RFM – Giải Pháp Hiệu Quả Để Phân Cụm Khách Hàng Trong Lĩnh Vực Bán Lẻ

Môn phương pháp nghiên cứu liên ngành RFM giúp phân cụm khách hàng hiệu quả trong lĩnh vực bán lẻ, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

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

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• Lời cam kết
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục hình ảnh và đồ thị
• Bảng thuật ngữ viết tắt
• Sơ đồ Gantt
• Tổng quan đồ án
• 1. Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu
• 1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu
• 1.2. Sơ đồ mô hình
• 1.3. Đánh giá chung
• 1.4. Khoảng trống nghiên cứu và những điểm mới của nhóm
• 2. Chương 2: Cơ sở lý luận
• 2.1. Hành vi khách hàng
• 2.1.1. Khái niệm hành vi khách hàng
• 2.1.2. Vai trò của việc nghiên cứu hành vi khách hàng
• 2.1.3. Tại sao cần nghiên cứu hành vi khách hàng?
• 2.1.4. Phân loại về hành vi khách hàng
• 2.1.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng
• 2.2. Phân khúc khách hàng
• 2.2.1. Khái niệm phân khúc khách hàng
• 2.2.2. Tầm quan trọng của việc phân khúc khách hàng
• 2.2.3. Các phân khúc khách hàng phổ biến
• 2.3. Tổng quan về mô hình RFM
• 2.3.1. Khái niệm mô hình RFM
• 2.3.2. Các biến thể của RFM
• 2.3.3. Ưu điểm và nhược điểm của RFM
• 2.4. Tổng quan về K-mean clustering
• 2.4.1. Các bước cơ bản của thuật toán
• 2.4.2. Đánh giá thuật toán K-Means
• 2.4.3. Ứng dụng trong kinh doanh
• 2.5. Cohort analysis - Phân tích theo nhóm
• 2.5.1. Lý do chọn phương pháp phân tích Cohort
• 2.5.2. Các loại phân tích Cohort
• 2.5.3. Các loại nhóm Cohort để phân tích
• 2.5.4. Các ứng dụng của phân tích Cohort
• 3. Chương 3: Chuẩn bị dữ liệu
• 3.1. Mô tả về dữ liệu
• 3.1.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.1.2. Mô tả các dữ liệu trong tập dữ liệu
• 3.2. Phân tích khám phá dữ liệu
• 3.2.1. Làm sạch dữ liệu
• 3.2.2. 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. Giải Pháp RFM Là Gì Tổng Quan Phân Cụm Khách Hàng

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành bán lẻ, việc thấu hiểu khách hàng không còn là một lựa chọn mà đã trở thành yếu tố sống còn. Các doanh nghiệp không thể áp dụng một chiến lược marketing chung cho tất cả đối tượng. Thay vào đó, phân khúc khách hàng nổi lên như một phương pháp thiết yếu, cho phép chia nhỏ thị trường thành các nhóm có đặc điểm và nhu cầu tương đồng. Điều này giúp tối ưu hóa thông điệp, cá nhân hóa trải nghiệm và gia tăng hiệu quả kinh doanh. Giữa vô số kỹ thuật, mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary) được công nhận là một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả. Đây là một phương pháp phân tích dữ liệu bán hàng dựa trên hành vi, giúp doanh nghiệp xác định những nhóm khách hàng giá trị nhất. Bằng cách phân tích ba yếu tố cốt lõi—khách hàng mua hàng gần đây nhất khi nào, tần suất mua hàng của họ ra sao và họ đã chi tiêu bao nhiêu—doanh nghiệp có thể xây dựng một bức tranh chi tiết về từng phân khúc. Từ đó, các chiến dịch marketing cá nhân hóa được thiết kế để nhắm đúng đối tượng, từ việc nuôi dưỡng khách hàng trung thành đến việc tái kích hoạt những khách hàng ngủ đông, góp phần tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng và tối đa hóa doanh thu.

1.1. Tầm quan trọng của việc phân loại khách hàng hiện nay

Việc phân loại khách hàng đóng vai trò nền tảng trong việc xây dựng một chiến lược kinh doanh bền vững. Khi doanh nghiệp hiểu rõ từng nhóm khách hàng, họ có thể phân bổ nguồn lực marketing một cách thông minh, tập trung vào những phân khúc mang lại lợi nhuận cao nhất. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn làm tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi. Hơn nữa, việc phân khúc cho phép doanh nghiệp điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ và thông điệp truyền thông sao cho phù hợp nhất với mong muốn của từng nhóm, từ đó xây dựng mối quan hệ bền chặt và nâng cao lòng trung thành. Trong môi trường số, dữ liệu khách hàng là một tài sản vô giá, và việc khai thác dữ liệu này để phân khúc chính là chìa khóa để tạo ra lợi thế cạnh tranh, đáp ứng vượt trội kỳ vọng của người tiêu dùng.

1.2. Giới thiệu mô hình RFM trong ngành bán lẻ và thương mại điện tử

Trong ngành bán lẻ và thương mại điện tử, mô hình RFM là một công cụ phân tích hành vi khách hàng dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử. Mô hình này định lượng giá trị của khách hàng thông qua ba chỉ số chính: Recency (Thời gian mua hàng gần nhất), Frequency (Tần suất mua hàng), và Monetary (Giá trị tiền tệ). Ưu điểm của RFM là sự đơn giản trong khái niệm nhưng lại mang đến những insight sâu sắc. Nó giúp các nhà bán lẻ nhanh chóng xác định các nhóm khách hàng quan trọng như: khách hàng VIP, khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng cần nuôi dưỡng, và cả những khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Dựa trên kết quả phân tích RFM, doanh nghiệp có thể triển khai các hoạt động chăm sóc khách hàng phù hợp, tối ưu hóa vòng đời sản phẩm và cải thiện đáng kể giá trị vòng đời khách hàng (CLV).

II. Thách Thức Khi Bỏ Qua Phân Tích Dữ Liệu Khách Hàng

Việc không tận dụng dữ liệu khách hàng để phân khúc đẩy doanh nghiệp vào tình thế rủi ro với các chiến lược marketing kém hiệu quả và lãng phí ngân sách. Khi áp dụng một thông điệp chung cho tất cả mọi người, doanh nghiệp sẽ không thể chạm đến nhu cầu và mong muốn riêng biệt của từng cá nhân. Điều này dẫn đến tỷ lệ tương tác thấp, hiệu quả chuyển đổi không cao và hình ảnh thương hiệu trở nên mờ nhạt trong mắt người tiêu dùng. Thách thức lớn nhất là không xác định được đâu là nhóm khách hàng cốt lõi cần được ưu tiên chăm sóc. Doanh nghiệp có thể vô tình bỏ qua những khách hàng trung thành, những người đóng góp phần lớn vào doanh thu, trong khi lại lãng phí nguồn lực vào những nhóm khách hàng không có tiềm năng. Nghiên cứu của Mussadiq Abdul Rahim và cộng sự (2021) chỉ ra rằng, phân tích hành vi khách hàng là yếu tố quyết định ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của một cửa hàng bán lẻ. Việc bỏ qua bước phân tích này đồng nghĩa với việc mất đi cơ hội tối ưu hóa chuyển đổi và xây dựng một tệp khách hàng bền vững, khiến doanh nghiệp dễ bị các đối thủ cạnh tranh thấu hiểu thị trường hơn vượt mặt.

