top of page
Tìm kiếm

Phân tích rời bỏ khách hàng (Customer Churn): Dữ liệu nói gì trước khi họ rời đi?

Bạn có đang đánh mất khách hàng mà không hề hay biết?Dữ liệu là “tiếng nói thầm lặng” tiết lộ điều đó — nếu bạn biết cách lắng nghe.

Trong bài viết này, MDA chia sẻ một bộ dữ liệu thực tế từ ngân hàng chuyên dùng để phân tích hành vi rời bỏ của khách hàng (Customer Churn), kèm theo dashboard mẫu trực quan giúp bạn dễ dàng luyện tập và triển khai trong thực tế.

Giới thiệu bộ dữ liệu Bank Customer Churn

Tên file: Bank_Churn.csvSố dòng: 10.000 khách hàngThuộc tính chính:

  • Geography, Gender, Age, Tenure: Thông tin cơ bản

  • Balance, NumOfProducts, IsActiveMember: Hành vi tài chính

  • Exited: Biến mục tiêu (1 = khách đã rời bỏ)

Định dạng file: CSV, dễ xử lý bằng Excel, Power BI, Python hoặc SQL

Dashboard mẫu: Cảnh báo churn theo độ tuổi và quốc gia

Dưới đây là một ví dụ dashboard minh hoạ từ bộ dữ liệu — giúp bạn nhìn thấy rõ:

  • Quốc gia nào có tỷ lệ rời bỏ cao nhất (Germany: 32.4%)

  • Nhóm tuổi dễ rời bỏ nhất (46–55 tuổi chiếm đến 50.6%)

  • Khách hàng trung thành lâu năm vẫn có thể “chia tay” nếu ít tương tác

ree

Source: Timothy Adeyemi

Ứng dụng thực tế

Bạn có thể sử dụng dataset này cho các mục đích sau:

  • Phân tích dữ liệu hành vi khách hàng trong ngân hàng hoặc bán lẻ

  • Dự đoán churn bằng mô hình học máy (logistic regression, random forest…)

  • Xây dựng dashboard BI (Power BI, Tableau) để theo dõi churn theo thời gian, nhóm khách, độ tuổi…

Ai nên sử dụng bộ dữ liệu này?

  • Sinh viên và người học BI muốn luyện tập với bài toán thực tế

  • Nhà phân tích dữ liệu cần luyện mô hình churn

  • Doanh nghiệp muốn hiểu rõ nguyên nhân mất khách và phòng ngừa từ sớm

Tải dataset & tài liệu: tại đây

Đăng ký học Phân tích churn & BI cùng MDA

Khóa học Business Intelligence tại MDA sẽ giúp bạn:

  • Biết cách đặt câu hỏi đúng từ dữ liệu

  • Thiết kế dashboard quản trị dễ đọc – dễ dùng

  • Áp dụng phân tích churn vào thực tế với case study như trên

Liên hệ để được tư vấn lộ trình học phù hợp với bạn:Đăng ký tư vấn tại đây hoặc inbox Zalo 0961 48 66 48!

Bình luận

bottom of page