ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MCDM CẢI THIỆN CÔNG VIỆC KINH DOANH CỦA CỬA HÀNG ĐIỆN TỬ

Đại Học Quốc Gia TP.HCM
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin
BÀI TIỂU LUẬN MÔN
BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MCDM CẢI
THIỆN CÔNG VIỆC KINH DOANH
CỦA CỬA HÀNG ĐIỆN TỬ
GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn
Người thực hiện: Tô Hồ Hải
Mã số: CH1101011
Lớp: Cao học khóa 6
TP.HCM – 01/2013
MỤC LỤC

Mục lục Trang 02
Lời nói đầu Trang 03
Tổng quan Trang 04
Tóm tắt Trang 05
1. Giới thiệu Trang 06
2. Nhận xét về quá trình ra quyết định của người tiêu dùng và khung đánh
giá Trang 08
3. Xây dựng mô hình MCDM cho quản lý cửa hàng điện tử
Trang 12
3. 1 DANP (DEMATEL-based ANP) Trang 12
3. 2 Phương pháp VIKOR Trang 18
4. Trường hợp nghiên cứu thực tế tại cửa hàng điện tử Trang 21
4. 1 Mô tả của vấn đề Trang 22
4. 2 Đo lường mối quan hệ giữa tiêu chí và thuộc tính để xây dựng một
INRM Trang 23
4. 3 Trọng lượng ảnh hưởng của tiêu chuẩn trong quản lý cửa hàng điện tử

Trang 24
4. 4 Sử dụng các phương pháp để đánh giá hiệu quả quản lý cửa hàng điện
tử Trang 24
4. 5 Kết quả và thảo luận Trang 24
5. Kết luận và nhận xét Trang 32
Trang 1
LỜI NÓI ĐẦU
Trong chương trình cao học ngành công nghệ thông tin, nhóm các môn
học bắt buộc là bảy môn. Trong đó có hai môn là “Phương pháp toán trong tin
học” và “Biểu diễn tri thức và ứng dụng” em được thầy Đỗ Văn Nhơn phụ trách.
Khi học với thầy em nhận thấy rằng: thầy rất vui tính và có kiến thức rất sâu,
rộng ở nhiều lĩnh vực nên luôn tạo cho bài giảng của mình một cách rất sinh
động, tự nhiên. Thầy dẫn dắt chúng em đi sâu vào bài học bằng những kiến thức,
những mẩu chuyện, những ví dụ rất quen thuộc và cách thầy đan xen chúng vào
nhau thật là khéo léo. Và điều quan trọng hơn cả là cách thầy truyền cảm hứng
học tập cho chúng em và chỉ cách cho chúng em phải tự học, nghiên cứu như thế
nào để được kết quả tốt nhất.
Bên cạnh đó em cũng đúc kết được thêm một số kinh nghiệm, kỹ năng rất
quan trọng, cần thiết và nhất là phần kiến thức vô cùng bổ ích mà thầy đã truyền
đạt và định hướng cho chúng em.
Em xin gởi lời cám ơn đến thầy Đỗ Văn Nhơn, thầy đã rất tận tâm, truyền
đạt rất nhiều kiến thức, ý tưởng mà em rất tâm đắc. Em chúc thầy cùng luôn khỏe
mạnh và đạt nhiều thành quả trong công việc của mình.
Trang 2
TỔNG QUAN
Môn học “Biểu diễn tri thức và ứng dụng” là môn thứ hai em được thầy
Đỗ Văn Nhơn dạy trong chương trình cao học ngành công nghệ thông tin. Và
thầy là một trong những người tiên phong trong lĩnh vực này tại Việt Nam, do đó
thầy bài giảng của thầy luôn rất hấp dẫn, phong phú. Có rất nhiều ứng dụng thiết
thực trong lĩnh vực này mà thầy đã triển khai và hướng dẫn sinh viên của mình

thực hiện. Thầy cũng đã cung cấp cho chúng em rất nhiều công cụ hỗ trợ việc
biểu diễn tri thức cho một số bài toán thực tế. Nhưng do thời gian hạn chế nên
em chỉ xin trình bày lại một bài báo có liên quan đến chủ đề này để đáp ứng yêu
cầu môn học và qua đó phác họa sơ bộ hướng nghiên cứu một số vấn đề chuyên
ngành sẽ thực hiện trong thời gian tới.
Bài báo em trình bày có tiêu đề là “MCDM – Mô hình kết hợp giữa
DANP và Vikor - Ứng dụng cải thiện kinh doanh của cửa hàng điện tử”.
Trang 3
MCDM – MÔ HÌNH KẾT HỢP GIỮA DANP VÀ
VIKOR – ỨNG DỤNG CẢI THIỆN KINH DOANH
CỦA CỬA HÀNG ĐIỆN TỬ
Wan-Yu Chiu
a
, Gwo-Hshiung Tzeng b,c, Han-Lin Li
a
a
Institute of Information Management, National Chiao Tung University, 1001 University Road, Hsinchu 30010,
Taiwan
b
Institute of Management of Technology, National Chiao Tung University, 1001 University Road, Hsinchu 30010,
Taiwan
c
Institute of Project Management, Kainan University, No. 1 Kainan Road, Luchu, Taoyuan 338, Taiwan
Tóm tắt
Ngày nay, nhiều người tiêu dùng mua sản phẩm từ các cửa hàng điện tử.
Người quản lý cửa hàng điện tử chịu trách nhiệm phân bố vị trí của các loại
hàng, điều này là rất cần thiết vì như thế họ sẽ cung cấp những giá trị thuận tiện
nhất cho người dùng trên website của mình. Vì vậy, mục đích của bài viết này là
tập trung vào việc đánh giá và cải thiện các chiến lược làm tăng sự hài lòng của
khách hàng và hiểu được những mong muốn của khách hàng để đáp ứng được tốt

