Hành vi khách hàng ngày nay trở nên phức tạp và khó dự đoán hơn bao giờ hết, do ảnh hưởng từ công nghệ, mạng xã hội và lượng thông tin khổng lồ. Các phương pháp phân tích truyền thống không còn đủ mạnh để đáp ứng yêu cầu này.
Chính vì vậy, AI và Machine Learning (ML) đã trở thành giải pháp đột phá giúp các doanh nghiệp dự báo hành vi khách hàng một cách chính xác hơn. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự đoán theo thời gian thực, AI/ML giúp cải thiện hiệu quả chiến lược marketing và kinh doanh.
Trong bài viết này, anh Trường Giang, với nhiều năm kinh nghiệm trong việc xây dựng mô hình dự báo, sẽ chia sẻ những kinh nghiệm thực tế về việc ứng dụng AI và Machine Learning để phân tích hành vi khách hàng.
1. Vì sao cần AI để hiểu hành vi khách hàng?
Q: Vì sao hành vi khách hàng ngày nay trở nên khó dự đoán?
Theo quan sát của tôi, có ba yếu tố chính.
- Thứ nhất, khách hàng ngày nay tiếp cận khối lượng thông tin khổng lồ, khiến nhu cầu và quan điểm trở nên đa dạng, khó phân loại.
- Thứ hai, sự phát triển của thương mại điện tử và công nghệ số đem đến quá nhiều lựa chọn thay thế. Điều này khiến quyết định mua hàng không còn tuân theo một quy luật ổn định nào.
- Thứ ba, yếu tố mạng xã hội và cộng đồng online có ảnh hưởng mạnh. Một xu hướng có thể thay đổi hành vi tiêu dùng chỉ trong vài ngày.
Nói ngắn gọn, khách hàng hiện nay không chỉ quan tâm đến sản phẩm, mà còn chịu tác động từ trải nghiệm, giá trị cá nhân và cộng đồng – khiến việc dự đoán hành vi trở nên phức tạp hơn nhiều.
Q: AI & Machine Learning là gì và nó giải quyết bài toán dự báo hành vi khách hàng như thế nào?
AI (Trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning (Học máy) có thể được hiểu đơn giản là những công cụ và phương pháp tính toán tiên tiến, cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu và tự động cải thiện hiệu quả dự báo mà không cần lập trình cứng từng quy tắc.
Trong lĩnh vực dự báo hành vi khách hàng, các công cụ truyền thống như kinh tế học hành vi (behavioral economics) đã từng rất hữu ích. Tuy nhiên, như đã phân tích ở trên, hành vi tiêu dùng trong kỷ nguyên số trở nên phức tạp, phi tuyến tính và thay đổi nhanh chóng. Điều này khiến các mô hình truyền thống khó đạt được độ chính xác cao.
AI/ML mang lại lợi thế vượt trội nhờ:
- Xử lý dữ liệu khổng lồ: Khách hàng ngày nay để lại “dấu vết số” ở nhiều kênh (mạng xã hội, thương mại điện tử, ứng dụng di động…). AI/ML có khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu đa dạng và khổng lồ này.
- Khám phá mẫu hành vi tiềm ẩn: Machine Learning tìm ra các quy luật và mối quan hệ phức tạp mà các mô hình truyền thống khó nhận diện.
- Dự báo theo thời gian thực: Hệ thống có thể cập nhật liên tục từ dữ liệu mới, nhờ vậy dự báo nhanh chóng và bám sát thay đổi hành vi của khách hàng.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: AI không chỉ dự báo xu hướng chung, mà còn dự đoán nhu cầu và sở thích của từng cá nhân, giúp doanh nghiệp đưa ra đề xuất phù hợp.
Thêm vào đó, sự phong phú về dữ liệu và sự phát triển của hạ tầng tính toán (cloud, GPU, big data platforms) đã giúp việc ứng dụng AI/ML trong dự báo hành vi khách hàng trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Q: Anh thường sử dụng những kỹ thuật hoặc mô hình Machine Learning nào? Có lưu ý gì cho những người mới bắt đầu?
Trong công việc, tôi thường kết hợp cả cũ và mới. Với những bài toán đơn giản, tôi dùng Linear Regression, Kmeans Clustering hoặc Time Series Analysis. Với dữ liệu phức tạp hơn, tôi triển khai Random Forest, Gradient Boosting Tree. Và khi cần độ chính xác cao hơn, tôi áp dụng deep learning như TabNet, thậm chí thử nghiệm với Large Language Models (LLMs).
Lưu ý cho người mới bắt đầu là: đừng chỉ dừng lại ở việc biết cách chạy mô hình, mà nên tìm hiểu thêm về nguyên lý và cấu trúc bên trong của từng loại. Khi hiểu rõ tại sao mô hình hoạt động theo cách đó, bạn sẽ dễ dàng hơn trong việc chọn mô hình phù hợp và biết cách tinh chỉnh để đạt hiệu quả cao.
Đọc thêm: Top 5 thuật toán phân loại (Classification) trong Machine learning
2. Thách thức và case study thực tế
Q: Khi triển khai dự báo hành vi khách hàng, doanh nghiệp thường gặp thách thức gì?
Tôi đã làm việc với nhiều dự án và nhận ra có bốn vấn đề phổ biến:
- Chất lượng và số lượng dữ liệu: Dữ liệu thường không sạch, thiếu tính đồng bộ, hoặc quá ít. Quá trình thu thập và lưu trữ chưa bài bản khiến mô hình khó đạt độ chính xác cao.
