Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát
Phân khúc khách hàng là một bước quan trọng trong quy trình phân tích hành vi khách hàng nhằm hiểu rõ khách hàng để có thể ra quyết định và xây dựng chiến lược phù hợp. Phân khúc khách hàng được định nghĩa là việc phân chia thị trường thành các thị trường phụ đồng nhất về nhu cầu và đặc điểm của khá...
Lưu vào:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Đồng tác giả: | |
| Định dạng: | Master's Theses |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Thông tin xuất bản: |
Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh
2022
|
| Chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://opac.ueh.edu.vn/record=b1033370~S1 http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/63165 |
| Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
| id |
oai:localhost:UEH-63165 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
oai:localhost:UEH-631652023-10-25T02:28:27Z Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát Phan Châu Minh Trường Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh Bán lẻ Mô hình RFM Phân tích hành vi Phân khúc khách hàng Hành vi khách hàng Học máy không giám sát Phân cụm K-means Phân cụm thứ bậc Retail RFM model Behavioral analytics Customer segmentation Consumer behaviour Unsupervised machine learning K-means clustering Hirarchical clustering Phân khúc khách hàng là một bước quan trọng trong quy trình phân tích hành vi khách hàng nhằm hiểu rõ khách hàng để có thể ra quyết định và xây dựng chiến lược phù hợp. Phân khúc khách hàng được định nghĩa là việc phân chia thị trường thành các thị trường phụ đồng nhất về nhu cầu và đặc điểm của khách hàng, từ đó xác định các nhóm khách hàng có bản chất tương tự nhau (theo E. W. T. Ngai, L. Xiu và D. C. K. Chau - 2009). Các phân khúc này sau đó sẽ được tương tác bằng những chiến dịch có nội dung chuyên biệt để cải thiện trải nghiệm của mỗi khách hàng trong phân khúc, từ đó hỗ trợ việc giữ chân khách hàng, tăng doanh thu. Hơn nữa, những khách hàng có trải nghiệm tốt sẽ có nhiều khả năng giới thiệu thị trường cho những người khác, từ đó dẫn đến tăng lợi nhuận và giữ chân khách hàng. Trong bài nghiên cứu này, phân tích hành vi chủ yếu tập trung vào việc phân khúc khách hàng và sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy không giám sát ứng dụng vào mô hình RFM để khám phá hành vi khách hàng, để hiểu từng phân khúc khách hàng cụ thể vốn đã tồn tại trong cơ sở dữ liệu của công ty và là nguồn thông tin tri thức đầu vào cho các quy trình tiếp thị khác nhau cũng như để phân bổ nguồn lực hợp lý. Ngoài ra, hiểu khách hàng là điều kiện tiên quyết để xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. 2022-03-04T06:32:27Z 2022-03-04T06:32:27Z 2022 Master's Theses Barcode: 1000011979 https://opac.ueh.edu.vn/record=b1033370~S1 http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/63165 Vietnamese reserved 64 tr. Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh |
| institution |
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh |
| collection |
DSpaceUEH |
| language |
Vietnamese |
| topic |
Bán lẻ Mô hình RFM Phân tích hành vi Phân khúc khách hàng Hành vi khách hàng Học máy không giám sát Phân cụm K-means Phân cụm thứ bậc Retail RFM model Behavioral analytics Customer segmentation Consumer behaviour Unsupervised machine learning K-means clustering Hirarchical clustering |
| spellingShingle |
Bán lẻ Mô hình RFM Phân tích hành vi Phân khúc khách hàng Hành vi khách hàng Học máy không giám sát Phân cụm K-means Phân cụm thứ bậc Retail RFM model Behavioral analytics Customer segmentation Consumer behaviour Unsupervised machine learning K-means clustering Hirarchical clustering Phan Châu Minh Trường Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| description |
Phân khúc khách hàng là một bước quan trọng trong quy trình phân tích hành vi khách hàng nhằm hiểu rõ khách hàng để có thể ra quyết định và xây dựng chiến lược phù hợp. Phân khúc khách hàng được định nghĩa là việc phân chia thị trường thành các thị trường phụ đồng nhất về nhu cầu và đặc điểm của khách hàng, từ đó xác định các nhóm khách hàng có bản chất tương tự nhau (theo E. W. T. Ngai, L. Xiu và D. C. K. Chau - 2009). Các phân khúc này sau đó sẽ được tương tác bằng những chiến dịch có nội dung chuyên biệt để cải thiện trải nghiệm của mỗi khách hàng trong phân khúc, từ đó hỗ trợ việc giữ chân khách hàng, tăng doanh thu. Hơn nữa, những khách hàng có trải nghiệm tốt sẽ có nhiều khả năng giới thiệu thị trường cho những người khác, từ đó dẫn đến tăng lợi nhuận và giữ chân khách hàng. Trong bài nghiên cứu này, phân tích hành vi chủ yếu tập trung vào việc phân khúc khách hàng và sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy không giám sát ứng dụng vào mô hình RFM để khám phá hành vi khách hàng, để hiểu từng phân khúc khách hàng cụ thể vốn đã tồn tại trong cơ sở dữ liệu của công ty và là nguồn thông tin tri thức đầu vào cho các quy trình tiếp thị khác nhau cũng như để phân bổ nguồn lực hợp lý. Ngoài ra, hiểu khách hàng là điều kiện tiên quyết để xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. |
| author2 |
Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh |
| author_facet |
Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh Phan Châu Minh Trường |
| format |
Master's Theses |
| author |
Phan Châu Minh Trường |
| author_sort |
Phan Châu Minh Trường |
| title |
Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| title_short |
Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| title_full |
Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| title_fullStr |
Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| title_full_unstemmed |
Phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình RFM tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| title_sort |
phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ với mô hình rfm tiếp cận bằng kỹ thuật học máy không giám sát |
| publisher |
Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh |
| publishDate |
2022 |
| url |
https://opac.ueh.edu.vn/record=b1033370~S1 http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/63165 |
| work_keys_str_mv |
AT phanchauminhtruong phantichhanhvikhachhangtronglinhvucbanlevoimohinhrfmtiepcanbangkythuathocmaykhonggiamsat |
| _version_ |
1810056173379911680 |