hơn. Chúng tôi đề xuất một mô hình mới có tên là Multiple Attribute Decision
Making (MADM) là sự kết hợp giữa Decision Making Trial và Evaluation
Laboratory (DEMATEL). DEMATEL dựa trên quá trình phân tích mạng
(Analytic Network Process - DANP), và phương pháp VIšekriterijumsko
KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) để giải quyết vấn đề này. Chúng tôi sử dụng
ba trường hợp trong thực tế để minh họa việc tạo ra phương pháp mới (MCDM)
nhằm cải thiện công việc kinh doanh điện tử. Những kết quả này có thể cung cấp
cho các nhà quản lý cửa hàng điện tử những cơ sở tri thức để hiểu và biết cách
làm thế nào để tạo ra các chiến lược tiếp thị làm cân đối giữa các tiêu chí và
thuộc tính của nó để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng và khuyến khích
khách hàng mua nhiều hơn.
Trang 4
1. Giới thiệu.
Mua các sản phẩm và dịch vụ từ các cửa hàng điện tử ngày càng phổ biến
đối với người tiêu dùng bởi vì các cửa hàng này cung cấp một môi trường mua
sắm thuận tiện và nhanh chóng và các sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao, tiết
kiệm thời gian và tiền bạc. Cửa hàng điện tử đã trở thành một kênh bán lẻ quan
trọng, và nhiều cửa hàng như vậy đã được thành lập và tăng liên tục về doanh số
bán hàng. Vì vậy, bài viết này tập trung vào việc đánh giá, cải tiến, và thiết lập
các chiến lược để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Những nhu cầu này
được đáp ứng bằng cách cân đối giữa các tiêu chí và thuộc tính của nó, cho phép
mức độ khát vọng đạt được và thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng để làm cho
mọi người thật sự thích thú. Điều này rất cần thiết cho quản lý cửa hàng điện tử
để biết làm thế nào để quản lý các chiến lược kinh doanh và tiếp thị bởi vì sự
thành công của các cửa hàng phụ thuộc vào quản lý thông minh và chiến lược
tiếp thị chính xác.
Thương mại điện tử (EC) được định nghĩa là quá trình mua, bán hay trao đổi các
sản phẩm, dịch vụ, quảng cáo, và thông tin thông qua các công nghệ truyền thông
điện tử (Internet và www, PDA (Personal Digital Assistants), điện thoại thông
minh và máy tính bảng). Những công nghệ mới này tạo điều kiện thuận lợi cho

sản xuất và cung cấp các dịch vụ để đáp ứng những mong muốn và nhu cầu của
người tiêu dùng. EC là một chuỗi các cửa hàng điện tử, và mua sắm là một chuỗi
hoạt động phức tạp bao gồm: lựa chọn hợp lý, vui chơi giải trí, và giao tiếp xã
hội, hiểu biết người tiêu dùng cần và muốn gì là điều kiện tiên quyết cho sự quản
lý, phát triển và thành công của các cửa hàng. Sự hiểu biết này đặc biệt áp dụng
đối với các cửa hàng điện tử, vì thói quen mua sắm của người tiêu dùng có thể
khác so với kiểu mua sắm truyền thống. Vì vậy, vấn đề quản lý cửa hàng điện tử
là một chủ đề nóng, các cửa hàng tìm cách xem xét, cải thiện lợi ích của người
tiêu dùng, tùy chỉnh giao diện hợp lý có thể tạo điều kiện thuận lợi, tốt hơn, hiệu
quả hơn trong quá trình ra quyết định mua hàng của khách hàng. Trước EC, các
nhà nghiên cứu đã tập trung vào mục đích của người tiêu dùng, hành vi mua sắm,
Trang 5
các đại lý thông minh, mối quan hệ gắn bó, và nguy cơ. Nghiên cứu này tập trung
vào việc làm thế nào để quản lý cửa hàng điện tử và tạo ra các chiến lược tiếp thị.
Một số phương pháp liên quan trước đây có tập trung vào ảnh hưởng, đánh giá,
xếp hạng, lựa chọn và cải thiện. Vì vậy, nghiên cứu này đưa ra một mô hình kết
hợp mới gọi là MADM (Multiple Attribute Decision Making). MADM là sự kết
hợp giữa công nghệ Decision Making Trial và Evaluation Laboratory
(DEMATEL) để xây dựng một mối quan hệ có ảnh hưởng giữa các tiêu chí và
thuộc tính của nó, DEMATEL-based ANP (DANP) để tìm ra trọng lượng có ảnh
hưởng, và phương pháp VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR)
để đánh giá hiệu quả, không chỉ xếp hạng và lựa chọn mà còn cải thiện và tạo ra
các chiến lược tiếp thị nhằm cân đối giữa các tiêu chí và thuộc tính của nó để
thúc đẩy môi trường kinh doanh điện tử và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Các
quá trình này có thể không chỉ giúp người quản lý hiểu mong muốn và nhu cầu
của khách hàng, bên cạnh đó nó cũng hỗ trợ họ trong việc cải thiện sản phẩm và
dịch vụ nhằm cân bằng sự hài lòng của khách hàng bằng cách xây dựng một
chiến lược tiếp thị hiệu quả của các cửa hàng điện tử.
Một nghiên cứu thực nghiệm của ba cửa hàng điện tử - Yahoo, PChome, Books
nhằm mục đích chứng minh việc đề xuất một mô hình kết hợp MCDM (Multiple

