Lời cảm ơn Viết khóa luận khoa học việc khó mà chúng em phải hồn thành từ trước đến Trong q trình thực đề tài chúng em gặp nhiều khó khăn bỡ ngỡ Nếu khơng có giúp đỡ lời động viên chân thành nhiều người có lẽ chúng em khó hồn thành tốt luận văn Đầu tiên chúng em xin gửi lời biết ơn chân thành đến cô Lê Thị Nhàn, người trực tiếp hướng dẫn chúng em hoàn thành luận văn Chúng em muốn gửi lời cảm ơn đến cô Phạm Thị Bạch Huệ, giáo viên phản biện luận văn Những ý kiến đóng góp vơ hữu ích, giúp chúng em nhận khuyết điểm luận văn Trên đường góp nhặt kiến thức quý báu ngày hôm nay, thầy, cô, bạn bè trường Đại học Khoa học Tự nhiên người em sát cánh trải nghiệm Và sau cùng, chúng xin cảm ơn cha mẹ, người sinh thành, dưỡng dục nuôi dạy chúng nên người Suốt đời chúng ghi nhớ ơn Người i Danh mục hình Hình 2.1- Các giai đọan trình định Hình 2.2 - Ưu điểm Hệ hỗ trợ định Hình 2.3 - Các thành phần Hệ hỗ trợ định Hình 2.4 Cấu trúc tổng quát mơ hình Hình 3.1 - Amazon đưa lý lời đề nghị đưa 15 Hình 3.2 - Đánh giá phim movifinder.com 16 Hình 3.3 - Trang Research 17 Hình 3.4 - Danh mục xe loại xe chở khách 17 Hình 3.5 - Các câu hỏi đặc tính máy in 19 Hình 3.6 - Các sản phẩm đề nghị HP sau chọn trả lời cho câu hỏi .20 Hình 3.7 - Các câu hỏi samsungtelecom.com .21 Hình 3.8 - Đánh giá độ quan trọng thuộc tính với SmartSort 22 Hình 4.1 - Vector mục tiêu sản phẩm có thuộc tính .28 Hình 4.2 - Điều hướng miền tối ưu Pareto 29 Hình 4.3 Di chuyển miền Pareto cách thay đổi trọng số 31 Hình 4.4 - Các trạng thái gen quần thể 32 Hình 4.5 - Lai ghép .33 Hình 4.6 - Đột biến .33 Hình 5.1 - Lược đồ Usecase .35 Hình 5.2 - Lược đồ trình tự cho usecase Tìm kiếm 36 Hình 5.3 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem danh sách sản phẩm mua nhiều 36 Hình 5.4 - Xem danh sách sản phẩm mắt .37 Hình 5.5 - Lược đồ Usecase Sản phẩm quan tâm nhiều 37 Hình 5.6 - Lược đồ trình tự cho usecase Trợ giúp lựa chọn sản phẩm 38 Hình 5.7 - Lược đồ trình tự cho usecase Duyệt sản phẩm theo hãng sản xuất .39 Hình 5.8 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem thơng tin chi tiết 39 Hình 5.9 - Lược đồ trình tự cho usecase Thêm hàng vào giỏ 40 Hình 5.10 - Lược đồ trình tự cho usecase Xem giỏ hàng .40 Hình 5.11 – Lược đồ trình tự cho usecase Thanh toán 41 Hình 5.12 - Mơ hình kiến trúc hệ thống 42 Hình 5.13 - Sơ đồ liệu quan hệ 42 Hình 5.14 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Tìm kiếm 45 Hình 5.15 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem sản phẩm mắt 46 Hình 5.16 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Trợ giúp chọn sản phẩm 46 Hình 5.17 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem thơng tin chi tiết 47 Hình 5.18 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thêm hàng vào giỏ 47 Hình 5.19 Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem giỏ hàng 47 Hình 5.20 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thanh tốn .48 Hình 5.21 Sơ đồ phối hợp trang web 48 Hình 5.22 - Sơ đồ lớp ứng dụng WebMobileShop 52 Hình 5.23 - Sơ đồ lớp module thuật tốn GA 54 Hình 7.1 - Miền tối ưu Pareto .64 ii Danh mục bảng Bảng 3.1 - Các bước để tiến hành giao dịch 12 Bảng 3.2 - Phân loại hệ hỗ trợ định E-Commerce 13 Bảng 3.3 - Tổng kết so sánh website 22 Bảng 5-1-Danh sách bảng sở liệu 43 Bảng 5.2 - Bảng liệu tblItems .43 Bảng 5.3 - Bảng liệu tblCaseType 44 Bảng 5.4 - Bảng liệu tblProducers 44 Bảng 5.5 - Bảng liệu tblOrders .44 Bảng 5.6 - Bảng liệu tblOrderDetails 45 Bảng 5.7 - Các đối tượng lớp hệ thống WebMobileShop 53 Bảng 5.8 - Các đối tượng thuộc module thuật toán GA 54 iii Mục lục Lời cảm ơn i Danh mục hình ii Danh mục bảng iii Mục lục iv Chương Giới thiệu 1.1 Tổng quan 1.2 Vấn đề đặt 1.3 Mục tiêu luận văn 1.4 Bố cục luận văn Chương Hệ hỗ trợ định .4 2.1 Thế định 2.2 Quá trình định 2.2.1 Phân