Báo Cáo Đồ Án Cuối Kỳ: Giải Pháp Hiệu Quả Để Phân Cụm Khách Hàng Trong Lĩnh Vực Bán Lẻ

• Đề tài: Giải Pháp Hiệu Quả Phân Cụm Khách Hàng Trong Lĩnh Vực Bán Lẻ

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM KẾT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu
• 1.2. Đánh giá chung
• 1.3. Khoảng trống nghiên cứu và những điểm mới của nhóm
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Hành vi khách hàng
• 2.2. Phân khúc khách hàng
• 2.3. Tổng quan về mô hình RFM
• 2.4. Tổng quan về K-mean clustering
• 2.5. Cohort analysis - Phân tích theo nhóm
• 3. CHƯƠNG 3: CHUẨN BỊ DỮ LIỆU
• 3.1. Mô tả về dữ liệu
• 3.2. Phân tích khám phá dữ liệu
• 3.3. Làm sạch dữ liệu
• 3.4. Thu thập dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ TẢ BÀI TOÁN
• 4.1. Mô hình RFM trên excel
• 4.2. Mô hình RFM trên python
• 4.3. Mô hình RFM trên K-means
• 4.4. Phân khúc theo K-means
• 5. CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH THẢO LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• 5.1. Mô hình RFM truyền thống
• 5.2. Mô hình RFM với K-means
• 5.3. Cohort
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Khám Phá Phân Cụm Khách Hàng Chìa Khóa Tăng Trưởng Bán Lẻ

Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh khốc liệt, việc áp dụng các chiến lược marketing đại trà không còn mang lại hiệu quả. Phân cụm khách hàng nổi lên như một giải pháp chiến lược, cho phép doanh nghiệp bán lẻ phân chia tệp khách hàng thành các nhóm nhỏ có đặc điểm chung. Quá trình này không chỉ dựa trên dữ liệu nhân khẩu học mà còn đi sâu vào phân tích hành vi khách hàng, đặc biệt là hành vi mua sắm. Thay vì đối xử với mọi khách hàng như nhau, doanh nghiệp có thể phát triển các chiến lược tiếp thị riêng biệt, phù hợp với nhu cầu và mong muốn của từng nhóm. Điều này giúp tối ưu hóa chiến dịch marketing, tăng cường sự gắn kết và thúc đẩy lòng trung thành. Nghiên cứu của Hồ Trung Thành và Nguyễn Đăng Sơn (2021) nhấn mạnh rằng việc ứng dụng học máy vào phân khúc khách hàng giúp tìm ra những giá trị thật sự (insight) có khả năng tác động đến quyết định mua hàng. Bằng cách hiểu rõ từng phân khúc, doanh nghiệp có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, tập trung vào những nhóm khách hàng mang lại giá trị cao nhất, từ đó tối đa hóa doanh thu và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong ngành bán lẻ.

1.1. Tầm quan trọng của phân khúc thị trường trong ngành bán lẻ

Việc thực hiện phân khúc thị trường là nền tảng cho mọi hoạt động kinh doanh thành công. Nó giúp doanh nghiệp xác định và khoanh vùng các nhóm đối tượng khách hàng phù hợp nhất với sản phẩm hoặc dịch vụ. Thay vì dàn trải nguồn lực một cách lãng phí, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc đáp ứng một nhu cầu cụ thể, từ đó gia tăng tỷ lệ chuyển đổi. Hơn nữa, phân khúc thị trường còn giúp điều chỉnh thông điệp truyền thông sao cho phù hợp, tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả hơn với nhóm khách hàng mục tiêu. Điều này không chỉ giúp xây dựng mối quan hệ bền chặt mà còn là cơ sở để mở rộng tệp khách hàng tiềm năng, đẩy nhanh chu kỳ bán hàng và củng cố vị thế thương hiệu trên thị trường.

