Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong kỷ nguyên kinh tế số, mạng xã hội đã trở thành môi trường tương tác chủ đạo của người tiêu dùng. Dẫn liệu từ báo cáo của Statista giai đoạn 2018–2022 cho thấy lượng người dùng mạng xã hội toàn cầu đạt 4,59 tỷ người và được dự báo sẽ chạm mốc 5,85 tỷ người vào năm 2027. Mạng xã hội không chỉ đóng vai trò kênh kết nối cá nhân mà còn là không gian phản ánh trực tiếp quan điểm, thái độ và trải nghiệm của khách hàng đối với các sản phẩm, dịch vụ. Nhu cầu khai thác nguồn dữ liệu thảo luận công khai này đã thúc đẩy sự hình thành và phát triển của dịch vụ lắng nghe mạng xã hội (Social listening), phục vụ công tác nghiên cứu thị trường của các doanh nghiệp B2B, B2C và các công ty quảng cáo (Agency).

Nắm bắt xu thế thị trường, Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications đã chính thức ra mắt DAZIKZAK vào năm 2018. Đây là công cụ Social listening được thiết kế chuyên biệt để phân tích dữ liệu thảo luận tiếng Việt. Dù công cụ đã vận hành trên thị trường, công ty vẫn đối mặt với bài toán tối ưu hóa quy trình cung ứng dịch vụ, nâng cao tính đồng bộ trong phối hợp giữa nhân sự phân tích và hệ thống xử lý tự động, đồng thời giảm thiểu sai lệch chất lượng dịch vụ bàn giao cho khách hàng. Xuất phát từ thực tế vận hành đó, tác giả thực hiện khóa luận tốt nghiệp nhằm đánh giá thực trạng và xây dựng các biện pháp hoàn thiện hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening tại doanh nghiệp.

Văn bản xác định các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể sau:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về dịch vụ, chất lượng dịch vụ, tiếp thị truyền thông xã hội và hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening.
  2. Tìm hiểu tổng quát cơ cấu tổ chức và phân tích thực trạng hệ thống cung ứng dịch vụ Social listening thông qua công cụ DAZIKZAK tại Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications.
  3. Đánh giá chất lượng dịch vụ dựa trên phản hồi của khách hàng và phân tích ca nghiên cứu thực tế (chiến dịch ngành ô tô của thương hiệu Toyota).
  4. Đề xuất các giải pháp khả thi về nhân sự và công nghệ nhằm nâng cao chất lượng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening của công ty giai đoạn 2023–2025.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn như sau:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động cung cấp dịch vụ Social listening thông qua công cụ DAZIKZAK tại Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications.
  • Phạm vi không gian: Phòng Marketing và Phòng Công nghệ thuộc Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications (địa chỉ: 12M Nguyễn Thị Minh Khai, Phường Đa Kao, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh).
  • Phạm vi thời gian và dữ liệu: Dữ liệu khảo sát và vận hành thực tế được thu thập trong giai đoạn từ tháng 8/2022 đến tháng 11/2022; số liệu kết quả kinh doanh được tổng hợp trong các năm 2020–2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng nghiên cứu dựa trên các lý thuyết quản trị dịch vụ và truyền thông số:

