Nghiên Cứu Hành Vi Người Dùng Bỏ Giỏ Hàng Trên Các Trang Thương Mại Điện Tử

• Tác giả: Trần Phúc Định
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Đình Quế
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phân Tích Hành Vi Bỏ Giỏ Hàng Trên Trang Thương Mại Điện Tử
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HÀNH VI NGƯỜI DÙNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
• 1.1. Giới thiệu về khái niệm, sự ra đời, hình thành và phát triển của thương mại điện tử
• 1.2. Khái niệm về thương mại điện tử
• 1.3. Sự ra đời, hình thành và phát triển của thương mại điện tử
• 1.4. Tiềm năng khai thác dữ liệu người dùng trong thương mại điện tử
• 1.4.1. Phân tích giỏ hàng điện tử
• 1.4.2. Dự đoán nhu cầu thị trường
• 1.4.3. Đánh giá phân khúc thị trường
• 1.5. Phân tích giỏ hàng điện tử (tiếp tục)
• 1.6. Dự đoán nhu cầu thị trường (tiếp tục)
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH HÀNH VI BỎ RƠI GIỎ HÀNG
• 2.1. Các yếu tố chính quyết định bỏ rơi giỏ hàng
• 2.2. Trải nghiệm người dùng không tốt
• 2.3. Chi phí vận chuyển cao, đơn hàng không minh bạch
• 2.4. Nhận thức rủi ro từ người dùng trực tuyến
• 2.5. Thuật toán cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
• 2.5.1. Thuật toán cây quyết định
• 2.5.2. Thuật toán rừng ngẫu nhiên
• 2.6. Ứng dụng học máy trong dự đoán người dùng bỏ rơi giỏ hàng
• 2.7. Dữ liệu và bối cảnh thử nghiệm
• 2.8. So sánh kết quả thuật toán
• 3. CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Phát biểu bài toán
• 3.2. Bài toán phân tích và dự đoán phân luồng trực tiếp
• 3.3. Bài toán thống kê dữ liệu phân luồng gián tiếp
• 3.4. Tổng hợp bài toán và trình tự phân tích
• 3.5. Cấu trúc hệ thống và dữ liệu
• 3.5.1. Cấu trúc trang thương mại điện tử và dịch vụ phân tích
• 3.5.2. Cấu trúc dữ liệu
• 3.6. Thử nghiệm và đánh giá
• 3.6.1. Thống kê và phân tích khuôn mẫu dữ liệu
• 3.6.2. Thử nghiệm thực tế
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về hành vi người dùng trong thương mại điện tử

Thương mại điện tử đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Hành vi người tiêu dùng trong môi trường này có những đặc điểm riêng biệt. Việc hiểu rõ hành vi người tiêu dùng là rất quan trọng để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm. Theo thống kê, tỷ lệ bỏ giỏ hàng lên đến 69%, cho thấy một thách thức lớn cho các nhà bán lẻ. Nguyên nhân bỏ giỏ hàng thường liên quan đến trải nghiệm người dùng không tốt, chi phí vận chuyển cao và sự thiếu minh bạch trong đơn hàng. Việc phân tích dữ liệu từ giỏ hàng điện tử giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả.

1.1 Khái niệm về thương mại điện tử

Thương mại điện tử được định nghĩa là việc mua bán sản phẩm qua mạng Internet. Giỏ hàng điện tử là một phần quan trọng trong quá trình này, cho phép người tiêu dùng lưu trữ các sản phẩm muốn mua. Việc phân tích hành vi mua sắm giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình bán hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng. Các công ty như Amazon đã thành công trong việc sử dụng dữ liệu từ giỏ hàng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, từ đó tăng doanh thu.

1.2 Tiềm năng khai thác dữ liệu người dùng

Khai thác dữ liệu từ giỏ hàng điện tử không chỉ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng mà còn giúp họ dự đoán xu hướng tiêu dùng. Việc phân tích hành vi người tiêu dùng cho phép các nhà bán lẻ đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp, từ đó tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Chiến lược marketing dựa trên dữ liệu giúp tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu quả kinh doanh.

