Tổng quan nghiên cứu

Tính đến tháng 1 năm 2023, Việt Nam có khoảng 77,93 triệu người dùng Internet, chiếm 79,1% tổng dân số. Số lượng người dùng Internet tăng 7,3% so với năm trước, tuy nhiên vẫn còn khoảng 20,9% dân số chưa sử dụng Internet. Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt giữa các nhà cung cấp dịch vụ mạng cáp quang như VNPT, Viettel, FPT, việc duy trì khách hàng và dự báo khách hàng rời mạng là vấn đề cấp thiết. Theo báo cáo của VNPT năm 2020, chi phí phát triển một khách hàng mới lên đến gần 3 triệu đồng, trong khi vòng đời trung bình của khách hàng chỉ khoảng 20 tháng, dẫn đến thiệt hại lớn khi mất khách hàng.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng mô hình học sâu dự báo khách hàng rời mạng viễn thông tại Tây Ninh dựa trên dữ liệu khách hàng của VNPT từ năm 2010 đến 2022. Mục tiêu chính là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc khách hàng rời mạng, lựa chọn thuật toán học sâu phù hợp, và đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp viễn thông tối ưu hóa chiến lược giữ chân khách hàng, giảm tỷ lệ rời mạng, từ đó nâng cao doanh thu và lợi nhuận.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

  • Mô hình học sâu (Deep Learning): Sử dụng các kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo như CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory) để khai thác đặc trưng phức tạp từ dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu khách hàng.
  • Mô hình Sequential trong Keras: Là kiến trúc mạng nơ-ron tuần tự, dễ dàng xây dựng và tùy chỉnh, phù hợp với bài toán phân loại nhị phân dự báo khách hàng rời mạng.
  • Các khái niệm chính: Tỷ lệ rời mạng (churn rate), ARPU (Average Revenue Per User), các chỉ số tương tác khách hàng như số lần gọi chăm sóc, số lần báo hỏng, số tháng sử dụng dịch vụ, và các yếu tố tài chính như nợ cước.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Bộ dữ liệu gồm 147.463 quan sát khách hàng sử dụng dịch vụ cáp quang của VNPT Tây Ninh trong giai đoạn 2010-2022, với 12 biến đặc trưng liên quan đến hành vi và trạng thái khách hàng.
  • Phương pháp phân tích: Áp dụng mô hình học sâu Sequential trên nền tảng Keras, kết hợp xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện (85%) và tập kiểm tra (15%). Đánh giá mô hình bằng các chỉ số Accuracy, Precision, Recall và F1-Score.
  • Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu (3 tháng), xây dựng và huấn luyện mô hình (4 tháng), đánh giá và tối ưu mô hình (2 tháng), hoàn thiện luận văn và báo cáo (3 tháng).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  • Mô hình học sâu Sequential đạt độ chính xác trên 90% trong việc dự báo khách hàng rời mạng, vượt trội so với các mô hình truyền thống như logistic regression hay random forest.
  • Các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến việc rời mạng bao gồm số tháng sử dụng dịch vụ (trung bình 56 tháng), số lần báo hỏng (phần lớn khách hàng không gặp sự cố, nhưng nhóm có sự cố nhiều lần có tỷ lệ rời mạng cao hơn 15%), và số lần gọi chăm sóc không hài lòng (trung bình rất thấp nhưng ảnh hưởng lớn đến quyết định rời mạng).
  • Tỷ lệ khách hàng nợ cước trên 2 tháng chiếm khoảng 5%, nhóm này có nguy cơ rời mạng cao hơn 20% so với nhóm không nợ cước.
  • Khách hàng sử dụng gói dịch vụ tích hợp (tivi, di động) có tỷ lệ giữ chân cao hơn 12% so với khách hàng chỉ sử dụng dịch vụ cáp quang đơn lẻ.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình học sâu Sequential có khả năng khai thác hiệu quả các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu khách hàng, giúp dự báo chính xác xu hướng rời mạng. So với các nghiên cứu trước đây, mô hình này cải thiện độ chính xác dự báo khoảng 5-7%. Việc phân tích các yếu tố như số lần báo hỏng và mức độ hài lòng trong chăm sóc khách hàng cho thấy tầm quan trọng của dịch vụ hậu mãi trong việc giữ chân khách hàng. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố số tháng sử dụng dịch vụ và bảng so sánh tỷ lệ rời mạng theo nhóm khách hàng có nợ cước hay không, giúp trực quan hóa các yếu tố ảnh hưởng.

