Luận văn tốt nghiệp xây dựng ứng dụng hỗ trợ trang web bán hàng

L ic m n
Vi t m t khóa lu n khoa h c là m t trong nh ng vi c khó nh t mà chúng em ph i hoàn
thành t tr

c đ n nay. Trong quá trình th c hi n đ tài chúng em đã g p r t nhi u khó

kh n và b ng . N u không có nh ng s giúp đ và l i đ ng viên chân thành c a nhi u
ng

i có l chúng em khó có th hoàn thành t t lu n v n này.
u tiên chúng em xin g i l i bi t n chân thành đ n cô Lê Th Nhàn, ng

h

i tr c ti p

ng d n chúng em hoàn thành lu n v n này.

Chúng em mu n g i l i c m n đ n cô Ph m Th B ch Hu , giáo viên ph n bi n c a lu n
v n này. Nh ng ý ki n đóng góp c a cô là vô cùng h u ích, nó giúp chúng em nh n ra
các khuy t đi m c a lu n v n.
Trên con đ

ng góp nh t nh ng ki n th c quý báu c a ngày hôm nay, các th y, cô, b n

bè tr

i h c Khoa h c T nhiên là nh ng ng

ng

i đã cùng em sát cánh và tr i

nghi m.
Và sau cùng, chúng con xin c m n cha m , nh ng ng
nuôi d y chúng con nên ng

i đã sinh thành, d

i. Su t đ i này chúng con luôn ghi nh

i

n Ng

ng d c và
i.


Danh m c các hình
Hình 2.1- Các giai đ an c a quá trình ra quy t đ nh. ........................................................5
Hình 2.2 - u đi m c a H h tr ra quy t đ nh. ................................................................5
Hình 2.3 - Các thành ph n c a H h tr ra quy t đ nh. .....................................................6
Hình 2.4 C u trúc t ng quát c a m t mô hình.....................................................................7
Hình 3.1 - Amazon đ a ra lý do vì sao các l i đ ngh đ c đ a ra. ................................15
Hình 3.2 - ánh giá phim movifinder.com....................................................................16
Hình 3.3 - Trang Research. ...............................................................................................17
Hình 3.4 - Danh m c xe lo i xe ch khách.....................................................................17
Hình 3.5 - Các câu h i v đ c tính máy in........................................................................19
Hình 3.6 - Các s n ph m đ ngh c a HP sau khi ch n tr l i cho các câu h i.................20
Hình 3.7 - Các câu h i c a samsungtelecom.com. ...........................................................21

Hình 3.8 - ánh giá đ quan tr ng c a các thu c tính v i SmartSort. .............................22
Hình 4.1 - Vector m c tiêu c a s n ph m có 2 thu c tính.................................................28
Hình 4.2 - i u h ng v mi n t i u Pareto....................................................................29
Hình 4.3 Di chuy n trên mi n Pareto b ng cách thay đ i tr ng s ...................................31
Hình 4.4 - Các tr ng thái gen trong qu n th .....................................................................32
Hình 4.5 - Lai ghép. ...........................................................................................................33
Hình 4.6 - t bi n. ...........................................................................................................33
Hình 5.1 - L c đ Usecase...............................................................................................35
Hình 5.2 - L c đ trình t cho usecase Tìm ki m. ..........................................................36
Hình 5.3 - L c đ trình t cho usecase Xem danh sách s n ph m đ c mua nhi u nh t.
....................................................................................................................................36
Hình 5.4 - Xem danh sách s n ph m m i ra m t...............................................................37
Hình 5.5 - L c đ tu n t Usecase S n ph m đ c quan tâm nhi u nh t. ......................37
Hình 5.6 - L c đ trình t cho usecase Tr giúp l a ch n s n ph m..............................38
Hình 5.7 - L c đ trình t cho usecase Duy t s n ph m theo hãng s n xu t. .................39
Hình 5.8 - L c đ trình t cho usecase Xem thông tin chi ti t........................................39
Hình 5.9 - L c đ trình t cho usecase Thêm hàng vào gi ............................................40
Hình 5.10 - L c đ trình t cho usecase Xem gi hàng. .................................................40
Hình 5.11 – L c đ trình t cho usecase Thanh toán. .....................................................41
Hình 5.12 - Mô hình ki n trúc h th ng.............................................................................42
Hình 5.13 - S đ d li u quan h . ....................................................................................42
Hình 5.14 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Tìm ki m..................................45
Hình 5.15 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Xem s n ph m m i ra m t......46
Hình 5.16 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Tr giúp ch n s n ph m ..........46
Hình 5.17 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Xem thông tin chi ti t ..............47
Hình 5.18 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Thêm hàng vào gi ..................47
Hình 5.19 L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Xem gi hàng .............................47
Hình 5.20 - L c đ trình t (m c thi t k ) cho usecase Thanh toán ...............................48
Hình 5.21 S đ ph i h p gi a các trang web...................................................................48
Hình 5.22 - S đ l p ng d ng WebMobileShop. ..........................................................52

Hình 5.23 - S đ l p c a module thu t toán GA. ............................................................54
Hình 7.1 - Mi n t i u Pareto. ...........................................................................................64

ii


Danh m c các b ng
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B

ng 3.1 - Các b c c b n đ ti n hành m t giao d ch ...................................................12
ng 3.2 - Phân lo i h h tr ra quy t đ nh trong E-Commerce......................................13
ng 3.3 - T ng k t so sánh website .................................................................................22
ng 5-1-Danh sách các b ng c s d li u......................................................................43
ng 5.2 - B ng d li u tblItems .......................................................................................43
ng 5.3 - B ng d li u tblCaseType................................................................................44
ng 5.4 - B ng d li u tblProducers................................................................................44
ng 5.5 - B ng d li u tblOrders .....................................................................................44
ng 5.6 - B ng d li u tblOrderDetails ...........................................................................45
ng 5.7 - Các đ i t ng l p c a h th ng WebMobileShop ...........................................53
ng 5.8 - Các đ i t ng thu c module thu t toán GA ....................................................54

iii


M cl c
L i c m n ........................................................................................................................... i
Danh m c các hình.............................................................................................................. ii
Danh m c các b ng............................................................................................................ iii
M c l c .............................................................................................................................. iv
Ch ng 1 Gi i thi u ............................................................................................................1
1.1
T ng quan ................................................................................................................1
1.2
V n đ đ t ra ............................................................................................................1
1.3
M c tiêu c a lu n v n ..............................................................................................2
1.4
B c c c a lu n v n .................................................................................................2
Ch ng 2 H h tr ra quy t đ nh .......................................................................................4
2.1
Th nào là ra quy t đ nh...........................................................................................4
2.2
Quá trình ra quy t đ nh ............................................................................................4
2.2.1
Phân lo i quy t đ nh.............................................................................................4
2.2.2
Các giai đo n c a quá trình ra quy t đ nh............................................................4
2.3
H h tr ra quy t đ nh ............................................................................................5
2.3.1

