Luận văn Thạc sĩ: Hệ thống dự đoán xu hướng kinh doanh dịch vụ Internet VNPT

Thị trường dịch vụ Internet đang trải qua sự tăng trưởng mạnh mẽ, kéo theo đó là sự cạnh tranh gay gắt, đặc biệt là trong lĩnh vực băng rộng cố định. Đối với các nhà cung cấp dịch vụ như VNPT, việc dự đoán và duy trì sự gắn bó của khách hàng là vô cùng quan trọng để đảm bảo tăng trưởng bền vững và doanh thu ổn định. Các phương pháp phân tích thủ công thường mất nhiều thời gian và kém hiệu quả, khiến doanh nghiệp khó có thể phản ứng kịp thời trước nguy cơ khách hàng rời mạng. Do đó, nghiên cứu này đặt ra mục tiêu ứng dụng các phương pháp học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng và dự đoán xu hướng kinh doanh, giúp VNPT đưa ra các chính sách chăm sóc và phát triển dịch vụ chủ động hơn.

Các nhà quản lý, phân tích dữ liệu và chuyên gia công nghệ thông tin trong lĩnh vực viễn thông, đặc biệt là những người quan tâm đến ứng dụng học máy trong dự đoán xu hướng kinh doanh và quản lý quan hệ khách hàng.

Nghiên cứu này giải quyết thách thức quan trọng mà các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông phải đối mặt trong bối cảnh thị trường Internet băng rộng cố định ngày càng bão hòa và cạnh tranh khốc liệt: giữ chân khách hàng hiện hữu và dự đoán xu hướng kinh doanh. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chủ động xác định các khách hàng có nguy cơ rời mạng để triển khai các chiến lược chăm sóc và tiếp thị phù hợp, thay vì các phương pháp phân tích thủ công kém hiệu quả trước đây. Để đạt được mục tiêu này, công trình đã áp dụng một cách tiếp cận dựa trên học máy để phân tích và dự đoán từ dữ liệu thực tế của khách hàng FiberVNN tại VNPT Tây Ninh. Các phương pháp học máy tiên tiến như Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest và Decision Tree đã được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán. Nghiên cứu tập trung vào việc xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng, từ đó phân loại và dự đoán các nhóm khách hàng có nguy cơ cao. Kết quả của nghiên cứu cung cấp một mô hình dự đoán hiệu quả, giúp VNPT Tây Ninh không chỉ duy trì doanh thu ổn định mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu nằm ở khả năng hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, cải thiện công tác chăm sóc khách hàng và phát triển các gói cước phù hợp với nhu cầu thị trường. Nghiên cứu này đóng góp vào việc tăng cường năng lực cạnh tranh cho các nhà mạng trong bối cảnh số hóa hiện nay.