CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN ĐẾN SỰ RỜI MẠNG
2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
Quản lý việc rời mạng của khách hàng là mối quan tâm lớn đối với các công ty dịch vụ viễn thông và nó đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng hơn khi thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, vì vậy từ xưa đã có rất nhiều nghiên cứu về vấn đề rời mạng của khách hàng được trình bày trong bảng 2.2.
Bảng 2.2. Các nghiên cứu về phân tích rời mạng.
Tác giả và năm Phương pháp phân tích Ahn et al. (2006) Hồi qui đa thức
Van den Poel and Burez (2009)
Thuật toán Gradient boosting và random forests
Buckinx et al. (2007) Hồi qui tuyến tinh nhiều biến Phân tích phương sai
Coussement and Van den Poel (2009)
Hồi quy logistic, thuật toán giám sát SVM và random forests
Mạng nơ-ron nhân tạo Phân tích hồi qui Phân tích tương quan Gerpott et al. (2001) Phân tích nhân quả Glady et al. (2009) Phân tích sống còn
Kim and Yoon (2004) Mô hình hồi qui Binomial
Hồi quy logistic, phân tích phương sai Pendharkar (2009) Thuật toán Genetic dựa vào mạng nơ-ron
Seo et al. (2008)
Hồi qui logistic đơn biến và mô hình hồi qui thứ bậc tuyến tính
Tsai and Lu (2009) Mạng nơ-ron lai
Tsai and Chen (2010) Mạng nơ-ron và mô hình cây quyết định
Van den Poel and Larivière (2004)
Phân tích sống còn và mô hình hóa hành vi lựa chọn
Van den Poel and Burez (2009) Phân tích sống còn Verbeke et al. (2010) Thuật toán ACO
Zhao et al. (2005) Thuật toán giám sát SVM
Boehm (2008) Phân tích sống còn, mô hình hồi qui Cox
Wrong (2011) Phân tích hồi qui Cox
Suhartono-et-al (2013) Phân tích hồi qui Cox
Keramati và Ardabili (2012) Phân tích sống còn, mô hình hồi qui Cox Bahmani et al (2013) Phân tích hồi qui Cox
Normeshie (2013)
Phân tích hồi qui Cox, phương pháp Kaplan Meier
Nguồn: Keramati et at (2011)
● Nghiên cứu của Kim và Yoon (2004):
Kim và Yoon (2004) đã triển khai mô hình logit nhị thức sử dụng một cuộc khảo sát người dùng di động ở Hàn Quốc và xác định các yếu tố quyết định của việc hủy thuê bao và lòng trung thành của khách hàng. Khả năng người đăng ký chuyển đổi nhà mạng tùy thuộc vào mức độ sự hài lòng với các thuộc tính dịch vụ thay thế cụ thể bao gồm chất lượng cuộc gọi, mức thuế, v.v. Tuy nhiên, chỉ có các yếu tố như chất lượng cuộc gọi, loại thiết bị cầm tay và hình ảnh thương hiệu mới có thể ảnh hưởng lòng trung thành của khách hàng.
● Nghiên cứu của Van den Poel và Larivie‘re (2004):
Van den Poel và Larivie‘re (2004) đã nghiên cứu chủ đề về sự sụt giảm khách hàng trong bối cảnh các công ty dịch vụ tài chính châu Âu và nghiên cứu các dự đoán về tỷ lệ rời mạng như một phần của quản lý khách hàng. Họ sử dụng mô hình Hazard và phân tích hồi qui Cox để phân tích hành vi và thời gian rời mạng của khách hàng.
Phát hiện của họ cho thấy: đặc điểm nhân khẩu học, thay đổi môi trường và các mối quan hệ 'tương tác và liên tục' với khách hàng là mối quan tâm chính khi xem xét lưu giữ. Xét về đặc điểm nhân khẩu học, nam giới và người lớn tuổi ít có khả năng kết thúc mối quan hệ của họ với công ty dịch vụ tài chính. Các cá nhân có xu hướng suy giảm cao hơn trong một môi trường kinh tế vĩ mô giàu có hơn;
Những người được giáo dục nhiều hơn có tỷ lệ tiêu hao thấp hơn một chút (8,2%)..