  • Lý thuyết dịch vụ và chất lượng dịch vụ: Tác giả sử dụng định nghĩa dịch vụ của Kotler & Armstrong (2018) và Ryan & Jones (2017); hệ thống 5 đặc tính cốt lõi của Grönroos (2007) gồm tính vô hình, tính không thể tách rời, tính không đồng nhất, tính không thể cất trữ/lưu trữ và sự tham gia của khách hàng. Về chất lượng dịch vụ, nghiên cứu áp dụng thang đo SERVQUAL với 5 thành phần (Phương tiện hữu hình, Độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Đảm bảo, Đồng cảm) và Mô hình 5 khoảng cách chất lượng dịch vụ (GAP model) của Parasuraman và cộng sự (1985, 1988).
  • Lý thuyết hệ thống cung cấp dịch vụ: Vận dụng các quan điểm của Rust & Oliver (1994), Fitzsimmons & Fitzsimmons (2014), Lovelock & Wirtz (2011), Zeithaml & Bitner (2003) và đặc biệt là mô hình 6 yếu tố cấu thành của Polaine và cộng sự (2013) gồm: Khách hàng, Mô hình dịch vụ, Quy trình cung cấp dịch vụ, Nhân viên phục vụ, Môi trường dịch vụ, Công cụ vật chất.
  • Tiếp thị truyền thông xã hội (SMM): Khung phân loại 3 kênh kỹ thuật số (Paid, Owned, Earned Media) theo Chaffey & Smith (2017); định nghĩa và vai trò SMM theo Barker và cộng sự (2020), Zimmerman & Ng (2021); mô hình 4 khu vực truyền thông xã hội (4 Zones: Social Community, Social Publishing, Social Entertainment, Social Commerce) của Tuten & Solomon (2015); cùng hệ thống chỉ số đo lường truyền thông xã hội (Buzz Volume, Mention Volume, Net Sentiment, Sentiment Score theo thang đo từ -2 đến +2, Top Aspect, Aspect Comparison...).
  • Quy trình hoạt động Social listening: Vận dụng lý thuyết vòng lặp OODA (Observe – Orient – Decide – Act) do John Boyd (1950) đề xuất để mô hình hóa quy trình xử lý dữ liệu: Quan sát (thu thập dữ liệu thô qua API các mạng xã hội, lưu dưới cấu trúc Dataframe Python), Định hướng (xử lý làm sạch, phân tích NLP và ML, xuất dữ liệu biểu đồ), Quyết định và Hành động (ứng dụng dữ liệu vào quản trị thương hiệu, xử lý khủng hoảng).

Phương pháp nghiên cứu được triển khai bao gồm:

  • Thu thập dữ liệu sơ cấp: Thực hiện khảo sát ý kiến khách hàng đang sử dụng dịch vụ Social listening DAZIKZAK của công ty nhằm đánh giá mức độ đáp ứng của hệ thống.
  • Thu thập dữ liệu thứ cấp: Khai thác các báo cáo ngành từ Statista, We Are Social, Hootsuite, Datareport; báo cáo tài chính nội bộ giai đoạn 2020–2022 của Flix Communications; tài liệu lưu trữ kỹ thuật và các tập dữ liệu trích xuất trực tiếp từ phần mềm DAZIKZAK.
  • Phương pháp phân tích và xử lý: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phân tích tổng hợp, phân loại dữ liệu và so sánh đối chiếu giữa kỳ vọng của khách hàng với năng lực cung ứng thực tế.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu tổng quan Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications

Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications (tên viết tắt: PL-FLIX CO.,LTD) là doanh nghiệp quảng cáo có vốn đầu tư từ Nhật Bản, thành viên thuộc liên minh P.L Alliance, chính thức hoạt động tại Việt Nam từ ngày 02/11/2001 (bắt đầu triển khai hoạt động truyền thông từ năm 2002). Công ty có trụ sở tại 12M Nguyễn Thị Minh Khai, Phường Đa Kao, Quận 1, TP. Hồ Chí Minh; Mã số thuế: 0302446023; Vốn điều lệ đăng ký: 5.000.000.000 VNĐ; do ông Imai Toshiro làm Giám đốc và ông Nguyễn Văn Linh là người đại diện hợp pháp. Doanh nghiệp phục vụ nhiều khách hàng doanh nghiệp lớn như Toyota, Lexus, Canon, Parkson, Takashimaya, Acecook, LG.

Văn hóa doanh nghiệp định hình trên 5 giá trị cốt lõi: SAKIYOMI (dự báo trước để hành động logic), Nhìn từ nhiều khía cạnh, Cam kết 200%, KAIZEN (cải tiến liên tục), và Chi tiết hóa. Danh mục dịch vụ tích hợp bao gồm: Thu thập và phân tích dữ liệu (công cụ DAZIKZAK), Tổ chức sự kiện, Giải pháp tích hợp số, Chiến lược phát triển thương hiệu, Thiết kế ấn phẩm truyền thông, Media và Sản xuất nội dung quảng cáo.

Cơ cấu nhân sự của công ty được điều hành bởi Tổng Giám đốc và phân bổ thành 6 phòng ban chức năng: Phòng Marketing (8 nhân sự), Phòng Digital & Creative (6 nhân sự), Phòng Công nghệ (5 nhân sự), Phòng Kỹ thuật (3 nhân sự), Phòng Hành chính – Nhân sự (3 nhân sự), Phòng Tài chính – Kế toán (3 nhân sự).

