Ứng dụng mô hình RFM vào phân tích hành vi khách hàng nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh dịch vụ vận tải hàng không tại Công ty Cổ phần Giao nhận và Vận chuyển In Do Trần

Abstract

Đề tài “Ứng dụng mô hình RFM trong phân tích hành vi khách hàng nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh dịch vụ vận tải hàng không tại Công ty Cổ phần Giao nhận và Vận chuyển IN DO Trần (ITL)” được thực hiện trong bối cảnh ngành vận tải hàng không đang hồi phục sau đại dịch Covid-19, nhưng cũng phải đối mặt với áp lực cạnh tranh ngày càng gay gắt và yêu cầu cao về cá nhân hóa dịch vụ. Trước tình hình đó, ITL, với kho dữ liệu giao dịch lớn tích lũy qua nhiều năm hoạt động, đang đứng trước cơ hội và thách thức trong việc khai thác dữ liệu để tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh. Xuất phát từ thực tiễn nêu trên, mục tiêu của luận văn là phân tích hành vi khách hàng khi sử dụng dịch vụ vận tải hàng không tại ITL thông qua việc kết hợp mô hình RFM (Recency - Frequency - Monetary) (Thời gian gần nhất giao dịch - Tần suất giao dịch - Tổng giá trị giao dịch) và chỉ số CLV (Customer Lifetime Value) (Giá trị vòng đời khách hàng). Dựa trên bộ dữ liệu gồm hơn 16.000 giao dịch từ 611 khách hàng trong giai đoạn 2021–2023, nghiên cứu đã tiến hành phân nhóm khách hàng thành bốn phân khúc cụ thể và xây dựng các chiến lược tiếp cận phù hợp cho từng nhóm. Về phương pháp, nghiên cứu triển khai theo hướng định lượng, sử dụng dữ liệu thực tế của doanh nghiệp và vận dụng mô hình RFM kết hợp CLV để phân tích hành vi và định lượng giá trị khách hàng. Kết quả cho thấy việc tích hợp mô hình RFM–CLV không chỉ hỗ trợ nhận diện các nhóm khách hàng chiến lược mà còn giúp định hướng chính sách giá, chăm sóc cá nhân hóa và phân bổ nguồn lực theo hướng tối ưu. Như vậy, luận văn góp phần vào việc làm rõ vai trò của quản trị khách hàng dựa trên dữ liệu, đồng thời mang lại hàm ý ứng dụng quan trọng cho các doanh nghiệp logistics B2B trong giai đoạn chuyển đổi số hiện nay.