Giải pháp tổng thể triển khai tại MobiFone có kiến trúc logic các chức năng thành phần sau:
- (1): Khối chức năng xử lý realtime các luồng dữ liệu (theo Streaming mode như đã nêu trong mô hình tham chiếu)
- (2): Khối chức năng xử lý ETL, làm sạch, đảm bảo chất lượng dữ liệu (lớp DI và DM trong mô hình tham chiếu)
- (3), (4): Khối chức năng lưu trữ dữ liệu và tạo ra các mô hình dữ liệu Data mart (lớp Bigdata Repository trong mô hình tham chiếu)
- (5): Khối chức năng phân tích chuyên sâu (lớp DA trong mô hình tham chiếu) - (6): Các công cụ báo cáo (trong lớp DA trong mô hình tham chiếu)
- (7): Khối chức năng phục vụ quản lý, phát triển các chương trình khuyến mại (là hệ thống thụ hưởng theo mô hình tham chiếu)
Sơ đồ 2.3: Mô hình tổng thể giải pháp Big Data tại MobiFone 2.3.2.2. Mô tả năng lực, tính năng các thành phần
Căn cứ kiến trúc giải pháp nêu trên, sau đây sẽ mô tả chi tiết năng lực và tính năng từng thành phần:
a. Thành phần số 1: Xử lý sự kiện Streaming
Thành phần này cung cấp khả năng xử lý dữ liệu lớn và đa dạng về cấu trúc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Hỗ trợ người ra quyết định, thu thập những thông tin có tính thời sự. Nó hoàn toàn có thể mở rộng các phương thức xử lý thông tin khác nhau để hỗ trợ các tổ chức như:
- Đáp ứng trong thời gian thực khi có sự kiện hoặc sự thay đổi phát sinh. - Hỗ trợ phân tích liên tục các định dạng và kiểu dữ liệu.
- Thích nghi nhanh chóng với sự thay đổi về định dạng cũng như kiểu dữ liệu. - Quản lý tính sẵn sàng cao, bất đồng bộ và phân tán.
- Cung cấp khả năng an ninh và bảo mật thông
Có khả năng tiếp nhận tích hợp đa định dạng dữ liệu: bản ghi chi tiết cuộc gọi (CDR), thông tin tính cước (billing), dữ liệu quản lý thông tin khách hàng (CRM), thông tin về vị trí từ GPS, thông tin thanh toán... Với khả năng mở rộng cao, hàng triệu sự kiện có thể được phân tích mỗi giây, với độ trễ tính bằng một phần nghìn giây. Sự gom nhóm kết hợp có thể được thực hiện trên từng khách hàng hoặc theo từng Cell. Với tính chất là phân tích streaming nên hỗ trợ phát hiện ra gian lận trong số lượng lớn các bản tin được gửi, phát hiện chất lượng mạng lưới suy giảm…
Thành phần streaming này cần có khả năng tính toán trên các xử lý sự kiện phức hợp CEP. Năng lực này giúp cho phát triển các dịch vụ như tính toán lịch trình dựa trên dữ liệu vị trí của người dùng.
b. Thành phần số 2: Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu
Đây là thành phần với năng lực tích hợp và chuyển đổi dữ liệu sang các khuôn dạng có ý nghĩa, làm sạch dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu cho lưu trữ trên kho dữ liệu (data warehouse).
c. Thành phần số 3: Kho dữ liệu (data warehouse)
Đây là nơi lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý phục vụ phân tích, xây dựng các mô hình data mart theo từng chủ đề quan tâm.
d. Thành phần số 4: Xử lý các loại dữ liệu khác nhau
Đặc tính dữ liệu lớn là không đồng nhất về khuôn dạng, do vậy thành phần này sẽ cung cấp khả năng xử lý dữ liệu khối lượng lớn với các loại dữ liệu khác nhau (cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc). Trong giải pháp của MobiFone, thành phần này sẽ lưu trữ các dữ liệu thô nhưng có tần suất sử dụng thấp và được cung cấp cho kho dữ liệu (số 3) khi cần.