Chỉ tiêu tài chính (Đơn vị: Triệu VNĐ) Năm 2020 Năm 2021 Năm 2022
Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ 33.908 28.284 38.xxx*
Doanh thu thuần 33.908 28.284 38.xxx*
Giá vốn hàng bán 29.608 — —
Lợi nhuận gộp 3.300 — —
Chi phí quản lý kinh doanh 3.229 — —
Tổng lợi nhuận kế toán trước thuế 95,496 — —
Lợi nhuận sau thuế TNDN 76,769 — —

(Ghi chú: Số liệu tổng hợp từ Bảng 1.1 trong văn bản khóa luận; năm 2021 doanh thu giảm do dịch bệnh Covid-19 làm ngưng trệ mảng sự kiện; năm 2022 phục hồi đạt mốc trên 38 tỷ đồng).

Chương 2: Cơ sở lý luận về hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening

Chương này tập trung xây dựng cơ sở lý thuyết chuẩn hóa về dịch vụ và tiếp thị số. Tác giả phân tích bản chất phi vật chất của dịch vụ và làm rõ mô hình SERVQUAL cùng Mô hình 5 khoảng cách (GAP 1: khoảng cách nhận thức; GAP 2: khoảng cách tiêu chuẩn; GAP 3: khoảng cách bàn giao; GAP 4: khoảng cách truyền thông; GAP 5: khoảng cách cảm nhận). Tiếp đó, hệ thống cung ứng dịch vụ được phân tích theo 6 thành tố của Polaine et al. (2013) nhằm tạo khung đối chiếu thực tiễn.

Ở mảng truyền thông xã hội, tác giả phân định 3 nhóm phương tiện truyền thông (Paid Media, Owned Media, Earned Media) và 4 vùng chức năng Social Media Marketing (4 Zones). Hệ thống các chỉ số đo lường (metrics) cốt lõi của Social listening được định nghĩa cụ thể: Buzz Volume (tổng thảo luận), Mention Volume (tổng lượt nhắc), Net Sentiment (chỉ số cảm xúc thuần), Sentiment Score (điểm cảm xúc từ -2 đến +2), Platform Buzz Trend, Top Aspect và Aspect Comparison.

Về quy trình vận hành, tác giả liên kết chu trình OODA (Observe – Orient – Decide – Act) với các bước xử lý kỹ thuật của Social listening:

  • Quan sát (Observe): Thu thập dữ liệu công khai từ Facebook, YouTube, Zalo, diễn đàn qua API, tổ chức dưới dạng Dataframe trong môi trường Python.
  • Định hướng (Orient): Làm sạch dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học (ML) để phân tích tần suất, trích xuất thực thể, tính điểm Sentiment và xuất báo cáo trực quan.
  • Quyết định (Decide) & Hành động (Act): Cung cấp cơ sở cho doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch truyền thông hoặc kích hoạt phản ứng khủng hoảng.

Đồng thời, chương 2 tổng hợp số liệu thị trường quốc tế: CAGR của thị trường Social listening đạt 11,48% giai đoạn 2023–2028; báo cáo Datareport ghi nhận Việt Nam có 68 triệu người dùng mạng xã hội vào tháng 1/2021. Bối cảnh cạnh tranh trong nước ghi nhận sự hiện diện của các đối thủ quốc tế và nội địa như YouNet Media, Digimind, Hootsuite bên cạnh DAZIKZAK.

Chương 3: Thực trạng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening DAZIKZAK tại Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications

Chương 3 phân tích thực trạng hệ thống cung ứng dịch vụ DAZIKZAK từ các khía cạnh sản phẩm, công nghệ, nhân sự, quy trình và dữ liệu thực nghiệm:

