I. Khám phá mô hình dự đoán giá sản phẩm Giáng Sinh hiệu quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu được xem là tài sản chiến lược của doanh nghiệp. Khả năng phân tích và khai thác dữ liệu lớn giúp tối ưu hóa vận hành và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là học máy dự đoán giá, đặc biệt đối với các sản phẩm mang tính thời vụ như quà tặng Giáng Sinh. Việc định giá chính xác trong giai đoạn này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu, lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng. Bài viết này trình bày một nghiên cứu ứng dụng, tập trung vào việc xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán giá sản phẩm theo mùa, cụ thể là mặt hàng quà tặng Giáng Sinh. Nghiên cứu sử dụng nền tảng Azure Machine Learning Studio, một công cụ mạnh mẽ của Microsoft Azure AI, để xử lý, huấn luyện và triển khai mô hình. Mục tiêu chính là đề xuất một phương pháp khoa học, dựa trên dữ liệu, giúp doanh nghiệp thiết lập chiến lược giá mùa lễ hội một cách chủ động và hiệu quả. Quá trình nghiên cứu bao gồm các bước từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình cho đến đánh giá độ chính xác mô hình. Kết quả không chỉ cung cấp một cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến giá mà còn mang lại một công cụ thực tiễn để hỗ trợ việc ra quyết định. Nghiên cứu này kiểm định và mở rộng các phát hiện từ nghiên cứu của Mohamed và cộng sự (2022), chứng minh tính khả thi của việc áp dụng khoa học dữ liệu ứng dụng vào lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử. Nó cung cấp một lộ trình rõ ràng cho các doanh nghiệp muốn chuyển đổi từ định giá theo cảm tính sang định giá dựa trên phân tích dự báo.
1.1. Tầm quan trọng của khoa học dữ liệu ứng dụng trong bán lẻ
Ngành bán lẻ, đặc biệt là thương mại điện tử, đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt. Việc ứng dụng khoa học dữ liệu không còn là một lựa chọn mà đã trở thành yếu tố sống còn. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng, dự báo nhu cầu thị trường, và quan trọng nhất là thực hiện định giá sản phẩm động. Thay vì áp dụng một mức giá cố định, doanh nghiệp có thể điều chỉnh giá linh hoạt dựa trên các yếu tố như thời điểm, nhu cầu, lượng hàng tồn kho và giá của đối thủ cạnh tranh, từ đó tối đa hóa lợi nhuận.
1.2. Mục tiêu của mô hình nghiên cứu dự đoán giá sản phẩm
Nghiên cứu này đặt ra bốn mục tiêu cụ thể: (1) Kiểm tra và đề xuất các phương pháp học máy và thống kê phù hợp để dự báo giá sản phẩm theo mùa. (2) So sánh hiệu suất giữa các phương pháp để xác định mô hình tối ưu. (3) Đánh giá các mô hình được đề xuất dựa trên các thước đo hiệu suất chuẩn như MAE và RMSE. (4) Đưa ra kết luận về mô hình phù hợp nhất và đề xuất các hàm ý quản trị, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược bán hàng và quản lý tồn kho hiệu quả hơn.
II. Thách thức định giá sản phẩm động trong mùa lễ hội cao điểm
Mùa Giáng Sinh là thời điểm mua sắm sôi động nhất trong năm, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cho các nhà bán lẻ. Nhu cầu thị trường tăng đột biến có thể dẫn đến tình trạng mất cân bằng cung cầu. Nếu không có một chiến lược giá mùa lễ hội hợp lý, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ cơ hội doanh thu hoặc đối mặt với rủi ro tồn kho lớn sau mùa vụ. Các phương pháp định giá truyền thống dựa trên kinh nghiệm hoặc chi phí thường không đủ linh hoạt để phản ứng với những biến động nhanh chóng của thị trường. Việc đặt giá quá cao có thể làm mất khách hàng vào tay đối thủ, trong khi đặt giá quá thấp lại làm giảm lợi nhuận. Vấn đề cốt lõi nằm ở việc làm sao để xác định được mức giá tối ưu tại mỗi thời điểm. Điều này đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng và khả năng dự báo chính xác xu hướng giá. Bài toán dự báo chuỗi thời gian trở nên phức tạp hơn với dữ liệu theo mùa, vốn chứa đựng các yếu tố chu kỳ và xu hướng không ổn định. Nghiên cứu này giải quyết trực tiếp thách thức đó bằng cách tiếp cận dựa trên phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, từ đó xây dựng một mô hình hồi quy có khả năng học hỏi các quy luật ngầm và đưa ra dự báo đáng tin cậy. Mục tiêu là cung cấp một công cụ giúp người bán xác định thời điểm giá sản phẩm có khả năng tăng hoặc giảm, từ đó chủ động xây dựng chiến lược tối ưu hóa giá bán.
