Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means

“Khách hàng là trọng tâm” là một cụm từ mà rất nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn cho chiến lược kinh doanh của mình. Nhưng để hiểu rỏ được khái niệm này thì có không ít người hiểu sai và vận dụng chưa phù hợp các hiểu biết, kiến thức, tài lực, vật lực vào thực tế, từ đó làm cho doanh nghiệp...

Mô tả chi tiết

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Phạm Văn Long
Đồng tác giả:	Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh
Định dạng:	Master's Theses
Ngôn ngữ:	Vietnamese
Thông tin xuất bản:	Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh 2023
Chủ đề:	Phân khúc khách hàng Thuật toán K-Means Mô hình RFM Ngân hàng Dữ liệu khách hàng Chiến lược kinh doanh Hành vi khách hàng Khách hàng là trọng tâm Customer segmentation K-Means algorithm RFM model Banking Customer data Business strategy Customer behavior Customer centricity
Truy cập trực tuyến:	https://opac.ueh.edu.vn/record=b1034730~S1 https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/66641
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-66641
record_format	dspace
spelling	oai:localhost:UEH-666412023-10-25T05:14:11Z Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means Phạm Văn Long Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh Phân khúc khách hàng Thuật toán K-Means Mô hình RFM Ngân hàng Dữ liệu khách hàng Chiến lược kinh doanh Hành vi khách hàng Khách hàng là trọng tâm Customer segmentation K-Means algorithm RFM model Banking Customer data Business strategy Customer behavior Customer centricity “Khách hàng là trọng tâm” là một cụm từ mà rất nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn cho chiến lược kinh doanh của mình. Nhưng để hiểu rỏ được khái niệm này thì có không ít người hiểu sai và vận dụng chưa phù hợp các hiểu biết, kiến thức, tài lực, vật lực vào thực tế, từ đó làm cho doanh nghiệp chưa thể phát triển như kỳ vọng về doanh thu, doanh số, cũng như lợi nhuận trong chiến lược kinh doanh đã lựa chọn. Theo công ty Mckinsey – công ty chuyên tư vấn về quản lý và chiến lược kinh doanh toàn cầu cho các doanh nghiệp thì định nghĩa Khách hàng là trọng tâm chính là lựa chọn phân khúc khách hàng phù hợp với hiện trạng, năng lực, Tài chính và sự lựa chọn hướng phát triển của từng doanh nghiệp. Trong khái niệm về phân khúc khách hàng thì có 4 loại phân khúc: Phân khúc khách hàng theo kinh tế, phân khúc khách hàng theo địa lý, phân khúc khách hàng theo marketing, phân khúc khách hàng theo ngành nghề nhưng phổ biến nhất là phân khúc khách hàng theo kinh tế gồm các cấp độ: Affluent, Mass Affluent, Upper Mass, Mass, Lower Mass. Việc nhận biết được phân khúc khách hàng phù hợp sẽ giúp cho doanh nghiệp nhận biết được nhu cầu và dự báo được nhu cầu trong tương lại của khách hàng trong cùng phân khúc để có được sự chuẩn bị về mô hình, lực lượng, sản phẩm, quy trình, cơ sở vật chất,... phục vụ tốt nhất. Từ đó tăng sự trải nghiệm của khách hàng thông qua sự hài lòng, cam kết gắng kết cũng như tăng giá trị khách hàng, tăng doanh thu trên một khách hàng. Với sự hài lòng, thì khách hàng sẽ sẵn sàng giới thiệu những khách hàng khác cùng phân khúc sử dụng dịch vụ, sản phẩm của doanh nghiệp. Đối với ngành công nghệ và thiết kế thông tin truyền thông hiện nay thì thuật toán phân khúc khách hàng có rất nhiều như (a) Hierarchical Clustering; (b) Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise – DBSCAN; (c) Mean Shift Clustering; (d) Spectral Clustering ... Các thuật toán trên đều có tính chất phân cụm và có thể được áp dụng để phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, với đặc điểm dữ liệu thu thập được như Số lượng khách hàng nhiều và có thể tăng lũy tiến, do đó không thể phân khúc khách hàng thủ công hoặc các kỹ thuật phân tích thông thường khác như BI, đồng thời trong dữ liệu sẽ có các biến “ Có Cấu trúc – Phi cấu trúc” nên tác giả lựa chọn thuật toán Kmeans để phù hợp và đạt được mục đích phân tích. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài “Lựa Chọn Chiến Lược Kinh Doanh Từ Phân Tích Phân Khúc Khách Hàng Trọng Tâm Tại Ngân Hàng Quốc Dân Dựa Trên Thuật Toán Phân Cụm K-Means” sẽ tập trung vào việc tìm hiểu hành vi, chân dung khách hàng hiện hữu tại Ngân hàng Quốc Dân thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng hiện tại bằng phương pháp RFM và phân cụm K-means để xác định phân khúc khách hàng chính mà Ngân hàng Quốc Dân đang kinh doanh cũng như từ đó đưa ra được đề xuất hành động và lựa chọn Chiến lược kinh doanh trong 05 năm tới. 2023-03-09T07:14:51Z 2023-03-09T07:14:51Z 2022 Master's Theses Barcode: 1000014822 https://opac.ueh.edu.vn/record=b1034730~S1 https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/66641 Vietnamese reserved 89 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	Phân khúc khách hàng Thuật toán K-Means Mô hình RFM Ngân hàng Dữ liệu khách hàng Chiến lược kinh doanh Hành vi khách hàng Khách hàng là trọng tâm Customer segmentation K-Means algorithm RFM model Banking Customer data Business strategy Customer behavior Customer centricity
