Phân Khúc Khách Hàng Dựa Trên Hành Vi Sử Dụng Dịch Vụ Di Động

• Tác giả: Trần Thành Nguyên
• Người hướng dẫn: PGS. TS Nguyễn Đình Thuân
• Trường học: Học viện Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Khai phá dữ liệu
• Đề tài: Phân Khúc Khách Hàng Dựa Trên Hành Vi Sử Dụng Dịch Vụ Di Động
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH CÁC BẢNG
• DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Bài toán phân khúc khách hàng dựa trên hành vi sử dụng dịch vụ di động
• 1.2. Tại sao cần xác định số cụm tối ưu vào bài toán phân khúc khách hàng
• 1.2.1. Tại sao phải phân khúc khách hàng
• 1.2.2. Tại sao phải xác định số cụm tối ưu cho bài toán phân khúc khách hàng
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
• 2.2. Quá trình khám phá tri thức, khai phá dữ liệu
• 2.2.1. Khám phá tri thức
• 2.2.2. Quá trình khai phá dữ liệu
• 2.3. Các phương pháp khai phá dữ liệu
• 2.4. Phân cụm dữ liệu
• 2.4.1. Phân cụm là gì? Mục đích của phân cụm dữ liệu
• 2.4.2. Các bước cơ bản để phân cụm
• 2.4.3. Các ứng dụng của phân cụm
• 2.4.4. Các phương pháp phân cụm dữ liệu
• 2.4.5. Các thách thức phân cụm
• 2.5. Thuật toán phân cụm K-Means
• 2.5.1. Tổng quan về thuật toán
• 2.5.2. Hạn chế của K-Means
• 2.6. Thuật toán K-Means++
• 2.7. Các thuật toán xác định số cụm tối ưu
• 2.7.1. Phương pháp khủy tay (Elbow method)
• 2.7.2. Phương pháp điểm hình bóng trung bình (Average silhouette method)
• 2.8. Các phương pháp đánh giá kết quả phân tích phân cụm
• 2.8.1. Tại sao phải đánh giá kết quả phân tích phân cụm
• 2.8.2. Các phương pháp đánh giá kết quả phân cụm
• 2.8.3. Các độ đo đánh giá trong kết quả phân cụm
• 3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH SỐ CỤM TỐI ƯU VÀO BÀI TOÁN PHÂN KHÚC KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ DI ĐỘNG TẠI VNPT TÂY NINH
• 3.1. Thu thập dữ liệu về hành vi sử dụng dịch vụ di động của khách hàng trong tháng gần nhất
• 3.2. Mô tả dữ liệu thu thập được
• 3.3. Tiến hành phân cụm bằng k-means và tìm kiếm số cụm tối ưu bằng Elbow method và Silhouette Score method
• 3.3.1. Kết quả xác định số cụm tối ưu khi sử dụng Phương pháp khủy tay (Elbow method) trên tập dữ liệu
• 3.3.2. Kết quả xác định số cụm tối ưu khi sử dụng phương pháp điểm hình bóng (Silhouette Score) trên tập dữ liệu
• 3.3.3. So sánh kết quả lựa chọn cụm tối ưu giữa hai phương pháp Khủy tay và phương pháp tính điểm Silhouette
• 3.3.4. Tiến hành phân cụm với số lượng cụm tối ưu thu thập được cùng với đó áp dụng thuật toán K-Means++ để khởi tạo tâm cụm và phân cụm
• 3.4. Đánh giá kết quả phân khúc khách hàng
• 4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hạn chế của đề tài và hướng phát triển trong tương lai
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phân Khúc Khách Hàng Dịch Vụ Di Động

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thị trường viễn thông, việc hiểu rõ hành vi sử dụng dịch vụ di động của khách hàng trở nên vô cùng quan trọng. Các doanh nghiệp viễn thông cần nhanh chóng ứng dụng các giải pháp mới, đặc biệt là khai phá dữ liệu trên tập hành vi sử dụng dịch vụ di động của khách hàng để hoạch định các chiến lược kinh doanh khác nhau trên từng phân khúc. Phân khúc khách hàng được coi là một công cụ marketing mang tính “khác biệt”, cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và xây dựng các chiến lược marketing, sales “khác biệt” theo các đặc điểm, tính chất, hành vi của từng khách hàng. Hiện nay, có nhiều phương pháp để phân khúc khách hàng, bao gồm phân khúc theo nhân khẩu học, địa lý, hành vi sử dụng dịch vụ, giá trị và nhu cầu sử dụng. Luận văn này tập trung vào phân tích hành vi người dùng di động và giá trị sử dụng dịch vụ của khách hàng.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Phân Khúc Thị Trường Di Động

Trong thị trường viễn thông cạnh tranh, việc áp dụng các phương pháp tiếp thị, ưu đãi, chính sách khuyến mãi chung cho tất cả khách hàng có thể không mang lại kết quả mong muốn. Phân khúc thị trường di động cho phép doanh nghiệp tạo ra các thông điệp tiếp thị tập trung hơn, tùy chỉnh cho từng phân khúc cụ thể. Điều này giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng, tăng khả năng mở rộng sản phẩm và dịch vụ, giữ chân khách hàng và tối ưu hóa giá cả. Theo nghiên cứu, việc phân loại khách hàng theo hành vi giúp doanh nghiệp tăng doanh thu và lợi nhuận, đồng thời giảm chi phí bán hàng.

