I. Tổng Quan Về Hệ Thống Dự Báo Khách Hàng Rời Mạng Viễn Thông
Bài toán dự báo khách hàng rời mạng là một thách thức lớn đối với các nhà mạng viễn thông. Việc mất khách hàng không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu mà còn gây tốn kém chi phí để thu hút khách hàng mới. Chi phí để có một khách hàng mới thường cao hơn nhiều so với việc giữ chân một khách hàng hiện tại. Các nhà mạng trên thế giới liên tục tìm kiếm các giải pháp để xác định và dự đoán sớm những khách hàng có khả năng rời mạng, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Thị trường viễn thông cạnh tranh gay gắt, việc mất khách hàng tiềm năng gây ra thiệt hại lớn về doanh thu. Các công ty viễn thông đầu tư mạnh vào mở rộng kinh doanh, do đó việc thu hồi vốn và tạo lợi nhuận trong thời gian ngắn là rất quan trọng. Churn prediction viễn thông giúp các nhà mạng đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn. Theo Chandar, Laha, & Krishna [1], khách hàng rời mạng là khi họ ngừng sử dụng dịch vụ của một công ty và chuyển sang nhà mạng khác.
1.1. Tầm Quan Trọng Của Việc Giữ Chân Khách Hàng Viễn Thông
Việc giữ chân khách hàng viễn thông là yếu tố then chốt để duy trì và phát triển doanh nghiệp. Doanh thu từ khách hàng hiện tại, đặc biệt là khách hàng lâu năm, thường cao hơn so với khách hàng mới. VNPT Đồng Nai thống kê doanh thu bình quân của thuê bao trước ngày 31/12/2020 là 169.952 VNĐ, trong khi thuê bao phát triển mới năm 2021 là 123.000 VNĐ. Các chính sách khuyến mãi, giảm giá cước cho khách hàng lâu năm giúp tạo dựng lòng tin và giảm thiểu chi phí phát triển thuê bao mới. Việc dự đoán và ngăn chặn churn giúp các nhà mạng tối ưu hóa chi phí và tăng cường lợi nhuận.
1.2. Các Phương Pháp Tiếp Cận Quản Lý Churn Trong Viễn Thông
Có hai cách tiếp cận chính để quản lý churn trong ngành viễn thông. Thứ nhất là tiếp cận không mục tiêu, tập trung vào sản phẩm nổi trội và truyền thông rộng rãi để tăng lòng trung thành. Thứ hai là tiếp cận có mục tiêu, xác định khách hàng có khả năng rời mạng và cung cấp các ưu đãi trực tiếp. Tiếp cận có mục tiêu lại chia thành bị động (chờ khách hàng hủy dịch vụ) và chủ động (dự đoán trước nguy cơ). Cách tiếp cận chủ động mang lại lợi ích về chi phí khuyến khích thấp hơn, nhưng đòi hỏi độ chính xác cao trong dự đoán để tránh lãng phí nguồn lực. Các nghiên cứu tập trung vào tìm ra yếu tố ảnh hưởng đến churn và xây dựng mô hình dự đoán.
II. Thách Thức Trong Dự Báo Khách Hàng Rời Mạng Viễn Thông
Thị trường viễn thông Việt Nam đang chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa các nhà mạng lớn như VNPT, FPT và Viettel. Theo số liệu của Cục Viễn thông, đến cuối năm 2021, Viettel chiếm 48.96% thị phần internet cáp quang, VNPT đứng thứ hai với 32.31%, và FPT là 18.5%. Việc cạnh tranh thu hút và giữ chân khách hàng ngày càng trở nên gay gắt. Mặc dù một số Viễn thông tỉnh, thành phố đã xây dựng hệ thống dự báo churn cho dịch vụ di động, nhưng việc áp dụng cho dịch vụ Fiber vẫn còn hạn chế. Viễn thông Đồng Nai hiện đang phân tích số liệu thủ công, dựa vào báo cáo thống kê từ các hệ thống cũ, dẫn đến dự báo chậm trễ và kém chính xác.