1.2. Lợi ích cốt lõi từ việc phân tích hành vi mua sắm chi tiết

Hiểu rõ hành vi mua sắm của người tiêu dùng mang lại những lợi ích vô giá. Việc phân tích các dữ liệu như tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng, và thời điểm mua hàng gần nhất giúp doanh nghiệp xây dựng nên chân dung khách hàng bán lẻ một cách rõ nét. Dựa trên những insight này, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, từ việc đề xuất sản phẩm phù hợp đến việc thiết kế các chương trình khuyến mãi hấp dẫn. Như nghiên cứu của Mussadiq Abdul Rahim và cộng sự (2021) chỉ ra, phân tích hành vi khách hàng giúp chủ doanh nghiệp đưa ra các quyết định quan trọng, ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của cửa hàng bán lẻ. Điều này không chỉ giúp giữ chân khách hàng hiện tại mà còn thu hút thêm khách hàng mới thông qua các chiến lược marketing được thiết kế riêng.

II. Thách Thức Khi Bỏ Qua Phân Cụm Khách Hàng Bán Lẻ Hiệu Quả

Việc không áp dụng một phương pháp phân cụm khách hàng hiệu quả đẩy các doanh nghiệp bán lẻ vào tình thế bất lợi. Các chiến dịch marketing trở nên thiếu định hướng, dẫn đến lãng phí ngân sách và không đạt được mục tiêu đề ra. Khi tất cả khách hàng đều nhận được cùng một thông điệp, khả năng kết nối và thuyết phục giảm đi đáng kể, khiến tỷ lệ chuyển đổi thấp và chi phí thu hút khách hàng mới (CAC) tăng cao. Hơn nữa, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc xác định đâu là nhóm khách hàng giá trị cao cần được chăm sóc đặc biệt và đâu là nhóm có nguy cơ rời bỏ. Điều này trực tiếp ảnh hưởng đến khả năng giữ chân khách hàng và tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng (CLV). Theo tài liệu nghiên cứu, việc gộp chung tất cả khách hàng để phục vụ cùng một loại sản phẩm/dịch vụ có thể làm giảm khả năng cạnh tranh của công ty so với các đối thủ khác. Thiếu đi sự thấu hiểu sâu sắc về khách hàng, doanh nghiệp không thể cá nhân hóa trải nghiệm, một yếu tố then chốt để xây dựng lòng trung thành trong kỷ nguyên số.

2.1. Lãng phí ngân sách khi marketing mục tiêu không hiệu quả

Khi không có sự phân khúc rõ ràng, các chiến dịch marketing mục tiêu thường thất bại trong việc truyền tải đúng thông điệp đến đúng đối tượng. Ngân sách bị phân bổ cho những nhóm khách hàng không có tiềm năng hoặc không quan tâm đến sản phẩm, dẫn đến hiệu quả đầu tư (ROI) thấp. Các nỗ lực quảng cáo, email marketing, hay khuyến mãi không được cá nhân hóa sẽ bị khách hàng phớt lờ. Hậu quả là doanh nghiệp vừa tốn kém chi phí, vừa không thể tăng tỷ lệ chuyển đổi, đồng thời bỏ lỡ cơ hội tiếp cận những khách hàng thực sự tiềm năng, những người có thể trở thành khách hàng trung thành nếu được tiếp cận đúng cách.

2.2. Khó khăn trong việc giữ chân khách hàng và tối ưu hóa CLV

Việc giữ chân khách hàng là một trong những thách thức lớn nhất khi thiếu dữ liệu phân cụm. Doanh nghiệp không thể nhận diện các dấu hiệu cho thấy một khách hàng sắp rời đi để có biện pháp can thiệp kịp thời. Các chương trình khách hàng thân thiết cũng trở nên kém hiệu quả vì không được thiết kế riêng cho từng nhóm. Kết quả là tỷ lệ khách hàng rời bỏ (churn rate) tăng cao. Điều này làm giảm đáng kể giá trị vòng đời khách hàng (CLV), một chỉ số quan trọng đo lường tổng doanh thu mà một khách hàng mang lại trong suốt thời gian gắn bó với doanh nghiệp. Việc không thể tối ưu hóa CLV khiến doanh nghiệp mất đi một nguồn doanh thu ổn định và bền vững.