Đề xuất và khuyến nghị

  • Tăng cường chăm sóc khách hàng: Triển khai các chương trình chăm sóc khách hàng chủ động, đặc biệt với nhóm khách hàng có số lần gọi chăm sóc không hài lòng nhằm giảm tỷ lệ rời mạng trong vòng 6 tháng tới.
  • Cải thiện chất lượng dịch vụ: Đầu tư nâng cấp hạ tầng để giảm số lần báo hỏng, đảm bảo dịch vụ ổn định, từ đó tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên ít nhất 10% trong năm tiếp theo.
  • Khuyến khích sử dụng gói dịch vụ tích hợp: Phát triển các gói dịch vụ đa dạng, tích hợp nhiều tiện ích để tăng giá trị khách hàng và giảm tỷ lệ rời mạng, đặt mục tiêu tăng 15% số khách hàng sử dụng gói tích hợp trong 12 tháng.
  • Quản lý nợ cước hiệu quả: Áp dụng các biện pháp nhắc nhở và hỗ trợ thanh toán cho khách hàng nợ cước trên 2 tháng, giảm tỷ lệ rời mạng nhóm này xuống dưới 10% trong 1 năm.
  • Áp dụng mô hình dự báo vào hệ thống CRM: Tích hợp mô hình học sâu vào hệ thống quản lý quan hệ khách hàng để tự động nhận diện khách hàng có nguy cơ rời mạng, từ đó kịp thời triển khai các biện pháp giữ chân.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  • Doanh nghiệp viễn thông: Giúp cải thiện chiến lược giữ chân khách hàng, tối ưu hóa chi phí marketing và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
  • Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, hệ thống thông tin: Cung cấp phương pháp ứng dụng học sâu trong phân tích dữ liệu khách hàng thực tế.
  • Chuyên gia phân tích dữ liệu và phát triển mô hình AI: Tham khảo kỹ thuật xây dựng và đánh giá mô hình học sâu Sequential trong bài toán phân loại nhị phân.
  • Các nhà quản lý và hoạch định chính sách trong lĩnh vực viễn thông: Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu về xu hướng khách hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình học sâu Sequential có ưu điểm gì trong dự báo khách hàng rời mạng?
    Mô hình Sequential dễ xây dựng, có khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu chuỗi và dữ liệu đa chiều, giúp nâng cao độ chính xác dự báo trên 90%.

  2. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu có quy mô như thế nào?
    Bộ dữ liệu gồm 147.463 quan sát khách hàng cáp quang tại Tây Ninh trong giai đoạn 2010-2022, với 12 biến đặc trưng liên quan đến hành vi và trạng thái khách hàng.

  3. Các yếu tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến việc khách hàng rời mạng?
    Số tháng sử dụng dịch vụ, số lần báo hỏng, mức độ hài lòng trong chăm sóc khách hàng và tình trạng nợ cước là những yếu tố quan trọng nhất.

  4. Làm thế nào để áp dụng mô hình vào thực tế doanh nghiệp?
    Mô hình có thể tích hợp vào hệ thống CRM để tự động nhận diện khách hàng có nguy cơ rời mạng, từ đó triển khai các biện pháp giữ chân kịp thời.

  5. Mô hình có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác không?
    Có, mô hình học sâu Sequential và các kỹ thuật tương tự có thể áp dụng cho nhiều bài toán phân loại và dự báo trong các ngành như tài chính, bán lẻ, và dịch vụ khách hàng.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình học sâu Sequential dự báo khách hàng rời mạng cáp quang với độ chính xác trên 90%.
  • Phân tích các yếu tố ảnh hưởng giúp doanh nghiệp hiểu rõ nguyên nhân khách hàng rời mạng và từ đó có chiến lược phù hợp.
  • Mô hình được đánh giá cao về khả năng ứng dụng thực tiễn trong quản lý khách hàng và tối ưu hóa doanh thu.
  • Đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường chăm sóc khách hàng.
  • Giai đoạn tiếp theo sẽ tập trung vào triển khai mô hình vào hệ thống CRM và mở rộng nghiên cứu cho các khu vực khác.

Hãy áp dụng mô hình học sâu để nâng cao hiệu quả quản lý khách hàng và giữ vững vị thế cạnh tranh trên thị trường viễn thông.