ thống đưa mức khuyến mại riêng biệt: o Nếu nạp tiền > 30.000 đồng, khuyến mại 50 tin SMS miễn phí; o Nếu nạp tiền > 100.000 đồng, khuyến mại 30 phút thoại miễn phí - Kịch khuyến mại lặp lại theo tần suất thiết lập (2 lần, lần, 10 lần…) với thời gian liệu khuyến mại thiết lập người quản trị c Đánh giá chung giải pháp khuyến mại tức thời Giải pháp khuyến mại tức thời kết hợp với phân tích Big Data phân tích liệu thuê bao khứ nên “thấy góc nhìn 360 độ” tập khách hàng, thuê bao cụ thể Các khách hàng phân chia thành phân khúc nhỏ hệ thống đưa chương trình phù hợp với phân khúc này, tránh tượng lãng phí đưa đến khách hàng dịch vụ mà khách hàng không cần thực phân khúc khách hàng lớn - 94 - Với hiểu biết khách hàng, đa dạng kênh tiếp cận, hệ thống thực chương trình khuyến mại với đối tượng, thời điểm, nội dung phương thức truyền thông tin Tác động đến khách hàng tức thời, giúp cho hạn chế thuê bao rời mạng Như vậy, triển khai giải pháp khuyến mại tức thời cần thiết cho MobiFone để nâng cao hiệu kinh doanh phù hợp với xu hướng chung triển khai ứng dụng Big Data giới 3.3 Đề xuất, kiến nghị quan quản lý nhà nước Để Big Data phát huy hết hiệu lĩnh vực kinh doanh nói chung lĩnh vực viễn thơng nói riêng, Chính phủ quan quản lý nhà nước cần xem xét số giải pháp đề xuất, đảm bảo sách quy định nhà nước luôn hỗ trợ doanh nghiệp phát triển thời đại mới: 3.3.1 Xây dựng kế hoạch phát triển nguồn nhân lực Chính phủ nhiều cách khác hỗ trợ phát triển nguồn nhân lực công nghệ cao cần thiết để đáp ứng xu hướng phát triển Big Data, đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp tương lai Chính phủ đưa sáng kiến giáo dục tăng cường khả thích nghi học sinh, sinh viên thông qua môn học khoa học, cơng nghệ, kỹ thuật tốn học từ ghế nhà trường; đồng thời định hướng cho việc phân bổ nghề nghiệp trưởng đại học, cao đẳng để đảm bảo nguồn cung ứng lao động tương lai 3.3.2 Quản lý việc chia sẻ liệu Một yếu tố quan trọng tạo giá trị từ Big Data kết hợp liệu từ nhiều nguồn Nhưng tại, thị trường liệu Việt Nam chưa phát triển Chính phủ cần thiết phải đóng vai trị quan trọng việc tạo điều kiện hình thành thị trường cho thị trường hoạt động hiệu quả, bao gồm thiết lập quy tắc liên quan đến sở hữu trí tuệ, phân xử tranh chấp, kinh doanh liệu Trường hợp có thất bại thị trường, chẳng hạn thiếu sách ưu đãi cho nhóm bên liên quan cụ thể để cung cấp liệu, nhà hoạch định sách phải áp dụng đòn bẩy để đảm bảo liệu chia sẻ - 95 - Ví dụ, doanh nghiệp có xu hướng che giấu cố xảy với khách hàng sử dụng dịch vụ uy tín nhà cung cấp, chia sẻ liệu cố cơng cụ chủ chốt để giảm rủi ro tồn hệ thống, phủ phải người trung gian can thiệp thị trường Trong khu vực hành cơng, nơi thiếu sức ép cạnh tranh giới hạn hiệu suất suất, minh bạch chia sẻ liệu đóng quan trọng làm tăng hiệu suất Ngày có nhiều nhà hoạch định sách yêu cầu quan phủ tăng cường đo lường hiệu hoạt động chương trình công hiển thị thông tin kết theo cách dễ tiếp cận công chúng Điều khơng giúp quan quản lý quản lý tốt mà cịn cho phép cơng chúng nắm giữ thơng tin quan có thẩm quyền đánh giá hiệu hoạt động quan Áp lực đóng vai trị khích lệ đáng kể cho quan nhà nước cải cách thủ tục hành chính, nâng cao suất phong cách làm việc với người dân 3.3.3 Cân lợi ích cá nhân doanh nghiệp Khi thông tin cá nhân doanh nghiệp khai thác cách tối đa phục vụ mục đích kinh doanh, rủi ro lộ thơng tin cá nhân gây ảnh hưởng tới quyền riêng tư hoàn toàn xảy Cơ chế thị trường thơng tin không đủ chặt chẽ dẫn đến đối tượng có khả sở hữu thơng tin cá nhân khơng mục đích kinh doanh Trong tương lai, việc xây dựng thi hành luật bảo mật thông tin quan trọng để bảo vệ khách hàng mà đảm bảo giá trị thị trường thông tin đầy tiềm Bên cạnh xây dựng hệ thống quy định pháp luật, Chính phủ cần phát triển chương trình giáo dục để cơng chúng hiểu đầy đủ tính bảo mật thơng tin cá nhân, sử dụng có sẵn sàng cho phép sử dụng hay khơng Hầu phát triển có quan chịu trách nhiệm xây dựng thực thi quy định luật liên quan đến bảo mật liệu thương mại cá nhân nói chung Ví dụ Hoa Kỳ, Ủy ban Thương mại Liên bang (Federal Trade Commission) sử dụng Nguyên tắc thi hành công thông tin (Fair - 96 - Information Practice Principles) làm hướng dẫn giải vấn đề an ninh riêng tư Với tư tưởng, OECD đưa hướng dẫn Bảo vệ Quyền riêng tư Dịng chảy Thơng tin Cá nhân (Protection of Privacy and Transborder Flows of Personal Data), Liên minh Châu Âu có Chỉ thị Bảo vệ Dữ liệu (Data Protection Directive) 3.3.4 Đảm bảo đầu tư vào sở hạ tầng công nghệ thông tin truyền thơng Đối với tổ chức, doanh nghiệp có ứng dụng khai thác Big Data, sở hạ tầng viễn thông, công nghệ thông tin cần phải đảm bảo để phục vụ cho công tác truyền liệu Các can thiệp sách Chính phủ cần thiết để khuyến khích phát triển sở hạ tầng Nhiều quốc gia đưa ưu đãi cụ thể sáng kiến nhằm mở rộng sở hạ tầng viễn thông, công nghệ thông tin Chẳng hạn, phủ Hoa Kỳ đưa số sách ưu đãi tài để khuyến khích xây dựng sở hạ tầng băng thơng rộng (ví dụ dự án băng rộng nông thôn) việc thực hồ sơ y tế điện tử Chính phủ Hoa Kỳ triển khai chương trình phát triển mạng di động không dây quốc gia với mục đích bao phủ 98% diện tích đất nước có khả truy cập 4G tốc độ cao Trong năm tới, nhà hoạch định sách nên coi sở hạ tầng viễn thông, công nghệ thông tin phần quan trọng cách tiếp cận xu hướng bùng nổ liệu ứng dụng Big Data 3.3.5 Điều chỉnh sách quy định quản lý khuyến mại Theo quy định quản lý khuyến mại, khoản 4, điều 9, mục 2, chương II, Nghị định số 37/2006/NĐ-CP ngày 04/04/2016 Chính phủ Quy định chi tiết Luật Thương mại hoạt động xúc tiến thương mại: “Tổng thời gian thực chương trình khuyến mại cách giảm giá loại nhãn hiệu hàng hố, dịch vụ khơng vượt 90 (chín mươi) ngày năm; chương trình khuyến mại khơng vượt q 45 (bốn mươi lăm) ngày”, hình thức triển khai khuyến mại phải tuân thủ trình tực, thủ tục thơng báo, đăng ký thực chương trình khuyến mại - 97 - Theo xu hướng ứng dụng Big Data thời gian thực, ưu đãi dành cho khách hàng thiết kế cung cấp khách hàng thỏa mãn số điều kiện định, thiết kế với cá nhân riêng lẻ, việc kiểm sốt thời gian triển khai điều Các chiến dịch ứng dụng Big Data cần triển khai liên tục tức thời đáp ứng theo nhu cầu cá nhân không giới hạn khung thời gian định không đủ thời gian để triển khai thủ tục đăng ký, thông báo quy định hành Để tạo điều kiện cho doanh nghiệp triển khai ứng dụng công nghệ mới, quan quản lý nhà nước, cụ thể Bộ Thông tin Truyền thông, Cục Viễn thông cần điều chỉnh quy định tương ứng, vừa đảm bảo kiểm soát hoạt động khuyến mại thị trường, tạo thị trường cạnh tranh lành mạnh, vừa đảm bảo khuyến khích doanh nghiệp ứng dụng công nghệ tiên tiến để cung cấp dịch vụ tới công chúng - 98 - KẾT LUẬN Các ngành công nghiệp giới chứng kiến thay đổi không ngừng từ ứng dụng cơng nghệ thơng tin Internet, theo bùng nổ loại liệu thông tin, đặc biệt từ xuất mạng xã hội (Facebook, Twitter, Instagram…) chợ ứng dụng (Google Play, AppStore…) Để xử lý lượng liệu khổng lồ này, đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư công nghệ, kĩ thuật với mức sử dụng chi phí hiệu hệ thống liệu Big Data giải pháp Các doanh nghiệp giới triển khai ứng dụng Big Data vào công tác sản xuất kinh doanh thu lợi ích ban đầu, đặc biệt lĩnh vực: thương mại, y tế, viễn thơng… Những giá trị doanh nghiệp có khơng dừng lại số doanh thu, lợi nhuận, mà tiềm phát triển tương lai khai phá Tại Việt Nam, thuật ngữ Big Data lạ với nhiều doanh nghiệp, có số đơn vị tiên phong triển khai, ví dụ lĩnh vực ngân hàng, viễn thông, bán lẻ Tuy giai đoạn triển khai bước đầu, Big Data mang lại hiệu định, mở cánh cửa phát triển cho doanh nghiệp Song hành với hội có thách thức mà doanh nghiệp áp dụng cần phải đối diện Nhận định Big Data xu hướng tất yếu cần thiết cho doanh nghiệp, người thực đề tài đề xuất mở rộng ứng dụng Big Data vào công tác sản xuất kinh doanh Tổng công ty Viễn thông MobiFone Big Data giúp doanh nghiệp có giá trị từ: Dễ dàng sử dụng, tiếp cận nguồn liệu có doanh nghiệp; hỗ trợ doanh nghiệp khai thác triệt để thông tin để nâng cao hiệu kinh doanh; phân khúc khách hàng, từ thiết kế sản phẩm đáp ứng nhu cầu riêng biệt nhất; phân tích liệu với thuật toán thiết kế tự động, giảm thời gian phát triển sản phẩm; tối ưu hóa sản phẩm, hỗ trợ người đưa định hợp lý Việc mở rộng ứng dụng hệ thống Big Data Tổng công ty Viễn thông MobiFone việc làm cần thiết có vai trị quan trọng việc thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, phù hợp với xu hướng công nghệ giới - 99 - DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tài liệu tham khảo tiếng Việt: Nguyễn Công Hoan, Tổng quan liệu lớn (Big Data), Trung tâm Thông tin Khoa học thống kê (Viện Khoa học thống kê), 2016 Nguyễn Minh Cao Hoàng, Phạm Văn Minh, Trần Thị Minh Ngọc, Nguyễn Đôn Phước, Nguyễn Hoàng Mỹ Phương, Vũ Thị Thu Thanh, Huỳnh Thiện Quốc Việt, Tuyển tập Dữ liệu lớn, Nhà xuất Tri Thức, 2016 Trần Minh Đạo, Giáo trình Marketing bản, Nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân, 2012 Trương Đình Chiến, Quản trị Marketing, Nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân, 2011 II Tài liệu tham khảo tiếng Anh: Abele, Eberhard, Tobias Meyer, Ulrich Näher, Gernot Strube, and Richard Sykes, eds., Global production: A handbook for strategy and implementation (Berlin: Springer, 2008) ABI research, Consumer technology barometer: Mobile, 2010 Agrawal, R., T Imielinski, and A Swami, “Mining association rules between sets of items in large databases,” SIGMOD Conference 1993: 207–216 Akella, Janaki, Timo Kubach, Markus Löffler, and Uwe Schmid, Data-driven management: Bringing more science into management, McKinsey Technology Initiative Perspective, 2008 Baker, Stephen, The numerati (New York: Houghton Mifflin, 2008) Barber, Michael, Alastair Levy, and Lenny Mendoca, Global trends affecting the public sector, McKinsey white paper, February 2008 Baumgarten, Jason, and Michael Chui, “E-government 2.0,” McKinsey Quarterly, July 2009 Benham, Lee, “The effect of advertising on the price of eyeglasses,” Journal of Law and Economics 15(2), October 1972: 337–352 - 100 - Besley, Timothy, and Maitreesh Ghatak, “Status incentives,” American Economic Review 98(2), 2008: 206–211 10 Cavanillas J M., Curry E and Wahlster W., New Horizons for a Data-Driven Economy, Springer Nature, October 2015 11 