III. Phương Pháp Phân Cụm Khách Hàng Bán Lẻ Qua Mô Hình RFM

Một trong những giải pháp hiệu quả và được áp dụng rộng rãi nhất để phân cụm khách hàng là mô hình RFM. Đây là một kỹ thuật phân tích dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử để xác định các nhóm khách hàng giá trị. RFM là viết tắt của ba yếu tố chính: Recency (Thời gian mua hàng gần nhất), Frequency (Tần suất mua hàng), và Monetary (Giá trị chi tiêu). Bằng cách chấm điểm cho từng khách hàng dựa trên ba tiêu chí này, doanh nghiệp có thể phân loại họ vào các phân khúc khác nhau, chẳng hạn như "Khách hàng VIP", "Khách hàng tiềm năng", "Khách hàng cần quan tâm" hay "Khách hàng sắp mất". Theo nghiên cứu được trích dẫn, mô hình RFM giúp xác định khách hàng tốt nhất, khách hàng có khả năng rời bỏ, và khách hàng sẽ phản hồi lại với các chiến dịch quảng cáo. Cách tiếp cận này không chỉ đơn giản, dễ triển khai mà còn mang lại những insight cực kỳ giá trị để tối ưu hóa chiến dịch marketing và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi một cách rõ rệt.

3.1. Phân tích ba yếu tố cốt lõi Recency Frequency Monetary

Ba yếu tố của mô hình RFM cung cấp một cái nhìn toàn diện về giá trị của khách hàng. Recency đo lường khoảng thời gian kể từ lần mua hàng cuối cùng; khách hàng mua gần đây có khả năng phản hồi cao hơn. Frequency tính tổng số lần giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định; khách hàng mua thường xuyên thường trung thành hơn. Monetary là tổng số tiền khách hàng đã chi tiêu; những người chi tiêu nhiều mang lại giá trị kinh doanh lớn hơn. Bằng cách kết hợp ba chỉ số này, doanh nghiệp có thể định lượng và so sánh giá trị của từng khách hàng một cách khách quan.

3.2. Xây dựng chân dung khách hàng bán lẻ từ điểm số RFM

Sau khi tính toán và cho điểm từng yếu tố R, F, M, doanh nghiệp sẽ kết hợp chúng lại để tạo ra điểm RFM tổng hợp. Dựa trên điểm số này, một chân dung khách hàng bán lẻ chi tiết sẽ được hình thành. Ví dụ, khách hàng có điểm R, F, M đều cao được xếp vào nhóm "Top Customer", là tài sản quý giá nhất của công ty. Ngược lại, khách hàng có điểm R thấp nhưng F và M cao có thể là những khách hàng trung thành đang có nguy cơ rời bỏ. Trong nghiên cứu về dữ liệu AdventureWorks Cycles, các nhóm như "High Value Customer", "Medium Value Customer" và "Low Value Customer" được xác định rõ ràng, cho phép đề xuất các chiến lược marketing phù hợp cho từng nhóm.

IV. Bí Quyết Phân Cụm Khách Hàng Với Thuật Toán K Means và AI

Để nâng cao độ chính xác và tính khách quan của việc phân cụm, các doanh nghiệp đang ngày càng ứng dụng machine learning trong bán lẻ. Một trong những thuật toán phân cụm phổ biến và hiệu quả nhất là K-Means. Đây là một phương pháp học không giám sát, tự động phân chia tập dữ liệu khách hàng thành 'K' cụm riêng biệt dựa trên sự tương đồng về các đặc điểm như chỉ số RFM. Ưu điểm của K-Means là khả năng xử lý phân tích dữ liệu lớn và tìm ra các cụm khách hàng một cách tự nhiên mà không cần các quy tắc định sẵn. Nghiên cứu của Phạm Kiên Trung và cộng sự (2020) chỉ ra rằng thuật toán K-Means giúp thấy rõ ràng hơn cụm khách hàng mục tiêu. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) cho bán lẻ thông qua các thuật toán như K-Means, kết hợp với dữ liệu từ hệ thống CRM và nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP), sẽ tạo ra một hệ thống phân khúc thông minh, linh hoạt và có khả năng tự động cập nhật theo thời gian thực.

