Giải pháp nâng cao dịch vụ bán chéo thẻ khách hàng cá nhân dựa vào dữ liệu big data của ngân hàng xyz

Mặc dù đà bỏ ra một khoán đầu tư không nhô phục vụ cho công nghệ sổ, nhưng sự khai thác dừ liệu lớn để phân tích hành vi bên trong cùa khách hàng dường như chưa được ngân hàng XYZ khai t

Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TÉ THÀNH PHỐ HÒ CHÍ MINH

LÃ THỊ ANH ĐÀO

GIẢI PHÁP NÂNG CAO DỊCH vụ BÁN CHÉO THẺ KHÁCH HÀNG

CÁ NHÂN DỤA VÀO DŨ LIỆU BIG DATA CỦA NGÂN HÀNG XYZ

ĐỀ ÁN TỐT NGHIÊP THAC sĩ KINH TỂ

Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TÉ THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH

LÃ THỊ ANH ĐÀO

GIẢI PHÁP NÂNG CAO DỊCH vụ BÁN CHÉO THẺ KHÁCH HÀNG

CÁ NHÂN DỤ A VÀO DỮ LIỆU BIG DATA CỦA NGÂN HÀNG XYZ

Chuyên ngành: Quản Irị kinh doanh (Hệ điều hành cao cấp)

Mã ngành: 8340101

ĐÈ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC sĩ KINH TÉ

NGUỜI HƯỚNG DẢN KHOA HỌC:

PGS.TS.TÙ VĂN BÌNH

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHŨ V1ÉT TẤT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC BIÊU ĐỒ

TÓM TẤT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TÔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN cứu 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Phương pháp nghiên cứu 2

1.3.1 Đổi với so liệu phục vụ nghiên cứu 2

1.3.2 Thuật toán phân tích 4

1.3.3 Phạm vi nghiên cứu của Đê án 5

1.3.4 Kêt câu của Đê án 5

TÓM TẮT CHƯƠNG 1: 6

CHUÔNG 2: co SỞ LÝ LUẬN 7

2.1 Khái niệm Big Data 7

2.2 Các ửng dụng của Big Data trong lĩnh vực ngân hàng 9

2.3 Hành vi sử dụng thẻ trong Ngân hàng 12 2.3.1 Một sổ định nghía cơ bàn 12

2.3.2 Những thay đôi trong hành vi sử dụng dịch vụ thẻ ỉ3

2.3.2.1 Chức năng cùa thé do ngân hàng cung câp 13

2.3.2.2 Chất lượng dịch vụ 15

2.3.2.3 Mức chi phi dịch vụ phải trá 16

2.3.2.4 Hoạt động chăm sóc khách hàng 17

2.3.2.5 Các hoạt động xúc tiến thương mại 17

2.4 Quan hệ khách hàng 18 TỚM TẨT CHƯƠNG 2: 20

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu 21

3.1 Dừ liộu phục vụ nghiên cứu 21

3.2 Phân lích kết hợp 23

3.3 Các nghiôn cứu trước 25

TÓM TẤT CHƯƠNG 3: 26

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DŨ LIỆU BIG DATA 27

4.1 Số liệu phục vụ nghiên cứu 27

4.2 Thông tin cá nhân khách hàng cá nhân 27

4.3 Thông tin sừ dụng thẻ của khách hàng cá nhân 30

4.4 Phân tích sứ dụng dịch vụ chéo của khách hàng cá nhân 33

TÓM TÁT CHƯƠNG 4: 40

CHƯƠNG 5: KÉT LUẬN VÀ GIÃI PHÁP 41

5.1 KẾT LUẬN 41

5.2 GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN 41

5.2.1 Chiên lược bán chéo dịch vụ thẻ kêt hợp giữa thẻ vv (Visa Violet Card) và

VA (Visa Auto Card) 415.2.2 Chiên lược bán chéo dịch vụ thé kêt hợp giữa MS (Master Standard Card) vàVisa Auto Card (VA) 435.2.3 Chiến lược bán chéo dịch vụ thé kết họp giữa the VP (Visa Platinum Card),

vv (Visa Violet Vard) và thè VA (Visa Auto Card) 455.2.4 Chiên lược bán chéo dịch vụ thẻ kêt hợp giữa the Visa Violet Card (VV), thỏkhác và Visa Auto Card (VA) 475.2.5 Kế hoạch chiến lược 49

TÀI LIỆU THAM KHÁO

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

17 LOS Length of slay - Thời gian tham gia dịch vụ

DANH MỤC BẢNG

Báng 1.1: Các biên dừ liệu được sử dụng cho nghiên cửu 3

Báng 3.1: Các bước của quy trình khai phá dừ liệu 22

Bảng 4.1: Chiến lược bán chéo sán phâm rút ra từ phân lích kết hợp 37

Bảng 5.1: Kê hoạch chiên lược bán chéo thè khách hàng cá nhân 50

DANH MỤC BIÊU ĐÒ

Biêu đô 3.1: Ma trận quan hệ khách hàng 19

Biểu đồ 4.1: Giới tính khách hàng cá nhân 27

Biểu đồ 4.2: Tinh trạng gia đỉnh 28

Biêu đô 4.3: Trinh độ học vân của khách hàng cá nhân sừ dụng thẻ 29

Biểu đồ 4.4: VỊ trí và việc làm cua khách hàng cá nhân 29

Biêu đô 4.5: Loại thé sừ dụng của khách hàng cá nhân 30

Biếu đồ 4.6: Thông tin sử dụng thé của khách hàng cá nhân 31

Biêu đồ 4.7: Loại thẻ sử dụng theo thu nhập cùa khách hàng cá nhân 32

Biểu đồ 4.8: Kết quá bán chéo sản phẩm 36

Biểu đồ 4.9 Kết quá ma trận mối quan hệ khách hàng 38

TÓM TẤT

Đố hướng đến xây dựng chiến lược bán chéo sán phâm, cụ thổ là bán chéo the khách hàng cá nhân Đê án đã tiêp cận nguôn dừ liệu Big Data cùa ngân hàng XYZ Đây là một ngân hàng thương mại cố phần Do điều kiện bảo mật, nên đề án xin phép được dấu tên

và thay thê tên ngân hàng bời tên XYZ Dừ liệu đưa vào nghiên cứu có thời gian giao dịch từ ngày 01/07/2023 đến 30/06/2024 Tổng thể số giao dịch trong thời gian nghiên cứu có 16.782 dòng tương đương với 3.523 khách hàng Đồ án đà sử dụng phương pháp phân tích kêt hợp (association analysis) đẻ từ đó chi ra các quy tăc kêt hợp

sử dụng thê cùa khách hàng cá nhân Mặc dù kết quá đà cho ra 10 quy tắc kết hợp, tuy nhiên dựa vào các chì sổ “support % ”, “confidence % ” và “lift ”, 4 quy lắc trong 10 quy tăc có thử tự từ Rule ID1 đên Rule ID4 được lọc ra Đây cùng là chiên lược đê xuât phục vụ cho bán chéo the đến khách hàng cá nhân tại ngân hàng XYZ