Centers for Medicare and Medicaid Services, National Health Expenditure Projections 2009–2019, September 2010 12 Chui, Michael, Markus Löffler, and Roger Roberts, “The Internet of things,” McKinsey Quarterly, March 2010 13 Chui, Michael, Andy Miller, and Roger Roberts, “Six ways to make Web 2.0 work,” McKinsey Quarterly, February 2009 14 Davenport, Thomas H., and Jeanne G Harris, Analytics at work: Smarter decisions, better results (Cambridge, MA: Harvard Business Press, 2010) 15 Davenport, Thomas H., and Jeanne G Harris, Competing on analytics: The new science of winning (Cambridge, MA: Harvard Business Press, 2007) 16 Farrell, Diana, Martha Laboissiere, and Jaeson Rosenfeld, “Sizing the emerging global labor market,” McKinsey Quarterly, June 2005 17 Gantz, John F., and David Reinsel, “As the economy contracts, the digital universe expands,” IDC white paper, sponsored by EMC, May 2009 18 Gantz, John F., and David Reinsel, “The digital universe decade—Are you ready?” IDC iView, sponsored by EMC, May 2010 19 Harding, J.A., M Shahbaz, S Srinivas, and A Kusiak, “Data mining in manufacturing: A review,” Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2006 20 Hilbert, Martin, and Priscila López, “The world’s technological capacity to store, communicate, and compute information,” Science, February 10, 2011 21 Hsinchun, C., R.H.L Chiang, and V.C Storey, BUSINESS INTELLIGENCE AND ANALYTICS: FROM BIG DATA TO BIG IMPACT MIS Quarterly, 2012 36(4): p 1165-1188 - 101 - 22 Jacques Bughin, Telcos: The untapped promise of big data, McKinsey&Company, 2016 23 Lyman, Peter, and Hal Varian, How much information? 2003, School of Information Management and Systems, University of California at Berkeley, 2003 24 Magoulas, Roger, and Ben Lorica, Big data: Technologies and techniques for large scale data, Release 2.0, Number 11, February 2009 25 Manyika, K., Michael Chui, Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey&Company, 2011 26 MobiFone, Báo cáo kết triển khai Big Data, 2016 27 National Center for Health Statistics, Centers for Disease Control and Prevention, Electronic medical record/electronic health record use by officebased physicians, December 2009 28 Roberto V Zicari, Big Data for Good, Industry Watch ODBMS.org, June 2012 29 Telecoms.com Intelligence, Intelligence Industry Survey, 2014 30 Tổng cơng ty Viễn thơng MobiFone, Quy trình cung ứng sản phẩm dịch vụ triển khai khuyến mại, 2014 III Các trang web: Đông Quân, Khai thác Big Data lĩnh vực thông tin - viễn thông, 2013 [ngày 22/04/2017]; địa chỉ: http://www.pcworld.com.vn/articles/kinh- doanh/giai-phap/2013/09/1234258/khai-thac-big-data-trong-linh-vuc-thong-tinvien-thong/ IBM, Collaborative User Experience Research group, 2016 [ngày 04/03/2017]; địa chỉ: www.research.ibm.com/visual/projects/history_flow/gallery.htm IBM, Many eyes, 2016 [ngày 04/03/2017]; www.958.ibm.com/software/data/cognos/manyeyes/ địa chỉ: ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG NHẰM ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG TY VI? ??N... khách hàng xu hướng ứng dụng Big Data phân tích hành vi khách hàng - Thực tế ứng dụng Big Data phân tích hành vi mua sắm tiêu dùng khách hàng Tổng công ty Vi? ??n thông MobiFone: thành tựu hạn chế... DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG TẠI TỔNG CÔNG TY VI? ??N THÔNG MOBIFONE: NHỮNG THÀNH TỰU VÀ HẠN CHẾ 41 2.1 Giới thiệu Tổng công ty Vi? ??n thông