2.1. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Dự Báo Churn Truyền Thống
Các phương pháp dự báo churn truyền thống thường dựa trên phân tích thủ công và các chỉ số thống kê từ hệ thống điều hành sản xuất kinh doanh (ĐHSXKD) và hệ thống BI cũ. Điều này dẫn đến việc dự báo không nhanh chóng, thiếu chính xác và tốn nhiều thời gian. Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định rời mạng của khách hàng, như độ hài lòng về lắp đặt, sửa chữa, thanh toán đúng hạn, và độ ổn định dịch vụ, thường không được xem xét đầy đủ. Việc thiếu một hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng toàn diện và khả năng phân tích dữ liệu phức tạp là một thách thức lớn.
2.2. Yêu Cầu Về Một Hệ Thống Dự Báo Churn Hiện Đại
Để giải quyết những hạn chế trên, cần xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng toàn diện, thu thập lịch sử các thuộc tính ảnh hưởng đến churn. Hệ thống này cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và áp dụng các kỹ thuật machine learning để phân tích dữ liệu và dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng. Mục tiêu là cung cấp thông tin dự báo nhanh chóng, chính xác, giúp các nhà mạng đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời và hiệu quả. Hệ thống cần có khả năng tự động hóa quy trình phân tích và dự báo, giảm thiểu sự can thiệp thủ công.
III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Dự Báo Churn Bằng Machine Learning
Luận văn này tập trung vào việc cải tiến thời gian thực thi và đánh giá độ chính xác bằng cách sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu hỗn hợp (Hybrid Data Mining Techniques) với mô hình Cây quyết định tăng cường hai lớp (Two-Class Boosted Decision Tree). Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng cây quyết định thứ nhất để dự báo và cây quyết định thứ hai để sửa lỗi cho cây thứ nhất. Kết quả dự đoán dựa trên toàn bộ nhóm cây, giúp tăng độ chính xác. Ứng dụng AI trong dự báo churn là một xu hướng quan trọng trong ngành viễn thông.
3.1. Ứng Dụng Cây Quyết Định Tăng Cường Hai Lớp Two Class Boosted Decision Tree
Mô hình Cây quyết định tăng cường hai lớp là một phương pháp hiệu quả để dự đoán khách hàng rời mạng bằng machine learning. Cây quyết định thứ nhất thực hiện dự báo ban đầu, trong khi cây quyết định thứ hai tập trung vào việc sửa các lỗi của cây thứ nhất. Quá trình này lặp lại nhiều lần, với mỗi cây quyết định mới được huấn luyện để giảm thiểu sai sót của các cây trước đó. Kết quả cuối cùng là sự kết hợp của tất cả các cây, tạo ra một mô hình dự đoán mạnh mẽ và chính xác hơn. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu phức tạp và có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến churn.
3.2. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình Dự Báo Churn Bằng Machine Learning
Quy trình xây dựng mô hình dự báo churn bằng machine learning bao gồm các bước chính sau: (1) Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu về định dạng phù hợp. (2) Lựa chọn thuộc tính: Chọn các thuộc tính quan trọng nhất ảnh hưởng đến churn. (3) Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra: Sử dụng tập huấn luyện để huấn luyện mô hình và tập kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình. (4) Huấn luyện mô hình: Sử dụng thuật toán machine learning để huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện. (5) Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập kiểm tra bằng các chỉ số như độ chính xác, độ phủ, và AUC. (6) Tinh chỉnh mô hình: Tinh chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất. (7) Triển khai mô hình: Triển khai mô hình vào hệ thống thực tế để dự đoán churn.
