Bài giảng thạc sĩ hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng

11/21/2014 Hai V Pham Email: haipv ((@)) soict.hust.edu.vn http://ritsumei.academia.edu/HaiVPham http://is.soict.hust.edu.vn/haipv Lớp p cao học c Hệ thống th ng Thông tin Hanoi University of Science and Technology PhD in Computer Intelligence & Information Science Soft Intelligence LAB, Ritsumeikan University HUST 11/21/2014 11/21/2014 6.2 Chức Ch c CRM … Value Creation Process Management Decision Process Customer sensitivity •Diversity •Information •Differentiated offering Technology delivery process •R&D •Technology integration •Efficiency, effectiveness learning Product delivery process •Concept to launch •Manufacturing process ValueValue-based Strategies •Pricing •Communication Customer delivery process •Supply chain •Distribution •Infomediation (distribution of information) (Sharma et al., 2001) 11/21/2014 10 11 ánh giá liên tục t c Phản Ph n hồii từ khách hàng( hàng( bảng ng câu hỏii) Thấu Th u hiểu hi u nhu cầu c u khách hàng 11/21/2014 Kếtt qu Marketing thường xuyên Giữ 5% khách hàng nâng lợi nhuận lên tới 80% ◦ Tập trung vào khách hàng tốt công ty ◦ Mục tiêu: động lực mua hay nhiều sản phẩm khác người bán tăng Marketing đồng cảm ◦ Là nỗ lực marketing tài trợ tổ chức nhằm thu hút quan tâm cá nhân sở thích hoạt động ◦ Giá trị cộng thêm cho thành viên, tăng cường quan hệ Giữ khách hàng có lợi họ Khách hàng thường giúp doanh nghiệp tăng thêm lợi nhuận sau năm trì quan hệ Tìm kiếm ki m d liệu li u cho sở s liệu li u Sử dụng cơng nghệ thơng tin để phân tích thơng tin khách hàng giao dịch họ • Cơ sở liệu giúp : – Nhận diện khách hàng đem lại lợi nhuận – Tính tốn giá trị vòng đời giao dịch với khách hàng – Xây dựng đối thoại tạo dựng quan hệ lòng trung thành chân thật với nhãn hiệu – Gia tăng ghi nhớ tỉ lệ nhắc đến nhãn hiệu khách hàng – Giảm chi phí quảng cáo, marketing – Tăng doanh thu khách hàng hay nhóm khách hàng mục tiêu • Credit card • ăng ký phần mềm • Bảo hành sản phẩm • Máy quét đăng ký tiền( Cash register scanners) • Khảo sát ý kiến khách hàng • Mẫu đăng ký rút thăm trúng thưởng • Web sites • TV tương tác – Thông tin thái độ,hành vi thực khách hàng nhãn hiệu – Phần mềm Kết hợp chiến lược với công nghệ kỹ thuật để đưa sức mạnh vào chương trình quan hệ Hệ thống phần mềm CRM hiểu lượng lớn liệu khách hàng Hệ thống đơn giản hóa trình kinh doanh phức tạp trì yêu thích khách hàng 11/21/2014 iều khiển kết ( resultsdriven) ược thực đầy đủ từ xuống òi hỏi đầu tư thử nghiệm Kết hợp hiệu chức năng,nhiệm vụ ược tổ chức hợp lý Thu hút người sử dụng sau vào việc tạo giải pháp phần mềm( involve end users in creation of software solutions) Khơng ngừng tìm cách phát triển Sự cộng tác mua: doanh nghiệp mua hàng Sự cộng tác bán: thiết lập giao lưu hàng hóa,dịch hóa,dịch vụ từ hay nhiều nhà cung cấp vụ lâu dài để có tiền hay khoản giá trị khác Sự cộng tác nội bộ: tảng tổ chức lực đáp ứng cam kết với bên ngồi Sự cộng tác bên bao gồm liên kết chiến lược với công ty hay tổ chức phi lợi nhuận, liên kết nghiên cứu em lại: Sự đổi Giảm chi phí Cải tiến cách giải mâu thuẫn chuỗi Cải tiến giao thiệp liên kết thành viên chuỗi 11/21/2014 Giá trị vòng đời khách hàng doanh thu lợi ích vơ hình khách hàng mang lại vòng đời trung bình, trừ chi phí cơng ty bỏ để thu hút, tiếp thị, phục vụ họ Theo dõi yêu cầu giảm