- Hạn chế về hạ tầng công nghệ: Thiếu hệ thống máy móc, nền tảng xử lý và lưu trữ dữ liệu đủ mạnh để triển khai các mô hình AI/ML quy mô lớn.
- Thiếu định hướng rõ ràng: Nhiều doanh nghiệp chạy theo “trend” AI mà không xác định rõ mục tiêu kinh doanh cụ thể, dẫn đến mô hình khó phát huy giá trị thực tế.
- Nguồn nhân lực hạn chế: Thiếu chuyên gia có kiến thức sâu về AI/ML và khả năng chuyển giao mô hình vào quy trình vận hành, khiến việc ứng dụng gặp nhiều trở ngại.
Q: Anh có thể chia sẻ một trường hợp thực tế, nơi việc ứng dụng AI/ML để dự báo hành vi khách hàng đã giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và cải thiện kết quả kinh doanh?
Một ví dụ thực tế là mô hình C-Score mà anh xây dựng năm 2024. Trước đây, với các khách hàng đang trả nợ đúng hạn, bộ phận thu hồi nợ vẫn gọi nhắc theo quy trình cố định (trước 6 ngày, 3 ngày, và tại ngày đến hạn). Tuy nhiên, điều này gây lãng phí nhân lực và làm giảm trải nghiệm khách hàng, bởi nhiều người vốn đã có thói quen trả nợ đúng hạn.
Mô hình C-Score sử dụng Machine Learning để dự báo xác suất trả nợ của từng khách hàng trong tháng tiếp theo, từ đó phân loại thành nhiều nhóm khác nhau. Những khách hàng được dự báo có hành vi trả nợ tốt sẽ được giảm tần suất gọi nhắc, trong khi nhóm rủi ro cao được tập trung theo dõi sát hơn.
Kết quả là, sau khi triển khai từ tháng 12/2024, tỷ lệ thu hồi nợ vẫn giữ nguyên nhưng chi phí vận hành giảm tới 40%. Dự án này không chỉ mang lại hiệu quả kinh doanh rõ rệt mà còn giành giải thưởng “Transformation Project of the Year”.
Đọc thêm: 04 giai đoạn phân tích dữ liệu – Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics
Q: Anh có lời khuyên nào cho các anh chị chủ doanh nghiệp muốn bắt đầu áp dụng AI/ML vào dự báo hành vi khách hàng nhưng chưa có nhiều kiến thức về data?
Trong kỷ nguyên số, “ai không nắm được dữ liệu thì sẽ không thể chiến thắng”. AI/ML chỉ là một phần trong bức tranh lớn hơn là phân tích dữ liệu. Khi hành vi tiêu dùng trở nên phức tạp và thay đổi nhanh, việc ra quyết định chỉ dựa trên “kinh nghiệm” đã không còn phù hợp. Thực tế đã chứng minh, từ doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn lớn, data-driven decision-making luôn mang lại lợi thế cạnh tranh.
Một vài lời khuyên thực tế:
- Bắt đầu từ dữ liệu khách hàng: Hãy cố gắng thu thập có hệ thống thông tin liên quan đến hành vi tiêu dùng và tương tác của khách hàng.
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Ngay cả khi chưa áp dụng AI/ML, hãy tận dụng phân tích dữ liệu cơ bản để thay thế cho phỏng đoán cảm tính.
- Đầu tư hạ tầng dữ liệu: Xây dựng hệ thống lưu trữ và khai thác dữ liệu. Trong thời đại này, dữ liệu chính là “vàng kỹ thuật số”.
- Phát triển tư duy dữ liệu (data mindset): Chủ doanh nghiệp cần trang bị tư duy phân tích dữ liệu cho bản thân, từ đó mới có thể tuyển dụng đúng người và định hướng công ty đi theo chiến lược data-driven.
TẠM KẾT
Các phương pháp truyền thống không còn đáp ứng được sự thay đổi nhanh chóng của khách hàng và thị trường. Tuy nhiên, AI và Machine Learning đã mở ra một hướng đi mới, giúp các doanh nghiệp dự đoán chính xác hơn về hành vi khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Để trang bị cho mình nền tảng vững chắc về AI và Machine Learning, cũng như nâng cao khả năng phân tích dữ liệu trong bối cảnh kỷ nguyên số, hãy tham khảo ngay các khóa học sau:
Khóa học AI & Machine learning with Python được thiết kế nhằm giúp học viên hiểu, ứng dụng Python và Machine Learning trong phân tích dự báo (advanced analytics), từ đó hiểu nền tảng về AI và đây là bước đầu tiên trong hành trình học và làm AI chuyên nghiệp.
Khóa học Generative AI giúp bạn ứng dụng AI vào công việc phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình. Bạn sẽ học cách sử dụng AI để tạo code tự động, phân tích insight từ dữ liệu và tinh chỉnh prompt để giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Khóa học Professional Data Analyst Program sẽ trang bị cho bạn bộ kỹ năng phân tích dữ liệu toàn diện, kết hợp với kiến thức AI ứng dụng trong Marketing & Sales Analytics. Đây là hành trang vững chắc giúp bạn mở ra cơ hội phát triển sự nghiệp bền vững trong lĩnh vực Data Analytics.