Những người được giáo dục tốt có khả năng hiểu được sự khác biệt thực sự giữa các lựa chọn thay thế có thể và do đó có thể chọn một lựa chọn đáp ứng tốt nhất nhu cầu của họ. Vì vậy, sự lựa chọn có ý thức của họ có lẽ là lý do cho khả năng ở lại cao hơn để giữ quyết định ban đầu đó và duy trì trung thành.
● Nghiên cứu của Ahn et al (2006):
Ahn et al (2006) nghiên cứu các yếu tố quyết định sự chần chừ của khách hàng trong việc lựa chọn mạng viễn thông di động ở Hàn Quốc. Nghiên cứu này cho thấy sự thay đổi tình trạng của khách hàng từ việc sử dụng chủ động (sử dụng dịch vụ thường xuyên) sang không sử dụng (quyết định không sử dụng nó tạm thời mà không có rời mạng hay chưa) hoặc bị tạm ngưng (bị tạm ngưng bởi các nhà mạng). Mô hình nghiên cứu của Ahn et al (2006) như sau:
Hình 2.7. Mô hình nghiên cứu rời mạng của Ahn et al (2016)
Các biến giải thích mà tác giả đưa ra gồm sự không hài lòng (chất lượng cuộc gọi, chất lượng mạng lưới, số lượng khiếu nại), chi phí chuyển đổi, chất lượng dịch vụ, tình trạng sử dụng của khách hàng (hoạt động và không hoạt động) và các biến liên quan khác. Tác giả cho rằng tỷ lệ cuộc gọi bị dứt đoạn/rớt mạng có tác động đáng kể đến xác suất khách hàng rời mạng, điểm số khách hàng trung thành càng cao thì ít có khả năng rời mạng, số lượng khiếu nại càng cao thì khả năng khách hàng rời mạng càng cao. Diễn biến trạng thái của khách hàng từ việc sử dụng hoặc không sử dụng hoặc bị tạm dừng sử dụng có ảnh hưởng đến xác xuất khách hàng rời mạng.
● Nghiên cứu của Boehm (2008):
Boehm (2008) nghiên cứu ảnh hưởng của kênh Internet vào việc duy trì khách hàng. Tác giả sử dụng dữ liệu từ một ngân hàng bán lẻ lớn ở châu Âu để xác định tác động của việc sử dụng Internet đến sự tồn tại hoạt động của khách hàng..
Kết quả cho thấy việc sử dụng Internet làm giảm khả năng rời bỏ của khách hàng đến 87,1 %. Xác suất sống sót của người sử dụng Internet cao hơn so với người sử dụng các kênh truyền thống. Đối với người dùng Internet, xác suất còn lại của khách hàng sau 05 năm là 96%, trong khi xác suất tương ứng của một người dùng sử dụng các kênh truyền thống là 74%. Các khách hàng lớn tuổi ít có khả năng kết thúc mối quan hệ với ngân hàng, tuổi càng cao thì khả năng rời mạng giảm 3,1%.
Kết quả ước tính cho thấy rằng các nhà quản lý nên quan tâm đến việc tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng của họ bằng cách thuyết phục khách hàng chuyển sang kênh Internet hoặc khuyến khích khách hàng mới sử dụng kênh Internet. Kết quả còn cho thấy rằng việc di chuyển khách hàng sang kênh Internet có thể hiệu quả hơn trong việc tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.
● Nghiên cứu của Wrong (2010) và Wrong (2011):
Wrong (2010) nghiên cứu về ngành viễn thông không dây tại Canada.
Nghiên cứu xem xét tính khả thi của việc chọn đúng gói cước phù hợp với nhu cầu cá nhân nhằm làm giảm khả năng rời mạng. Tác giả sử dụng mô hình Hazard để phân tích về khả năng rời mạng của 2 nhóm khách hàng: sử dụng gói cước tối ưu và
không tối ưu. Khách hàng sử dụng mạng không dây với gói cước không phù hợp có khả năng rời mạng cao hơn gấp 2.49 lần các khách hàng sử dụng các gói cước phù hợp hơn. Vì thế có sự khác biệt về tỷ lệ rời mạng trong việc khách hàng sử dụng các gói cước phù hợp hay không phù hợp. Mức độ trung thành và ở lại cao hơn nếu khách hàng có kế hoạch sử dụng các gói cước không dây phù hợp với những người sử dụng gói cước không phù hợp.
