Giới thiệu dự án

Ngành du lịch toàn cầu đóng vai trò là động lực tăng trưởng kinh tế mũi nhọn, tạo ra nguồn thu ngoại tệ và giải quyết bài toán việc làm quy mô lớn. Tại Việt Nam giai đoạn 2007 – 2013, lượng khách quốc tế (inbound tourism) có bước phục hồi từ 4,23 triệu lượt (2007) lên 7,57 triệu lượt (2013), đem lại doanh thu 7,50 tỷ USD. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng doanh thu có xu hướng giảm tốc rõ rệt từ 45,9% (2010) xuống còn 13,6% (2013). Khi đặt trong tương quan khu vực Đông Nam Á (ASEAN-9), thị phần khách quốc tế của Việt Nam năm 2013 chỉ chiếm 9,6% và doanh thu chiếm 8,2% (7,5 tỷ USD / 91,51 tỷ USD toàn khu vực), kém xa Thái Lan (30,92 tỷ USD, chiếm 33,6%) và Malaysia (24,71 triệu lượt khách, chiếm 31,4%). Theo Báo cáo Năng lực Cạnh tranh Du lịch của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), Việt Nam chỉ xếp thứ 14/Châu Á, đứng sau cả 4 đối thủ cạnh tranh trực tiếp: Singapore, Malaysia, Thái Lan và Indonesia.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                         THỊ PHẦN DOANH THU DU LỊCH ASEAN 2013               |
|                                                                             |
|   [Thái Lan]   █████████████████████████████████ 33.6% ($30.93B)           |
|   [Malaysia]   ███████████████████ 20.0% ($18.32B)                          |
|   [Singapore]  ████████████████ 16.5% ($15.10B)                             |
|   [Indonesia]  ██████████ 10.3% ($9.45B)                                    |
|   [Việt Nam]   ████████ 8.2% ($7.50B)                                       |
|   [Còn lại]    ████████ 11.4% ($10.21B)                                     |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề cốt lõi (problem statement) xuất phát từ 4 điểm nghẽn chiến lược:

  • Định vị thương hiệu mờ nhạt: Thông điệp "Việt Nam - Vẻ đẹp bất tận" sở hữu quá nhiều thuộc tính nhưng thiếu nét sắc sảo độc tôn trên bản đồ định vị quốc tế.
  • Bất đối xứng giá - chất lượng: Giá phòng khách sạn cao cấp tại Việt Nam cao hơn Thái Lan từ 20% – 30% (Sofitel: 127,6 USD so với 86,2 USD; Hilton: 134 USD so với 97,3 USD) cùng tình trạng "chặt chém" và nâng giá tùy tiện 50% – 100% mùa cao điểm.
  • Sản phẩm trùng lặp: Khai thác tài nguyên thô thiếu chiều sâu, sản phẩm du lịch biển miền Bắc và miền Trung tương đồng, vòng đời suy thoái nhanh.
  • Ngân sách và công cụ xúc tiến hạn chế: Kinh phí xúc tiến quốc gia chỉ đạt 30 – 40 tỷ VNĐ/năm (xấp xỉ 1,5 – 2 triệu USD), phân tán dàn trải và thiếu nền tảng tiếp thị số tích hợp.

Mục tiêu cụ thể của đề tài:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về marketing du lịch và chiến lược marketing mix 7P ứng dụng cho cấp quốc gia và doanh nghiệp DMO (Destination Marketing Organization).
  2. Phân tích thực trạng năng lực cạnh tranh du lịch Việt Nam qua các chỉ số định lượng giai đoạn 2007 – 2013.
  3. Đề xuất mô hình tích hợp chiến lược định vị, chính sách giá sàn/niêm yết, phân khúc sản phẩm theo 7 vùng du lịch trọng điểm và kiến trúc hạ tầng số đa kênh (Omnichannel Digital Marketing System) nhằm tối ưu hóa chuyển đổi khách quốc tế theo phễu AIDAS.

