Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh gay gắt và hành vi người tiêu dùng thay đổi nhanh chóng, đặc biệt sau đại dịch Covid-19, ngành du lịch chịu ảnh hưởng nặng nề với thiệt hại toàn cầu lên đến khoảng 4,5 nghìn tỷ đô la vào năm 2020. Tại Việt Nam, lượng khách quốc tế giảm 80% và khách nội địa giảm khoảng 50%, gây thiệt hại ước tính 23 tỷ đô la cho ngành du lịch. Trước thực trạng này, việc phân tích phản hồi khách hàng trở thành một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ kỳ vọng và trải nghiệm thực tế của khách hàng, từ đó điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhằm phục hồi và phát triển bền vững.

Luận văn tập trung xây dựng mô hình phân tích phản hồi khách hàng trong lĩnh vực du lịch dựa trên sự kết hợp giữa mô hình chủ đề (LDA), chỉ số đo lường sự hài lòng khách hàng (NPS) và giải pháp kinh doanh thông minh (BI). Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ nền tảng Booking.com với hơn 409.000 phản hồi trong giai đoạn 2019-2022, bao gồm cả tiếng Việt và tiếng Anh, nhằm đảm bảo tính đa dạng và khả năng ứng dụng thực tế tại thị trường Việt Nam. Mục tiêu nghiên cứu là khám phá các chủ đề tích cực và tiêu cực trong phản hồi, đánh giá sự hài lòng đa chiều của khách hàng, đồng thời phân tích mối quan hệ giữa các thực thể liên quan như khách sạn và từ khóa.

Nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt khoa học với mô hình cải tiến so với các phương pháp truyền thống mà còn mang ý nghĩa thực tiễn lớn, hỗ trợ nhà quản trị trong ngành du lịch nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa dịch vụ và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên bốn nền tảng lý thuyết chính:

  1. Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CE): Được định nghĩa là nhận thức và cảm xúc của khách hàng qua các tương tác với sản phẩm, dịch vụ và nhân viên. Trải nghiệm khách hàng là yếu tố then chốt tạo nên sự khác biệt và lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.

  2. Mô hình chủ đề Latent Dirichlet Allocation (LDA): Là mô hình học máy không giám sát dùng để trích xuất các chủ đề ẩn trong tập dữ liệu văn bản. LDA cho phép mỗi tài liệu chứa nhiều chủ đề với phân phối xác suất khác nhau, giúp phát hiện các chủ đề tích cực và tiêu cực trong phản hồi khách hàng.

  3. Chỉ số đo lường sự hài lòng khách hàng (Net Promoter Score - NPS): Đo lường mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng dựa trên khả năng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho người khác. NPS phân loại khách hàng thành nhóm quảng bá, nhóm trung lập và nhóm gièm pha, từ đó đánh giá tổng thể sự hài lòng.

  4. Mô hình mạng đồ thị (Graph Model): Sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các chủ đề, từ khóa và khách sạn dưới dạng các đỉnh và cạnh, giúp trực quan hóa và phân tích sâu sắc các kết nối trong dữ liệu phản hồi.

Ngoài ra, các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như thêm dấu tiếng Việt, tách từ, loại bỏ ký tự đặc biệt, xác định từ loại và chuẩn hóa từ được áp dụng để tiền xử lý dữ liệu văn bản, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu phản hồi được thu thập từ nền tảng Booking.com, bao gồm 409.054 phản hồi bằng tiếng Việt và tiếng Anh, trong khoảng thời gian từ 2019 đến 2022.

  • Phương pháp chọn mẫu: Dữ liệu được chọn dựa trên tính đại diện và đa dạng về ngôn ngữ, đảm bảo phản ánh chính xác trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực du lịch tại Việt Nam.

  • Phương pháp phân tích:

    • Tiền xử lý dữ liệu bằng các kỹ thuật NLP để chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu.
    • Áp dụng mô hình LDA để trích xuất các chủ đề tích cực và tiêu cực từ phản hồi.
    • Sử dụng mô hình NPS đa chiều dựa trên giải pháp kinh doanh thông minh để đánh giá sự hài lòng khách hàng trên nhiều khía cạnh.
    • Xây dựng mô hình mạng đồ thị để phân tích mối quan hệ giữa khách sạn, chủ đề và từ khóa.
    • Trực quan hóa dữ liệu bằng công cụ Power BI để hỗ trợ nhà quản trị trong việc ra quyết định.

  • Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2019-2022, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình, thực nghiệm và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Khám phá chủ đề tích cực và tiêu cực: Mô hình LDA đã trích xuất thành công 9 chủ đề chính trong phản hồi tiếng Việt và 8 chủ đề trong phản hồi tiếng Anh, phân chia rõ ràng thành các nhóm chủ đề tích cực và tiêu cực. Ví dụ, trong tiếng Việt, các chủ đề tích cực liên quan đến chất lượng dịch vụ, tiện nghi khách sạn, trong khi chủ đề tiêu cực tập trung vào vấn đề vệ sinh và thái độ nhân viên.

  2. Đánh giá sự hài lòng đa chiều: Chỉ số NPS được đánh giá trên nhiều khía cạnh như vị trí khách sạn, dịch vụ lễ tân, tiện nghi phòng và ẩm thực. Kết quả cho thấy mức độ hài lòng trung bình đạt khoảng 75%, với nhóm khách hàng quảng bá chiếm 60%, nhóm gièm pha chiếm 15%, và nhóm trung lập 25%.

  3. Mối quan hệ giữa khách sạn và từ khóa: Mô hình mạng đồ thị cho thấy các từ khóa liên quan mật thiết đến từng khách sạn, giúp xác định các điểm mạnh và điểm yếu cụ thể. Ví dụ, một số khách sạn nổi bật với từ khóa "thoải mái", "sạch sẽ", trong khi một số khác bị liên kết với từ khóa "ồn ào", "chậm trễ".

  4. So sánh giữa tiếng Việt và tiếng Anh: Phản hồi tiếng Việt có xu hướng tập trung vào trải nghiệm thực tế và dịch vụ nội địa, trong khi phản hồi tiếng Anh phản ánh quan điểm của khách du lịch quốc tế với các chủ đề liên quan đến tiện ích và giá cả. Tỷ lệ chủ đề tích cực trong phản hồi tiếng Anh cao hơn khoảng 10% so với tiếng Việt.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình kết hợp LDA và NPS đa chiều trên nền tảng BI là phù hợp và hiệu quả trong việc phân tích phản hồi khách hàng trong ngành du lịch. Việc phân tách chủ đề tích cực và tiêu cực giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các vấn đề cần cải thiện cũng như phát huy điểm mạnh. Mô hình mạng đồ thị cung cấp cái nhìn trực quan về mối quan hệ giữa các thực thể, hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược.

So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào phân tích chủ đề hoặc chỉ số hài lòng đơn chiều, nghiên cứu này đã lấp đầy khoảng trống bằng cách kết hợp đa chiều và đa ngôn ngữ, phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam. Các biểu đồ đám mây từ khóa, bảng điều khiển chỉ số hài lòng theo địa lý và loại hình du lịch được xây dựng giúp minh họa rõ nét các xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận thấy một số hạn chế như việc xử lý các ký tự đặc biệt và biểu tượng cảm xúc trong phản hồi còn gặp khó khăn, ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Ngoài ra, việc mở rộng mô hình sang các ngôn ngữ khác và lĩnh vực khác trong du lịch là hướng phát triển tiếp theo.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường thu thập và phân tích phản hồi đa ngôn ngữ: Do tính đa dạng của khách hàng, doanh nghiệp nên mở rộng thu thập phản hồi không chỉ bằng tiếng Việt và tiếng Anh mà còn các ngôn ngữ khác để có cái nhìn toàn diện hơn về trải nghiệm khách hàng.

  2. Ứng dụng mô hình phân tích đa chiều trong quản lý chất lượng dịch vụ: Sử dụng mô hình kết hợp LDA và NPS đa chiều để đánh giá chi tiết từng khía cạnh dịch vụ, từ đó xây dựng các kế hoạch cải tiến cụ thể, ví dụ cải thiện vệ sinh, đào tạo nhân viên, nâng cấp tiện nghi.

  3. Phát triển hệ thống trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực: Triển khai các bảng điều khiển BI cập nhật liên tục giúp nhà quản trị theo dõi nhanh chóng các chỉ số hài lòng và phản hồi tiêu cực, từ đó phản ứng kịp thời với các vấn đề phát sinh.

  4. Đào tạo nhân viên và nâng cao nhận thức về trải nghiệm khách hàng: Tổ chức các khóa đào tạo nhằm nâng cao kỹ năng giao tiếp, xử lý tình huống và tạo trải nghiệm tích cực cho khách hàng, đặc biệt chú trọng đến các nhóm khách hàng gièm pha để giảm thiểu phản hồi tiêu cực.

  5. Xây dựng bộ từ điển chuyên ngành du lịch tiếng Việt: Tiếp tục hoàn thiện và cập nhật bộ từ điển hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm nâng cao độ chính xác của các mô hình phân tích phản hồi.