loại định 2.2.2 Các giai đoạn trình định 2.3 Hệ hỗ trợ định 2.3.1 Khái niệm Hệ hỗ trợ định 2.3.2 Các thành phần Hệ hỗ trợ định 2.3.3 Mơ hình định 2.3.4 Phân loại Hệ hỗ trợ định 2.4 Tìm kiếm đánh giá lựa chọn phần quan trọng hỗ trợ định 10 Chương Mua hàng qua mạng cần thiết hỗ trợ định 11 3.1 Internet đem đến phương thức mua bán 11 3.2 Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng .11 3.3 So sánh phương thức mua hàng truyền thống mua qua mạng 12 3.3.1 Các bước để tiến hành giao dịch mua hàng 12 3.3.2 Các điểm thuận lợi không thuận lợi phương thức mua bán truyền thống 13 3.3.3 Các điểm thuận lợi không thuận lợi phương thức mua bán qua mạng 13 3.4 Khảo sát trang web bán hàng hỗ trợ khách hàng chúng 13 3.4.1 Khảo sát số hệ hỗ trợ định E-Commerce 14 3.4.2 Bảng tóm tắt so sánh .22 3.5 Các tiện ích mà trang web bán hàng cần cung cấp để Hỗ trợ khách hàng tốt .22 Chương Sử dụng giải thuật di truyền để giải toán hỗ trợ chọn sản phẩm mua hàng qua mạng 24 4.1 Giới thiệu .24 4.2 Các khó khăn xây dựng module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm 24 4.3 Vấn đề “đa mục tiêu” chọn sản phẩm 25 4.4 Cách tiếp cận để giải toán “Tối ưu đa mục tiêu” chọn sản phẩm 25 4.5 Chuyển toán chọn sản phẩm thành toán tối ưu đa mục tiêu .26 4.5.1 Lời giải cho toán 26 4.5.2 Các biến định 26 4.5.3 Các ràng buộc 26 4.5.4 Các mục tiêu 27 4.5.5 Hướng đến lời giải “tối ưu” 28 4.5.6 Các cải tiến để phù hợp với toán 31 iv Chương Phân tích thiết kế website bán điện thoại di động có hỗ trợ người mua chọn sản phẩm 35 5.1 Phân tích .35 5.1.1 Mơ hình Usecase 35 5.1.2 Mô tả Actor 35 5.1.3 Mô tả Usecase 35 5.2 Thiết kế 41 5.2.1 Thiết kế hệ thống .41 5.2.2 Thiết kế sở liệu .42 5.2.3 Thiết kế lớp đối tượng 45 Chương Cài đặt .55 6.1 Môi trường phát triển ứng dụng 55 6.2 Cài đặt chương trình 55 6.3 Một số hình tiêu biểu .56 Chương Kết luận hướng phát triển 60 7.1 Kết luận 60 7.2 Hướng phát triển 61 Phụ lục A Bài toán tối ưu đa mục tiêu 62 Phụ lục B Thuật giải di truyền 68 Tài liệu tham khảo .71 v Chương Giới thiệu 1.1 Tổng quan Trong năm gần đây, phát triển thương mại điện tử (E-Commerce) đem lại nhiều lợi ích to lớn cho kinh tế tồn cầu Thơng qua thương mại điện tử, nhiều loại hình kinh doanh hình thành, có mua bán hàng mạng Với hình thức này, người tiêu dùng tiếp cận với hàng hóa cách dễ dàng nhanh chóng nhiều so với phương thức mua bán truyền thống Những tưởng với mạnh trang web bán hàng dần thay gian hàng hay siêu thị truyền thống Nhưng thực tế người mua mặn mà với phương pháp mua bán cũ Một phần phương thức mua bán cũ bước chuyển từ thói quen thành nếp văn hóa, văn hóa mua sắm Khi người ta xem hoạt động mua sắm hoạt động khơng thể thiếu văn hóa Mặt khác, trang web bán hàng dù phát triển thực chưa thể thay cửa hàng thực tế Một nguyên nhân thua yếu tố người, yếu tố mà hẳn trang web bán hàng khó bù đắp Bên cạnh đó, đâu nguyên nhân khác gây thua này? Người mua nhận xét nổ lực mà trang web bán hàng mang lại? Làm thể để nâng cao hiệu cửa hàng điện tử này? 1.2 Vấn đề đặt Hiện nay, hệ thống bán hàng trực tuyến tạo nhiều điều kiện thuận lợi để người mua tiếp cận nhiều mặt hàng lúc Tuy nhiên, việc trình bày trang trí nhiều mặt hàng trang web gây khơng khó khăn cho người mua Họ khó chọn cho sản phẩm ưng ý Để khách hàng đến mua sản phẩm ưng ý lời khuyên, trợ giúp quan trọng Một người bán hàng phương thức bán hàng truyền thống lợi lớn Do để phương thức bán hàng qua mạng thực phát triển bên cạnh lợi vốn có việc có thêm “người trợ giúp” cần thiết Hệ thống hỗ trợ định (Decision Support System - DSS) với kết hợp máy tính áp dụng nhiều công tác quản lý, công việc tất yếu liên quan đến việc định DSS giúp nhà quản lý đưa định nhanh chóng hơn, phức tạp hơn, nâng cao hiệu suất chất lượng định Một hệ thống hỗ trợ định tốt đóng vai trị người trung