1.2. Các Phương Pháp Phân Khúc Khách Hàng Viễn Thông

Hiện nay, có nhiều phương pháp để phân khúc khách hàng viễn thông, bao gồm phân khúc theo nhân khẩu học (giới tính, tuổi, nghề nghiệp), địa lý, hành vi sử dụng dịch vụ (lần gần nhất sử dụng, số lần sử dụng, số tiền sử dụng), giá trị (giá trị trung bình mỗi lần sử dụng, tổng giá trị sử dụng) và nhu cầu sử dụng (gọi thoại, SMS, data, dịch vụ gia tăng). Tuy nhiên, ngành viễn thông thường không có đủ thông tin khách hàng cá nhân hay dữ liệu nhân khẩu học dồi dào. Do đó, luận văn này tập trung vào phân tích hành vi sử dụng dịch vụ và giá trị sử dụng dịch vụ của khách hàng.

II. Thách Thức Khi Phân Khúc Khách Hàng Dịch Vụ Di Động

Việc phân khúc khách hàng hiệu quả không phải lúc nào cũng dễ dàng. Một trong những thách thức lớn nhất là xác định số lượng phân khúc tối ưu. Nếu số lượng phân khúc quá ít, doanh nghiệp sẽ phải tiếp cận với một tập khách hàng quá lớn, làm tăng chi phí tiếp thị và khó khăn trong việc cá nhân hóa dịch vụ. Ngược lại, nếu số lượng phân khúc quá nhiều, tập khách hàng tiềm năng sẽ bị chia nhỏ, làm tăng thời gian tiếp thị và chi phí quản lý. Do đó, việc xác định số lượng phân khúc tối ưu là rất quan trọng để giảm chi phí, tăng doanh thu và lợi nhuận, đồng thời tập trung nguồn lực vào các tập khách hàng tiềm năng. Việc dự đoán rời mạng (churn prediction) cũng là một thách thức lớn, đòi hỏi các mô hình phân tích phức tạp.

2.1. Ảnh Hưởng Của Số Lượng Phân Khúc Đến Chi Phí Marketing

Số lượng phân khúc khách hàng ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí marketing. Nếu số lượng phân khúc quá ít, doanh nghiệp sẽ phải tiếp cận với một tập khách hàng quá lớn, làm tăng chi phí tiếp thị và khó khăn trong việc cá nhân hóa dịch vụ. Ngược lại, nếu số lượng phân khúc quá nhiều, tập khách hàng tiềm năng sẽ bị chia nhỏ, làm tăng thời gian tiếp thị và chi phí quản lý. Do đó, việc xác định số lượng phân khúc tối ưu là rất quan trọng để giảm chi phí và tăng hiệu quả marketing.

2.2. Rủi Ro Khi Phân Khúc Khách Hàng Không Chính Xác

Việc phân khúc khách hàng không chính xác có thể dẫn đến nhiều rủi ro, bao gồm lãng phí nguồn lực, giảm hiệu quả marketing và mất cơ hội tăng doanh thu. Nếu các phân khúc không phản ánh đúng hành vi tiêu dùng dịch vụ di động của khách hàng, các chiến dịch tiếp thị sẽ không đạt được hiệu quả mong muốn. Điều này có thể dẫn đến sự thất vọng của khách hàng và làm giảm lòng trung thành của họ đối với doanh nghiệp.

2.3. Vấn Đề Bảo Mật Dữ Liệu Trong Phân Khúc Khách Hàng

Trong quá trình phân tích dữ liệu di động, vấn đề bảo mật dữ liệu là vô cùng quan trọng. Các doanh nghiệp cần tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân và đảm bảo rằng thông tin khách hàng được bảo mật an toàn. Việc sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu di động phải được thực hiện một cách có trách nhiệm và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức.

