Ứng dụng học máy phân tích dự đoán hành vi rời bỏ giỏ hàng trong hệ thống phân phối đa cấp

Abstract

Mô hình kinh doanh đa cấp (Multi-Level Marketing – MLM) đã và đang trở thành một hình thức phân phối được áp dụng rộng rãi tại nhiều quốc gia, đặc biệt trong các ngành hàng chăm sóc sức khỏe, mỹ phẩm và tiêu dùng nhanh. Với cơ chế cho phép cá nhân kiếm thu nhập không chỉ từ việc bán sản phẩm trực tiếp mà còn từ hoa hồng doanh số của tuyến dưới mà họ phát triển, trong đó người tiêu dùng đồng thời là người bán hay Nhà Phân Phối. Khác với các doanh nghiệp thương mại điện tử truyền thống, hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp kinh doanh đa cấp chủ yếu diễn ra trên nền tảng đặt hàng nội bộ. Tuy nhiên, một tỷ lệ lớn giỏ hàng bị “bỏ quên” tức hành vi thêm sản phẩm nhưng không thanh toán đang đặt ra thách thức lớn cho doanh nghiệp trong việc tối ưu hoá doanh thu và duy trì sự gắn bó của Nhà Phân Phối với hệ thống. Luận văn này sử dụng khung làm việc CRISP-DM để phân tích dữ liệu hành vi người dùng (là các Nhà Phân Phối được dùng trong luận văn này) với mục tiêu dự đoán và nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định từ bỏ giỏ hàng từ đó đề xuất các chiến lược tác động nhằm thúc đẩy tỷ lệ hoàn tất đơn hàng. Dữ liệu được thu thập từ nền tảng website nội bộ của doanh nghiệp kết hợp với các đặc điểm kinh doanh đa cấp giả định. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu, mô hình dự đoán được triển khai để làm rõ động cơ và rào cản trong hành vi của Nhà Phân Phối. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp góc nhìn thực tiễn về hành vi tiêu dùng trung gian trong mô hình kinh doanh đa cấp, mà còn đề xuất giải pháp mang tính chiến lược kết hợp giữa công nghệ, dữ liệu và truyền thông nội bộ nhằm giảm thiểu tỷ lệ giỏ hàng bị từ bỏ và tối đa hóa hiệu suất kinh doanh.