Phân khúc và dự báo lòng trung thành cho khách hàng tổ chức

Abstract

Phân khúc khách hàng có thể giúp các tổ chức lập kế hoạch các nỗ lực tiếp thị đáp ứng nhu cầu của các phân khúc khác nhau. Sự hài lòng của khách hàng cũng thường được coi là một yếu tố quyết định đáng kể đến việc bán hàng lặp lại, truyền miệng tích cực và lòng trung thành của khách hàng. Luận văn sử dụng Phương pháp phân cụm Deep Embedded Clustering để phân cụm khách hàng tổ chức dựa trên các đặc điểm của khách hàng và chỉ số hài lòng của khách hàng đối với các thuộc tính của công ty. Kết quả cho thấy công ty có thể phân cụm khách hàng thành ba nhóm dựa trên các đặc điểm của khách hàng và các chỉ số hài lòng của khách hàng. Đối với từng nhóm khách hàng cụ thể, luận văn đã đề xuất các chiến lược phù hợp đối với từng hành vi mua hàng của từng nhóm. Các khách hàng hiện tại của công ty có thể phát sinh các cơ hội mua hàng trong tương lai. Sau khi so sánh với các mô hình phân loại khác, Mô hình Cây quyết định (Decision Tree) được dùng để dự báo lòng trung thành của khách hàng dựa trên các chỉ số hài lòng của họ về các thuộc tính của công ty, đồng thời cũng đo lường tầm quan trọng của các thuộc tính để có những chiến lược giữ chân khách hàng phù hợp. Kết quả cho thấy hai yếu tố chương trình khuyến mãi và thiết kế sản phẩm là thuộc tính quan trọng trong việc phân loại khách hàng có quay trở lại mua hàng của công ty hay không. Đối với hướng phát triển trong tương lai, luận văn có thể áp dụng thêm các phương pháp học sâu khác để phân cụm dữ liệu. Ngoài ra, luận văn có thể kết hợp thêm các nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích được các nhận xét của khách hàng trong các khảo sát về các thuộc tính của công ty, từ đó có những đề xuất cụ thể hơn trong việc cải thiện sự hài lòng và giữ chân khách hàng.