  • Sản phẩm và công nghệ: DAZIKZAK được thiết kế để xử lý tiếng Việt chuyên sâu với tốc độ truy xuất dữ liệu thô đạt 50.000 phiên thảo luận/giờ, vận hành tự động 24/7. Hệ thống ứng dụng NLP và ML với sự tham vấn chuyên môn của PGS.TS Lê Anh Cường (chuyên gia hơn 20 năm nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Hệ thống xử lý được tiếng Việt có dấu, không dấu, tiếng lóng và ngôn ngữ mạng (teen code), đồng thời phân loại cảm xúc (Sentiment) tự động. DAZIKZAK đã thiết lập bộ dữ liệu cho hơn 20 ngành hàng, phục vụ hơn 4.000 người dùng với tỷ lệ hài lòng trên 90%.
  • Gói cước và giá thành: Công ty triển khai các gói dịch vụ linh hoạt, tiêu biểu là Gói Tài khoản Pro dành cho khách hàng cá nhân có nhu cầu cơ bản, theo dõi 1 nhãn hàng/sản phẩm với mức phí 3.000.000 VNĐ/tháng (văn bản gốc có đoạn ghi tắt 3.000 đồng/tháng), không bao gồm tính năng bóc tách Sentiment chi tiết.
  • Quy trình cung cấp dịch vụ: Gồm 3 giai đoạn: (1) Thu thập thông tin và yêu cầu từ khách hàng; (2) Lập bản đề xuất giải pháp, thuyết phục ký hợp đồng; (3) Triển khai cấu hình chiến dịch trên phần mềm DAZIKZAK, trích xuất dữ liệu và bàn giao báo cáo định kỳ.
  • Phân tích ca nghiên cứu thực tế: Đề tài phân tích chiến dịch đo lường mạng xã hội của thương hiệu ô tô Toyota vào tháng 10/2021. Hệ thống DAZIKZAK đã bóc tách dữ liệu thảo luận về các dòng xe Toyota Raize, Toyota Vios và so sánh trực tiếp với các đối thủ cạnh tranh:
Dòng xe / Thương hiệu Đối thủ so sánh trực tiếp Khía cạnh phân tích chính Chỉ số đo lường từ hệ thống
Toyota Raize Kia Sonet Mức độ quan tâm, thiết kế, giá bán Lượt thảo luận, sắc thái bình luận trên YouTube
Toyota Vios Hyundai Accent, Honda City Giá bán, trang bị kỹ thuật, độ bền So sánh Share of Voice, Net Sentiment
Thương hiệu Toyota Hyundai, Mazda, Kia, VinFast Giá cả, thiết kế, thông số kỹ thuật Sentiment Score, phản ứng tiêu cực/tích cực
  • Đánh giá hệ thống cung cấp dịch vụ: Kết quả khảo sát khách hàng (Bảng 3.2) và thực tế vận hành chỉ ra các hạn chế:
    • Về nhân sự: Đội ngũ tư vấn trực tiếp (Account/Sales) chưa đồng đều về kiến thức kỹ thuật dữ liệu; thời gian phản hồi yêu cầu hỗ trợ phát sinh còn chậm.
    • Về công nghệ: Công cụ DAZIKZAK chủ yếu quét văn bản dạng chữ, chưa bóc tách được nội dung trong video/âm thanh (đặc biệt trên YouTube, TikTok); khả năng nhận diện ngữ cảnh mỉa mai, châm biếm sâu của tiếng Việt còn xuất hiện sai số; hệ thống chưa có tính năng cảnh báo sớm các chủ đề sắp tạo xu hướng.

Chương 4: Giải pháp nâng cao chất lượng hệ thống cung cấp dịch vụ Social listening tại Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications

Dựa trên định hướng phát triển của Flix Communications giai đoạn 2023–2025, tác giả đề xuất 2 nhóm giải pháp đồng bộ:

1. Hoàn thiện hệ thống nhân sự và nâng cao năng lực đội ngũ tư vấn, chăm sóc khách hàng:

  • Bổ sung nhân sự chuyên trách có nền tảng phân tích dữ liệu và hiểu biết kỹ thuật Social listening nhằm hỗ trợ bộ phận kinh doanh giải đáp thắc mắc chuyên sâu cho khách hàng.
  • Chuẩn hóa quy trình xác định thông tin tư vấn theo biểu mẫu thống nhất, tránh tình trạng khai thác thiếu thông tin yêu cầu của khách hàng dẫn đến cấu hình sai từ khóa.
  • Thiết lập hệ số KPI đo lường hiệu suất dành riêng cho nhân viên tư vấn dịch vụ DAZIKZAK (Bảng 4.2), gắn trách nhiệm với độ chính xác của đề xuất và mức độ hài lòng của khách hàng sau bàn giao.