To develop a cross-selling strategy for products, with a particular emphasis on card­using services, with the objective of increasing consumption The big data source of XYZ bank has been accessed by the initiative This is a commercial bank that is owned

by a joint slock company The project would prefer to maintain the privacy of the name and substitute the bank name with XYZ due to confidentiality requirements The transaction period of the data included in the study is from July 1,2023, to June 31,2024 Because each customer has numerous transactions, the total number of transactions during the 12-month research period is 16,782 rows, which is equivalent to 3,523 customers The association analysis method was employed by the project to determine the regulations for combining the card utilization of individual customers Although the results have generated 10 combination rules, the bank has filtered out 4 of the 10 rules starling from Rule ID1 to Rule 1D4 based on the indicators "support %," "confidence

%," and "lift" to ensure that they align with the bank’s capacity and resources This is also the proposed approach for cross-selling card services to individual consumers at XYZ bank

Keywords: Association analysis, cross selling, Big Data

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TÓNG QUAN VẺ ĐỀ TÀI NGHIÊN cứu

Ngân hàng XYZ là một điên hình, đà không ngừng đâu tư và nâng cao hộ thông công nghệ số đô phục vụ kinh doanh Ngân hàng XYZ là một ngân hàng ân danh, việc

ân danh được sử dụng trong đề án tổt nghiệp xuất phát từ sự bâo mật về số liệu và bảo mật thông tin cạnh tranh tên thị trường kinh doanh Việc đặt tên ấn danh XYZ của ngân hàng mà đề án lốt nghiệp đang thực hiện rất kính mong được sự chấp thuận và đông ý của Thây hướng dan và Quý Thây Cô trong Hội đông châm kháo đê án tôt nghiệp

Mặc dù đà bỏ ra một khoán đầu tư không nhô phục vụ cho công nghệ sổ, nhưng sự khai thác dừ liệu lớn để phân tích hành vi bên trong cùa khách hàng dường như chưa được ngân hàng XYZ khai thác hiệu quá Phân lớn công nghệ sô chỉ dừng lại phục vụ cho viộc bào mật thông tin khách hàng, ghi nhận lại các hành vi giao dịch, tông hợp chung chung dưới dạng thống kê mô tả đê trình diễn dừ liệu trong các báo cáo định kỳ và cuối năm Việc xây dựng các chiến lược kinh doanh và lập kế hoạch chiến lược đế giừ chân khách hàng cũ, khai thác khách hàng mới chưa thực sự có mặt của kêt quá dữ liệu được phân tích cho ra từ nguôn dừ liệu lớn Điên hỉnh như việc xây dựng chiến lược giừ chân khách hàng và các chiến lược bán chéo sản phâm trong dịch vụ ngân hàng đê kích thích tiêu dùng và sừ dụng thé tín dụng và các thẻ khác có liên quan do ngân hàng XYZ phát hành chưa được tận dụng tài nguyên dừ liệu lớn đế phục vụ kinh doanh Một hạn chế không nhỏ đang hiện hừu là hành vi sử dụng thè cua

khách hàng cá nhân chưa được phân tích sâu Điều này có thể xuất phát từ những nghiên cứu có dạng như vừa trinh bày chưa xuât hiện tại ngân hàng XYZ hoặc có thê do hạn chc về nguồn lực khai thác dừ liộu lớn phục vụ kinh doanh.

Đặc biệt, trong bôi cảnh hiện nay, một vân nạn chung mà các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (TMCP) đang phái chạy đua với nhau đó là tăng cường tiếp thị thé nhằm tăng cường mối quan hệ khách hàng, tăng doanh thu và lợi nhuận, mờ rộng thị phần, tăng cường sô hóa và sử dụng dịch vụ trực tuyên Các chiên dịch này thường diền ra một cách quá mức, gây ra sự phán câm cho khách hàng Chiến lược bán chéo, mặc dù nhăm mục đích mờ rộng sán phâm cho khách hàng hiện tại, lại làm cho họ cảm thây e ngại và dè dặt khi tiếp nhận thêm các loại thẻ mới Đo đó, việc liếp thị có thành công hay cồng hoàn toàn phụ thuộc vào giài pháp hoàn hâo để tiếp cận khách hàng

Năm băt được tâm lý người tiêu dùng, xuât phát từ những quan diêm, hạn chê cua ngân hàng XYZ được nêu trên, đề án lốt nghiệp sẽ hướng đến việc tận dụng nguồn tài nguyên dừ liệu lớn hiện có, tiên đên khai thác phân tích hành vi sừ dụng thê và góp phân nâng cao dịch vụ bán chéo thé khách hàng cá nhân đang thực hiện giao dịch tại ngân hàng XYZ nhằm chạm đúng nhu cầu, mang thê phù hợp đến đúng người, vào đúng thời điểm

1.2 Mục tiêu nghiên cún

- Phân tích đặc tính của khách hàng cá nhân đang tham gia giao dịch the

- Xác định hành vi và thói quen sử dụng the của khách hàng cá nhân hiện hữu

- Đê xuât các giài pháp nâng cao dịch vụ bán chéo thẻ khách hàng cá nhân nhăm kích thích tiêu dùng sản phâm thé của khách hàng cá nhân tại ngân hàng XYZ

1.3 Phuong pháp nghiên cún

1.3.1 Đối vói số liệu phục vụ nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính phục vụ nghiên cứu cùa đề án tổt nghiệp là nguồn dữ liệu Big Data của ngân hàng XYZ Đổi tượng được nghiên cửu là khách hàng cá nhân đang tham gia giao dịch tại ngân hàng XYZ Điều kiện đê khách hàng được đưa vào

nghiên cứu là khách hàng cá nhân có thời gian tham gia dịch vụ sử dụng thể phâi trên 12tháng Không chọn nhừng khách hàng cả nhân đang SU’ dụng thẻ dưới 12 tháng do hành vi cùa những nhóm khách hàng này không đù thông tin đô đánh giá và nhận định.

