Phân tích ý kiến khách hàng trong thương mại điện tử - Tiếp cận theo phương pháp học máy kết hợp kiểm định Bootstrap

Abstract

Sự phát triển của thế hệ Web 2.0 đã tạo ra cơ hội tương tác dễ dàng hơn giữa khách hàng và doanh nghiệp thông qua kênh thương mại điện tử. Khách hàng có thể phản hồi ý kiến bằng cách để lại những bình luận dạng văn bản là ngôn ngữ tự nhiên về sản phẩm hay dịch vụ mà họ trải nghiệm. Từ đó, doanh nghiệp có thể quản lý và phân tích ý kiến đề hiểu được những trải nghiệm khách hàng nhằm thu hút và giữ chân khách hàng được tốt hơn. Đây là cách tiếp cận quan trọng và hiệu quả để doanh nghiệp có thể tạo được lợi thế cạnh tranh. Trong bài báo này, nhóm tác giả tập trung đề xuất phương pháp phân tích ý kiến khách hàng dựa theo phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp với phương pháp bản đồ tự tổ chức (SOM) và K-Means. Bên cạnh đó, kỹ thuật kiếm định T với phương pháp Bootstrap được áp dụng để đánh giá kết quả nhằm lựa chọn phương pháp gom cụm phù hợp cho trường hợp dữ liệu là tập văn bản được thu thập từ những phản hồi của khách hàng trên trang thương mại điện tử Tiki.vn. Phương pháp đề xuất có độ chính xác cao và khả năng áp dụng vào phân tích trải nghiệm của khách hàng hiệu quả.