gian hỗ trợ khách hàng đưa định mua hàng đắn Bằng cách xác định mục đích nhu cầu khách hàng, hệ thống đưa tập gợi ý giúp cho người mua dễ dàng chọn lựa sản phẩm u thích Qua hiệu suất việc mua bán hàng trực tuyến tăng cao cách đáng kể 1.3 Mục tiêu luận văn Trước hết luận văn giúp nhận mặt thiếu sót trang web bán hàng Những tiện ích, dịch vụ mà trang web cần cung cấp nâng cao để nâng cao vị kinh tế hàng hóa Luận văn đưa hướng tiếp cận để xây dựng tiện ích nói trên, tiện ích hỗ trợ khách hàng định chọn sản phẩm Tiện ích đóng vai trị người bán hàng thu thập thơng tin sở thích khách hàng, sau tìm kho hàng vơ tận mặt hàng thích hợp với sở thích Luận văn tìm hiểu tốn tối ưu đa mục tiêu cách tiếp cận dùng thuật giải di truyền để giải tốn Bài tốn khó khăn lớn tiến hành lựa chọn gợi ý sản phẩm cho người mua Việc trợ giúp khách hàng chọn lựa sản phẩm giai đoạn trình người mua định mua sản phẩm Vì vậy, luận văn tìm hiểu hệ hỗ trợ định, vị trí vai trị người trợ giúp bán hàng trình hỗ trợ khách hàng mua sản phẩm 1.4 Bố cục luận văn Bố cục luận văn tổ chức thành chương Chương trình bày tổng quan cần thiết hệ hỗ trợ định môi trường mua bán trực tuyến mục tiêu luận văn Chương giới thiệu lý thuyết chung hệ hỗ trợ định Chương nêu định nghĩa “Một định gì?” “Một hệ hỗ trợ định gì?” Đây kiến thức tảng hệ thống hỗ trợ định trình định, giai đoạn q trình định, mơ hình hệ hỗ trợ định, công nghệ thông minh ứng dụng hệ hỗ trợ định Chương khảo sát so sánh đặc điểm hệ hỗ trợ định môi trường mua bán trực tuyến Chương trình bày cách tiếp cận để áp dụng hệ hỗ trợ định vào trình lựa chọn sản phẩm mua hàng khách hàng Ở tốn tối ưu hóa đa mục tiêu hướng giải nêu Chương phần phân tích thiết kế hệ thống trang web bán hàng hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm Chương phần cài đặt hệ thống Tổng kết đánh giá luân văn trình bày chương Chương Hệ hỗ trợ định 2.1 Thế định Việc đưa định vấn đề xuất khắp lĩnh vực, hoạt động đời sống mà không nhận Từ việc đơn giản chọn quần áo để dự tiệc việc lớn lao phân bổ ngân sách vào chương trình quốc gia công việc đưa định Vậy đưa định chọn giải pháp khả thi giải pháp mà theo người đưa định phù hợp 2.2 2.2.1 Quá trình định Phân loại định Có thể phân bốn loại định sau • Quyết định có cấu trúc (Structured Decision): Các định mà người định biết chắn • Quyết định khơng cấu trúc (Nonstructured Decision): Các định mà người định biết có nhiều câu trả lời gần khơng có cách để tìm câu trả lời xác • Quyết định đệ quy (Recurring Decision): Các định lặp , lặp lại • Quyết định khơng đệ quy (Nonrecurring Decision): Các định không xảy thường xuyên 2.2.2 Các giai đoạn trình định Theo Simon, giai đoạn trình định bao gồm pha: • Nhận định (Intelligence) : Tìm kiếm tình dẫn đến việc phải định, nhận dạng vấn đề, nhu cầu, hội, rủi ro… • Thiết kế (Design): Phân tích hướng tiếp cận để giải vấn đề, đáp ứng nhu cầu, tận dụng hội , hạn chế rủi ro • Lựa chọn (Choice): Cân nhắc đánh giá giải pháp, đo lường hậu qủa giải pháp chọn giải pháp tối ưu • Tiến hành định (Implementation): Thực giải pháp chọn, theo dõi kết điều chỉnh thấy cần thiết Hình 2.1- Các giai đọan trình định 2.3 2.3.1 Hệ hỗ trợ định Khái niệm Hệ hỗ trợ định Trong thập niên 1970, Scott Morton đưa khái niệm Hệ hỗ trợ định (Decision Support Systems-DSS) Ông định nghĩa DSS hệ thống máy tính tương tác nhằm giúp người định sử dụng liệu mơ hình để giải vấn đề khơng có cấu trúc [5] Hình 2.2 - Ưu điểm Hệ hỗ trợ định Cho đến chưa có định nghĩa thống DSS Tuy nhiên tất đồng ý mục đích DSS để hỗ trợ cải tiến việc định 2.3.2 Các thành phần Hệ hỗ trợ định Một Hệ hỗ trợ định gồm có ba thành phần • Quản lí mơ hình • Quản lí liệu • Quản lí giao diện ngừơi dùng Quản lí mơ hình (Model Management) bao gồm mơ hình định (DSS models) việc quản lí mơ hình Một số ví dụ mơ hình bao