12,59%

7 và 4 hạt

3,8

1. Thu thập dữ liệu Thu thập thông tin khách hàng từ các nguồn như website, app, CRM, mạng xã hội, điểm bán lẻ,... Dữ liệu gồm: Nhân khẩu học: giới tính, tuổi, thu nhập, nghề nghiệp,... Hành vi: số lần mua hàng, giá trị đơn hàng, tần suất mua, thời gian mua gần nhất,... Sở thích và thói quen tiêu dùng: loại sản phẩm hay mua, kênh mua sắm,... 2. Tiền xử lý dữ liệu Làm sạch dữ liệu (loại bỏ trùng, xử lý dữ liệu thiếu). Chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: chuyển đổi thu nhập về cùng đơn vị, gán nhãn cho giới tính). Mã hóa dữ liệu định tính (giới tính, sở thích) bằng kỹ thuật như one-hot encoding. Chuẩn hóa dữ liệu số (scaling) nếu dùng mô hình nhạy với thang đo. 3. Lựa chọn mô hình học máy Nếu đã có nhãn nhóm khách hàng (Mới, Tiềm năng, Thân thiết): Dùng phân loại (classification) như: Decision Tree, Random Forest, SVM, KNN, Logistic Regression, v.v. Nếu chưa có nhãn nhóm: Dùng phân cụm (clustering) như: K-Means, DBSCAN, hoặc Hierarchical Clustering Sau đó gán các cụm thành các nhóm khách hàng tương ứng (1 - Mới; 2 - Tiềm năng; 3 - Thân thiết) dựa vào đặc điểm của từng cụm. 4. Huấn luyện mô hình Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra (train/test split). Đưa dữ liệu vào mô hình để huấn luyện. Tinh chỉnh tham số mô hình để tăng độ chính xác 5. Đánh giá mô hình Dùng các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall, F1-score (đối với mô hình phân loại). Với phân cụm, có thể đánh giá bằng Silhouette Score, Davies-Bouldin Index,... 6. Triển khai và ứng dụng Dùng mô hình để phân loại khách hàng mới theo nhóm. Hỗ trợ ra quyết định kinh doanh như: Gửi ưu đãi phù hợp, Giữ chân khách hàng thân thiết, Chăm sóc khách hàng tiềm năng,… 7. Cập nhật và cải tiến Liên tục cập nhật dữ liệu mới để mô hình thích nghi với sự thay đổi trong hành vi khách hàng. Tái huấn luyện mô hình định kỳ.

1. Thu thập dữ liệu Thu thập thông tin khách hàng từ các nguồn như website, app, CRM, mạng xã hội, điểm bán lẻ,... Dữ liệu gồm: Nhân khẩu học: giới tính, tuổi, thu nhập, nghề nghiệp,... Hành vi: số lần mua hàng, giá trị đơn hàng, tần suất mua, thời gian mua gần nhất,... Sở thích và thói quen tiêu dùng: loại sản phẩm hay mua, kênh mua sắm,... 2. Tiền xử lý dữ liệu Làm sạch dữ liệu (loại bỏ trùng, xử lý dữ liệu thiếu). Chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: chuyển đổi thu nhập về cùng đơn vị, gán nhãn cho giới tính). Mã hóa dữ liệu định tính (giới tính, sở thích) bằng kỹ thuật như one-hot encoding. Chuẩn hóa dữ liệu số (scaling) nếu dùng mô hình nhạy với thang đo. 3. Lựa chọn mô hình học máy Nếu đã có nhãn nhóm khách hàng (Mới, Tiềm năng, Thân thiết): Dùng phân loại (classification) như: Decision Tree, Random Forest, SVM, KNN, Logistic Regression, v.v. Nếu chưa có nhãn nhóm: Dùng phân cụm (clustering) như: K-Means, DBSCAN, hoặc Hierarchical Clustering Sau đó gán các cụm thành các nhóm khách hàng tương ứng (1 - Mới; 2 - Tiềm năng; 3 - Thân thiết) dựa vào đặc điểm của từng cụm. 4. Huấn luyện mô hình Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra (train/test split). Đưa dữ liệu vào mô hình để huấn luyện. Tinh chỉnh tham số mô hình để tăng độ chính xác 5. Đánh giá mô hình Dùng các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall, F1-score (đối với mô hình phân loại). Với phân cụm, có thể đánh giá bằng Silhouette Score, Davies-Bouldin Index,... 6. Triển khai và ứng dụng Dùng mô hình để phân loại khách hàng mới theo nhóm. Hỗ trợ ra quyết định kinh doanh như: Gửi ưu đãi phù hợp, Giữ chân khách hàng thân thiết, Chăm sóc khách hàng tiềm năng,… 7. Cập nhật và cải tiến Liên tục cập nhật dữ liệu mới để mô hình thích nghi với sự thay đổi trong hành vi khách hàng. Tái huấn luyện mô hình định kỳ.

1. Triển khai và bảo trì hệ thống: Họ chịu trách nhiệm cài đặt, cấu hình và duy trì các hệ thống phần cứng, phần mềm, mạng máy tính để phục vụ hoạt động của doanh nghiệp. 2. Hỗ trợ kỹ thuật: Chuyên viên kỹ thuật thường là người hỗ trợ nhân viên khác khi có sự cố liên quan đến CNTT, như lỗi phần mềm, không kết nối được mạng, hay thiết bị không hoạt động. 3. Bảo mật hệ thống: Họ giúp thiết lập và giám sát các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các nguy cơ như virus, hacker, hay rò rỉ thông tin. 4. Phân tích và tối ưu hóa: Họ theo dõi hiệu suất hệ thống, phân tích dữ liệu sử dụng, từ đó đề xuất các cải tiến kỹ thuật để nâng cao hiệu quả làm việc. 5. Tư vấn và đào tạo: Chuyên viên kỹ thuật còn có thể tham gia vào việc tư vấn lựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp và hướng dẫn người dùng sử dụng hiệu quả.