Ngành Tài chính-Ngân hàng và Bán lẻ

Một số phân tích dự đoán hữu ích cho ngành bán lẻ được chúng tôi giới thiệu dưới đây.

1. Phân khúc khách hàng

Để đưa ra chiến lược phục vụ khách hàng và các chiến dịch bán hàng, các doanh nghiệp cần hiểu rõ chân dung tập khách hàng của mình bằng cách thực hiện các phân tích phân khúc khách hàng.  Ví dụ, các doanh nghiệp thường phân khúc khách hàng của mình với lớp phân khúc đầu tiên là Phân khúc kinh tế (Economics Segment), thường dựa vào khả năng tài chính hay vị thế của khách hàng. Dưới các phân khúc kinh tế còn có thể tiếp tục phân nhóm nhỏ hơn dựa trên hành vi và đặc điểm chung của khách hàng. 

Việc phân nhóm sẽ giúp doanh nghiệp xác định được tập khách hàng mục tiêu của mình, đưa ra được giải pháp phục vụ phù hợp và thực hiện các chiến dịch bán hàng hiệu quả. 

Các mô hình phân tích có thể thực hiện cho mục đích phân nhóm:

- Mô hình look-alike để phân loại khách hàng thành các phân khúc kinh tế (Affluent, Mass Affluent và Mass).

- Mô hình clustering để phân cụm khách hàng thành các nhóm có đặc điểm giống nhau.

2. Tăng doanh số bán hàng

Đặc tính mua sắm của các khách hàng có khả năng giống nhau, do đó sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng chúng ta có thể dự đoán được sản phẩm phù hợp tiếp theo mà doanh nghiệp nên chào bán cho khách hàng là gì. Mô hình dự đoán này sẽ hỗ trợ làm tăng doanh số bán hàng, đồng thời giúp tăng hiếu suất bán hàng, tức là giảm chi phí bán hàng. 

Một số mô hình các doanh nghiệp bán lẻ thường tập trung xây dựng:

- Xây dựng mô hình Product propensity models (or Next Best Offer models). Mô hình này dựa trên nguyên tắc look-alike để tìm ra các  khách hàng  có  đặc điểm, hành vi giống với  khách hàng đã từng mua sản phẩm trước đó. 

- Phân tích các tổ hợp sản phẩm mà  khách hàng thường mua cùng nhau nhờ áp  dụng mô hình Basket Analysis hay  Associate Rules, từ đó chào bán các sản phẩm mà khách hàng còn chưa có trong tổ hợp.

- Tối ưu giá cho các combo sản phẩm dành cho khách hàng.

- Phân tích chân dung để kích thích mệnh giá chi tiêu cao hơn.

3. Tăng sự gắn kết với khách hàng

Chi phí để có được một khách hàng mới thì cao gấp nhiều lần so với chi phí để giữ chân một khách hàng hiện tại. Phân tích nâng cao có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc giữ chân khách hàng với các mô hình dự đoán sau:

- Dự đoán các khách hàng có nguy cơ rời bỏ dịch vụ để sớm có hành động giữ chân khách hàng (Churn model).

- Các ngân hàng có thể phân tích các khách hàng đang chuyển tiền sang chính tài khoản của mình ở ngân hàng khác (Split banking customers), sử dụng sản phẩm gì ở ngân hàng khác, từ đó đánh giá được mức độ gắn kết của khách hàng với ngân hàng, nắm bắt được dòng tiền đang ra khỏi ngân hàng dẫn đến hệ quả sụt giảm Casa, giúp đội ngũ kinh doanh tìm cách đưa khách hàng quay trở lại với ngân hàng của mình.

- Các doanh nghiệp có thể thực hiện các phân tích cảm xúc (sentiment) để biết ý kiến của khách hàng về dịch vụ, sản phẩm của mình. 

4. Giảm rủi ro

Đối với lĩnh vực tài chính - ngân hàng, để giảm rủi ro thì việc xác định mức độ tín nhiệm của khách hàng vay, cũng như việc ngăn chặn các hoạt động gian lận, lừa đảo là hết sức cần thiết. Một số mô hình sẽ hỗ trợ đắc lực cho các doanh nghiệp như:

- Chấm điểm tín dụng khách hàng vay (credit scoring)

- Mô hình phát hiện gian lận giao dịch thẻ/ebanking, gian lận vay mua nhà, gian lận tài sản thế chấp.

- Mô hình phát hiện mạng lưới rửa tiền