e. Thành phần số 5: Thực thi các phân tích nâng cao
Cung cấp năng lực phân tích, dự báo dễ dàng và hiệu quả nhanh chóng mà không đòi hỏi cao về tri thức chuyên gia. Hỗ trợ xử lý phân tích trên các loại dữ liệu
khác nhau như dữ liệu hoạt động, dữ liệu phi cấu trúc… Nguồn dữ liệu được phân tích sẽ được lấy từ kho dữ liệu, sau khi được xử lý sẽ ghi ngược lại vào kho dữ liệu.
Trong mô hình tham chiếu, thành phần này được thể hiện trong lớp DA.
f. Thành phần số 6: Các công cụ mô phỏng
Đây là thành phần hỗ trợ hiển thị, các báo cáo phân tích thu được từ các bước trước đó. Hỗ trợ hiển thị trực quan và dễ dàng tạo ra các báo cáo mà không cần độ ngũ CNTT hỗ trợ. Một số tính năng:
- Báo cáo hỗ trợ người dùng thông tin đề nhanh chóng ra quyết định.
- Dashboard hỗ trợ người dùng truy cập, tương tác và cá nhân hóa nội dung. - Khả năng phân tích cho phép truy cập thông tin từ nhiều chiều khác nhau. - Cộng tác cho phép chia sẻ và trao đổi các thông tin cùng nhau ra quyết định.
Một số báo cáo mẫu thể hiện trực quan các KPIs cung cấp thông tin cũng như khả năng tương tác cho phép người quản trị nhanh chóng nắm bắt tình hình để đưa ra quyết định.
g. Thành phần số 7: Quản lý phát triển các chương trình khuyến mại
Thành phần này là một ứng dụng thụ hưởng và tương tác trực tiếp với các kết quả phân tích của nền tảng Big Data để phát triển, tạo mới, quản lý, theo dõi, đánh giá các chương trình khuyến mại mà nhà mạng cung cấp tới khách hàng một cách hoàn chỉnh, xuyên suốt.
Các tính năng như:
- Xây dựng hội thoại liên tục và hiệu quả với khách hàng và khách hàng tiềm năng thông qua lịch sử tương tác với khách hàng như các dịch vụ đã tiếp thị tới khách hàng, phản hồi của khách hàng, chi tiết về chương trình khuyến mại. - Đo lường chính xác về tính hiệu quả của chương trình trên nhóm khách hàng, sản phẩm, thời gian... qua đó cho phép doanh nghiệp cải tiến nâng cao sự hiệu quả cho các chương trình khuyến mại tương lai.
- Thiết kế và quản lý các chương trình khuyến mại phức tạp một các đơn giản, nhanh chóng và linh hoạt để đưa ra thị trường một cách nhanh nhất nhằm tăng doanh thu.
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sau mỗi chương trình khuyến mại để qua đó điều chỉnh các tiêu chí tiếp thị tới khách hàng.
Hình 2.1: Hệ thống máy chủ Big Data đặt tại MobiFone 2.3.3. Phương pháp triển khai ứng dụng Big Data
2.3.3.1. Ứng dụng phân tích hành vi khách hàng để triển khai khuyến mại
Trong giai đoạn mới tiếp cận sử dụng hệ thống Big Data, MobiFone đã đưa ra một số ý tưởng ứng dụng phân tích hành vi tiêu dùng của khách hàng để triển khai khuyến mại, nâng cao hiệu quả cho công tác sản xuất kinh doanh, trong đó các chương trình triển khai chủ yếu thuộc 5 bài toán Big Data:
- Bài toán 1 “Kích thích khách hàng tiêu dùng tài khoản chính”: Đã triển khai 22 chương trình khuyến mại trên toàn quốc từ tháng 9 tới tháng 12/2016, trung bình mỗi chương trình khi triển khai đạt hiệu quả tăng 5% doanh thu tài khoản chính so với chu kỳ trước khi triển khai chương trình khuyến mại. Tổng doanh thu các chương trình đem lại đạt 31 tỷ đồng.
