Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ: Dự báo khách hàng rời mạng dịch vụ FiberVNN tại VNPT Nam Định

Thị trường viễn thông, đặc biệt là dịch vụ internet như FiberVNN, đang ngày càng bão hòa, dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt và chi phí thu hút khách hàng mới cao. Trong bối cảnh này, việc giữ chân khách hàng hiện có trở thành ưu tiên hàng đầu cho các nhà cung cấp dịch vụ như VNPT Nam Định. Thực trạng khách hàng rời mạng (churn) với tỷ lệ cao, thậm chí vượt qua số lượng thuê bao mới, đặt ra những thách thức đáng kể cho sự ổn định và lợi nhuận kinh doanh. Các phương pháp duy trì khách hàng hiện tại thường mang tính thủ công và phản ứng, chưa khai thác hiệu quả tiềm năng của phân tích dự đoán. Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mô hình dự báo khách hàng rời mạng mạnh mẽ cho dịch vụ FiberVNN tại VNPT Nam Định, với mục tiêu chủ động nhận diện các khách hàng có nguy cơ rời đi và hỗ trợ các nỗ lực giữ chân khách hàng một cách có mục tiêu, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học máy và khoa học dữ liệu, chuyên gia viễn thông, quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và nhà phân tích nghiệp vụ trong ngành viễn thông quan tâm đến chiến lược giữ chân khách hàng.

Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một mô hình hiệu quả để dự báo khách hàng rời mạng đối với dịch vụ FiberVNN của VNPT Nam Định, một vấn đề cấp thiết trong bối cảnh thị trường viễn thông cạnh tranh khốc liệt. Vấn đề chính là chi phí cao trong việc thu hút khách hàng mới so với chi phí duy trì khách hàng hiện tại, cùng với tỷ lệ khách hàng rời mạng thường xuyên vượt qua số lượng thuê bao mới, gây ảnh hưởng đến sự ổn định kinh doanh của VNPT Nam Định. Để giải quyết thách thức này, đề án sẽ phân tích sâu các thuộc tính và hành vi của khách hàng, bao gồm số lần báo hỏng dịch vụ, tình trạng nợ cước, và các phản hồi về chất lượng dịch vụ, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định rời mạng của khách hàng. Phương pháp nghiên cứu sẽ dựa trên việc khảo sát và áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là thuật toán Cây quyết định (Decision Tree) và Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine), để xây dựng mô hình dự báo. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống quản lý nội bộ của VNPT Nam Định để huấn luyện và kiểm thử mô hình. Mục tiêu là cung cấp một công cụ dự đoán chính xác, giúp bộ phận chăm sóc khách hàng và nhân viên khu vực chủ động triển khai các biện pháp chăm sóc và thuyết phục kịp thời, từ đó cải thiện sự hài lòng của khách hàng và góp phần ổn định, phát triển thuê bao lâu dài. Kết quả của nghiên cứu sẽ đóng góp vào cơ sở lý thuyết và ứng dụng thực tiễn của học máy trong việc quản lý khách hàng và giảm thiểu churn trong ngành viễn thông.