Khoa học dữ liệu quan trọng vì nó giúp phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, doanh nghiệp dùng nó để hiểu hành vi khách hàng và tăng doanh số; bệnh viện dùng để chẩn đoán sớm bệnh; ngân hàng dùng để phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro tín dụng. Nhờ đó, các tổ chức có thể hoạt động thông minh và cạnh tranh hơn.

Quy trình sử dụng mô hình Học máy để phân nhóm khách hàng thành các nhóm như 1 - Mới, 2 - Tiềm năng, 3 - Thân thiết dựa trên các tiêu chí như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu và hành vi mua sắm bao gồm các bước như sau: Trước hết, cần thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống quản lý bán hàng, CRM, khảo sát hoặc nền tảng thương mại điện tử. Tiếp đến, dữ liệu sẽ được tiền xử lý để loại bỏ các giá trị thiếu, mã hóa các thông tin phi số (ví dụ: giới tính, sở thích) và chuẩn hóa dữ liệu nhằm đảm bảo tính đồng nhất. Sau đó, tùy vào việc có hay không có nhãn nhóm khách hàng, ta sẽ chọn mô hình học máy phù hợp: nếu đã có nhãn (biết khách nào thuộc nhóm nào), có thể sử dụng mô hình học có giám sát như Decision Tree, Random Forest hoặc XGBoost; nếu chưa có nhãn, sẽ dùng học không giám sát, phổ biến là K-Means Clustering để phân cụm khách hàng thành 3 nhóm dựa trên đặc điểm hành vi và chi tiêu. Mô hình sẽ được huấn luyện, đánh giá độ chính xác hoặc độ chặt chẽ của cụm rồi tiến hành diễn giải kết quả, phân tích đặc điểm của từng nhóm khách hàng và gán nhãn phù hợp (ví dụ: nhóm mua ít, mới đăng ký là “Mới”; nhóm mua định kỳ, chi tiêu cao là “Thân thiết”). Cuối cùng, mô hình sẽ được triển khai trong hệ thống để tự động phân nhóm khách hàng mới và được cập nhật định kỳ theo sự thay đổi trong dữ liệu để duy trì hiệu quả hoạt động.

Quy trình sử dụng mô hình Học máy để phân nhóm khách hàng thành các nhóm như 1 - Mới, 2 - Tiềm năng, 3 - Thân thiết dựa trên các tiêu chí như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu và hành vi mua sắm bao gồm các bước như sau: Trước hết, cần thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống quản lý bán hàng, CRM, khảo sát hoặc nền tảng thương mại điện tử. Tiếp đến, dữ liệu sẽ được tiền xử lý để loại bỏ các giá trị thiếu, mã hóa các thông tin phi số (ví dụ: giới tính, sở thích) và chuẩn hóa dữ liệu nhằm đảm bảo tính đồng nhất. Sau đó, tùy vào việc có hay không có nhãn nhóm khách hàng, ta sẽ chọn mô hình học máy phù hợp: nếu đã có nhãn (biết khách nào thuộc nhóm nào), có thể sử dụng mô hình học có giám sát như Decision Tree, Random Forest hoặc XGBoost; nếu chưa có nhãn, sẽ dùng học không giám sát, phổ biến là K-Means Clustering để phân cụm khách hàng thành 3 nhóm dựa trên đặc điểm hành vi và chi tiêu. Mô hình sẽ được huấn luyện, đánh giá độ chính xác hoặc độ chặt chẽ của cụm rồi tiến hành diễn giải kết quả, phân tích đặc điểm của từng nhóm khách hàng và gán nhãn phù hợp (ví dụ: nhóm mua ít, mới đăng ký là “Mới”; nhóm mua định kỳ, chi tiêu cao là “Thân thiết”). Cuối cùng, mô hình sẽ được triển khai trong hệ thống để tự động phân nhóm khách hàng mới và được cập nhật định kỳ theo sự thay đổi trong dữ liệu để duy trì hiệu quả hoạt động.