Phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ dữ liệu bigdata: trường hợp của Sacombank

Abstract

Đề tài “Phân tích hành vi khách hàng hướng đến phân khúc thị trường từ dữ liệu bigdata: trường hợp của Sacombank” với mục đích phân tích hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ của khách hàng, việc phân tích hành vi khách hàng từ nguồn dữ liệu big data. Điều này không những góp phần vào việc xác định lại phân khúc thị trường để ngân hàng có hướng tiếp cận phù hợp, trên cơ sở để phát triển thêm vào các dịch vụ hướng đến phục vụ khách hàng một cách hiệu quả nhằm giữ chân khách hàng cũ, hạn chế sự rời dịch vụ của khách hàng và tạo tiếng vang lôi kéo khách hàng mới. Đề tài áp dụng vào mô hình CLV (customer lifetime value) - giá trị đóng góp của khách hàng theo thời gian để tính RFM (Recency, Frequency, Monetary) trước khi hướng đến phân khúc thị trường. Việc phân khúc dựa trên hành vi tiêu dùng của khách hàng cụ thể là các khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách hàng tiền gửi và lịch sử giao dịch tiền gửi, và khách hàng tiền vay một số phương pháp phân cụm (cluster) và phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần suất giao dịch của khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa trên nguồn dữ liệu big data của Sacombank). Việc nghiên cứu này được ban lãnh đạo phía ngân hàng kỳ vọng rất lớn, vì kết quả nghiên cứu từ tài nguyên dữ liệu là việc làm thực tế, giúp Sacombank phân khúc hệ khách hàng của mình thành từng nhóm từ đó có các giải pháp chiến lược hướng vào từng phân khúc khách hàng cụ thể và các chiến lược được đề xuất từ nghiên cứu là một áp dụng chính thức cho năm 2020.