Ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone (LV thạc sĩ)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ

ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI
MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG NHẰM
ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG
TY VIỄN THÔNG MOBIFONE

Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh

NGUYỄN BÁ DŨNG

Hà Nội - năm 2017


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ

ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI
MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG NHẰM
ĐẨY MẠNH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG
TY VIỄN THÔNG MOBIFONE

Ngành: Kinh doanh
Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
Mã số: 60340102

Họ và tên học viên

: Nguyễn Bá Dũng

Người hướng dẫn

: PGS. TS. Nguyễn Văn Thoan

Hà Nội - 2017


i

LỜI CAM ĐOAN
Tác giả luận văn cam đoan đề tài luận văn “Ứng dụng Big Data trong phân tích
hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh
doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone” là công trình nghiên cứu của riêng
tôi, các kết quả nghiên cứu có tính độc lập riêng, không sao chép bất kỳ tài liệu nào
và chưa công bố nội dung này ở bất kỳ đâu. Các số liệu trong luận văn được sử
dụng trung thực, nguồn trích dẫn có chú thích rõ ràng, minh bạch, có tính kế thừa,
phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các công trình nghiên cứu đã được công bố.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan danh dự của tôi.

Tác giả

Nguyễn Bá Dũng


ii

LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, người viết luận văn xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới các thầy cô
giáo trường Đại học Ngoại Thương, đặc biệt là các thầy cô trong Khoa Sau đại học
và Khoa Quản trị kinh doanh đã luôn giúp đỡ, tạo điều kiện cho học viên trong quá
trình học tập bậc cao học tại nhà trường.
Người viết luận văn xin trân trọng cảm ơn PGS. TS. Nguyễn Văn Thoan,
người hướng dẫn khoa học đã tận tâm và nhiệt tình hướng dẫn tác giả hoàn thiện
luận văn thạc sĩ này.
Cuối cùng, tác giả cảm ơn gia đình, bạn bè tại trường Đại học Ngoại Thương,
các đồng nghiệp tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone đã hết sức giúp đỡ, tạo
điều kiện, phối hợp cung cấp tài liệu, thông tin cho tác giả trong suốt quá trình viết
đề tài luận văn. Mặc dù đã hết sức cố gắng từ việc nghiên cứu, sưu tầm tài liệu trong
và ngoài nước, song luận văn vẫn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Tác
giả mong nhận được sự góp ý của quý thầy cô và các bạn.


iii

MỤC LỤC
Trang
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... I
LỜI CẢM ƠN ...........................................................................................................II
MỤC LỤC ............................................................................................................... III
DANH MỤC CÁC BẢNG ....................................................................................VII
DANH MỤC CÁC HÌNH, SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ .................................................. VIII
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT................................................................................. IX
TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN ............................................ X
LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................ 1
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG BIG DATA
TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG ............................................... 6

1.1. Những vấn đề cơ bản về Big Data..................................................................... 6
1.1.1. Khái niệm về Big Data .................................................................................. 6
1.1.2. Đặc điểm ........................................................................................................ 6
1.1.3. Sự cần thiết của ứng dụng Big Data .............................................................. 7
1.1.3.1. Sự bùng nổ về dữ liệu của các doanh nghiệp trong nền kinh tế toàn cầu
.............................................................................................................................. 7
1.1.3.2. Xu hướng mở rộng dữ liệu trên các lĩnh vực kinh doanh ....................... 9
1.1.3.3. Xu hướng gia tăng dữ liệu trong tương lai ............................................ 10
1.1.4. Lợi ích của ứng dụng Big Data .................................................................... 11
1.1.5. Tổng quan hệ thống kỹ thuật của ứng dụng Big Data ................................. 12
1.1.5.1. Các phương pháp phân tích dữ liệu Big Data ....................................... 12
1.1.5.2. Công nghệ sử dụng trong ứng dụng Big Data ....................................... 15
1.1.5.3. Các hình thức mô phỏng kết quả trong ứng dụng Big Data .................. 16
1.2. Những vấn đề cơ bản về hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng .. 19
1.2.1. Khái niệm ..................................................................................................... 19
1.2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm và tiêu dùng ..................... 20
1.2.3. Quá trình mua sắm và tiêu dùng của khách hàng ........................................ 20
1.1.3.1. Ý thức về nhu cầu .................................................................................. 20


iv

1.2.3.2. Tìm kiếm thông tin ................................................................................ 21
1.2.3.3. Đánh giá các phương án ........................................................................ 21
1.2.3.4. Quyết định mua ..................................................................................... 22
1.2.3.5. Đánh giá sau khi mua ............................................................................ 22
1.3. Xu hướng ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi khách hàng trên thế
giới và tại Việt Nam................................................................................................. 23
1.3.1. Xu hướng ứng dụng Big Data trên thế giới ................................................. 23
1.3.1.1. Ngành bán lẻ .......................................................................................... 23

1.3.1.2. Ngành sản xuất ...................................................................................... 26
1.3.1.3. Dữ liệu về vị trí cá nhân ........................................................................ 28
1.3.1.4. Ngành viễn thông .................................................................................. 30
1.3.2. Kinh nghiệm triển khai ứng dụng Big Data tại một số doanh nghiệp viễn
thông trên thế giới .................................................................................................. 32
1.3.3. Xu hướng ứng dụng Big Data tại Việt Nam ................................................ 38
CHƯƠNG 2. THỰC TẾ ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG PHÂN TÍCH
HÀNH VI MUA SẮM VÀ TIÊU DÙNG CỦA KHÁCH HÀNG TẠI TỔNG
CÔNG TY VIỄN THÔNG MOBIFONE: NHỮNG THÀNH TỰU VÀ HẠN
CHẾ .......................................................................................................................... 41
2.1. Giới thiệu về Tổng công ty Viễn thông MobiFone ........................................ 41
2.1.1. Thông tin chung ........................................................................................... 41
2.1.2. Lĩnh vực kinh doanh và sản phẩm, dịch vụ chủ yếu ................................... 41
2.1.2.1. Lĩnh vực kinh doanh.............................................................................. 41
2.1.2.2. Sản phẩm chủ yếu.................................................................................. 42
2.1.3. Quá trình hình thành và phát triển ............................................................... 43
2.1.4. Sơ đồ tổ chức ............................................................................................... 44
2.1.5. Kết quả kinh doanh ...................................................................................... 46
2.1.5.1. Bối cảnh chung ...................................................................................... 46
2.1.5.2. Kết quả kinh doanh của MobiFone ....................................................... 47
2.2. Đặc điểm hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone
trước khi áp dụng Big Data .................................................................................... 49
2.2.1. Lưu trữ và phân tích đữ liệu ........................................................................ 49


v

2.2.2. Quy trình cung ứng sản phẩm, dịch vụ và triển khai khuyến mại ............... 51
2.3. Thực tế triển khai ứng dụng Big Data tại Tổng công ty Viễn thông
MobiFone ................................................................................................................. 54

2.3.1. Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng ............................................. 55
2.3.2. Hệ thống kỹ thuật......................................................................................... 56
2.3.2.1. Giải pháp kỹ thuật tổng thể ................................................................... 56
2.3.2.2. Mô tả năng lực, tính năng các thành phần ............................................. 57
2.3.3. Phương pháp triển khai ứng dụng Big Data ................................................ 60
2.3.3.1. Ứng dụng phân tích hành vi khách hàng để triển khai khuyến mại ...... 60
2.3.3.2. Ứng dụng phân tích hành vi khách hàng để phân khúc thị trường theo
nhóm khách hàng cộng đồng .............................................................................. 71
2.4. Đánh giá hiệu quả ứng dụng Big Data tại Tổng công ty Viễn thông
MobiFone ................................................................................................................. 73
2.4.1. Thành tựu ..................................................................................................... 74
2.4.1.1. Tiết kiệm thời gian ................................................................................ 74
2.4.1.2. Tiết kiệm nhân lực ................................................................................. 74
2.4.1.3. Triển khai được những ý tưởng mới ..................................................... 75
2.4.2. Hạn chế ........................................................................................................ 75
2.4.2.1. Hạn chế về kỹ thuật ............................................................................... 75
2.4.2.2. Hạn chế về nguồn dữ liệu ...................................................................... 76
2.4.2.3. Hạn chế về nguồn nhân lực ................................................................... 76
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN ỨNG DỤNG BIG DATA
TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI TỔNG CÔNG TY VIỄN
THÔNG MOBIFONE ............................................................................................. 78
3.1. Triển vọng ứng dụng Big Data trong ngành viễn thông thế giới và tại Việt
Nam........................................................................................................................... 78
3.1.1. Triển vọng trên thế giới ............................................................................... 78
3.1.2. Triển vọng tại Việt Nam .............................................................................. 80
3.2. Giải pháp đối với Tổng công ty Viễn thông MobiFone ................................ 80
3.2.1. Đề xuất về hệ thống kỹ thuật ....................................................................... 80
3.2.1.1. Triển khai giải pháp Hadoop ứng dụng Big Data ................................. 80

vi

3.2.1.2. Triển khai giải pháp xử lý dữ liệu dòng (streaming data) ..................... 81
3.2.2. Đề xuất về quản trị cơ sở dữ liệu ................................................................. 83
3.2.3. Đề xuất về các mô hình ứng dụng Big Data ................................................ 84
3.2.3.1. Bổ sung các bài toán ứng dụng Big Data triển khai khuyến mại .......... 84
3.2.3.2. Triển khai giải pháp khuyến mại tức thời ............................................. 90
3.3. Đề xuất, kiến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nước .................................. 94
3.3.1. Xây dựng kế hoạch phát triển nguồn nhân lực ............................................ 94
3.3.2. Quản lý việc chia sẻ dữ liệu ......................................................................... 94
3.3.3. Cân bằng lợi ích giữa cá nhân và doanh nghiệp .......................................... 95
3.3.4. Đảm bảo đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông.... 96
3.3.5. Điều chỉnh chính sách quy định quản lý khuyến mại .................................. 96
KẾT LUẬN .............................................................................................................. 98
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 99


vii

DANH MỤC CÁC BẢNG
Trang
Bảng 2.1. Phân nhóm khách hàng theo thời gian nghe ................................................... 55
Bảng 2.2. Nội dung khuyến mại theo các nhóm khách hàng.......................................... 55
Bảng 2.3. Các sản phẩm sử dụng trong chương trình khuyến mại .................................57
Bảng 2.4. Phân nhóm tập thuê bao có đăng ký gói trong tháng 1/2016 ......................... 57
Bảng 2.5. Phân nhóm tập thuê bao không đăng ký gói theo số ngày sử dụng................ 59
Bảng 2.6. Phân nhóm tập thuê bao sử dụng gói cước D5 ............................................... 60
Bảng 2.7. Phân nhóm tập thuê bao sử dụng M0 ............................................................. 60
Bảng 2.8. Nội dung khuyến mại theo các nhóm khách hàng.......................................... 61
Bảng 2.9. Bộ chỉ tiêu xác định các cộng đồng khách hàng của MobiFone .................... 64

Bảng 3.1. Các đề xuất bài toán ứng dụng Big Data triển khai khuyến mại .................... 85


viii

DANH MỤC CÁC HÌNH, SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ
Trang
Hình 1.1. Đặc điểm của Big Data ................................................................................... 10
Hình 1.2. Hình thức dữ liệu trong các ngành nghề năm 2011 ........................................13
Hình 1.3. Đám mây từ khóa – Tag Cloud .......................................................................20
Hình 1.4. Clustergram .....................................................................................................21
Hình 1.5. Dòng lịch sử ....................................................................................................21
Hình 1.6. Dòng thông tin không gian ............................................................................. 22
Hình 1.7. Tỷ lệ sử dụng các ứng dụng Big Data phổ biến trong doanh nghiệp
viễn thông ....................................................................................................................... 32
Hình 2.1. Hệ thống máy chủ Big Data đặt tại MobiFone ............................................... 52
Hình 3.1. Giao diện hệ thống BI phân tích dữ liệu kinh doanh ......................................84

Sơ đồ 1.1. Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng ......................... 6
Sơ đồ 1.2. Quá trình mua sắm và tiêu dùng của khách hàng .......................................... 7
Sơ đồ 2.1. Sơ đồ tổ chức của Tổng công ty Viễn thông MobiFone ............................... 38
Sơ đồ 2.2. Quy trình cung ứng sản phẩm dịch vụ, triển khai khuyến mại của
MobiFone ........................................................................................................................ 45
Sơ đồ 2.3. Mô hình tổng thể giải pháp Big Data tại MobiFone ......................................49

Biểu đồ 1.1. Tốc độ gia tăng của dữ liệu toàn cầu 1986 - 2007 .....................................11
Biểu đồ 1.2. Số lượng dữ liệu định vị cá nhân 2009....................................................... 27
Biểu đồ 1.3. Tác động của Big Data tới lợi nhuận của doanh nghiệp viễn thông .......... 31

ix

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

STT

Từ viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

1

Big Data

-

Dữ liệu lớn

2

CTKM

-

Chương trình khuyến mại

3

TKC

-

Tài khoản chính

4

TKKM

-

Tài khoản khuyến mại

5

CTKV

-

Công ty khu vực

6

SXKD

-

Sản xuất kinh doanh

7

CNTT

-

Công nghệ thông tin

8

CDR

Call detail record

Bản ghi chi tiết cuộc gọi

9

MSC

Mobile Switching Center

Trung tâm chuyển mạch di
động

10

OCS

Online Charging System

Hệ thống tính cước Online

11

QoS

Quality of Service

Chất lượng dịch vụ

12

HDFS

Hadoop Distributed File
System

Hệ thống lưu trữ file của
Hadoop

13

SMS

Short Message Services

Dịch vụ tin nhắn ngắn

14

CSDL

-

Cơ sở dữ liệu

15

SQL

Structured Query
Language

Ngôn ngữ truy vấn có cấu
trúc

16

MobiFone

-

Tổng công ty viễn thông
MobiFone

17

Viettel

-

Tập đoàn viễn thông quân
đội Viettel

18

VinaPhone

-

Công ty dịch vụ viễn thông
VinaPhone

19

ARPU

Average Revenue Per
User

Doanh thu bình quân trên
một thuê bao


x

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN
Qua những phân tích, đánh giá, mục tiêu của luận văn là nghiên cứu một cách
tổng thể việc ứng dụng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) từ đó đề xuất giải pháp

nâng cao hiệu quả ứng dụng phân tích Big Data tại MobiFone. Luận văn được kết
cấu làm 3 chương trong đó trình bày các vấn đề lớn để nhằm đạt được mục tiêu
nghiên cứu của luận văn:
Chương 1: Cơ sở lý luận về hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng và
xu hướng ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi khách hàng.
Chương này cung cấp cơ sở lý luận và những vấn đề liên quan về hành vi mua
sắm và tiêu dùng của khách hàng, và về Big Data, đặc điểm, sự cần thiết của ứng
dụng Big Data trong các lĩnh vực và lợi ích của ứng dụng Big Data. Xu hướng ứng
dụng Big Data trong phân tích khách hàng trên thế giới và tại Việt Nam, đặc biệt tại
các doanh nghiệp viễn thông, sử dụng Big Data như một công cụ hữu hiệu nâng cao
tính trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng dịch vụ. Chương này cũng phân tích
một số trường hợp điển hình về doanh nghiệp viễn thông ứng dụng Big Data trên
thế giới (Vodafone Qatar, Ufone, MTS India) từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho
các doanh nghiệp viễn thông tại Việt Nam nói chung và MobiFone nói riêng.
Chương 2: Thực tế ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và
tiêu dùng của khách hàng tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone: những thành tựu
và hạn chế.
Chương này giới thiệu tổng quan về Tổng công ty Viễn thông MobiFone, sau
đó phân tích đặc điểm hoạt động kinh doanh tại Tổng công ty. Tổng công ty Viễn
thông MobiFone là một trong những doanh nghiệp tiên phong tại Việt Nam đã ứng
dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng để
thiết kế sản phẩm, cung cấp ưu đãi phù hợp và bước đầu đạt được hiệu quả tích cực.
Mô tả thực tế quá trình triển khai ứng dụng Big Data tại Tổng công ty, phương pháp
triển khai ứng dụng, một số trường hợp ứng dụng điển hình, kết quả sau thời gian
hơn 1 năm triển khai, từ đó đánh giá hiệu quả ứng dụng, có so sánh với trước khi
triển khai, những thành tựu đạt được và hạn chế cần khắc phục.


xi

Chương 3: Đề xuất giải pháp hoàn thiện ứng dụng Big Data trong hoạt động
kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone
Qua những phân tích, đánh giá, chương này chỉ ra sự cần thiết và xu hướng
của ứng dụng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong hoạt động sản xuất kinh doanh
tại các doanh nghiệp viễn thông trên thế giới và tại Việt Nam, sử dụng như một
công cụ tạo lợi thế cạnh tranh khác biệt với đối thủ trên thị trường. Từ việc nhìn
nhận những thành tựu, tồn tại, hạn chế qua quá trình thực tế triển khai áp dụng tại
MobiFone, đồng thời học hỏi kinh nghiệm triển khai tại một số doanh nghiệp viễn
thông trên thế giới, từ đó đưa ra các đề xuất giải pháp nhằm đẩy mạnh hơn nữa các
ứng dụng của Big Data, khai thác tối đa lợi ích mà Big Data mang lại nhằm nâng
cao hiệu quả của hoạt động sản xuất kinh doanh của Tổng công ty.