giá (Tracking rebate request) Giám sát khiếu nại hàng hóa trả lại Trả lời thẻ( Reply cards) Giám sát truy cập web 6.8 Nghiên cứu Marketing, Hệ hỗ trợ định, Dự đoán doanh thu Dịch vụ cung cấp chung ◦ Cung cấp tập hợp liệu tiêu chuẩn cho khách hàng Cung cấp dịch vụ nghiên cứu toàn phần ◦ Tiến hành kế hoạch nghiên cứu marketing toàn phần Cung cấp dịch vụ nghiên cứu hạn chế ◦ Doanh nghiệp nghiên cứu marketing chuyên số hoạt động định vấn, xử lý liệu Nghiên cứu Marketing mang lại thơng tin quan trọng sở khách hàng hay tiềm ◦ Thông tin thói quen mua sắm, nhu cầu, quan điểm, sở thích cần thiết, lấy nhờ nghiên cứu ◦ Nghiên cứu có nhiều cách thức: khảo sát, nhóm trọng tâm, vấn cá nhân, quan sát thử nghiệm ◦ ể định nên dùng kỹ thuật nào, cần cân nhắc số tiền chi, loại liệu cần, thời gian cần liệu đó( nhanh hay chậm) 11/21/2014 Thu thập liệu Xác định đ nh vấn v n đề đ nghiên cứu c u Thiết Thi t kế k kế hoạch ch nghiên ho cứu u thử th nghiệm nghi m L ập p hệ h thống th ng giả gi thuyết thuy t Thiết Thi t kế k đ án nghiên cứu c u Thông tin cần n thiết thi t nắm m đư c Phản Ph n hồi h i từ t nghiên cứu u hiệu hi u lực l c quy t định đ nh marketing Thu thập u th p d i ệu a D ữ liệu li u sơ cấp c p b D ữ liệu p li u thứ th cấp Gi Giảii thích, trình bày thơng tin nghiên cứu c u Quyết Quy t định đ nh marketing d ựa a thông tin thu thập th p Dữ liệu thứ cấp thơng tin có sẵn, thu thập cho mục đích khác Dữ liệu sơ cấp thông tin thu thập lần đầu cho mục tiêu cụ thể Giải thích, trình bày thơng tin –Giải thích trình bày kết thu với người định giúp họ đưa định hiệu – Báo cáo trực tiếp với người quản lý người nghiên cứu khác, giải thích rõ ràng, súc tích, dễ hiểu kết luận Theo xác suất: người dân hội chọn Gồm dạng mẫu đơn giản, mẫu phức tạp, mẫu phân tầng, mẫu cụm • Khơng theo xác suất: nhóm khơng cho phép sử dụng kiểm tra thống kê thông thường Gồm dạng mẫu tiện lợi mẫu quota Quan sát sát Những hoạt động công khai đối tượng Khảo Kh o sát sát Lấy thông tin thái độ, động cơ, ý kiến A Phỏng vấn qua điện thoại – Nhanh chóng, rẻ tiền – Thơng tin ít, tương đối chung chung B Phỏng vấn cá nhân – D Khảo Kh o sát qua mail - Kinh tế, riêng tư - Theo dõi thái độ khách hàng xuyên suốt trình nghiên cứu - Tỷ lệ hồi đáp thấp vấn cá nhân - Tốn nhiều thời gian hướng dẫn - Không dự liệu hết bất ngờ - Có thành kiến Cách tốt để có thơng tin chi tiết đối Thực c nghiệm Th nghi m Ít dùng việc tượng thu thập liệu bản,thường dùng để Marketing thử nghiệm Nhóm C Nhóm vấn đề Marketing thử nghiệm – Gồm 8-12 người thảo luận sở thích : – Khuyến khích thảo luận – Mắc chủ đề định trước – ối thủ nhanh chóng biết sản phẩm – Vài sản phẩm không phù hợp để marketing thử nghiệm 11/21/2014 6.9 Nghiệp vụ CRM tạo vòng tròn khép kín để quản lý quan hệ khách hàng: SALES SERVICE Quản lý quy trình nghiệp vụ bán hàng Quản lý hoạt động tương tác với khách hàng Quản lý việc lập kế hoạch marketing PLAN ANALYSIS Phân tích đa chiều hoạt động marketing 52 Cây định cấu trúc phân cấp nút nhánh ◦ loại nút cây: Nút gốc Nút nội bộ: mang tên thuộc tính CSDL Nút lá: mang tên lớp Ci ◦ Nhánh: mang giá trị thuộc tính Cây định sử dụng phân lớp cách duyệt từ nút gốc đụng đến nút David quản lý câu lạc đánh golf tiếng Anh ta có rắc rối chuyện thành viên đến hay khơng đến Có ngày muốn chơi golf số nhân viên câu lạc lại khơng đủ phục vụ Có hơm, khơng hiểu lý