Khái ni m H h tr ra quy t đ nh ......................................................................5
2.3.2
Các thành ph n c a H h tr ra quy t đ nh........................................................6
2.3.3
Mô hình ra quy t đ nh..........................................................................................7
2.3.4
Phân lo i H h tr ra quy t đ nh ........................................................................8
2.4
Tìm ki m và đánh giá các l a ch n m t ph n r t quan tr ng trong h tr ra quy t
đ nh 10
Ch ng 3 Mua hàng qua m ng và s c n thi t c a h tr ra quy t đ nh ..........................11
3.1
Internet đem đ n m t ph ng th c mua bán m i..................................................11
3.2
Kh o sát th c tr ng mua bán qua m ng.................................................................11
3.3
So sánh gi a ph ng th c mua hàng truy n th ng và mua qua m ng ..................12
3.3.1
Các b c c b n đ ti n hành m t giao d ch mua hàng ....................................12
3.3.2
Các đi m thu n l i và không thu n l i trong ph ng th c mua bán truy n th ng
13
3.3.3
Các đi m thu n l i và không thu n l i trong ph ng th c mua bán qua m ng 13
3.4
Kh o sát các trang web bán hàng và s h tr khách hàng c a chúng ..................13
3.4.1
Kh o sát m t s h h tr ra quy t đ nh trong E-Commerce ............................14
3.4.2
B ng tóm t t và so sánh .....................................................................................22

3.5
Các ti n ích mà m t trang web bán hàng c n cung c p đ có th H tr khách
hàng t t h n .......................................................................................................................22
Ch ng 4 S d ng gi i thu t di truy n đ gi i quy t bài toán h tr ch n s n ph m khi
mua hàng qua m ng ...........................................................................................................24
4.1
Gi i thi u ...............................................................................................................24
4.2
Các khó kh n khi xây d ng m t module h tr khách hàng ch n s n ph m ........24
4.3
V n đ “đa m c tiêu” khi ch n s n ph m..............................................................25
4.4
Cách ti p c n đ gi i bài toán “T i u đa m c tiêu” khi ch n s n ph m ..............25
4.5
Chuy n bài toán ch n s n ph m thành bài toán t i u đa m c tiêu.......................26
4.5.1
L i gi i cho bài toán ..........................................................................................26
4.5.2
Các bi n quy t đ nh ...........................................................................................26
4.5.3
Các ràng bu c ....................................................................................................26
4.5.4
Các m c tiêu ......................................................................................................27
4.5.5
H ng đ n m t l i gi i “t i u” ........................................................................28
4.5.6
Các c i ti n đ phù h p v i bài toán..................................................................31

iv

Ch ng 5 Phân tích và thi t k website bán đi n tho i di đ ng có h tr ng i mua ch n
s n ph m ............................................................................................................................35
5.1
Phân tích.................................................................................................................35
5.1.1
Mô hình Usecase................................................................................................35
5.1.2
Mô t các Actor..................................................................................................35
5.1.3
Mô t các Usecase..............................................................................................35
5.2
Thi t k ..................................................................................................................41
5.2.1
Thi t k h th ng ...............................................................................................41
5.2.2
Thi t k c s d li u.........................................................................................42
5.2.3
Thi t k các l p đ i t ng .................................................................................45
Ch ng 6 Cài đ t ...............................................................................................................55
6.1
Môi tr ng phát tri n ng d ng.............................................................................55
6.2
Cài đ t ch ng trình ..............................................................................................55
6.3
M t s màn hình tiêu bi u .....................................................................................56
Ch ng 7 K t lu n và h ng phát tri n.............................................................................60
7.1
K t lu n..................................................................................................................60
7.2

H ng phát tri n ....................................................................................................61
Ph l c A
Bài toán t i u đa m c tiêu ........................................................................62
Ph l c B Thu t gi i di truy n........................................................................................68
Tài li u tham kh o .............................................................................................................71

v


Ch

ng 1

Gi i thi u
1.1

T ng quan

Trong nh ng n m g n đây, s phát tri n c a th

ng m i đi n t (E-Commerce) đã đem

l i nhi u l i ích to l n cho n n kinh t toàn c u. Thông qua th
hình kinh doanh m i đ
th c m i này, ng

c hình thành, trong đó có mua bán hàng trên m ng. V i hình

i tiêu dùng có th ti p c n v i hàng hóa m t cách d dàng và nhanh

chóng h n r t nhi u so v i ph
Nh ng t

ng m i đi n t , nhi u lo i

ng th c mua bán truy n th ng.

ng v i nh ng th m nh c a mình các trang web bán hàng s d n thay th các

gian hàng hay các siêu th truy n th ng. Nh ng trên th c t ng
mà v i ph
b

ng pháp mua bán c . M t ph n vì ph

i mua v n còn r t m n

ng th c mua bán c d n d n t ng

c chuy n t thói quen thành m t n p v n hóa, v n hóa mua s m. Khi đó ng

i ta xem

ho t đ ng mua s m là m t ho t đ ng không th thi u trong n n v n hóa đó. M t khác, các
trang web bán hàng hi n nay dù đã đ
đ

c phát tri n nh ng th c s v n ch a th thay th

c các c a hàng th c t . M t trong nh ng nguyên nhân c a s thua kém này đó là y u

t con ng

i, m t y u t mà ch c h n các trang web bán hàng khó có th bù đ p đ

Bên c nh đó, đâu là các nguyên nhân khác gây ra s thua kém này? Ng

c.

i mua nh n xét

gì v nh ng n l c mà các trang web bán hàng đã và đang mang l i? Làm th nào đ nâng
cao hi u qu c a nh ng c a hàng đi n t này?
1.2

V n đ đ t ra

Hi n nay, các h th ng bán hàng tr c tuy n đã t o nhi u đi u ki n thu n l i đ ng

i mua

có th ti p c n nhi u m t hàng cùng lúc. Tuy nhiên, vi c trình bày và trang trí quá nhi u
các m t hàng trên trang web đã gây ra không ít khó kh n cho ng

i mua. H khó có th

ch n ra cho mình m t s n ph m ng ý nh t.
khách hàng có th đ n và mua đ

c m t s n ph m ng ý thì m t l i khuyên, m t s

tr giúp là r t quan tr ng. M t ng

i bán hàng trong ph

là m t l i th r t l n. Do đó đ ph

ng th c bán hàng qua m ng th c s phát tri n thì bên

c nh các l i th v n có c a mình vi c có thêm m t “ng

ng th c bán hàng truy n th ng

i tr giúp” là h t s c c n thi t.

