Ứng dụng Machine Learning để khai phá dữ liệu kinh doanh

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đang trở thành một trong những tài sản giá trị nhất của doanh nghiệp. Mỗi tương tác với khách hàng, mỗi giao dịch, mỗi chiến dịch marketing đều để lại dấu vết – những tín hiệu phản ánh hành vi, xu hướng và cơ hội tăng trưởng. Tuy nhiên, nếu dữ liệu chỉ được lưu trữ mà không được khai thác hiệu quả, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ những cơ hội chiến lược quan trọng.

Việc ra quyết định dựa trên cảm tính, dự báo thị trường không chính xác, hay chi tiêu lãng phí cho các chiến dịch không hiệu quả đều có thể bắt nguồn từ việc không “nghe được tiếng nói của dữ liệu”. Câu hỏi đặt ra là: Làm sao để chuyển hóa dữ liệu thành “biết nói” và chỉ dẫn, giúp doanh nghiệp gặt hái được những giá trị thực sự!

Đây chính là lúc Machine Learning (Học máy) phát huy vai trò. Với khả năng phân tích sâu, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán, Machine Learning giúp doanh nghiệp khai phá những giá trị ẩn giấu, hiểu rõ khách hàng hơn, tối ưu vận hành và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.

Machine Learning: “Bộ não” thông minh biến dữ liệu thành quyết định

Machine Learning (ML) là một nhánh của Trí tuệ Nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu thay vì làm theo những lệnh được lập trình sẵn. Nói đơn giản, thay vì bạn phải tự mình tìm ra quy luật, ML sẽ giúp máy tính tự động phát hiện ra những thông tin giá trị ẩn sâu trong dữ liệu của bạn, và thậm chí dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo.

Machine Learning bao gồm rất nhiều thuật toán, và các thuật toán này rất linh hoạt, một thuật toán có thể được ứng dụng để giải quyết đa dạng các bài toán kinh doanh khác nhau. Dưới đây là 5 ứng dụng nổi bật của Machine Learning có thể giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và ra quyết định chính xác hơn:

1. Các thuật toán phân cụm: Đừng bán “một cỡ cho tất cả”

Bạn có đang coi mọi khách hàng đều như nhau? Điều đó có thể khiến bạn lãng phí ngân sách và bỏ lỡ cơ hội. Mỗi khách hàng đều có những đặc điểm, hành vi và nhu cầu riêng biệt. Machine Learning với các thuật toán phân cụm (Clustering) giúp doanh nghiệp bạn giải quyết bài toán này một cách khoa học. Phân cụm là quá trình ML tự động chia dữ liệu thành các nhóm (cụm) sao cho các dữ liệu (ví dụ: khách hàng) trong mỗi nhóm có sự tương đồng cao nhất, trong khi sự khác biệt giữa các nhóm lại lớn. Điều này giúp doanh nghiệp tìm ra các “mẫu hình ẩn” trong hành vi và đặc điểm của khách hàng mà bạn không thể tự phát hiện được bằng cách thủ công.

Các thuật toán phân cụm, mỗi thuật toán lại hữu ích với từng cách phân bố dữ liệu khác nhau
Nguồn ảnh: https://scikit-learn.org/stable/_images/sphx_glr_plot_cluster_comparison_001.png

• Các thuật toán phân cụm phổ biến thường được sử dụng:
  • K-Means: K-Means là thuật toán phân nhóm dữ liệu thành các cụm (cluster) dựa trên mức độ giống nhau. Mỗi điểm dữ liệu sẽ được gán vào cụm có trung tâm gần nhất, sao cho các điểm trong cùng một cụm thì càng giống nhau càng tốt.
  • DBSCAN: DBSCAN là thuật toán phân cụm dựa trên mật độ điểm dữ liệu. Nó nhóm các điểm nằm gần nhau thành một cụm và loại bỏ những điểm nằm riêng lẻ (điểm nhiễu/outlier). Điều này giúp phát hiện được các cụm có hình dạng không đều và xử lý tốt dữ liệu có nhiễu.
  • Gaussian Mixture Model (GMM): GMM là thuật toán phân nhóm dữ liệu dựa trên xác suất. Thay vì chia rõ từng điểm vào một nhóm, GMM ước tính mỗi điểm có xác suất thuộc về từng nhóm, dựa trên hình dạng và độ phân tán của dữ liệu.
  • Hierarchical Clustering: Hierarchical Clustering là thuật toán phân nhóm dữ liệu theo dạng cây phân cấp (giống sơ đồ phả hệ), trong đó các điểm dữ liệu được gom dần thành cụm dựa trên độ giống nhau cho đến khi chỉ còn một cụm duy nhất hoặc đạt số cụm mong muốn.
• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp:
  • Phân khúc khách hàng, cá nhân hóa chiến lược: Thiết kế chương trình marketing, ưu đãi, và nội dung, nhắm chọn phù hợp riêng cho từng nhóm khách hàng, tăng hiệu quả chuyển đổi và tối ưu chi phí quảng cáo
  • Phát triển sản phẩm & dịch vụ: Nắm bắt nhu cầu đặc thù của từng nhóm để tạo ra các sản phẩm/dịch vụ đúng “chất” họ cần, nâng cao trải nghiệm khách hàng
  • Quản lý & Tối ưu: Xác định nhóm khách hàng cao cấp hoặc có nguy cơ rời bỏ để có chiến lược giữ chân đặc biệt, đồng thời phân nhóm sản phẩm/dịch vụ để tối ưu trưng bày và khuyến mãi