II. Phân tích hành vi bỏ rơi giỏ hàng

Hành vi bỏ rơi giỏ hàng là một vấn đề phổ biến trong thương mại điện tử. Nguyên nhân bỏ giỏ hàng có thể đến từ nhiều yếu tố như trải nghiệm người dùng không tốt, chi phí vận chuyển cao và sự thiếu minh bạch trong đơn hàng. Việc phân tích hành vi người tiêu dùng giúp các doanh nghiệp xác định các yếu tố này và tìm ra giải pháp để giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng. Sử dụng các thuật toán như cây quyết định và rừng ngẫu nhiên, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán hành vi của người tiêu dùng và đưa ra các biện pháp khắc phục hiệu quả.

2.1 Các yếu tố quyết định bỏ rơi giỏ hàng

Một trong những yếu tố chính dẫn đến bỏ giỏ hàng là trải nghiệm người dùng không tốt. Nếu trang web không thân thiện hoặc quá trình thanh toán phức tạp, người tiêu dùng có thể từ bỏ giao dịch. Ngoài ra, chi phí vận chuyển cao cũng là một yếu tố quan trọng. Nghiên cứu cho thấy rằng người tiêu dùng thường bỏ giỏ hàng khi họ thấy chi phí vận chuyển không hợp lý. Việc cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí vận chuyển có thể giúp giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng.

2.2 Ứng dụng học máy trong dự đoán hành vi

Học máy đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích hành vi người tiêu dùng. Các thuật toán như rừng ngẫu nhiên có thể được sử dụng để dự đoán khả năng bỏ giỏ hàng của người tiêu dùng dựa trên dữ liệu lịch sử. Việc áp dụng các phương pháp này không chỉ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng mà còn giúp họ đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn. Sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và học máy có thể tạo ra những giải pháp hiệu quả để giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng.

III. Thử nghiệm và đánh giá

Thử nghiệm và đánh giá là bước quan trọng trong việc xác định hiệu quả của các giải pháp được đề xuất. Việc phân tích dữ liệu từ giỏ hàng điện tử cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi bỏ giỏ hàng. Các thử nghiệm thực tế giúp xác định tính khả thi của các giải pháp và điều chỉnh chúng cho phù hợp với nhu cầu thực tế của người tiêu dùng. Đánh giá kết quả từ các thử nghiệm cũng giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình bán hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

3.1 Phát biểu bài toán

Bài toán chính trong nghiên cứu này là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi bỏ giỏ hàng và tìm ra các giải pháp để giảm tỷ lệ này. Việc phát biểu bài toán rõ ràng giúp định hướng nghiên cứu và xác định các phương pháp phân tích phù hợp. Các yếu tố như trải nghiệm người dùng, chi phí vận chuyển và sự minh bạch trong đơn hàng sẽ được xem xét kỹ lưỡng.

3.2 Thống kê và phân tích dữ liệu

Thống kê và phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong việc đánh giá hành vi người tiêu dùng. Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ giỏ hàng điện tử giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Các phương pháp thống kê sẽ được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ bỏ giỏ hàng và đưa ra các giải pháp cải thiện. Kết quả từ phân tích sẽ cung cấp thông tin quý giá cho các nhà bán lẻ trong việc tối ưu hóa quy trình bán hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, thương mại điện tử đã trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống kinh tế toàn cầu. Theo thống kê của học viện Baymard, tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng trên các trang thương mại điện tử lên đến 69%, gây ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu và hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp. Vấn đề này không chỉ làm giảm tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng mà còn làm tăng chi phí lưu kho và ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng. Luận văn tập trung nghiên cứu hành vi bỏ rơi giỏ hàng của người dùng trên các trang thương mại điện tử tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ tháng 12/2020 đến tháng 2/2021, với mục tiêu phân tích các yếu tố ảnh hưởng và ứng dụng thuật toán học máy để dự đoán hành vi này. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh trực tuyến, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu tổn thất do bỏ rơi giỏ hàng gây ra.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

• Lý thuyết hành vi người tiêu dùng trong thương mại điện tử: Giải thích các yếu tố tâm lý và hành vi ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tuyến, bao gồm trải nghiệm người dùng, nhận thức rủi ro và chi phí vận chuyển.
• Mô hình thuật toán học máy phân loại nhị phân: Sử dụng thuật toán cây quyết định và rừng ngẫu nhiên để phân tích và dự đoán hành vi bỏ rơi giỏ hàng. Thuật toán rừng ngẫu nhiên được lựa chọn do khả năng khắc phục hiện tượng quá phù hợp (overfitting) và cải thiện độ chính xác phân loại.