2. Đề xuất cải tiến công nghệ cho công cụ Social listening DAZIKZAK:

  • Tích hợp công nghệ nhận dạng giọng nói tự động ASR (Automatic Speech Recognition): Bổ sung module ASR để tự động chuyển đổi âm thanh trong các video clip trên YouTube và TikTok thành văn bản, sau đó đưa vào luồng phân tích NLP, khắc phục triệt để điểm mù dữ liệu đa phương tiện.
  • Phát triển tính năng Trendspotter: Xây dựng thuật toán thống kê phát hiện sớm các cụm từ khóa có tốc độ tăng trưởng đột biến, giúp thương hiệu nắm bắt xu hướng thảo luận trước khi bùng nổ trên diện rộng.
  • Ứng dụng mô hình Transformer trong phân tích ngữ cảnh (Contextual Understanding): Thay thế các mô hình học máy truyền thống bằng kiến trúc Transformer nhằm nâng cao năng lực đọc hiểu ngữ cảnh phức tạp của tiếng Việt, nhận diện chuẩn xác các cấu trúc câu đảo ngữ, nghĩa bóng và sắc thái mỉa mai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận tốt nghiệp đã mang lại các kết quả nghiên cứu cụ thể:

  • Hệ thống hóa dữ liệu thực trạng: Mô tả chi tiết cấu trúc tổ chức và kết quả kinh doanh giai đoạn 2020–2022 của Flix Communications; ghi nhận năng lực xử lý kỹ thuật của công cụ DAZIKZAK (tốc độ xử lý 50.000 phiên thảo luận/giờ, cơ sở dữ liệu trên 20 ngành hàng, phục vụ hơn 4.000 người dùng).
  • Phân tích thực chứng chuyên sâu: Thông qua ca nghiên cứu chiến dịch Toyota tháng 10/2021, khóa luận minh chứng rõ nét cách thức một công cụ lắng nghe mạng xã hội bóc tách các khía cạnh sản phẩm (giá, thiết kế, kỹ thuật) và so sánh tương quan cảm xúc (Sentiment) giữa các nhãn hàng cạnh tranh trên thị trường ô tô Việt Nam.
  • Đóng góp về mặt giải pháp: Khóa luận không dừng lại ở việc đánh giá lý thuyết mà đề xuất các phương án kỹ thuật mang tính thực tiễn cao: sơ đồ ứng dụng công nghệ ASR vào xử lý dữ liệu âm thanh/video, định hướng phát triển tính năng Trendspotter, ứng dụng mô hình Transformer và xây dựng khung KPI cho nhân sự tư vấn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận có các giới hạn nghiên cứu được ghi nhận từ phạm vi thực hiện:

  • Hạn chế về phạm vi và thời gian khảo sát: Dữ liệu điều tra sơ cấp và phân tích nội bộ chỉ thu thập trong khoảng thời gian hẹp từ tháng 8/2022 đến tháng 11/2022; mẫu khảo sát khách hàng tập trung vào các đối tác hiện hữu của công cụ DAZIKZAK.
  • Hạn chế về tính đa dạng ngành của ca thực nghiệm: Phần phân tích chuyên sâu về dữ liệu Social listening trong chương 3 chỉ khai thác một trường hợp điển hình duy nhất là chiến dịch ngành ô tô (Toyota), chưa phản ánh toàn diện các ngành hàng khác như hàng tiêu dùng nhanh (FMCG), bán lẻ hoặc tài chính - ngân hàng.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả định hướng mở rộng đánh giá hiệu quả thực tế của công cụ DAZIKZAK sau khi triển khai thử nghiệm module ASR và mô hình Transformer; đồng thời mở rộng phạm vi khảo sát sang các tệp khách hàng thuộc nhiều phân khúc ngành nghề khác nhau để kiểm định tính ổn định của hệ thống cung ứng dịch vụ.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận có giá trị tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên: Là tài liệu tham khảo cho sinh viên các chuyên ngành Kinh doanh quốc tế, Marketing số (Digital Marketing), Quản trị kinh doanh và Hệ thống thông tin quản lý khi thực hiện đề tài về quản trị chất lượng dịch vụ hoặc nghiên cứu thị trường dựa trên dữ liệu mạng xã hội.
  • Doanh nghiệp và chuyên viên thực hành: Cung cấp tài liệu hữu ích cho các chuyên viên nghiên cứu thị trường, Account và Planner tại các Agency truyền thông về quy trình vận hành dịch vụ Social listening; cách thức vận dụng chu trình OODA vào xử lý dữ liệu thô; cùng hệ thống chỉ số đo lường truyền thông mạng xã hội thực tế.
  • Phần nội dung đáng tham khảo nhất: Khung lý thuyết về các chỉ số đo lường mạng xã hội (Chương 2), phân tích quy trình xử lý dữ liệu thực tế của chiến dịch Toyota (Chương 3) và đề xuất tích hợp công nghệ ASR/Transformer vào xử lý tiếng Việt (Chương 4).