Thời gian nghiên cứu cho dừ liệu lớn phục vụ cho đê án tôt nghiệp là 12 tháng liên tục tính từ ngày 01/07/2023 đến 30/06/2024 Như vậy, sẽ có 12 tháng được sứ dụng trong nghiên cứu, hành vi giao dịch từng ngày sè được đề ấn ghi lại và sỗ được sử dụng

đê khai thác hành vi giao dịch Tông thê có 16.782 dòng giao dịch được đê án khai thác tương đương với 3.523 khách hàng Tức mồi khách hàng có nhiều giao dịch trong 12tháng nghiên cửu với thời gian như được nêu trên Dữ liệu lớn được nghiên cứu là nguồn dừ liệu tại Chi nhánh cùa Ngân hàng XYZ đang hoạt động tại Thành phố Ho ChíMinh (TP.HCM)

Do nguôn dữ liệu nghiên cứu được chiêt xuât từ nguôn dừ liệu lớn, nên dữ liệu có hàng trăm biến Do mục tiêu nghiên cứu cua đề án chí tập trung vào hành vi sử dụng Ihé của khách hàng cá nhân, nên biên được đưa vào sừ dụng trong đê án có 15 biên Môi biến có những giá trị đo lường cũng như thang đo đo lường với giá trị khác nhau Thông tin các biến và định nghía biến được cụ thể ờ báng 1.1

Bảng 1.1: Các biến dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu

đo

3 HOCVAN Trình độ học vấn của khách hàng Định danh

5 HONNHAN Tình trạng hôn nhân của khách hàng Định danh

6. COCAUG1ADINH Cơ cấu gia đình cùa khách hàng Định danh

Nguôn: Big Data của Ngân hàng XYZ

11 NGAY_MO_THE Ngày mờ thé cùa khách hàng Liên tục

13 QHCONGDONG Quan hệ cộng đồng của khách hàng Định danh

14 YEARWORKING Thời gian làm việc cùa khách hàng Liên tục

1.3.2 Thuật toán phân tích

Phương pháp thống kê mô tả khới đầu phân tích số liệu sẽ được sứ dụng, mục đích nhăm chỉ ra thực trạng sử dụng thé của khách hàng cá nhân thời gian qua và các thông tin khác có liên quan Thông tin khác chính là các thông tin nhân khầu học của các khách hàng cá nhân đang sử dụng thé

Phương pháp đê phân tích và nâng cao dịch vụ bán chéo sản phấm thé cho khách hàng cá nhân là dựa vào thuật toán phân tích kết hợp có từ tiếng Anh là

“Association Analysis” Phân tích kết hợp là một phương pháp khai thác dừ liệu đế xác định mối tương quan giừa các đối lượng trong cơ sớ dừ liệu Dựa vào loại thè

sứ dụng và tân suâl giao dịch sẽ giúp chúng ta xác định xem liệu các kêt hợp khác nhau

có xảy ra với một xác suất nhất định hay không Mục đích cuối cùng là thiết lập các quy tắc kết họp, thường có thế được biếu diễn bằng các câu hỏi, nếu cỏ thì sao, đơn giàn

là thê X chi phôi the Y (X —> Y) Mặt khác, các phương pháp khác như phân tích phương sai lại quan tâm nhiều hơn đến các thuộc tính số và giá trị mục tiêu Phân lích kêt hợp có ihê được tự động hóa phân lớn băng cách sử dụng các thuật toán khác nhau

Vì điêu này liên quan đên việc phân tích dữ liệu do máy tỉnh điêu khiên với các quyết định và dự báo, nên đây là vấn đề của Machine Learning theo nghĩa cổ điển

quyết định mua hàng Đây vần là trường hợp sử dụng phố biển nhất hiện nay Cụ thể cua phương pháp phân tích kết hợp sẽ được đề án cụ thể hơn trong “Chương ĩ: Phương pháp nghiên cứu ”.

Theo Suchacka & Chodak (2017), ứng dụng đầu liên và phố biển nhất cùa phân lích kết hợp là phân tích cơ sờ dữ liệu lớn về giao dịch cùa khách hàng để khám phá mối quan hệ giữa các sàn phâm được mua cùng nhau bời cấc khách hàng độc lập khác nhau Mục tiêu tông thê của phân tích là hô trợ bán hàng

1.3.3 Phạm vi nghiên cún của Đồ án

Nguôn dừ liệu dược chiêt xuât từ dừ liệu lớn cùa ngân hàng XYZ Trong đỏ một chi nhánh tại TP.HCM sẽ được đề án hướng đến nghiên cứu Các giao dịch hàng ngày

sẽ được đề án nghiên cứu từ bân ghi của nguồn dừ liệu lớn

Đê án có thời gian thực hiện 4 tháng, nên dừ liệu lớn là nguôn dừ liệu phục vụ nghiên cứu Tuy nhiên, quá trinh để hình thành ý tưởng và khung nghiên cứu đề án trước đó cũng đã tiêp nhận nhừng ý kiên được chia sé từ các Lành đạo ờ Trung tâm Tín dụng, Đơn vị giao dịch và Phòng Khách hàng Cá nhân Việc nghiên cứu hành vi cua khách hàng trong kinh doanh hàm ý sẽ tập trung vào những hành vi có thể xuất phát từ chính các sân phâm dịch vụ của ngân hàng, hoặc do từ thông tin nhân thân khách hàng như: trình độ, độ tuổi, giới tính, ngành nghề công tác, thu nhập, Cơ sờ khám phá hành vi cua khách hàng trong kinh doanh sè là cơ sờ đế xây dựng các giài phấp phát triên sản phấm, nâng cao chất lượng dịch vụ từ đó nâng cao mức độ sử dụng thê cùa khách hàng lại ngân hàng

1.3.4 Kết cấu của Đồ án

Đề án được chia thành 05 chương: Chương 1 trình bày "Giói thiệu tông quan về để

tài nghiên cứu ”; Chương 2 trình bày nội dung liên quan đẽn "Cơ sớ lý luận ”; Chương 3 nội dung liên quan đến "Phươngpháp nghiên cứu Chương 4 trình diền kết quá "Phân

tích dù' liệu Big Data "; Chương 5 đưa ra "Kết luận và giài pháp ”.

TÓM TẤT CHƯƠNG 1:

Nội dung chương đà chỉ ra được vấn đề nghiên cứu Vân đô lớn nhât là việc khai phá dừ liệu Big Data phục vụ kinh doanh còn hạn chế Một phần do sự phân tán của

dừ liệu Phân còn lại là năng lực khai thác chưa được đâu tư triệt đê Đê án là một

sự khới đầu phần nào giúp ngân hàng XYX có cơ hội khai thác dừ liệu lớn phục vụ bán chéo sán phấm, tạo kích thích tiêu dùng dịch vụ thé Đây cùng là cơ sờ đế đề án hình thành mục tiêu nghiên cứu và sẽ được giái quyêt trong những chương tiêp theo

CHƯƠNG 2: cơ SỎ LÝ LUẬN

2.1 Khái niệm

Bán chéo được dịch sang tiêng Anh là Cross-Selling Đây là một kĩ thuật bán

hàng chuyên nghiệp thường được các đơn vị hoặc công ty sử dụng đê kích thích mua hàng khiên khách hàng phái chi tiêu nhiêu hơn băng cách mua một sán phâm có liên quan đen nhũng sán phâm hay dịch vụ đâ được mua Mặc dù sẽ mất thêm tiền nhưng với hình thức này khách hàng sè dê dàng châp nhận vì giúp cho họ phát hiện ra nhừng sản phâm mình đang cần hoặc sẽ cần sử dụng đến trong lương lai