Các khái niệm chính bao gồm: giỏ hàng điện tử, hành vi bỏ rơi giỏ hàng, thuật toán cây quyết định, thuật toán rừng ngẫu nhiên, phân loại nhị phân, và phân tích dữ liệu hành vi người dùng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ một trang thương mại điện tử chuyên cung cấp vật liệu xây dựng và thiết bị vệ sinh phòng tắm tại Việt Nam, với 1.173 phiên mua sắm của 188 khách hàng đăng nhập và khách hàng vãng lai trong khoảng 2,5 tháng. Dữ liệu bao gồm các hoạt động như đăng nhập, xem sản phẩm, thêm sản phẩm vào giỏ hàng, thanh toán, v.v. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử mua sắm của khách hàng cũng được tổng hợp để phân tích gián tiếp.

Phương pháp phân tích sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên để phân loại và dự đoán hành vi bỏ rơi giỏ hàng, kết hợp với phân tích thống kê các yếu tố ảnh hưởng. Quá trình nghiên cứu được thực hiện theo timeline từ tháng 12/2020 đến tháng 2/2021, bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng cao: Trong tổng số hơn 3,5 triệu phiên mua sắm, có khoảng 63,41% giỏ hàng bị bỏ rơi, chỉ 36,59% giỏ hàng được chuyển đổi thành đơn hàng thành công. Tỷ lệ này phản ánh thách thức lớn trong việc giữ chân khách hàng hoàn tất giao dịch.

2. Yếu tố ảnh hưởng chính đến bỏ rơi giỏ hàng:

   • Trải nghiệm người dùng không tốt, đặc biệt là tốc độ tải trang và giao diện không thân thiện, làm tăng tỷ lệ bỏ rơi.
   • Chi phí vận chuyển cao và không minh bạch là nguyên nhân dẫn đến 25% giỏ hàng bị bỏ rơi tại Mỹ, tương tự với xu hướng tại Việt Nam.
   • Nhận thức rủi ro về bảo mật và sự an toàn trong thanh toán cũng làm gia tăng tỷ lệ bỏ rơi.

3. Hiệu quả thuật toán rừng ngẫu nhiên: Thuật toán này đạt độ chính xác khoảng 89,54%, vượt trội hơn so với cây quyết định (74%) và các thuật toán khác như máy hỗ trợ vector và K hàng xóm gần nhất. Thời gian xử lý của rừng ngẫu nhiên cũng được đánh giá cân bằng, phù hợp cho ứng dụng thực tế.

4. Ảnh hưởng của các tham số mô hình: Khi tăng số lượng ước tính (số cây trong rừng), độ chính xác tăng lên đến 95% nhưng thời gian xử lý cũng tăng đáng kể. Kích thước thử nghiệm và trạng thái ngẫu nhiên ít ảnh hưởng đến thời gian thực hiện.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên trong phân tích hành vi bỏ rơi giỏ hàng là phù hợp và hiệu quả, giúp dự đoán chính xác hành vi người dùng dựa trên dữ liệu phiên mua sắm và lịch sử giao dịch. Các yếu tố như trải nghiệm người dùng và chi phí vận chuyển được xác nhận là những nguyên nhân chủ yếu dẫn đến bỏ rơi giỏ hàng, phù hợp với các nghiên cứu trước đây trên thế giới.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng theo từng yếu tố, biểu đồ độ chính xác và thời gian xử lý của các thuật toán, cũng như bảng tổng hợp các chỉ số hành vi người dùng trong phiên mua sắm. Việc phân tích này không chỉ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng mà còn hỗ trợ tối ưu hóa quy trình bán hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Cải thiện trải nghiệm người dùng: Tối ưu hóa giao diện và tốc độ tải trang, đặc biệt trong các đợt khuyến mãi để giảm thiểu thời gian chờ và tăng tỷ lệ hoàn tất đơn hàng. Chủ thể thực hiện: bộ phận phát triển web, timeline: 3-6 tháng.

