Advanced
Please use this identifier to cite or link to this item: https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/71381
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorThái Kim Phụngen_US
dc.contributor.authorBùi Nguyễn Quỳnh Anhen_US
dc.contributor.otherNguyễn Ngọc Trâm Anhen_US
dc.contributor.otherHồ Thị Ngọc Lanen_US
dc.contributor.otherNguyễn Thu Thảo Myen_US
dc.contributor.otherPhạm Đoàn Vịnh Nghien_US
dc.date.accessioned2024-07-12T03:10:40Z-
dc.date.available2024-07-12T03:10:40Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://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.medium51 tr.en_US
dc.language.isovien_US
dc.publisherĐại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minhen_US
dc.relation.ispartofseriesGiải thưởng Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2023en_US
dc.titleDự đoán xu hướng tỷ lệ khách hàng rời bỏ Ngân hàng ABCen_US
dc.typeResearch Paperen_US
ueh.specialityKhoa học dữ liệuen_US
ueh.awardGiải Cen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextreserved-
item.cerifentitytypePublications-
item.fulltextFull texts-
item.openairetypeResearch Paper-
item.languageiso639-1vi-
Appears in Collections:Nhà nghiên cứu trẻ UEH
Files in This Item:

File

Description

Size

Format

Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.