TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN *** LÊ THỊ HỒNG NHUNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÂN CỤM TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG BÁN LẺ TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội, Năm 2014 TÓM TẮT LUẬN VĂN Tính cấp thiết đề tài Trong bối cảnh cạnh tranh ngày gay gắt, ngân hàng diễn chạy đua giành giật thị trường khách hàng, việc hiểu rõ nhu cầu khách hàng, phát triển sản phẩm phù hợp với đối tượng khách hàng khác trở nên vô quan trọng, cấp thiết Tuy nhiên, loại sản phẩm đồng thỏa mãn nhu cầu sở thích tất khách hàng Ví dụ, sản phẩm tiết kiệm phải có nhiều loại kỳ hạn, hình thức mở sổ khác để đáp ứng thị hiếu nhiều đối tượng người tiêu dùng khác Tuy nhiên, ngân hàng đáp ứng nhu cầu riêng khách hàng Vậy nên, việc phân chia khách hàng thành nhóm có nhu cầu thị hiếu gần giống để thiết kế sản phẩm phù hợp giải pháp ngân hàng lựa chọn vận dụng triển khai Trong lĩnh vực ngân hàng, với việc phân tách khách hàng thành nhóm đối tượng xây dựng đội ngũ nhân viên chuyên biệt, ngân hàng chủ động việc nghiên cứu, thiết kế sản phẩm dịch vụ, tăng tính cạnh tranh thông qua khác biệt hóa.Đồng thời ngân hàng linh hoạt việc triển khai phương án kinh doanh bối cảnh thị trường nhiều biến động khó dự đoán Với định hướng này, ngân hàng đưa sản phẩm trọn gói cho phân đoạn khách hàng, với sách riêng phù hợp Ví dụ, Maritime Bank cung cấp sản phẩm phong phú, phù hợp với nhiều đối tượng khách hàng như: tài khoản M1 cho khách hàng thường xuyên chuyển tiền với mức phí ưu đãi, sản phẩm tiết kiệm với nhiều kỳ hạn lãi suất linh hoạt… Theo ThS Huỳnh Kim Trí, cán quan hệ khách hàng Vietin Bank thì: “Nếu biết xác định tốt phân khúc khách hàng 20% khách hàng tốt, tiềm giúp Chi nhánh chiếm lĩnh 80% thị phần, qui mô sản phẩm dịch vụ, tạo 80% qui mô lợi nhuận Ngược lại, không lường tác hại rủi ro tín dụng không tránh khỏi tình 20% khách hàng vay chất lượng nợ xấu gây tai họa cho 80% dư nợ ngân hàng” Câu hỏi đặt cho ngân hàng “Làm để phân đoạn khách cách tốt nhất” Hiện nay, hầu hết ngân hàng thương mại Việt Nam trang bị loại phần mềm nghiệp vụ lõi, phần mềm quản trị nhân sự, phần mềm quản lý quan hệ khách hàng Tuy nhiên, hoạt động phân đoạn khách hàng lại chưa có phần mềm chuyên dụng hỗ trợ Phần lớn hoạt động phân đoạn dựa kiến thức, kinh nghiệm người làm marketing Trong đó, từ giao dịch hàng ngày, khối lượng liệu khách hàng thu thập ngân hàng ngày lớn phong phú, khai thác lượng liệu mang lại tri thức kinh doanh có ý nghĩa lớn Ví dụ, phân tích liệu nhân học khách hàng (tuổi tác, nghề nghiệp, nơi cư trú, ) kết hợp với liệu giao dịch họ (các mặt hàng mua, hợp đồng, ) tiết lộ vài nhóm khách hàng mà ngân hàng chưa nghĩ đến có sách chăm sóc phù hợp Thông tin hành vi tiêu biểu nhóm khách hàng phận tiếp thị sử dụng để phát triển sản phẩm dịch vụ chuyên sâu Trong giải pháp công nghệ hỗ trợ kinh doanh nay, khai phá liệu xu hướng ưu tiên hàng đầu Đặc biệt với công tác phân đoạn khách hàng, phân tích liệu có ý nghĩa quan trọng, giải pháp khai phá liệu xem lựa chọn tốt Các hãng cung cấp giải pháp công nghệ thông tin hàng đầu giới Microsoft, Oracle, IBM,…đã tham gia xây dựng công cụ khai phá liệu, mở hội to lớn cho ngân hàng ứng dụng khai phá liệu hỗ trợ vấn đề kinh doanh Có nhiều kỹ thuật khác sử trọng khai phá liệu, cụ thể kỹ thuật khai phá liệu phân lớp dự đoán, phân tích chuỗi theo thời gian, phân cụm,…Trong kỹ thuật khai phá liệu phân cụm cho phép tự động nhóm ghi liệu theo đặc điểm thành cụm tương tựnhau.Chính phân cụm liệu phù hợp để ứng dụng toán phân đoạn khách hàng Xuất phát từ sở lý luận thực tiễn trên, tác giả lựa chọn hướng nghiên cứu “Nghiên cứu ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách hàng bán