(Luận văn thạc sĩ) phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ dữ liệu bigdata trường hợp của sacombank

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHẠM VĂN HẬU PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG HƯỚNG ĐẾN PHÂN KHÚC THỊ TRƯỜNG TỪ DỮ LIỆU BIGDATA TRƯỜNG HỢP CỦA SACOMBANK LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành Phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - PHẠM VĂN HẬU PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG HƯỚNG ĐẾN PHÂN KHÚC THỊ TRƯỜNG TỪ DỮ LIỆU BIGDATA TRƯỜNG HỢP CỦA SACOMBANK Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh Hướng đào tạo: Hướng ứng dụng Mã số: 8340101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TỪ VĂN BÌNH Thành Phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan nội dung viết báo cáo thực sở tham khảo tài liệu liên quan đến đề tài số liệu báo cáo hoàn tồn trung thực Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm lời cam đoan Người thực đề tài MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ TÓM TẮT ABSTRACT LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.3.1 Đối với số liệu phục vụ nghiên cứu 1.3.2 Các khái niệm tiếp cận nghiên cứu 1.3.3 Phạm vi nghiên cứu luận văn 1.3.4 Kết cấu luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 10 2.1 Big Data 10 2.2 Khai phá liệu (Data Mining) 10 2.3 Hành vi tiêu dùng 13 2.3.1 Định nghĩa 13 2.3.2 Hành vi tiêu dùng đƣợc phân khúc theo RFM 19 2.4 Phân khúc thị trường 20 2.4.1 Định nghĩa phân khúc thị trường 20 2.4.2 Lựa chọn thị trường mục tiêu…… 22 2.4.3 Định vị sản phẩm thị trường mục tiêu 24 2.5 Một số khái niệm khác 25 2.5.1 Mơ hình ma trận giá trị khách hàng (Custumer Value Matrix Model… 25 2.5.2 Phương pháp RFM 26 2.5.3 Giá trị vòng đời khách hàng (Custumer Lifetime Value - CLV) 27 2.5.4 Thuật toán phân cụm (Clustering) 27 2.5.5 Thuật toán K-means 30 2.6 Quy trình nghiên cứu 31 CHƯƠNG 3: BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI SACOMBANK…33 3.1 Big Data ứng dụng Big data lĩnh vực ngân hàng 33 3.1.1 Big data 33 3.1.2 Ứng dụng Big data lĩnh vực ngân hàng 33 3.2 Ứng dụng big data Sacombank 40 3.2.1 Giới thiệu Sacombank 40 3.2.2 Ứng dụng big data Sacombank 43 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BIG DATA 46 4.1 Số liệu phục vụ nghiên cứu 46 4.2 Thông tin giao dịch khách hàng 46 4.2.1 Đối với khách hàng tiền gửi 46 4.2.2 Đối với khách hàng sử dụng thẻ tín dụng 48 4.2.3 Đối với khách hàng tiền vay 49 4.3 Phân tích hành vi phân khúc khách hàng 51 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC 58 ĐỀ XUẤT CHIẾN LƯỢC KINH DOANH 58 5.1 Chiến lược kinh doanh đề xuất theo phân khúc khách hàng 60 5.1.1 Chiến lược cho nhóm khách hàng tốt (Best) 60 5.1.2 Chiến lược cho nhóm khách hàng (New) 65 5.2 Chiến lược phản hồi khách hàng (feelback) 67 KẾT LUẬN 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Nguyên nghĩa Từ viết tắt SACOMBANK Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín CLV Customer Lifetime Value (Giá trị đóng góp khách hàng theo thời gian) RFM Recency, Frequency, Monatery DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Thông tin khách hàng từ tháng 10/2018 đến tháng 10/2019 Bảng 2.1 Các bước trình khai thác liệu Bảng 2.2 Ứng dụng khai thác liệu Bảng 2.3 Bảng mô tả điểm theo RFM Bảng 2.4 Mô tả ma trận giá trị khách hàng Bảng 2.5 Các tham số ma trận quan hệ khách hàng Bảng 2.6 Chuyển đổi liệu Bảng 2.7 Các phương pháp thuật toán phân cụm Bảng 2.8 Các bước thuật toán K-means Bảng 4.1 Thơng tin loại thẻ tín dụng sử dụng khách hàng Bảng 5.1 Khung điểm xếp hạng đề xuất Bảng 5.2 Chính sách ưu đãi đề xuất cho khách hàng sapphire Bảng 5.3 Kế hoạch phân bổ nguồn lực cho nhóm khách hàng tốt Bảng 5.4 Chiến lược đề xuất dành cho nhóm khách hàng Bảng 5.5 Kế hoạch xây dựng chiến lược feelback DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 2.1 Quy trình khai thác liệu Biểu đồ 2.2 Mơ hình ma trận giá trị khách hàng Biểu đồ 2.3 Ví dụ thuật tốn phâm cụm cổ điển Biểu đồ 2.4 Ví dụ phân cụm phương pháp K-means Biểu đồ 2.5 Quy trình nghiên cứu Biểu đồ 3.1 Tổng tài sản Sacombank giao đoạn 2014-2018 Biểu đồ 3.2 Tổng nguồn vốn huy động Sacombank giao đoạn 2014-2018 Biểu đồ 3.3 Tổng cho vay khách Sacombank giao đoạn 2014-2018 Biểu đồ 3.4 Lợi nhuận trước thuế Sacombank giao đoạn 2014-2018 Biểu đồ 4.1 Thông tin tiền gửi theo thời gian khách hàng Biểu đồ 4.2 Thông tin nhóm thẻ tín dụng khách hàng quan tâm Biểu đồ 4.4 Thông tin vay khách hàng Biểu đồ 4.5 Thông tin vay theo giá trị thời gian vay Biểu đồ 4.6 Mơ hình ma trận khách hàng Biểu đồ 4.7 Phân khúc thị trường dựa vào mô hình RFM Biểu đồ 4.8 Thơng tin vay vốn theo nhóm phân khúc khách hàng Biểu đồ 4.9 Phân khúc thị trường mối quan hệ với khách hàng Biểu đồ 4.10 Thông tin phân khúc thị trường theo dịch vụ tham gia số dư nợ thẻ TÓM TẮT Đề tài “Phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ liệu bigdata: Trường hợp Sacombank” với mục đích phân tích hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ khách hàng, việc phân tích hành vi khách hàng từ nguồn liệu big data Điều khơng góp phần vào việc xác định lại phân khúc thị trường để ngân hàng có hướng tiếp cận phù hợp, sở để phát triển thêm vào dịch vụ hướng đến phục vụ khách hàng cách hiệu nhằm giữ chân khách hàng cũ, hạn chế rời dịch vụ khách hàng tạo tiếng vang lôi kéo khách hàng Đề tài áp dụng vào mơ hình CLV (customer lifetime value) - giá trị đóng góp khách hàng theo thời gian để tính RFM (Recency, Frequency, Monetary) trước hướng đến phân khúc thị trường Việc phân khúc dựa hành vi tiêu dùng khách hàng cụ thể khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách hàng tiền gửi lịch sử giao dịch tiền gửi, khách hàng tiền vay số phương pháp phân cụm (cluster) phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần suất giao dịch khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa nguồn liệu big data Sacombank) Việc nghiên cứu ban lãnh đạo phía ngân hàng kỳ vọng lớn, kết nghiên cứu từ tài nguyên liệu việc làm thực tế, giúp Sacombank phân khúc hệ khách hàng thành nhóm từ có giải pháp chiến lược hướng vào phân khúc khách hàng cụ thể chiến lược đề xuất từ nghiên cứu áp dụng thức cho năm 2020 68 cho Sacombank thu thập nhiều thông tin phản hồi từ khách hàng hướng đến mục tiêu phục vụ khách hàng tốt thông qua thấu hiểu khách hàng