Big Data là một thuật ngừ dùng để chí một lập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nồi nhừng công cụ, ứng dụng xử lý dừ liệu truyền thống không thể nào đám đương được (Memon et al., 2017) Bằng việc tống hợp một lượng rất lớn thông tin từ các nguồn khác nhau khiến cho Big Data trở thành một công cụ rất mạnh cho việc ra các quyết định kinh doanh, nhận diện hành vi và xu hướng nhanh hơn và tôt hơn rât nhiêu so với cách thức truyền thông Dừ liệu lớn có thê bao gôm cá dữ liệu câu trúc, không câu trúc hay bán cẩu trúc

Big Data được nhận diện trên ba khía cạnh chỉnh: Dừ liệu (Data), Công nghệ (Technology), Quy mô (Size) Thứ nhất, dừ liệu (Data) bao gồm các dừ liộu thuộc nhiều định dạng khác nhau như hình ãnh, video, âm nhạc trên Internet; gôm các dữ liệu thu thập từ các hệ thống cám biến cỏ kết nổi với hệ thống máy chù; dữ liệu của khách hàng ờ các ứng dụng thông minh và các thiết bị có kết nối mạng; dữ liệu của người dùng đê lại trên các flatform của mạng xà hội Vi các dừ liệu được cập nhật qua các thiết bị kết nối mạng từng giờ, từng phút, từng giây và đến từ nhiều nguồn khác nhau nên khôi lượng dừ liệu này là rât lớn (Big)

Hiện nay, Big Data được đo lường theo đơn vị Terabytes (TB), Petabytes (PB) và Exabytes (EB) Yếu tố nhận diện thứ hai của Big Data là công nghệ (Technology) Công nghệ thường được thiêt kê và hình thành một hệ sinh thái từ dưới đi lên đẻ cỏ khá năng xứ lý các dừ liộu rất lớn và phức tạp You tổ nhận diện thứ ba cùa Big Data là

quy mô cúa dữ liệu Hiện nay, vần chưa cỏ một khái niệm cụ thể hay định lượng chính xác đê xác định thế nào là dừ liệu lớn Do đó, có thể tạm hiếu là khi dữ liệu vượt quá khả năng xử lý cùa các hộ thống truyền thống thì SC được xếp vào dạng

dừ liệu lớn (Big Data)

Hiện nay hầu hết các ngân hàng đều đang sờ hừu Big Data của riêng mình Theo kết quả khảo sát được thực hiện bời Ọubole - Công ty hàng đầu về cung cấp giài pháp, nên táng quán lý dừ liệu hạ tâng đám mây phục vụ phân tích và bời Dimensional Research - một tỏ chức nghiên cứu thị trường công nghệ, lĩnh vực chăm sóc khách hàng,

kê hoạch công nghệ thông tin, quy trinh bán hàng và hoạt động tài chính là các lĩnh vực thu lợi nhiều nhất từ Big Data Như vậy, có thê thấy được là mục đích khai thác Big Data cua các ngân hàng là hướng đến chăm sóc khách hàng, phân tích dừ liệu khách hàng để phát tricn sàn phâm, dịch vụ; ứng dụng thông minh đê tăng trái nghiệm của khách hàng

và giừ chân khách hàng khi sự cạnh tranh ngày càng gay gắt giừa các ngân hàng Với các công cụ phân tích, đặc biệt là công cụ phân tích dự báo (Predictive Analytics) và khai thác dừ liệu (Data mining), Big Data giúp các ngân hàng đo lường, phân tích các vấn đề liên quan đến sản phẩm, dịch vụ, tìm ra các cơ hội và phát hiện các nguy cơ rủi ro; đông thời, tính toán, dự báo được doanh thu, lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh hàng ngày

2.1.1 Các đặc điểm của Big data

Theo Sharma et al (2019), số liệu Big Data là sự kết hợp của tất cà các quy trình

và công cụ liên quan đến việc quán lý và sử dụng các tập dữ liệu lớn Khái niệm dữ liệu lớn ra đời do nhu câu biêt các xu hướng, sờ thích và mô hình trong cơ sờ dữ liệu lớn được tạo ra khi con người tương tác với các hệ thống khác nhau cùng lúc Với dừ liệu lớn, các tố chức kinh doanh có thế sử dụng phân tích & trực quan hóa, đồng thời tìm ra những khách hàng có lợi và có giá trị đóng góp hiệu quả cho công ty hoặc tô chức kinh doanh Nó cùng có thê giúp doanh nghiệp tạo ra nhưng trái nghiệm, dịch vụ và sàn phâm mới Các ứng dụng phân tích dữ liệu lớn cho phép nhà phân tích dừ liệu lớn,

nhà khoa học dừ liệu, nhà lập mô hình dự đoán, nhà thống kê và các chuyên gia phân tích khác phân tích khôi lượng ngày càng tăng của dừ liệu giao dịch có câu trúc,

dừ liộu bán cấu trúc và không cấu trúc, cùng với các loại dừ liệu khác thường chưa được khám phá bời trí tuệ kinh doanh thông thường (Business Intelligence) và bất kỳ chương trình phân tích nào khác Điêu đó bao gôm hỗn họp các loại dừ liệu khác nhau, chẳng hạn như dừ liệu Internet, nhật ký máy chù web, nội dung mạng xã hội, vãn bản lừ email cua khách hàng và phán hôi kháo sát, hô sơ điện thoại di động và dữ liệu máy được thu thập bời các cám biến được kết nổi với web vạn vật Sự xuất hiện và phát triên cua phân tích dữ liệu lớn: Thuật ngữ dữ liệu lớn (Big Data) lân đâu tiên được dùng đê chi việc tăng khối lượng dừ liệu vào giữa những năm 1990

2.2 Các ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực ngân hàng

Dừ liệu Big Data trong nhừng năm gân đây đà trờ nên dân quen thuộc với các

tố chức ngân hàng (Hany & Alaa, 2013) ít nhiều các ngân hàng cũng đà sử dụng tài nguyên này đê tạo và duy trì môi quan hệ và kêt nôi trực tiêp với khách hàng cá nhân

và tổ chức nhàm tạo ra nhừng sản phâm đáp ứng nguyện vọng và nhu cầu về các loại hình sàn phấm dịch vụ với các chinh sách ưu đài nhất định Thông thường, những khách hàng được chọn sè được liên hệ trực liêp qua liên hệ cá nhân, điện thoại di động, thư và e-mail hoặc bất kỳ liên hệ nào khác đế quáng cáo sán phẩm/dịch vụ mới hoặc đưa

ra ưu đãi, ngân hàng đà không ngừng sử dụng lực lượng nhân viên đề liếp cận và chào hàng Trên thực tê, chiên lược marketing trực ticp là chiến lược chính của nhiêu ngân hàng và các cồng ly dịch vụ liên quan khồng ngừng tạo sức hút với người liêu dùng