- Bài toán 2 “Tăng doanh thu cước kết nối”: Đã thực hiện triển khai trong tháng 10/2016 trên phạm vi toàn quốc, bước đầu đã mang lại kết quả tốt (tăng 1,7 tỷ so với tuần trước khi triển khai chương trình).
- Bài toán 3 “Phân tích các thuê bao sử dụng dịch vụ giá trị gia tăng đang nợ cước”: Triển khai từ tháng 5 đến tháng 9/2016, chương trình có doanh thu nạp thẻ từ các thuê bao dịch vụ giá trị gia tăng là 58,63 tỷ đồng.
- Bài toán 4 “Tăng doanh thu mua gói data ngày”: Kích thích khách hàng sử dụng các gói cước data sử dụng dữ liệu data truy cập Internet hàng ngày với tần suất cao hơn và sử dụng các gói có dung lượng lớn hơn.
- Bài toán 5 “Phát hiện thuê bao nghi vấn gian lận cước khi sử dụng dịch vụ giá trị gia tăng và các dịch vụ giá trị gia tăng có doanh thu bất thường”: Phân tích các tiêu chí đánh giá các thuê bao sử dụng dịch vụ giá trị gia tăng nhiều đột biến và các dịch vụ giá trị gia tăng có doanh thu bất thường, phát hiện rủi ro, phòng tránh thất thoát doanh thu cho doanh nghiệp.
Trong một năm đầu tiên sau khi triển khai theo số liệu và phân tích đưa ra từ hệ thống Big Data, đánh giá tổng doanh thu từ các chương trình khuyến mại ứng dụng Big Data đem lại đạt 1.437 tỷ đồng.
Với việc chia nhỏ từng nhóm đối tượng để chương trình khuyến mại đáp ứng được đúng đối tượng khách hàng, tỷ lệ tối đa khách hàng đã tham gia và gia tăng tiêu dùng, đóng góp doanh thu cho MobiFone cao hơn đến 10% so với tập đối tượng khách hàng thông thường.
Dưới đây sẽ phân tích cụ thể 2 chương trình khuyến mại đem lại hiệu quả doanh thu cao áp dụng bài toán 2 và bài toán 4 nêu trên:
a. Bài toán 2: Chương trình khuyến mại tăng doanh thu cước kết nối
a1. Mục tiêu chương trình
- Doanh thu cước kết nối là doanh thu các nhà mạng khác phải trả cho MobiFone khi phát sinh cuộc gọi/tin nhắn từ thuê bao của nhà mạng khác sang thuê bao MobiFone.
- Mục tiêu chương trình: tăng doanh thu cước kết nối thông qua khuyến khích thuê bao của MobiFone nhận cuộc gọi từ thuê bao mạng khác.
a2. Nguồn dữ liệu
- Tổng số lượng thuê bao MobiFone có tuổi đời trên 3 năm tại tháng 12/2015: 17.553.949 thuê bao.
- Trong đó, tổng thuê bao trả trước có phát sinh giao dịch thoại từ ngoại mạng gọi đến: 15.400.182 thuê bao.
a3. Phân tích hành vi của khách hàng
- Tính tổng số phút nghe (không thuộc cuộc gọi đến từ MobiFone) và gọi (trừ tiền tài khoản không tính gọi đến đầu số tổng đài) trong tháng 12/2015 của tập thuê bao phát sinh giao dịch nghe và gọi.
- Sử dụng phương pháp Maximize để phân tích hành vi tiêu dùng cao nhất trong 4 tuần của tháng 12.