gồm: mơ hình thì, mơ hình tối ưu, mơ hình tìm kiếm mục đích, mơ hình thống kê Quản lí liệu (Data Management) thực hiên cơng việc lưu trữ thông tin hệ phục vụ cho viêc lưu trữ, cập nhật, truy vấn thông tin Quản lí giao diện ngừơi dùng (User Interface Management) quản lí việc giao tiếp người dùng cuối Hệ định Hình 2.3 - Các thành phần Hệ hỗ trợ định 2.3.3 Mơ hình định Một đặc trưng Hệ hỗ trợ định phải có mơ hình hỗ trợ định Việc chọn lựa xây dựng mơ hình nằm giai đoạn thứ hai (Design Phase) trình định Một mơ hình khái qt hóa hay trừu tượng hóa thực tế Mơ hình hóa việc khái quát hóa trừu tượng hóa vấn đề thực tế thành mơ hình định tính hay định lượng Đó quy trình kết hợp khoa học (sự xác, logic) nghệ thuật (sự sáng tạo) Một mơ hình thường bao gồm ba thành phần bản: • Decision Variables: Đây lực chọn xác định người định Chẳng hạn tóan định đầu tư số tiền đầu tư, nơi đầu tư, thời gian đầu tư… • Uncontrollable Variables : Đây biến không nằm kiểm sóat người định (bị tác động yếu tố bên ngòai) Chẳng hạn tóan tốc độ lạm phát, lãi suất ngân hàng… • Result Variables: Đây biến kết mơ hình Chẳng hạn tốn tỉ số lợi nhuận… UnControllable variables Meathematical relationships Decision variables Result variables Hình 2.4 Cấu trúc tổng qt mơ hình Khi lựa chọn định cuối cùng, người định muốn có định tối ưu (optimal) hay định thỏa đáng, gần tối ưu (good enough) Do chia hai loại mơ hình hỗ trợ định Mơ hình quy chuẩn (Normative Model): Mơ hình xem xét tất phương án chọn phương án tơi ưu Mơ hình mơ tả (Descriptive Model): Mơ hình xem xét tập hợp điều kiện theo ý người dùng xem xét phương án theo hướng điều kiện đưa kết thỏa đáng Vì mơ hình khơng xem xét hết tất phương án nên kết cúơi gần tối ưu Mơ hình quy chuẩn thường sử dụng tóan tối ưu hóa mục tiêu Mơ hình mơ tả thường sử dụng tóan tơi ưu hóa đa mục tiêu mục tiêu mâu thuẩn 2.3.4 Phân loại Hệ hỗ trợ định Hệ hỗ trợ định phân loại dựa nhiều tiêu chí Hiện nay, chưa có cách phân loại thống Sau cách phổ biến nhất: Theo [4], có tất năm lọai Hệ hỗ trợ định • Hướng giao tiếp (Communications-Driven DSS) • Hướng liệu (Data-Driven DSS ) • Hướng tài liệu (Document-Driven DSS) • Hướng tri thức (Knowledge-Driven DSS) • Hướng mơ hình (Model-Driven DSS) Hướng giao tiếp - Hệ hỗ trợ định sử dụng mạng công nghệ viễn thông để liên lạc cộng tác Công nghệ viễn thông bao gồm Mạng cục (LAN), mạng diện rộng (WAN), Internet, ISDN, mạng riêng ảo then chốt việc hỗ trợ định Các ứng dụng hệ hỗ trợ định hướng giao tiếp Phần mềm nhóm (Groupware), Hội thảo từ xa (Videoconferencing), Bản tin (Bulletin Boards)… Hướng liệu - Hệ hỗ trợ Ra định dựa việc truy xuất xử lí liệu Phiên gọi Hệ dành cho việc truy xuất liệu (Retrieval-Only DSS ) Kho liệu (Datawarehouse) Cơ Sở Dữ Liệu tập trung chứa thông tin từ nhiều nguồn đồng thời sẵn sàng cung cấp thông tin cần thiết cho việc định OLAP có nhiều tính cao cấp cho phép phân tích liệu nhiều chiều, ví dụ liệu bán hàng cần phải phân tích theo nhiều chiều theo vùng, theo sản phẩm, theo thời gian, theo người bán hàng Hướng tài liệu - Hệ hỗ trợ định dựa việc truy xuất phân tích văn bản, tài liệu…Trong cơng ty, có nhiều văn sách, thủ tục, biên họp, thư tín Internet cho phép truy xuất kho tài liệu lớn kho văn bản, hình ảnh, âm thanh… Một cơng cụ tìm kiếm hiệu phần quan trọng Hệ hỗ trợ định dạng Hướng tri thức - Hệ hỗ trợ định đề nghị đưa tư vấn cho người định Những hệ hệ chuyên gia với kiến thức chuyên ngành cụ thể, nắm vững vấn đề chuyên ngành có kĩ để giải vấn đề Các công cụ khai mỏ liệu dùng để tạo hệ dạng Theo Holsapple Whinston (1996) [6] phân lọai Hệ hỗ trợ định • Hướng văn (Text-Oriented DSS) • Hướng sở liệu (Database-Oriented DSS) • Hướng tính (Spreasheet-Oriented DSS) • Hướng người giải (Solver-Oriented DSS) • Hướng luật (Rule-Oriented DSS) • Hướng kết hợp (Compound