Theo Srivastava & Gopalkrishnan (2015) các chuyên gia trong ngành tài chính định nghía Big Data là công cụ cho phép một tồ chức sáng tạo tạo thao lác và quân lý các tập dữ liệu rât lớn trong một khung thời gian nhât định và dung lượng lưu trữ cần thiết đế hồ trợ khối lượng dừ liệu, nó mang tính đặc trưng bời tính đa dạng, khổi lượng và tốc độ lưu trừ Một khi dừ liệu Big Data được làm giàu, sè giúp tồ chức tài chinh hướng đên khai phá làm cơ sờ đê tăng cường khuôn khô quản lý rủi ro

hoạt động kinh doanh, điều này góp phàn cài thiện tính minh bạch, khâ năng kiểm toán

và giám sát rủi ro của ngân hàng Rõ ràng Big Data giúp cho tổ chức ngân hàng có thể phân tích hành vi khách hàng tham gia dịch vụ Điên hình Kahreh et al (2014) đà vận dụng nguôn dừ liệu Big Data đê đo lường giá trị đóng góp của từng khách hàng theo thời gian (Customer lifetime value), từ đó giúp ngân hàng tiến đến phân khúc thị trường

Với nhận thức tài nguyên dừ liệu Big Data, các tổ chức tín dụng có những thay đôi cách thức khai thác dừ liệu băng cách thu thập một khôi lượng dừ liệu Big Data và tiến hành khai phá Tuy nhiên, đê khai phá dữ liệu trong một tô chức tín dụng, năng lực của ngân hàng là không thê thiêu được, tức là những nguôn lực nhân viên phài có một kinh nghiệm và kiến thức nhất định Mặc dù vần còn một số ngân hàng chưa tuyệt đối khai phá dừ liệu Big Data thành công trong phân lích hành vi, nhưng cục diện chung đã

có những bước thay đôi trong tiêp cận và theo dõi được hành vi khách hàng cá nhân

khách hàng cá nhân, ngân hàng có the xây dựng các chương trinh giừ chân khách hàng, kích thích tiêu dùng thê và tiên đôn xây dựng chiên lược bán chéo sản phâm hoặc dịch vụ.

Thứ hai, sử dụng dữ liệu Big Data hướng đễn phân khúc thị trường.

Gần đây việc sử dụng dừ liệu Big Data không cồn xa lạ đối với các tổ chức tín dụng, doanh nghiệp Đién hình như Nikumanesh & Albadvi (2014) đã sử dụng nguồn

dữ liệu cùa ngân hàng tiên đôn phân khúc thị trường và đo lường từng nhóm khách hàng

có nhùng giá trị đóng góp đến tổ chức tín dụng Việc phân khúc của nhóm tác giã dựa vào thuật toán RFM của các chỉ sô như: R (Recency), F (Frequency) và M (Monetary) Trong đỏ, R là thời gian sau cùng gần nhất khách hàng đến thực hiện dao dịch, F là tần suất mà khách hàng thực hiện giao dịch với khách hàng và M là tông giá trị khi thực hiện giao dịch Như vậy, dừ liệu đã cho một bức tranh hành vi cùa khách hàng khi tham gia dịch vụ của ngân hàng, từ cơ sớ này, nhóm tác giả cùng cỏ những đề xuất cho giai pháp nâng cao hiệu qua hoạt động tín dụng cua ngân hàng

Thứ ha, sử dụng dữ liệu Big Data tiến đến chiến lược hán chéo dịch vụ.

Theo luận giài cùa Li et al (2011), hầu hết các chiến dịch bán chéo hiện tại đêu được thiết kê theo định hướng "Hãy lìm những khách hàng có khà năng phán hồi cao nhất". Các công ty, các tổ chức ngân hàng bắt đầu các chiến dịch bán chéo bằng cách thiết lập lịch trình thời gian (ví dụ, gừi tài liệu quãng cáo trong một tháng) và sau đó chọn kênh truyên thông Các nhà phân tích cũng phát triên một mô hình phán hôi của khách hàng với quyết định mua hàng là biển phụ thuộc và quyền sớ hữu dịch vụ hoặc tiên gửi và thông tin nhân khâu học cua khách hàng là các biên giái thích Cuôi cùng, sau khi ước tính mô hình phan hồi của khách hàng, các nhà phân tích tính toán lợi nhuận

dự kiên và các cồng ly lên lịch cho tât cả các khách hàng có lợi nhuận dự kiên dương đê nhận chương trình khuyến mãi Trong quá trình triển khai, ngân hàng phải tuân theo sự ràng buộc cùa ngân Séích, nghía là chi thu hút những khách hàng có lợi nhuận cao nhất

trong trường hợp một khi năng lực lài chính phục vụ cho chiến dịch marketing bị hạn che.

Thừ tư, sử dụng Big Data tiến đến củng cố chất lượng dịch vụ thông qua xăy dựng hệ thông tiêp nhân cấc phản hôi và trình diên kêt quá.

Gần đây, hệ thống an ninh bào mật tiền gửi luôn là điều mà khách hàng quan tâm Chính vì vậy, mồi một giao dịch thanh toán hoặc chuyến khoản, khách hàng cần có một phần hồi nhanh từ ngân hàng đế xác nhận giao dịch thành công và số dư Xuất phát từ quan điểm này, nhiều ngân hàng đà tiến đến xây dựng hệ thống App riêng đê thông tin đên khách hàng Bên cạnh đỏ, ngân hàng cũng tự tạo lập những trang forum riêng đê tiếp nhận ý kiến phán hồi về dịch vụ Việc lắng nghe cua ngân hàng đối với khách hàng thông qua hệ thống công nghệ sổ sè giúp ngân hàng kịp thời có những điều chính để giừ chân khách hàng và nâng cao chât lượng dịch vụ

Thứ năm, sử dụng dữ liệu Big Data góp phần tàng chiến lược marketing.

