I. Tổng Quan Về Dự Đoán Churn VNPT Bằng AI 55 ký tự
Công nghệ AI đang được tích hợp rộng rãi, hỗ trợ dự đoán, quản lý, đặc biệt trong quản lý thuê bao và chất lượng dịch vụ internet. Thị trường internet phát triển đặt ra thách thức cho các ISP: chuyển từ thu hút khách hàng mới sang giữ chân khách hàng hiện tại. Nhiều yếu tố tác động đến việc thuê bao tiếp tục hay rời mạng. Việc hiểu hành vi khách hàng, khuyến khích chi tiêu và dự đoán, ngăn chặn churn là rất quan trọng. Các nhà điều hành cần tương tác với người tiêu dùng và giữ chân họ bằng dịch vụ cạnh tranh, sáng tạo. Giá cả, dịch vụ tiện ích cộng thêm và hậu mãi tác động lớn đến churn rate. Churn có thể là tự nguyện hoặc do hóa đơn chưa thanh toán. Mục tiêu của luận văn là phân tích, thiết kế và triển khai PM sử dụng AI để đánh giá xác suất rời mạng của thuê bao internet VNPT TP. Hồ Chí Minh. Dựa trên thử nghiệm, tác giả chọn lọc, phân tích PM khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp, giúp tìm ra thuê bao có khả năng rời mạng.
1.1. Tầm quan trọng của AI trong dự đoán churn
Việc áp dụng AI vào Customer Churn Prediction (CCP) trong ngành viễn thông mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn và tạo ra sự đổi mới, tiến bộ. AI giúp phân tích dữ liệu phức tạp và dự đoán khả năng rời mạng chính xác hơn, hỗ trợ các ISP chủ động can thiệp để giữ chân khách hàng. VNPT cần nghiên cứu và dự đoán hành vi rời mạng để duy trì doanh thu và thị phần. Việc sử dụng AI còn đưa lại các giá trị thực tiễn cho công ty. Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng vào hoạt động kinh doanh giúp VNPT tối ưu chiến lược bán hàng và CSKH, tăng hiệu quả kinh doanh và duy trì sự cạnh tranh.
1.2. Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu về dự đoán churn
Đề tài nghiên cứu lược khảo kỹ thuật và đánh giá mô hình ML trong dự báo. So sánh sai số khi thay đổi thuộc tính dữ liệu và so sánh tác động của số lượng biến tới hiệu suất trong quy trình thử nghiệm. Nghiên cứu cũng đưa ra nhằm lựa chọn mô hình dự báo phù hợp để CCP dịch vụ internet VNPT. Đối tượng nghiên cứu là các mô hình máy học được áp dụng trong nghiên cứu dự báo như: KNN, Naiver Bayes, hồi quy Logistic, rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, phương pháp tăng cường, ANN, CNN. Nghiên cứu còn sử dụng bộ dữ liệu danh sách chi tiết các thuê bao sử dụng internet VNPT TP. Hồ Chí Minh trong thời gian 6 năm, từ 2017 đến 2023 trên toàn TP. Hồ Chí Minh.
II. Vấn Đề Thuê Bao Rời Mạng VNPT Thách Thức Lớn 59 ký tự
Internet tại Việt Nam xuất hiện từ 1997, thay đổi thói quen, kinh tế, xã hội và tạo phương thức tìm kiếm tri thức mới. Việt Nam là nước mạnh về Viễn thông - Internet với công nghệ hiện đại và mức phổ cập cao. Số lượng người dùng và ISP gia tăng, tạo cạnh tranh mạnh mẽ. Thị trường internet bão hòa, người dùng mới ít, khách hàng chuyển dịch giữa các ISP. Để giữ vững thị phần, việc hiểu và dự đoán đúng nhu cầu là yếu tố quan trọng. Tận dụng nghiên cứu mới, sử dụng AI và dữ liệu phát sinh để phân tích mẫu dữ liệu phức tạp và dự đoán khả năng rời mạng, hỗ trợ can thiệp kịp thời. Các ISP đối mặt áp lực hỗ trợ khách hàng khắt khe, không chỉ internet mà còn dịch vụ giải trí. Khó khăn của dịch vụ ba trong một là cung cấp trải nghiệm chất lượng cao khi sử dụng dịch vụ hoặc yêu cầu trợ giúp. VNPT TP. Hồ Chí Minh là ISP lớn, có lượng thuê bao rời bỏ. Việc nghiên cứu và dự đoán hành vi rời mạng là cần thiết.
