Giải pháp giữ chân khách hàng của FPT Telecom

261

Một nghiên cứu chỉ ra, chỉ 9% khách hàng rời bỏ dịch vụ của doanh nghiệp do đối thủ cạnh tranh lôi kéo, lý do lớn nhất nằm ở sự thờ ơ, lãnh đạm của nhân viên hoặc chất lượng sản phẩm, dịch vụ. Thị trường viễn thông đã gần đi vào giai đoạn bão hòa, khách hàng ngày càng đòi hỏi cao về chất lượng và dịch vụ. Hơn nữa, khách hàng hiện có nhiều lựa chọn và có quyền chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ, kết quả là việc rời mạng tăng lên một cách nhanh chóng.

Chính vì thế giảm rời mạng được xem là một trong những vấn đề quan trọng hàng đầu tại nhiều công ty. Việc khách hàng rời mạng không chỉ làm giảm lợi nhuận doanh nghiệp mà còn là dấu hiệu của nhiều vấn đề nghiêm trọng, trực tiếp ảnh hưởng đến sự tin tưởng của khách hàng đối với dịch vụ.

Do đó, một doanh nghiệp muốn phát triển bền vững cần đầu tư phát triển khách hàng mới song song với việc giữ chân khách hàng cũ. Dự đoán khách hàng có nguy cơ rời mạng cao để có những hành động chăm sóc kịp thời là một trong những phương pháp khá được quan tâm tại các doanh nghiệp.

Nhận biết được thách thức này, nhóm dự án của chị Võ Thị Hồng Phương đã nghiên cứu và cho ra đời chương trình dự đoán rời mạng.

Mô hình thử nghiệm của dự án

Chương trình được xây dựng qua nhiều giai đoạn. Dưới đây là mô hình dự đoán rời mạng đã được thử nghiệm:

Mô hình dự đoán rời mạng được thử nghiệm.

Tương tự các bài toán khoa học dữ liệu, để xây dựng được mô hình dự đoán có kết quả tốt, việc chuẩn bị dữ liệu và phân tích, xây dựng bộ thuộc tính cho model là vô cùng quan trọng. Công đoạn này chiếm phần lớn thời gian và được thực hiện liên tục trong suốt quá trình. Ngoài ra, tỉ lệ khách hàng rời mạng của một doanh nghiệp thường rất thấp nên cũng cần đặc biệt chú ý các kỹ thuật làm giảm việc mất cân bằng dữ liệu.

Qua quá trình huấn luyện, test thử nghiệm trên nhiều loại mô hình khác nhau. Đánh giá các chỉ số chính xác, recall, F1-score, mô hình XGBoost có thể cho kết quả phân nhóm tốt nhất.

Sau khi tối ưu và chọn lựa đặc tính, cũng như mô hình phù hợp, một danh sách khách hàng có nguy cơ rời mạng cao được trích xuất và đưa qua bộ phận chăm sóc khách hàng. Kết quả chăm sóc được ghi nhận lại và sử dụng cho việc tối ưu lại mô hình dự đoán.

Điểm yếu của hệ thống này là hiện tại chưa chỉ ra được lí do khách hàng rời mạng và độ ưu tiên chăm sóc như thế nào để đạt hiệu quả cao nhất. Đây cũng là một trong số những vấn đề đang được đội dự án nghiên cứu và nâng cấp.

Bắt đúng khách hàng rời mạng internet

Trước khi có chương trình phân tích dự đoán, hệ thống thực hiện chăm sóc theo danh sách được trích xuất chủ quan, số lượng lớn, chọn ngẫu nhiên, cục bộ rời rạc, đánh giá chưa toàn diện. Khi chương trình ra đời, FPT Telecom đã hỗ trợ kịp thời các vấn đề khách hàng đang gặp. Ví dụ: lỗi kỹ thuật, chất lượng mạng, giá cước, gói dịch vụ… Mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm hơn, ngăn chặn sớm ý định rời mạng hoặc đưa ra chính sách thuyết phục khách hàng ở lại khi có yêu cầu huỷ, kết quả phân tích cũng cung cấp số liệu đầu vào cho một số chương trình chăm sóc khách hàng khác trong hệ thống.

Chương trình dự đoán rời mạng ra đời giúp FPT Telecom có thể hỗ trợ kịp thời các vấn đề khách hàng đang gặp.

Hệ thống đi vào hoạt động nâng tỷ lệ bắt đúng khách hàng rời mạng internet FPT lên 43,1% trong 215.760 khách hàng được chăm sóc và tương tự với rời mạng Truyền hình FPT là 32,5% trong tổng số 64.758 khách hàng được chăm sóc.

Chị Võ Thị Hồng Phương và cộng sự nhận giải “Sáng tạo của năm” iKhiến 2018 từ Chủ tịch FPT – Ông Trương Gia Bình. Ảnh: Chungta.

Hệ thống Dự đoán khách hàng rời mạng của tác giả Võ Thị Hồng Phương và cộng sự đã giành giải “Sáng tạo của năm” iKhiến 2018 và ẵm trọn số tiền thưởng lên tới 120 triệu đồng (gồm 70 triệu giải thưởng của Ban tổ chức và tiền 50 triệu thưởng từ đơn vị).

Võ Thị Hồng Phương – Thảo Nguyên

Tin liên quan: