Xác định các khía cạnh ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ khách hàng trực tuyến dựa vào khai thác dữ liệu phi cấu trúc

Các tác giả

  • Lê Triệu Tuấn
    Trường đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, Thành phố Thái Nguyên, Việt Nam
  • Phạm Minh Hoàn
    Trường đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội, Việt Nam

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.3.2226.2023

Từ khóa:

dịch vụ khách hàng; học máy có giám sát; khía cạnh; xác định các khía cạnh

Phân loại JEL:

C61; C63; C67

Tóm tắt

Trước khi thực hiện mua hàng trực tuyến, khách hàng thường có xu hướng xem những bình luận, đánh giá, nhận xét (dữ liệu phi cấu trúc) về sản phẩm hay dịch vụ cùng loại của những khách hàng trước để lại trên các trang thương mại điện tử. Ẩn chứa bên trong những câu bình luận, đánh giá, nhận xét đó có chứa cả những nội dung liên quan tới chất lượng dịch vụ kinh doanh của doanh nghiệp, chất lượng sản phẩm hay gọi chung là chất lượng dịch vụ khách hàng. Nội dung bình luận liên quan tới chất lượng dịch vụ khách hàng này được thể hiện qua từng khía cạnh trong câu. Bài báo thực hiện trích xuất các khía cạnh đó bằng việc ứng dụng phương pháp học máy có giám sát (một phương pháp khai thác dữ liệu phi cấu trúc - Big Data). Từ đó, có được danh sách các khía cạnh phản ánh tới chất lượng dịch vụ khách hàng có trong tập dữ liệu được thu thập. Kết quả của bài báo đã xác định được 33 khía cạnh có thể ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ khách hàng trong kinh doanh trực tuyến.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Afrizal, A. D., Rakhmawati, N. A., & Tjahyanto, A. (2019). New filtering scheme based on term weighting to improve object based opinion mining on tourism product reviews. Procedia Computer Science, 161(1/2), 805-812.

Cambria, E. (2013). An introduction to concept-level sentiment analysis. In Advances in soft computing and its applications (pp. 478-483). Germany: Springer Berlin Heidelberg.

Cambria, E., Schuller, B., Liu, B., Wang, H., & Havasi, C. (2013). Knowledge-based approaches to concept-level sentiment analysis. IEEE Intelligent Systems, 28(2), 12-14. doi:10.1109/MIS.2013.45

Cruz, F. L., Troyano, J. A., Enríquez, F., Ortega, F. J., & Vallejo, C. G. (2013). Long autonomy or long delay? The importance of domain in opinion mining. Expert Systems with Applications, 40(8), 3174-3184. doi:10.1016/j.eswa.2012.12.031

Duong, D. T., & Vu, T. H. (2020). Nâng cao chất lượng dịch vụ thương mại điện tử (B2C) Việt Nam [Improving the quality of Vietnamese e-commerce (B2C) services]. Journal of Science and Technology, 19(22), 27-36.

Tải xuống

Ngày nộp: 01-04-2022
Ngày duyệt đăng: 27-05-2022
Ngày xuất bản: 05-06-2023

Thống kê truy cập

Trang tóm tắt: 988
PDF: 934

Cách trích dẫn

Tuấn, L. T., & Hoàn, P. M. (2023). Xác định các khía cạnh ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ khách hàng trực tuyến dựa vào khai thác dữ liệu phi cấu trúc. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH, 18(3), 96–109. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.3.2226.2023