2.1. Hạn chế của chiến lược marketing đại trà thiếu cá nhân hóa

Chiến lược marketing đại trà, hay "one-size-fits-all", ngày càng tỏ ra lỗi thời trong kỷ nguyên số. Hạn chế lớn nhất của phương pháp này là tính thiếu liên quan. Một thông điệp quảng cáo chung chung khó có thể gây được tiếng vang với một người tiêu dùng đã quen với các trải nghiệm được cá nhân hóa. Kết quả là sự thờ ơ của khách hàng, tỷ lệ mở email thấp, tỷ lệ nhấp chuột không cao và chi phí cho mỗi chuyển đổi tăng vọt. Thiếu chiến dịch marketing cá nhân hóa cũng làm suy giảm mối quan hệ giữa thương hiệu và khách hàng, khiến họ cảm thấy mình chỉ là một con số trong đám đông thay vì một cá nhân được trân trọng.

2.2. Nguy cơ đánh mất khách hàng trung thành và tiềm năng

Không có hệ thống phân tích và phân loại khách hàng, doanh nghiệp không thể nhận diện sớm các dấu hiệu cảnh báo. Những khách hàng có nguy cơ rời bỏ—những người có thời gian mua hàng gần nhất (Recency) đã lâu hoặc tần suất mua giảm—sẽ lặng lẽ rời đi mà không có bất kỳ nỗ lực giữ chân nào. Đồng thời, những khách hàng tiềm năng có giá trị cao nhưng chưa mua thường xuyên có thể bị bỏ lỡ. Nghiêm trọng hơn, việc không có chương trình chăm sóc đặc biệt dành cho nhóm khách hàng trung thành sẽ làm họ cảm thấy không được coi trọng và dễ dàng bị thu hút bởi các ưu đãi từ đối thủ cạnh tranh. Đánh mất những nhóm khách hàng này gây ra thiệt hại kép: vừa mất đi nguồn doanh thu ổn định, vừa tốn kém chi phí để tìm kiếm khách hàng mới thay thế.

III. Hướng Dẫn Phân Tích RFM Giải Mã 3 Chỉ Số Vàng

Phân tích RFM là một kỹ thuật định lượng dựa trên nguyên tắc Pareto (quy tắc 80/20), cho rằng khoảng 80% doanh thu đến từ 20% khách hàng. Mô hình này tập trung vào ba chỉ số đơn giản nhưng đầy sức mạnh để đo lường và xếp hạng giá trị khách hàng, cho phép doanh nghiệp xác định chính xác nhóm 20% quan trọng đó. Ba chỉ số này bao gồm Recency (R) - Lần mua gần nhất, Frequency (F) - Tần suất mua hàng, và Monetary (M) - Giá trị chi tiêu. Mỗi chỉ số phản ánh một khía cạnh khác nhau trong hành vi mua sắm của khách hàng. Recency cho biết mức độ "nóng" của mối quan hệ với khách hàng; Frequency thể hiện sự gắn bó và lòng trung thành; trong khi Monetary khẳng định giá trị kinh tế mà khách hàng mang lại. Việc kết hợp ba chỉ số này tạo ra một hệ thống điểm số đa chiều, giúp phân khúc khách hàng một cách khoa học và khách quan. Thay vì chỉ dựa vào tổng doanh thu, mô hình RFM cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn, giúp nhận diện cả những khách hàng mua thường xuyên với giá trị nhỏ nhưng ổn định, hay những khách hàng mới có tiềm năng chi tiêu lớn.

3.1. Phân tích chỉ số Recency R Mức độ mua hàng gần đây

Chỉ số Recency đo lường khoảng thời gian tính từ lần mua hàng cuối cùng của khách hàng cho đến thời điểm hiện tại. Đây là chỉ số có sức ảnh hưởng lớn nhất trong việc dự đoán khả năng khách hàng sẽ phản hồi lại các chiến dịch marketing. Nguyên tắc cơ bản là: một khách hàng vừa mới mua hàng có nhiều khả năng sẽ mua lại hơn so với một khách hàng đã không hoạt động trong một thời gian dài. Để tính toán Recency, doanh nghiệp cần xác định ngày giao dịch gần nhất của mỗi khách hàng và trừ đi ngày đó từ ngày phân tích. Giá trị Recency càng thấp thì điểm số càng cao, cho thấy khách hàng đang hoạt động tích cực.

3.2. Đánh giá chỉ số Frequency F Tần suất mua sắm lặp lại

Chỉ số Frequency thể hiện tổng số lần giao dịch mà một khách hàng đã thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định. Chỉ số này là thước đo mức độ gắn bó và lòng trung thành của khách hàng. Những người mua hàng thường xuyên rõ ràng quan tâm đến sản phẩm và thương hiệu hơn những người chỉ mua một lần. Để tính toán Frequency, doanh nghiệp chỉ cần đếm tổng số đơn hàng của mỗi khách hàng trong khung thời gian phân tích. Giá trị Frequency càng cao, điểm số càng cao, cho thấy đây là những khách hàng có mức độ tương tác tốt và là đối tượng lý tưởng cho các chương trình khách hàng thân thiết.

3.3. Đo lường chỉ số Monetary M Tổng giá trị chi tiêu

Chỉ số Monetary phản ánh tổng số tiền mà một khách hàng đã chi tiêu trong một khoảng thời gian xác định. Chỉ số này giúp phân biệt những khách hàng chi tiêu nhiều với những người chi tiêu ít. Mặc dù một khách hàng có thể mua sắm thường xuyên (Frequency cao), nhưng nếu giá trị mỗi đơn hàng thấp, họ có thể không mang lại nhiều lợi nhuận bằng một khách hàng mua ít thường xuyên hơn nhưng với giá trị đơn hàng lớn. Monetary được tính bằng cách tổng hợp giá trị của tất cả các giao dịch từ một khách hàng. Giá trị Monetary càng cao, điểm số càng cao, cho thấy khách hàng đó có đóng góp lớn vào doanh thu chung của công ty.

IV. Bí Quyết Xây Dựng Mô Hình RFM Để Phân Loại Khách Hàng

Xây dựng một mô hình RFM hiệu quả đòi hỏi một quy trình có hệ thống, từ việc thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng đến việc chấm điểm và phân nhóm. Bước đầu tiên là tổng hợp dữ liệu giao dịch, bao gồm mã khách hàng, ngày mua hàng và giá trị đơn hàng từ hệ thống CRM hoặc cơ sở dữ liệu bán hàng. Sau khi có dữ liệu thô, cần tính toán ba giá trị R, F, M cho từng khách hàng. Quá trình này được mô tả chi tiết trong nghiên cứu về dữ liệu của AdventureWorks Cycles, nơi các giá trị này được tổng hợp bằng công cụ như Excel Pivot Table hoặc các lệnh trong Python. Bước tiếp theo và quan trọng nhất là chấm điểm. Một phương pháp phổ biến là chia tập khách hàng thành 5 nhóm (ngũ phân vị) cho mỗi chỉ số R, F, và M. Ví dụ, 20% khách hàng có Recency thấp nhất (mua gần đây nhất) sẽ được 5 điểm, trong khi 20% có Recency cao nhất (mua lâu nhất) chỉ được 1 điểm. Tương tự với Frequency và Monetary, điểm càng cao cho thấy giá trị càng lớn. Bằng cách kết hợp điểm số của ba chỉ số, mỗi khách hàng sẽ có một mã RFM duy nhất (ví dụ: 555, 125, 343), tạo cơ sở vững chắc cho việc phân loại khách hàng thành các nhóm có ý nghĩa chiến lược.