H th ng h tr ra quy t đ nh (Decision Support System - DSS) v i s k t h p c a máy
tính đã đ

c áp d ng nhi u trong các công tác qu n lý, nh ng công vi c t t y u liên quan

1


đ n vi c ra quy t đ nh. DSS có th giúp nh ng nhà qu n lý đ a ra các quy t đ nh nhanh
chóng h n, ph c t p h n, và nâng cao hi u su t c ng nh ch t l

ng c a các quy t đ nh.

M t h th ng h tr ra quy t đ nh t t có th đóng vai trò nh m t ng

i trung gian h tr

khách hàng đ a ra các quy t đ nh mua hàng đúng đ n. B ng cách xác đ nh m c đích và
nhu c u c a khách hàng, h th ng có th đ a ra m t t p các g i ý giúp cho ng

i mua d

dàng ch n l a s n ph m yêu thích h n. Qua đó hi u su t c a vi c mua bán hàng tr c
tuy n đ
1.3
Tr

c t ng cao m t cách đáng k .

M c tiêu c a lu n v n
c h t lu n v n giúp chúng ta nh n ra nh ng m t thi u sót c a các trang web bán hàng

hi n nay. Nh ng ti n ích, d ch v mà các trang web này c n cung c p ho c nâng cao h n
đ có th nâng cao v th c a mình trong n n kinh t hàng hóa.
Lu n v n s đ a ra m t h

ng ti p c n đ xây d ng m t trong nh ng ti n ích nói trên,

ti n ích h tr khách hàng ra quy t đ nh ch n s n ph m. Ti n ích này đóng vai trò nh
m t ng

i bán hàng có th thu th p các thông tin v s thích c a khách hàng, sau đó tìm

trong kho hàng vô t n c a mình nh ng m t hàng thích h p nh t v i các s thích đó.
Lu n v n c ng tìm hi u bài toán t i u đa m c tiêu và cách ti p c n dùng thu t gi i di

truy n đ gi i quy t bài toán. Bài toán này c ng là m t khó kh n l n trong khi ti n hành
l a ch n và g i ý s n ph m cho ng

i mua.

Vi c tr giúp khách hàng ch n l a s n ph m là m t giai đo n trong quá trình ng

i mua

quy t đ nh mua s n ph m. Vì v y, lu n v n s tìm hi u v h h tr ra quy t đ nh, v trí
và vai trò c a ng
1.4

i tr giúp bán hàng trong quá trình h tr khách hàng mua s n ph m.

B c c c a lu n v n

B c c c a lu n v n đ

c t ch c thành 7 ch

c n thi t c a h h tr ra quy t đ nh trong môi tr

ng. Ch

ng 1 trình bày t ng quan v s

ng mua bán tr c tuy n và m c tiêu c a

lu n v n.

Ch

ng ti p theo gi i thi u lý thuy t chung v h h tr ra quy t đ nh. Ch

ng này nêu

ra đ nh ngh a “M t quy t đ nh là gì?” và “M t h h tr ra quy t đ nh là gì?”.

ây là

nh ng ki n th c n n t ng v h th ng h tr ra quy t đ nh nh quá trình ra quy t đ nh,
các giai đo n c a quá trình ra quy t đ nh, các mô hình c a h h tr ra quy t đ nh, và các
công ngh thông minh đ

c ng d ng trong h h tr ra quy t đ nh.

2


Ch

ng 3 là kh o sát và so sánh v các đ c đi m c a nh ng h h tr ra quy t đ nh trong

môi tr
Ch

ng mua bán tr c tuy n.

ng 4 trình bày m t cách ti p c n đ áp d ng h h tr ra quy t đ nh vào quá trình

l a ch n s n ph m và mua hàng c a khách hàng.
các h
Ch

ng gi i quy t đ

đây bài toán t i u hóa đa m c tiêu và

c nêu ra.

ng 5 là ph n phân tích thi t k h th ng trang web bán hàng và h tr khách hàng

ch n s n ph m. Ch

ng 6 là ph n cài đ t h th ng.

T ng k t và đánh giá c a luân v n đ

c trình bày

3

ch

ng 7.


Ch

ng 2

H h tr ra quy t đ nh
2.1

Th nào là ra quy t đ nh

Vi c đ a ra quy t đ nh đ i v i m t v n đ xu t hi n trong kh p các l nh v c, ho t đ ng
c a đ i s ng mà đôi khi chúng ta không nh n ra. T nh ng vi c đ n gi n nh ch n m t
b qu n áo đ đi d ti c cho đ n các vi c l n lao nh phân b ngân sách vào các ch

ng

trình c a qu c gia đ u là các công vi c đ a ra quy t đ nh.
V y đ a ra quy t đ nh chính là ch n ra trong các gi i pháp kh thi m t gi i pháp mà theo
ng
2.2
2.2.1

i đ a ra quy t đ nh là phù h p nh t.
Quá trình ra quy t đ nh
Phân lo i quy t đ nh

Có th phân ra b n lo i quy t đ nh nh sau
•

Quy t đ nh có c u trúc (Structured Decision): Các quy t đ nh mà ng

i ra

quy t đ nh bi t là ch c ch n đúng.

•

Quy t đ nh không c u trúc (Nonstructured Decision): Các quy t đ nh mà ng

i

ra quy t đ nh bi t là có nhi u câu tr l i g n đúng và không có cách nào đ tìm
ra câu tr l i chính xác nh t.
•

Quy t đ nh đ quy (Recurring Decision): Các quy t đ nh l p đi , l p l i.

•

Quy t đ nh không đ quy (Nonrecurring Decision): Các quy t đ nh không x y
ra th

2.2.2

ng xuyên.

Các giai đo n c a quá trình ra quy t đ nh

Theo Simon, các giai đo n c a quá trình ra quy t đ nh bao g m các pha:
•

Nh n đ nh (Intelligence) : Tìm ki m các tình hu ng d n đ n vi c ph i ra quy t
đ nh, nh n d ng các v n đ , nhu c u, c h i, r i ro…

•

Thi t k (Design): Phân tích các h

ng ti p c n đ gi i quy t v n đ , đáp ng

các nhu c u, t n d ng các c h i , h n ch các r i ro..
•

L a ch n (Choice): Cân nh c và đánh giá t ng gi i pháp, đo l

ng h u q a c a

t ng gi i pháp và ch n gi i pháp t i u.
•

Ti n hành ra quy t đ nh (Implementation): Th c hi n gi i pháp đ
theo dõi k t qu và đi u ch nh khi th y c n thi t.