2. Minh bạch chi phí vận chuyển: Cung cấp thông tin rõ ràng về phí vận chuyển và các khoản thuế, đồng thời áp dụng chính sách miễn phí hoặc giảm phí vận chuyển cho đơn hàng đạt ngưỡng nhất định. Chủ thể thực hiện: bộ phận kinh doanh và marketing, timeline: 2-4 tháng.

3. Tăng cường bảo mật và xây dựng lòng tin: Triển khai chứng chỉ bảo mật SSL, đơn giản hóa quy trình thanh toán và giảm thiểu yêu cầu thông tin cá nhân không cần thiết. Chủ thể thực hiện: bộ phận IT và bảo mật, timeline: 3 tháng.

4. Ứng dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên trong hệ thống dự đoán: Tích hợp mô hình dự đoán hành vi bỏ rơi giỏ hàng để kịp thời gửi thông báo nhắc nhở hoặc ưu đãi cho khách hàng có nguy cơ bỏ giỏ hàng. Chủ thể thực hiện: bộ phận phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm, timeline: 6 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý và chủ doanh nghiệp thương mại điện tử: Hiểu rõ nguyên nhân và cách giảm thiểu tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng, từ đó nâng cao doanh thu và hiệu quả kinh doanh.

2. Chuyên gia phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm: Áp dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên và các kỹ thuật học máy để xây dựng hệ thống dự đoán hành vi người dùng.

3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và thương mại điện tử: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, mô hình phân tích và kết quả thực nghiệm để phát triển các nghiên cứu tiếp theo.

4. Bộ phận marketing và chăm sóc khách hàng: Sử dụng kết quả phân tích để thiết kế các chiến dịch cá nhân hóa, tăng cường tương tác và giữ chân khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng lại cao đến vậy?
   Tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng cao do nhiều nguyên nhân như trải nghiệm người dùng kém, chi phí vận chuyển cao, và lo ngại về bảo mật. Ví dụ, 69% giỏ hàng bị bỏ rơi theo thống kê của học viện Baymard.

2. Thuật toán rừng ngẫu nhiên có ưu điểm gì trong dự đoán hành vi người dùng?
   Rừng ngẫu nhiên giảm thiểu hiện tượng quá phù hợp, tăng độ chính xác phân loại và xử lý dữ liệu lớn hiệu quả. Độ chính xác đạt gần 90% trong nghiên cứu này.

3. Làm thế nào để giảm tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng?
   Cải thiện giao diện, minh bạch chi phí vận chuyển, tăng cường bảo mật và sử dụng hệ thống dự đoán để nhắc nhở khách hàng là các giải pháp hiệu quả.

4. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như thế nào?
   Dữ liệu được thu thập từ nhật ký hoạt động của khách hàng trên trang thương mại điện tử trong khoảng 2,5 tháng, bao gồm các hành động như xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng và thanh toán.

5. Phân tích này có thể áp dụng cho các ngành hàng khác không?
   Có, phương pháp và mô hình có thể được điều chỉnh và áp dụng cho nhiều ngành hàng khác nhau trong thương mại điện tử để phân tích hành vi người dùng.

Kết luận

• Tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng trên các trang thương mại điện tử là khoảng 63,41%, ảnh hưởng lớn đến doanh thu và hiệu quả kinh doanh.
• Ba yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi bỏ rơi giỏ hàng là trải nghiệm người dùng, chi phí vận chuyển và nhận thức rủi ro về bảo mật.
• Thuật toán rừng ngẫu nhiên được chứng minh là phương pháp hiệu quả với độ chính xác gần 90% và thời gian xử lý hợp lý.
• Hệ thống dự đoán hành vi bỏ rơi giỏ hàng giúp doanh nghiệp kịp thời can thiệp, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai ứng dụng mô hình dự đoán vào hệ thống thương mại điện tử và tối ưu các yếu tố ảnh hưởng để giảm tỷ lệ bỏ rơi giỏ hàng.

Hành động ngay hôm nay để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu qua việc ứng dụng các giải pháp phân tích hành vi người dùng trong thương mại điện tử!