4.1. Quy trình tính điểm và xếp hạng RFM cho từng khách hàng

Quy trình tính điểm RFM bắt đầu bằng việc xác định giá trị R, F, M cho mỗi khách hàng. Tiếp theo, sắp xếp danh sách khách hàng theo thứ tự giảm dần cho từng chỉ số. Dựa trên sự phân chia (thường là 3, 4 hoặc 5 nhóm), mỗi khách hàng được gán một điểm số. Ví dụ, với hệ thống 5 điểm: điểm R=5 cho nhóm mua gần nhất, F=5 cho nhóm mua thường xuyên nhất, và M=5 cho nhóm chi tiêu nhiều nhất. Sau khi gán điểm, điểm RFM tổng hợp có thể được tính bằng cách ghép các điểm số riêng lẻ (ví dụ: 555) hoặc tính điểm tổng có trọng số. Nghiên cứu trên dữ liệu AdventureWorks Cycles đã áp dụng công thức trọng số để nhấn mạnh tầm quan trọng của chỉ số Monetary, cho thấy sự linh hoạt của mô hình trong việc điều chỉnh cho phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

4.2. Các phân khúc khách hàng phổ biến từ phân tích RFM

Từ điểm số RFM, doanh nghiệp có thể xác định nhiều phân khúc khách hàng có ý nghĩa. Các nhóm phổ biến bao gồm:

• Khách hàng Vô địch (Champions/Top Customers - điểm 555): Nhóm giá trị nhất, mua gần đây, thường xuyên và chi tiêu nhiều. Cần các chương trình tri ân đặc biệt và mời họ trở thành đại sứ thương hiệu.
• Khách hàng Trung thành (Loyal Customers - điểm X5X): Mua sắm rất thường xuyên. Đây là xương sống của doanh nghiệp, cần được duy trì mối quan hệ qua các chương trình thành viên.
• Khách hàng Tiềm năng (Potential Loyalist - điểm 3-5, 1-3, 1-3): Khách hàng mới hoặc mua không thường xuyên nhưng có tiềm năng. Cần các chiến dịch nuôi dưỡng để tăng tần suất mua.
• Khách hàng Có nguy cơ rời bỏ (At-Risk - điểm 1-2, 3-5, 3-5): Đã từng mua thường xuyên và chi tiêu nhiều nhưng đã lâu không quay lại. Cần các chiến dịch tái kích hoạt cá nhân hóa để kéo họ trở lại.
• Khách hàng Ngủ đông (Hibernating/Low Value - điểm 1-2, 1-2, 1-2): Nhóm ít giá trị nhất, đã lâu không mua và chi tiêu ít. Cần cân nhắc chi phí marketing cho nhóm này hoặc chỉ gửi các ưu đãi hấp dẫn nhất.

V. Case Study Ứng Dụng RFM và K Means Trong Bán Lẻ

Lý thuyết sẽ không hoàn chỉnh nếu thiếu ứng dụng thực tiễn. Nghiên cứu điển hình về công ty AdventureWorks Cycles cung cấp một minh chứng rõ ràng về sức mạnh của giải pháp RFM khi được kết hợp với các kỹ thuật học máy hiện đại. Nghiên cứu đã tiến hành phân tích dữ liệu bán hàng từ 121.253 giao dịch trong giai đoạn 2017-2020 để thực hiện phân khúc khách hàng. Bằng cách áp dụng mô hình RFM truyền thống trên Excel và Python, nghiên cứu đã bước đầu phân loại khách hàng thành các nhóm như "Top Customer", "High Value Customer", "Medium Value Customer" và "Low Value Customer". Đáng chú ý, kết quả cho thấy nhóm "Low Value Customer" chiếm tỷ trọng lớn nhất, đặt ra một bài toán quan trọng cho doanh nghiệp về chiến lược giữ chân và phát triển khách hàng. Để nâng cao độ chính xác và tính khách quan, nghiên cứu đã tiến một bước xa hơn bằng cách áp dụng thuật toán phân cụm K-Means—một phương pháp học không giám sát. Kỹ thuật này giúp tự động gom nhóm các khách hàng có đặc điểm R, F, M tương đồng vào các cụm một cách tự nhiên, loại bỏ sự chủ quan trong việc xác định ngưỡng điểm. Việc kết hợp RFM và K-Means không chỉ giúp xác thực các phân khúc đã có mà còn có thể khám phá ra các nhóm khách hàng tiềm ẩn mới.

5.1. Phân tích dữ liệu bán hàng của Adventureworks Cycles

Dữ liệu từ AdventureWorks Cycles là một bộ dữ liệu phong phú, bao gồm thông tin về đơn hàng, khách hàng, sản phẩm và địa điểm. Bước đầu tiên trong nghiên cứu là làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, loại bỏ các giá trị rỗng và không hợp lệ. Sau đó, các thuộc tính chính để tính toán RFM được trích xuất, bao gồm CustomerKey, OrderDateKey và SalesAmount. Quá trình phân tích khám phá dữ liệu (EDA) được thực hiện bằng Python để trực quan hóa sự phân bổ của các chỉ số R, F, M, cho thấy hầu hết dữ liệu đều lệch trái, tập trung ở các giá trị thấp—một đặc điểm chung trong dữ liệu bán lẻ. Điều này khẳng định sự cần thiết phải phân khúc để có chiến lược phù hợp thay vì nhìn vào các con số trung bình.

5.2. Kết quả phân cụm và đề xuất chiến lược cho từng nhóm

Kết quả phân tích RFM cho thấy sự phân hóa rõ rệt trong tệp khách hàng. Nhóm "Top Customer" tuy nhỏ về số lượng nhưng đóng góp giá trị lớn, cần được chăm sóc đặc biệt. Ngược lại, nhóm "Low Value Customer" chiếm đa số, đòi hỏi các chiến dịch marketing tự động, chi phí thấp để sàng lọc và tìm ra những cá nhân có tiềm năng. Dựa trên các phân khúc này, các chiến lược được đề xuất bao gồm: chương trình khách hàng thân thiết cho nhóm giá trị cao, chiến dịch email marketing giới thiệu sản phẩm liên quan cho nhóm trung bình, và các chương trình khuyến mãi đặc biệt để kích hoạt lại nhóm có nguy cơ rời bỏ. Việc này giúp tối ưu hóa chuyển đổi và nâng cao hiệu quả đầu tư marketing.

5.3. Vai trò của Machine Learning trong tối ưu hóa mô hình RFM

Việc tích hợp Machine Learning, cụ thể là thuật toán K-Means, vào mô hình RFM đã giải quyết một số nhược điểm của phương pháp truyền thống. K-Means giúp xác định số lượng cụm tối ưu một cách khách quan thông qua các phương pháp như Elbow Method và Silhouette Score. Nó xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu khách hàng lớn và tự động phân nhóm dựa trên khoảng cách Euclide trong không gian 3 chiều (R, F, M). Trong case study của AdventureWorks, sau khi xử lý các giá trị ngoại lệ (outliers) và chuẩn hóa dữ liệu, K-Means đã gom các khách hàng vào các cụm có đặc tính rõ ràng, giúp việc định hình chân dung khách hàng và xây dựng chiến lược trở nên chính xác và dựa trên dữ liệu hơn bao giờ hết.