IV. Thực Nghiệm Và Đánh Giá Hiệu Quả Mô Hình Dự Báo Churn
Luận văn thực hiện thực nghiệm mô hình dự báo churn trên bộ dữ liệu thực tế. Môi trường thực nghiệm sử dụng các công cụ và nền tảng phù hợp. Quá trình thực nghiệm bao gồm các bước xây dựng và thực nghiệm mô hình dự báo churn bằng hai phương pháp: trên tập dữ liệu thô và trên tập dữ liệu đã qua tiền xử lý và trích lọc thuộc tính. Kết quả được đánh giá dựa trên các chỉ số hiệu suất như độ chính xác và thời gian thực thi.
4.1. Môi Trường Và Bộ Dữ Liệu Thực Nghiệm
Môi trường thực nghiệm bao gồm các công cụ và nền tảng cần thiết để xây dựng và đánh giá mô hình dự báo churn. Bộ dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ các hệ thống CSDL của Viễn thông Đồng Nai, bao gồm thông tin về khách hàng, dịch vụ, thanh toán, và tương tác với khách hàng. Dữ liệu được tiền xử lý để loại bỏ các giá trị thiếu, xử lý các giá trị ngoại lai, và chuyển đổi dữ liệu về định dạng phù hợp. Quá trình tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của mô hình dự báo.
4.2. Đánh Giá Kết Quả Và So Sánh Các Phương Pháp
Kết quả thực nghiệm được đánh giá dựa trên các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, độ phủ, và AUC. So sánh hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu thô và trên tập dữ liệu đã qua tiền xử lý và trích lọc thuộc tính. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình, như chất lượng dữ liệu, lựa chọn thuộc tính, và thuật toán machine learning. Đưa ra các khuyến nghị để cải thiện hiệu suất của mô hình và triển khai vào hệ thống thực tế. Việc đánh giá kết quả một cách khách quan và toàn diện là rất quan trọng để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của mô hình dự báo.
V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Hệ Thống Dự Báo Churn
Luận văn đã xây dựng thành công mô hình dự báo churn bằng kỹ thuật khai phá dữ liệu hỗn hợp và mô hình Cây quyết định tăng cường hai lớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có độ chính xác cao và thời gian thực thi nhanh chóng. Hệ thống dự báo churn có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành viễn thông, giúp các nhà mạng giảm thiểu tỷ lệ churn và tăng cường lợi nhuận. Giải pháp giảm churn hiệu quả là mục tiêu quan trọng của nghiên cứu.
5.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Đạt Được
Luận văn đã đạt được các kết quả chính sau: (1) Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng toàn diện, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. (2) Phát triển mô hình dự báo churn bằng kỹ thuật khai phá dữ liệu hỗn hợp và mô hình Cây quyết định tăng cường hai lớp. (3) Đánh giá hiệu suất của mô hình trên bộ dữ liệu thực tế và so sánh các phương pháp khác nhau. (4) Đưa ra các khuyến nghị để cải thiện hiệu suất của mô hình và triển khai vào hệ thống thực tế. Các kết quả này đóng góp vào việc giải quyết bài toán dự báo khách hàng rời mạng trong ngành viễn thông.
5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Và Phát Triển Trong Tương Lai
Trong tương lai, có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển hệ thống dự báo churn theo các hướng sau: (1) Nghiên cứu các thuật toán machine learning khác để cải thiện độ chính xác của mô hình. (2) Tích hợp thêm các nguồn dữ liệu mới, như dữ liệu từ mạng xã hội và dữ liệu về trải nghiệm khách hàng. (3) Phát triển các công cụ trực quan hóa dữ liệu để giúp các nhà quản lý dễ dàng theo dõi và phân tích churn. (4) Xây dựng hệ thống khuyến nghị tự động để đưa ra các biện pháp can thiệp phù hợp cho từng khách hàng có nguy cơ rời mạng. (5) Nghiên cứu các yếu tố tâm lý và hành vi ảnh hưởng đến churn để xây dựng các chiến lược giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.