Criteria Decision-Making) phục vụ cho việc xếp hạng và cải thiện. Vì nghiên cứu
này tập trung vào những tác động của các mối liên hệ có ảnh hưởng nhất định
giữa các tiêu chí và thuộc tính trong công việc kinh doanh cửa hàng điện tử và
tạo ra các chiến lược tiếp thị cho người quản lý cửa hàng điện tử, nghiên cứu này
khảo sát ba cửa hàng điện tử để xác định chiến lược tốt nhất để cải thiện cửa
hàng điện tử. Từ kết quả khảo sát, chúng tôi thấy rằng những nhu cầu của khách
hàng, giúp cho họ có được các dịch vụ mua sắm tốt nhất mà qua đó có thể ảnh
hưởng đến quyết định mua hàng của họ, thông tin tìm kiếm, và đánh giá các lựa
chọn thay thế. Vì vậy, chiến lược tiếp thị ban đầu có thể bao gồm quảng cáo và
các sản phẩm đơn giản để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Sau đó, các cửa hàng
điện tử có thể tạo ra các chương trình chất lượng cao dịch vụ sau bán hàng, cung
cấp giao hàng nhanh chóng của sản phẩm, đóng gói, hỗ trợ, bảo hành, đổi hàng.
Trang 6
Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau: Phần 2 đánh giá quá trình ra
quyết định của người tiêu dùng và khuôn khổ đánh giá, bao gồm các tiêu chí kinh
doanh cửa hàng điện tử và hiệu quả. Phần 3 cung cấp một giới thiệu ngắn gọn kỹ
thuật DEMATEL, trọng lượng có ảnh hưởng DANP và phương pháp VIKOR
được sử dụng để thiết lập một mô hình MCDM mới để giải quyết các vấn đề của
sự phụ thuộc lẫn nhau và phản hồi. Nghiên cứu thực nghiệm của Yahoo,
PChome, và Books được trình bày trong phần 4 để chứng minh mô hình đề xuất.
Kết luận và nhận xét được trình bày trong phần 5.
2. Nhận xét về quá trình ra quyết định của người tiêu dùng và khung
đánh giá.
Cửa hàng điện tử và bán sản phẩm hoặc dịch vụ được cung cấp bởi một
công ty. Cửa hàng điện tử đang trở nên cực kỳ quan trọng đối với các nhà bán lẻ
trực tuyến, và họ đã trở thành các bộ phận quan trọng của chiến lược bán lẻ. Vì
vậy, quan trọng nhất là biết nhu cầu của khách hàng và làm thế nào để đáp ứng
những nhu cầu đó. Cửa hàng điện tử là trực quan, dễ tiếp nhận, và phổ biến của
thương mại điện tử trong việc bán sản phẩm và dịch vụ trực tuyến. Cửa hàng
điện tử là một phần của các kênh thương mại điện tử và bán lẻ, trong đó bao gồm

các nhà bán lẻ trực tuyến, cửa hàng trực tuyến, cửa hàng điện tử, …, và bất kỳ
trang web mua sắm ảo bán sản phẩm hay dịch vụ từ các doanh nghiệp cho khách
hàng, chẳng hạn như Amazon. Amazon.com được thành lập vào năm 1994 – giai
đoạn tăng trưởng nhanh chóng của Internet, nhanh chóng trở thành một kênh
quan trọng cho việc bán các sản phẩm và dịch vụ. Do đó, quản lý cửa hàng điện
tử là một vấn đề quan trọng cho sự phát triển của thương mại điện tử. Số lượng
các cửa hàng điện tử đã phát triển một cách nhanh chóng bởi vì sự tiện lợi của
nó, loại bỏ được áp lực bán hàng, và tiết kiệm thời gian. Doanh thu bán lẻ trực
tuyến của cửa hàng điện tử ở châu Âu tăng 18% từ năm 2009 đến năm 2010.
Forrester dự báo rằng doanh số bán hàng trực tuyến châu Âu sẽ có tốc độ tăng
Trang 7
trưởng kép hàng năm là 12%, từ € 96,7 tỷ (82,0 tỷ đồng) trong 2011 đến € 171,9
tỷ đồng (145,8 tỷ đồng) vào năm 2016.
Văn phòng Thống kê Quốc gia Anh báo cáo rằng các cửa hàng điện tử
doanh số tăng 13,1% trong tháng 3 năm 2011. Trung tâm nghiên cứu Forrester
dự báo nước Anh bán hàng trực tuyến sẽ có tỷ lệ tăng trưởng tổng hợp hàng năm
là 11%, từ 30,1 tỷ bảng trong năm 2011 lên 51,0 tỷ bảng vào năm 2016, tỷ lệ
mua sắm trực tuyến của người dân sẽ tăng từ 75% trong năm 2011 lên đến 85%
trong năm 2016. Tỷ lệ dân mua sắm trực tuyến ở Thụy Điển sẽ tăng từ 72% năm
2011 lên 86% vào năm 2016. Tại Mỹ, trung tâm nghiên cứu Forrester dự báo
doanh số bán lẻ trực tuyến dự kiến sẽ tăng từ 176,2 USD tỷ trong năm 2010 tăng
lên 278,9 tỷ USD vào năm 2015, tăng hơn 10%. Trung tâm nghiên cứu Forrester
dự báo dân số Mỹ mua sắm trực tuyến sẽ có tốc độ tăng trưởng tổng hợp hàng
năm là 15%, từ 167 triệu người trong 2012 lên đến 192 triệu người vào năm
2016, và dự đoán rằng mỗi của người tiêu dùng chi tiêu sẽ tăng 44%, từ 1207
USD năm 2012 lên 1738 USD vào năm 2016. Do đó, tổng doanh số bán ra của
các cửa hàng điện tử sẽ tăng thêm 45%, từ 226 tỷ USD trong năm 2012 tới 327 tỷ
USD vào năm 2016. Tất cả các báo cáo có sẵn chỉ ra rằng doanh số bán hàng của
cửa hàng điện tử đang phát triển nhanh chóng trên tất cả các lĩnh vực.
Sự hài lòng của khách hàng được xem là vấn đề quan trọng nhất đối với