VI. Tương Lai Của Giải Pháp RFM Tích Hợp AI Automation

Giải pháp RFM không phải là một mô hình tĩnh; nó liên tục phát triển để đáp ứng yêu cầu ngày càng phức tạp của thị trường. Tương lai của RFM nằm ở sự kết hợp sâu rộng với Trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa. Thay vì chỉ là một công cụ phân tích hồi cứu, RFM đang trở thành nền tảng cho các mô hình dự đoán. Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu RFM lịch sử cùng với các biến số khác (như lịch sử duyệt web, tương tác trên mạng xã hội) để dự báo hành vi mua sắm trong tương lai. Điều này mở ra khả năng xác định sớm những khách hàng có nguy cơ rời bỏ trước cả khi họ có dấu hiệu rõ ràng, hoặc nhận diện khách hàng tiềm năng ngay từ những tương tác đầu tiên. Hơn nữa, việc tích hợp RFM vào các nền tảng marketing automation và hệ thống CRM đang trở thành tiêu chuẩn. Khi một khách hàng thay đổi phân khúc RFM (ví dụ: từ "At-Risk" trở lại thành "Loyal Customer"), hệ thống có thể tự động kích hoạt một chuỗi email hoặc gửi một ưu đãi phù hợp. Sự tự động hóa này không chỉ giúp tiết kiệm nguồn lực mà còn đảm bảo các hoạt động chăm sóc khách hàng diễn ra kịp thời và nhất quán, góp phần nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng.

6.1. Xu hướng kết hợp RFM với dự báo giá trị vòng đời khách hàng CLV

Một trong những xu hướng rõ nét nhất là việc kết hợp phân tích RFM với mô hình dự báo giá trị vòng đời khách hàng (CLV). Trong khi RFM cung cấp một cái nhìn về giá trị lịch sử của khách hàng, CLV lại hướng tới tương lai, ước tính tổng lợi nhuận ròng mà một khách hàng sẽ mang lại trong suốt mối quan hệ của họ với doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng các phân khúc RFM làm đầu vào cho mô hình CLV, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn. Ví dụ, họ có thể quyết định chi nhiều ngân sách hơn để giữ chân một khách hàng trong phân khúc "At-Risk" nếu CLV dự kiến của người đó cao, và ngược lại.

6.2. Triển vọng của marketing automation dựa trên phân khúc RFM

Triển vọng của marketing automation dựa trên RFM là vô cùng lớn. Các hệ thống tự động hóa có thể theo dõi sự thay đổi điểm RFM của khách hàng theo thời gian thực. Một kịch bản phổ biến là thiết lập các "trigger" (tác nhân kích hoạt) dựa trên sự thay đổi phân khúc. Ví dụ, một khách hàng vừa đạt ngưỡng để trở thành "High Value" sẽ tự động nhận được email cảm ơn kèm một ưu đãi độc quyền. Một khách hàng có điểm Recency giảm xuống một mức nhất định sẽ được đưa vào một chiến dịch "Win-back" tự động. Sự kết hợp này biến phân khúc khách hàng từ một báo cáo tĩnh thành một hệ thống marketing động, linh hoạt và phản ứng nhanh, giúp tối ưu hóa chuyển đổi liên tục.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh cạnh tranh thương mại ngày càng gay gắt, các doanh nghiệp bán lẻ không thể tiếp tục duy trì các chiến lược tiếp thị đại trà áp dụng chung cho toàn bộ cơ sở khách hàng. Việc tiếp cận đồng nhất không phân biệt đặc điểm hành vi làm gia tăng chi phí tiếp thị nhưng giảm thiểu hiệu quả kinh doanh và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Để tối ưu hóa doanh thu và duy trì tệp khách hàng trung thành, doanh nghiệp cần phân loại cơ sở khách hàng thành các nhóm có cùng thuộc tính hành vi và mức độ đóng góp giá trị.

Tuy nhiên, việc phân tích phân khúc khách hàng thủ công đòi hỏi nguồn lực lớn, tốn thời gian và dễ phát sinh sai sót số liệu. Các hệ thống quản trị quan hệ khách hàng (CRM) truyền thống đa phần chỉ ghi nhận dữ liệu giao dịch và thực hiện các thống kê định kỳ đơn giản, chưa khai thác sâu các thuật toán học máy để tự động hóa và nâng cao độ chính xác. Đề tài "RFM – Giải pháp hiệu quả để phân cụm khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ" được nhóm tác giả lựa chọn nhằm giải quyết khoảng trống này thông qua việc ứng dụng mô hình RFM kết hợp kỹ thuật phân cụm K-Means trên tập dữ liệu bán lẻ đa quốc gia.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

1. Mục tiêu ngắn hạn:
   • Phân cụm cơ sở khách hàng thành các tệp cụ thể nhằm cung cấp căn cứ xây dựng chính sách bán hàng và hậu mãi phù hợp.
   • Sàng lọc và nhận diện các nhóm khách hàng mang tính đặc thù (khách hàng mua ít lần nhưng giá trị đơn hàng lớn) hoặc khách hàng có nguy cơ rời bỏ dịch vụ.
   • Trực quan hóa các phân khúc khách hàng qua biểu đồ và báo cáo nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định kinh doanh.
2. Mục tiêu dài hạn:
   • Ứng dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) không giám sát vào bài toán phân tích dữ liệu bán lẻ nhằm tiết kiệm chi phí vận hành lâu dài.
   • Xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững thông qua việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chuyển đổi.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Dữ liệu giao dịch và hành vi tiêu dùng của khách hàng thuộc doanh nghiệp Adventure Works Cycles (doanh nghiệp sản xuất và phân phối xe đạp).
• Phạm vi không gian: Cơ sở khách hàng tại 6 quốc gia thuộc 4 khu vực lãnh thổ lớn (Mỹ, Canada, Pháp, Đức, Úc, Vương quốc Anh).
• Phạm vi thời gian: Tập dữ liệu giao dịch ghi nhận trong 3 năm, từ tháng 07/2017 đến tháng 06/2020. Thời gian nhóm tác giả tiến hành thu thập và xử lý nghiên cứu kéo dài 2 tháng.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng khung nghiên cứu dựa trên sự kết hợp giữa lý thuyết tiếp thị phân khúc và các kỹ thuật khoa học dữ liệu ứng dụng.