-1-

LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Dữ liệu nói chung đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động sản
xuất kinh doanh của các doanh nghiệp trong nền kinh tế, nhất là trong thời đại toàn
cầu hóa như hiện nay. Dữ liệu đang ở trong giai đoạn bùng nổ. Các công ty thường
lưu trữ hàng nghìn tỷ byte thông tin về khách hàng, nhà cung cấp, các hoạt động và
hàng triệu các thiết bị kết nối mạng đang được sử dụng trong các thiết bị như điện
thoại di động, thiết bị giám sát hành trình xe ô tô... Các thông tin đa phương tiện,
đặc biệt là việc truy cập mạng xã hội từ người tiêu dùng tiếp tục thúc đẩy tăng
trưởng theo cấp số nhân. Một lượng lớn dữ liệu cần được nắm bắt, truyền đạt, tổng
hợp, lưu trữ, phân tích - một phần quan trọng cho mỗi doanh nghiệp trong nền kinh
tế toàn cầu. Cũng giống như các yếu tố cần thiết khác của doanh nghiệp như tài sản
hay con người, dữ liệu có vai trò không thể thiếu trong thời đại nền kinh tế ngày
càng phát triển và yêu cầu khắt khe về năng lực của mỗi doanh nghiệp để cạnh tranh
và tồn tại.

Câu hỏi đặt ra là ý nghĩa của xu hướng gia tăng trên là gì? Liệu đó có đơn giản
là sự gia tăng của dữ liệu như là một xu thế của thế giới? Hay dữ liệu lớn đang đóng
một vai trò quan trọng trong nền kinh tế? Doanh nghiệp cần phải làm gì trước thời
đại của dữ liệu lớn để theo kịp xu hướng, và quan trọng hơn hết là gia tăng doanh
thu lợi nhuận, cải thiện và phát huy tình hình sản xuất kinh doanh của chính doanh
nghiệp mình, từ đó đóng góp một phần cho sự phát triển chung của đất nước và xã
hội.
Thuật ngữ Big Data (dữ liệu lớn) đang dần trở nên phổ biến trên thế giới trong
những năm gần đây, dùng để chỉ một giải pháp phân tích dữ liệu có số lượng lớn, đa
dạng, phức tạp với tốc độ xử lý cao. Ứng dụng Big Data giúp doanh nghiệp tìm hiểu
được giá trị thông tin thực sự nằm sau dữ liệu sẵn có, đặc biệt trong một xã hội toàn
cầu hóa và thế giới số như hiện nay, từ đó nghiên cứu được sở thích, thói quen của
khách hàng. Xa hơn nữa, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính


-2-

phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp trong tương lai để tập
trung đầu tư hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế...
Nhận thức được xu thế đó, Tổng công ty Viễn thông MobiFone cũng đã đưa
vào khai thác và ứng dụng Big Data trong việc phân tích hành vi tiêu dùng của
khách hàng từ đầu năm 2015 và đã đạt được những thành công bước đầu. Trong
tương lai, Big Data sẽ được ứng dụng phân tích sâu hơn và mở rộng trên tất cả các
lĩnh vực kinh doanh của MobiFone để ngày càng hoàn thiện và nâng cao hiệu quả
hoạt động kinh doanh.
2. Tổng quan tình hình nghiên cứu
Trên phạm vi quốc tế, Big Data đã được nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều
lĩnh vực, một số bài viết điển hình về Big Data bao gồm:
- “As the economy contracts, the digital universe expands” (Gantz, John F.,
2009) đưa ra nhận định và dự báo về sự bùng nổ của dữ liệu dưới nhiều hình

thức, phương tiện, từ ký tự, văn bản tới hình ảnh, âm thanh, tuy nhiên phần lớn
dữ liệu vẫn đang ở dưới dạng “vật chất tối” (dữ liệu chưa có ý nghĩa với người
sử dụng). Trong giai đoạn bùng nổ dữ liệu, các doanh nghiệp, đặc biệt là
doanh nghiệp công nghệ thông tin phải đối mặt với những thách thức cũng
như cơ hội cải tiến công nghệ khai thác dữ liệu để tạo ra khác biệt về lợi thế
cạnh tranh.
- “Big Data for Good” (Roberto V. Zicari, 2012) đã chỉ ra rằng Big Data không
chỉ là kích thước của những dữ liệu đơn lẻ, mà bằng cách kết nối những dữ
liệu đơn lẻ lại với nhau để tạo ra những thông tin hữu ích và có giá trị. Từ đó,
Big Data được ứng dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực trong xã hội (kinh
tế, giáo dục, y tế, chăm sóc sức khỏe, xử lý khủng hoảng…) và giúp những dữ
liệu vô nghĩa trở thành một nguồn lực xã hội.
- “New Horizons for a Data-Driven Economy” (Cavanillas J. M., 2015): nghiên
cứu đã đưa ra dự báo về xu hướng của dữ liệu và Big Data tới năm 2020, tạo
ra một sự thay đổi hoàn toàn trong tất cả các ngành công nghiệp và sự phát
triển của hệ sinh thái Big Data. Chuỗi giá trị của Big Data gồm: thu thập dữ


