Please use this identifier to cite or link to this item:
https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/71381
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Thái Kim Phụng | en_US |
dc.contributor.author | Bùi Nguyễn Quỳnh Anh | en_US |
dc.contributor.other | Nguyễn Ngọc Trâm Anh | en_US |
dc.contributor.other | Hồ Thị Ngọc Lan | en_US |
dc.contributor.other | Nguyễn Thu Thảo My | en_US |
dc.contributor.other | Phạm Đoàn Vịnh Nghi | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-07-12T03:10:40Z | - |
dc.date.available | 2024-07-12T03:10:40Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/71381 | - |
dc.description.abstract | “Khách hàng rời bỏ doanh nghiệp (Customer Churn) xảy ra khi khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm hay dịch vụ của doanh nghiệp. Trong lĩnh vực kinh doanh, khách hàng được xem là Customer Churn khi khách hàng không thực hiện giao dịch trong khoảng thời gian cụ thể có thể là tháng, quý hoặc năm tùy thuộc vào tính đặc thù của loại hình kinh doanh. Khi khách hàng rời bỏ ngân hàng sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới doanh thu và lợi nhuận của ngân hàng này. Trong nghiên cứu của Buckinx và Van den Poel (2005), Coussement and Van den Poel (2008) đã chỉ ra rằng chi phí để duy trì một khách hàng hiện tại thấp hơn nhiều so với chi phí tìm một khách hàng mới. Do đó, việc hiểu khách hàng để giữ chân là việc quan trọng mà một ngân hàng luôn quan tâm. Qua đề tài này, chúng em đề xuất mô hình phân tích thực trạng và dự đoán xu hướng tỷ lệ khách hàng rời bỏ ngân hàng ABC làm cơ sở để xây dựng những chiến lược kinh doanh hiệu quả cho việc duy trì và giữ chân khách hàng và nghiên cứu cho tình huống cụ thể trên tập dữ liệu giao dịch của ngân hàng. Thử nghiệm mô hình với bốn phương pháp học máy gồm Cây quyết định (Decision Tree), SVM (Support Vector Machine), Neural Network và Hồi quy Logistic (Logistic Regression) với tham số đầu vào của bốn phương pháp được xây dựng bằng mô hình RFM và một biến churn được gắn liền với mỗi điểm dữ liệu. Giá trị biến churn được tính dựa trên các giao dịch của khách hàng trong khoảng thời gian cụ thể. Kết quả thực nghiệm đã chọn ra được mô hình tốt để phân tích và dự đoán nguy cơ khách hàng rời bỏ doanh nghiệp.” | en_US |
dc.format.medium | 51 tr. | en_US |
dc.language.iso | vi | en_US |
dc.publisher | Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Giải thưởng Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2023 | en_US |
dc.title | Dự đoán xu hướng tỷ lệ khách hàng rời bỏ Ngân hàng ABC | en_US |
dc.type | Research Paper | en_US |
ueh.speciality | Khoa học dữ liệu | en_US |
ueh.award | Giải C | en_US |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.grantfulltext | reserved | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.fulltext | Full texts | - |
item.openairetype | Research Paper | - |
item.languageiso639-1 | vi | - |
Appears in Collections: | Nhà nghiên cứu trẻ UEH |
Files in This Item:
File
Description
Size
Format
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.