4

c ch n,


Hình 2.1- Các giai đ an c a quá trình ra quy t đ nh.
2.3
2.3.1

H h tr ra quy t đ nh
Khái ni m H h tr ra quy t đ nh

Trong th p niên 1970, Scott Morton đ a ra nh ng khái ni m đ u tiên v H h tr ra
quy t đ nh (Decision Support Systems-DSS). Ông đ nh ngh a DSS nh là nh ng h th ng
máy tính t

ng tác nh m giúp nh ng ng

i ra quy t đ nh s d ng d li u và mô hình đ

gi i quy t các v n đ không có c u trúc [5].

Hình 2.2 - u đi m c a H h tr ra quy t đ nh.

5


Cho đ n nay ch a có m t đ nh ngh a th ng nh t v DSS. Tuy nhiên t t c đ u đ ng ý
m c đích c b n nh t c a DSS là đ h tr và c i ti n vi c ra quy t đ nh.
2.3.2

Các thành ph n c a H h tr ra quy t đ nh

M t H h tr ra quy t đ nh g m có ba thành ph n chính
•

Qu n lí mô hình

•

Qu n lí d li u

•

Qu n lí giao di n ng

i dùng

Qu n lí mô hình (Model Management) bao g m các mô hình ra quy t đ nh (DSS
models) và vi c qu n lí các mô hình này. M t s ví d c a các mô hình này bao g m: mô
hình n u thì, mô hình t i u, mô hình tìm ki m m c đích, mô hình th ng kê.
Qu n lí d li u (Data Management) th c hiên công vi c l u tr các thông tin c a h và
ph c v cho viêc l u tr , c p nh t, truy v n thông tin.
Qu n lí giao di n ng
ng

i dùng (User Interface Management) qu n lí vi c giao ti p gi a

i dùng cu i và H ra quy t đ nh.

Hình 2.3 - Các thành ph n c a H h tr ra quy t đ nh.

6


Mô hình ra quy t đ nh

2.3.3

M t đ c tr ng c b n c a H h tr ra quy t đ nh là ph i có ít nh t m t mô hình h tr ra
quy t đ nh. Vi c ch n l a và xây d ng mô hình n m trong giai đo n th hai (Design
Phase) c a quá trình ra quy t đ nh.

M t mô hình là m t khái quát hóa hay tr u t
khái quát hóa và tr u t
l

ng.

ng hóa c a th c t . Mô hình hóa là vi c

ng hóa các v n đ th c t thành các mô hình đ nh tính hay đ nh

ó là m t quy trình k t h p c khoa h c (s chính xác, logic) và ngh thu t (s

sáng t o).
M t mô hình th
•

ng bao g m ba thành ph n c b n:
ây là các l c ch n xác đ nh b i ng

Decision Variables:

i ra quy t đ nh.

Ch ng h n trong bài tóan quy t đ nh đ u t thì đây là s ti n đ u t , n i đ u t ,
th i gian đ u t …
•

Uncontrollable Variables :
ng

ây là các bi n không n m trong s ki m sóat c a

i ra quy t đ nh (b tác đ ng b i các y u t bên ngòai). Ch ng h n trong bài

tóan trên thì đây là t c đ l m phát, lãi su t ngân hàng…
•

Result Variables:

ây là các bi n k t qu c a mô hình. Ch ng h n trong bài

toán trên thì đây là t s l i nhu n…

UnControllable variables

Meathematical
relationships

Decision variables

Result variables

Hình 2.4 C u trúc t ng quát c a m t mô hình.
Khi l a ch n quy t đ nh cu i cùng, ng

i ra quy t đ nh có th mu n có m t quy t đ nh

t i u (optimal) hay m t quy t đ nh th a đáng, g n t i u (good enough). Do v y có th
chia ra hai lo i mô hình h tr ra quy t đ nh
Mô hình quy chu n (Normative Model): Mô hình này xem xét t t c các ph

ch n ra ph

ng án và

ng án tôi u.

Mô hình mô t (Descriptive Model): Mô hình này xem xét m t t p h p các đi u ki n theo
ý ng

i dùng và xem xét các ph

ng án theo h

7

ng các đi u ki n này và đ a ra m t k t


qu th a đáng. Vì mô hình này không xem xét h t t t c các ph

ng án nên k t qu cúôi

cùng có th ch g n t i u.
ng đ

Mô hình quy chu n th
hình mô t th

ng đ

c s d ng trong bài tóan t i u hóa m t m c tiêu. Mô

c s d ng trong bài tóan tôi u hóa đa m c tiêu khi các m c tiêu

này có th mâu thu n nhau.
2.3.4

Phân lo i H h tr ra quy t đ nh

H h tr ra quy t đ nh đ

c phân lo i d a trên nhi u tiêu chí. Hi n nay, v n ch a có

cách phân lo i th ng nh t. Sau đây là 2 cách ph bi n nh t:
Theo [4], có t t c n m l ai H h tr ra quy t đ nh

H

•

H

ng giao ti p (Communications-Driven DSS)

•

H

ng d li u (Data-Driven DSS )

•

H

ng tài li u (Document-Driven DSS)

•

H

ng tri th c (Knowledge-Driven DSS)

•

H

ng mô hình (Model-Driven DSS)

ng giao ti p - H h tr ra quy t đ nh s d ng m ng và công ngh vi n thông đ

liên l c và c ng tác. Công ngh vi n thông bao g m M ng c c b (LAN), m ng di n
r ng (WAN), Internet, ISDN, m ng riêng o... là then ch t trong vi c h tr ra quy t
đ nh. Các ng d ng c a h h tr ra quy t đ nh h

ng giao ti p là Ph n m m nhóm

(Groupware), H i th o t xa (Videoconferencing), B n tin (Bulletin Boards)…
H

ng d li u - H h tr Ra quy t đ nh d a trên vi c truy xu t và x lí d li u.

Phiên b n đ u tiên đ

c g i là H ch dành cho vi c truy xu t d li u (Retrieval-Only

DSS ). Kho d li u (Datawarehouse) là m t C S D Li u t p trung ch a thông tin t
nhi u ngu n đ ng th i s n sàng cung c p thông tin c n thi t cho vi c ra quy t đ nh.
OLAP có nhi u tính n ng cao c p vì cho phép phân tích d li u nhi u chi u, ví d d
li u bán hàng c n ph i đ
theo th i gian, theo ng
H

c phân tích theo nhi u chi u nh theo vùng, theo s n ph m,
i bán hàng.

ng tài li u - H h tr ra quy t đ nh d a trên vi c truy xu t và phân tích các v n

b n, tài li u…Trong m t công ty, có th có r t nhi u v n b n nh chính sách, th t c,
biên b n cu c h p, th tín... Internet cho phép truy xu t các kho tài li u l n nh các
kho v n b n, hình nh, âm thanh… M t công c tìm ki m hi u qu là m t ph n quan
tr ng đ i v i các H h tr ra quy t đ nh d ng này.

8


H

ng tri th c - H h tr ra quy t đ nh có th đ ngh và đ a ra nh ng t v n cho

ng

i ra quy t đ nh. Nh ng h này là các h chuyên gia v i m t ki n th c chuyên

ngành c th , n m v ng các v n đ trong chuyên ngành đó và có k n ng đ gi i quy t
nh ng v n đ này. Các công c khai m d li u có th dùng đ t o ra các h d ng này.
Theo Holsapple và Whinston (1996) [6] phân ra 6 l ai H h tr ra quy t đ nh

H

•

H

ng v n b n (Text-Oriented DSS)

•

H

ng c s d li u (Database-Oriented DSS)

•

H

ng b n tính (Spreasheet-Oriented DSS)

•

H

ng ng

•

H

ng lu t (Rule-Oriented DSS)

•

H

ng k t h p (Compound DSS)

i gi i quy t (Solver-Oriented DSS)

ng v n b n – Thông tin (bao g m d li u và ki n th c) đ

c l u tr d

i d ng

v n b n. Vì v y h th ng đòi h i l u tr và x lí các v n b n m t cách hi u qu . Các
công ngh m i nh H qu n lí v n b n d a trên web, Intelligent Agents có th đ

cs

d ng cùng v i h này.
H

ng c s d li u - C s d li u đóng vai trò ch y u trong h này.Thông tin

trong c s d li u th

ng có c u trúc ch t ch , có mô t rõ ràng. H này cho phép

ng

i dùng truy v n thông tin d dàng và r t m nh v báo cáo.

H

ng b n tính – M t b n tính là m t mô hình đ cho phép ng

vi c phân tích tr

i dùng th c hi n

c khi ra quy t đ nh. B n tính có th bao g m nhi u m hình th ng

kê, l p trình tuy n tính, m hình tài chính… B n tính ph bi n nh t đó là Microsoft
Excel. H này th
H

ng ng

ng đ

c dùng rông rãi trong các h liên quan t i ng

i gi i quy t – M t tr giúp là m t gi i thu t hay ch

quy t m t v n đ c th ch ng h n nh tính l
h

i dùng cu i.
ng trình đ gi i

ng hàng đ t t i u hay tính tóan xu

ng bán hàng. M t s tr gíup khác ph c t p nh là t i u hóa đa m c tiêu. H này

bao g m nhi u tr gíup nh vây.
H

ng lu t – Ki n th c c a h này đ

c mô t trong các quy lu t th t c hay lí l . H

này còn đ oc g i là h chuyên gia. Các quy luât này có th là đ nh tính hay đ nh
l

ng. Các ví d c a h này nh là h

ng d n không l u, h

bi n, trên b …

9

ng d n giao thông trên


H

ng k t h p - M t h t ng h p có th k t h p hai hay nhi u h n trong s n m h k

trên.
2.4

Tìm ki m và đánh giá các l a ch n m t ph n r t quan tr ng trong h tr ra
quy t đ nh

Giai đ an l a ch n (Choice Phase) là giai đo n quan tr ng nh t c a quá trình ra quy t
đ nh. Giai đo n này bao g m ba b
•

Tìm ki m l a ch n

•

ánh giá l a ch n

•

Gi i thi u l a ch n

Trong tr

ng h p ng

c chính sau đây:

i ra quy t đ nh mu n s d ng mô hình quy chu n (normative

model) đ tìm ki m m t l a ch n t i u, thì H h tr ra quy t đ nh có th s d ng
ph

ng pháp vét c n (blind search) đ duy t h t t t c các l a ch n hay mô hình toán h c

đ phân tích.

i v i mô hình mô t , ta có th s d ng ph

ng pháp kinh nghi m

(heuristic search) đ duy t các l a ch n d a trên các quy lu t rút ra đ

c t th và sai hay

kinh nghi m.
Ph

ng pháp đánh giá các l a ch n đ

c quy t đ nh khác nhau trong bài toán m t m c

tiêu và bài toán đa m c tiêu. Bài toán m t m c tiêu có th đ

c mô hình hóa b ng b ng ra

quy t đ nh hay cây ra quy t đ nh.
M t trong các ph

ng pháp hi u qu đ gi i quy t đa m c tiêu là đo l

ng tr ng s c a

các u tiên ra quy t đ nh (Analytical Hierarchy Process c a ExpertChoice). M t ph

ng

pháp khác là t i u hóa d a trên các m hình tóan h c tuy n tính (Microsoft Excel,
Lingo…). M t ph

ng pháp khác là l p trình kinh nghi m s d ng heuristics nh là tabu

search, gi i thu t di truy n.

10


Ch

ng 3

Mua hàng qua m ng và s c n thi t c a h tr ra quy t đ nh
3.1

Internet đem đ n m t ph

S phát tri n v

ng th c mua bán m i

t b c t ng ngày c a các công ngh trên Internet đã d n th c s bi n đ i

các ho t đ ng th

ng m i làm cho nó mang tính toàn c u h n. Các ho t đ ng kinh doanh

truy n th ng gi đã đ

c s hóa, các khái ni m v E-Commerce, E-Business, E-Market,

Shopping online xu t hi n và ngày càng tr nên ph bi n. Chính công ngh Internet đã
th c s k t n i các doanh nghi p v i nhau (B2B – Business To Business) và doanh
nghi p v i khách hàng (B2C – Business To Customer).
S c m nh và s thu n l i c a công ngh Web đã giúp các công ty, doanh nghi p đ a các
ho t đ ng kinh doanh c a mình đ n g n v i ng
có th đ a đ n ng

i dùng h n. S d ng Web các công ty

i dùng t nh ng m u qu ng cáo nh , các m t hàng, d ch v mà công

ty cung c p đ n các ho t đ ng mua bán v i khách hàng. Chính đi u đó đã hình thành m t
ph

ng th c mua bán hoàn toàn m i m và đang tr nên m t ho t đ ng ph bi n trên

Internet , mua bán hàng qua m ng (Shopping Online).
3.2

Kh o sát th c tr ng mua bán qua m ng

So v i các ho t đ ng trên m ng khác thì ho t đ ng mua bán hàng qua m ng v n chi m
m t t l r t nh nh ng r ràng nó đang phát tri n t ng ngày.
Theo kh o sát [18]:
•

N m 1997 ch có 9,6% ng

•

1998

10,9%

•

1999

10,4%

•

2000

13,5%

Khi câu h i “M i ng
đ n nh ng gì?” đ

i dùng Internet th c hi n mua bán qua m ng.

i ngh gì v mua hàng qua m ng?Vi c mua hàng qua m ng đem

c đ a ra h i (tháng 1 n m 2000) thì cu c kh o sát [18] nh n đ

c các

k t qu nh sau:
Các m t thu n l i:
•

B n có th mua hàng trong vòng m t ti ng và không quan tâm đ n th i gian
đóng c a c a c a hàng (74%)

•

Có th quan sát m i th ngay t nhà mình (72%)
11


ng l n và đ ch ng l ai các m t hàng và d ch v đ

c đ a ra (65%)

•

M tl

•

S không biên gi i,b n có th mua hàng t b t k qu c gia nào (54%)

•

D dàng so sánh giá c (52%)

Các m t không thu n l i:
•

Không th th món hàng minh mua (52%)

•

Không có các d ch v tr giúp khi mua hàng(30%)

•

Có nhi u khó kh n khi giao d ch ho c tr l i hàng hóa (25%)

•

Ph

ng th c thanh toán còn qua ph c t p(31%)

•

Ng

i mua hàng t ra hoài nghi khi có quá nhi u thông tin cá nhân đ

c thu

th p (30%)
Và v i các y u t

ng đ n vi c mua hàng qua m ng trên thì có 2/3 ng

nh h

i dùng

kh ng đ nh h s ti p t c mua hàng và 1/3 còn l i thì kh ng đ nh h không có ý đ nh mua
hàng qua m ng, m t con s đáng đ l u tâm [18]
3.3
3.3.1

So sánh gi a ph
Các b

ng th c mua hàng truy n th ng và mua qua m ng

c c b n đ ti n hành m t giao d ch mua hàng
B ng 3.1 - Các b

c c b n đ ti n hành m t giao d ch

Ph ng th c mua bán truy n th ng
Ch n m t c a hàng ng ý có bán s n
ph m mà mình qua tâm(quen, đ c gi i
thi u, tình c ).
Xem xét các s n ph m đ c trình bày
trong c a hàng.
Nh ng i bán hàng tìm s n ph m mà
mình mu n mua.
Nh ng i bán hàng t v n m t hàng phù
h p v i mình.
T ng tác tr c ti p, th dùng v i m t
hàng ng ý.
So sánh v i các s n ph m khác trong c a
hàng ho c m t c a hàng khác.
Ch n mua, thanh toán và nh n s n ph m.
Hoàn tr n u không ng ý.

Ph ng th c mua bán qua m ng
Ch n m t Website ng ý có bán s n ph m
mà mình qua tâm(quen, đ c gi i thi u,
tìm ki m trên m ng).
Duy t danh sách các m t hàng trên trang
Web.
Tìm ki m s n ph m qua các t khóa (n u
trang có h tr ).
Ít đ c h tr .
Không có.

So sánh v i các s n ph
Website (n u h tr ). So
trang Web khác.
Ch n mua và thanh toán ch
ph i s n ph m.
Liên l c v i trang web qua
và ch ph n h i.

12

m khác trên
sánh v i các
công ty phân
h th ng mail


Các đi m thu n l i và không thu n l i trong ph
th ng

3.3.2

ng th c mua bán truy n

Thu n l i:
o Ng

i mua có th “s t n tay, th y t n m t”.

o N u g p khó kh n có th nh ng

i bán hàng t v n.

o Có th m t c giá c .
o Mua s m tr thành m t v n hóa, làm cho ng

i mua h ng kh i.

o Vi c mua s m đôi khi t n r t nhi u th i gian.
Không thu n l i:
o Ng

3.3.3

i mua khó n m b t h t các thông tin v m t hàng mình đ nh mua.

o Các m t hàng thu c các nhà cung c p khác nhau th
làm cho ng i mua khó so sánh.

ng đ

Các đi m thu n l i và không thu n l i trong ph
m ng

ng th c mua bán qua

c phân b r i rác

Thu n l i:
o Ng
o S l

i mua d dàng n m b t đ

c thông tin c a m t hàng đ nh mua.

ng các m t hàng r t đa d ng.

o D dàng so sánh các m t hàng v i nhau.
o Th i gian mua s m ít.
Không thu n l i:
o Ng

i mua ch có th “th y” ch không th th , ti p xúc v i m t hàng.

o Không đ

c t v n khi không bi t ph i ch n m t hàng nào.

o Không tìm đ
3.4

c m t hàng ng ý vì có quá nhi u s ch n l a.

Kh o sát các trang web bán hàng và s h tr khách hàng c a chúng

Các ho t đ ng h tr khách hàng ra quy t đ nh mua hàng qua m ng r t đa d ng và đ
phân chia theo nhi u cách khác nhau. S phân chia
c a
h

b ng d

tài li u [16], ch ra 3 m c h tr c a DSS là h tr theo h
ng giao d ch và h tr theo h

i s d ng cách phân lo i
ng truy c p, h tr theo

ng quan h .

B ng 3.2 - Phân lo i h h tr ra quy t đ nh trong E-Commerce
M ch
tr
H ng
truy c p

H

ng

c đi m
T t c các trang web tìm ki m (không ch riêng cho các trang web mua
bán tr c tuy n)
c đi m:
• Tìm ki m và duy t tuy n tính.
• Tìm ki m theo t khóa.
Các trang web m c này có nh ng đ c đi m sau:

13

c


giao d ch

H ng
quan h

• Giao di n ng i dùng t p trung h tr các hành vi c a ng i
dùng trong các ho t đ ng giao d ch, mua hàng, đ c bi t là h ng d n
l a ch n s n ph m.
• C u trúc d li u website mua hàng và ng d ng web server.
•
òi h i n i dung, ch t l ng c a catalog s n ph m và giao
di n đ h a ph i cao.
ây là nh ng ng d ng h ng đ n m c tiêu ch d n khách hàng d a
trên tri th c, v i các đ c đi m sau:
• Thông qua s thích và tính cách cá nhân c a ng i tiêu dùng.
• H tr các nh c nh ,qu ng cáo, m r ng dây chy n cung ng.
• Tìm ki m theo ngôn ng t nhiên.

S s p x p này đi t s h tr đ n gi n đ n tinh vi. Nh ng m c đ này c ng ph n ánh s
ti n tri n c a các h h tr t nh ng n m 90 đ n nay.
m c 1, DSS dùng nhi u đ n các ph n m m đa d ng đ t o nh ng trang mua bán và tìm
ki m, duy t đ n gi n d a trên các t khóa. Nh ng trang web này ch y u đ lôi kéo
khách hàng và không t n nhi u chi phí đ xây d ng. Chúng là d ng th c thi trên web và
chúng đem l i r t ít các tr giúp cho ng

i mua v i các ch c n ng truy c p thông tin và

ch c n ng mua hàng đ n gi n.
M c ti p theo là m t chu i c g ng nh m hi u rõ các b

c và thao tác x lý c a ng

i

mua trong su t quá trình di n ra giao d ch và t o ra nhi u thi t l p m c đ nh và khuôn
m u đ h tr t t h n cho các b

c c u trúc. Nh ng kh o sát v DSS nh ng n m cu i

th p niên 90 c a th k 20 t p trung vào vi c làm th nào h tr các b

c so sánh nhãn

hi u và s n ph m. M t th i gian sau, m t kh o sát khác cho th y các h th ng đang c
g ng m r ng đi m này cho các b
đ

c nh ng h

c mua, thanh toán và giao hàng. H c ng k t h p

ng ti p c n và m r ng DSS trên các x lý quy t đ nh nh tài chính, giúp

đ khách hàng tr c tuy n và qu n lý l i c ng nh tìm ki m theo ngôn ng t nhiên.
m c cao nh t là nh ng đ c tính c a các trang mua bán hàng hóa hi n t i đ
tri n trong th p k đ u c a th k 21 này.

đây chúng ta th y s thay đ i sang s h tr

đ i v i các quan h d a trên th i gian dài mà ng
3.4.1
3.4.1.a

c phát

i mua có đ

c d a trên các giao d ch.

Kh o sát m t s h h tr ra quy t đ nh trong E-Commerce
Amazon.com

Amazon.com đ

c thành l p vào n m 1996, là trang web bán sách n i ti ng hi n nay.

Danh m c s n ph m c a Amazon.com r t phong phú bao g m: sách, đ đi n t , đ a nh c,
phim nh. S h tr khách hàng ch n s n ph m là riêng r t ng lo i s n ph m khác nhau.
i u này c ng d hi u b i không th đ ngh khách hàng mua m t quy n sách trong khi

14


h đang tìm mua m t máy đi n tho i. Chúng ta s t p trung vào h th ng h tr trong
mua bán sách c a Amazon.com.
Danh m c sách đ ngh mua (persionalized recommendation): Nh nhi u website Ecommerce khác, Amazon.com đ

c c u trúc v i các trang thông tin cho m i quy n sách,

đem l i các thông tin chi ti t v n i dung và mua bán. Danh sách các quy n sách đ ngh
mua kèm đ

c th y

trang thông tin c a m i cu n sách. Th t s , nó g m hai danh sách

đ ngh riêng bi t. Ph n th nh t g m danh sách nh ng quy n sách th
Ph n th hai là danh sách các tác gi c a nh ng quy n sách th
ho t đ ng duy t danh m c sách, thêm hàng vào gi c a ng

ng xuyên đ

i dùng đ u đ

ng mua nh t.
c mua. M i
c website ghi

nh n đ làm c s cho vi c đ a ra các đ ngh này.
Ý ki n c a b n (Your Recommendation): Amazon c ng khuy n khích khách hàng
ph n h i tr c ti p các cu n sách mà h đã đ c. Khách hàng đánh giá các cu n sách h đã
đ c trên thang đi m 5 t “hated it” đ n “loved it”. Nh ng đánh giá này s đ

c dùng nh

là đ u vào cho m t c ch đ ngh (recommendation engine). Do đó, khi đánh giá càng
nhi u quy n sách, khách hàng s nh n đ

c l i đ ngh càng chính xác. Hình d

i cho

phép ta xem vi c đánh giá c a khách hàng là lý do đ Amazon đ a ra các đ ngh đ i v i
các quy n sách khác. Ví d khi ta đánh giá quy n “A Road Ahead” c a Bill Gates thì
Amazon đ ngh ta m t quy n sách khác c ng c a Bill Gates là “Bussiness @ the Speed
of Thought”.

Hình 3.1 - Amazon đ a ra lý do vì sao các l i đ ngh đ
Email Notification:

c tính này cho phép customers đ

c đ a ra.

c bi t qua email các s n ph m

m i đã thêm vào catalog c a Amazon.com.
Nh n xét c a khách hàng (Customer Comments): Nh n xét c a khách hàng cho phép
khách hàng nh n đ

c các đ xu t d ng v n b n d a trên ý ki n c a các khách hàng khác.
15


M i m t trang thông tin c th v m t cu n sách là đánh giá d a trên thang đi m 5 bi u
hi n b ng hình ngôi sao và các l i nh n xét c a nh ng ng

i đã đ c quy n sách và đ a ra

l i bình. Khách hàng c ng có s ch n l a các k t h p gi a các đ xu t này trong quy t
đ nh mua c a h . H n n a, khách hàng có th đánh giá các nh n xét này. V i m i l i
bình có m t câu h i “Did this comment help you? ” và khách hàng có th ch n là “có”
ho c “không” (yes ho c no). K t qu s đ
tìm đ

c li t kê vào b ng và đ a ra 5 trong 7 ng

i

c các l i nh n xét có ích.

3.4.1.b 3.2.2 MovieFinder.com
MovieFinder.com là trang web phim nh đ
ng

c qu n lý b i E!Online. MovieFinder h tr

i dùng qua các s p x p các phim theo đánh giá c a chính h và đánh giá c a khách

hàng theo các m c t A đ n F. Các đánh giá c a ng
hi n

i dùng v các phim h đã xem th

m c Users Grade. Còn m c Our Grade là đánh giá c a nh ng ng

web. Hình 3.2. d

i cho ta th y b phim “Kingdom of Heaven” đ

hai m c Our Grade và Users Grade.

i v i ng

i biên t p trang

c đánh giá B+

i dùng đã đ ng ký có th đ

c

c đánh giá

tr c ti p t i đây.

