QUY TRÌNH ỨNG DỤNG HỌC MÁY ĐỂ PHÂN NHÓM KHÁCH HÀNG

Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu (Data Collection & Preprocessing)

Nguồn dữ liệu:

• Hồ sơ khách hàng: giới tính, độ tuổi, thu nhập
• Lịch sử giao dịch: số lần mua hàng, giá trị trung bình đơn hàng
• Hành vi: sở thích, tần suất mua hàng, danh mục yêu thích, thời gian truy cập...

Xử lý dữ liệu:

• Làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ ngoại lệ)
• Mã hóa dữ liệu phân loại (giới tính, sở thích → one-hot encoding hoặc label encoding)
• Chuẩn hóa dữ liệu số (thu nhập, tuổi, số đơn hàng → normalization hoặc standardization)

Bước 2: Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)

Chọn những thuộc tính có giá trị trong việc phân nhóm, ví dụ:

• Tuổi, giới tính
• Thu nhập
• Số lần mua hàng/tháng
• Tổng giá trị chi tiêu trong 6 tháng
• Tần suất tương tác (mở email, xem sản phẩm…)

Bước 3: Chọn mô hình Học máy (Model Selection)

Tùy thuộc vào mục tiêu và dữ liệu có nhãn hay không:

 Trường hợp 1: Dữ liệu có nhãn (đã phân nhóm thủ công trước) → Phân loại (Classification)

• Sử dụng các mô hình như:
•  
• • Decision Tree / Random Forest
  • Logistic Regression
  • XGBoost
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Neural Networks (nếu dữ liệu lớn)

 Trường hợp 2: Chưa có nhãn nhóm khách hàng → Phân cụm (Clustering)

• Dùng các thuật toán như:
•  
• • K-Means (rất phổ biến)
  • DBSCAN (nếu dữ liệu phức tạp, nhiều nhiễu)
  • Hierarchical Clustering

Bước 4: Huấn luyện mô hình (Model Training)

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra (ví dụ 80/20)
• Huấn luyện mô hình với các đặc trưng đã chọn
• Nếu là phân loại: sử dụng độ chính xác, F1-score để đánh giá
• Nếu là phân cụm: dùng Silhouette score, Within Cluster Sum of Squares (WCSS)

Bước 5: Gán nhóm và diễn giải kết quả

• Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ gán nhóm (1, 2, 3) cho mỗi khách hàng.
  Ví dụ (nếu dùng phân cụm K-Means):
•  
• • Nhóm 0 → Khách mới
  • Nhóm 1 → Khách tiềm năng (mua trung bình, tương tác cao)
  • Nhóm 2 → Khách thân thiết (chi tiêu cao, thường xuyên)

 Phân tích đặc trưng trung bình của từng nhóm để gán nhãn phù hợp.
(hoặc sử dụng trực tiếp nhãn nếu mô hình đã huấn luyện từ dữ liệu gán nhãn)

Bước 6: Triển khai và cập nhật định kỳ

• Tích hợp mô hình vào hệ thống CRM hoặc phân tích marketing
• Cập nhật dữ liệu khách hàng định kỳ và tái huấn luyện mô hình theo thời gian
• Theo dõi độ chính xác và hiệu suất phân nhóm

QUY TRÌNH ỨNG DỤNG HỌC MÁY ĐỂ PHÂN NHÓM KHÁCH HÀNG

Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu (Data Collection & Preprocessing)

Nguồn dữ liệu:

• Hồ sơ khách hàng: giới tính, độ tuổi, thu nhập
• Lịch sử giao dịch: số lần mua hàng, giá trị trung bình đơn hàng
• Hành vi: sở thích, tần suất mua hàng, danh mục yêu thích, thời gian truy cập...

Xử lý dữ liệu:

• Làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ ngoại lệ)
• Mã hóa dữ liệu phân loại (giới tính, sở thích → one-hot encoding hoặc label encoding)
• Chuẩn hóa dữ liệu số (thu nhập, tuổi, số đơn hàng → normalization hoặc standardization)

Bước 2: Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)

Chọn những thuộc tính có giá trị trong việc phân nhóm, ví dụ:

• Tuổi, giới tính
• Thu nhập
• Số lần mua hàng/tháng
• Tổng giá trị chi tiêu trong 6 tháng
• Tần suất tương tác (mở email, xem sản phẩm…)

Bước 3: Chọn mô hình Học máy (Model Selection)

Tùy thuộc vào mục tiêu và dữ liệu có nhãn hay không:

 Trường hợp 1: Dữ liệu có nhãn (đã phân nhóm thủ công trước) → Phân loại (Classification)

• Sử dụng các mô hình như:
•  
• • Decision Tree / Random Forest
  • Logistic Regression
  • XGBoost
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Neural Networks (nếu dữ liệu lớn)