Khác biệt công cụ việc ứng dụng công nghệ thơng tin nên thời gian xử lý nhanh chóng, phản hồi trực tiếp đến khách hàng công nghệ trực tuyến, ưu điểm sử dụng đơn giản, tiện lợi, đại thu thập nhiều thơng tin từ khách hàng Cơng cụ giúp Sacombank giải vấn đề tổng đài chăm sóc khách hàng bị nghẽn, tải… cải tiến dịch vụ khách hàng Chiến lược xây dựng quy trình tiếp nhận xử lý thơng tin khách hàng Tác giả đề xuất quy trình chia làm bước sau: Bước 1: Tiếp nhận tổng hợp thông tin Trung tâm dịch vụ khách hàng thu thập tất nhu cầu, phản ảnh, khiếu nại, khách hàng hữu tiếp nhận thông qua ứng dụng (nhận diện ID khách hàng số CMND/số điện thoại khách hàng) liên kết đến trang thu thập thông tin giải khiếu nại ngân hàng Bước 2: Phân loại chuyển tiếp thông tin Bộ phận tiếp nhận dựa nhu cầu khách hàng, ứng dụng phân loại theo tiêu chí tích hợp sẵn: nhu cầu sản phẩm, phàn nàn dịch vụ, khiếu nại,… Bước 3: Xử lý phản hồi thông tin đến khách hàng Sau phân loại thông tin từ khách hàng, tự động chuyển đến trung tâm xử lý (chi nhánh nơi khách hàng tham gia giao dịch) Nhân chi nhánh tiếp nhận xử lý yêu cầu khách hàng phản hồi ngược lại khách hàng thông qua ứng dụng điện thoại phản hồi kết hệ thống, trung tâm dịch vụ khách hàng có nhiệm vụ tổng hợp đánh giá kết thơng qua hài lịng khách hàng Kế hoạch nguồn lực: Để thực chiến lược địi hỏi Sacombank phải có kế hoạch xây dựng chương trình hành động cụ thể để giúp việc triển khai kế hoạch thuận lợi phát huy hiệu Kế hoạch xây dựng chiến lược cụ thể tác giả đề xuất theo bảng 5.5 69 Bảng 5.5 Kế hoạch xây dựng chiến lược feelback Nhóm kế hoạch Diễn giải Chi phí Bộ phận thực Xây dựng chiến - Xây dựng quy trình thu - Nguồn kinh phí - Khối cơng nghệ lược thập phản hồi thông tin hoạt động kinh thông tin doanh Truyền thông - Thiết kế công cụ truyền - Nguồn kinh phí - Phịng truyền thơng thơng marketing tờ hoạt động kinh marketing rơi/quảng cáo/e-mail, tin doanh nhắn, Thu thập xử - Thu thập thông tin, tổng - Nguồn kinh phí - Trung tâm dịch vụ lý thông tin hợp phân loại thông tin hoạt Chuyển đơn vị xử lý động kinh khách hàng doanh Triển khai thực - Xử lý thông tin tiếp nhận - Nguồn kinh phí - Trung tâm dịch vụ phản hồi thông tin đến hoạt khách hàng động doanh kinh khách hàng - Bộ phận kinh doanh chi nhánh Đánh giá hiệu - Tổng hợp kết từ chi - Nguồn kinh phí - Ban suất chất nhánh để đánh giá hiệu hoạt triển khai sách động kinh lượng doanh Nguồn: Đề xuất tác giả Chiến lược có ưu điểm thu thập lượng lớn thông tin từ khách hàng từ giúp cho Sacombank giải nhanh chóng khiếu nại khách hàng mang đến hài lòng khách hàng, nhiên nhược điểm chiến lược chi phí cho việc thực cao, đòi hỏi nhiều phận tham gia, thời gian triển khai tương đối dài việc giám sát đánh giá hiệu chiến lược phức tạp Để chiến lược thành công phát huy hiệu nội dung chiến lược tác giả đề xuất, Ban lãnh đạo Sacombank cần có giải pháp cụ thể toàn diện 70 B KẾT LUẬN Các công ty thường nghiên cứu phân khúc khách hàng thực tế khách hàng khác nỗ lực Marketing họ hiệu họ nhắm tới đối tượng cụ thể, nhóm khách hàng nhỏ với thơng điệp mà người tiêu dùng tìm thấy có liên quan thúc đẩy họ mua dịch vụ sản phẩm Các công ty hy vọng hiểu