DSS) Hướng văn – Thông tin (bao gồm liệu kiến thức) lưu trữ dạng văn Vì hệ thống địi hỏi lưu trữ xử lí văn cách hiệu Các công nghệ Hệ quản lí văn dựa web, Intelligent Agents sử dụng với hệ Hướng sở liệu - Cơ sở liệu đóng vai trị chủ yếu hệ này.Thơng tin sở liệu thường có cấu trúc chặt chẽ, có mơ tả rõ ràng Hệ cho phép người dùng truy vấn thông tin dễ dàng mạnh báo cáo Hướng tính – Một tính mơ hình phép người dùng thực việc phân tích trước định Bản tính bao gồm nhiều mộ hình thống kê, lập trình tuyến tính, mộ hình tài chính… Bản tính phổ biến Microsoft Excel Hệ thường dùng rông rãi hệ liên quan tới người dùng cuối Hướng người giải – Một trợ giúp giải thuật hay chương trình để giải vấn đề cụ thể chẳng hạn tính lượng hàng đặt tối ưu hay tính tóan xu hướng bán hàng Một số trợ gíup khác phức tạp tối ưu hóa đa mục tiêu Hệ bao gồm nhiều trợ gíup vây Hướng luật – Kiến thức hệ mô tả quy luật thủ tục hay lí lẽ Hệ cịn đựoc gọi hệ chuyên gia Các quy luât định tính hay định lượng Các ví dụ hệ hướng dẫn không lưu, hướng dẫn giao thông biển, bộ… Hướng kết hợp - Một hệ tổng hợp kết hợp hai hay nhiều số năm hệ kể 2.4 Tìm kiếm đánh giá lựa chọn phần quan trọng hỗ trợ định Giai đọan lựa chọn (Choice Phase) giai đoạn quan trọng trình định Giai đoạn bao gồm ba bước sau đây: • Tìm kiếm lựa chọn • Đánh giá lựa chọn • Giới thiệu lựa chọn Trong trường hợp người định muốn sử dụng mơ hình quy chuẩn (normative model) để tìm kiếm lựa chọn tối ưu, Hệ hỗ trợ định sử dụng phương pháp vét cạn (blind search) để duyệt hết tất lựa chọn hay mơ hình tốn học để phân tích Đối với mơ hình mơ tả, ta sử dụng phương pháp kinh nghiệm (heuristic search) để duyệt lựa chọn dựa quy luật rút từ thử sai hay kinh nghiệm Phương pháp đánh giá lựa chọn định khác toán mục tiêu toán đa mục tiêu Bài tốn mục tiêu mơ hình hóa bảng định hay định Một phương pháp hiệu để giải đa mục tiêu đo lường trọng số ưu tiên định (Analytical Hierarchy Process ExpertChoice) Một phương pháp khác tối ưu hóa dựa mộ hình tóan học tuyến tính (Microsoft Excel, Lingo…) Một phương pháp khác lập trình kinh nghiệm sử dụng heuristics tabu search, giải thuật di truyền 10 Chương Mua hàng qua mạng cần thiết hỗ trợ định 3.1 Internet đem đến phương thức mua bán Sự phát triển vượt bậc ngày công nghệ Internet dần thực biến đổi hoạt động thương mại làm cho mang tính tồn cầu Các hoạt động kinh doanh truyền thống số hóa, khái niệm E-Commerce, E-Business, E-Market, Shopping online xuất ngày trở nên phổ biến Chính cơng nghệ Internet thực kết nối doanh nghiệp với (B2B – Business To Business) doanh nghiệp với khách hàng (B2C – Business To Customer) Sức mạnh thuận lợi công nghệ Web giúp công ty, doanh nghiệp đưa hoạt động kinh doanh đến gần với người dùng Sử dụng Web cơng ty đưa đến người dùng từ mẫu quảng cáo nhỏ, mặt hàng, dịch vụ mà công ty cung cấp đến hoạt động mua bán với khách hàng Chính điều hình thành phương thức mua bán hoàn toàn mẻ trở nên hoạt động phổ biến Internet , mua bán hàng qua mạng (Shopping Online) 3.2 Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng So với hoạt động mạng khác hoạt động mua bán hàng qua mạng chiếm tỷ lệ nhỏ rỏ ràng phát triển ngày Theo khảo sát [18]: • Năm 1997 có 9,6% người dùng Internet thực mua bán qua mạng • 1998 10,9% • 1999 10,4% • 2000 13,5% Khi câu hỏi “Mọi người nghĩ mua hàng qua mạng?Việc mua hàng qua mạng đem đến gì?” đưa hỏi (tháng năm 2000) khảo sát [18] nhận kết sau: Các mặt thuận lợi: • Bạn mua hàng vịng tiếng khơng quan tâm đến thời gian đóng cửa cửa hàng (74%) • Có thể quan sát thứ từ nhà (72%) 11 • Một lượng lớn đủ chủng lọai mặt hàng dịch vụ đưa (65%) • Sự khơng biên giới,bạn mua hàng từ quốc gia (54%) • Dể dàng so sánh giá (52%) Các mặt khơng thuận lợi: • Khơng thể thử hàng minh mua (52%) • Khơng có dịch vụ trợ giúp mua hàng(30%) • Có nhiều