lẻ ngân hàng thương mại Việt Nam” cho luận văn thạc sỹ chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý Do hạn chế thời gian khả năng, luận văn tác giả chạy thử nghiệm số liệu ngân hàng SHB Kết cấu luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, luận văn kết cấu thành chương: Chương 1:Tổng quan hoạt động phân đoạn khách hàng NHTM Việt Nam Trong chương 1, tác giả trình bày tổng quan phân đoạn khách hàng nói chung phân đoạn khách hàng ngân hàng nói riêng Trong chương này, tác giả trình bày thực trạng vấn đề gặp phải hoạt động phân đoạn khách hàng NHTM Việt Nam Cuối cùng, tác giả trình bày khả áp dụng giải pháp phân đoạn khách hàng kỹ thuật khai phá liệu phân cụm NHTM Việt Nam thông qua phân tích SWOT Chương 2: Kỹ thuật khai phá liệu phân cụm thuật toán phân cụm Kmeans Trong chương 2, tác giả trình bày quy trình khai phá tri thức nói chung, khai phá liệu coi tiến trình Nội dung chương giới thiệu tổng quan số phương pháp khai phá liệu định, luật kết hợp, phân lớp, phân cụm,…và khả ứng dụng phương pháp lĩnh vực Cũng chương này,tác giả trình bày tổng quan phương pháp phân cụm thuật toán phân cụm K-means Cuối cùng, tác giả trình bày lý lựa chọn phương pháp phân cụm K-Means để phân đoạn khách hàng Chương 3: Ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam Trong chương 3, tác giả trình bày toán phân đoạn khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam quy trình khai phá liệu nói chung khai phá liệu phân cụm toán phân đoạn khách hàng nói riêng Cũng chương này, tác giả giới thiệu công cụ khai phá liệu BIDS Microsoft ứng dụng công cụ liệu thử nghiệm Cơ sở liệu thử nghiệm gồm 600 ghi, 13 thuộc tính mô tả đặc điểm nhân học, địa lý sản phẩm, dịch vụ sử dụng khách hàng ngân hàng SHB Cuối chương, tác giả đưa số khuyến nghị việc áp dụng kết phân đoạn khách hàng bán lẻ thuật toán phân cụm K-means Phần kết luận Qua hai năm học tập, tìm tòi, nghiên cứu, đặc biệt khoảng thời gian làm luận văn, tác giả hoàn thiện luận văn với mục tiêu đặt ban đầu Cụ thể luận văn đạt kết sau: - Trình bày kiến thức khai phá tri thức khai phá liệu - Giới thiệu phương pháp khai phá liệu phân cụm, trình bày thuật toán phân cụm K-means - Cài đặt chạy thử nghiệm thuật toán K-means công cụ BIDS Microsoft liệu ngân hàng gồm 600 ghi 13 thuộc tính - Đánh giá độ xác mô hình đưa kết luận, khuyến nghị việc áp dụng kết khai phá liệu Hướng phát triển tương lai đề tài: - Tiếp tục nghiên cứu thuật toán khai phá liệu phân cụm khác thuật toán EM, … để so sánh hiệu thuật toán áp dụng vào mô hình phân đoạn khách hàng - Tiếp tục nghiên cứu công cụ khai phá liệu khác Oracle Data Mining, IBM InfoSphere, … so sánh ưu điểm nhược điểm công cụ - Bổ sung thêm liệu tập huấn để mô hình phân cụm có độ tin cậy cao hoạt động hiệu - Tìm hiểu nhu cầu thực tế, từ cải tiến chương trình, cài đặt lại toán theo thuật toán nghiên cứu để làm việc tốt với sở liệu lớn Tác giả mong nhận quan tâm giúp đỡ bảo thầy cô với đóng góp ý kiến bạn bè để luận văn hoàn thiện Cuối cùng, tác giả xin cảm ơn góp ý tận tình cô giáo PGS.TS Trần Thị Song Minh giúp đỡ để hoàn thành luận văn  ... khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam Trong chương 3, tác giả trình bày toán phân đoạn khách hàng bán lẻ NHTM Việt Nam quy trình khai phá liệu nói chung khai phá liệu phân cụm toán phân đoạn khách hàng. .. luận thực tiễn trên, tác giả lựa chọn hướng nghiên cứu Nghiên cứu ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách hàng bán lẻ ngân hàng thương mại Việt Nam cho luận văn thạc sỹ chuyên ngành Hệ... phương pháp phân cụm thuật toán phân cụm K-means Cuối cùng, tác giả trình bày lý lựa chọn phương pháp phân cụm K-Means để phân đoạn khách hàng Chương 3: Ứng dụng khai phá liệu phân cụm phân đoạn khách