các nhà tiếp thị và các nhà nghiên cứu khách hàng. Các công ty cần có các chiến
lược giúp công ty phát triển các hoạt động kinh doanh bền vững. Cửa hàng điện
tử nên đáp ứng nhu cầu của khách hàng và làm tăng sự hài lòng của khách hàng
bằng cách tạo ra các giá trị cho khách hàng trong việc tiếp thị. Khách hàng thân
thiết là nền tảng của bất kỳ doanh nghiệp nào. Sự hài lòng của khách hàng rất
quan trọng bởi vì nó ảnh hưởng gián tiếp đến lợi ích của các công ty, khách hàng
hài lòng có xu hướng không chỉ mua nhiều hơn mà còn mua thường xuyên hơn
và làm khách hàng hài lòng đã trở thành một yếu tố quan trọng của chiến lược
kinh doanh của nhiều công ty. Vì vậy, sự hiểu biết các tiêu chí ảnh hưởng đến sự
hài lòng của khách hàng là rất quan trọng, không chỉ để mô tả tình hình thực tế
mà còn để lên kế hoạch cải thiện, và hành động.
Trang 8
Hoạt động tiếp thị nên được thiết kế để tăng sự hài lòng của khách hàng.
Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi kết hợp hành vi và sự hài lòng của khách
hàng để tạo ra các tiêu chí và thuộc tính cho thấy mức độ ảnh hưởng, tác động và
hiệu quả giữa chúng với nhau.
Nghiên cứu này chủ yếu xem xét các tiêu chí của người tiêu dùng cho các
doanh nghiệp với người tiêu dùng thương mại điện tử (B2C – Business to
Consumer) của các cửa hàng điện tử, tập trung vào sự hài lòng của người tiêu
dùng. Hành vi của người tiêu dùng được xem xét, và các bước mà người tiêu
dùng ra quyết định có thể được tìm thấy trong hầu hết các sách giáo khoa và tạp
chí, một số trong đó mô tả các bước cần thiết phải công nhận, tìm kiếm thông tin,
mua, đánh giá, và đánh giá sau mua. Một số khác đề nghị rằng các bước cần công
nhận, tìm kiếm thông tin, đánh giá, mua hàng, và hành vi mua. Trong thực tế
theo khảo sát, hành vi của khách hàng, bao gồm cả viết blog, lên Facebook, và xu
hướng tái mua sắm, các thành phần chính của quá trình rất quan trọng và cần ghi
nhận, tìm kiếm thông tin, đánh giá, mua hàng, và hành vi mua . Dựa trên các tiêu
chí này, Bizrate.com và Alexa.com tiến hành các khảo sát yêu cầu phản hồi dựa
trên 14 thuộc tính của cửa hàng điện tử, cụ thể là, những sản phẩm đang có, dễ
tìm, thiết kế tổng thể, rõ ràng, số lượng đánh giá, thương hiệu, giá cả tương đối,

lựa chọn, nhiều lựa chọn, vận chuyển, chi phí vận chuyển, phụ trách, theo dõi
đơn đặt hàng, thời gian giao hàng, và thời gian gặp mặt.
Bảng 1: Tổ chức lại các nghiên cứu hiện tại. Nguồn: Engel et al.
A. Cần xác nhận
Sản phẩm có sẵn (a1) Sản phẩm bạn muốn hoặc cần phải có sẵn.
B. Thông tin tìm kiếm
Dễ dàng tìm kiếm (b1) Làm thế nào để dễ dàng tìm kiếm thông tin về
các sản phẩm.
Tổng thể / thiết kế (b2) Bạn cảm thấy thế nào về tổng thể và thiết kế
của trang web.
Rõ ràng của thông tin sản
phẩm (b3)
Bạn hiểu rõ thông tin về các sản phẩm ở mức
độ nào
C. Đánh giá các lựa chọn thay thế
Số đánh giá (c1) Làm thế nào đánh giá là có đánh giá tổng thể
Trang 9
của người khác và kinh nghiệm mua này.
Nhãn hiệu (c2) Bao nhiêu người tiêu dùng tin tưởng vào
thương hiệu của trang web.
Giá cả tương đối (c3) giá so sánh với các trang web khác.
D. Lựa chọn / Mua
Lựa chọn (d1)
Các loại sản phẩm có sẵn.
Đa dạng cách thức vận
chuyển (d2)
Các tùy chọn vận chuyển mong muốn đã có
sẵn.
Phí vận chuyển (d3) Chi phí vận chuyển / giao hàng.
Phí tuyên bố (d4) Tổng lượng mua (bao gồm cả phí vận chuyển /

xử lý, …) hiển thị trước khi trình đơn hàng.
E. Hành vi mua
Để theo dõi (e1) Có khả năng để theo dõi các đơn đặt hàng cho
đến khi giao.
Thời gian giao hàng (e2) Sản phẩm trong kho tại thời gian giao hàng dự
kiến.
Sản phẩm mong đợi đã
gặp (e3)
Sản phẩm chính xác đã được chuyển giao và tất
cả mọi thứ đã làm việc như mô tả/mô tả.
Mô tả chi tiết của các thành phần được cung cấp trong Bảng 1. Tóm lại,
các tiêu chí còn nguyên vẹn, trong đó bao gồm năm tiêu chi có ảnh hưởng và 14
thuộc tính cần được xem xét (xem Bảng 1). Sau khi khảo sát một số các trang
web Đài Loan EC, Chang và Chen nhận thấy rằng, theo nhiều người dùng,
Yahoo.com, Yahoo auction, PChome.com, và Books.com là bốn trang web đứng
đầu trong việc mua sắm trực tuyến. Một nghiên cứu khác nhận thấy rằng các
trang web phổ biến nhất là Yahoo (45,1%), tiếp theo là PChome (7,8%),
Books.com (6,8%), Ezfly (5,3%), chiếm 65% của tất cả các câu trả lời. Một
nghiên cứu trước đó của Chang và Chen nhận thấy rằng 10 websites thường
xuyên truy cập là Yahoo! (30,1%), Unimall (17,4%), PChome (9,9%), Etmall
(9,4%), Books (6,7%), Payeasy (5,1%), Hermall (3,8%), Happybag (2,9%),
Eztravel (2,5%) và Era Ticket (2,4%). Vì vậy, nghiên cứu này chọn ba cửa hàng
điện tử phổ biến nhất (ví dụ, Yahoo, PChome, và Books) để chứng minh các
phương pháp được đề xuất.
Trang 10
3. Xây dựng mô hình MCDM cho quản lý cửa hàng điện tử.
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật DEMATEL và kết hợp phương pháp
DANP với VIKOR tạo ra mô hình MCDM để giải quyết các vấn đề của sự phụ
thuộc lẫn nhau và phản hồi giữa các tiêu chí nhất định và cân đối giữa các tiêu
chí và thuộc tính của nó. Sử dụng kỹ thuật DEMATEL để xây dựng một ánh xạ