  • Nhận diện rủi ro & cơ hội: Phát hiện các nhóm có hành vi bất thường giúp cảnh báo rủi ro (ví dụ: rủi ro tín dụng) hoặc khám phá các phân khúc ngách tiềm năng

     

2. Các thuật toán phân loại: ” Đọc vị” khách hàng, dự đoán sự kiện

ML có thể giúp bạn dự đoán một sự kiện sẽ xảy ra hay không, hoặc phân loại một đối tượng vào một nhóm cụ thể. Các thuật toán phân loại sẽ học từ dữ liệu đã được dán nhãn (ví dụ: “khách hàng này đã mua hàng”, “khách hàng này không mua”) để dự đoán kết quả cho dữ liệu mới.

• • Các thuật toán thường dùng:
    • Logistic Regression: Logistic Regression dự đoán xác suất một điều gì đó xảy ra, và từ xác suất đó, mô hình sẽ phân loại đối tượng vào một nhóm cụ thể (thường là hai nhóm, ví dụ: “có” hoặc “không”).
    • Decision Trees (Cây quyết định): Decision Tree phân loại dữ liệu bằng cách chia nhỏ vấn đề thành các câu hỏi đơn giản (như một sơ đồ cây). Mỗi câu hỏi sẽ chia nhóm dữ liệu thành các nhóm nhỏ hơn cho đến khi có được kết quả phân loại cuối cùng.
    • Support Vector Machine (SVM): SVM tìm ra “đường ranh giới” tốt nhất để phân tách các nhóm dữ liệu khác nhau, sao cho khoảng cách từ ranh giới đến các điểm gần nhất của mỗi nhóm là lớn nhất. Nhờ đó, SVM có khả năng phân loại chính xác, đặc biệt với dữ liệu phức tạp.
    • K-Nearest Neighbors (KNN): KNN phân loại một đối tượng mới dựa trên những “hàng xóm” gần nhất của nó trong dữ liệu đã biết. Nếu phần lớn các điểm lân cận thuộc nhóm nào, đối tượng mới sẽ được xếp vào nhóm đó.

• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp:

• • Dự đoán khách hàng rời bỏ (Churn Prediction): Nhận diện sớm những khách hàng có khả năng ngưng sử dụng sản phẩm/dịch vụ của bạn, giúp bạn chủ động thực hiện các chiến dịch giữ chân
  • Phân loại thư rác (Spam Detection): Tự động lọc các email không mong muốn khỏi hộp thư của bạn
  • Phê duyệt tín dụng/khoản vay: Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng để quyết định có nên cấp tín dụng hay không
  • Phát hiện gian lận: Xác định các giao dịch hoặc hoạt động đáng ngờ có thể là gian lận

Dashboard Dự báo khách hàng rời bỏ do Lead Consulting thực hiện cho khách hàng lĩnh vực bán lẻ

 

Dashboard Dự báo tiêu dùng chéo giữa các thương hiệu do Lead Consulting thực hiện cho khách hàng lĩnh vực tài chính

3. Các thuật toán dự báo: Dự báo xu hướng, tối ưu kế hoạch

Khi bạn cần dự đoán một con số cụ thể trong tương lai – như doanh số, giá cả, hay nhu cầu thị trường – các thuật toán hồi quy trong Machine Learning sẽ phát huy sức mạnh. Chúng phân tích dữ liệu lịch sử và tìm ra mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng để ước lượng chính xác giá trị đầu ra. Điều này giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong lập kế hoạch tài chính, phân bổ ngân sách, tối ưu hàng tồn kho hoặc xác định mức giá cạnh tranh.