khó khăn giao dịch trả lại hàng hóa (25%) • Phương thức tốn cịn qua phức tạp(31%) • Người mua hàng tỏ hồi nghi có q nhiều thơng tin cá nhân thu thập (30%) Và với yếu tố ảnh hưởng đến việc mua hàng qua mạng có 2/3 người dùng khẳng định họ tiếp tục mua hàng 1/3 cịn lại khẳng định họ khơng có ý định mua hàng qua mạng, số đáng để lưu tâm [18] 3.3 3.3.1 So sánh phương thức mua hàng truyền thống mua qua mạng Các bước để tiến hành giao dịch mua hàng Bảng 3.1 - Các bước để tiến hành giao dịch Phương thức mua bán truyền thống Chọn cửa hàng ưng ý có bán sản phẩm mà qua tâm(quen, giới thiệu, tình cờ) Xem xét sản phẩm trình bày cửa hàng Nhờ người bán hàng tìm sản phẩm mà muốn mua Nhờ người bán hàng tư vấn mặt hàng phù hợp với Tương tác trực tiếp, thử dùng với mặt hàng ưng ý So sánh với sản phẩm khác cửa hàng cửa hàng khác Chọn mua, tốn nhận sản phẩm Hồn trả khơng ưng ý Phương thức mua bán qua mạng Chọn Website ưng ý có bán sản phẩm mà qua tâm(quen, giới thiệu, tìm kiếm mạng) Duyệt danh sách mặt hàng trang Web Tìm kiếm sản phẩm qua từ khóa (nếu trang có hổ trợ) Ít hổ trợ Khơng có So sánh với sản phẩm khác Website (nếu hổ trợ) So sánh với trang Web khác Chọn mua toán chờ công ty phân phối sản phẩm Liên lạc với trang web qua hệ thống mail chờ phản hồi 12 3.3.2 Các điểm thuận lợi không thuận lợi phương thức mua bán truyền thống Thuận lợi: o Người mua “sờ tận tay, thấy tận mắt” o Nếu gặp khó khăn nhờ người bán hàng tư vấn o Có thể mặt giá o Mua sắm trở thành văn hóa, làm cho người mua hứng khởi o Việc mua sắm tốn nhiều thời gian Không thuận lợi: o Người mua khó nắm bắt hết thơng tin mặt hàng định mua o Các mặt hàng thuộc nhà cung cấp khác thường phân bố rải rác làm cho người mua khó so sánh 3.3.3 Các điểm thuận lợi không thuận lợi phương thức mua bán qua mạng Thuận lợi: o Người mua dễ dàng nắm bắt thông tin mặt hàng định mua o Số lượng mặt hàng đa dạng o Dễ dàng so sánh mặt hàng với o Thời gian mua sắm Khơng thuận lợi: o Người mua “thấy” khơng thể thử, tiếp xúc với mặt hàng o Không tư vấn phải chọn mặt hàng o Không tìm mặt hàng ưng ý có q nhiều chọn lựa 3.4 Khảo sát trang web bán hàng hỗ trợ khách hàng chúng Các hoạt động hỗ trợ khách hàng định mua hàng qua mạng đa dạng phân chia theo nhiều cách khác Sự phân chia bảng sử dụng cách phân loại tài liệu [16], mức hỗ trợ DSS hỗ trợ theo hướng truy cập, hỗ trợ theo hướng giao dịch hỗ trợ theo hướng quan hệ Bảng 3.2 - Phân loại hệ hỗ trợ định E-Commerce Mức hỗ trợ Hướng truy cập Hướng Đặc điểm Tất trang web tìm kiếm (khơng riêng cho trang web mua bán trực tuyến) Đặc điểm: • Tìm kiếm duyệt tuyến tính • Tìm kiếm theo từ khóa Các trang web mức có đặc điểm sau: 13 giao dịch Hướng quan hệ • Giao diện người dùng tập trung hỗ trợ hành vi người dùng hoạt động giao dịch, mua hàng, đặc biệt hướng dẫn lựa chọn sản phẩm • Cấu trúc liệu website mua hàng ứng dụng web server • Địi hỏi nội dung, chất lượng catalog sản phẩm giao diện đồ họa phải cao Đây ứng dụng hướng đến mục tiêu dẫn khách hàng dựa tri thức, với đặc điểm sau: • Thơng qua sở thích tính cách cá nhân người tiêu dùng • Hỗ trợ nhắc nhở,quảng cáo, mở rộng dây chyền cung ứng • Tìm kiếm theo ngơn ngữ tự nhiên Sự xếp từ hỗ trợ đơn giản đến tinh vi Những mức độ phản ánh tiến triển hệ hỗ trợ từ năm 90 đến Ở mức 1, DSS dùng nhiều đến phần mềm đa dụng để tạo trang mua bán tìm kiếm, duyệt đơn giản dựa từ khóa Những trang web chủ yếu để lôi kéo khách hàng không tốn nhiều chi phí để xây dựng Chúng dạng thực thi web chúng đem lại trợ giúp cho người mua với chức truy cập thông tin chức mua hàng đơn giản Mức chuỗi cố gắng nhằm hiểu rõ bước thao tác xử lý người mua suốt trình diễn giao dịch tạo nhiều thiết lập mặc định khuôn mẫu để hỗ trợ tốt cho bước cấu trúc Những khảo sát DSS năm cuối thập niên 90 kỷ 20 tập trung vào việc làm hỗ trợ bước