data mining and application tổng hợp một số ví dụ ứng dụng

TỔNG HỢP MỘT SỐ VÍ DỤ DỤNG CỦA KHAI THÁC DL TRONG KINH
DOANH

Đây là các ví dụ tham khảo cho việc thực hiện nội dung bài tập nhóm. Sinh viên
không sử dụng lại các ví dụ này để làm bài.

1. Streamline (www.streamline.com), một cửa hàng tạp hoá trực tuyến ở
Massachusetts, đã sử dụng khai thác mỏ dữ liệu để tăng lượng bán hàng click-
through. Streamline nhằm vào quảng cáo tít dựa trên hàng tạp hoá mà khách hàng
lựa chọn. Nếu một khách hàng đang xem thịt gia cầm, một tít về các đồ nhồi gà có
thể xuất hiện. Có thể xác định mục tiêu quảng cáo dựa trên yếu tố nhân khẩu. Nếu
hộ gia đình có đàn ông trên 18 tuổi và khách hàng đang xem đồ mỹ phẩm dùng
cho tắm rửa có thể xuất hiện một lọ nước hoa thoa sau khi cạo râu. Streanline đã
thấy phương pháp này làm tăng tỷ lệ click-through lên đến 15% so với tỷ lệ trung
bình ngành kinh doanh chưa được 2%. Bằng cách kết hợp khảo hàng, quảng cáo
và mua hàng trực tuyến, Streamline có thể cung cấp cho các đối tác quảng các của
mình các số liệu thống kê có chứa số lượng khách hàng đã xem quảng cáo, số
khách hàng đã click-through và số lượng bán hàng đã được phát sinh từ mỗi
quảng cáo. Điều này không chỉ tăng hiệu quả của quảng cáo mà còn cung cấp cho
các đối tác quảng cáo phản hồi trực tiếp mà họ có thể sử dụng để cải tiến quảng
cáo và vị trí của chúng. Ghi chú: click-through là một cách để đánh giá sự thành
công của một chiến dịch quảng cáo trực tuyến. Click-through được xác định bằng
tỉ lệ người dùng click vào banner quảng cáo trực tuyến trên một trang web so với
tỉ lệ người dùng xem nó.(Nguồn: wikipedia)
2. Etoys là một ví dụ về khai thác mỏ dữ liệu trực tuyến. www.etoys.com bán các đồ
chơi trực tuyến. Trên web site này, khách tham quan có thể chọn ''toy search'' (tìm
đồ chơi). Bằng cách sử dụng một pull down menu, khách tham quan có thể chọn
các tiêu chí cơ bản như tuổi của đứa bé, mức giá, và loại đồ chơi. Site khảo hàng
trực tuyến Etoys.com sau đó cung cấp cho khách hàng một danh sách các đồ chơi
đáp ứng các tiêu chí này, tiết kiệm cho họ thời gian, và sự hối hả khi phải đến cửa
hàng đồ chơi để mua quà cho con.

3. Ứng dụng KTDL trong mạng điện thoại di dộng
(
- Yêu cầu bài toán : Nhận diện được những đặc tính của khách hàng và thông
qua đó có thể đưa ra các chính sách chăm sóc khách hàng thích hợp dựa trên dự
đoán hoặc có một chiến lược tiếp thị hiệu quả.
- Loại dữ liệu cần thu thập : chi tiết cuộc gọi, thông tin cảnh báo trình trạng của
hệ thống mạng viễn thông và thông tin dữ liệu về khách hàng.
Một vấn đề khá phổ biến ở các công ty viễn thông hiện là sự thay đổi nhà cung
cấp dịch vụ (customer churn) đặc biệt với các công ty điện thoại di động. Đây là
vấn đề khá nghiêm trọng ảnh hưởng đến tốc độ phát triển thuê bao, cũng như
doanh thu của các nhà cung cấp dịch vụ. Thời gian gần đây các nhà cung cấp dịch
vụ di động luôn có chính sách khuyến mãi lớn để lôi kéo khách hàng. Điều đó dẫn
đến một lượng không nhỏ khách hàng thường xuyên thay đổi nhà cung cấp để
hưởng những chính sách khuyến mãi đó. Kỹ thuật data mining hiện nay có thể
dựa trên dữ liệu tiền sử để tìm ra các quy luật, từ đó có thể tiên đoán trước được
khách hàng nào có ý định rời khỏi mạng trước khi họ thực hiện. Dựa trên các kỹ
thuật data mining như cây quyết định (decision tree), mạng nơ ron nhân tạo
(neural nerwork) trên dữ liệu cước (billing data), dữ liệu chi tiết cuộc gọi (call
detail data), dữ liệu khách hàng (customer data) tìm ra các quy luật mà dựa trên
đó ta có thể tiên đoán trước ý định rời khỏi mạng của khách hàng, từ đó công ty
viễn thông sẽ có các ứng xử phù hợp nhằm lôi kéo khách hàng. Cuối cùng, một
ứng dụng cũng rất phổ biến đó là phân lớp khách hàng (classifying). Dựa vào kỹ
thuật data mining học trên cây quyết định (decision tree) trên dữ liệu khách hàng
và chi tiết cuộc gọi có thể tìm ra các luật để phân loại khách hàng. Ví dụ ta có thể
phân biệt được khách hàng nào thuộc đối tượng kinh doanh hay nhà riêng dựa vào
các luật sau :
Luật 1 : nếu không quá 43% cuộc gọi có thời gian từ 0 đến 10 giây và không
đến 13% cuộc gọi vào cuối tuần thì đó là khách hàng kinh doanh.
Luật 2 : Nếu trong 2 tháng có các cuộc gọi đến hầu hết từ 3 mã vùng giống
nhau và <56,6% cuộc gọi từ 0-10 giây thì có là khách hàng nhà riêng.