rõ sở thích nhu cầu khách hàng họ để tìm cách tối ưu tiếp cận phân khúc người dùng Trong nhiều thập kỷ, Marketer phân loại theo đặc điểm khách hàng mục tiêu họ để cố gắng đoán tâm lý khách hàng, người mua sản phẩm dịch vụ họ Tuy nhiên công ty phân khúc khách hàng cách sử dụng chi tiết nhân học tâm lý người tiêu dùng mà bỏ qua thay đổi lớn hành vi khách hàng, điều lãng phí tiền tài ngun cơng ty dẫn tới sụt giảm doanh số Nội dung nghiên cứu luận văn tập trung vào việc thực phân khúc khách hàng cụ thể trường hợp Sacombank Việc phân khúc dựa hành vi tiêu dùng khách hàng cụ thể khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách hàng tiền gửi lịch sử giao dịch tiền gửi, khách hàng tiền vay số phương pháp phân cụm (cluster) vào phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần suất giao dịch khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa nguồn liệu big data Sacombank) Dựa kết phân tích liệu Sacombank có kế hoạch phát triển giải pháp kinh doanh hạn chế rủi ro rời dịch vụ khách hàng, tăng cường chiến lược kinh doanh giúp giữ chân khách hàng tại, khai thác khách hàng Với sở liệu đưa vào nghiên cứu với việc sử dụng phương pháp phân tích nêu trên, Sacombank có kế hoạch phát triển hai chiến lược chính: chiến lược theo phân khúc khách hàng chiến lược phân khúc chéo Đối với nhóm khách hàng sử dụng nhiều sản phẩm dịch vụ mức đóng góp lợi nhuận cao cho ngân hàng nhóm tốt (best) nhóm chi tiêu (spender), Sacombank phải trì mối quan hệ tốt khách hàng, cung cấp sản phẩm dịch vụ 71 kèm triển sách khách hàng thân thiết (nhóm best) sách chiết khấu theo doanh số bán chéo (upselling) sản phẩm/dịch vụ cao cấp ngân hàng (nhóm spender) để gia tăng lợi nhuận Đối với nhóm khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ mức đóng góp lợi nhuận thấp nhóm khách hàng (new) nhóm khơng chắn (uncertain) Sacombank nên triển khai chương trình khuyến ngắn hạn, giảm phí sử dụng thêm sản phẩm/dịch vụ (nhóm new) sách chế ưu đãi phí quà tặng cho khách hàng quay lại giao dịch đồng thời tập trung vào công tác chăm sóc, thăm hỏi khách hàng nhằm khơi gợi lại nhu cầu tìm hiểu ngun nhân để có giải pháp cải tiến Mặt khác, Sacombank cần có chiến lược phân khúc chéo để tạo chiến lược định vị để điều chỉnh chiến lược kinh doanh nhầm tối đa hóa lợi nhuận chiến lược marketing, chiến lược dịch vụ chiến lược phản hồi khách hàng Hạn chế kiến nghị Kết nghiên cứu luận văn giúp ích cho Sacombank hiểu hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ khách hàng Điều khơng góp phần vào việc xác định lại khúc thị trường để ngân hàng có hướng tiếp cận phù hợp, sở để phát triển thêm vào dịch vụ hướng đến phục vụ khách hàng cách hiệu nhằm giữ chân khách hàng cũ, hạn chế rời dịch vụ khách hàng tạo tiếng vang lôi kéo khách hàng Tuy nhiên, khả có giới hạn tác giả, luận văn có giới hạn định Thứ nhất, phạm vi nghiên cứu luận văn hệ khách hàng tiền vay, tiền gửi, thẻ tín dụng với khơng gian TPHCM (phạm vi hẹp) nên kết khơng phản ánh hết tranh toàn hệ khách hàng Sacombank với hệ khách hàng đa dạng trải dài khắp đất nước nước ngồi có đặc điểm khác nhân học tâm lý học Thứ hai, thời gian nghiên cứu số liệu khách hàng luận văn 