spellingShingle	Phân khúc khách hàng Thuật toán K-Means Mô hình RFM Ngân hàng Dữ liệu khách hàng Chiến lược kinh doanh Hành vi khách hàng Khách hàng là trọng tâm Customer segmentation K-Means algorithm RFM model Banking Customer data Business strategy Customer behavior Customer centricity Phạm Văn Long Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
description	“Khách hàng là trọng tâm” là một cụm từ mà rất nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn cho chiến lược kinh doanh của mình. Nhưng để hiểu rỏ được khái niệm này thì có không ít người hiểu sai và vận dụng chưa phù hợp các hiểu biết, kiến thức, tài lực, vật lực vào thực tế, từ đó làm cho doanh nghiệp chưa thể phát triển như kỳ vọng về doanh thu, doanh số, cũng như lợi nhuận trong chiến lược kinh doanh đã lựa chọn. Theo công ty Mckinsey – công ty chuyên tư vấn về quản lý và chiến lược kinh doanh toàn cầu cho các doanh nghiệp thì định nghĩa Khách hàng là trọng tâm chính là lựa chọn phân khúc khách hàng phù hợp với hiện trạng, năng lực, Tài chính và sự lựa chọn hướng phát triển của từng doanh nghiệp. Trong khái niệm về phân khúc khách hàng thì có 4 loại phân khúc: Phân khúc khách hàng theo kinh tế, phân khúc khách hàng theo địa lý, phân khúc khách hàng theo marketing, phân khúc khách hàng theo ngành nghề nhưng phổ biến nhất là phân khúc khách hàng theo kinh tế gồm các cấp độ: Affluent, Mass Affluent, Upper Mass, Mass, Lower Mass. Việc nhận biết được phân khúc khách hàng phù hợp sẽ giúp cho doanh nghiệp nhận biết được nhu cầu và dự báo được nhu cầu trong tương lại của khách hàng trong cùng phân khúc để có được sự chuẩn bị về mô hình, lực lượng, sản phẩm, quy trình, cơ sở vật chất,... phục vụ tốt nhất. Từ đó tăng sự trải nghiệm của khách hàng thông qua sự hài lòng, cam kết gắng kết cũng như tăng giá trị khách hàng, tăng doanh thu trên một khách hàng. Với sự hài lòng, thì khách hàng sẽ sẵn sàng giới thiệu những khách hàng khác cùng phân khúc sử dụng dịch vụ, sản phẩm của doanh nghiệp. Đối với ngành công nghệ và thiết kế thông tin truyền thông hiện nay thì thuật toán phân khúc khách hàng có rất nhiều như (a) Hierarchical Clustering; (b) Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise – DBSCAN; (c) Mean Shift Clustering; (d) Spectral Clustering ... Các thuật toán trên đều có tính chất phân cụm và có thể được áp dụng để phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, với đặc điểm dữ liệu thu thập được như Số lượng khách hàng nhiều và có thể tăng lũy tiến, do đó không thể phân khúc khách hàng thủ công hoặc các kỹ thuật phân tích thông thường khác như BI, đồng thời trong dữ liệu sẽ có các biến “ Có Cấu trúc – Phi cấu trúc” nên tác giả lựa chọn thuật toán Kmeans để phù hợp và đạt được mục đích phân tích. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài “Lựa Chọn Chiến Lược Kinh Doanh Từ Phân Tích Phân Khúc Khách Hàng Trọng Tâm Tại Ngân Hàng Quốc Dân Dựa Trên Thuật Toán Phân Cụm K-Means” sẽ tập trung vào việc tìm hiểu hành vi, chân dung khách hàng hiện hữu tại Ngân hàng Quốc Dân thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng hiện tại bằng phương pháp RFM và phân cụm K-means để xác định phân khúc khách hàng chính mà Ngân hàng Quốc Dân đang kinh doanh cũng như từ đó đưa ra được đề xuất hành động và lựa chọn Chiến lược kinh doanh trong 05 năm tới.
author2	Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh
author_facet	Dr. Ngô Tấn Vũ Khanh Phạm Văn Long
format	Master's Theses
author	Phạm Văn Long
author_sort	Phạm Văn Long
title	Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
title_short	Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
title_full	Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
title_fullStr	Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
title_full_unstemmed	Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means
title_sort	lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại ngân hàng quốc dân dựa trên thuật toán phân cụm k-means
publisher	Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh
publishDate	2023
url	https://opac.ueh.edu.vn/record=b1034730~S1 https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/66641
work_keys_str_mv	AT phamvanlong luachonchienluockinhdoanhtuphantichphankhuckhachhangtrongtamtainganhangquocdanduatrenthuattoanphancumkmeans
_version_	1810058191706259456

Lựa chọn chiến lược kinh doanh từ phân tích phân khúc khách hàng trọng tâm tại Ngân hàng Quốc Dân dựa trên thuật toán phân cụm K-Means

Tài liệu tương tự