Khung lý thuyết và mô hình ứng dụng

• Hành vi khách hàng và phân khúc thị trường: Hành vi khách hàng được phân tích qua hai nhóm: hành vi có thể quan sát được (số tiền, tần suất, thời gian mua sắm) và hành vi không quan sát được (nhận thức, đánh giá, động cơ tiêu dùng). Phân khúc khách hàng được triển khai dựa trên các tiêu chí nhân khẩu học, hành vi, hành trình mua sắm, mức độ tương tác và loại thiết bị.
• Mô hình RFM (Recency – Frequency – Monetary): Mô hình định lượng giá trị khách hàng dựa trên 3 biến số nền tảng:
  • Recency ($R$): Khoảng thời gian tính từ giao dịch/tương tác gần nhất đến thời điểm khảo sát.
  • Frequency ($F$): Tổng số lần thực hiện giao dịch của khách hàng trong khoảng thời gian phân tích.
  • Monetary ($M$): Tổng lượng tiền khách hàng đã chi tiêu trong toàn bộ chu kỳ mua sắm.
  • Các biến thể mở rộng được tổng hợp gồm: RFD (bổ sung Duration), RFE (bổ sung Engagement), RFM-I (bổ sung Interactions), và RFMTC (bổ sung Time và Churn rate theo chuỗi Bernoulli).
• Thuật toán phân cụm K-Means: Kỹ thuật học máy không giám sát nhằm phân chia $n$ quan sát thành $K$ cụm dựa trên việc tối thiểu hóa phương sai nội cụm theo khoảng cách Euclidean. Độ phức tạp tính toán của thuật toán là $O(tkn)$. Số lượng cụm tối ưu được xác định qua phương pháp Elbow và kiểm định hệ số Silhouette.
• Phân tích đoàn hệ (Cohort Analysis): Phương pháp theo dõi hành vi của các nhóm đối tượng có chung đặc điểm qua thời gian để đo lường tỷ lệ giữ chân (Retention rate) và tỷ lệ thoát (Bounce rate). Nghiên cứu phân loại theo Acquisition cohorts (thời điểm chuyển đổi) và Behavioral cohorts (hành vi phát sinh).

Phương pháp nghiên cứu và công cụ

• Phương pháp định lượng: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ cơ sở dữ liệu quan hệ, thực hiện phân tích khám phá dữ liệu (EDA), tính điểm RFM theo phương pháp tổng hợp có trọng số ($0.57 \times \text{Monetary score} + \dots$), chuẩn hóa biến số và chạy thuật toán phân cụm.
• Phương pháp định tính: Rút ra nhận định kinh doanh từ các phân cụm trực quan hóa, so sánh hiệu quả giữa các công cụ xử lý.
• Công cụ triển khai: Microsoft Excel (xử lý Pivot Table, hàm điều kiện), Python (thư viện Pandas, Matplotlib, Scikit-learn), Power BI (trực quan hóa báo cáo quản trị).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu

Chương này tổng thuật các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng khai phá dữ liệu và mô hình RFM trong quản trị quan hệ khách hàng:

• Arne Floh và cộng sự (2013): Khảo sát giá trị cảm nhận đa chiều trong viễn thông và tài chính.
• Wafa Qadadeh & Sherief Abdallah (2018): Ứng dụng K-Means và bản đồ tự tổ chức SOM trong lĩnh vực bảo hiểm.
• Sari Hartini và cộng sự (2020): Kết hợp K-Means và Naïve Bayes trong ngành mỹ phẩm đạt độ chính xác 65,87%.
• Nguyễn Phúc Sơn và cộng sự (2021): Kết hợp mạng nơ-ron sâu với phân cụm xác suất tự giám sát trên dữ liệu chuỗi siêu thị tại TP. Hồ Chí Minh.
• Hồ Trung Thành & Nguyễn Đăng Sơn (2021): Sử dụng RFM, phương pháp Elbow, kiểm định Silhouette, chuẩn hóa Z-score và phân tích Cohort trên dữ liệu hóa đơn bán lẻ.

Từ tổng quan, nhóm tác giả chỉ ra hai khoảng trống nghiên cứu chính: (1) Các hệ thống quản lý hiện hành chủ yếu dừng ở thống kê mô tả truyền thống, thiếu tính tự động hóa và độ chính xác khách quan; (2) Các nghiên cứu trước đây thường giả định tính độc lập giữa các loại sản phẩm và chưa xem xét tác động cạnh tranh thực tế. Đây là cơ sở để nhóm xây dựng bài toán phân cụm tự động bằng K-Means trên dữ liệu của Adventure Works Cycles.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Nội dung chương 2 xây dựng hệ thống định nghĩa và công thức khoa học:

• Trình bày vai trò của nghiên cứu hành vi khách hàng trong việc cá nhân hóa thương hiệu, tối ưu hóa ngân sách tiếp thị và tăng tỷ lệ giữ chân.
• Phân tích ưu và nhược điểm của 5 phương pháp phân khúc phổ biến:

Phương pháp phân khúc	Ưu điểm chính	Nhược điểm chính
Nhân khẩu học	Thu thập dữ liệu dễ dàng, chi phí thấp	Dữ liệu mang tính giả định, dễ lỗi thời
Hành vi	Phản ánh chính xác thói quen tiêu dùng	Hành vi biến đổi liên tục, khó đo lường toàn diện
Hành trình mua hàng	Tiếp cận đúng nhu cầu từng giai đoạn	Tốn nguồn lực theo dõi chi tiết
Mức độ tham gia	Giúp kích hoạt các nhóm ít tương tác	Dễ gây nhàm chán nếu lạm dụng ưu đãi
Thiết bị sử dụng	Tối ưu hóa giao diện hiển thị	Cần cập nhật liên tục theo công nghệ thiết bị

• Hệ thống hóa quy trình 5 bước của thuật toán K-Means: khởi tạo ngẫu nhiên $K$ tâm cụm $\rightarrow$ tính khoảng cách Euclidean $\rightarrow$ gán quan sát vào cụm gần nhất $\rightarrow$ cập nhật lại tọa độ tâm cụm $\rightarrow$ lặp lại quy trình đến khi trạng thái phân cụm hội tụ.

Chương 3: Chuẩn bị dữ liệu

Chương 3 mô tả chi tiết tập dữ liệu AdventureWorks Sales gồm 121.253 dòng dữ liệu giao dịch, phân bổ trên 7 bảng dữ liệu quan hệ:

Bảng dữ liệu	Số trường dữ liệu chính	Các thuộc tính quan trọng khai thác
Sales Order_data	4 cột	Channel, SalesOrderLineKey, Sales Order, Sales Order Line
Sales Territory_data	4 cột	SalesTerritoryKey, Region (11 vùng), Country (6 nước), Group (4 nhóm)
Sales_data	8 cột	CustomerKey, ProductKey, OrderDateKey, DueDateKey, ShipDateKey, Unit Price, Order Quantity, Sales Amount
Reseller_data	Thông tin đại lý	Mã đại lý, tên và thông tin liên lạc
Date_data	Thông tin thời gian	Khóa thời gian, ngày, tháng, năm giao dịch
Product_data	4 cột chính	ProductKey, SKU, Product, List Price, Color
Customer_data	3 cột chính	CustomerKey, Customer, Postal Code

Quy trình phân tích khám phá dữ liệu (EDA) thực hiện xử lý giá trị rỗng tại hai trường ShipDateKey (trong Sales_data) và Color (trong Product_data). Tiến hành kết nối hai bảng Sales Order_data và Sales_data thông qua khóa ngoại SalesOrderLineKey, sau đó loại bỏ các bản ghi không định danh khách hàng (CustomerKey = -1).