12 tháng (từ tháng 10/2018 đến tháng 10/2019) khơng q dài để đánh giá 72 xác hành vi khách hàng, từ việc phân khúc đưa giải pháp có giá trị tốt ngắn hạn (một vài năm tiếp theo) Thứ ba, phương pháp áp dụng cho cơng ty có hệ thống thu thập thông tin liệu khách hàng tốt (ngành tài ngân hàng), cơng ty khơng có hệ thống liệu khách hàng đầy đủ khó áp dụng khơng có nhiều liệu phân tích kết đưa khơng đáng tin cậy Do đó, cần có cơng trình nghiên cứu quy mơ lớn tương lai, để có kết đầy đủ hơn, từ Sacombank có giải pháp kinh doanh hiệu chiến lược kinh doanh dài hạn đóng góp tích cực vào hiệu hoạt động Sacombank Tuy nhiên, với kết nghiên cứu luận văn có giá trị tích cực, Sacombank dựa vào kết tham khảo chiến lược đề xuất tác giả để ứng dụng vào sách chiến lược kinh doanh năm 2020 địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, phát triển tồn hệ thống Ngoài ra, hướng đề tài thị trường Việt Nam đặc biệt lĩnh vực ngân hàng nên tác giả hi vọng hướng hướng tiên phong lĩnh vực ngân hàng Việt Nam tương lai gần ứng dụng rộng rãi lĩnh vực khác Việt Nam TÀI LIỆU THAM KHẢO Doan, O., Ayỗin, E., & Bulut, Z A (2018) Customer Segmentation by Using RFM Model and Clustering Methods: A Case Study in Retail Industry International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 8(1), 1–19 Retrieved from www.ijceas.com Kahreh, M S., Tive, M., Babania, A., & Hesan, M (2014) Analyzing the Applications of Customer Lifetime Value (CLV) based on Benefit Segmentation for the Banking Sector Procedia - Social and Behavioral Sciences, 109(Clv), 590–594 https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.511 Khajvand, M., & Tarokh, M J (2011) Estimating customer future value of different customer segments based on adapted RFM model in retail banking context Procedia Computer Science, 3, 1327–1332 https://doi.org/10.1016/j.procs.2011.01.011 Khajvand, M., Zolfaghar, K., Ashoori, S., & Alizadeh, S (2011) Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study Procedia Computer Science, 3, 57–63 https://doi.org/10.1016/j.procs.2010.12.011 Kim, S Y., Jung, T S., Suh, E H., & Hwang, H S (2006) Customer segmentation and strategy development based on customer lifetime value: A case study Expert Systems with Applications, 31(1), 101–107 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.09.004 Marcus, C (1998) A practical yet meaningful approach to customer segmentation Journal of Consumer Marketing, 15(5), 494–504 https://doi.org/10.1108/07363769810235974 Wu, J., & Lin, Z (2005) Research on customer segmentation model by clustering ACM International Conference Proceeding Series, 316–31 Wu, J., & Lin, Z (2005) “Research on customer segmentation model by clustering.”, ACM International Conference Proceeding Series, 113 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2014 Báo cáo thường niên năm 2014 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2015 Báo cáo thường niên năm 2015 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2016 Báo cáo thường niên năm 2016 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gịn Thương Tín, 2017 Báo cáo thường niên năm 2017 Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2018 