Hình 3.2 -

ánh giá phim

movifinder.com

3.4.1.c Carsdirect.com
Carsdirect là m t c a hàng bán xe h i trên Web, đ
ra m t danh m c s n ph m theo h

c thành l p vào n m. Carsdirect đ a

ng ti p c n v i nhu c u c a ng

Research (xem hình 3.3) cho phép ch n xe theo m c đích s d ng c a ng
khách, xe cao c p, xe t i nh , xe c v.v…

16

i dùng. Trang
i mua: xe ch


Hình 3.3 - Trang Research.
Khi ch n m t lo i xe, trang web ti p t c đ a ng
c pd

i. C th ng

i dùng s nh n đ

i dùng ch n đ n danh m c phân lo i

c danh sách các xe

danh m c đã ch n. V n đ

là danh sách này khá dài. Do đó, các công c h tr xem thông tin nh car review (xem
mô t xe), compare car compare (so sánh xe) đ ti p t c tìm m t chi c xe phù h p nh t.
Các duy t qua danh này khá r m rà nh ng c ng đáng đ khách hàng b th i gian tìm
ki m cho mình chi c xe ng ý nh t.

Hình 3.4 - Danh m c xe
3.4.1.d

lo i xe ch khách.

ActiveDecisions.com

Trong môi tr

ng mua bán qua m ng, ng

tiêu chu n so sánh

i dùng th

m c sâu. Vi c này đòi h i nhi u th i gian và thao tác ph c t p. Do

đó các trang web đ a ra k ch b n x lý theo 2 b
m c sâu. B

ng không th đánh giá t t c các

c đ u tiên, khách hàng th

ng đ

cđ đ tđ

c s h tr khách hàng

c đ a ra m t b g m nhi u các s n ph m

và ch ra m t b con các l a ch n t t. Sau đó, các l a ch n này s đ

17

c đánh giá

đ sâu


h n, th c hi n các so sánh các s n ph m trên các thu c tính quan tr ng và ra quy t đ nh
mua. M t ch

ng trình đóng vai trò là ng

giúp cho khách hàng trong b

c đ u tiên, đ a ra các s n ph m l a ch n. D a vào các

thông tin cung c p đã kh o sát tr
h

i đ ngh (Recommender Agent-RA) s tr
i mua hàng đ i v i s thích c a

c ho c chính t ng

mà RA s đ xu t m t b s n ph m h p d n nh t đ i v i cá nhân đó. Các h

c n s thích ng

i dùng có th chia ra thành hai nhóm: h
ng đ c tính th

M t h th ng theo h

ng đ c tính và h

ng ti p

ng nhu c u.

ng yêu c u khách hàng ch ra các s thích v đ c

tính c a s n ph m nh : môt máy ch p nh k thu t s ph i có đ phân gi i ít nh t là 4
Mega Pixel. Các ti p c n nhu c u s h i ng

i dùng ch ra “Nhu c u cá nhân c a h là

gì?”. Ví d tôi c n ch p nh ngo i c nh. Cách ti p c p theo h
ph

ng pháp phù h p đ h tr cho ng

ng nhu c u nên là m t

i dùng ch a có kinh nghi m ch n s n ph m.

Active Decisions Inc. là nhà cung c p hàng đ u th gi i các gi i pháp h
hàng.

ng d n mua

ng d ng cung c p b i Active Decisions đem l i cho b ph n mua hàng, các chi

nhánh và các ng d ng t ph c v m c tiêu là lôi kéo càng nhi u khách hàng.
K thu t chính c a Acitve Decisions đ

c xem nh là s k t h p c a Recommender

Agent (RA) và ma tr n so sánh (Comparison Matrix-CM). Ma tr n so sánh, s tr giúp
t o quy t đ nh d ng th hai, là công c t
trong các so sánh
b nc ah

ng tác đ

c đ a ra nh m giúp ng

m c sâu h n gi a các s n ph m đã ch n

b

i dùng

c m t. M t d ng c

ng tr giúp ra quy t đ nh này, thích h p nh m t gi hàng hi n th m t ma

tr n các hàng là các s n ph m và các c t là các thu c tính quan tr ng c a s n ph m. Thi t
k này cho phép ng
Các b

i mua so sánh các giá tr c a s n ph m hi u qu và chính xác h n.

c ti p c n c a k thu t này thì đ u tiên khách hàng s đ

c h i h tìm cái gì và

ng ti p c n theo nhu c u hay theo đ c tính,

cái gì là quan tr ng v i h thông qua các h

d a vào đó đ a ra các đ xu t thích h p cho khách hàng. Khách hàng s ch n m t vài s n
ph m đ a ra đ so sánh

m c cao h n trong ma tr n so sánh. Nh ng s n ph m đ

ngh c ng hi n th v i l i gi i thích t i sao nó t t cho ng
Active Decision s

đ

c th y

cđ

i dùng. M t vài gi i pháp c a

các website www.absound.ca, www.qvc.com ,

www.sonystyle.com, www.jr.com và www.hpshopping.com. Chúng ta s kh o sát m t ví
d c a Active Decision

website Hpshopping.com.

18


3.4.1.e Hpshopping.com
Hpshopping là m t trang web gi i thi u các s n ph m c a hãng HP bao g m máy tính,
máy PDA, máy in. Trong ph n này, chúng ta t p trung vào trang ch n mua máy in
(printer). Các câu h i chuyên v tính n ng s d ng c a máy in nh s trang in, c trang in
th

ng dùng, c ng k t n i v i máy tính, h đi u hành c a máy tính v.v… K t qu là ba

s n ph m thích h p nh t đ

c hi n th

ma tr n so sánh v i c t là các s n ph m và dòng

là các thu c tính c a s n ph m máy in. Trong m t s tr
m t k t qu m nh h n yêu c u c a ng
đ các đ c tính theo yêu c u c a ng

ng h p HPShopping còn đ a ra

i dùng. K t qu này là m t máy in không ch có

i dùng mà còn có thêm m t s tính n ng khác.

Hình 3.5 - Các câu h i v đ c tính máy in.

19


Hình 3.6 - Các s n ph m đ ngh c a HP sau khi ch n tr l i cho các câu h i.
3.4.1.f

Samsungtelecom.com

ây là trang h tr khách hàng tìm ki m s n ph m theo nhu c u c a khách hàng qua các
câu h i cho ng

i dùng l a ch n. N u nh

website hpshopping.com các câu h i t p

trung vào “S n ph m c n tìm có đ c đi m gì?“ thì

đây các câu h i t p trung vào “Ng

i

dùng c n mua s n ph m đ làm gì?”. D a vào các l a ch n c a khách hàng website đ a
ra các đi n tho i phù h p v i ng

i dùng. Cu i cùng, sau quá trình đ xu t các s n ph m

thích h p, trang web s h i ý ki n ng

i dùng có th a mãn v i nh ng s n ph m đ

xu t hay ch a.

20

cđ