Wrong (2011) cũng nghiên cứu vấn đề lưu giữ khách hàng trong bối cảnh của doanh nghiệp viễn thông không dây tại Canada và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ rời mạng của khách hàng trong ngành viễn thông không dây. Tác giả dùng mô hình hồi quy Cox dựa trên 4896 hồ sơ khách hàng được trích xuất từ dữ liệu của nhà cung cấp dịch vụ không dây. Tác giả nghiên cứu về các đặc điểm nhân khẩu học và các biến hành vi của khách hàng để phân tích. Kết quả nghiên cứu cho rằng tuổi và vị trí ở của khách hàng có tác động đến ý định rời mạng. Những người có hợp đồng với nhà cung cấp dịch vụ ít có khả năng rời mạng so với những người không có hợp đồng. Kết quả này cho thấy hợp đồng dịch vụ có thể hoạt động hiệu quả như một rào cản chuyển đổi cho các khách hàng sử dụng mạng không dây.
Hình 2.8. Mô hình nghiên cứu rời mạng của Wrong (2011)
● Nghiên cứu của Suhartono-et-al (2013)
Suhartono-et-al (2013) nghiên cứu khả năng cạnh tranh kinh doanh trong ngành viễn thông di động giữa các nhà mạng ở Indonesia, nổi bật là hiện tượng tỷ lệ rời mạng của khách hàng ngày càng gia tăng gây hậu quả nghiêm trọng đối với hoạt động kinh doanh. Trong hoàn cảnh hiện tại, khách hàng đang có nhiều lựa chọn với nhiều nhà cung cấp khác nhau nên sẽ gây ảnh hưởng cho các công ty trong việc làm thế nào để giữ chân khách hàng.
Tác giả sử dụng mô hình Cox’s Proportional Hazard để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự rời mạng của khách hàng. Các biến giải thích: gồm dữ liệu nhân khẩu học, chẳng hạn như; lứa tuổi, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, giới tính, giáo dục, vùng, và tôn giáo và tính năng sử dụng cho điện thoại như cuộc gọi trong nước, cuộc gói quốc tế, VoIP, 3G, Voice Intl. Roaming, SMS, MMS, GPRS, SMS Intl.
Roaming, GPRS Intl Roaming. Kết quả cho thấy rằng khách hàng sử dụng GPRS loại 2 (>5000) sẽ ít có khả năng rời mạng hơn các khách hàng sử dụng GPRS loại 1 (<5000). Khách hàng có trình độ học vấn cử nhân có khả năng sống sót và ở lại cao hơn so với với khách hàng có trình độ giáo dục thấp hơn như trình độ Tiểu học, dưới tiểu học và trung cấp.
● Nghiên cứu của Keramati và Ardabili (2012)
Keramati và Ardabili (2012) đã nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự rời mạng liên quan đến nhật ký cuộc gọi của 3150 khách hàng được chọn ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu trung tâm cuộc gọi của nhà điều hành di động Iran. Họ báo cáo rằng sự không hài lòng của khách hàng, số lượng sử dụng dịch vụ và đặc điểm nhân khẩu học có thể tác động đến quyết định ở lại hay rời mạng của họ.
● Nghiên cứu của Bahmani et al (2013)
Bahmani et al (2013) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự rời mạng và dự đoán khả năng sống sót và nguy cơ rời mạng của khách hàng. Tác giả sử dụng phương pháp lai giữa mạng Neural và mô hình hồi qui Cox để dự đoán sự rời mạng trong tương lai. Mô hình nghiên cứu của Bahmani et al (2013) như sau:
Hình 2.9. Mô hình nghiên cứu rời mạng khách hàng của Bahmani et al (2013) Ông cho rằng cho chất lượng cuộc gọi, số lượng khiếu nại, tần suất sử dụng, tần suất nhắn tin, tuổi và tình trạng sử dụng của khách hàng có ảnh hưởng đến sự rời mạng của khách hàng.
● Nghiên cứu của Normeshie (2013)
Normeshie (2013) đã nghiên cứu thị trường viễn thông di động Gana bằn phương pháp ước lượng Kaplan Meier để ước tính khả năng sống của mỗi khách hàng. Kết quả cho thấy chỉ có biến “tổng số phút sử dụng" và "số tiền nạp" đã tác động đáng kể đến khả năng rời mạng của khách hàng. Khách hàng có “tổng số phút sử dụng” cao có xác suất rời mạng thấp hơn và do đó có thời gian tồn tại lâu hơn so với những người có “tổng số phút sử dụng” thấp.