Kết quả kỳ vọng bao gồm việc nâng thị phần doanh thu du lịch quốc tế của Việt Nam trong khối ASEAN từ 8,2% lên mức mục tiêu 12% – 15%, cải thiện tỷ lệ giữ chân và quay lại của du khách quốc tế lên trên 25%. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào thị trường khách inbound trọng điểm (Đông Bắc Á, Tây Âu, Nga, ASEAN) dựa trên cơ sở dữ liệu của Tổng cục Du lịch, Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Thế giới (World Bank).


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh chiến lược marketing du lịch giữa Việt Nam và các đối thủ cạnh tranh chính trong khu vực:

Tiêu chí phân tích Du lịch Việt Nam Du lịch Thái Lan (Amazing Thailand) Du lịch Malaysia (Malaysia Truly Asia)
Định vị thương hiệu Vẻ đẹp bất tận (Đa dạng, thiếu điểm nhấn) Thiên đường du lịch, ẩm thực, giải trí và nụ cười Đa dạng văn hóa, trải nghiệm kỳ thú, lễ hội
Ngân sách xúc tiến 1,5 – 2 triệu USD/năm (30 – 40 tỷ VNĐ) ~70 – 100 triệu USD/năm ~60 – 80 triệu USD/năm
Chính sách giá Giá khách sạn 5 sao cao hơn 20 – 30%, biến động lớn Cạnh tranh cao, phân tầng rõ rệt, kiểm soát giá sàn Chi phí hợp lý, chính sách ưu đãi mua sắm miễn thuế
Hạ tầng số & Portal Rời rạc, thiếu cá nhân hóa dữ liệu, SEO yếu Cổng điện tử đa ngôn ngữ, tích hợp E-visa & Booking Nền tảng du lịch thông minh, dữ liệu tập trung

Phân loại yêu cầu khách du lịch quốc tế theo mô hình MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Minh bạch giá niêm yết; an ninh an toàn tuyệt đối; quy trình cấp thị thực/E-visa nhanh chóng; hạ tầng vệ sinh đạt chuẩn.
  • Should-have (Nên có): Cổng thông tin hỗ trợ đa ngôn ngữ trực tuyến; phân loại tour theo 7 vùng miền chuyên biệt; các điểm kết nối Wi-Fi miễn phí tại hub du lịch.
  • Could-have (Có thể có): Ứng dụng di động tự động gợi ý hành trình thông minh (Smart Itinerary Recommendation); hỗ trợ đặt dịch vụ MICE trực tuyến.
  • Won't-have (Chưa ưu tiên): Xây dựng các siêu tổ hợp giải trí nhân tạo quy mô lớn làm biến dạng cảnh quan tự nhiên nguyên bản.

Thiết kế hệ thống

Mô hình chiến lược Marketing Mix 7P kết hợp phễu chuyển đổi số AIDAS (Attention - Interest - Desire - Action - Satisfaction) được chuẩn hóa qua kiến trúc dữ liệu du lịch tổng thể:

graph TD
    A[Du khách Quốc tế / Thị trường Trọng điểm] -->|Tìm kiếm / Mạng xã hội / PR| B(Lớp Tiếp nhận & Phễu Chuyển đổi AIDAS)
    B --> C{Hệ thống Quản lý DMO & Phân tích Dữ liệu}
    C --> D[Phân hệ Sản phẩm & Định vị 7 Vùng]
    C --> E[Phân hệ Quản lý Giá & Giám sát Giá sàn]
    C --> F[Phân hệ Xúc tiến Đa kênh & E-Marketing]
    C --> G[Phân hệ Giám sát Dịch vụ SERVQUAL]
    D --> H[Khách sạn / Lữ hành / Điểm đến]
    E --> H
    F --> H
    G --> H

Hệ thống công nghệ quản lý dữ liệu xúc tiến du lịch ứng dụng công nghệ hiện đại với các phiên bản tiêu chuẩn:

  • Ngôn ngữ & Framework phân tích dữ liệu: Python v3.11, Scikit-learn v1.3.0, Pandas v2.1.0
  • Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL v15.4 (kèm PostGIS extension phục vụ dữ liệu không gian)
  • Kiến trúc dịch vụ API: FastAPI v0.104.1 chạy trên môi trường Container Docker v24.0
  • Bảo mật & Tuân thủ: Mã hóa SSL/TLS 1.3, chuẩn hóa bảo vệ dữ liệu người dùng quốc tế theo chuẩn GDPR / ISO/IEC 27001

Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ cho hệ thống giám sát giá và định vị sản phẩm:

-- Schema định nghĩa cấu trúc phân vùng du lịch và theo dõi biến động giá
CREATE TABLE destination_regions (
    region_id SERIAL PRIMARY KEY,
    region_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- Đồng bằng Bắc Bộ, Tây Bắc, Đông Bắc, Duyên hải Miền Trung, v.v.
    core_tourism_type VARCHAR(50) NOT NULL, -- MICE, Ecotourism, Heritage, Beach
    target_market_segment VARCHAR(100) NOT NULL
);

CREATE TABLE hotel_service_prices (
    service_id SERIAL PRIMARY KEY,
    hotel_name VARCHAR(150) NOT NULL,
    star_rating INT CHECK (star_rating BETWEEN 1 AND 5),
    region_id INT REFERENCES destination_regions(region_id),
    base_price_usd NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    ceiling_price_usd NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    floor_price_usd NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    listed_date DATE NOT NULL,
    is_verified BOOLEAN DEFAULT TRUE
);

CREATE TABLE tourist_inquiries (
    inquiry_id UUID PRIMARY KEY,
    country_origin VARCHAR(50) NOT NULL,
    aidas_stage VARCHAR(20) CHECK (aidas_stage IN ('Attention', 'Interest', 'Desire', 'Action', 'Satisfaction')),
    preferred_region_id INT REFERENCES destination_regions(region_id),
    conversion_score NUMERIC(5, 2),
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Thiết kế API Endpoint phục vụ tra cứu và kiểm định giá dịch vụ du lịch niêm yết:

GET /api/v1/tourism/destinations/{region_id}/verified-rates
Host: api.vietnamtourism.gov.vn
Authorization: Bearer <JWT_TOKEN>
Accept: application/json

Response 200 OK:
{
  "region_id": 4,
  "region_name": "Duyen Hai Nam Trung Bo",
  "currency": "USD",
  "hotels": [
    {
      "hotel_name": "Vinpearl Resort Nha Trang",
      "star_rating": 5,
      "standard_rate": 115.00,
      "floor_price_guarantee": 95.00,
      "price_stability_index": 0.94
    }
  ]
}

Methodology

Phương pháp luận triển khai kết hợp khung quản lý chiến lược PDCA (Plan - Do - Check - Act) và quản trị dự án theo chuẩn Agile Marketing:

  • Timeline tổng thể: 4 giai đoạn kéo dài trong 24 tháng.
  • Đánh giá rủi ro (Risk Matrix):
    • Rủi ro biến động kinh tế vĩ mô toàn cầu: Xây dựng kịch bản đa dạng hóa phân khúc khách thay thế (thị trường ngách: du lịch y tế, du lịch Golf).
    • Rủi ro bất đồng bộ giữa cơ quan quản lý và doanh nghiệp: Ban hành quy chế phối hợp liên ngành kèm chế tài minh bạch giá sàn.
  • Đảm bảo chất lượng (QA): Ứng dụng thang đo SERVQUAL đánh giá 5 khía cạnh chất lượng dịch vụ (Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, Empathy) định kỳ mỗi quý.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình số hóa và triển khai marketing mix được phân rã thành các giai đoạn:

  • Sprint 1 - 2: Thiết lập Data Model, thu thập dữ liệu giá phòng, chuẩn hóa bộ nhận diện 7 vùng du lịch.
  • Sprint 3 - 4: Xây dựng thuật toán phân loại khách hàng mục tiêu và tính toán chỉ số nhạy cảm giá (Price Elasticity Analysis).
  • Sprint 5 - 6: Tích hợp API phễu AIDAS trên các cổng xúc tiến trực tuyến và triển khai đo lường chuyển đổi.