so sánh nhãn hiệu sản phẩm Một thời gian sau, khảo sát khác cho thấy hệ thống cố gắng mở rộng điểm cho bước mua, toán giao hàng Họ kết hợp hướng tiếp cận mở rộng DSS xử lý định tài chính, giúp đỡ khách hàng trực tuyến quản lý lỗi tìm kiếm theo ngơn ngữ tự nhiên Ở mức cao đặc tính trang mua bán hàng hóa phát triển thập kỷ đầu kỷ 21 Ở thấy thay đổi sang hỗ trợ quan hệ dựa thời gian dài mà người mua có dựa giao dịch 3.4.1 3.4.1.a Khảo sát số hệ hỗ trợ định E-Commerce Amazon.com Amazon.com thành lập vào năm 1996, trang web bán sách tiếng Danh mục sản phẩm Amazon.com phong phú bao gồm: sách, đồ điện tử, đĩa nhạc, phim ảnh Sự hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm riêng rẽ loại sản phẩm khác Điều dễ hiểu đề nghị khách hàng mua sách 14 họ tìm mua máy điện thoại Chúng ta tập trung vào hệ thống hỗ trợ mua bán sách Amazon.com Danh mục sách đề nghị mua (persionalized recommendation): Như nhiều website Ecommerce khác, Amazon.com cấu trúc với trang thông tin cho sách, đem lại thông tin chi tiết nội dung mua bán Danh sách sách đề nghị mua kèm thấy trang thông tin sách Thật sự, gồm hai danh sách đề nghị riêng biệt Phần thứ gồm danh sách sách thường mua Phần thứ hai danh sách tác giả sách thường xuyên mua Mọi hoạt động duyệt danh mục sách, thêm hàng vào giỏ người dùng website ghi nhận để làm sở cho việc đưa đề nghị Ý kiến bạn (Your Recommendation): Amazon khuyến khích khách hàng phản hồi trực tiếp sách mà họ đọc Khách hàng đánh giá sách họ đọc thang điểm từ “hated it” đến “loved it” Những đánh giá dùng đầu vào cho chế đề nghị (recommendation engine) Do đó, đánh giá nhiều sách, khách hàng nhận lời đề nghị xác Hình cho phép ta xem việc đánh giá khách hàng lý để Amazon đưa đề nghị sách khác Ví dụ ta đánh giá “A Road Ahead” Bill Gates Amazon đề nghị ta sách khác Bill Gates “Bussiness @ the Speed of Thought” Hình 3.1 - Amazon đưa lý lời đề nghị đưa Email Notification: Đặc tính cho phép customers biết qua email sản phẩm thêm vào catalog Amazon.com Nhận xét khách hàng (Customer Comments): Nhận xét khách hàng cho phép khách hàng nhận đề xuất dạng văn dựa ý kiến khách hàng khác 15 Mỗi trang thông tin cụ thể sách đánh giá dựa thang điểm biểu hình ngơi lời nhận xét người đọc sách đưa lời bình Khách hàng có chọn lựa kết hợp đề xuất định mua họ Hơn nữa, khách hàng đánh giá nhận xét Với lời bình có câu hỏi “Did this comment help you? ” khách hàng chọn “có” “khơng” (yes no) Kết liệt kê vào bảng đưa người tìm lời nhận xét có ích 3.4.1.b 3.2.2 MovieFinder.com MovieFinder.com trang web phim ảnh quản lý E!Online MovieFinder hỗ trợ người dùng qua xếp phim theo đánh giá họ đánh giá khách hàng theo mức từ A đến F Các đánh giá người dùng phim họ xem thể mục Users Grade Còn mục Our Grade đánh giá người biên tập trang web Hình 3.2 cho ta thấy phim “Kingdom of Heaven” đánh giá B+ hai mục Our Grade Users Grade Đối với người dùng đăng ký đánh giá trực tiếp Hình 3.2 - Đánh giá phim movifinder.com 3.4.1.c Carsdirect.com Carsdirect cửa hàng bán xe Web, thành lập vào năm Carsdirect đưa danh mục sản phẩm theo hướng tiếp cận với nhu cầu người dùng Trang Research (xem hình 3.3) cho phép chọn xe theo mục đích sử dụng người mua: xe chở khách, xe cao cấp, xe tải nhẹ, xe cũ v.v… 16 Hình 3.3 - Trang Research Khi chọn loại xe, trang web tiếp tục đưa người dùng chọn đến danh mục phân loại cấp Cứ người dùng nhận danh sách xe danh mục chọn Vấn đề danh sách dài Do đó, cơng cụ hỗ trợ xem thông tin car review (xem mô tả xe), compare car compare (so sánh xe) để tiếp tục tìm xe phù hợp Các duyệt qua danh rờm rà đáng để khách hàng bỏ thời gian tìm kiếm cho xe ưng ý Hình 3.4 - Danh mục xe loại xe chở khách 3.4.1.d ActiveDecisions.com Trong môi trường mua bán qua mạng, người dùng thường đánh giá tất tiêu chuẩn so sánh mức sâu Việc đòi hỏi nhiều thời gian