quan hệ mạng (INRM), và DEMATEL-based Analytic Network Process (DANP)
dự kiến sẽ thu được độ ảnh hưởng bằng cách sử dụng các khái niệm cơ bản của
tiến trình phân tích mạng (ANP – Analytic Network Process).
Khi đó, phương pháp VIKOR với trọng số ảnh hưởng (DANP) được sử
dụng để cân đối giữa các tiêu chí và thuộc tính. Sau đó, xác định làm thế nào để
cải thiện hiệu quả kinh doanh và cân đối giá trị giữa các thuộc tính để đạt được
như mong muốn và mức độ đáp ứng nhu cầu của khách hàng dựa trên INRM.
Quá trình nghiên cứu được minh họa như hình 1.
3.1.DANP (DEMATEL-based ANP)
Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả kinh doanh, mang tính đa tuyến
(chiều) và tiêu chuẩn để xác định trọng lượng của những tiêu chí. Theo ANP
truyền thống, chuẩn hóa được thiết lập bằng cách chia mỗi tiêu chí trong cột
thành nhiều cụm như thế mỗi cột đạt được sự thống nhất chính xác. Quá trình
này ngầm giả định rằng mỗi cụm có cùng giá trị. Tuy nhiên, sự ảnh hưởng của
cụm này lên cụm khác là không giống nhau. Vì thế, ANP truyền thống giả định
mỗi cụm có giá trị bằng nhau là không hợp lý, do đó các trọng lượng DANP có
ảnh hưởng có thể cải thiện nhược điểm này và có được kết quả dựa trên khái
niệm cơ bản của ANP từ tổng ảnh hưởng của ma trận T
C
và T
D
bằng cách sử dụng
kỹ thuật DEMATEL. Vì vậy, kỹ thuật DEMATEL được sử dụng để xây dựng
một INRM với mỗi tiêu chí và chiều bên cạnh đó nó cũng cải thiện những tiến
trình bình thường của ANP truyền thống. DANP là một công cụ thích hợp bao
gồm tương tác và phụ thuộc lẫn nhau giữa tiêu chí và thuộc tính xuất hiện trong
các vấn đề của thế giới thực. Theo các đặc điểm cụ thể của vấn đề khách quan,
Trang 11
phương pháp luận có thể xác minh sự phụ thuộc lẫn nhau của các biến và các
thuộc tính, xây dựng một mối quan hệ phản ánh những đặc điểm cần thiết với

một hệ thống và xu hướng tiến hóa. Kỹ thuật này đã được áp dụng thành công
trong nhiều trường hợp như: nâng cao chất lượng tiếp thị, chính sách du lịch, lựa
chọn đối tác hàng không, kiểm soát rủi ro an ninh thông tin, và kế hoạch lưu vực
môi trường. Các bước để xây dựng một INRM bằng cách sử dụng các kỹ thuật
DEMATEL (bước 1-4) và việc tìm kiếm trọng lượng có ảnh hưởng trong DANP
dựa trên một ma trận tổng ảnh hưởng (bước 5-9) được tóm tắt dưới đây.
3.1.1. Kỹ thuật DEMATEL để xây dựng một INRM.
Bước 1: Tính toán ma trận ảnh hưởng trực tiếp.
Đánh giá về mối quan hệ giữa mỗi tiêu chí ảnh hưởng lẫn nhau được thực hiện
theo ý kiến của các chuyên gia dựa trên tri thức, bằng cách sử dụng phạm vi từ 0
đến 4, với giá trị biểu diễn bằng ngôn ngữ tự nhiên: ‘hoàn toàn không có ảnh
hưởng – (0)’, ‘ảnh hưởng thấp’ - (1), ‘ảnh hưởng trung bình’ - (2), ‘ảnh hưởng
cao’ - (3), và ‘ảnh hưởng rất cao’ -(4). Các chuyên gia về cơ sở tri thức được yêu
cầu phải chỉ ra ảnh hưởng trực tiếp giữa một cặp được so sánh, và nếu tiêu chí i
có tác dụng và ảnh hưởng đến tiêu chí j, và được ghi là . Như vậy, ta nhận
được ma trận của các quan hệ trực tiếp .
Bước 3: Ta thu được ma trận tổng ảnh hưởng T
c
.
Thông thường ta thu được ma trận ảnh hưởng trực tiếp X, ma trận tổng
ảnh hưởng T
c
của INRM có thể thu được từ phương trình (3), trong đó: I ký hiệu
là ma trận định danh.
T
c
= X + X
2
+ X
3

+ . . . + X
l
Trang 12
= X(I + X + X
2
+ . . . + X
(l-1)
(I – X)(I – X)
-1
= X(I – X
l
)(I – X)
-1
= X(I – X)
-1
khi
= [0]
n×n
với
và
ít nhất một hàng hoặc cột tổng kết (nhưng không phải tất cả) tương đương với giá
trị một, khi đó có thể được bảo toàn.
Bước 4: Phân tích kết quả.
Ở giai đoạn này, tổng hàng và tổng cột của ma trận thành phần được tách
biệt thành vector và vector
bằng cách sử dụng công thức số (4) và (5).
Cho i = j và i, j ∈ {1, 2, , N}; vector theo trục hoành (r
i
+ s
i

) được xác định
bằng cách thêm r
i
từ s
i
, để minh họa cho tầm quan trọng của tiêu chí. Tương tự,
vector theo trục tung (r
i
- s
i
) được xác định bằng cách lấy s
i
trừ đi r
i
, có thể phân
chia các tiêu chí vào một cụm quan hệ nhân quả và các cụm chịu tác động. Tổng
quát, khi (r
i
- s
i
) dương, tiêu chuẩn là một phần của nhóm quan hệ nhân quả, tức
là, tiêu chí i ảnh hưởng đến các tiêu chí khác. Ngược lại, nếu (r
i
- s
i
) âm, tiêu chí
là một phần của cụm bị ảnh hưởng, tức là tiêu chí i bị ảnh hưởng bởi các tiêu chí
khác. Vì vậy, một biểu đồ quan hệ nhân quả có thể đạt được bằng cách lập bản
đồ dữ liệu (r
i