 Trường hợp 2: Chưa có nhãn nhóm khách hàng → Phân cụm (Clustering)

• Dùng các thuật toán như:
•  
• • K-Means (rất phổ biến)
  • DBSCAN (nếu dữ liệu phức tạp, nhiều nhiễu)
  • Hierarchical Clustering

Bước 4: Huấn luyện mô hình (Model Training)

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra (ví dụ 80/20)
• Huấn luyện mô hình với các đặc trưng đã chọn
• Nếu là phân loại: sử dụng độ chính xác, F1-score để đánh giá
• Nếu là phân cụm: dùng Silhouette score, Within Cluster Sum of Squares (WCSS)

Bước 5: Gán nhóm và diễn giải kết quả

• Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ gán nhóm (1, 2, 3) cho mỗi khách hàng.
  Ví dụ (nếu dùng phân cụm K-Means):
•  
• • Nhóm 0 → Khách mới
  • Nhóm 1 → Khách tiềm năng (mua trung bình, tương tác cao)
  • Nhóm 2 → Khách thân thiết (chi tiêu cao, thường xuyên)

 Phân tích đặc trưng trung bình của từng nhóm để gán nhãn phù hợp.
(hoặc sử dụng trực tiếp nhãn nếu mô hình đã huấn luyện từ dữ liệu gán nhãn)

Bước 6: Triển khai và cập nhật định kỳ

• Tích hợp mô hình vào hệ thống CRM hoặc phân tích marketing
• Cập nhật dữ liệu khách hàng định kỳ và tái huấn luyện mô hình theo thời gian
• Theo dõi độ chính xác và hiệu suất phân nhóm

QUY TRÌNH ỨNG DỤNG HỌC MÁY ĐỂ PHÂN NHÓM KHÁCH HÀNG

Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu (Data Collection & Preprocessing)

Nguồn dữ liệu:

• Hồ sơ khách hàng: giới tính, độ tuổi, thu nhập
• Lịch sử giao dịch: số lần mua hàng, giá trị trung bình đơn hàng
• Hành vi: sở thích, tần suất mua hàng, danh mục yêu thích, thời gian truy cập...

Xử lý dữ liệu:

• Làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ ngoại lệ)
• Mã hóa dữ liệu phân loại (giới tính, sở thích → one-hot encoding hoặc label encoding)
• Chuẩn hóa dữ liệu số (thu nhập, tuổi, số đơn hàng → normalization hoặc standardization)

Bước 2: Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)

Chọn những thuộc tính có giá trị trong việc phân nhóm, ví dụ:

• Tuổi, giới tính
• Thu nhập
• Số lần mua hàng/tháng
• Tổng giá trị chi tiêu trong 6 tháng
• Tần suất tương tác (mở email, xem sản phẩm…)

Bước 3: Chọn mô hình Học máy (Model Selection)

Tùy thuộc vào mục tiêu và dữ liệu có nhãn hay không:

 Trường hợp 1: Dữ liệu có nhãn (đã phân nhóm thủ công trước) → Phân loại (Classification)

• Sử dụng các mô hình như:
•  
• • Decision Tree / Random Forest
  • Logistic Regression
  • XGBoost
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Neural Networks (nếu dữ liệu lớn)

 Trường hợp 2: Chưa có nhãn nhóm khách hàng → Phân cụm (Clustering)

• Dùng các thuật toán như:
•  
• • K-Means (rất phổ biến)
  • DBSCAN (nếu dữ liệu phức tạp, nhiều nhiễu)
  • Hierarchical Clustering

Bước 4: Huấn luyện mô hình (Model Training)

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra (ví dụ 80/20)
• Huấn luyện mô hình với các đặc trưng đã chọn
• Nếu là phân loại: sử dụng độ chính xác, F1-score để đánh giá
• Nếu là phân cụm: dùng Silhouette score, Within Cluster Sum of Squares (WCSS)

Bước 5: Gán nhóm và diễn giải kết quả

• Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ gán nhóm (1, 2, 3) cho mỗi khách hàng.
  Ví dụ (nếu dùng phân cụm K-Means):
•  
• • Nhóm 0 → Khách mới
  • Nhóm 1 → Khách tiềm năng (mua trung bình, tương tác cao)
  • Nhóm 2 → Khách thân thiết (chi tiêu cao, thường xuyên)

 Phân tích đặc trưng trung bình của từng nhóm để gán nhãn phù hợp.
(hoặc sử dụng trực tiếp nhãn nếu mô hình đã huấn luyện từ dữ liệu gán nhãn)

Bước 6: Triển khai và cập nhật định kỳ

• Tích hợp mô hình vào hệ thống CRM hoặc phân tích marketing
• Cập nhật dữ liệu khách hàng định kỳ và tái huấn luyện mô hình theo thời gian
• Theo dõi độ chính xác và hiệu suất phân nhóm