2.1. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán sản phẩm
Giá của một sản phẩm quà tặng Giáng Sinh không chỉ phụ thuộc vào chi phí sản xuất. Nó bị ảnh hưởng bởi một tổ hợp nhiều biến số như: loại quà tặng (gift_type), danh mục sản phẩm (gift_category), ngành hàng (gift_cluster), và ngày nhập kho (instock_date). Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố này có mức độ tác động khác nhau. Việc xác định và lượng hóa các mối quan hệ này thông qua feature engineering là bước đầu tiên và quan trọng nhất để xây dựng một mô hình dự báo chính xác.
2.2. Hạn chế của các phương pháp định giá truyền thống
Các phương pháp truyền thống như định giá cộng chi phí (cost-plus pricing) hay định giá theo đối thủ cạnh tranh (competitor-based pricing) thường mang tính bị động và thiếu cơ sở khoa học. Chúng không tính đến sự biến động của nhu cầu, các yếu tố tâm lý của người mua, hay các xu hướng vi mô trên thị trường. Điều này dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội tối ưu hóa giá bán và không thể thích ứng kịp thời với các thay đổi đột ngột, đặc biệt trong các mùa cao điểm như Giáng Sinh.
III. Hướng dẫn quy trình nghiên cứu giá qua Azure Machine Learning
Để xây dựng một mô hình dự báo đáng tin cậy, một quy trình nghiên cứu có cấu trúc là điều bắt buộc. Nghiên cứu này áp dụng một quy trình 5 giai đoạn được thực hiện hoàn toàn trên nền tảng Azure Machine Learning Studio. Giai đoạn đầu tiên là thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu thô từ Kaggle được làm sạch, các biến không liên quan bị loại bỏ và các biến quan trọng được lựa chọn thông qua kỹ thuật feature engineering. Giai đoạn thứ hai là thiết kế mô hình, nơi các thuật toán machine learning tiềm năng được xác định. Giai đoạn ba là huấn luyện mô hình. Tại đây, bộ dữ liệu được chia theo tỷ lệ 80:20, với 80% dùng để huấn luyện và 20% để kiểm tra. Các mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu 80% này. Giai đoạn bốn là kiểm tra và đánh giá hiệu suất. Mô hình đã huấn luyện được áp dụng trên 20% dữ liệu còn lại (dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy) để đánh giá độ chính xác mô hình một cách khách quan thông qua các chỉ số như MAE, RMSE, và R-squared. Cuối cùng, giai đoạn năm là triển khai mô hình AI. Mô hình có hiệu suất tốt nhất sẽ được triển khai dưới dạng một web service, sẵn sàng tích hợp vào các ứng dụng kinh doanh để cung cấp dự đoán giá theo thời gian thực. Việc sử dụng Azure ML Studio giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình phức tạp này nhờ giao diện kéo-thả trực quan, cho phép các nhà nghiên cứu và phân tích tập trung vào logic mô hình thay vì các chi tiết kỹ thuật phức tạp về hạ tầng.
3.1. Nền tảng Microsoft Azure AI và các tính năng của Azure ML Studio
Microsoft Azure AI là một bộ sưu tập các dịch vụ AI và học máy trên nền tảng đám mây. Trong đó, Azure ML Studio là một công cụ nổi bật, cung cấp một không gian làm việc hợp nhất để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Nó hỗ trợ cả giao diện trực quan (designer) và môi trường viết mã (notebooks), tích hợp sẵn nhiều thuật toán phổ biến, và cho phép quản lý toàn bộ vòng đời của một dự án Machine Learning từ dữ liệu đầu vào đến sản phẩm cuối cùng.
3.2. Quy trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu Preprocessing
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là bộ “Christmas GIft Price Prediction” từ Kaggle, ghi nhận từ tháng 2/2014 đến 11/2016. Quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm việc loại bỏ các biến không cần thiết như ID sản phẩm (gift_id) hay các biến ngày tháng không phù hợp với mô hình hồi quy. Các biến quan trọng như loại quà tặng, danh mục, ngành hàng và 6 biến ẩn danh (lsg_1 đến lsg_6) được giữ lại để làm đầu vào cho mô hình. Bước này đảm bảo dữ liệu đầu vào sạch và phù hợp, là nền tảng cho một mô hình dự báo chính xác.