mà chẳng đến chơi, câu lạc lại thừa nhân viên Mục tiêu David tối ưu hóa số nhân viên phục vụ ngày cách dựa theo thông tin dự báo thời tiết để đoán xem người ta đến chơi golf ể thực điều đó, anh cần hiểu khách hàng định chơi tìm hiểu xem có cách giải thích cho việc hay không Vậy hai tuần, thu thập thông tin về: Trời (outlook) (nắng (sunny), nhiều mây (overcast) mưa (raining)) Nhiệt độ (temperature) độ F ộ ẩm (humidity) Có gió mạnh (wind) hay khơng Và tất nhiên số người đến chơi golf vào hôm David thu liệu gồm 14 dòng cột 11/21/2014 28 Day Outlook Temp Humidity Wind Play? Sunny Hot High Weak No Sunny Hot High Strong No Overcast Hot High Weak Yes Rain Mild High Weak Yes Rain Cool Normal Weak No Rain Cool Normal Strong Yes Overcast Cool Normal Weak No Sunny Mild High Weak Yes Sunny Cold Normal Weak Yes 10 Rain Mild Normal Strong Yes 11 Sunny Mild Normal Strong Yes 12 Overcast Mild High Strong Yes 13 Overcast Hot Normal Weak Yes 14 Rain Mild High Strong No Kiểm tra chơi golf, không chơi Outlook Sunny Humidity High No Overcast Rain Yes Normal Yes Wind Strong No Weak Yes 10 11/21/2014 Kiểm tra chơi golf, không chơi Outlook Sunny Overcast Humidity High Mỗi nút mang thuộc tính (biến độc lập) Normal No Mỗi nhánh tương ứng với giá trị thuộc tính Yes Day Mỗi nút lớp (biến phụ thuộc) Outlook Rain Temp Sunny Hot Humidity Wind High Play? Weak No Outlook Sunny Humidity High Overcast Yes Normal No Rain Wind Strong Yes No Weak Yes Outlook=Sunny ∧ Wind=Weak ∧ = AND = ∨ = OR = Outlook Sunny Wind Strong No Overcast No Rain No Weak Yes 11 11/21/2014 Outlook=Sunny ∨ Wind=Weak Outlook Sunny Overcast Yes Rain Wind Strong Wind Weak No Yes Strong No Weak Yes (Outlook=Sunny ∧ Humidity=Normal) ∨ Outlook=Overcast ∨ (Outlook=Rain ∧ Wind=Weak) Outlook Sunny Humidity High No Overcast Rain Yes Normal Yes Wind Strong No Weak Yes Cây thiết lập từ xuống Rời rạc hóa thuộc tính dạng phi số Các mẫu huấn luyện nằm gốc Chọn thuộc tính để phân chia thành nhánh Thuộc tính chọn dựa độ đo thống kê độ đo heuristic Tiếp tục lặp lại việc xây dựng định cho nhánh 12 11/21/2014 iều kiện dừng ◦ Tất mẫu rơi vào nút thuộc lớp (nút lá) ◦ Khơng thuộc tính dùng để phân chia mẫu ◦ Khơng lại mẫu nút 38 ộ đo để lựa chọn thuộc tính: Thuộc tính chọn thuộc tính có lợi cho trình phân lớp (tạo nhỏ nhất) Có độ đo thường dùng ◦ ộ lợi thông tin (Information gain) Giả sử tất thuộc tính dạng phi số Có thể biến đổi để áp dụng cho thuộc tính số ◦ Chỉ số Gini (Gini index) Giả sử tất thuộc tính dạng số Giả sử tồn vài giá trị phân chia giá trị thuộc tính Có thể biến đổi để áp dụng cho thuộc tính phi số 13 11/21/2014 S: số lượng tập huấn luyện Si: số mẫu S nằm lớp Ci với i = {1, …, m} Thông tin cần biết để phân lớp mẫu m I(s1,s2 , ,sm ) = −∑ i =1 si s log i s s Thuộc tính A có giá trị {a1, a2, …,an} Dùng thuộc tính A để phân chia tập huấn luyện thành n tập {S1, S2, …, Sn} Sij : số mẫu lớp Ci thuộc tập Sj (A=aj) Entropy thuộc tính A: n E(A) = ∑ s1 j + + s mj I( s , , s ) 1j mj j =1 ộ lợi thông tin dựa phân nhánh thuộc tính A: s G(A) = I(s , s , , s ) − E(A) m Tại cấp, chọn thuộc tính có độ lợi lớn để phân nhánh Day Outlook Temp Humidity Wind Play? Sunny Hot High Weak No Sunny Hot High Strong No Overcast Hot High Weak Yes Rain Mild High Weak Yes Rain Cool Normal Weak No Rain Cool Normal Strong Yes Overcast Cool Normal Weak No Sunny Mild High