+ s
i
, s
i
– r
i
), gọi là INRM, để cung cấp một phương pháp tiếp cận có
giá trị để quyết định làm thế nào các giá trị ưa thích trong mỗi tiêu chí và thuộc
tính có thể được cải tiến dựa trên INRM, với vector r và vector s thể hiện tổng
hàng, tổng cột từ ma trận tổng ảnh hưởng tương ứng, và dấu biểu
Trang 13
thị là hoán vị. Hai ma trận tổng ảnh hưởng khác nhau được áp dụng. Ma trận thứ
nhất gồm n tiêu chí, trong khi đó ma trận thứ hai
gồm m tiêu chí (cụm) lấy từ T
c
.
Bước 5: Tìm ma trận tổng ảnh hưởng trung bình .
Ma trận tổng ảnh hưởng T
D
cần phải được bình thường bằng cách chia nó
theo công thức sau:
Trang 14
Như vậy, ma trận tổng ảnh hưởng có thể được trình đơn giản là . Khi
đó, tổng của mỗi hàng có thể được định nghĩa là với i =1, . . ., m
và T
D
có thể được bình thường bởi các hàng tính tổng bằng cách chia các phần tử
trên mỗi hàng bởi tổng của hàng để có được như trong phương trình (7). Vì vậy,
ma trận tổng ảnh hưởng T
D

có thể được bình thường hóa và biểu diễn là .
như trong phương trình (8). Khi đó, mỗi hàng của ma trận
bình thường được tóm tắt như ma trận ban đầu, như vậy
Bước 6: Tìm ma trận bằng tiêu chí và thuộc tính và cụm.
Bình thường hóa T
c
với tổng mức độ hiệu quả và ảnh hưởng của tiêu chí và thuộc
tính và cụm để có được , như phương trình (9).
Trang 15
Bước 7: Xây dựng ma trận không trọng lượng W
c
.
Ma trận tổng ảnh hưởng được chuẩn hóa thành ma trận không trọng lượng
Wc theo sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các mối quan hệ của các tiêu chí và các cụm,
như thể hiện trong phương trình. (10).
Trang 16
Ma trận không trọng lượng Wc là ma trận chuyển vị từ ma trận (khái niệm
cơ bản từ ANP Saaty, nhưng khác ANP truyền thống). Nếu trong ma trận có ô
trống hoặc chứa giá trị 0, điều này có nghĩa là các tiêu chí và thuộc tính độc lập.
Bước 8: Tìm trọng lượng ảnh hưởng của DANP.
Ma trận tổng ảnh hưởng T
c
cần phải được bình thường bằng cách chia số
chiều và cụm (theo phương trình (9)), do đó T
c
được chuẩn hóa các hàng bởi tiêu
chí và thuộc tính và cụm để có được . Một ma trận không trọng lượng Wc
có thể thu được bằng cách chuyển vị ma trận , tức là W
c
= . Sử dụng

(phương trình (11)), một siêu ma trận trọng số (cải thiện ANP truyền thống
bằng cách sử dụng trọng lượng bằng nhau để làm cho nó thích hợp với thế giới
thực) có thể thu được bởi tích của và W
c
, nghĩa là

và W
(phương trình (11)). Kết quả này cho thấy rằng các giá trị ảnh hưởng này là cơ sở
để xác định một siêu ma trận (ma trận không trọng lượng).
Bước 9: Sử dụng DANP.
Giới hạn giá trị siêu ma trận bằng cách tăng dần ϕ đến một mức đủ lớn
cho đến khi nó hội tụ và siêu ma trận trở nên ổn định lâu dài, vector ưu tiên toàn
cục được định nghĩa w = (w
1
, , w
j
, , w
n
) với áp dụng cho các
thuộc tính.
3.2. Phương pháp VIKOR.
Phương pháp VIKOR được phát triển để tối ưu hóa đa thuộc tính của các
hệ thống phức tạp. Nó xác định danh sách cần sắp xếp và giá trị trong khoảng
Trang 17
thời gian ổn định cho sự ổn định ưu tiên của các giải pháp thỏa hiệp có thể thu
được từ giá trị ban đầu được đưa ra bởi AHP hoặc ANP trong các phương pháp
truyền thống. Phương pháp truyền thống này tập trung vào xếp hạng và lựa chọn
từ một tập hợp các lựa chọn thay thế trong trường hợp các thuộc tính mâu thuẫn.
Nó giới thiệu một chỉ số xếp hạng nhiều thuộc tính dựa trên các biện pháp cụ thể
của "closeness" và “ideal”. Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện phương

pháp, mức mong muốn và hiểu cách làm thế nào để cải thiện và tạo ra các chiến
lược tiếp thị.
Giả sử rằng mỗi phương được đánh giá theo chức năng của từng thuộc
tính, một thứ hạng thỏa hiệp có thể thu được bằng cách so sánh độ closeness đến
mức lý tưởng trong cách tiếp cận truyền thống. Đánh giá đa tiêu chuẩn để xếp
hạng thỏa hiệp được phát triển từ L
p
–metric mà nó đóng vai trò như một phương
pháp lập trình thỏa hiệp.
VIKOR có thể phân biệt ba cửa hàng điện tử để xác định khoảng cách của
họ. Theo VIKOR truyền thống, điểm lý tưởng tích cực được thiết lập như là số
điểm hiệu quả cao nhất trong số tất cả các lựa chọn thay thế (lớn hơn là tốt hơn),
tức là trong trường hợp này .Tương tự như vậy, các
điểm lý tưởng tiêu cực được thiết lập như là số điểm hiệu quả thấp nhất trong số
tất cả các lựa chọn thay thế (khi nhỏ nhất là xấu nhất), tức là trong trường hợp
này . Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, một kỹ
thuật mới để cải thiện phương pháp VIKOR được đề xuất và được mô tả như sau.
Các phương án được ký hiệu A
1
, , A
k
, -…, A
K
; w
j
được gán như là giá trị của
thuộc tính thứ j, thể hiện sự ảnh hưởng về giá trị liên quan của thuộc tính thứ j
bằng phương pháp DANP dựa trên ma trận ảnh hưởng T trong kỹ thuật
DEMATEL để làm cho nó áp dụng được với tình hình thực tế, với j = 1, 2, , n,
và n là số thuộc tính. Đánh giá các hiệu quả thường bằng cách liệt kê các giá trị