4.1. Vai trò của machine learning trong việc phân tích dữ liệu lớn

Với sự bùng nổ của dữ liệu, việc phân tích dữ liệu lớn theo cách thủ công là không thể. Machine learning trong bán lẻ đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa quá trình này. Các thuật toán có thể phân tích hàng triệu giao dịch để xác định các mẫu hành vi mua sắm phức tạp, dự báo xu hướng và phân loại khách hàng một cách nhanh chóng. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn khám phá ra những insight mà con người có thể bỏ lỡ, tạo tiền đề cho các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.

4.2. Áp dụng thuật toán phân cụm K Means để tối ưu hóa phân khúc

Thuật toán phân cụm K-Means hoạt động bằng cách xác định trước số lượng cụm (K) và sau đó nhóm các khách hàng có các giá trị RFM gần nhau nhất vào cùng một cụm. Quá trình này được lặp lại cho đến khi các cụm ổn định. Trong nghiên cứu về AdventureWorks, phương pháp Elbow và chỉ số Silhouette được sử dụng để xác định số cụm tối ưu là k=4. Kết quả cho thấy K-Means cung cấp một cách phân cụm khách quan hơn so với việc chia điểm RFM thủ công, giúp việc tối ưu hóa chiến dịch marketing trở nên chính xác và hiệu quả hơn.

V. Phân Tích Case Study Kết Quả Phân Cụm Khách Hàng Thực Tế

Nghiên cứu điển hình trên tập dữ liệu bán hàng của công ty AdventureWorks Cycles cung cấp một cái nhìn thực tiễn về hiệu quả của các giải pháp phân cụm. Dữ liệu bao gồm 121.253 giao dịch từ năm 2017 đến 2020, là một nguồn tài nguyên phong phú cho việc phân tích dữ liệu lớn. Bằng cách áp dụng cả mô hình RFM truyền thống và thuật toán phân cụm K-Means, nghiên cứu đã xác định được các phân khúc khách hàng khác nhau với những đặc điểm riêng biệt. Đáng chú ý, phân tích RFM chỉ ra rằng nhóm "Low Value Customers" chiếm đến 72.67% tổng số khách hàng nhưng lại đóng góp tới 80.216% tổng doanh thu. Đây là một insight quan trọng, cho thấy không nên bỏ qua nhóm khách hàng này. Trong khi đó, mô hình K-Means đã phân chia khách hàng thành 4 cụm, mỗi cụm có các đặc điểm về Recency, Frequency và Monetary trung bình khác nhau, từ đó đề xuất các chiến lược tiếp thị phù hợp để giữ chân khách hàng và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

5.1. Các phân khúc khách hàng chính từ dữ liệu AdventureWorks

Từ việc phân tích hành vi khách hàng trong bộ dữ liệu, nghiên cứu đã phác họa các nhóm chính. Nhóm "High Value Customer" có tần suất mua hàng và mức chi tiêu cao nhất, dù số lượng ít nhưng là nguồn doanh thu quan trọng. Nhóm "Medium Value Customer" là nhóm tiềm năng có thể được nuôi dưỡng để trở thành khách hàng giá trị cao. Đặc biệt, nhóm "Low Value Customer" và "Lost Customer" chiếm tỷ lệ lớn, đòi hỏi các chiến lược tái kích hoạt và thu thập phản hồi để cải thiện dịch vụ. Các kết quả này cung cấp một cơ sở vững chắc để xây dựng chân dung khách hàng bán lẻ và định hướng chiến lược kinh doanh.