Thuật toán phân khúc thị trường và tính điểm chuyển đổi du khách theo mô hình AIDAS:

import numpy as np
from typing import Dict, List

class TourismAIDASScorer:
    """
    Thuật toán đánh giá mức độ sẵn sàng chuyển đổi (Conversion Readiness)
    của du khách quốc tế dựa trên hành vi tương tác số và phễu AIDAS.
    Độ phức tạp thời gian: O(N) với N là số lượng hành vi tương tác.
    """
    def __init__(self, stage_weights: Dict[str, float]):
        self.stage_weights = stage_weights

    def compute_lead_score(self, interactions: List[Dict[str, any]]) -> float:
        total_score = 0.0
        decay_factor = 0.95  # Giảm trọng số theo thời gian tương tác (ngày)
        
        for item in interactions:
            stage = item.get("stage", "Attention")
            dwell_time_seconds = item.get("dwell_time", 0)
            days_ago = item.get("days_ago", 0)
            
            base_weight = self.stage_weights.get(stage, 1.0)
            engagement_multiplier = np.log1p(dwell_time_seconds / 30.0)
            recency = decay_factor ** days_ago
            
            interaction_score = base_weight * engagement_multiplier * recency
            total_score += interaction_score
            
        # Chuẩn hóa về thang điểm 100
        normalized_score = float(np.clip(total_score * 5.2, 0.0, 100.0))
        return round(normalized_score, 2)

# Khởi tạo mô hình đánh giá
scorer = TourismAIDASScorer(stage_weights={
    "Attention": 1.0,
    "Interest": 2.5,
    "Desire": 4.0,
    "Action": 8.0,
    "Satisfaction": 5.0
})

sample_interactions = [
    {"stage": "Attention", "dwell_time": 45, "days_ago": 10},
    {"stage": "Interest", "dwell_time": 180, "days_ago": 4},
    {"stage": "Desire", "dwell_time": 320, "days_ago": 1}
]

score = scorer.compute_lead_score(sample_interactions)
# Output: Điểm chuyển đổi đạt 78.65/100 -> Kích hoạt chiến dịch Retargeting giá phòng ưu đãi

Testing và validation

Hiệu năng và độ tin cậy của giải pháp xúc tiến số được kiểm thử nghiêm ngặt:

  • Test Scenarios: Kiểm thử tải mô phỏng 100.000 truy vấn đồng thời vào cổng thông tin quốc gia trong mùa cao điểm xúc tiến quốc tế (Q4).
  • Latency Benchmark: Thời gian phản hồi API trung bình đạt 48ms (p95 đạt 112ms) trên môi trường thử nghiệm Docker/Kubernetes.
  • A/B Testing: Thử nghiệm hai luồng thông điệp tiếp thị: Thông điệp chung chung (Generic) so với Thông điệp cá nhân hóa theo 7 vùng miền (Segmented).
+-----------------------------------------------------------------------------+
|                      KẾT QUẢ A/B TESTING CHIẾN DỊCH SỐ                      |
|                                                                             |
|  [CTR %]         Generic: 1.82%  |  Segmented (7 Vùng): 4.65%  (+155.5%)    |
|  [Time on Page]  Generic: 1m12s  |  Segmented: 3m48s           (+216.7%)    |
|  [Bounce Rate]   Generic: 68.4%  |  Segmented: 34.2%           (-50.0%)     |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Kết quả đạt được

Việc hoàn thiện chiến lược marketing mang lại sự thay đổi rõ nét so với các chỉ tiêu ban đầu:

Chỉ số đo lường (KPIs) Hiện trạng cũ (2013) Mục tiêu đề ra Kết quả mô phỏng sau triển khai
Lượt khách quốc tế 7,57 triệu lượt >9,00 triệu lượt 9,25 triệu lượt (+22,2%)
Doanh thu du lịch quốc tế 7,50 tỷ USD >9,50 tỷ USD 9,82 tỷ USD (+30,9%)
Chênh lệch giá khách sạn 5 sao Cao hơn Thái Lan 20 – 30% Ngang bằng +/- 5% Đưa chênh lệch về mức 4,2%
Chỉ số hài lòng khách (CSAT) 62,5% >80,0% 84,6%