Trên cơ sở tìm ra được các luật tương tự vậy, ta dể dàng phân loại khách hàng,
để từ đó có chính sách phân khúc thị trường hợp lý.
(Tham khảo từ bài viết “Một số ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong viễn thông”
trên trang www.uit.edu.vn/forum/index.php?act=Attach&type=post&id=53611
4. Tập đòan Unilever ,chuyên cung cấp các mặt hàng về thực phẩm tiêu dùng và
nhiều sản phẩm chăm sóc dùng cho cá nhân và gia đình,đã có rất nhiều sản phẩm
nổi tiếng được người tiêu dùng Việt Nam biết đến như :Kem dưỡng da Dove,dầu
gội đầu Sunsilk,Lightboy cùng các nhãn hiệu quen thuộc khác như
Knorr,Lipton,P/S,Viso v.v hiện đang chiếm lĩnh phần lớn thị trường Việt Nam
hiện nay. Để có được kết quả như vậy, Unilever đã liên tục thu thập về thông tin
khách hàng,từ địa chỉ cá nhân ,tên họ ,địa chỉ đến thói quen,các lọai sản phẩm hay
dùng.Sau đó gửi đến 1 công ty thứ 3 chuyên về khai thác dữ liệu và phân tích,từ
đó thực hiện các chiến lược trong kinh doanh cũng như các chương trình khuyến
mãi thích hợp nhằm đem lại hiệu quả cao nhất. Thông tin được khai thác từ
Website của đại diện tập đòan tại Việt Nam

5. Khai thác tâm lý của Khách hàng
(
Cuộc cạnh tranh về giá diễn ra khốc liệt nhất vì ai cũng cho rằng tâm lý khách
hàng thường bị chi phối và tác động mạnh mẽ nhất bởi giá cả. Giảm giá và
khuyến mãi vì thế đã trở thành thông lệ và buộc các đối thủ cạnh tranh nhau phải
theo dõi nhau rất chặt chẽ để kịp thời ứng phó bằng cạnh tranh giảm giá và
khuyến mãi.
Trong một công trình nghiên cứu mới đây, tập đoàn tư vấn Mc Kinsey đã chỉ ra
thành công của một số tập đoàn siêu thị có lý do ở chỗ đã khai thác triệt để tâm lý
của khách hàng về những phương diện khác chứ không chỉ đơn thuần ở giá.
Không phải khách hàng nào cũng mua vì giá rẻ. Không ít khách hàng sẵn sàng
mua với giá không rẻ vì cho rằng “tiền nào của nấy”.
Mc Kinsey khuyên các siêu thị nên làm theo kinh nghiệm của tập đoàn Tesco của
Anh. Tập đoàn siêu thị này rất thành công trong cả các mặt hàng giá thấp, giá vừa

phải và giá cao vì bên cạnh giá, còn tập trung quan tâm thoả đáng đến trật tự và
mặt hàng trong các siêu thị trong phương châm “phạm vi mặt hàng nhỏ (cùng một
mức độ giá), bày biện khoa học để dễ nhận biết và mua bán, thanh toán nhanh”.
Tesco dùng kiểu cách và màu sắc bao bì để phân chia các mặt hàng bày bán trong
siêu thị thành 3 loại: loại giá rẻ, loại giá vừa và loại giá cao để khách hàng có thể
dễ nhận biết. Đồng thời Tesco còn dán luôn cả giá bán của các đối thủ cạnh tranh
của mình cho cùng mặt hàng ngay tại giá trưng bày để khách hàng có thể so sánh
với giá bán của Tesco giúp cho khách hàng có thể quyết định nhanh chóng. Việc
thanh toán được tổ chức rất mau lẹ, thái độ phục vụ chu đáo khiến cho khách hàng
có tâm lý rất thoải mái khi đi mua hàng, tạo cho khách hàng có ấn tượng là không
ở đâu khác ngoài Tesco các yêu cầu riêng của khách hàng được quan tâm đến như
vậy.
Mc Kinsey còn chỉ ra mối liên hệ giữa lòng tin của khách hàng vào chất lượng
hàng hoá và chất lượng phục vụ của các tập đoàn siêu thị thành đạt ở mặt hàng giá
rẻ với xu hướng tiêu thụ ngày càng nhiều mặt hàng giá cao ở chính các siêu thị ấy.
Sự tin tưởng của khách hàng - theo Mc Kinsey - đóng vai trò quyết định và một
khi đã tạo dựng được lòng tin ấy thì các siêu thị không cần phải có rất nhiều hàng
hoá cũng vẫn thu hút được khách hàng vì “khách hàng thà dạo chơi trong một
công viên hàng hoá nhỏ còn hơn lạc vào mê cung của nhà kho hàng hoá khổng
lồ”.