-3-

liệu, phân tích dữ liệu, kiểm soát dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và sử dụng dữ liệu.
Đồng thời, nghiên cứu phân tích những đổi mới sẽ diễn ra trong các ngành
công nghiệp về chăm sóc sức khỏe, lĩnh vực công, tài chính và bảo hiểm, năng
lượng và giao thông, truyền thông và giải trí, viễn thông, bán lẻ, sản xuất. Từ
đó, nghiên cứu đề xuất lộ trình, các kế hoạch hành động về công nghệ, kinh
doanh, chính sách và xã hội, hướng tới một nền kinh tế dựa trên dữ liệu.
Tại Việt Nam, tài liệu nghiên cứu sâu về Big Data còn tương đối hạn chế,
trong số đó có thể kể tới một số tài liệu tiêu biểu là:
- Tài liệu “Tuyển tập Dữ liệu lớn” (Nguyễn Minh Cao Hoàng, 2016): trình bày
thế nào là dữ liệu lớn qua một số minh họa và ứng dụng trong các ngành khác

nhau như kinh tế, giáo dục, báo chí, sử học, quản lí đô thị, y khoa...; đề
cập những vấn đề đang tranh luận, ví dụ như: những công nghệ tin học mới
trong việc xử lý những dữ liệu cực lớn có thay đổi triết lý tin học không, sự
chuyển đổi kinh tế và xã hội mà các công nghệ này tạo nên đặt ra những vấn
đề nào cho sự riêng tư của cá nhân hay liệu có hay không một sự đoạn tuyệt
mang tính khoa học luận, với sự chuyển tiếp từ các phương pháp giả thuyết và
suy diễn mà dựa trên đó khoa học hiện đại đã được xây dựng đến một logic
quy nạp, rất khác biệt với truyền thống.
- “Tổng quan về dữ liệu lớn (Big Data)” (Nguyễn Công Hoan, 2016) cung cấp
cái nhìn tổng quan, khái niệm, đặc trưng của Big Data, sự khác biệt so với dữ
liệu truyền thống; khái quát bức tranh tổng thể về ứng dụng Big Data trên thế
giới qua những ví dụ trong hoạt động chính trị, giao thông, y tế, thể thao, tài
chính, thương mại, thống kê; và đánh giá những cơ hội và thách thức khi ứng
dụng Big Data trong thống kê chính thức. Điều quan trọng nhất trong tài liệu
đã đưa ra những ưu điểm của Big Data, đó là cung cấp thông tin để người sử
dụng xử lý được tình huống nhanh nhất, chính xác nhất và luôn có tính định
hướng đến tương lai.
Đề tài nghiên cứu của luận văn kế thừa những cơ sở lý luận, nền tảng khoa học
của các đề tài nghiên cứu đi trước, kết hợp với việc phân tích đánh giá thực tiễn


-4-

triển khai tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone, học hỏi kinh nghiệm từ những
doanh nghiệp cùng ngành trên thế giới, từ đó giải quyết câu hỏi làm thế nào để hoàn
thiện và nâng cao hiệu quả ứng dụng Big Data tại MobiFone.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
- Hệ thống những lý luận cơ bản về Big Data, chỉ ra xu hướng tất yếu của ứng
dụng Big Data trong tất cả các lĩnh vực trên thế giới và tại Việt Nam, đặc biệt
trong lĩnh vực viễn thông.

- Đánh giá thực trạng triển khai ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi của
khách hàng tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone, xác định những tồn tại
hạn chế cần khắc phục.
- Đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện ứng dụng Big Data trong hoạt động sản
xuất kinh doanh tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone, đưa ra đề xuất đối
với doanh nghiệp cũng như đối với cơ quan quản lý nhà nước.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp luận chủ nghĩa duy vật biện chứng và duy vật
lịch sử, kết hợp với phương pháp thống kê, phân tích, tổng hợp, so sánh để làm sáng
tỏ vấn đề nghiên cứu.
5. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
5.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là thực trạng ứng dụng Big Data trong phân
tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng và giải pháp để nâng cao hiệu
quả ứng dụng Big Data.
5.2. Phạm vi nghiên cứu
- Về mặt thời gian: Phạm vi nghiên cứu giới hạn về mặt thời gian từ khi Tổng
công ty Viễn thông MobiFone bắt đầu triển khai nâng cấp, tích hợp các hệ
thống kỹ thuật để triển khai ứng dụng Big Data vào năm 2014.
- Về mặt nội dung: Đề tài tập trung vào phân tích hiệu quả của việc ứng dụng
Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng trong


-5-

kinh doanh nói chung, tại một số doanh nghiệp viễn thông trên thế giới và tại
Tổng công ty Viễn thông MobiFone.
6. Kết quả nghiên cứu
Đánh giá xu hướng ứng dụng Big Data trong phân tích dữ liệu khách hàng,
phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng, đặc biệt trong lĩnh vực

viễn thông, nghiên cứu kinh nghiệm triển khai tại Tổng công ty Viễn thông
MobiFone, từ đó đưa ra những đề xuất cụ thể để Tổng công ty Viễn thông
MobiFone triển khai ứng dụng Big Data đạt hiệu quả cao hơn trong kinh doanh.
7. Kết cấu của luận văn
Luận văn gồm có 3 phần chính như sau:
- Cơ sở lý luận về hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng và xu hướng
ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi khách hàng.
- Thực tế ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của
khách hàng tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone: những thành tựu và hạn
chế.
- Đề xuất giải pháp hoàn thiện ứng dụng Big Data trong hoạt động kinh doanh
tại Tổng công ty Viễn thông MobiFone.


