Phân tích hành vi và phân khúc thị trường: Tiếp cận từ Big Data trong ngành Ngân hàng Việt Nam

Nghiên cứu này kết hợp mô hình Recency-Frequency-Monetary (RFM) với thuật toán phân cụm K-Means để phân tích hành vi khách hàng cá nhân tại một ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu gồm 4.642 bản ghi giao dịch của 845 khách hàng, được chiết xuất từ kho dữ liệu, hệ thống Core Banking và hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Kết quả xác định 4 phân khúc khách hàng có đặc điểm và giá trị giao dịch khác nhau, làm cơ sở xây dựng chính sách chăm sóc và khai thác khách hàng phù hợp. Nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về việc ứng dụng RFM kết hợp K-Means trên dữ liệu giao dịch thực tế của ngân hàng Việt Nam, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho việc nâng cao hiệu quả quản trị quan hệ khách hàng, giữ chân khách hàng và tăng cường năng lực cạnh tranh.