Nêu như chúng ta xác định được nhóm khách hàng hoặc phân khúc thị trường, thì chiến lượng marketing lien đến cá nhân hóa đoi với khách hàng cá nhân là điều hết sức cần thiết Sau khi phân khúc khách hàng cá nhân sử dựng dịch vụ tại ngân hàng, Mohammadi et al (2014) dà đưa ra luận giai cân có các chiên lược khác biệt đôi với những nhóm khách hàng; đồng Ihời cho đánh giá cũng như xếp hạng tín dụng cùa ngân hàng ơ nhừng mức khác nhau Với CƯ sờ hiếu được hành vi khách hàng, chiến lược Marketing sẽ là bước ticp theo nhăm kích thích tiêu dùng hoặc lôi kéo khách hàng duy Irì và mờ rộng sử dụng dịch vụ thêm vào trong tương lai

2.3 Hành vi sử dụng thẻ trong Ngân hàng

2.3.1 Một số định nghĩa CO’ bản

Khái niệm và phẩn loại thẻ ngân hàng

Việc sử dụng thé ngân hàng thực hiện chi tiêu hoặc giao dịch không thông qua liền mặt trớ thành một trong những chu đề rất được quan tâm của Xã hội Không nhừng thê, chính sách của một Quôc gia như Việt Nam và các thành phân kinh tê tham gia trong

thị trường cũng không ngừng kêu gọi việc thực hiện giao dịch khồng bàng tiền mặt Như vậy, việc khách hàng cá nhân sử dụng thé là điều kiện thuận lợi đế thanh toán khi mua hàng hóa hoặc dịch vụ, hạn chế rủi ro trong việc mang trong người một lượng tiên mặt lớn Việc sử dụng thé cùng hỏ trợ đăc lực trong trường hợp người sử dụng muôn rút tiền mặt từ số dư mà họ có được trong tài khoán Thé ngân hàng bao gồm các loại thé: Thê trà trước và trả sau, trong đó thẻ tín dụng (credit card) là một điển hình Ngoài ra, the sừ dụng cồn cho các loại giao dịch khác.

Thẻ tín dụng là một công cụ thanh toán không dùng tiền mặt, cho phép người

sử dụng khâ năng chi tiêu trước, trà tiên sau trên cơ sờ sô tiên được sử dụng là hạn mức tín dụng ngân hàng cấp cho khách hàng Thẻ tín dụng được chấp nhận thanh toán trên toàn thế giới thông qua tô chức thẻ liên kết với ngân hàng phát hành Hiện nay, trên thế giới có 04 tổ chức thè phố biến nhất là: Visa, Master, JCB và Union

Đối với thé ATM, thẻ được hình thành để giúp người sứ dụng có thê sứ dụng đế rút tiên mặt tại các máy ATM Đây là loại máy rút tiên tự động Chủ thẻ có thê thực hiện nhiều giao dịch khác nhau tại máy rút tiền tự động ATM và các giao dịch thanh toán trực luyến khác Tuy nhiên, thè ATM chi được sir dụng trong các giao dịch thanh toán nội địa

Đối với thé ghi nợ hay thé ghi nợ quốc tế (Debit card), chức năng cùa thé mang tính đa dạng hơn trong giao dịch, có thế thực hiện giao dịch trong nước và quốc tế Việc thực hiện giao dịch với lượng tiên bao nhiêu là phụ thuộc vào sô dư tiên mặt mà khách hàng hiện có trong lài khoán lại ngân hàng Từ cuối năm 2020, thẻ ghi nợ quốc lế

đà được các tô chức ngân hàng thực hiện sự hợp nhất thê ATM đế tăng chức năng và tiện ích sử dụng cho khách hàng

2.3.2 Những thay đổi trong hành vi sử dụng dịch vụ the

2.3.2.1 Chức năng của thẻ do ngân hàng cung cấp

Dịch vụ khách hàng cùa ngân hàng thương mại áp dụng cho sàn phẩm Ihé bao gồm các dịch vụ trước khi khách hàng đăng ký mờ thẻ, dịch vụ khách hàng đăng ký mở thé

và thực hiện các giao dịch qua the và các dịch vụ chăm sóc khách hàng

Dịch vụ khách hàng trước khi khách hàng đãng ký sản phâm thẻ ngân hàng thường sỗ bao gom:

- Các dịch vụ về thông tin quàng cáo, tiếp thị, giới thiệu sản phâm thé

- Tư vân cho khách hàng vê các loại thé ngân hàng, trao đôi các thông tin vê tiện ích,

tính năng, cách thức sư dụng thé cho khách hàng

- Hướng dan khách hàng thực hiện đãng kỷ làm thẻ thông qua nhiêu phương thức

trực tiếp hoặc trực tuyến

Một khi khách hàng dễ dàng nhận biết, tiếp cận với các dịch vụ này, có cái nhìn tốt đôi với hoạt động cung câp dịch vụ và sự tiện ích của việc mờ thẻ thì khách hàng sè dề dàng lựa chọn việc sứ dụng thé ngân hàng hơn

Hiện nay, dịch vụ khách hàng qua the ngân hàng thường gôm rât nhiêu dịch vụ được chia thành các nhóm phổ biến như sau :

- Các dịch vụ rút tiền mặt,

- Thanh toán tiền mua hàng hóa, dịch vụ tại các điểm chấp nhận thẻ

- Thanh toán tiền mua hàng hóa, dịch vụ qua hình thức trực tuyến

- Các dịch vụ thanh toán chi phí định kỳ hàng tháng như: Điện, nước, điện thoại,

truyền hình cáp, Internet,

- Các dịch vụ khác trong quá trình sừ dụng thè như: Tra cửu sổ dư, in sao kê giao

dịch phát sinh định kỳ hoặc đột xuất theo yêu càu khách hàng, đối mã số cá nhân (mã PIN), cấp lại thé mất,

Việc cung câp các dịch vụ đa dạng cho khách hàng đem đên cho khách hàng nhiêu

sự lựa chọn cũng là một trong nhũng yếu tố quyết định tới hành vi sử dụng dịch vụ thé cua ngân hàng

23.2.2 Chất lượng dịch vụ

Khi quyêt định lựa chọn sử dụng một dịch vụ nào đó nói chung và thè ngân hàng nói riêng thi khách hàng thường căn cử vào một sổ tiêu chí đồ lựa chọn Tiêu chí chất lượng dịch vụ là không loại trừ các yếu tổ liên quan đến độ tin cậy, sự đáp ứng, sự đâm báo và sự thấu hiếu khách hàng của tố chức ngân hàng (Ete et al., 2022 và Parasuraman etal., 1998)

- Độ tin cậy: Độ tin cậy thê hiện tính nhât quán trong việc cung ứng dịch vụ

khách hàng đối với sân phấm thé theo nhừng cam kết mà ngân hàng đã công bố với khách hàng

- Sự đáp ứng: Đây là liêu chí đo lường khá năng giái quyết nhanh chóng vấn đề

phát sinh hay các trục trặc mà khách hàng gặp phài khi sử dụng các dịch vụ thê

Ví dụ như việc khắc phục sự cô ATM nhăm đám báo các máy này luôn hoạt động 24/24 giờ, cách thức và thời gian xử lý các yêu cầu về báo mất thé, báo sự cố thè

bị đánh cãp thông tin, bị tin lặc sử dụng đê thanh toán bâl hợp pháp,

- Tính hữu hình: Tất cá những gì mà khách hàng nhận biết trực tiếp được bằng mắt

và các giác quan khác thì đều có thể tác động đến quyết định và hành vi sử dụng thẻ ngân hàng Ví dụ như hình ánh vê không gian giao dịch tại các chi nhánh, phòng giao dịch, hệ thống máy ATM cùa ngân hàng, các tài liệu, sách hướng dần, các thông tin hình ảnh quáng bá về ngân hàng trên các phương tiện truyền thông Chất lượng của các dịch vụ lại thường được khách hàng đánh giá thông qua các yếu tổ hừu hình mà khách hàng nhận biết được Tính hữu hình cỏ tác động trực liếp

và có hiệu qua tích cực tới cảm quan của khách hàng Do đó, dây chinh là yêu tô then chốt giúp cho các ngân hành áp dụng tạo ra các phương thức khác biệt hóa đê tạo ra tính độc đáo, tính riêng biệt cho sàn phâm của mình Tính hữu hình đỏng vaitrò quan trọng tác động lới hành vi sư dụng thẻ ngân hàng cùa khách hàng

