Cam và vàng chuyên nghiệp màu chuyển tiếp ứng dụng thể dục cho thú cưng bản thuyết trình lên ý tưởng (1)

Marketing trực tiếp

MƠ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG
1. Nguyễn Ngơ Thuỳ Linh - 2040213564 (NT)
2. Dương Thị Phương Nghi - 2040210214
3. Lê Thị Bình- 2040210252
4. Trần Hồng Minh Châu - 2040210060

GVHD: Nguyễn Duy Tâm


1

Giới thiệu

4

Xử lý bằng mơ hình

2

Hoạt động

5

Đánh giá mơ hình

3

Đầu vào mơ hình

6

Thảo luận


Giới thiệu
Marketing đại chúng

Sử dụng phương tiện truyền thông ( TV,
radio, tạp chí)
Đối xử khách hàng như nhau
Khơng cá nhân hóa thơng điệp

Marketing trực tiếp

Nhắm đến cá nhân hoặc hộ gia đình cụ thể
Cá nhân hóa thơng điệp
Hiệu quả và lợi nhuận


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Thu thập và phân tích dữ liệu

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

Tạo thông điệp, khuyến mãi,
chọn kênh phân phối

Theo dõi và đánh giá


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn đầu vào

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

1. Loại dữ liệu nào được sử dụng?
2. Ý nghĩa của từng loại dữ liệu khác nhau?
3. Làm thế nào để nhà tiếp thị chọn dữ liệu
phù hợp nhất?


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn xử lý

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Chọn khách hàng mục tiêu
1. Chọn ai làm mục tiêu?
2. Dùng phương pháp nào để chọn mục tiêu?
Các mơ hình định lượng tạo điểm số cho khách hàng:
Điểm nhị phân 1/0: có mua hay khơng.
Điểm số ngun: số lượng/loại sản phẩm mua.
Điểm số liên tục 0-1: xác suất mua hoặc giá trị
doanh thu.
Doanh thu ước tính gồm:
Doanh thu từ lần mua phản hồi.
Giá trị kỳ vọng tiền tệ: xác suất mua x doanh thu.
Giá trị trọn đời (LTV): tổng doanh thu từ tất cả lần
mua hiện tại và tương lai.
Chi phí quảng cáo


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn xử lý

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

Hồ sơ khách hàng
1. Phân nhóm khách hàng

2. Nhận dạng mẫu hình khách hàng


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn xử lý

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

Bán chéo và bán thêm
1. Bán chéo
2. Bán nâng cấp


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn xử lý

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

Lập kế hoạch

Không phải là hoạt động “một lần”
Mục tiêu: tôi đa lợi nhuận, tiết kiệm chi phí
Hai câu hỏi chính:
Làm sao đáp ứng các yêu cầu kinh doanh
(lợi nhuận, doanh thu)?
Một lần gửi thư đủ hiệu quả hay không?


Hoạt động
Tip: Use links to go to a different page inside your
presentation.

Giai đoạn đầu ra

How: Highlight text, click on the link symbol on the
toolbar, and select the page in your presentation
you want to connect.

Đánh giá hiệu suất

Làm thế nào để đo lường độ chính xác
của các mơ hình lựa chọn khách hàng?
Làm thế nào để ước tính lợi nhuận mà
các mơ hình này mang lại cho các nhà
tiếp thị trực tiếp?


Đầu vào cho mơ hình
marketing trực tiếp

Loại dữ liệu
Dữ liệu bên ngoài
Đặc điểm địa lý, nhân khẩu, lối sống, xã hội của khách hàng

Dữ liệu về hành vi tương tác
Hồ sơ giao dịch: recency (thời gian kể từ lần mua cuối), frequency (số lần mua), monetary
(giá trị mua).
Phản hồi của khách hàng về sản phẩm/dịch vụ.
Dữ liệu duyệt web


Loại dữ liệu

Cột 'Other' ghi chú:
'P': sử dụng đặc điểm sản phẩm.
'S': sử dụng đặc điểm yêu cầu.


Tầm quan trọng
Dữ liệu mua hàng
Dữ liệu mua hàng ưa chuộng hơn dữ liệu bên ngồi

Thơng tin thay thế
Proxy information là loại dữ liệu thay thế
cho dữ liệu cá nhân
-> Sử dụng khi dữ liệu cá nhân khơng có sẵn
hoặc quá đắt để thu thập

Dữ liệu mua hàng trong nhiều marketing trực tiếp

Kết hợp dữ liệu mua hàng và dữ liệu bên ngoài


Lựa chọn dữ liệu
Thách thức
Dữ liệu càng nhiều
Không khả thi, dễ gây lỗi
Thuật tốn gặp khó khăn

Kết quả
Ít biến mang hiệu quả hơn
Viaene et al. chỉ sử dụng 6-9 biến trong số
18-25 biến ban đầu, Buckinx et al. sử dụng
17 trong số 98 biến

Phương pháp chọn dữ liệu
Phương pháp bọc
Phương pháp lọc

Sử dụng dữ liệu khác nhau
Mơ hình lựa chọn khách hàng: RFM
Phân tích khách khàng: dữ liệu giao dịch
Bán chéo hoặt bán thêm: dữ liệu đặc điểm
Lập kế hoạch: dữ liệu thời gian


Bán kèm và
bán thêm

Lựa chọn mục tiêu

Xử lý bằng mô hình
Phân cụm khách
hàng và nhận dạng
mẫu

Tối ưu hóa u cầu
kinh doanh


Lựa chọn mục tiêu


Lựa chọn mục tiêu


Lựa chọn mục tiêu


Lựa chọn mục tiêu
Mơ hình tổng hợp

Phương pháp lai

Kết hợp kết quả của nhiều mơ hình
khác nhau để tăng tính chính xác

Kết hợp các kỹ thuật phân tích dữ liệu khác
nhau để tận dụng ưu điểm của từng loại

Hai loại mơ hình tổng hợp:
Bagging
Boosting

Dẫn chứng:
Suh et al. (1999) kết hợp ANN, Logit và RFM
để phân loại khách hàng chính xác hơn.
Zahavi và Levin (1997) kết hợp ANN và Logit
bằng các hàm khác nhau để cải thiện dự
đoán.
Suh et al. (2004) kết hợp ANN, Logit và DT
cho marketing trực tuyến theo thời gian thực.

Dẫn chứng:
Ha et al. (2005) sử dụng bagging ANN để dự
đoán khả năng khách hàng phản hồi chiến
dịch marketing.
Ling và Li (1998) sử dụng boosting DT cho
cùng mục đích.