tốt nhất và giá trị xấu nhất. Ví dụ, ta đánh giá hiệu xuất có giá trị nằm trong
Trang 18
khoảng 0 (mức xấu nhất - đến 10 (mức tốt nhất - và giá trị
thuộc tính thứ j được biểu thị bởi f
kj
cho một A
k
khi có khoảng cách y
kj
. Phương
pháp VIKOR mới là thích hợp hơn để phân tích các tình huống trong thế giới
thực. Những mô hình này có thể được sử dụng để giải quyết những vấn kinh
doanh khác. Phương pháp VIKOR mới bao gồm những vấn đề sau đây:
Bước 1: Tính độ lệch giữa các tiêu chí và thuộc tính.
(12)
trong đó là giá trị tốt nhất và là giá trị xấu nhất (cũng có thể xem là mức độ
chấp nhận được) của tất cả các chức năng tiêu chuẩn, j = 1, 2, , n. Những khái
niệm này thì khác so với cách tiếp cận truyền thống
, trong đó giá trị cao hơn giá trị hiệu quả là tốt
hơn bởi vì nó tránh được vấn đề "lựa chọn cái tốt nhất trong số những cái xấu
nhất”. Như vậy, hiệu quả này định nghĩa khác so với phương pháp truyền thống.
Điều này thích hợp cho việc phân tích kinh doanh thực nghiệm của các cửa hàng
điện tử trong thế giới thực, làm thế nào để xác định mức bình thường của khoảng
cách y
kj
, có thể được giảm về 0, khi giá trị tốt nhất được thiết lập với khoảng cách
rỗng, bình thường quy mô của khoảng cách y
kj
thiết lập là 1, (giá trị xấu nhất là
khoảng cách lớn nhất).

Bước 2: Tính khoảng cách tối thiểu và khoảng cách tối đa để cải thiện độ ưu
tiên.
Tổng quát: L
p
-metric có thể được viết như sau:
Ngoài việc áp dụng các hình thức trên của Lp-metric, phương pháp VIKOR cũng
sử dụng , được xem như là khoảng cách trung bình trong phương trình (14),
Trang 19
và được xem như khoảng cách tối đa Q
k
, để cải thiện độ ưu tiên ta xem
phương trình (15).
Làm thế nào để giá trị E
k
tốt hơn? Khoảng cách trung bình (được gọi là
nhóm các tiện ích) được nhấn mạnh trong trường hợp p = 1. Tầm quan trọng của
độ lệch (độ lệch cần được cải thiện bằng cách độ ưu tiên của nó trong trong tổng
số và chiều tương ứng) tăng lên khi giá trị của tham số p tăng lên khi p = . Giải
pháp thỏa hiệp sẽ được lựa chọn vì giá trị của nó là gần nhất với mức lý
tưởng. Thường ta thay thế phương trình thay đổi theo bởi vì
bằng không ( ), và phương trình thường được sử dụng được
thay đổi bởi vì giá trị xấu nhất của là một ( Phương trình
được thay đổi tương tự vì giá trị tốt nhất là không ( ), và
được thay đổi bởi vì giá trị tồi tệ nhất của là một (
Bước 3: Lấy chỉ số toàn diện U
k
.
Dựa vào các khái niệm trên, chỉ số toàn diện U
k
của VIKOR có thể được viết như

trong phương trình (16) theo cách thức truyền thống.
Khi đó, dựa vào khái niệm ở trên, tình trạng tốt nhất khi và , và
tình trạng xấu nhất khi và , có thể được viết lại như sau:
Bài viết này tìm cách kết hợp trọng lượng ảnh hưởng của DANP với phương
pháp VIKOR để xác định làm thế nào để giảm thiểu giá trị trung bình và cải thiện
Trang 20
ưu tiên trong giá trị tối đa tổng thể và trong mỗi chiều dựa trên INRM bằng kỹ
thuật DEMATEL. Vì vậy, nghiên cứu này tập trung vào việc làm thế nào để cải
thiện và làm giảm giá trị thực hiện để đạt được mức mong muốn dựa trên INRM.
4. Trường hợp nghiên cứu thực tế tại cửa hàng điện tử.
Vì cửa hàng thương mại điện tử đang phát triển rất nhanh, và Internet
không giới hạn bởi biên giới quốc gia, môi trường kinh doanh cạnh tranh đặt ra
nhu cầu cấp thiết quản lý cửa hàng điện tử, làm thế nào để quản lý cửa hàng điện
tử và thu hút nhiều người tiêu dùng tìm kiếm trên mạng, mua, và mua lại. Những
bài báo trước đây ít khi giải quyết các vấn đề quản lý và chiến lược tiếp thị.
Chúng tôi sử dụng hai bảng câu hỏi khác nhau trong nghiên cứu này. Bảng đầu
tiên dành cho các mối quan hệ có ảnh hưởng trong số các tiêu chí, được phân
phối cho tám khách hàng thường xuyên (chuyên gia về cửa hàng điện tử). Sự
đồng thuận của nhóm tám chuyên gia tự tin đáng kể trong các câu hỏi, đó là
95,11%, được thể hiện trong Bảng A1 và A2 của Phụ lục A). Các câu hỏi cho
mối quan hệ ảnh hưởng giữa các tiêu chí và thuộc tính được tiến hành trên cơ sở
so sánh trực tiếp để đánh giá hiệu quả và ảnh hưởng của các tiêu chuẩn, bằng
cách sử dụng một khoảng gồm năm giá trị từ 0 (hoàn toàn không ảnh hưởng) đến
4 (có ảnh hưởng cực kỳ lớn).
Bảng câu hỏi thứ hai là câu hỏi hiệu quả của các cửa hàng điện tử, được
phát cho 1.018 người tiêu dùng thường mua các sản phẩm từ ba lựa chọn cửa
hàng điện tử (độ tin cậy là 93,9%, và tính hợp lệ là 92,9% (KMO khảo sát)).
Những câu hỏi này được sử dụng độ đánh giá 11 giá trị (từ 0 (hiệu quả kém nhất)
đến 10 (hiệu quả tốt nhất)). Ta hy vọng rằng nghiên cứu này có thể giúp người
quản lý cải thiện và quản lý cửa hàng của mình hiệu quả hơn để đáp ứng yêu cầu

