Phân tích ý kiến khách hàng trực tuyến dựa theo phương pháp học máy
Nhóm Tác giả: Bùi Minh Hiển, Nguyễn Thành Phát, Phạm Thị Thiên Hương, Nguyễn Thị Bảo Hương, Hồ Trung ThànhTóm tắt:
Phân tích cảm xúc hay khai phá ý kiến dựa trên những phản hồi của khách hàng trước, trong và sau mua sắm đóng vai trò rất quan trọng để doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp đối với từng sản phẩm, dịch vụ hay đối với từng phân khúc khách hàng. Thông qua việc khảo sát các mô hình phân tích và hiểu ý kiến khách hàng, bài báo trước hết tập trung vào đề xuất mô hình phân tích ý kiến khách hàng trực tuyến và thử nghiệm phương pháp với trường hợp cụ thể là tập dữ liệu được thu thập từ ứng dụng thương mại điện tử Lazada – một trong các sàn thương mại điện tử hàng đầu tại Việt Nam với nhiều năm đứng đầu thị trường. Tiếp theo, nhóm tác giả dựa vào phương pháp học máy có giám sát với hai thuật toán hồi quy Logistic và Random Forest để thực nghiệm mô hình, so sánh và đánh giá độ chính xác. Kết quả nghiên cứu hàm ý phương pháp phân tích và thấu hiểu trải nghiệm khách cho nhà quản lý để từ đó triển khai có cơ sở xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp hơn.
- Tăng cường sự tham gia của khu vực tư nhân thông qua hợp tác công - tư trong xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Các cơ chế tài chính thúc đẩy bảo tồn đa dạng sinh học và dịch vụ hệ sinh thái
- Đánh giá vai trò của nhận thức cộng đồng trong duy trì bền vững đô thị và phát triển dịch vụ hệ sinh thái tại công viên Tao Đàn
- Phát hành trái phiếu xanh tại Việt Nam : thực trạng và khuyến nghị
- Đề xuất các giải pháp ứng phó với đảo nhiệt đô thị để bảo vệ sức khỏe người dân và thích ứng với biến đổi khí hậu