• Các thuật toán tiêu biểu: 
  • Linear Regression: Đây là thuật toán giúp dự báo một giá trị dựa trên mối quan hệ tuyến tính của nhiều biến đầu vào.
  • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Là mô hình dự báo chuỗi thời gian, thường được sử dụng khi có dữ liệu theo thời gian và khi dữ liệu có xu hướng hoặc tính chu kỳ.
  • Random Forest Regression: Sử dụng nhiều mô hình nhỏ (decision trees) để tạo ra một mô hình mạnh hơn, ổn định hơn, có độ chính xác cao và phù hợp với dữ liệu phức tạp.
  • Neural Networks (Mạng Nơ-ron): Với khả năng học từ dữ liệu phức tạp và phi tuyến tính (Deep Learning), mạng nơ-ron rất phù hợp với các dự báo mang tính phức hợp và cần nhận diện mẫu hình sâu sắc.
• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp:
  • Dự báo doanh thu và nhu cầu: Lập kế hoạch sản xuất, nhập hàng và bán hàng tối ưu, tránh tồn kho lãng phí hoặc bỏ lỡ doanh số
  • Quản lý rủi ro và Nguồn lực: Dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ, nhân viên nghỉ việc, hoặc các biến động thị trường, giúp doanh nghiệp chủ động trong việc quản lý rủi ro và phân bổ nguồn lực.
  • Tối ưu chiến lược marketing và Hỗ trợ ra quyết định: Dự đoán lưu lượng truy cập các kênh truyền thông marketing trong các dịp cao điểm (như lễ Tết, sale mùa hè,…), từ đó hỗ trợ lên kế hoạch truyền thông và phân bổ ngân sách quảng cáo phù hợp theo từng kênh

4. Các thuật toán hỗ trợ đề xuất và tối ưu ra quyết định: Cá nhân hóa trải nghiệm, tăng lượt mua hàng

Đây là ứng dụng có thể thấy hàng ngày trên các nền tảng lớn như Netflix, Amazon, YouTube. Mỗi khách hàng là một hành trình riêng biệt, và việc hiểu rõ họ ở từng điểm chạm là chìa khóa để tăng trưởng doanh thu một cách bền vững. Machine Learning giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu hành vi – từ lịch sử mua sắm, tìm kiếm đến lượt xem – để đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất với nhu cầu của từng người.

• Các thuật toán tiêu biểu: 
  • Collaborative Filtering: Thuật toán này dựa trên hành vi của tập thể người dùng để đưa ra gợi ý. Có 2 cách tiếp cận chính:
    (1) User-based: Dựa vào mức độ tương đồng giữa người dùng với nhau (ví dụ: nếu người dùng A có lịch sử tương tác giống người B (ví dụ: cùng xem, mua, thích các sản phẩm tương tự), thì sản phẩm mà B thích có thể được đề xuất cho A.) và
    (2) Item-based: Dựa vào mối quan hệ giữa các sản phẩm (ví dụ: nếu nhiều người thường xem sản phẩm A rồi mua sản phẩm B, thì hệ thống sẽ đề xuất B cho những ai đang xem A).
  • Content-based Filtering: Hệ thống gợi ý này dựa trên sở thích trước đó của chính người dùng. Nếu bạn từng tương tác với sản phẩm/nội dung có đặc điểm X, hệ thống sẽ đề xuất các mục tương tự cũng có đặc điểm X.
  • Hybrid Systems: Kết hợp nhiều phương pháp gợi ý khác nhau để đưa ra đề xuất chính xác, đa dạng và phù hợp hơn, khắc phục nhược điểm của từng phương pháp đơn lẻ.
  • Matrix Factorization Techniques: Là kỹ thuật phân rã ma trận người dùng – sản phẩm thành các vector ẩn. Kỹ thuật này giúp hệ thống hiểu sâu hơn về sở thích “ngầm” của người dùng và đặc điểm của sản phẩm để đưa ra đề xuất phù hợp. (Thuật toán tiêu biểu: Singular Value Decomposition – SVD).
• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp:
  • Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Cung cấp trải nghiệm mua sắm, giải trí hoặc tìm kiếm thông tin có tính cá nhân hóa cao, tăng sự hài lòng và giữ chân khách hàng, từ đó nâng cao doanh số và tỷ lệ chuyển đổi.
  • Tối ưu chiến lược: Hỗ trợ ra quyết định về marketing, định giá, và các quy trình vận hành dựa trên các mô hình gợi ý hành động tối ưu.
  • Tăng tương tác và giữ chân người dùng: Giúp các nền tảng số (e-commerce, streaming, tin tức) tăng cường tương tác, thời gian sử dụng và giữ chân người dùng hiệu quả hơn.
    

5. Các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu ngôn ngữ con người, cải thiện tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Với sự hỗ trợ của Machine Learning, các thuật toán NLP có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa nhiều tác vụ liên quan đến văn bản và ngôn ngữ như phân tích cảm xúc, phân loại văn bản, trích xuất thông tin từ phản hồi khách hàng hoặc dữ liệu phi cấu trúc.