- Sự đảm bảo: Đây là yếu tổ tạo nên sự tín nhiệm, tin tường nơi khách hàng, được

càm nhận thông qua sự phục vụ chuyên nghiệp, nhờ đó, khách hàng cảm thây

yên tâm mồi khi sử dụng thê ngân hàng Hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều thiêt lập trung tâm Dịch vụ khách hàng, được trang bị hệ thông tông đài hiện đại, đội ngũ nhân viên tư vấn năng động, nhiột tình, được đào tạo chuyên nghiệp vồ dịch vụ khách hàng, với tiêu chí phục vụ như sau:

■ Phục vụ ìiên tục 24/7 (24 giờ trong ngày và 07 ngày trong tuần)

■ Thuận tiện và dễ dàng: khách hàng có thê chù động liên hệ với ngân hàng qua

Tiling lâm Dịch vụ khách hàng cúa ngân hàng mà không bị giới hạn vê thời gian, địa diêm thông qua các phương thức liên hệ đa dạng

■ Nhanh chóng và kịp thời: Trung tâm dịch vụ khách hàng đâm nhiệm liêp nhận

những ý kiến phán ánh cùa khách hàng và giái đáp nhanh chóng và kịp thời mọi thông tin phân ánh

- Sự thấu cảm: Sự thấu cám chính là dành cho khách hàng sự đối xử chu đáo

tổl nhất có thể, nó giúp cho khách hàng cảm thấy minh luôn được chào đón mọi lúc, mọi nơi Đê lạo dựng được hình anh một ngân hàng thân thiện, tận tình, chu đáo trong mắt khách hàng, hiện nay hầu hết các ngân hàng đều xây dựng

bộ quy tắc ứng xử với khách hàng và đào tạo cho nhân viên cùa mình một cách rất bài bàn, ờ đó vần nồi bật lên trọng tâm chính là "khách hàng là trên hết ”.

Khi dịch vụ ngân hàng đáp ứng cho khách hàng đám báo tất cá các yếu tổ trên thì

sè thúc đấy hành vi sử dụng các dịch vụ khách hàng hơn

2.3.2.3 Mức chi phí dịch vụ phải trả

Yếu lổ chi phí là một yếu lổ cực kỳ quan trọng mà khách hàng luôn mang ra để xem xét và cân nhăc trước khi sử dụng dịch vụ ngân hàng Các chi phí mà khách hàng phái trá cho ngân hàng để sử dụng dịch vụ thé ngân hàng hiện nay là chi phí quản lý tài khoản hàng năm, phí thường niên hàng năm của thé, các chi phí dịch vụ qua máy ATM, chi phí về tin nhắn thông báo số dư, chi phí sử dụng dịch vụ mobile banking, internet banking Sự khác biệt về mức phí dịch vụ khách hàng sử dụng thê giữa các ngân hàng,

tính rõ ràng và cập nhật về giá phí dịch vụ khách hàng là yếu lổ tác động lớn đến hành vi lựa chọn và sử dụng thé cùa khách hàng.

2.3.2.4 Hoạt động chăm sóc khách hàng

Hiện nay, trong khi sự cạnh tranh giừa các ngân hàng ngày càng trờ nên khôc liệt hơn bao giờ hết thì việc chăm sóc khách hàng lại được các ngân hàng xem như là một cồng cụ hữu hiệu để thu hút khách hàng mới và giừ chân khách hàng hiện hừu Khi mà lòng trung thành của khách hàng ngày một giảm và các ngân hàng phái tìm cách giữ chân khách hàng cùa mình bằng cách cung cấp nhùng dịch vụ khách hàng tốt nhất, quan tâm tới khách hàng nhât, dịch vụ khách hàng đà trờ thành lý do vì sao mà khách hàng lại lựa chọn sử dụng san phâm dịch vụ cùa ngân hàng

Ngoài các dịch vụ chăm sóc khách hàng phô biến thông thường như dịch vụ

tư vân, hướng dần khách hàng sừ dụng sán phâm thê, các dịch vụ tiêp nhận và giài quyêt các khiếu nại, ý kiến góp ý của khách hàng liên quan đến quá trình sứ dụng sán phâm thê của ngân hàng, tương tác với khách hàng thông qua các kênh 24/7 thì hiện nay các ngân hàng còn đưa ra nhiều phương thức mới trong việc chăm sóc khách hàng như: Thiết lập phòng chờ VIP đe khách hàng chờ đến lượt giao dịch lại ngân hàng, mở rộng các dịch vụ phục vụ tận nơi tại nhà hoặc nơi làm việc cua khách hàng, mớ rộng thời gian giao dịch ngoài giờ hành chánh,

2.3.2.5 Các hoạt động xúc tiến thương mại

Một khách hàng thường có rất nhiêu thé của nhiêu ngân hàng khác nhau Tuy nhiên, không phải lất cà các the ngân hàng đều được sử dụng như nhau Tùy vào sự thuận tiện, chính sách phí, lãi suât, các chương trình liên kêt khuyên mãi với các đơn vị bán hàng mà khách hàng sẽ lựa chọn gia tăng mức độ sử dụng các dịch vụ thông qua thé ngân hàng phù hợp Do đó, các ngân hàng đà rât nhanh chóng năm băt được các xu hướng tiêu dùng của khách hàng qua đó thực hiện các tác động đánh vào tâm lý khách hàng, kích thích khách hàng sử dụng các dịch vụ thé, cũng như mờ thêm thẻ mới

Hiện nay, hầu hết các ngân hàng thực hiện các chương trình khuyến mãi lớn cho chù thé khi mờ thê như miền phí phát hành thè, miền phí thường niên thẻ năm đầu, thực hiộn các chương trình bốc thăm tiling thường cho các chù the mới, các chương trinh liên kêt giảm giá với các đơn vị châp nhận thê, liên kêt trà góp 0% với các nhàbán hàng Ngoài ra, việc đơn gián hóa qui trình trong việc mờ thé như mờ thé trực tuyến cũng khiến cho khách hàng không ngại việc thù tục rườm rà mà thực hiện mờ thêm thẻ mới.

