Have any Questions?
0933 805 179
Mail us today
braindvn@gmail.com
Phân khúc khách hàng bằng kỹ thuật KNN
Phân khúc khách hàng là hoạt động chia nhỏ tệp khách hàng mục tiêu thành các phân khúc khác nhau, nhằm giúp doanh nghiệp xác định đâu là nguồn tăng trưởng doanh thu tiềm năng nhất, từ đó thực hiện các chiến lược chăm sóc khách hàng phù hợp.
Ngoài các phương pháp “truyền thống” như phân khúc nhân theo khẩu học, địa lý, hành vi, hoặc RFM, K-Nearest Neighbors (KNN) là một trong những phương pháp được áp dụng khá nhiều nhờ sự linh hoạt, chính xác và khả năng cá nhân hóa cao hơn trong phân loại khách hàng.
K-Nearest Neighbors (KNN) là gì?
K-Nearest Neighbors (KNN) sử dụng khoảng cách giữa các điểm dữ liệu để xác định nhóm của một đối tượng mới – “bạn sẽ giống với người gần bạn nhất”.
Một ví dụ để bạn hình dung rõ hơn về phương pháp này:Giả sử bạn là một marketer đang quản lý dữ liệu của 100 khách hàng. Mỗi khách hàng đã được phân nhóm dựa trên 2 chỉ số chính:
– Số lần mua hàng (tần suất) trong 6 tháng qua.
– Số tiền chi tiêu trung bình (giá trị) cho mỗi đơn hàng.
Bạn có ba nhóm khách hàng:
– Nhóm khách hàng VIP: Những người mua sắm thường xuyên và chi tiêu cao.
– Nhóm khách hàng tiềm năng: Những người mua hàng ít nhưng chi tiêu vừa phải.
– Nhóm khách hàng mới: Những người vừa bắt đầu mua hàng với tần suất và giá trị thấp.
Bây giờ, bạn có một khách hàng mới, và bạn muốn biết khách hàng này thuộc nhóm nào. Thay vì dựa vào cảm tính hoặc tự xếp nhóm, bạn có thể sử dụng KNN để phân loại họ.
Cách hoạt động của KNN trong ví dụ này:– Bước 1: Thuật toán sẽ so sánh số lần mua hàng và số tiền chi tiêu của khách hàng mới này với tất cả các khách hàng hiện có trong dữ liệu.
– Bước 2: KNN sẽ tính toán khoảng cách giữa khách hàng mới và từng khách hàng khác trong 100 khách hàng cũ. Khoảng cách càng nhỏ thì hai khách hàng càng giống nhau về hành vi mua sắm.
– Bước 3: Bạn chọn giá trị K (giả sử K = 5), tức là sẽ tìm 5 khách hàng có hành vi mua sắm gần giống nhất với khách hàng mới.
– Bước 4: Nhìn vào nhóm của 5 khách hàng gần nhất này. Nếu 3 trong số 5 khách hàng thuộc nhóm VIP, thì khả năng cao khách hàng mới cũng sẽ được xếp vào nhóm VIP.
Ví dụ, khách hàng mới của bạn đã mua 5 lần trong 6 tháng qua và chi tiêu trung bình 1 triệu đồng cho mỗi lần mua. Thuật toán KNN tìm thấy 5 khách hàng có hành vi tương tự:
– 3 người thuộc nhóm VIP (với 4-6 lần mua và chi tiêu từ 900 nghìn đến 1.2 triệu đồng mỗi lần).
– 2 người thuộc nhóm khách hàng tiềm năng.
Dựa trên sự gần giống này, KNN có thể kết luận rằng khách hàng mới của bạn thuộc nhóm VIP.
Ưu và nhược điểm của KNN
Ưu điểm:
– Dễ triển khai: Chỉ cần có dữ liệu về hành vi khách hàng, bạn có thể sử dụng KNN mà không cần lập trình phức tạp.
– Linh hoạt: KNN có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ hành vi mua sắm đến các đặc điểm nhân khẩu học, tạo ra kết quả phân loại phù hợp với từng nhóm khách hàng.
Nhược điểm:
– Tính toán mất thời gian nếu dữ liệu lớn: Khi số lượng khách hàng và dữ liệu tăng, việc tính toán khoảng cách giữa từng khách hàng trở nên phức tạp và tốn thời gian.
– Dễ bị sai lệch nếu dữ liệu không đều: Nếu có quá nhiều khách hàng trong một nhóm cụ thể, thuật toán có thể bị thiên vị và không chính xác.