5.2. Đề xuất chiến lược cá nhân hóa trải nghiệm cho từng cụm

Dựa trên các phân khúc đã xác định, nghiên cứu đề xuất các chiến lược cá nhân hóa trải nghiệm cụ thể. Đối với nhóm "High Value Customer", cần có các chương trình chăm sóc đặc biệt, ưu đãi độc quyền và giới thiệu sản phẩm mới. Với nhóm "Medium Value Customer", các chiến dịch khuyến khích mua hàng lặp lại và xây dựng hệ thống tích điểm là phù hợp. Đối với nhóm "Low Value Customer", cần gửi các ưu đãi cá nhân hóa để khuyến khích họ quay trở lại. Việc áp dụng các chiến lược này giúp tối ưu hóa chiến dịch marketing, đảm bảo mỗi đồng chi tiêu đều mang lại hiệu quả cao nhất.

VI. Tương Lai Phân Cụm Khách Hàng Xu Hướng AI và Tối Ưu Hóa

Lĩnh vực phân cụm khách hàng đang liên tục phát triển, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) cho bán lẻ và machine learning. Trong tương lai, các mô hình phân cụm sẽ không chỉ dừng lại ở dữ liệu giao dịch lịch sử. Thay vào đó, chúng sẽ tích hợp nhiều nguồn dữ liệu hơn như hành vi lướt web, tương tác trên mạng xã hội và dữ liệu nhân khẩu học để tạo ra một cái nhìn 360 độ về khách hàng. Các thuật toán AI tiên tiến có thể thực hiện phân cụm động (dynamic segmentation), tức là khách hàng có thể di chuyển giữa các phân khúc khác nhau trong thời gian thực dựa trên hành vi của họ. Hơn nữa, AI còn cho phép dự báo hành vi, giúp doanh nghiệp đón đầu nhu cầu của khách hàng và can thiệp một cách chủ động để ngăn chặn việc khách hàng rời bỏ. Việc kết hợp các kỹ thuật này sẽ giúp các nhà bán lẻ không chỉ hiểu khách hàng của hiện tại mà còn dự đoán được giá trị của họ trong tương lai, từ đó tối ưu hóa chiến dịch marketing một cách toàn diện.

6.1. Trí tuệ nhân tạo AI và dự báo giá trị vòng đời khách hàng CLV

Một trong những ứng dụng đột phá nhất của AI là khả năng dự báo giá trị vòng đời khách hàng (CLV). Các mô hình dự đoán có thể phân tích các mẫu hành vi phức tạp để ước tính tổng doanh thu mà một khách hàng sẽ mang lại trong tương lai. Điều này cho phép doanh nghiệp phân bổ ngân sách marketing một cách thông minh hơn, tập trung đầu tư vào việc thu hút và giữ chân những khách hàng có CLV dự kiến cao. Việc dự báo CLV giúp chuyển đổi tư duy marketing từ tập trung vào giao dịch đơn lẻ sang xây dựng mối quan hệ khách hàng lâu dài và bền vững.

6.2. Hướng tới cá nhân hóa trải nghiệm và marketing mục tiêu 1 1

Xu hướng cuối cùng là tiến tới cá nhân hóa trải nghiệm ở cấp độ 1:1. Với sự trợ giúp của AI và nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP), doanh nghiệp có thể tạo ra các phân khúc siêu nhỏ, thậm chí là phân khúc của một người. Mỗi khách hàng sẽ nhận được những thông điệp, đề xuất sản phẩm và ưu đãi được thiết kế riêng cho họ. Đây là cấp độ cao nhất của marketing mục tiêu, nơi mọi tương tác đều có liên quan và mang lại giá trị cho khách hàng. Mặc dù đầy thách thức, đây chính là tương lai của ngành bán lẻ, nơi sự thấu hiểu khách hàng sâu sắc sẽ quyết định người chiến thắng.