Xây dựng Hệ thống Phân tích Dữ liệu Khách hàng và Dự đoán Chuyển đổi (CDA) sử dụng Machine Learning

Bối cảnh

Chúng tôi cần một giải pháp phần mềm toàn diện để hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn (Website, CRM, Ứng dụng di động) và áp dụng các mô hình Machine Learning (ML) để phân tích hành vi. Mục tiêu chính là dự đoán xác suất chuyển đổi (mua hàng/đăng ký dịch vụ) của từng nhóm khách hàng và tự động phân loại họ vào các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Hệ thống cần tích hợp liền mạch với nền tảng CRM và Marketing Automation hiện có của công ty.

Bài toán cần giải

Thu thập & Hợp nhất Dữ liệu Khả năng thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ ít nhất 4 nguồn khác nhau. Tạo hồ sơ khách hàng 360 độ (Customer 360). Phân tích Hành vi: Cung cấp các báo cáo về hành trình khách hàng (Customer Journey), các điểm chạm quan trọng (touchpoints), và phân tích độ trễ giữa các hành động. Mô hình Dự đoán: Tính toán Điểm Chuyển đổi (Conversion Score) theo thời gian thực cho mỗi người dùng. Cảnh báo sớm về nguy cơ rời bỏ (Churn Prediction) của khách hàng hiện tại. Tích hợp Tự động hóa: Tự động gắn thẻ (tag) và chuyển nhóm (segment) khách hàng sang nền tảng Marketing Automation dựa trên Điểm Chuyển đổi đã dự đoán. Giao diện Quản trị (Dashboard): Bảng điều khiển trực quan, cho phép người dùng kinh doanh không chuyên về kỹ thuật dễ dàng theo dõi hiệu suất mô hình và tỷ lệ chuyển đổi.