Giới thiệu dự án

  • Bối cảnh: Thị trường du lịch nội địa Việt Nam năm 2020 đạt hơn 120 triệu lượt khách, tăng trưởng bình quân 8 %/năm. Các công ty lữ hành đang cạnh tranh gay gắt, trong đó VNTOUR chiếm 12 % thị phần nhờ mạng lưới tại TP.HCM và Đà Nẵng.
  • Problem statement: VNTOUR gặp khó khăn trong việc tối ưu hoá chiến lược marketing để gia tăng tỷ lệ chuyển đổi (conversion) từ 3,2 % lên 6 % và nâng cao lifetime value (LTV) khách hàng nội địa từ 1,5 triệu VND lên 2,3 triệu VND.
  • Mục tiêu dự án:
    1. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu du lịch nội địa dựa trên machine learning (accuracy ≥ 85 %).
    2. Thiết kế bộ marketing mix 7P tối ưu hoá các yếu tố Product, Price, Place, Promotion, People, Process, Physical Evidence.
    3. Đánh giá ROI của các chiến dịch quảng cáo (Facebook Ads, Google Ads) với Cost‑per‑Acquisition (CPA) ≤ 150 k VND.
  • Kết quả mong đợi: Tăng doanh thu nội địa 12 %/năm, giảm chi phí acquisition 18 %, và cải thiện chỉ số Net Promoter Score (NPS) từ 42 lên 58.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

  • **Current solutions## Giới thiệu dự án
  • Bối cảnh: Thị trường du lịch nội địa Việt Nam năm 2020 đạt hơn 120 triệu lượt khách, tăng trưởng bình quân 8 %/năm. Các công ty lữ hành đang cạnh tranh gay gắt, trong đó VNTOUR chiếm 12 % thị phần nhờ mạng lưới tại TP.HCM và Đà Nẵng.
  • Problem statement: VNTOUR gặp khó khăn trong việc tối ưu hoá chiến lược marketing để gia tăng tỷ lệ chuyển đổi (conversion) từ 3,2 % lên 6 % và nâng cao lifetime value (LTV) khách hàng nội địa từ 1,5 triệu VND lên 2,3 triệu VND.
  • Mục tiêu dự án:
    1. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu du lịch nội địa dựa trên machine learning (accuracy ≥ 85 %).
    2. Thiết kế bộ marketing mix 7P tối ưu hoá các yếu tố Product, Price, Place, Promotion, People, Process, Physical Evidence.
    3. Đánh giá ROI của các chiến dịch quảng cáo (Facebook Ads, Google Ads) với Cost‑per‑Acquisition (CPA) ≤ 150 k VND.
  • Kết quả mong đợi: Tăng doanh thu nội địa 12 %/năm, giảm chi phí acquisition 18 %, và cải thiện chỉ số Net Promoter Score (NPS) từ 42 lên 58.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

  • Current solutions analysis
Giải pháp Ưu điểm Nhược điểm KPI hiện tại
Quảng cáo Facebook Độ phủ rộng, chi phí thấp ROI không ổn định, CPM ↑ 15 % trong 6 tháng CPA 210 k VND, Conversion 3,2 %
Email marketing Tương tác sâu, chi phí hạ thấp Tỷ lệ mở mail < 20 % Open Rate 19 %, Click‑through 2 %
Đối tác OTA (Booking.com) Tiếp cận khách quốc tế Phí hoa hồng 15 % Doanh thu OTA 18 % tổng
  • Market research: Đối thủ SaigontouristVietravel đã áp dụng AI‑driven personalizationdynamic pricing với mức tăng doanh thu 9 % và 7 % tương ứng (năm 2020).

  • User requirements (MoSCoW)

    • Must: Dự báo nhu cầu du lịch, tự động hoá phân khúc khách, tích hợp API bán hàng.
    • Should: Tối ưu hoá nội dung quảng cáo dựa trên hành vi.
    • Could: Triển khai chatbot AI hỗ trợ tư vấn 24/7.
    • Won’t: Đầu tư vào hardware mới; sẽ dùng cloud services hiện có.
  • Technical constraints: Dữ liệu khách hàng được lưu trên MySQL 8.0 (trong‑house), giới hạn GDPR‑like quy định nội bộ; không được chuyển ra ngoài Việt Nam.

  • **Gapa