Báo cáo thường niên năm 2018 https:www.Sacombank.com.vn https://bigdatauni.com PHỤ LỤC Phụ lục 107 loại thẻ tín dụng KH sử dụng Ngân hàng THÔNG TIN CARD ĐƯỢC SỬ DỤNG CỦA KH Value Count % VS payWave Ladies First 693 14.93 VS payWave Cre Gold 459 9.89 VS payWave Cre Classic 418 MC Credit Classic 268 5.77 MC Contactless Cre Classic 259 5.58 JCB Motor Card Classic-NOT ISSUE 245 5.28 Visa Credit Classic 162 3.49 MC Contactless Cre Gold 145 3.12 JCB JSpeedy Credit Classic 118 2.54 Visa Ladies First 108 2.33 JCB JSpeedy Credit Gold 101 2.18 VS payWave Ladies-An Toan 97 2.09 VS payWave Cre Platinum Cashback 89 1.92 VS payWave Ladies-KH Vay 69 1.49 JCB Car Card Gold-NOT ISSUE 67 1.44 VS payWave Cre Gold-KH Vay 59 1.27 Family Local Credit New 54 1.16 VS payWave Cre Platinum Cashback-An toan 51 1.1 VS payWave Cre Classic-KH Vay 46 0.99 VS payWave Cre Platinum 43 0.93 JCB JSpeedy Credit Gold - KH Vay 43 0.93 JCB JSpeedy Credit Gold - Staff 40 0.86 MC Credit Gold 38 0.82 VS payWave Cre Gold-An Toan 38 0.82 VS payWave Ladies-Staff 36 0.78 MC Contactless Cre Classic-An Toan 34 0.73 JCB Motor Card Classic -KH Vay-NOT ISSUE 33 0.71 VS payWave Cre Classic-An Toan 33 0.71 Visa Credit Gold 32 0.69 JCB Motor Card Classic - Staff-NOT ISSUE 28 0.6 JCB JSpeedy Credit Gold - An Toan 28 0.6 MC Contactless Cre Gold-An Toan 26 0.56 JCB JSpeedy Credit Classic - KH Vay 25 0.54 JCB Car Card Gold - Staff-NOT ISSUE 24 0.52 VS payWave Cre Platinum-An Toan 24 0.52 MC Contactless Cre Gold-Staff 22 0.47 MC Credit Classic - An Toan 22 0.47 MC Contactless Cre Gold-KH Vay 21 0.45 Visa Credit Classic - KH Vay 21 0.45 VS payWave Cre Gold-Staff 21 0.45 VS payWave Cre Platinum Imperial 20 0.43 Family Credit - Staff 20 0.43 MC Credit Classic - KH Vay 20 0.43 MC Contactless Cre Classic-KH Vay 19 0.41 VS payWave Cre Platinum Cashback-KH vay 19 0.41 JCB JSpeedy Credit Classic - An Toan 19 0.41 Visa Ladies First - An Toan 19 0.41 JCB Card Classic - An Toan-NOT ISSUE 19 0.41 JCB Credit - Vay tieu dung SacombankPay 18 0.39 JCB Car Card Gold - KH Vay-NOT ISSUE 18 0.39 JCB JSpeedy Credit Classic - Staff 16 0.34 VS payWave Cre Platinum Cashback-Staff 16 0.34 VS payWave Cre Platinum-Manager 16 0.34 JCB Car Card Gold - An Toan-NOT ISSUE 15 0.32 Visa Credit Classic - An Toan 14 0.3 Visa Credit Platinum Imperial 14 0.3 Visa Credit Platinum 13 0.28 VS payWave Cre Classic-Staff 13 0.28 Visa Ladies First - KH Vay 13 0.28 VS payWave Cre Platinum-KH Vay 12 0.26 Visa Ladies First-Staff 12 0.26 MC Contactless Cre Classic-Staff 11 0.24 VS payWave Cre Platinum Imperial-Staff 11 0.24 Visa Credit Gold - An Toan 11 0.24 MC Credit Gold - An Toan 0.19 Visa Credit Platinum - An Toan 0.15 Visa Credit Classic - Staff 0.15 MC Credit Classic - Staff 0.15 Credit Business Gold 0.15 Credit Corporate Platinum 0.13 VS payWave Ladies-Payroll 0.11 VS payWave Cre Signature-An Toan 0.11 Family Credit - An Toan 0.11 MC Credit Gold - Staff 0.09 Family Local Credit - KH Vay 0.09 Visa Credit Gold - Staff 0.09 VS payWave Cre Signature 0.09 VS PayWave Cre Signature Imperial 0.09 UnionPay Credit - An Toan 0.09 VS payWave Cre Platinum - Combo 0.09 Visa