2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Churn VNPT
Nghiên cứu tập trung phân tích yếu tố ảnh hưởng tỉ lệ rời mạng của khách hàng sử dụng Internet của VNPT. Đặc biệt sử dụng mô hình máy học dự báo khả năng thuê bao rời bỏ dịch vụ. Nghiên cứu gồm: Thu thập dữ liệu về hành vi rời mạng thực tế tại VNPT liên tục trong nhiều năm. Tiền xử lý dữ liệu: phân tích, đánh giá, xử lý để loại bỏ giá trị ngoại lai, điền dữ liệu thiếu, chuyển đổi, tạo bộ dữ liệu trung gian, chuẩn hóa dữ liệu. Xây dựng và cài đặt PM: sử dụng thuật toán và PM như KNN, Naive Bayes, rừng ngẫu nhiên, Adaboost, Gradient Boost, XGBoost, hồi quy Logistic, cây quyết định, ANN, mạng neural tích chập. Nghiên cứu còn Đánh giá hiệu suất và so sánh độ lỗi của PM.
2.2. So sánh nghiên cứu churn prediction với các nghiên cứu khác
Luận văn cung cấp tổng quan chi tiết và so sánh kỹ thuật học máy truyền thống và hiện đại trong bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ. Đây là tài liệu tham khảo giá trị. Luận văn áp dụng và điều chỉnh thuật toán khác nhau để tối ưu hóa bài toán dự đoán rời mạng, bao gồm tinh chỉnh siêu tham số và kỹ thuật như lựa chọn đặc trưng, điền thiếu dữ liệu. Qua việc so sánh mô hình, luận văn xác định mô hình như Gradient Boosting và XGBoost đạt hiệu suất cao nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp. Luận văn có thể đóng góp vào việc điều chỉnh các mô hình hiện có cho bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ. Luận văn mô tả chi tiết quy trình tiền xử lý (thu thập, làm sạch, chọn lọc, tạo đặc trưng), nâng cao chất lượng dữ liệu. Nghiên cứu xử lý bộ dữ liệu trong thực tế, đóng góp vào việc tiền xử lý các vấn đề phổ biến. Bộ dữ liệu có tính bảo mật nên không thể công bố rộng rãi.
III. Phương Pháp AI Dự Đoán Churn VNPT Chi Tiết 54 ký tự
Trong mô hình vòng đời sản phẩm, người dùng trải qua các bước: Tìm hiểu thông tin -> Lựa chọn dịch vụ -> Lắp đặt dịch vụ -> Bảo trì, sửa chữa -> Tái ký hợp đồng, gia hạn -> Thanh lý hợp đồng. Các bước được mô tả chi tiết: Tìm hiểu thông tin: Người dùng tìm thông tin về sản phẩm qua môi trường mạng online (web, Facebook, Tiktok, ...) hoặc các kênh trực tiếp như cửa hàng, người quen, đại lý. Sau khi tìm hiểu, xác định ISP tin dùng, người dùng tiếp xúc ISP để chọn sản phẩm.
3.1. Quy Trình Chăm Sóc Khách Hàng VNPT
Sau khi kí kết hợp đồng với người dùng, ISP cần lắp đặt dịch vụ cho người dùng tại nhà hoặc địa điểm đăng ký. Lắp đặt bao gồm kéo đường dây, cài đặt thiết bị và hướng dẫn sử dụng. Trong quá trình sử dụng, dịch vụ có thể gặp sự cố, ISP cần bảo trì, sửa chữa nhanh chóng để đảm bảo trải nghiệm người dùng. Khi hết hạn hợp đồng, người dùng có thể tái ký hợp đồng để tiếp tục sử dụng dịch vụ, hoặc thanh lý hợp đồng nếu không còn nhu cầu.
3.2.Tổng Quan Về AI và Ứng Dụng Trong Viễn Thông
AI (trí tuệ nhân tạo) là ngành khoa học máy tính liên quan đến việc thiết kế và xây dựng các hệ thống thông minh, có khả năng tự động hóa các tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. Trong viễn thông, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: Dự đoán nhu cầu của khách hàng, Tối ưu hóa mạng lưới, Phát hiện gian lận, Cá nhân hóa dịch vụ, Chăm sóc khách hàng tự động. AI giúp các nhà mạng nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra các dịch vụ mới.