- Sử dụng phương pháp tứ phân vị để phân tích hành vi nghe và gọi của từng nhóm và sự phân bố thuê bao (Tứ phân vị là đại lượng mô tả sự phân bố và sự phân tán của tập dữ liệu. Tứ phân vị có 3 giá trị, đó là tứ phân vị thứ nhất (Q1), thứ nhì (Q2) và thứ ba (Q3). Ba giá trị này chia một tập hợp dữ liệu (đã sắp xếp dữ liệu theo trật từ từ bé đến lớn) thành 4 phần có số lượng quan sát đều nhau).
a4. Tập khách hàng mục tiêu
Dựa trên phương pháp tiếp cận ở trên, tập khách hàng phân tích được phân thành 10 nhóm hành vi tiêu dùng như sau:
Bảng 2.1. Phân nhóm khách hàng theo thời gian nghe
NHÓM MIN (giây) MAX (giây) SLTB (thuê bao) Mean (giây) Q1 (giây) Median (giây) Q3 (giây) Ngưỡng (Phút) 1 1 174 7.507.057 79 37 75 120 2 2 175 276 1.694.924 222 197 221 248 4 3 277 372 1.209.844 322 298 321 346 6 4 373 469 940.036 418 394 418 443 7
6 572 683 645.679 624 597 624 653 11 7 684 809 542.045 743 712 742 774 13 8 810 954 461.391 878 842 876 914 15 9 955 1.125 392.252 1.035 992 1.033 1.077 18 10 1.126 1.334 333.294 1.222 1.170 1.219 1.274 21 11 1.335 1.604 279.212 1.459 1.391 1.454 1.524 25 12 1.605 1.973 230.460 1.771 1.679 1.762 1.859 31 13 1.974 2.545 183.365 2.223 2.081 2.206 2.358 39 14 2.546 3.657 136.703 2.991 2.720 2.941 3.233 54 15 3.658 57.136 78.911 5.134 4.030 4.578 5.642 94
(Nguồn: MobiFone, Báo cáo kết quả triển khai Big Data, 2016) Min: Số phút gọi tối thiểu trong nhóm
Max: Số phút gọi tối đa trong nhóm
Mean: Số phút gọi trung bình của thuê bao trong nhóm Q1 (Quartile 1): Tứ phân vị thứ nhất
Median (Quartile 2): Tứ phân vị thứ hai Q3 (Quartile 3): Tứ phân vị thứ ba
Ngưỡng: Ngưỡng đề xuất khuyến mại cho thuê bao thuộc nhóm. a5. Nội dung khuyến mại
- Thuê bao nhận cuộc gọi liên mạng thỏa mãn điều kiện khuyến mại sẽ được hưởng chương trình khuyến mại như sau:
Bảng 2.2. Nội dung khuyến mại theo các nhóm khách hàng Nhóm
đối tượng Điều kiện được khuyến mại Nội dung khuyến mại
1 A ≥ 2 phút
Thuê bao nhận A phút liên mạng trong nước trong ngày x sẽ được tặng A x 1.000 đồng vào TK KM1T trong ngày x+1, sử dụng trong vòng
07 ngày kể từ thời điểm cộng.
2 A ≥ 4 phút 3 A ≥ 6 phút 4 A ≥ 7 phút 5 A ≥ 9 phút 6 A ≥ 11 phút 7 A ≥ 13 phút 8 A ≥ 15 phút 9 A ≥ 18 phút 10 A ≥ 21 phút 11 A ≥ 25 phút 12 A ≥ 31 phút 13 A ≥ 39 phút 14 A ≥ 54 phút
Nhóm
đối tượng Điều kiện được khuyến mại Nội dung khuyến mại
15 A ≥ 94 phút
(Nguồn: MobiFone, Báo cáo kết quả triển khai Big Data, 2016)
- Thời gian triển khai khuyến mại: 22/3 - 28/3/2016.
a6. Kết quả triển khai
- Tổng số lượng thuê bao vượt ngưỡng và duy trì chiếm 62,27% - Tổng số lượng thuê bao giảm chiếm 37,73%
- Doanh thu thông tin dịch vụ thoại: 167.453.735.135 đồng - Doanh thu cước kết nối: 51.800.669.950 đồng
Tuần Doanh thu Thoại (vnđ) Doanh thu cước kết nối
4/1 – 10/1/2016 140.799.968.944 51.187.357.820 22/3 – 28/03/2016 167.453.735.135 51.800.669.950
(Nguồn: MobiFone, Báo cáo kết quả triển khai Big Data, 2016)
- Doanh thu cước kết nối tăng 1,01% so với tuần 4 - 10/1/2016. - Doanh thu dịch vụ thoại tăng 19% so với tuần 4 - 10/1/2016.