thao tác phức tạp Do trang web đưa kịch xử lý theo bước để đạt hỗ trợ khách hàng mức sâu Bước đầu tiên, khách hàng thường đưa gồm nhiều sản phẩm lựa chọn tốt Sau đó, lựa chọn đánh giá độ sâu 17 hơn, thực so sánh sản phẩm thuộc tính quan trọng định mua Một chương trình đóng vai trò người đề nghị (Recommender Agent-RA) trợ giúp cho khách hàng bước đầu tiên, đưa sản phẩm lựa chọn Dựa vào thông tin cung cấp khảo sát trước từ người mua hàng sở thích họ mà RA đề xuất sản phẩm hấp dẫn cá nhân Các hướng tiếp cận sở thích người dùng chia thành hai nhóm: hướng đặc tính hướng nhu cầu Một hệ thống theo hướng đặc tính thường yêu cầu khách hàng sở thích đặc tính sản phẩm như: mơt máy chụp ảnh kỹ thuật số phải có độ phân giải Mega Pixel Các tiếp cận nhu cầu hỏi người dùng “Nhu cầu cá nhân họ gì?” Ví dụ tơi cần chụp ảnh ngoại cảnh Cách tiếp cập theo hướng nhu cầu nên phương pháp phù hợp để hỗ trợ cho người dùng chưa có kinh nghiệm chọn sản phẩm Active Decisions Inc nhà cung cấp hàng đầu giới giải pháp hướng dẫn mua hàng Ứng dụng cung cấp Active Decisions đem lại cho phận mua hàng, chi nhánh ứng dụng tự phục vụ mục tiêu lôi kéo nhiều khách hàng Kỹ thuật Acitve Decisions xem kết hợp Recommender Agent (RA) ma trận so sánh (Comparison Matrix-CM) Ma trận so sánh, trợ giúp tạo định dạng thứ hai, công cụ tương tác đưa nhằm giúp người dùng so sánh mức sâu sản phẩm chọn bước Một dạng hướng trợ giúp định này, thích hợp giỏ hàng hiển thị ma trận hàng sản phẩm cột thuộc tính quan trọng sản phẩm Thiết kế cho phép người mua so sánh giá trị sản phẩm hiệu xác Các bước tiếp cận kỹ thuật khách hàng hỏi họ tìm quan trọng với họ thơng qua hướng tiếp cận theo nhu cầu hay theo đặc tính, dựa vào đưa đề xuất thích hợp cho khách hàng Khách hàng chọn vài sản phẩm đưa để so sánh mức cao ma trận so sánh Những sản phẩm đề nghị hiển thị với lời giải thích tốt cho người dùng Một vài giải pháp Active Decision thấy website www.absound.ca, www.qvc.com , www.sonystyle.com, www.jr.com www.hpshopping.com Chúng ta khảo sát ví dụ Active Decision website Hpshopping.com 18 3.4.1.e Hpshopping.com Hpshopping trang web giới thiệu sản phẩm hãng HP bao gồm máy tính, máy PDA, máy in Trong phần này, tập trung vào trang chọn mua máy in (printer) Các câu hỏi chuyên tính sử dụng máy in số trang in, cỡ trang in thường dùng, cổng kết nối với máy tính, hệ điều hành máy tính v.v… Kết ba sản phẩm thích hợp hiển thị ma trận so sánh với cột sản phẩm dòng thuộc tính sản phẩm máy in Trong số trường hợp HPShopping đưa kết mạnh yêu cầu người dùng Kết máy in khơng có đủ đặc tính theo u cầu người dùng mà cịn có thêm số tính khác Hình 3.5 - Các câu hỏi đặc tính máy in 19 Hình 3.6 - Các sản phẩm đề nghị HP sau chọn trả lời cho câu hỏi 3.4.1.f Samsungtelecom.com Đây trang hỗ trợ khách hàng tìm kiếm sản phẩm theo nhu cầu khách hàng qua câu hỏi cho người dùng lựa chọn Nếu website hpshopping.com câu hỏi tập trung vào “Sản phẩm cần tìm có đặc điểm gì?“ câu hỏi tập trung vào “Người dùng cần mua sản phẩm để làm gì?” Dựa vào lựa chọn khách hàng website đưa điện thoại phù hợp với người dùng Cuối cùng, sau trình đề xuất sản phẩm thích hợp, trang web hỏi ý kiến người dùng có thỏa mãn với sản phẩm đề xuất hay chưa 20 ... hỗ trợ định Chương khảo sát so sánh đặc điểm hệ hỗ trợ định môi trường mua bán trực tuyến Chương trình bày cách tiếp cận để áp dụng hệ hỗ trợ định vào trình lựa chọn sản phẩm mua hàng khách hàng. .. thuyết chung hệ hỗ trợ định Chương nêu định nghĩa “Một định gì?” “Một hệ hỗ trợ định gì?” Đây kiến thức tảng hệ thống hỗ trợ định trình định, giai đoạn trình định, mơ hình hệ hỗ trợ định, công nghệ... bán hàng hỗ trợ khách hàng chúng 13 3.4 .1 Khảo sát số hệ hỗ trợ định E-Commerce 14 3.4.2 Bảng tóm tắt so sánh .22 3.5 Các tiện ích mà trang web bán hàng cần cung cấp để Hỗ trợ khách