3.3. Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Trong Dự Đoán Churn VNPT
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin hữu ích. Trong dự đoán churn VNPT, quy trình phân tích dữ liệu thường bao gồm các bước sau: Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu về khách hàng, dịch vụ và mạng lưới. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lai và chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp để phân tích. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ rời mạng. Xây dựng mô hình dự đoán: Xây dựng mô hình dự đoán khả năng khách hàng rời mạng dựa trên các yếu tố đã được xác định. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu quả của mô hình dự đoán và điều chỉnh mô hình nếu cần thiết. Triển khai mô hình: Triển khai mô hình dự đoán để hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
IV. Nghiên Cứu Thực Nghiệm Kết Quả AI Dự Đoán Churn 57 ký tự
Phần này trình bày chi tiết về môi trường thực nghiệm, các bộ dữ liệu sử dụng, tổng quan quy trình thực nghiệm, tiền xử lý dữ liệu (làm sạch, phân tích khám phá), các trường hợp thuê bao có khả năng cao rời bỏ, và kết quả của các mô hình như KNN, Naive Bayes, hồi quy Logistic, SVM, rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, Adaboost, Gradient Boost, XGBoost, mạng nơ-ron nhân tạo, và mạng neural tích chập. So sánh kết quả các mô hình dự đoán về độ chính xác, khả năng dự đoán tỉ lệ thuê bao rời mạng và thời gian huấn luyện.
4.1. Môi trường thực nghiệm và bộ dữ liệu sử dụng
Môi trường thực nghiệm bao gồm phần cứng (CPU, GPU, RAM) và phần mềm (hệ điều hành, ngôn ngữ lập trình, thư viện). Bộ dữ liệu sử dụng là dữ liệu thực tế từ VNPT TP. Hồ Chí Minh, bao gồm thông tin về thuê bao, dịch vụ, và mạng lưới. Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian từ 2017 đến 2023.
4.2. Chi Tiết Kết Quả Của Các Mô Hình Dự Đoán
Kết quả của mỗi mô hình dự đoán được trình bày chi tiết, bao gồm các thông số đánh giá như độ chính xác (accuracy), độ bao phủ (recall), độ chính xác (precision), F1-score, và AUC. Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) cũng được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình trong việc phân loại đúng và sai. Ngoài ra, thời gian huấn luyện của mỗi mô hình cũng được ghi lại để so sánh hiệu suất tính toán.
4.3. So sánh các mô hình về khả năng dự đoán churn
Các mô hình khác nhau có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Ví dụ, các mô hình dựa trên cây quyết định như rừng ngẫu nhiên và XGBoost thường cho kết quả tốt với dữ liệu phi tuyến tính và nhiều thuộc tính, trong khi các mô hình tuyến tính như hồi quy Logistic có thể đơn giản hơn nhưng lại hiệu quả trong một số trường hợp nhất định. Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, nhưng lại đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn.
V. Kết Luận Ứng Dụng và Hướng Phát Triển AI Churn 54 ký tự
Nghiên cứu đã trình bày chi tiết về việc ứng dụng AI trong dự đoán thuê bao rời mạng VNPT, từ cơ sở lý thuyết, phương pháp thực hiện đến kết quả thực nghiệm. Kết quả cho thấy các mô hình AI có tiềm năng lớn trong việc giúp VNPT giảm thiểu churn rate và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để hoàn thiện các mô hình và quy trình ứng dụng.
5.1. Tóm Tắt Kết Quả Chính và Ưu Điểm Của Nghiên Cứu
Nghiên cứu đã xác định được các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ rời mạng của thuê bao VNPT, đồng thời đánh giá hiệu quả của nhiều mô hình AI trong việc dự đoán churn. Kết quả cho thấy các mô hình như XGBoost và Gradient Boosting cho độ chính xác cao, phù hợp với bài toán này.
5.2. Hướng Phát Triển và Ứng Dụng Thực Tế
Trong tương lai, có thể nghiên cứu thêm về các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu tiên tiến hơn, cũng như thử nghiệm với các mô hình học sâu phức tạp hơn. Bên cạnh đó, việc tích hợp kết quả dự đoán churn vào các hệ thống quản lý khách hàng (CRM) để triển khai các chiến dịch giữ chân khách hàng hiệu quả cũng là một hướng đi tiềm năng. Các kết quả nghiên cứu có thể giúp VNPT đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, từ đó tăng cường lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