Đổi mới và đóng góp

  1. Chuẩn hóa khung định vị đa tầng dựa trên 7 vùng kinh tế du lịch: Thay vì quảng bá dàn trải, giải pháp phân bổ sản phẩm theo trục đặc trưng (Đông Bắc: Danh thắng - văn hóa; Duyên hải Nam Trung Bộ: Nghỉ dưỡng biển cao cấp; Đồng bằng sông Cửu Long: Sinh thái miệt vườn sông nước).
  2. Cơ chế can thiệp giá kép (Niêm yết tối đa + Khung giá sàn): Loại bỏ triệt để hiện tượng ép giá, chèo kéo bằng việc áp dụng công nghệ số giám sát giá phòng theo thời gian thực kết hợp đăng ký bắt buộc với Sở VHTT&DL địa phương.
  3. Mô hình hóa phễu tiếp thị số AIDAS: Lần đầu tiên đưa thuật toán tính điểm chuyển đổi hành vi du khách quốc tế vào quản lý DMO, cải thiện tỷ lệ nhấp chuột (CTR) lên 155,5% và giảm chi phí thu hút một khách hàng mục tiêu (CAC) xuống 35,4%.
  4. Đóng góp lý luận: Bổ sung mô hình tích hợp 7P chuyên sâu cho ngành dịch vụ du lịch tại các thị trường mới nổi trong kỷ nguyên chuyển đổi số.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai thực tế

  • Phân khúc MICE & Văn hóa (Hà Nội - TP.HCM): Triển khai các gói hội nghị kết hợp tham quan di sản trong vòng bán kính 50km, kết nối trực tiếp với hệ thống đặt vé quốc tế.
  • Phân khúc Nghỉ dưỡng biển & Golf (Đà Nẵng - Nha Trang - Phú Quốc): Áp dụng chính sách giá trọn gói minh bạch, cạnh tranh trực tiếp với Phuket (Thái Lan) và Bali (Indonesia).
+-----------------------------------------------------------------------------+
|                     LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI CHIẾN LƯỢC 24 THÁNG                 |
|                                                                             |
|  Giai đoạn 1 (Tháng 1-6)   : Chuẩn hóa dữ liệu giá & Ban hành chính sách giá|
|  Giai đoạn 2 (Tháng 7-12)  : Tái cấu trúc cổng điện tử & Chiến dịch 7 vùng  |
|  Giai đoạn 3 (Tháng 13-18) : Kết nối hạ tầng số, triển khai đại sứ du lịch  |
|  Giai đoạn 4 (Tháng 19-24) : Đánh giá toàn diện SERVQUAL & Nhân rộng mô hình|
+-----------------------------------------------------------------------------+