-6-

Chương 1. Cơ sở lý luận về Big Data và ứng dụng Big Data trong phân tích
hành vi khách hàng
1.1. Những vấn đề cơ bản về Big Data
1.1.1. Khái niệm về Big Data
Dữ liệu lớn (Big Data) là thuật ngữ dùng để mô tả các bộ dữ liệu có kích thước
rất lớn, tốc độ phát triển nhanh và khó thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích với các
công cụ hay ứng dụng truyền thống. Big Data khó có thể xác định bằng một số
lượng nhất định như Terabytes (1000 GB). Khi công nghệ tiến bộ theo thời gian,
kích thước của các dữ liệu cũng sẽ tăng lên và Big Data được hiểu luôn có kích
thước lớn hơn rất nhiều. Tại thời điểm hiện tại, Big Data có thể tạm tính dung lượng
từ vài chục terabyte tới nhiều petabyte (1 petabyte = 1000 terabyte).
Xét trên quan điểm toàn diện hơn, Big Data là “một hiện tượng văn hóa, công
nghệ và học thuật dựa trên sự tương tác của: (1) Công nghệ tối đa hóa sức mạnh
tính toán và độ chính xác thuật toán để thu thập, phân tích, liên kết, và so sánh các

tập dữ liệu lớn. (2) Phân tích tạo ra trên dữ liệu lớn để xác định mô hình giải thích
các hiện tượng kinh tế, xã hội, kỹ thuật và pháp lý.” (Danah Boyd và Kate Crawford
2012, Tr. 10).
1.1.2. Đặc điểm
Một số đặc điểm của Big Data bao gồm Dung lượng (volume), Tốc độ
(velocity), Tính đa dạng (variety), Độ chính xác (veracity), Giá trị thông tin (value).

Hình 1.1. Đặc điểm của Big Data


-7-

Dung lượng (volume): Dung lượng của Big Data đang tăng lên mạnh mẽ theo
thời gian. Lợi ích thu được từ việc xử lý một khối lượng lớn dữ liệu chính là điểm
thu hút chủ yếu của Big Data, tuy nhiên cũng đặt ra nhiều khó khăn trong việc tìm
ra những phương pháp, kỹ thuật để xử lý khối lượng dữ liệu này.
Tốc độ (velocity): Với sự ra đời của các kỹ thuật, công cụ, ứng dụng lưu trữ,
nguồn dữ liệu liên tục được bổ sung với tốc độ nhanh chóng.
Tính đa dạng (variety): Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, từ
các thiết bị cảm biến, thiết bị di động, qua mạng xã hội… Các kiểu dữ liệu có cấu
trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc tồn tại dưới nhiều hình thức bao gồm hình
ảnh, âm thanh, video, văn bản…
Độ chính xác (veracity): Một trong những tính chất phức tạp nhất của Big
Data. Với xu hướng truyền thông xã hội (social media) và mạng xã hội (social
network) ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng
di động làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy và chính xác của dữ liệu ngày một
khó khăn hơn.
Giá trị thông tin (value): Tính chất quan trọng nhất của xu hướng công nghệ
Big Data. Ở đây doanh nghiệp phải hoạch định được những giá trị thông tin hữu ích
của Big Data mang lại để giải quyết vấn đề, bài toán hoặc mô hình hoạt động kinh

doanh của mình. Có thể nói việc đầu tiên là phải xác định được tính chất giá trị
thông tin thì mới nên bắt đầu triển khai Big Data.
1.1.3. Sự cần thiết của ứng dụng Big Data
1.1.3.1. Sự bùng nổ về dữ liệu của các doanh nghiệp trong nền kinh tế toàn cầu
Thế giới đang chứng kiến sự tăng trưởng một cách đột biến về luồng dữ liệu
của các doanh nghiệp. Sự gia tăng ấy không chỉ diễn ra trong giới hạn một hay hai
ngành nghề, mà hầu hết trên tất cả các khía cạnh của nền kinh tế, đặc biệt là sự phát
triển nhanh chóng và phổ biến rộng rãi của công nghệ kỹ thuật số đã thúc đẩy sự
phát triển của kho dữ liệu.


-8-

Năm 2010, các nhà khoa học trên thế giới đã ước tính luồng dữ liệu mới được
lưu trữ bởi các doanh nghiệp sẽ xoay quanh mốc 7 exabyte (1 exabyte = 1000
petabyte) trên toàn cầu, nhưng thực tế luồng dữ liệu ấy đã vượt trên mức dự kiến
thêm 6 exabyte nữa. Có thể so sánh rằng nếu chuyển những dữ liệu các doanh
nghiệp đang có sang hình thức văn bản, thì cần đến 60.000 thư viện Quốc hội Hoa
kỳ mới có thể đủ diện tích. Dữ liệu mà các doanh nghiệp đang có không chỉ dưới
dạng văn bản thông thường, mà ngày nay, đó còn là hình ảnh, video, đa phương
tiện… Chính điều này là một phần tác nhân thúc đẩy việc gia tăng lượng dữ liệu
theo cấp số nhân trong tương lai gần (Manyika, K., Michael Chui 2011, Tr. 16).
Gần đây nhất, Martin Hilbert và Priscila López đã xuất bản một bài báo khoa
học trong đó phân tích tổng dữ liệu toàn cầu từ năm 1986 đến năm 2007, phân tích
cho thấy: Dung lượng lưu trữ trên toàn cầu đã tăng trưởng với tốc độ hàng năm là
23% trong giai đoạn 1986 - 2007 (hơn 290 exabyte vào năm 2007 cho tất cả các
phương tiện truyền thông và kỹ thuật số). Nghiên cứu cũng ghi nhận sự gia tăng của
thông tin kỹ thuật số, ước tính tỷ lệ phần trăm của dữ liệu được lưu trữ ở dạng kỹ
thuật số tăng từ 25% chỉ trong năm 2000 (hình thức tương tự như sách, ảnh, âm
thanh, video chiếm phần lớn khả năng lưu trữ dữ liệu tại thời điểm đó) đến 94%

trong năm 2007.