Chương 4: Mô tả bài toán và triển khai thực nghiệm

Chương 4 trình bày chi tiết việc triển khai mô hình phân khúc qua ba cách tiếp cận kỹ thuật:

[Dữ liệu giao dịch 121.253 dòng]
[Làm sạch & Nối bảng: Sales_data + Sales Order_data]

1. Triển khai trên Microsoft Excel:
   • Chuyển đổi trường OrderDateKey sang định dạng ngày tháng OrderDate.
   • Sử dụng Pivot Table tổng hợp dữ liệu theo CustomerKey để tính $R$, $F$, $M$.
   • Chia khoảng giá trị thành các mức điểm từ 1 đến 5 bằng hàm IF.
   • Tính điểm tổng hợp RFM theo công thức trọng số: điểm Monetary nhân hệ số 0,57 kết hợp với điểm Recency và Frequency.
   • Phân loại khách hàng thành 4 phân khúc chính:

Phân khúc khách hàng	Ngưỡng điểm RFM quy định
Top Customer	Điểm $\text{RFM} > 4.5$
High Value Customer	$4.0 \le \text{Điểm RFM} \le 4.5$
Medium Value Customer	$3.0 \le \text{Điểm RFM} < 4.0$
Low Value Customer	$\text{Điểm RFM} \le 1.6$ (và các mức trung gian dưới 3.0)

2. Triển khai trên Python:

   • Xử lý dữ liệu dạng bảng với hàm concat của thư viện Pandas để gộp ba chiều thông tin $R$, $F$, $M$.
   • Vẽ biểu đồ Histogram phân tích phân phối dữ liệu:
     • Biến $R$ có phân phối lệch trái, tập trung trong khoảng 0 đến 400 ngày.
     • Biến $F$ có phân phối lệch trái mạnh, tập trung chủ yếu từ 1 đến 9 lần.
     • Biến $M$ có phân phối lệch trái, ghi nhận mức chi tiêu tập trung ở quy mô nhỏ và vừa.
   • Thống kê tứ phân vị cho thấy: Giá trị Recency trung bình đạt 174 ngày; Frequency trung bình là 3 lần (đại đa số khách hàng có tần suất dưới 5 lần); Monetary trung bình đạt 1.588 đơn vị tiền tệ.
   • Sử dụng Power BI để trực quan hóa tỷ trọng từng nhóm, chỉ ra rằng nhóm Low Value Customers chiếm phần lớn tỷ trọng cơ sở dữ liệu.

3. Triển khai phân cụm K-Means:

   • Nhận diện và xử lý các điểm dữ liệu ngoại lai (Outliers) bằng biểu đồ hộp (Box-plot) trên cả ba biến $R$, $F$, $M$.
   • Thực hiện chuẩn hóa và co giãn thang đo (feature scaling) nhằm loại bỏ ảnh hưởng của sự chênh lệch độ lớn giữa các biến số trước khi tính khoảng cách phân cụm.

Chương 5: Phân tích thảo luận và đề xuất

• Đánh giá mô hình RFM truyền thống: Phân tích điểm RFM theo phương pháp gán nhãn thủ công hoặc phân vị cố định giúp doanh nghiệp nhanh chóng định hình các nhóm khách hàng cốt lõi nhưng còn mang tính chủ quan trong việc thiết lập ngưỡng điểm.
• Đánh giá mô hình RFM với K-Means: Thuật toán K-Means loại bỏ sự can thiệp chủ quan vào việc phân chia ranh giới cụm, tự động tối ưu hóa việc phân nhóm các vector đặc trưng trong không gian 3 chiều ($R, F, M$).
• Ứng dụng phân tích Cohort: Đánh giá hành vi mua lặp lại của khách hàng theo thời gian, giúp xác định các điểm sụt giảm tương tác để đưa ra chiến dịch tái kích hoạt khách hàng mục tiêu.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng

Nghiên cứu đã trích xuất và phân tích toàn diện 121.253 giao dịch trong tập dữ liệu AdventureWorks Sales với các chỉ số thống kê cụ thể:

Thuộc tính RFM	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)	Giá trị trung bình (Mean)	Đặc điểm phân phối
Recency (R)	Ngày 15/06/2020	1.080 ngày	174 ngày	Phân phối lệch trái, tập trung từ 0 - 400 ngày
Frequency (F)	1 lần	68 lần	3 lần	Phân phối lệch trái, đa số $< 5$ lần (1 - 9 lần)
Monetary (M)	2,29	13.295,39	1.588	Phân phối lệch trái

Đóng góp thực tiễn và học thuật

• Về mặt kỹ thuật: Xây dựng quy trình phân tích dữ liệu bán lẻ khép kín: từ bước tiền xử lý, loại bỏ giá trị dị biệt (Box-plot), chuẩn hóa biến số, đến phân cụm tự động bằng K-Means và trực quan hóa đa chiều (3D plot, Power BI).
• Về mặt quản trị: Giúp doanh nghiệp nhận diện rõ tệp Low Value Customers chiếm tỷ trọng chi phối để điều chỉnh ngân sách tiếp thị; đồng thời thiết lập chính sách chăm sóc đặc biệt cho tệp Top Customer và High Value Customer nhằm tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

• Yếu tố thị trường: Mô hình chưa tính toán đến tác động từ các đối thủ cạnh tranh trên thị trường bán lẻ vào hành vi của khách hàng.
• Giả định dữ liệu: Nghiên cứu giả định tính độc lập giữa các danh mục sản phẩm, chưa xem xét sự tương tác chéo giữa các dòng sản phẩm mà khách hàng đã mua.
• Đặc tính thuật toán: K-Means phụ thuộc vào việc lựa chọn số cụm $K$ ban đầu và nhạy cảm với các điểm dữ liệu nhiễu/ngoại lai nếu bước tiền xử lý chưa triệt để.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Khảo sát các mô hình mở rộng như mô hình RFMTC (kết hợp tỷ lệ rời bỏ Churn rate theo chuỗi Bernoulli) hoặc mô hình tính giá trị lâu dài của khách hàng (CLV).
• Ứng dụng mô hình TRFM nhằm bổ sung tính chu kỳ và đặc thù riêng biệt của từng loại sản phẩm vào bài toán phân tích hành vi mua sắm.
• Thử nghiệm so sánh K-Means với các thuật toán phân cụm khác như Fuzzy C-means, Hierarchical Clustering hoặc các mô hình học sâu.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng sau:

• Sinh viên ngành Hệ thống thông tin, Khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh: Tham khảo quy trình làm sạch dữ liệu quan hệ bán lẻ, kỹ thuật xử lý dữ liệu ngoại lai bằng Box-plot, phương pháp gán trọng số RFM và mã nguồn ứng dụng trên Python/Excel.
• Chuyên viên Marketing Analytics và CRM: Ứng dụng khung lý thuyết phân nhóm khách hàng, cách thức kết hợp giữa phân tích RFM và phân tích Cohort để theo dõi tỷ lệ giữ chân khách hàng thực tế trong doanh nghiệp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tập dữ liệu thực nghiệm trong đồ án có quy mô và nguồn gốc như thế nào?

Đồ án sử dụng bộ dữ liệu AdventureWorks Sales của công ty Adventure Works Cycles (kinh doanh lĩnh vực xe đạp) gồm 121.253 giao dịch phát sinh từ tháng 07/2017 đến tháng 06/2020 tại 6 quốc gia: Mỹ, Canada, Pháp, Đức, Úc và Vương quốc Anh.