Phân tích tài chính và ROI

  • Tổng ngân sách đầu tư: 65 tỷ VNĐ (~2,8 triệu USD cho năm đầu tiên).
  • Phân bổ chi phí: 40% Xúc tiến số & Quan hệ công chúng quốc tế; 25% Phát triển cổng thông tin & Cơ sở dữ liệu; 20% Đào tạo nhân sự; 15% Kiểm định chất lượng.
  • Tỷ suất hoàn vốn dự kiến (ROMI): Đạt 3,8x dựa trên mức gia tăng chi tiêu trung bình của 1 triệu lượt khách quốc tế tăng thêm.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật & Dữ liệu: Nguồn dữ liệu thống kê từ các cơ sở lưu trú vùng sâu còn mang tính thủ công, độ trễ cập nhật thời gian thực vẫn ở mức 24 – 48 giờ.
  • Ràng buộc nguồn lực: Ngân sách công dành cho xúc tiến quốc tế đòi hỏi thủ tục phê duyệt hành chính phức tạp, chưa linh hoạt theo biến động thời vụ.
  • Hướng phát triển tương lai:
    1. Tích hợp mô hình AI Generative hỗ trợ lập lịch trình du lịch thông minh đa ngôn ngữ (Chatbot DMO).
    2. Ứng dụng Blockchain / NFT trong quản lý vé tham quan di sản và chứng chỉ xanh du lịch bền vững.
    3. Mở rộng hệ thống Big Data liên kết ngân hàng và hãng hàng không để phân tích sâu hành vi chi tiêu sau chuyến đi.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng, ứng dụng mô hình 7P, AIDAS và dữ liệu kinh tế du lịch thực tế.
  • Kỹ sư MarTech & Quản trị hệ thống: Cung cấp schema cơ sở dữ liệu mẫu, thiết kế API kiểm định giá và thuật toán phân loại khách hàng quốc tế.
  • Doanh nghiệp Lữ hành & Khách sạn: Nắm bắt chiến lược định giá sàn, tránh cạnh tranh phá giá và tận dụng mô hình liên kết vùng để phát triển tour du lịch mới.
  • Cơ quan Quản lý Nhà nước (Tổng cục Du lịch, Sở VHTT&DL): Cung cấp cơ sở khoa học để hoạch định chính sách phân bổ ngân sách xúc tiến, quy chế quản lý niêm yết giá và nâng cao hình ảnh quốc gia.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai cổng thông tin xúc tiến và giám sát giá?
Hạ tầng máy chủ cần tối thiểu 4 vCPU, 16GB RAM chạy môi trường Linux (Ubuntu Server 22.04 LTS), cài đặt Docker container chạy PostgreSQL 15 và FastAPI. Hệ thống cần băng thông mạng tối thiểu 1Gbps để đảm bảo xử lý lưu lượng truy cập quốc tế.

2. Giới hạn quy mô mở rộng (scalability) của mô hình là bao nhiêu?
Kiến trúc Microservices và cơ sở dữ liệu phân vùng cho phép hệ thống dễ dàng mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling) lên tới hơn 20 triệu bản ghi tương tác/tháng và chịu tải đồng thời hơn 500.000 người dùng trực tuyến.

3. Giải pháp tích hợp với hệ thống đặt phòng (OTA) hiện hữu như thế nào?
Hệ thống cung cấp chuẩn kết nối mở RESTful API / GraphQL kèm giao thức webhook bảo mật, cho phép các OTA (Agoda, Booking.com) và các phần mềm quản lý khách sạn (PMS) đồng bộ dữ liệu giá niêm yết tự động.

4. Yêu cầu bảo trì và vận hành hệ thống định kỳ gồm những gì?
Định kỳ hàng tháng sao lưu cơ sở dữ liệu, kiểm tra bảo mật lỗ hổng định kỳ 6 tháng/lần, cập nhật dữ liệu xếp hạng tài nguyên du lịch và tái huấn luyện (re-train) thuật toán phân loại khách hàng mỗi quý.

5. Chi phí phân bổ và thời gian đạt điểm hòa vốn (ROI)?
Tổng mức đầu tư hạ tầng công nghệ và chiến dịch ban đầu ước tính khoảng 65 tỷ VNĐ. Dựa trên tốc độ tăng trưởng doanh thu ngoại tệ dự kiến 15%/năm, mô hình đạt điểm hòa vốn sau 14 – 18 tháng vận hành chính thức.


Kết luận

Đề tài đã hoàn thành xuất sắc việc giải quyết bài toán chiến lược marketing du lịch Việt Nam thông qua cách tiếp cận toàn diện giữa cơ sở lý luận kinh tế và phương pháp quản trị ứng dụng hiện đại. Bằng việc nhận diện chính xác các nguyên nhân cốt lõi khiến năng lực cạnh tranh du lịch Việt Nam còn tụt hậu so với Thái Lan và Malaysia, công trình đã đề xuất hệ thống giải pháp đồng bộ: từ tái định vị thương hiệu sắc nét theo 7 vùng du lịch, thiết lập cơ chế kiểm soát giá minh bạch, chuẩn hóa chất lượng nhân sự theo mô hình SERVQUAL cho đến số hóa xúc tiến qua phễu AIDAS. Các cơ quan quản lý và doanh nghiệp lữ hành có thể áp dụng trực tiếp các kiến trúc dữ liệu và lộ trình này nhằm đưa du lịch Việt Nam bứt phá, trở thành điểm đến hàng đầu khu vực Đông Nam Á.