Câu hỏi thường gặp

1. Công cụ Social listening DAZIKZAK do đơn vị nào phát triển và có những thông số vận hành kỹ thuật cơ bản nào?
Công cụ DAZIKZAK do Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications ra mắt vào năm 2018. Về mặt kỹ thuật, công cụ có tốc độ truy xuất dữ liệu thô đạt 50.000 phiên thảo luận/giờ, vận hành tự động 24/7 bằng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học (ML) với sự cố vấn chuyên môn của PGS.TS Lê Anh Cường. Tại thời điểm thống kê, công cụ đã xây dựng dữ liệu cho hơn 20 ngành hàng, phục vụ hơn 4.000 người dùng với tỷ lệ hài lòng đạt trên 90%.

2. Lý thuyết OODA Loop được tác giả áp dụng như thế nào vào quy trình hoạt động của Social listening?
Lý thuyết OODA của John Boyd được cụ thể hóa thành 4 bước kỹ thuật:

  • Observe (Quan sát): Thu thập dữ liệu thô công khai qua API từ các mạng xã hội và lưu trữ dưới dạng Dataframe trong Python.
  • Orient (Định hướng): Làm sạch dữ liệu, phân loại chủ đề bằng NLP và ML, phân tích sắc thái cảm xúc (Sentiment) và xuất biểu đồ trực quan.
  • Decide (Quyết định): Ban lãnh đạo/khách hàng dựa trên báo cáo phân tích để đưa ra định hướng chiến dịch hoặc phương án ứng phó.
  • Act (Hành động): Triển khai các hoạt động marketing thực tế hoặc điều chỉnh thông điệp truyền thông.

3. Khóa luận phân tích trường hợp thực nghiệm thực tế nào để minh họa cho khả năng đo lường của DAZIKZAK?
Trong Chương 3, tác giả phân tích chi tiết chiến dịch đo lường truyền thông của thương hiệu xe Toyota diễn ra vào tháng 10/2021. Báo cáo phân tích tương quan lượt nhắc, thị phần thảo luận và chỉ số cảm xúc Net Sentiment giữa Toyota Raize và Kia Sonet; giữa Toyota Vios với Hyundai Accent và Honda City; đồng thời so sánh phản ứng của cộng đồng mạng đối với các khía cạnh giá bán, thiết kế và thông số kỹ thuật của Toyota so với các hãng xe Mazda, Kia, VinFast và Hyundai.

4. Những giải pháp công nghệ cụ thể nào được đề xuất trong Chương 4 để cải tiến công cụ DAZIKZAK?
Tác giả đề xuất 3 giải pháp công nghệ chính: (1) Tích hợp công nghệ nhận dạng giọng nói tự động ASR (Automatic Speech Recognition) để chuyển đổi âm thanh video trên YouTube, TikTok thành văn bản phục vụ phân tích; (2) Phát triển tính năng Trendspotter để phát hiện và cảnh báo sớm các xu hướng thảo luận sắp bùng nổ; (3) Ứng dụng mô hình ngôn ngữ Transformer để nâng cao khả năng hiểu sâu ngữ cảnh tiếng Việt phức tạp, bao gồm tiếng lóng và các sắc thái châm biếm.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Thị Hoài Nhi đã phân tích hệ thống cung cấp dịch vụ lắng nghe mạng xã hội DAZIKZAK tại Công ty TNHH Phúc Lai – Flix Communications. Tác giả đã kết nối cơ sở lý luận quản trị chất lượng dịch vụ và quy trình OODA với các số liệu thực tế tại doanh nghiệp, tiêu biểu qua ca nghiên cứu chiến dịch thương hiệu Toyota. Các đề xuất hoàn thiện quy trình nhân sự và cải tiến công nghệ (ASR, Trendspotter, Transformer) có tính ứng dụng cao, đáp ứng đúng định hướng phát triển của doanh nghiệp trong giai đoạn 2023–2025.