IV. So sánh các thuật toán machine learning dự báo chuỗi thời gian
Việc lựa chọn đúng thuật toán machine learning là yếu tố quyết định đến sự thành công của mô hình. Nghiên cứu này đã tiến hành thử nghiệm và so sánh hiệu suất của năm mô hình khác nhau, bao gồm bốn mô hình hồi quy thuộc phương pháp học máy và một mô hình thống kê. Các mô hình học máy bao gồm: Linear Regression (Hồi quy tuyến tính), Ridge Regression, Support Vector Regression (SVR), và Random Forest Regression. Mỗi thuật toán có một cách tiếp cận khác nhau để tìm ra mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến giá mục tiêu. Bên cạnh đó, mô hình thống kê ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) cũng được đưa vào so sánh. Đây là một phương pháp kinh điển trong dự báo chuỗi thời gian, đặc biệt hiệu quả với dữ liệu theo mùa. Để đảm bảo một sự so sánh công bằng, tất cả các mô hình đều được huấn luyện trên cùng một tập dữ liệu (80%) và được đánh giá trên cùng một tập kiểm tra (20%). Việc đánh giá độ chính xác mô hình được thực hiện dựa trên một bộ chỉ số thống nhất, bao gồm Sai số tuyệt đối trung bình (MAE), Lỗi bình phương trung bình (RMSE), Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE) và hệ số xác định R-squared (R2). Quá trình so sánh này không chỉ tìm ra mô hình hoạt động tốt nhất cho bài toán cụ thể này mà còn cung cấp những hiểu biết giá trị về điểm mạnh và điểm yếu của từng thuật toán khi xử lý dữ liệu bán lẻ theo mùa.
4.1. Phân tích các mô hình hồi quy Linear Ridge SVR Random Forest
Bốn mô hình hồi quy được lựa chọn đại diện cho các cách tiếp cận khác nhau. Linear và Ridge Regression là các mô hình tuyến tính, đơn giản nhưng hiệu quả. SVR là một mô hình mạnh mẽ dựa trên máy vector hỗ trợ, có khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính. Random Forest là một thuật toán học tập tổng hợp (ensemble learning), kết hợp nhiều cây quyết định để tạo ra một dự đoán ổn định và chính xác hơn, đồng thời giảm thiểu nguy cơ quá khớp (overfitting).
4.2. Ứng dụng mô hình ARIMA cho dữ liệu theo mùa
Mô hình ARIMA được thiết kế đặc biệt cho time-series forecasting. Nó phân tích các xu hướng (trend), tính thời vụ (seasonality) và các thành phần nhiễu trong dữ liệu quá khứ để đưa ra dự báo cho tương lai. Trong nghiên cứu này, biến instock_date được sử dụng làm chuỗi thời gian đầu vào cho ARIMA. Việc so sánh hiệu suất của ARIMA với các mô hình hồi quy khác giúp xác định phương pháp nào phù hợp hơn với đặc thù của bộ dữ liệu quà tặng Giáng Sinh.
V. Kết quả triển khai mô hình AI và tối ưu hóa giá bán hiệu quả
Sau quá trình huấn luyện và đánh giá nghiêm ngặt, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra một cách rõ ràng mô hình vượt trội nhất. Dựa trên các chỉ số đánh giá, mô hình Random Forest Regression đã cho thấy hiệu suất dự đoán tốt nhất. Cụ thể, mô hình này đạt được chỉ số MAE là 41.16 và RMSE là 159.74, thấp nhất so với bốn mô hình còn lại. Điều này cho thấy sai lệch trung bình giữa giá dự đoán và giá thực tế là nhỏ nhất. Đồng thời, chỉ số R-squared đạt 0.674, nghĩa là mô hình có thể giải thích được khoảng 67.4% sự biến động của giá sản phẩm, một con số đáng tin cậy. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Mohamed và cộng sự (2022), củng cố thêm độ tin cậy của phát hiện. Sự thành công của Random Forest đến từ khả năng xử lý các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến tính giữa nhiều biến đầu vào. Sau khi xác định được mô hình tốt nhất, bước tiếp theo là triển khai mô hình AI thành một dịch vụ web (web service) trên Azure Machine Learning. Dịch vụ này cho phép các ứng dụng khác gửi yêu cầu với thông tin của một sản phẩm mới và nhận lại kết quả dự đoán giá gần như ngay lập tức. Thử nghiệm thực tế cho thấy, với một bộ thông số đầu vào cụ thể, mô hình có thể dự đoán mức giá là 165.75, cung cấp một cơ sở vững chắc cho việc tối ưu hóa giá bán và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
5.1. Mô hình Random Forest Regression cho kết quả vượt trội
Random Forest là một tập hợp của nhiều cây quyết định. Mỗi cây được huấn luyện trên một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên và đưa ra một dự đoán riêng. Kết quả cuối cùng là trung bình của tất cả các dự đoán từ các cây. Phương pháp này giúp mô hình trở nên mạnh mẽ, ổn định và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong dữ liệu. Biểu đồ so sánh giá thực tế và giá dự đoán từ mô hình Random Forest cho thấy hai đường có độ trùng khớp cao, minh chứng cho khả năng dự báo chính xác của mô hình.