ngày càng cao của khách hàng và thúc đẩy sức mua cao hơn. Mục đích là cung
cấp chiến lược tiếp thị cho các nhà quản lý để kinh doanh có hiệu quả bằng cách
giảm hoặc xóa bỏ những khoảng trống trong dịch vụ cửa hàng điện tử và đạt
được mức độ mong muốn.
Trang 21
4.1. Mô tả của vấn đề
Trong thời đại điện tử, Internet đã chứng tỏ là một kênh đặc biệt mạnh mẽ
để cung cấp thông tin cho khách hàng bởi vì nó làm giảm chi phí của người mua
và thời gian tìm kiếm sản phẩm phù hợp. Các cửa hàng điện tử có thể đáp ứng
nhanh chóng với những thay đổi, nhiều công ty uy tín kết hợp với việc mở thêm
cửa hàng điện tử như một phương tiện thu hút khách hàng, qua đó khách hàng
nhận thấy nó thuận tiện để mua sắm từ nhà của họ hoặc những nơi khác hơn so
với các cửa hàng truyền thống. Thật vậy, các cửa hàng điện tử cung cấp một
mạng khuếch tán và phổ biến của các điểm truy cập. Họ là mở 24
h
/ngày và bảy
ngày một tuần, vì vậy khách hàng có thể mua sắm bất cứ nơi nào và ở bất cứ lúc
nào. Ngày nay, các cửa hàng điện tử cạnh tranh khốc liệt, các cửa hàng này có
nhiều nỗi lo hơn bao giờ hết là làm thế nào để tạo ra một mối quan hệ lâu dài với
khách hàng của họ. Mặc dù tất cả các công ty có khả năng thiết lập và quản lý
cửa hàng điện tử của các kênh bán hàng của họ, không phải tất cả trong số đó có
thể hoạt động thành công. Vì vậy, người quản lý phải biết làm thế nào để biến
người xem thành người mua và người mua sẽ mua tiếp. Thương hiệu tốt cùng với
các thiết lập đặc biệt giúp xây dựng lòng tin với khách hàng, đó là điều cần thiết
cho doanh số bán hàng trực tuyến.
Sự xuất hiện của các cửa hàng điện tử đã khiến nhiều công ty, tổ chức
phải suy nghĩ lại chiến lược kinh doanh của họ để duy trì khả năng cạnh tranh.
Cửa hàng điện tử cung cấp cho các công ty có cơ hội để tiếp cận với thị trường
mới, khách hàng mới, và thông tin mới, cải thiện dịch vụ khách hàng, phân phối
sản phẩm nhanh hơn, giao tiếp hiệu quả hơn, và tăng lợi nhuận. Nói cách khác,

họ cung cấp cho các công ty có nhiều lợi thế cạnh tranh. Một nhà quản lý tốt biết
cách sử dụng Internet để tăng cường quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và thu
hút khách hàng tiềm năng. Bài viết này nhằm cung cấp các khuyến nghị cho các
nhà quản lý của ba trong số các trang web cửa hàng điện tử phổ biến nhất tại Đài
Loan (đó là Yahoo, PChome, và Books) mà có thể giúp cải thiện kinh doanh,
chiến lược tiếp thị, tăng số lượng khách hàng, tăng khối lượng kinh doanh, và tối
đa hóa lợi nhuận.
Trang 22
4.2. Đo lường mối quan hệ giữa tiêu chí và thuộc tính để xây dựng một
INRM.
Kỹ thuật DEMATEL được sử dụng để mô hình hóa các mối quan hệ ảnh
hưởng giữa các tiêu chí và thuộc tính và tiêu chuẩn và thiết lập một INRM đối
với những tiêu chí và thuộc tính và tiêu chuẩn sử dụng so sánh từng cặp (xem
hình 2). Kỹ thuật này có thể giúp xác định mức độ cần thiết để cải thiện chúng.
Các chuyên gia mua sắm được yêu cầu để xác định ảnh hưởng của mối quan hệ
giữa các tiêu chí. Một ma trận trung bình ảnh hưởng trực tiếp (14x14) được khởi
tạo, thu được bằng cách sử dụng từng đôi so sánh về ảnh hưởng và định hướng
giữa tiêu chuẩn, được thể hiện trong Bảng 2. Dựa và ma trận G, mối quan hệ trực
tiếp bình thường hóa ma trận X được tính bằng cách sử dụng phương trình (1) và
(2), như thể hiện trong Bảng 3. Khi đó, ma trận tổng ảnh hưởng T
c
có thể được
bắt đầu bằng cách sử dụng phương trình (3) và (7), trình bày trong Bảng 4 và 5.
Hơn nữa, bằng cách sử dụng phương trình (4) và (5), tổng số ảnh hưởng nhất
định và nhận được theo từng tiêu chí và thuộc tính và tiêu chuẩn có thể được tóm
tắt, như thể hiện trong Bảng 6. Như vậy, INRM của kỹ thuật DEMATEL có thể
thu được như hình 2 bằng cách sử dụng Bảng 6.
4.3. Trọng lượng ảnh hưởng của tiêu chuẩn trong quản lý cửa hàng điện tử.
Sau khi quyết định cấu trúc mối quan hệ của các tiêu chí kinh doanh cửa
hàng điện tử, phương pháp DANP đã được áp dụng để có được trọng lượng ảnh

hưởng của các tiêu chí. Ban đầu, ảnh hưởng của mối quan hệ giữa các tiêu chí đã
được so sánh dựa trên INRM. Một siêu ma trận không trọng lượng W
c
có thể thu
được bằng cách hoán vị ma trận bình thường , như trình bày trong Bảng 7.
Ma trận trọng lượng ảnh hưởng của DANP dựa trên phương trình (8) - (11)
được trình bày trong Bảng 8.
Các trọng lượng ảnh hưởng của DANP có thể thu được bằng cách hạn chế giá trị
của siêu ma trận ( ) cho đến khi nó đạt đến một trạng thái ổn định
(xem Bảng 9).
Trang 23
4.4. Sử dụng các phương pháp để đánh giá hiệu quả quản lý cửa hàng điện
tử.
Tại Đài Loan, 1018 khách hàng sử dụng cửa hàng điện tử được yêu cầu
đánh giá mức độ hài lòng với từng tiêu chí. Phương pháp DANP đã được sử
dụng để có được trọng lượng ảnh hưởng của các tiêu chí và thuộc tính và tiêu
chuẩn để áp dụng cho một trường hợp thực tế.
Các trọng lượng có ảnh hưởng toàn cục và cục bộ của các tiêu chí và thuộc tính
và tiêu chuẩn thu được dựa trên kỹ thuật DANP (xem Bảng 10), mà được theo
sau bởi sự kết hợp của DANP với phương pháp VIKOR để có số điểm hiệu quả
trung bình (sự hài lòng) của Yahoo (A1), PChome (A2), và Books (A3) tương
ứng là 7.538, 7.470 và 7.601 (như trong hình 10).
4.5. Kết quả và thảo luận
Trang 24