Áp dụng các mô hình thống kê BTYD để nâng cao dự báo giá trị vòng đời khách hàng trong lĩnh vực hàng tiêu dùng nhanh

Abstract

Bài nghiên cứu này khám phá ứng dụng các mô hình Buy Till You Die (BTYD) trong dự báo Customer Lifetime Value (CLV) cho ngành FMCG tại Việt Nam, với trọng tâm là các thách thức từ việc điều chỉnh các mô hình này cho phù hợp với đặc điểm của thị trường đang phát triển. Các mô hình như BG/NBD và Pareto/NBD đã được điều chỉnh và áp dụng để phân tích dữ liệu từ công ty ABC, một doanh nghiệp tiêu biểu trong ngành hàng tiêu dùng nhanh. Qua đó, nghiên cứu hướng tới việc tối ưu hóa chiến lược tiếp thị dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về hành vi mua sắm của khách hàng. Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng, mặc dù các mô hình BTYD có hiệu quả cao ở các thị trường phát triển, việc áp dụng các mô hình này ở Việt Nam đòi hỏi phải xem xét kỹ lưỡng các yếu tố văn hóa và kinh tế địa phương. Kết quả cho thấy khi điều chỉnh cho phù hợp, các mô hình này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự báo CLV, từ đó giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược tốt hơn trong việc phân bổ nguồn lực và phát triển sản phẩm. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến để cải thiện các quyết định kinh doanh. Các hàm ý từ nghiên cứu này rất quan trọng cho các nhà hoạch định chiến lược và quản lý thị trường trong ngành FMCG, đặc biệt là ở các thị trường đang phát triển như Việt Nam, cũng như đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu tiếp thị bằng cách cung cấp một cách tiếp cận mới mẻ trong việc dự đoán và quản lý giá trị khách hàng.