• Các thuật toán/ứng dụng tiêu biểu:

• • • Bag of Words (BoW): Là phương pháp để chuyển văn bản thành dữ liệu mà máy tính có thể xử lý. Thuật toán này quan tâm đến số lần mỗi từ xuất hiện trong văn bản mà không quan tâm đến thứ tự của các từ.
    • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Giúp máy tính tìm ra từ nào quan trọng trong một văn bản bằng cách giảm độ quan trọng của những từ xuất hiện quá nhiều (như “và”, “là”) và làm nổi bật những từ hiếm gặp nhưng mang nhiều ý nghĩa.
    • Word2Vec (Word Embeddings): Là giúp biểu diễn từ thành các vector trong không gian, sao cho các từ có ý nghĩa giống nhau sẽ nằm gần nhau. Nhờ đó, máy tính có thể hiểu rõ hơn ngữ nghĩa của từ trong nhiều ngữ cảnh khác nhau.
    • Transformer (BERT, GPT): Là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại giúp máy tính hiểu được ngữ nghĩa của câu văn. Điểm mạnh của mô hình này là có thể nhận biết mối liên hệ giữa các từ trong câu. Các mô hình nổi tiếng như BERT và GPT được xây dựng dựa trên cách tiếp cận này và được dùng rộng rãi trong các ứng dụng như chatbot, dịch tự động, tóm tắt văn bản,….

• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp:

• • Phân tích cảm xúc khách hàng: Đánh giá hàng ngàn phản hồi, đánh giá sản phẩm, tin nhắn để nắm bắt cảm xúc (tích cực, tiêu cực) của khách hàng về thương hiệu và sản phẩm/dịch vụ.
  • Tự động hóa chăm sóc khách hàng: Phát triển Chatbot thông minh có thể trả lời câu hỏi, hỗ trợ khách hàng 24/7, hoặc phân loại email, tin nhắn hỗ trợ.
  • Tạo nội dung & Tóm tắt thông tin: Tự động tạo ra các đoạn văn mạch lạc, trả lời câu hỏi, viết bài blog, hoặc tóm tắt nhanh các tài liệu, báo cáo dài, hợp đồng.
  • Tìm kiếm thông minh & Trích xuất thông tin: Cải thiện hệ thống tìm kiếm nội bộ, tìm kiếm sản phẩm và tự động trích xuất các thông tin quan trọng từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc.

Kết luận

Với Machine Learning, bạn không còn phải “đoán” hay ra quyết định dựa trên kinh nghiệm, cảm tính. Thay vào đó, bạn sẽ có được những thông tin chi tiết, được xác thực bằng dữ liệu, giúp đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn, nâng cao hiệu quả vận hành và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.

Bằng cách linh hoạt ứng dụng và thậm chí kết hợp nhiều thuật toán khác nhau, ML có khả năng giải quyết đa dạng các bài toán kinh doanh phức tạp, mang lại hiệu quả tối ưu. Điều quan trọng là các thuật toán ML rất linh hoạt; một thuật toán được liệt kê trong các nhóm trên không có nghĩa là nó không thể được tinh chỉnh hoặc áp dụng cho các loại bài toán khác. Vì vậy, để tối đa hóa lợi ích, doanh nghiệp cần linh hoạt, dựa vào nhu cầu thực tế và đặc điểm dữ liệu mà chọn lựa, cũng như kiểm định kỹ càng các thuật toán phù hợp nhất. 

Tuy nhiên, để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp cần có đội ngũ chuyên gia dữ liệu am hiểu khoa học dữ liệu lẫn bài toán kinh doanh – từ Data Engineer xây dựng hạ tầng dữ liệu, Business/Data Analyst phân tích và trực quan hóa, đến Data Scientist thiết kế và huấn luyện mô hình. Hiểu biết sâu về thuật toán, kinh nghiệm xử lý dữ liệu thực tế và tư duy giải quyết vấn đề là những yếu tố then chốt.

Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm của Lead Consulting đã đồng hành cùng nhiều doanh nghiệp trong hành trình khai phá giá trị từ dữ liệu. Nếu bạn sẵn sàng tận dụng ML để nâng tầm quyết định kinh doanh, tạo lợi thế cạnh tranh, hãy để lại liên hệ để chúng tôi hỗ trợ bạn bắt đầu đúng hướng.

Xem thêm các dashboard demo khác tại: https://leadbydata.org/demo-dashboard-vi/

👉 Liên hệ ngay với Lead Consulting để được tư vấn các giải pháp phân tích dữ liệu và thiết lập dashboard tự động!