2. Các biến số trong mô hình RFM được tính toán từ các trường dữ liệu nào?

Biến $R$ (Recency) được tính từ hiệu số giữa ngày giao dịch cuối cùng của tập dữ liệu và ngày mua hàng gần nhất trong trường OrderDateKey; biến $F$ (Frequency) được tính từ tổng số hóa đơn duy nhất trong trường Sales Order; biến $M$ (Monetary) được tính từ tổng doanh thu chi tiêu trong trường Sales Amount.

3. Trọng số tính điểm RFM trong Excel được đồ án thiết lập ra sao?

Điểm RFM tổng hợp được tính theo phương pháp có trọng số, trong đó nhóm tác giả đặt mức độ ưu tiên cao nhất cho thuộc tính giá trị chi tiêu với hệ số $0.57 \times \text{Monetary score}$, sau đó kết hợp với điểm của Recency và Frequency để phân thành 4 nhóm khách hàng.

4. Phân phối của các biến $R$, $F$, $M$ trong tập dữ liệu có đặc điểm gì?

Cả ba biến số đều có phân phối lệch trái. Trong đó, biến $R$ có giá trị trung bình là 174 ngày (tập trung ở 0 - 400 ngày); biến $F$ có giá trị trung bình là 3 lần (dao động từ 1 đến 68 lần); biến $M$ có giá trị trung bình là 1.588 đơn vị tiền tệ (dao động từ 2,29 đến 13.295,39).

5. Những kỹ thuật nào được áp dụng để chuẩn bị dữ liệu cho thuật toán K-Means?

Nhóm tác giả đã tiến hành lọc bỏ các bản ghi không hợp lệ (CustomerKey = -1), loại bỏ các điểm dị biệt bằng phương pháp biểu đồ hộp (Box-plot), và thực hiện chuẩn hóa khoảng giá trị dữ liệu (Feature scaling) nhằm tránh sai lệch khoảng cách Euclidean do chênh lệch độ lớn biến số.

---

Kết luận

Báo cáo đồ án cuối kỳ môn Phương pháp nghiên cứu liên ngành của nhóm sinh viên Khoa Hệ thống thông tin, Trường Đại học Kinh tế - Luật đã nghiên cứu bài toán phân cụm khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ thông qua mô hình RFM kết hợp học máy K-Means và phân tích Cohort. Bằng việc thực nghiệm trên 121.253 giao dịch của tập dữ liệu AdventureWorks Sales, nghiên cứu đã phân tích chi tiết các đặc trưng phân phối tiêu dùng, phân loại khách hàng thành các nhóm giá trị rõ rệt và đề xuất giải pháp tiếp thị tương ứng. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở phương pháp luận và kỹ thuật xử lý dữ liệu thực nghiệm cho các bài toán phân khúc khách hàng trong doanh nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu Trong lĩnh vực tiếp thị, quảng bá thương hiệu, sản phẩm đến người tiêu dùng hay đề xuất giải pháp cho các công ty, việc phân loại khách hàng mục tiêu luôn là một vấn đề quan trọng và cần được đầu tư phát triển. Phân tích dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định bán lẻ, đặc biệt khi dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng. Phân tích hành vi khách hàng giúp chủ công ty thực hiện các quyết định quan trọng ảnh hưởng đến các khía cạnh khác nhau của cửa hàng bán lẻ, nơi hành vi không chỉ giới hạn ở hành vi mua hàng của khách hàng. (Mussadiq Abdul Rahim và cộng sự, 2021) Phân cụm khách hàng (customer segmentation) là quá trình phân chia khách hàng dựa trên các đặc điểm chung như hành vi, thói quen mua sắm và sử dụng dịch vụ của họ,… để các công ty, công ty có thể tiếp thị cho từng nhóm khách hàng một cách hiệu quả và phù hợp hơn.

Với các đặc điểm của nhóm khách hàng, thì việc phân cụm theo điểm chi tiêu và thu nhập cho công ty thấy rõ ràng hơn cụm khách hàng mục tiêu, và theo thuật toán K-Means thì việc phân thành 2 cụm khách hàng là tối ưu. (Phạm Kiên Trung và cộng sự, 2020) Để đạt mục tiêu trên, có nhiều phương pháp đã được tiến hành trên nhiều lĩnh vực khác nhau để tiến hành phân cụm các khách hàng mục tiêu. Trong lĩnh vực dịch vụ viễn thông và dịch vụ tài chính, nghiên cứu của Arne Floh và cộng sự (2013) đã dựa trên mô hình về khái niệm đa chiều để đánh giá các điểm không đồng nhất ở chính khách hàng đã ủng hộ mạnh mẽ lập luận rằng ảnh hưởng giá trị cảm nhận là ý định về mặt môi trường, nhưng các tác động đó cũng khác nhau về mức độ tùy thuộc vào phân khúc người tiêu dùng (Arne Floh và cộng sự, 2013). Trong lĩnh vực bảo hiểm, (Wafa Qadadeh và Sherief Abdallah, 2018) đã sử dụng 2 kỹ thuật khai thác dữ liệu là phân cụm K- Means và kỹ thuật SOM (dựa trên ANN).

Thông qua phân tích cụm và trực quan hóa dữ liệu đa chiều có thể biết được đặc điểm tính cách khách hàng trong CRM, từ đó có thể thiết kế một kế hoạch marketing riêng cho từng loại khách hàng của công ty. Còn trong lĩnh vực kinh doanh mỹ phẩm, Sari Hartini và cộng sự (2020) đã thu được mô hình phân tích hồ sơ và phân khúc khách hàng hiệu quả sử dụng thuật toán phân nhóm và phân loại cho kết quả rằng mô hình thuật toán có thể cung cấp giải pháp cho những nhu cầu này là mô hình thuật toán K-Means + Na¨ıve Bayes, với giá trị chính xác cao là 65, 87%. Ở Việt Nam, trong lĩnh vực bán lẻ, Nguyễn Phúc Sơn và cộng sự (2021) đã tập hợp dữ liệu giao dịch bán lẻ từ một chuỗi siêu thị ở Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam để thiết kế mô hình phân đoạn mới dựa trên sự kết hợp của mạng nơ-ron sâu và kỹ thuật phân cụm xác suất tự giám sát. Mô hình mới linh hoạt hơn và thích ứng hơn với sự đa dạng của bộ dữ liệu khách hàng so với các thuật toán heuristic hiện tại trong CRM.

Trong lĩnh vực du lịch và khách sạn, Arkadiusz T.Tomczyk và cộng sự (2022) đã thông qua WTP (so sánh về mức chi tiêu của khách hàng sẵn lòng chi tiêu) đi sâu về lĩnh vực cá nhân hóa cho chính khách hàng đồng thời kết hợp với CeoP để tìm ra mức phân khúc phù hợp cho những gì khách hàng chi tiêu và thứ họ nhận lại được từ đó đề xuất kiểu khách hàng để hỗ trợ chiến lược phân khúc và định giá Các nghiên cứu trước đây đã triển khai mô hình hành vi mua hàng dựa trên hành vi thể chất của một đối tượng. Hiện nay, có nhiều phương pháp giúp công ty thực hiện việc phân cụm khách hàng mục tiêu dựa trên những hiểu biết về hành vi (behavior), thói quen (habits), sở thích (preferences) của khách hàng tiềm năng như KMeans, Mean-Shift, Density-Based Spatial, Expectation- Maximization, Agglomerative Hierarchical Clustering (Chen et al. RFM là một trong những phương pháp phân tích được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích khách hàng thông qua phân khúc và lập hồ sơ khách hàng (Sari Hartini và cộng sự (2020). Mô hình RFM cho hành vi mua hàng của khách hàng sử dụng thuật toán K-Means đã áp dụng trí tuệ kinh doanh trong việc xác định khách hàng tiềm năng bằng cách cung cấp dữ liệu phù hợp và kịp thời cho các đơn vị kinh doanh trong ngành Bán lẻ.