Weak Yes Sunny Cold Normal Weak Yes 10 Rain Mild Normal Strong Yes 11 Sunny Mild Normal Strong Yes 12 Overcast Mild High Strong Yes 13 Overcast Hot Normal Weak Yes 14 Rain Mild High Strong No 14 11/21/2014 Ta có ◦ ◦ ◦ ◦ S = 14 m=2 C1 = “Yes”, C2 = “No” S1 = 9, S2 = I(S1 , S2 ) = I(9,5) = − 9 5 = 0.940 log − log 14 14 14 14 Humidity High Normal [3+, 4-] [6+, 1-] E=0.985 E=0.592 3 4 − log − log = 0.985 7 7 6 1 − log − log = 0.592 7 7 Gain(S,Humidity) =0.940 – (7/14)*0.985 – (7/14)*0.592 =0.151 Ghi chú: ể tính log25 máy tính điện tử, nhấn: log / log = 6 2 − log − log = 0.811 8 8 Wind Weak Strong [6+, 2-] [3+, 3-] E=0.811 E=1.000 3 3 − log − log = 1.000 6 6 Gain(S,Wind) =0.940 – (8/14)*0.811 – (6/14)*1.000 =0.048 15 11/21/2014 Outlook Sunny Overcast Rain [2+, 3-] [4+, 0-] [3+, 2-] E=0.971 E=0.000 E=0.971 Gain(S,Wind)=0.048 Gain(S,Humidity)=0.151 Gain(S,Outlook) =0.940 – (5/14)*0.971 – (4/14)*0.0 – (5/14)*0.0971 =0.247 Chỉ số Gini nút t: GINI(t ) = − ∑ p( j t ) j Trong p ( j t ) tần suất lớp j nút t ◦ Lớn 1-1/nc mẫu phân bố lớp ◦ Thấp mẫu thuộc lớp GINI(t ) = − ∑ p( j t ) j C1 C2 C1 C2 C1 C2 P(C1) = 0/6 = P(C2) = 6/6 = GINI = – (P(C1)2+P(C2)2) = – (0+1) = P(C1) = 1/6 P(C2) = 5/6 GINI = – (1/6)2 – (5/6)2 = 0.278 P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6 GINI = – (2/6)2 – (4/6)2 = 0.444 16 11/21/2014 Khi phân chia nút p thành k nhánh, chất lượng phép chia tính bằng: k GINIchia = ∑ i =1 ni GINI(i ) n ◦ ni số mẫu nút i ◦ n số mẫu nút p Chọn thuộc tính có GINIchia nhỏ để phân nhánh Chỉ phân thành nhánh A p p N1 N2 C2 Gini=0.500 Gini(N1) =1-(5/6)2-(2/6)2 =0.194 Gini(N2) =1-(1/6)2-(4/6)2 =0.528 C1 N1 N2 C1 C2 Ginichia =7/12*0.194 +5/12*0.528 =0.333 Gini=0.333 Dựa giá trị muốn phân chia nhị phân Dựa vài giá trị muốn có nhiều nhánh Với giá trị tính mẫu thuộc lớp theo dạng Av Cách chọn giá trị v đơn giản: với giá trị v CSDL tính Gini lấy giá trị có Gini nhỏ hiệu TID Refund Marital Yes Single Tax 125K Cheat No No Married 100K No No Single 70K No Yes Married No Divorced No Married Yes Divorced No No 10 No 120K No 95K Yes 60K No 220K No Single 85K Yes Married 75K No Single 90K Yes Tax > 80K < 80K 17 11/21/2014 Cách chọn giá trị v hiệu quả: ◦ Sắp xếp giá trị tăng dần ◦ Chọn giá trị trung bình giá trị thuộc tính để phân chia tính số gini ◦ Chọn giá trị phân chia có số gini thấp Biểu diễn tri thức dạng luật IF-THEN Mỗi luật tạo từ đường dẫn từ gốc đến Mỗi cặp giá trị thuộc tính dọc theo đường dẫn tạo nên phép kết (phép AND – và) Các nút mang tên lớp Outlook Sunny Humidity High No R1: If R2: If R3: If R4: If R5: If Overcast Rain Yes Normal Yes Wind Strong Weak No Yes (Outlook=Sunny) ∧ (Humidity=High) Then Play=No (Outlook=Sunny) ∧ (Humidity=Normal) Then Play=Yes (Outlook=Overcast) Then Play=Yes (Outlook=Rain) ∧ (Wind=Strong) Then Play=No (Outlook=Rain) ∧ (Wind=Weak) Then Play=Yes 18 11/21/2014 Cây định dễ hiểu Việc chuẩn bị liệu cho định không cần thiết Cây định xử lý liệu có giá trị số liệu có giá trị tên thể loại Cây định mơ hình hộp trắng Có thể thẩm định mơ hình kiểm tra thống kê Cây định xử lý tốt lượng liệu lớn thời gian ngắn Chuyển thành luật Phân lớp, khai phá liệu Tỉa (tỉa trước-cùng với dựng cây, tỉa sau, sai số tỉa cây) , khử nhiễu Bảng định - Cây định - Mạng định (có thêm nút HOẶC) 56 http://www.montefiore.ulg.ac.be/~geurts/dta pplet/dtexplication.html