2.4 Quan hệ khách hàng

Theo Wu et al (2014) quan hệ khách hàng đóng vai trò rât quan trọng, giúp một công ty, tô chức sè duy trì, giừ chân khách hàng càng lâu càng tốt Wu el al (2014) đà xây dựng ma trận quan hệ khách hàng dựa trên hai chí số Chì sổ thứ nhất là “thời gian tham gia dịch vụ (Length of stay - LOS) ” đây là thời gian được tính từ ngày khách hàng kích hoạt đầu tiên tham gia dịch vụ cua công ly Thời gian này được chia làm 02 cấp: cao và thâp Nêu thời gian tham gia dịch vụ của một khách hàng cá nhân lớn hơnthời gian tham gia dịch vụ trung bình cúa nhóm khách hàng trong nghiên cứu, sè được xếp loại “Cao” Ngược lại thời gian tham gia dịch vụ của một cá nhân nhỏ hơn thời gian tham gia dịch vụ trung bình cùa nhóm khách hàng trong nghiên cửu, được xẻp loại

“Thấp”

Tương lự cho chi số thử hai là thời gian mua hàng gần nhất được gọi là Recency Giá trị đo lường của Recency là khoảng thời gian được tính từ thời diêm mua hàng sau cùng gần nhất đến thời gian hiện hữu/thời gian cùa nghiên cứu Khoáng thời gian này cũng được chia làm cao và thâp Tuy nhiên, ngược với thời gian tham gia dịch vụ (LOS), nếu khoáng thời gian mua lần sau cùng cúa một khách hàng lớn hơn khoảng thời gian trung bình của nhóm khách hàng trong nghiên cửu, được xêp vào nhóm

“Thấp” (Điều này tương đương với lần mua hàng sau cùng gần nhất so với hiện lại càng

xa được xếp vào nhóm “Thấp” cúa Recency Như vậy, một khách hàng cá nhân có

khoảng thời gian mua hàng sau cùng tinh đến thời điếm hiện tại có giá trị nhỏ hơn giá trị bình quân cua nhóm khách hàng cá nhân, sẽ được xêp vào nhóm “Cao" của Recency.

Xuất phát từ 02 chỉ sổ nêu trên LOS và Recency, Wu et al (2014) đà phân thành 4 nhóm: Quan hệ mảt, quan hệ hình thành, quan hệ tiêm năng, quan hệ gân

Bicu đồ 3.1: Ma trận quan hộ khách hàng

Nguồn: Wu et al (2014)

(i) Quan hệ mất đây là nhóm cỏ giá trị Recency “Thấp" và LOS “Thấp" Điều này

cho thây nhừng khách hàng này tương lai có nguy cơ không duy trì tiêu dùng hoặc tham gia dịch vụ với công ty Do vậy, phía công ly cần có những chiến lược đê giừchân họ

(ii) Quan hệ hình thành, đây là nhóm có giá trị Recency “Cao" và LOS “Thâp" Điêu

này cho thấy khách hàng đang có xu hướng gắn kết với công ty,

đây chinh là thời điểm tạo cho công ly hình thành mối quan hệ giừa công ty và khách hàng.

(iii) Quan hệ tiềm năng, đây là nhóm có giá trị Rcccncy “Thấp” và LOS “Cao”

Điêu này cho thây khách hàng tương lai sè có một tiêm năng tiêp lục tiêu thụ sán phấm hoặc sử dụng dịch vụ của công ty về lâu dài, công ty cần có nhừng chiến lược đế biến nhóm này thành nhóm khách hàng có mối quan hệ gần

(iv) Quan hệ gần, đây là nhóm khách hàng có giá trị Recency “Cao” và LOS “Cao”

Nhóm này cho thấy, những khách hàng có một thời gian dài gắn kết với công ty và cũng có thời gian mua hàng lân cuôi cùng rât gân so với thời diêm hiện tại Nhóm này là nhóm có thê được xem như nhóm có lòng trung thành với công ty Do vậy, chiến lược đổi với nhóm này càn có những chính sách riêng và đặc thù riêng để biên họ thành nhóm V.I.P của công ty

TÓM TẢT CHƯƠNG 2:

Sự phát triển công nghệ sổ không ngừng đã tạo áp lực tâm lý trong việc thúc đấy, buộc các tô chức ngân hàng cần có một hệ thống lưu trừ dừ liệu tổt hơn Một khi dữ liệu được tích tụ theo thời gian, giá trị đóng góp của dữ liệu sê giúp ngân hàng dự báo được hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng, trong đó điển hình là hành vi sừ dụng thẻ cùa khách hàng cá nhân Tuy nhiên, đế tránh được rủi ro về hệ thống dừ liệu, ngân hàng cũng

đà cỏ nhừng kê hoạch đâu tư hệ thông an ninh dừ liệu, trong đó ưu tiên an ninh tuyệt đôi bào mậl thong tin khách hàng cá nhân

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cúư

sẽ không được chọn đưa vào sử dụng

Việc thực hiện tích hợp dừ liộu trong bước 2, đây là bước tương đổi phức tạp, do

dừ liệu được lưu trữ ờ các bộ phận khác nhau Chăng hạn dừ liệu ờ Bộ phận Tín dụng,

dữ liệu ở Bộ phận Chăm sóc khách hàng và Bộ phận Quản lý thè Trên cơ sớ đó, dừ liệu

sè được tích hợp lại, chỉ số đế phục vụ tích họp là mà định danh khách hàng Dừ liệu chiêt xuât từ nguồn Big Data của dịch vụ ngân hàng, có sô lượng biên rất lớn, có thô lên hàng trăm biến Tuy nhiên, các biến cơ bân phục vụ mục tiêu nghiên cứu sè được chọn lọc Do trong quá trình nhập liệu, ờ một sô ngân hàng chưa thực hiện tôt việc thống nhất trong nhập liệu, nên những khó khăn thường xáy ra trong quá trình thống nhất

mã định danh Do vậy, việc chuyên hóa dừ liệu cũng là một trong những bước cực kỳ quan trọng đê giúp cho quá trình phân tích dữ liệu được suôn sẻ

Việc xây dựng thuật toán cũng như mô hình phân tích trong bước 6 SC được thực hiện một khi các bước liên quan đên chiêt xuât dừ liệu, làm sạch dừ liệu và các biên được chọn được thực hiện đầy đù Mô hình thuật toán góp phần vào dự báo hành vi

sử dụng dịch vụ thé cùa khách hàng cá nhân Đây là cơ sờ để ngân hàng xây dựng chiên lược nâng cao dịch vụ thé Như vậy, sau bước 6, việc trình bày kêt qua là bước sau cùng đố đề án SC trình dien số liệu đà được phân tích Trình diỗn dừ liệu SC được dựa vào phương pháp trực quan sinh động và các phương pháp từ cồng cụ phân tích