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.