http://webdocs.cs.ualberta.ca/~aixplore/lear ning/DecisionTrees/Applet/DecisionTreeAppl et.html 57 19 11/21/2014 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ADAPT Software Applications, Inc (2004) ADAPTcrm; Available: http://www.adaptcrm.com/ Chonko, Larry, Eli Jones and Carl Stevens (2005) Selling ASAP; South-Western Publ., Mason, Ohio Cowgill, David (2006) Five Stpes to a Successful CRM Implementation Available: http://ezinearticles.com/?Five-Steps-to-a-Successful-CRMImplementation&id=169315 CXO Media Inc (2006) Customer relationship management; Available: http://guide.darwinmag.com?technology?enterprise/crm/index.html Duncan, Tom (2005) Principles of Advertising & IMC; McGraq-Hill Irwin Publ., New York, NY entellium (2006) About Entellium; Available: http://www.entellium.com/about.html Exact Software North America (2006) E-synergy; Available: http://www.exactamerica.com/esynergy Gollan, Casey (2006) CRM Software; Available: http://ezinearticles.com/?CRM-Software&id=192832 Maximizer Software, Inc (2006) Proven, Adaptable & Affordable CRM & Contact Management Software; Available: http://www.maximizer.com/ McDonald, Lori (2002) Customer Relationship Management; Available: http://www.brillianceweb.com/betterwebdesign/tips_48.aspx Microsoft Corporation (2006) Microsoft Dynamics CRM; Available: http://www.microsoft.com/dynamics/crm/default.mspx NetSuite Inc (2006) NetSuite CRM+; Available: http://www.netsuite.com/portal/products/crm_plus/main.shtml ON! contact Software Corporation (2005) Oncontact V (ONCV); Available: http://www.oncontact.com/Products/OncontactV.aspx Oracle (2006) The Siebel Solution; Available: http://www.siebel.com/what-is-crm/solution.shtm Oracle (2006) What is CRM; Available: http://www.siebel.com/what-is-crm/why-crm-important.shtm 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Parature, Inc (2006) CRM Process Management; Available: http://www.parature.com/crm-processmanagement.aspx Pivotal Corporation (2006) Pivotal CRM: A Trusted Market Leader; Available: http://pivotalcrmsoftware.com/ Sage Software, Inc (2006) Customer Relationship Management; Available: http://www.saleslogix.com/home/index.php3?cellid=306000001011 SAP (2006) SAP Solutions; Available: http://www.sapamerica.com/usa/solutions/sme/index.epx TechTarget (2006) Comparing Top 11 CRM Software Solutions; Available: http://www.2020software.com/software/display.asp?tMethodID=5&tMethod=category Wikipedia (2006) Customer relationship management; Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Customer_relationship_management Williams, Eric (2006) Define Customer Relationship Management; Available: http://whatis.techtarget.com/definition/0,289893,sid9_gci213567,00.html Thanks for your attentions 59 20 ... vụ CRM tạo vòng tròn khép kín để quản lý quan hệ khách hàng: SALES SERVICE Quản lý quy trình nghiệp vụ bán hàng Quản lý hoạt động tương tác với khách hàng Quản lý việc lập kế hoạch marketing PLAN... để đưa sức mạnh vào chương trình quan hệ Hệ thống phần mềm CRM hiểu lượng lớn liệu khách hàng Hệ thống đơn giản hóa q trình kinh doanh phức tạp trì u thích khách hàng 11/21/2014 iều khiển kết (... dựng quan hệ lòng trung thành chân thật với nhãn hiệu – Gia tăng ghi nhớ tỉ lệ nhắc đến nhãn hiệu khách hàng – Giảm chi phí quảng cáo, marketing – Tăng doanh thu khách hàng hay nhóm khách hàng