Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu: Chương 6 - PGS. TS. Hà Quang Thụy

Chương 6 - Phân cụm dữ liệu và hệ thống tư vấn. Những nội dung chính trong chương này gồm có: Phân cụm: giới thiệu; mô hình phân cụm: phẳng, phân cấp, theo mật độ và theo mô hình; gán nhãn cụm và đánh giá phân cụm; hệ thống tư vấn: giới thiệu; kỹ thuật tư vấn: khái quát và cụ thể; đánh giá hệ thống tư vấn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu: Chương 6 - PGS. TS. Hà Quang Thụy BÀI GIẢNG KHAI PHÁ DỮ LIỆUCHƯƠNG 6. PHÂN CỤM DỮ LiỆU và HỆ THỐNG TƯ VẤN PGS. TS. Hà Quang Thụy TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI HÀ NỘI, 09-2018 http://uet.vnu.edu.vn/~thuyhq/ 1 Nội dung Phân cụm: Giới thiệu Mô hình phân cụm: phẳng, phân cấp, theo mật độ và theo mô hình Gán nhãn cụm và đánh giá phân cụm Hệ thống tư vấn: Giới thiệu Kỹ thuật tư vấn: Khái quát và cụ thể Đánh giá hệ thống tư vấnCharu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy. Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press 2014.Israël César Lerman. Foundations and Methods in Combinatorial and Statistical Data 2 Analysis and Clustering. Springer-Verlag London, 2016Giới thiệu. Ví dụ về phân khúc khách hàng ⚫ Vòng đời cá nhân khách hàng ▪ Khách hàng: là các giai đoạn sống thay đổi theo thời gian ▪ Công ty: Khởi nghiệp, phát triển/sát nhập, chấm dứt ▪ Cá nhân: tốt nghiệp trung học, tốt nghiệp đại học, nhận công việc làm, xây dựng gia đình, sinh con, thay đổi nơi cư trú, v.v. ▪ quan trọng để tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng ▪ Ví dụ: chuyển nhà, sinh con, v.v. ▪ Một số loại doanh nghiệp được tổ chức xung quanh từng giai đoạn sống: mẹ và bé, áo cưới, v.v. ⚫ Thách thức ▪ Thách thức: xác định các sự kiện trong cuộc sống kịp thời ▪ Nhiều sự kiện chỉ xảy một lần, hoặc rất hiếm khi xảy ra ▪ Sự kiện giai đoạn cuộc sống: không thể đoán trước và kiểm soát 3Một khung nhìn vòng đời khách hàng ⚫ Các giai đoạn ▪ Ứng viên tiềm năng ▪ Ứng viên triển vong ▪ Khách hàng mới ▪ Khách hàng được ghi nhận: Giá trị thấp, giá trị cao tiềm năng, giá trị cao ▪ Khách hàng cũ: tự nguyện hoặc cưỡng bức ▪ Tập khách hàng giá trị cao, cao tiềm năng, cao: phân khúc KH 4Khung nhìn hành trình KH: thang giá trị Đối sánh ▪ Ứng viên tiềm năng ~ Ứng viên nghi vấn ▪ Ứng viên triển vọng ~ Ứng viên tiềm năng ▪ Khách hàng mới ~ Khách hàng mới ▪ Khách hàng giá trị thấp ~ Khách hàng lặp lại ▪ Khách hàng giá trị cao tiềm năng ~ Khách hàng đa số 5 ▪ Khách hàng giá trị cao ~ Khách hàng vận độngHai lợi ích quan trọng phân khúc KH ⚫ Giảm chi phí tiếp thị ▪ Cải tiến duy trì KH: giảm chi phí tiếp thị ▪ Ví dụ: chi phí thu hút KH mới gấp 20 lần duy trì KH hiện có ▪ Chi phí phục vụ KH hiện thời: giảm theo thời gian ▪ Quản lý QHKH tự động hóa hoàn toàn: rất ít chi phí ⚫ Hiểu KH sâu sắc hơn ▪ Nhiệm kỳ dài hơn: hiểu biết tốt hơn lẫn nhau ▪ Cty hiểu kỹ kỳ vọng của KH, KH hiểu cái gì Cty cung cấp được ▪ Quan hệ sâu sắc hơn, tin cậy và cam kết hai bên phát triển hơn ▪ dòng doanh thu và lợi nhuận từ khách hàng trở nên an toàn hơn ▪ tháng 31-36 quần áo trực tuyến 67%, tạp hóa 23% tháng 0-6 ▪ Mô hình hành trình bậc thang giá trị: Cty hiểu vị trí hiện thời KH ▪ Phần chi tiêu của KH tăng lên 6Trung thành KH ⚫ Giới thiệu ▪ Trung thành KH với Cty ▪ Hai tiếp cận xác định & đo lường: hành vi và thái độ ⚫ Trung thành hành vi ▪ tham chiếu đến hành vi mua sản phẩm của KH ▪ Hai khía cạnh trung thành hành vi: (i) vẫn tích cực mua sản phẩm; (ii) Công ty vẫn duy trì được chi tiêu của KH ▪ Danh mục mua các nhà CC tựa nhau: c/tiêu KH quan trọng hơn ▪ Ba độ đo hành vi trung thành ▪ Mua hàng gần đây (Recency of purchases: R): (Nghịch đảo) Thời gian trôi qua kể từ lần mua cuối cùng ▪ Tần số mua hàng (Frequency of purchases: F): Số lượng mua trong khoảng thời gian xác định. ▪ giá trị tiền mua hàng (Monetary value of purchases: M): Giá trị tiền mua hàng trong khoảng thời gian xác định. 7Bài toán phân khúc khách hàng ⚫ Giới thiệu ▪ Phạm vi: Tập khách hàng hiện thời trong CS KH ▪ Dữ liệu: Dữ liệu mua sản phẩm công ty của KH ▪ Định hướng: Ba nhóm KH như đã đề cập ...