5.2. Hướng dẫn triển khai dự đoán và thử nghiệm thực tế
Trên Azure ML Studio, việc triển khai mô hình AI được thực hiện chỉ với vài cú nhấp chuột. Sau khi huấn luyện, mô hình được chuyển đổi thành một "Predictive Web Service". Dịch vụ này tạo ra một điểm cuối API (API endpoint). Doanh nghiệp có thể tích hợp API này vào hệ thống quản lý bán hàng hoặc trang web thương mại điện tử của mình. Khi cần định giá một sản phẩm mới, hệ thống sẽ tự động gửi thông tin sản phẩm đến API và nhận lại mức giá đề xuất từ mô hình.
VI. Kết luận và hàm ý quản trị từ mô hình dự đoán giá sản phẩm
Nghiên cứu đã chứng minh thành công việc áp dụng học máy để xây dựng một mô hình dự đoán giá sản phẩm Giáng Sinh với độ chính xác cao. Mô hình Random Forest Regression, được triển khai trên nền tảng Azure Machine Learning, đã cho thấy hiệu suất vượt trội, cung cấp một công cụ mạnh mẽ và đáng tin cậy cho các nhà bán lẻ. Kết quả này không chỉ mang ý nghĩa khoa học mà còn có những hàm ý quản trị sâu sắc. Doanh nghiệp có thể tận dụng mô hình này để chuyển đổi từ việc định giá bị động sang chủ động, xây dựng các chiến lược giá mùa lễ hội thông minh và linh hoạt. Việc dự báo nhu cầu thị trường và giá cả giúp tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho, giảm thiểu rủi ro tồn hàng sau mùa vụ và đảm bảo cung ứng đủ sản phẩm vào thời điểm nhu cầu cao. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có những hạn chế nhất định, chẳng hạn như bộ dữ liệu chỉ giới hạn trong một nhà bán lẻ và trong một khoảng thời gian cụ thể. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc mở rộng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tích hợp thêm các biến ngoại sinh (như chi phí quảng cáo, dữ liệu kinh tế vĩ mô) và thử nghiệm các thuật toán machine learning phức tạp hơn như mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) để cải thiện hơn nữa độ chính xác. Tóm lại, đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng khoa học dữ liệu ứng dụng vào thực tiễn kinh doanh, mở ra tiềm năng lớn trong việc tối ưu hóa giá bán và nâng cao năng lực cạnh tranh.
6.1. Xây dựng chiến lược giá mùa lễ hội dựa trên dữ liệu
Với mô hình dự đoán, nhà quản trị có thể chạy các kịch bản "what-if" để xem giá sẽ thay đổi như thế nào nếu các yếu tố đầu vào thay đổi. Điều này cho phép họ xây dựng một chiến lược giá mùa lễ hội năng động, điều chỉnh giá bán một cách hợp lý để thu hút khách hàng và tối đa hóa lợi nhuận. Thay vì giảm giá hàng loạt, doanh nghiệp có thể áp dụng các chương trình khuyến mãi có mục tiêu dựa trên dự báo của mô hình.
6.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng phát triển trong tương lai
Hạn chế chính của nghiên cứu là phạm vi dữ liệu. Để mô hình có tính tổng quát cao hơn, các nghiên cứu trong tương lai nên thu thập dữ liệu từ nhiều doanh nghiệp và trong một khoảng thời gian dài hơn. Hơn nữa, có thể tích hợp thêm các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như phân tích cảm tính từ mạng xã hội để nắm bắt tốt hơn tâm lý người tiêu dùng. Việc huấn luyện lại mô hình một cách định kỳ cũng là cần thiết để đảm bảo mô hình luôn được cập nhật với các xu hướng thị trường mới nhất.