b. Bài toán 4: Chương trình khuyến mại kích thích khách hàng sử dụng gói dữ liệu trọn gói
b1. Mục tiêu chương trình
- Kích thích tiêu dùng dịch vụ truyền dữ liệu (data) của khách hàng.
b2. Sản phẩm sử dụng trong chương trình
- Các gói sử dụng dữ liệu data của MobiFone đang cung cấp cho khách hàng có giá trị dưới 50.000 đồng:
Bảng 2.3. Các sản phẩm sử dụng trong chương trình khuyến mại Tên gói
cước Giá gói Sử dụng trong gói
Sử dụng ngoài gói
D10 (*) 10.000 đ/ngày 1,5GB tốc độ cao 25đ/50KB M10 10.000 đ/ 30 ngày 50MB tốc độ cao 25đ/50KB M25 25.000 đ/ 30 ngày 150MB tốc độ cao 25đ/50KB M50 50.000 đ/ 30 ngày 450MB tốc độ cao 25đ/50KB
M0 - - 75đ/50KB
(Nguồn: MobiFone, Báo cáo kết quả triển khai Big Data, 2016)
(*) D10 là sản phẩm mới được đưa vào để thay thế gói cước D5.
- M10, M25, M50 là các gói cước chu kỳ 30 ngày có dung lượng thấp nên thường được khách hàng sử dụng kèm với các gói cước chu kỳ 1 ngày như D5, D7, D10 vào những ngày phát sinh nhu cầu đột biến về sử dụng dữ liệu. - Tương tự, M0 là gói cước trả tiền theo thực tế sử dụng, nên khách hàng cũng
sử dụng kèm với các gói cước chu kỳ 1 ngày vào những ngày phát sinh nhu cầu đột biến.
- Chương trình được triển khai vào tháng 3/2016, khi gói cước D5 đã được dừng cung cấp. Mục tiêu của chương trình hướng đến khuyến khích khách hàng sử dụng gói cước D7 nhiều hơn và giới thiệu gói cước D10.
b3. Phân tích hành vi của khách hàng
- Dữ liệu phân tích gồm: Khách hàng là thuê bao của MobiFone có sử dụng dịch vụ truyền dữ liệu (data) trong tháng 01/2016.
- Phân tích A: Tập thuê bao có đăng ký 1 trong các gói D5, D7, M10, M25, M50 trong tháng 01/2016: 1.876.779 thuê bao, sử dụng phương pháp gom nhóm cluster được phân khúc 5 tập khách hàng:
(Nguồn: MobiFone, Báo cáo kết quả triển khai Big Data, 2016)
• Tập khách hàng 1 (cluster-1):
o Thuê bao chỉ sử dụng gói D5 và mức đăng ký trung bình 24 lần trong tháng.
o Số lượng thuê bao: 424.299 chiếm tỉ lệ 22,6%
o Mức phát sinh cước sử dụng ngoài gói: 20.656 đồng. • Tập khách hàng 2 (cluster-2):
o Là tập thuê bao sử dụng D5 nhiều với mức trung bình 3 lần đăng ký trong tháng.
o Có số lượng thuê bao chiếm tỉ lệ lớn nhất với 75% tương đương 1.408.269 thuê bao.
o Mức phát sinh cước sử dụng ngoài gói: 0 đồng. • Tập khách hàng 3 (cluster-3):
o Chỉ có một thuê bao và sử dụng gói M50 không đáng kể, nên không đưa vào việc triển khai chương trình khuyến mãi.
• Tập khách hàng 4 (cluster-4):
o Số lượng thuê bao: 36.299 chiếm tỉ lệ 1,9%