Credit Gold - CPA 0.06 JCB JSpeedy Credit Classic - Payroll 0.06 MC Credit World 0.04 JCB Card Classic - Payroll-NOT ISSUE 0.04 Visa Credit Gold - KH Vay 0.04 Visa Credit Platinum - KH Vay 0.04 VS payWave Cre Signature-KH Vay 0.04 VS payWave Cre Classic-Payroll 0.04 JCB Ultimate Credit - Staff 0.04 Visa Credit Signature 0.02 Visa Credit Platinum Imperial - Staff 0.02 Visa Credit Infinite - Customer 0.02 VS payWave Cre Platinum Cashback-Payroll 0.02 JCB Ultimate Credit 0.02 JCB Ultimate Credit - KH Vay 0.02 MC Contactless Cre World-An Toan 0.02 MC Contactless Cre Gold-Payroll 0.02 Visa Credit Infinite 0.02 Visa Credit Infinite - Customer - H.huu 0.02 VS payWave Cre Infinite-An toan - H.huu 0.02 MC Credit Gold - KH Vay 0.02 Visa Ladies First - Payroll 0.02 JCB Ultimate JSpeedy Credit - Staff 0.02 VS payWave Cre Infinite-Customer - H.huu 0.02 JCB JSpeedy Credit Gold - Payroll 0.02 VS payWave Cre Infinite - Combo - H.huu 0.02 Visa Credit Signature - An Toan 0.02 4642 100 TỔNG CỘNG Phụ lục 2: Thông tin tiền gửi khách hàng theo thời hạn số tiền Thời gian Kỳ hạn tiền gửi tham gia dịch vụ Chi tiêu Tiền gửi(Tr Đồng) (LOS) >24M LOSG1 PS GIAM 1,539.66 >24M LOSG1 PS TANG 1,447.21 >24M LOSG2 PS GIAM 838.90 >24M LOSG2 PS TANG 711.48 >24M LOSG3 PS GIAM 247.83 >24M LOSG3 PS TANG 235.72 >24M LOSG4 PS GIAM 462.91 >24M LOSG4 PS TANG 404.43 13-24M LOSG1 PS GIAM 1,297.02 13-24M LOSG1 PS TANG 1,211.20 13-24M LOSG2 PS GIAM 801.65 13-24M LOSG2 PS TANG 673.66 13-24M LOSG3 PS GIAM 231.37 13-24M LOSG3 PS TANG 217.58 13-24M LOSG4 PS GIAM 451.50 13-24M LOSG4 PS TANG 385.52 1-3M LOSG1 PS GIAM 876.91 1-3M LOSG1 PS TANG 795.54 1-3M LOSG2 PS GIAM 476.43 1-3M LOSG2 PS TANG 409.42 1-3M LOSG3 PS GIAM 153.89 1-3M LOSG3 PS TANG 142.84 1-3M LOSG4 PS GIAM 451.35 1-3M LOSG4 PS TANG 375.78 4-6M LOSG1 PS GIAM 686.78 4-6M LOSG1 PS TANG 614.56 4-6M LOSG2 PS GIAM 305.18 4-6M LOSG2 PS TANG 270.67 4-6M LOSG3 PS GIAM 84.82 4-6M LOSG3 PS TANG 77.32 4-6M LOSG4 PS GIAM 436.55 4-6M LOSG4 PS TANG 356.70 7-12M LOSG1 PS GIAM 346.15 7-12M LOSG1 PS TANG 299.82 7-12M LOSG2 PS GIAM 197.18 7-12M LOSG2 PS TANG 137.24 7-12M LOSG3 PS GIAM 48.16 7-12M LOSG3 PS TANG 42.54 7-12M LOSG4 PS GIAM 30.90 7-12M LOSG4 PS TANG 30.84 Non_term LOSG1 PS GIAM 8.56 Non_term LOSG1 PS TANG 9.05 Non_term LOSG2 PS GIAM 9.20 Non_term LOSG2 PS TANG 10.90 Non_term LOSG3 PS GIAM 11.58 Non_term LOSG3 PS TANG 12.67 Non_term LOSG4 PS GIAM 24.82 Non_term LOSG4 PS TANG 26.30 Phụ lục Kết phân tích Cluster Phụ lục Thơng tin vay vốn theo nhóm phân khúc khách hàng ... hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ liệu bigdata: Trường hợp Sacombank? ?? với mục đích phân tích hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ khách hàng, vi? ??c phân tích hành vi khách. .. DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - PHẠM VĂN HẬU PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG HƯỚNG ĐẾN PHÂN KHÚC THỊ TRƯỜNG TỪ DỮ LIỆU BIGDATA TRƯỜNG HỢP CỦA SACOMBANK Chuyên... vang lôi kéo khách hàng Đây lý nghiên cứu đề tài hướng đến chủ đề ? ?Phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ liệu big data: Trường hợp Sacombank? ?? Đề tài nói rằng, vi? ??c làm lĩnh