Biểu đồ 1.1: Tốc độ gia tăng của dữ liệu toàn cầu 1986 – 2007
(Nguồn: Hibert và Lopez, “The world’s technology capacity to store, communicate,
and compute information”, 2011)


-9-

1.1.3.2. Xu hướng mở rộng dữ liệu trên các lĩnh vực kinh doanh
Như vậy dữ liệu đã và đang phát triển theo cấp số nhân trong thời đại ngày nay
và diễn ra trên mọi lĩnh vực. Quan trọng hơn, sự gia tăng mạnh mẽ lượng dữ liệu là
cần thiết cho các doanh nghiệp trong quá trình phát triển. Một số công ty có luồng
dữ liệu nhiều hơn so với trung bình ngành có khả năng đem lại những cơ hội để
nắm bắt giá trị từ dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp tài chính, bao gồm cả chứng khoán,
đầu tư, ngân hàng, có luồng dữ liệu kỹ thuật số lớn nhất so với các ngành khác vì
các doanh nghiệp tham gia trong lĩnh vực này có xu hướng giao dịch tập trung. Các
doanh nghiệp truyền thông hay chính phủ cũng có luồng dữ liệu kỹ thuật số tương
đối nhiều. Tuy nhiên, những đơn vị này thường không chia sẻ dữ liệu với nhau nên
giá trị mà họ có thể có được từ dữ liệu lớn có thể bị hạn chế.
Ngoài ra, với sự thay đổi về số lượng dữ liệu được lưu trữ trong các lĩnh vực
kinh tế khác nhau, các hình thức của dữ liệu được tạo ra cũng khác nhau rõ rệt. Ví
dụ, dịch vụ tài chính, bán lẻ đều tạo ra một lượng đáng kể các văn bản và dữ liệu số
bao gồm: dữ liệu khách hàng, thông tin giao dịch. Các lĩnh vực khác như sản xuất,
chăm sóc sức khỏe và thông tin liên lạc, phương tiện truyền thông có tỷ lệ các dữ
liệu đa phương tiện cao hơn. Trong lĩnh vực sản xuất, dữ liệu chủ yếu là hình ảnh
thiết kế. Dữ liệu hình ảnh X-quang, CT chiếm phần lớn trong ngành chăm sóc sức
khỏe. Một trang giấy duy nhất của hồ sơ có độ lớn tầm 1 kilobyte, nhưng một hình
ảnh duy nhất có thể cần đến 20 - 200 megabyte hoặc nhiều hơn để lưu trữ. Trong
thông tin liên lạc và phương tiện truyền thông, âm thanh lại chiếm nhiều dung lượng

nhất.
Hiện nay, khu vực Bắc Mỹ và châu Âu cùng lưu trữ khoảng 70% dữ liệu trên
toàn thế giới. Tuy nhiên, các nước phát triển và các nước đang phát triển được kỳ
vọng sẽ có sự tăng trưởng mạnh mẽ tới 35 đến 45%/năm. Các dữ liệu lưu trữ tại một
khu vực không có nghĩa sẽ chỉ phục vụ cho khu vực đó, mà hơn thế nữa, sẽ được sử
dụng trên phạm vi toàn cầu (Manyika, K., Michael Chui 2011, Tr. 18).


- 10 -

Video

Hình ảnh

Âm thanh

Chữ/Văn bản

Ngân hàng
Bảo hiểm
Dịch vụ tài chính
Sản xuất công nghiệp
Sản xuất thủ công
Doanh nghiệp bán lẻ
Doanh nghiệp bán buôn
Dịch vụ chuyên nghiệp
Dịch vụ khách hàng
Y tế
Giao thông vận tải
Truyền thông

Công ty giải pháp
Xây dựng
Khai thác tài nguyên
Chính phủ
Giáo dục

Hình 1.2: Hình thức dữ liệu trong các ngành nghề năm 2011
(Nguồn: Manyika, K., Michael Chui, “Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity”, 2011)
1.1.3.3. Xu hướng gia tăng dữ liệu trong tương lai
Không chỉ dừng lại ở dữ liệu riêng biệt trong mỗi ngành hay khu vực khác
nhau, xu hướng liên kết hợp tác, mở rộng phạm vi kết nối giữa các doanh nghiệp sẽ
triển mạnh mẽ. Cơ sở dữ liệu sẽ bao gồm những giao dịch truyền thống, các nội
dung đa phương tiện và đặc biệt là sự gia tăng của các ứng dụng mới trong thời đại
của Internet.
Các doanh nghiệp đang thu thập dữ liệu với mức độ chi tiết hơn, ghi lại mọi
giao dịch của khách hàng, đính kèm thông tin cá nhân nhiều hơn và cũng thu thập
thêm thông tin về hành vi của người tiêu dùng trong nhiều môi trường khác nhau.
Việc này yêu cầu lưu trữ nhiều hơn và phân tích sâu hơn. Tesco tạo ra hơn 1,5 tỷ
mục dữ liệu mới mỗi tháng. Kho Wal-Mart hiện nay bao gồm khoảng 2,5 petabyte
thông tin. Ngành chăm sóc sức khỏe và y tế ngày càng tăng cường sử dụng thông
tin lưu trữ dưới dạng đa phương tiện, việc này càng góp phần vào sự phát triển của
dữ liệu lớn. Hơn 95% các dữ liệu lâm sàng tạo ra trong y tế là là video với độ phân
giải cao (hình thức dữ liệu tiêu tốn nhiều diện tích trong kho thông tin nhất).