Các giải pháp trên nên được triển khai trong vòng 12-18 tháng, với sự phối hợp giữa bộ phận quản lý chất lượng, công nghệ thông tin và marketing để đảm bảo hiệu quả và đồng bộ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý doanh nghiệp du lịch và khách sạn: Giúp hiểu sâu sắc về trải nghiệm khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược cải tiến dịch vụ và nâng cao sự hài lòng.

  2. Chuyên gia phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu: Cung cấp mô hình kết hợp giữa phân tích chủ đề, chỉ số hài lòng và mạng đồ thị, hỗ trợ phát triển các giải pháp phân tích phản hồi khách hàng đa chiều.

  3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực marketing và quản trị khách hàng: Tham khảo phương pháp tiếp cận mới trong phân tích dữ liệu phi cấu trúc và ứng dụng trong ngành du lịch.

  4. Các nhà phát triển phần mềm và giải pháp kinh doanh thông minh: Áp dụng mô hình và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xây dựng các công cụ hỗ trợ quản lý trải nghiệm khách hàng hiệu quả.

Những đối tượng này có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả quản lý, phát triển sản phẩm và dịch vụ, đồng thời tăng cường sự gắn bó và trung thành của khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình LDA có thể áp dụng cho các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Việt và tiếng Anh không?
    Có, LDA là mô hình học máy không giám sát và có thể áp dụng cho nhiều ngôn ngữ khác nhau, tuy nhiên cần có bộ từ điển và kỹ thuật tiền xử lý phù hợp với từng ngôn ngữ để đảm bảo hiệu quả.

  2. Chỉ số NPS có thể phản ánh chính xác sự hài lòng của khách hàng không?
    NPS là chỉ số phổ biến và dễ hiểu, nhưng chỉ dựa vào NPS đơn chiều có thể gây sai lệch. Do đó, nghiên cứu đề xuất đánh giá đa chiều kết hợp với phân tích phản hồi văn bản để có cái nhìn toàn diện hơn.

  3. Làm thế nào để xử lý các phản hồi chứa nhiều ký tự đặc biệt và biểu tượng cảm xúc?
    Hiện tại, các ký tự đặc biệt thường được loại bỏ để tránh sai lệch mô hình, nhưng việc chuyển đổi biểu tượng cảm xúc thành ngôn ngữ có ý nghĩa vẫn là thách thức và là hướng nghiên cứu tiếp theo.

  4. Giải pháp kinh doanh thông minh (BI) hỗ trợ gì trong việc phân tích phản hồi khách hàng?
    BI giúp tích hợp, lưu trữ và trực quan hóa dữ liệu phản hồi đa chiều, hỗ trợ nhà quản trị theo dõi các chỉ số hài lòng và xu hướng phản hồi một cách nhanh chóng và hiệu quả.

  5. Mô hình mạng đồ thị có thể giúp gì cho doanh nghiệp du lịch?
    Mạng đồ thị giúp trực quan hóa mối quan hệ giữa khách sạn, chủ đề và từ khóa, từ đó doanh nghiệp có thể nhận diện các điểm mạnh, điểm yếu và xu hướng thảo luận của khách hàng để điều chỉnh chiến lược phù hợp.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình phân tích phản hồi khách hàng trong lĩnh vực du lịch kết hợp mô hình chủ đề LDA, chỉ số NPS đa chiều và giải pháp kinh doanh thông minh.
  • Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hơn 409.000 phản hồi trên nền tảng Booking.com, bao gồm tiếng Việt và tiếng Anh, đảm bảo tính đại diện và khả năng ứng dụng thực tế.
  • Kết quả phân tích giúp xác định rõ các chủ đề tích cực và tiêu cực, đánh giá sự hài lòng đa chiều và mối quan hệ giữa các thực thể liên quan.
  • Nghiên cứu góp phần lấp đầy khoảng trống về phân tích phản hồi đa ngôn ngữ và đa chiều trong ngành du lịch, đồng thời cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định hiệu quả cho doanh nghiệp.
  • Hướng phát triển tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình sang các ngôn ngữ khác, cải tiến xử lý biểu tượng cảm xúc và ứng dụng trong các lĩnh vực dịch vụ khác.

Call-to-action: Các nhà quản lý và chuyên gia trong ngành du lịch nên áp dụng mô hình và giải pháp nghiên cứu để nâng cao trải nghiệm khách hàng, đồng thời tiếp tục phát triển các công cụ phân tích phản hồi nhằm tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh trong thời đại số.