III. Cách Xác Định Số Cụm Tối Ưu Phân Khúc Khách Hàng

Để giải quyết thách thức về số lượng phân khúc tối ưu, có nhiều phương pháp được sử dụng, bao gồm phương pháp khuỷu tay (Elbow method) và phương pháp điểm hình bóng (Silhouette Score). Phương pháp khuỷu tay dựa trên việc tìm điểm uốn trên biểu đồ tổng bình phương khoảng cách (Within-Cluster Sum of Squares - WCSS) để xác định số lượng cụm tối ưu. Phương pháp điểm hình bóng đánh giá chất lượng phân cụm bằng cách tính toán hệ số hình bóng cho mỗi điểm dữ liệu. Ngoài ra, các thuật toán như K-Means và K-Means++ cũng được sử dụng để phân cụm dữ liệu và cải thiện hiệu quả phân khúc. Việc phân tích RFM trong viễn thông cũng giúp xác định các phân khúc khách hàng giá trị.

3.1. Phương Pháp Khuỷu Tay Elbow Method Trong Phân Cụm

Phương pháp khuỷu tay (Elbow method) là một kỹ thuật phổ biến để xác định số lượng cụm tối ưu trong phân cụm dữ liệu. Phương pháp này dựa trên việc tìm điểm uốn trên biểu đồ tổng bình phương khoảng cách (WCSS) giữa các điểm dữ liệu và tâm cụm. Điểm uốn này thường được coi là số lượng cụm tối ưu, vì sau điểm này, việc tăng số lượng cụm không làm giảm đáng kể WCSS. Phương pháp này đơn giản và dễ thực hiện, nhưng đôi khi khó xác định điểm uốn một cách rõ ràng.

3.2. Phương Pháp Điểm Hình Bóng Silhouette Score Đánh Giá

Phương pháp điểm hình bóng (Silhouette Score) là một phương pháp khác để đánh giá chất lượng phân cụm. Hệ số hình bóng đo lường mức độ tương đồng của một điểm dữ liệu với cụm của nó so với các cụm khác. Giá trị của hệ số hình bóng nằm trong khoảng [-1, 1], với giá trị gần 1 cho thấy phân cụm tốt, giá trị gần 0 cho thấy các cụm chồng chéo và giá trị gần -1 cho thấy phân cụm kém. Phương pháp này giúp xác định số lượng cụm tối ưu bằng cách chọn số lượng cụm có hệ số hình bóng trung bình cao nhất.

3.3. So Sánh Elbow Method và Silhouette Score

Cả phương pháp khuỷu tay (Elbow method) và phương pháp điểm hình bóng (Silhouette Score) đều có ưu và nhược điểm riêng. Elbow method đơn giản và dễ thực hiện, nhưng đôi khi khó xác định điểm uốn một cách rõ ràng. Silhouette Score cung cấp một đánh giá định lượng về chất lượng phân cụm, nhưng có thể tốn kém về mặt tính toán đối với các tập dữ liệu lớn. Việc sử dụng cả hai phương pháp kết hợp có thể giúp xác định số lượng cụm tối ưu một cách chính xác hơn.

IV. Ứng Dụng Thuật Toán K Means Trong Phân Khúc Khách Hàng

Thuật toán K-Means là một trong những thuật toán phân cụm phổ biến nhất, được sử dụng rộng rãi trong phân khúc khách hàng. Thuật toán này chia dữ liệu thành k cụm, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về cụm có khoảng cách gần nhất với tâm cụm. K-Means đơn giản, dễ hiểu và hiệu quả về mặt tính toán, nhưng có một số hạn chế, bao gồm sự nhạy cảm với việc khởi tạo tâm cụm ban đầu và khả năng bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ. Để khắc phục những hạn chế này, thuật toán K-Means++ được sử dụng để khởi tạo tâm cụm một cách thông minh hơn. Việc cá nhân hóa dịch vụ di động dựa trên kết quả phân cụm giúp tăng trải nghiệm người dùng.

4.1. Ưu Điểm và Hạn Chế Của Thuật Toán K Means

Thuật toán K-Means có nhiều ưu điểm, bao gồm sự đơn giản, dễ hiểu và hiệu quả về mặt tính toán. Tuy nhiên, thuật toán này cũng có một số hạn chế, bao gồm sự nhạy cảm với việc khởi tạo tâm cụm ban đầu và khả năng bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ. Ngoài ra, K-Means giả định rằng các cụm có hình dạng lồi và kích thước tương đương, điều này có thể không đúng trong nhiều trường hợp thực tế.

4.2. Cải Thiện K Means Bằng Thuật Toán K Means

Thuật toán K-Means++ là một cải tiến của K-Means, được thiết kế để khắc phục sự nhạy cảm với việc khởi tạo tâm cụm ban đầu. K-Means++ khởi tạo tâm cụm một cách thông minh hơn bằng cách chọn các điểm dữ liệu cách xa nhau làm tâm cụm ban đầu. Điều này giúp giảm khả năng bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ và cải thiện chất lượng phân cụm.

4.3. Ứng Dụng K Means Trong Marketing Di Động

Kết quả phân khúc khách hàng bằng thuật toán K-Means có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả marketing di động. Bằng cách hiểu rõ hơn về đặc điểm và hành vi của từng phân khúc khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị tập trung hơn, tùy chỉnh cho từng phân khúc cụ thể. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng doanh thu.