- 11 -

Sự gia tăng trong việc sử dụng mạng xã hội đã tạo ra một dòng dữ liệu mới.
Trong khi những thành viên đa số là giới trẻ, thì tỷ lệ gia tăng nhanh nhất lại là

nhóm người cao tuổi. McKinsey đã khảo sát người sử dụng các dịch vụ kỹ thuật số
và nhận thấy: Năm 2009, 7% gia tăng ở nhóm tuổi 25 đến 34, 21 – 22% ở nhóm
tuổi 35 đến 54, 52% ở nhóm tuổi 55 đến 64. Điện thoại thông minh ra đời đã thúc
đẩy việc sử dụng các mạng xã hội ngày càng rộng khắp. 600 triệu người dùng
Facebook thường xuyên và dành hơn 9,3 tỷ giờ/tháng. Nếu Facebook là một quốc
gia, quốc gia này sẽ có dân số lớn thứ ba trên thế giới.
Sự gia tăng sử dụng Internet là một xu hướng thúc đẩy tăng trưởng trong dữ
liệu lớn. Các dự án nghiên cứu McKinsey cho rằng số lượng các thiết bị có kết nối
Internet sẽ tăng trưởng với tốc độ trên 30% mỗi năm trong 5 năm tiếp theo. Một số
lĩnh vực công nghiệp dự kiến sẽ khai thác ứng dụng nhiều tiện ích như các nhà khai
thác lắp đặt công tơ thông minh hơn, thiết bị theo dõi sức khỏe từ xa, bán lẻ, ngành
công nghiệp ô tô (Manyika, J. 2011, Tr. 21).
Như vậy, dữ liệu đã trở thành một yếu tố quan trọng của hoạt động sản xuất
kinh doanh, ngang bằng với tài sản và nguồn lực con người. Với cường độ dữ liệu
ngày càng gia tăng mạnh mẽ, cùng với sự phát triển của công nghệ như phương tiện
truyền thông xã hội và các ứng dụng của Internet sẽ tiếp tục thúc đẩy tăng trưởng
theo cấp số nhân qua những dữ liệu có thể dự đoán. Big Data đóng vai trò quan
trọng trong việc tạo ra giá trị cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng.
1.1.4. Lợi ích của ứng dụng Big Data
Hình thức lưu trữ và xử lý dữ liệu truyền thống tạo ra nhiều bất lợi cho các
doanh nghiệp trong quá trình sử dụng nguồn dữ liệu sẵn có: Các dữ liệu có thể bị
trùng lặp, gây tốn kém, lãng phí bộ nhớ và các thiết bị lưu trữ, dư thừa thông tin lưu
trữ; dữ liệu không nhất quán và không bảo đảm được tính toàn vẹn của dữ liệu. Việc
ứng dụng Big Data sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết được các vấn đề đó và đem lại
nhiều lợi ích tạo ra giá trị cho doanh nghiệp:
Thứ nhất, hầu hết các công cụ thiết kế trong hệ thống Big Data được dùng để
cung cấp các mẫu thống kê khổng lồ. Thay vì khai thác thủ công và sử dụng các


- 12 -

công cụ thống kê truyền thống, người sử dụng có thể tìm kiếm được ngay các phân
khúc khách hàng, dự đoán nhu cầu về sản phẩm hoặc mức sử dụng chi phí.
Thứ hai, thao tác thực hiện truy vấn dữ liệu và phân tích được diễn ra trong
thời gian rút ngắn hơn rất nhiều so với các công nghệ trước đây, giúp doanh nghiệp
đưa ra các phản ứng tức thời trước tình hình biến đổi của thị trường.
Thứ ba, các doanh nghiệp có thể nhìn thấy nhiều thông tin giá trị từ kho dữ
liệu khổng lồ, thậm chí là lộn xộn. Có rất nhiều loại dữ liệu trong doanh nghiệp, kể
cả những nguồn thông tin sai lệch, không đạt chuẩn. Tuy nhiên, theo một khía cạnh
khác, nhiều phân tích, dự đoán (ví dụ như phát hiện gian lân) lại phụ thuộc vào các
giá trị ngoại lai và dữ liệu bất thường.
1.1.5. Tổng quan hệ thống kỹ thuật của ứng dụng Big Data
Với lượng thông tin khổng lồ, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác xử lý
thông tin đặc biệt. Có một lượng lớn các công nghệ và kĩ thuật được nghiên cứu
phát triển và tích hợp dùng để phân tích Big Data, trong đó có thể kế đến một số kĩ
thuật liên quan đến xác xuất thống kê, khoa học máy tính, toán và kinh tế học. Một
số kĩ thuật và ứng dụng phân tích Big Data bước đầu đã được triển khai phân tích
trên nền tảng dữ liệu nhỏ, nhưng khi triển khai mô hình Big Data cũng đã rất thành
công và hiệu quả.
1.1.5.1. Các phương pháp phân tích dữ liệu Big Data
a. Kiểm tra phân tách (A/B Testing)
Kiểm tra phân tách (A/B testing hay split testing) là một kỹ thuật trong đó một
nhóm đối chứng được so sánh với nhiều nhóm thử nghiệm khác nhau để xác định
phương án tác động nào sẽ cải thiện một biến khách quan nhất định, ví dụ tỷ lệ phản
hồi của khách hàng. Một ứng dụng ví dụ là xác định văn bản, bố cục, hình ảnh hoặc
màu sắc nào sẽ làm tăng tỷ lệ chuyển đổi trên một website thương mại điện tử (tỷ lệ
chuyển đổi là tỷ lệ mà khách hàng thực hiện một hành động mong muốn nào đó).
Big Data cho phép thực hiện và phân tích số lượng lớn các bài kiểm tra, đảm
bảo rằng các nhóm có đủ kích cỡ để phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa (có ý nghĩa
thống kê) giữa các nhóm đối chứng và thử nghiệm. Khi nhiều hơn một biến được