Một loạt các cụm tập dữ liệu được xác nhận dựa trên việc tính toán Hệ số Silhouette. Do đó, kết quả thu được liên quan đến giao dịch bán hàng được so sánh với các thông số khác nhau như lần truy cập bán hàng, tần suất bán hàng và khối lượng bán hàng. Anitha, Malini và M. Mô hình RFM và các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu được dùng để phát hiện các mẫu hành vi của khách hàng.

Mỗi giao dịch được phân bổ cho khách hàng là một phần trong hành vi của một người và là một ví dụ của vectơ đặc điểm, nó được mô hình hóa dựa trên một tập hợp các giao dịch để tạo thành hành vi mua lại. Phân tích thực nghiệm cho thấy tám giao dịch là đủ để phân loại khách hàng với độ chính xác cao (Mussadiq Abdul Rahim và cộng sự, 2021). Bên cạnh đó, mô hình dữ liệu RFM sử dụng phương pháp Elbow với chỉ số kiểm định Silhouette để tối ưu số cụm khách hàng, hệ số chuẩn (Z- score) và Quy tắc kiểm chứng (Empirical Rule) được áp dụng để xử liệu các dữ liệu bất thường (Outlier) và phương pháp Cohort để phân tích tỷ lệ duy trì khách hàng kết hợp biểu đồ nhiệt trên phân phối ma trận. Mô hình này dựa trên dữ liệu giao dịch với những tham số đặc trưng và cấu trúc tương đồng có thể tìm thấy trên các hóa đơn bán hàng trong bất kỳ cửa hàng tại các nước trên thế giới cũng như tại Việt Nam và áp dụng phương pháp học máy không giám sát để phân tích phân khúc khách hàng và tìm ra những giá trị thật sự (insight) có khả năng tác động, ảnh hưởng tới hành vi và quyết định mua hàng của khách hàng.

(Hồ Trung Thành và Nguyễn Đăng Sơn, 2021) Ngoài mô hình RFM truyền thống, nhiều nhóm tác giả đã phát triển nhiều mô hình RFM sáng tạo kết hợp với nhiều kỹ thuật khác nhau để giải quyết các điểm yếu của mô hình truyền thống. Một mô hình mới liên kết mô hình RFM với giá trị lâu dài của khách hàng (CLV) sử dụng đường cong giá trị đẳng cấp để tính toán phân khúc khách hàng, nhóm các cá nhân lại với nhau, những người có hành vi mua sắm khác nhau nhưng có giá trị tương đương trong tương lai. Fader và cộng sự, 2005). Tính chu kỳ của nhu cầu sản phẩm ở mô hình truyền thống chưa có thể được ước tính dựa trên hành vi mua của mỗi khách hàng, khiến cho khó đề xuất sản phẩm vào đúng thời điểm phù hợp với yêu cầu mua.

Để đối phó với tính chu kỳ của sản phẩm, mô hình TRFM có tính đến tính chất sản phẩm và tính chu kỳ mua hàng. Phương pháp này kết hợp đặc tính sản phẩm và chu kỳ mua hàng để đo lường lòng trung thành của khách hàng và phân tích hành vi mua hàng của khách hàng. Ngoài ra, còn có mô hình kết hợp giá trị định lượng của các thuộc tính RFM và thuật toán K-mean vào lý thuyết tập hợp thô (lý thuyết RS), để trích xuất các quy tắc ý nghĩa và nó có thể cải thiện một cách hiệu quả mạng nơ-ron có thời gian đào tạo lâu và thuật toán di truyền trong CRM. Phân tích dữ liệu mua hàng của khách hàng trong lĩnh vực thương mại điện tử bằng 3 thuật toán phân cụm: K-means Clustering, Fuzzy C-means Clustering và Hierarchical Clustering được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình R để hiểu rõ về hành vi và phân khúc khách hàng dựa trên mô hình RFM.

Chỉ số Dunn chỉ ra rằng mô hình phân cấp hoạt động tốt hơn so với mô hình K-means và mô hình Fuzzy C-means về mặt tạo ra một cụm tốt. Mô hình RFM trên mỗi sản phẩm (RFM/P) được đề xuất để ước tính giá trị của khách hàng trên mỗi sản phẩm trước tiên và sau đó tổng hợp chúng lại để thu được giá trị tổng thể của khách hàng. Ngoài ra, khi có những thay đổi trong hành vi mua hàng của khách hàng liên quan đến lần truy cập gần đây trên mỗi sản phẩm và tần suất trên mỗi sản phẩm, thông thường, độ chính xác của dự đoán RFM/P được nhận thấy là tốt hơn so với RFM truyền thống.2 Sơ đồ mô hình Hình 1: Phương pháp, quy trình nghiên cứu 1.3 Đánh giá chung Trong một thập kỷ vừa qua chứng kiến những tiến bộ vượt bậc của khoa học kĩ thuật cùng với đó, công nghệ khoa học dữ liệu hiện nay cũng đã phát triển không ngừng giúp việc thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng trở nên dễ dàng hơn, mang đến nguồn tài nguyên quý giá, giàu tiềm năng cho việc phân tích hành vi khách hàng trong kinh doanh. Việc phân tích phân khúc khách hàng đóng một vai trò quan trọng giúp công ty, công ty tập trung hóa, đề ra các chiến lược marketing hợp lý và chăm sóc tốt hơn các nhóm khách hàng, đồng thời duy trì và phát triển công ty, công ty trong bối cảnh thị trường cạnh tranh vô cùng khốc liệt.4 Khoảng trống nghiên cứu và những điểm mới của nhóm Tổng quan các công trình trong nước và trên thế giới chỉ ra rằng phân khúc khách hàng bằng mô hình RFM không phải là điều mới.

Tuy nhiên, nhóm tác giả nhận thấy có một số khoảng trống sau: Thứ nhất, các hệ thống quản lý khách hàng ngày càng được tự động hóa. Tuy nhiên, hệ thống chủ yếu là ghi nhận dữ liệu giao dịch và thực hiện những thống kê định kỳ theo phương pháp truyền thống dẫn đến kết quả chưa đảm bảo được tính khách quan, chính xác và khó phân tích được hành vi mua sắm của khách hàng để có cơ sở xây dựng chiến lược tiếp cận khách hàng và bán hàng hiệu quả hơn. Thứ hai, mô hình đề xuất không xem xét đến sự cạnh tranh trên thị trường. Hơn nữa, mô hình phân tách được đề xuất giả định sự độc lập giữa các loại sản phẩm.

Đây có thể là một vấn đề không nhỏ tùy thuộc vào một số trường hợp.