V. Đánh Giá Kết Quả Phân Khúc Khách Hàng Dịch Vụ Di Động

Sau khi phân khúc khách hàng, việc đánh giá kết quả là rất quan trọng để đảm bảo rằng các phân khúc được tạo ra là có ý nghĩa và hữu ích. Có nhiều phương pháp để đánh giá kết quả phân khúc, bao gồm sử dụng các độ đo như độ đo bóng (Silhouette), độ đo Davies-Bouldin và độ đo Dunn. Ngoài ra, việc phân tích các đặc điểm của từng phân khúc và so sánh chúng với nhau cũng giúp đánh giá tính hợp lý của kết quả phân khúc. Việc phân tích cohort cũng giúp hiểu rõ hơn về hành vi của các nhóm khách hàng theo thời gian.

5.1. Các Độ Đo Đánh Giá Chất Lượng Phân Cụm

Có nhiều độ đo để đánh giá chất lượng phân cụm, bao gồm độ đo bóng (Silhouette), độ đo Davies-Bouldin và độ đo Dunn. Độ đo bóng đo lường mức độ tương đồng của một điểm dữ liệu với cụm của nó so với các cụm khác. Độ đo Davies-Bouldin đo lường tỷ lệ giữa khoảng cách giữa các cụm và kích thước của các cụm. Độ đo Dunn đo lường tỷ lệ giữa khoảng cách nhỏ nhất giữa các cụm và kích thước lớn nhất của các cụm.

5.2. Phân Tích Đặc Điểm Của Từng Phân Khúc Khách Hàng

Việc phân tích các đặc điểm của từng phân khúc khách hàng giúp hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng dịch vụ di động của từng nhóm khách hàng. Điều này có thể bao gồm phân tích tần suất sử dụng dịch vụ, loại dịch vụ được sử dụng, giá trị sử dụng dịch vụ và các yếu tố nhân khẩu học. Thông tin này có thể được sử dụng để tạo ra các chiến dịch tiếp thị tập trung hơn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

5.3. So Sánh Các Phân Khúc Khách Hàng Với Nhau

Việc so sánh các phân khúc khách hàng với nhau giúp xác định các điểm khác biệt và tương đồng giữa các nhóm khách hàng. Điều này có thể bao gồm so sánh về tần suất sử dụng dịch vụ, loại dịch vụ được sử dụng, giá trị sử dụng dịch vụ và các yếu tố nhân khẩu học. Thông tin này có thể được sử dụng để tạo ra các chiến lược kinh doanh khác nhau cho từng phân khúc khách hàng.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Phân Khúc Khách Hàng

Việc phân khúc khách hàng dựa trên hành vi sử dụng dịch vụ di động là một công cụ quan trọng để các doanh nghiệp viễn thông hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và xây dựng các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng các thuật toán phân cụm và các phương pháp đánh giá chất lượng phân cụm, doanh nghiệp có thể tạo ra các phân khúc khách hàng có ý nghĩa và hữu ích. Trong tương lai, việc sử dụng các kỹ thuật machine learning trong phân khúc khách hàng và AI trong phân khúc khách hàng có thể giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trình phân khúc. Việc phân tích hành vi theo thời gian thực cũng là một hướng phát triển tiềm năng.

6.1. Hạn Chế Của Đề Tài và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Đề tài này có một số hạn chế, bao gồm việc chỉ tập trung vào phân tích hành vi sử dụng dịch vụ và giá trị sử dụng dịch vụ của khách hàng, mà không xem xét các yếu tố nhân khẩu học. Trong tương lai, việc kết hợp các yếu tố nhân khẩu học vào quá trình phân khúc có thể giúp tạo ra các phân khúc khách hàng chi tiết hơn. Ngoài ra, việc sử dụng các kỹ thuật phân tích chuỗi sự kiện (sequence analysis) có thể giúp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng theo thời gian.

6.2. Ứng Dụng Big Data Trong Phân Tích Hành Vi Khách Hàng

Big data đóng vai trò quan trọng trong phân tích hành vi khách hàng. Với lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ các thiết bị di động, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu di động để hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng dịch vụ di động của khách hàng. Điều này giúp tạo ra các chiến dịch tiếp thị tập trung hơn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

6.3. Tầm Quan Trọng Của Cá Nhân Hóa Dịch Vụ Di Động

Cá nhân hóa dịch vụ di động là một xu hướng quan trọng trong ngành viễn thông. Bằng cách sử dụng kết quả phân khúc khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra các dịch vụ và ưu đãi được cá nhân hóa cho từng phân khúc khách hàng. Điều này giúp tăng sự hài lòng của khách hàng, cải thiện lòng trung thành và tăng doanh thu.