i
Lời cảm ơn
Viết một khóa luận khoa học là một trong những việc khó nhất mà chúng em phải hoàn
thành từ trước đến nay. Trong quá trình thực hiện đề tài chúng em đã gặp rất nhiều khó
khăn và bỡ ngỡ. Nếu không có những sự giúp đỡ và lời động viên chân thành của nhiều
người có lẽ chúng em khó có thể hoàn thành tốt luận văn này.
Đầu tiên chúng em xin gửi lời biết ơn chân thành đến cô Lê Thị Nhàn, người trực tiếp
hướng dẫn chúng em hoàn thành luận văn này.
Chúng em muốn gửi lời cảm ơn đến cô Phạm Thị Bạch Huệ, giáo viên phản biện của luận
văn này. Những ý kiến đóng góp của cô là vô cùng hữu ích, nó giúp chúng em nhận ra
các khuyết điểm của luận văn.
Trên con đường góp nhặt những kiến thức quý báu của ngày hôm nay, các thầy, cô, bạn
bè trường Đại học Khoa học Tự nhiên là những người đã cùng em sát cánh và trải
nghiệm.
Và sau cùng, chúng con xin cảm ơn cha mẹ, những người đã sinh thành, dưỡng dục và
nuôi dạy chúng con nên người. Suốt đời này chúng con luôn ghi nhớ ơn Người.
ii
Danh mục các hình
Hình 2.1- Các giai đọan của quá trình ra quyết định. ………………………………………………..5
Hình 2.2 – Ưu điểm của Hệ hỗ trợ ra quyết định. ……………………………………………………….5
Hình 2.3 – Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định. ……………………………………………..6
Hình 2.4 Cấu trúc tổng quát của một mô hình……………………………………………………………7
Hình 3.1 – Amazon đưa ra lý do vì sao các lời đề nghị được đưa ra. …………………………..15
Hình 3.2 – Đánh giá phim ở movifinder.com…………………………………………………………..16
Hình 3.3 – Trang Research……………………………………………………………………………………17
Hình 3.4 – Danh mục xe ở loại xe chở khách……………………………………………………………17
Hình 3.5 – Các câu hỏi về đặc tính máy in………………………………………………………………19
Hình 3.6 – Các sản phẩm đề nghị của HP sau khi chọn trả lời cho các câu hỏi……………..20
Hình 3.7 – Các câu hỏi của samsungtelecom.com. …………………………………………………..21
Hình 3.8 – Đánh giá độ quan trọng của các thuộc tính với SmartSort…………………………22
Hình 4.1 – Vector mục tiêu của sản phẩm có 2 thuộc tính………………………………………….28
Hình 4.2 – Điều hướng về miền tối ưu Pareto…………………………………………………………..29
Hình 4.3 Di chuyển trên miền Pareto bằng cách thay đổi trọng số……………………………..31
Hình 4.4 – Các trạng thái gen trong quần thể……………………………………………………………32
Hình 4.5 – Lai ghép………………………………………………………………………………………………33
Hình 4.6 – Đột biến. ……………………………………………………………………………………………..33
Hình 5.1 – Lược đồ Usecase…………………………………………………………………………………..35
Hình 5.2 – Lược đồ trình tự cho usecase Tìm kiếm. ………………………………………………….36
Hình 5.3 – Lược đồ trình tự cho usecase Xem danh sách sản phẩm được mua nhiều nhất.
……………………………………………………………………………………………………………………36
Hình 5.4 – Xem danh sách sản phẩm mới ra mắt………………………………………………………37
Hình 5.5 – Lược đồ tuần tự Usecase Sản phẩm được quan tâm nhiều nhất…………………..37
Hình 5.6 – Lược đồ trình tự cho usecase Trợ giúp lựa chọn sản phẩm…………………………38
Hình 5.7 – Lược đồ trình tự cho usecase Duyệt sản phẩm theo hãng sản xuất………………39
Hình 5.8 – Lược đồ trình tự cho usecase Xem thông tin chi tiết………………………………….39
Hình 5.9 – Lược đồ trình tự cho usecase Thêm hàng vào giỏ……………………………………..40
Hình 5.10 – Lược đồ trình tự cho usecase Xem giỏ hàng. ………………………………………….40
Hình 5.11 – Lược đồ trình tự cho usecase Thanh toán………………………………………………41
Hình 5.12 – Mô hình kiến trúc hệ thống…………………………………………………………………..42
Hình 5.13 – Sơ đồ dữ liệu quan hệ………………………………………………………………………….42
Hình 5.14 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Tìm kiếm…………………………….45
Hình 5.15 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem sản phẩm mới ra mắt……46
Hình 5.16 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Trợ giúp chọn sản phẩm ……….46
Hình 5.17 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem thông tin chi tiết …………..47
Hình 5.18 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thêm hàng vào giỏ………………47
Hình 5.19 Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem giỏ hàng………………………..47
Hình 5.20 – Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thanh toán ………………………….48
Hình 5.21 Sơ đồ phối hợp giữa các trang web………………………………………………………….48
Hình 5.22 – Sơ đồ lớp ứng dụng WebMobileShop…………………………………………………..52
Hình 5.23 – Sơ đồ lớp của module thuật toán GA. ……………………………………………………54
Hình 7.1 – Miền tối ưu Pareto………………………………………………………………………………..64
iii
Danh mục các bảng
Bảng 3.1 – Các bước cơ bản để tiến hành một giao dịch ……………………………………………12
Bảng 3.2 – Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định trong E-Commerce………………………………..13
Bảng 3.3 – Tổng kết so sánh website ………………………………………………………………………22
Bảng 5-1-Danh sách các bảng cơ sở dữ liệu…………………………………………………………….43
Bảng 5.2 – Bảng dữ liệu tblItems……………………………………………………………………………43
Bảng 5.3 – Bảng dữ liệu tblCaseType……………………………………………………………………..44
Bảng 5.4 – Bảng dữ liệu tblProducers……………………………………………………………………..44
Bảng 5.5 – Bảng dữ liệu tblOrders………………………………………………………………………….44
Bảng 5.6 – Bảng dữ liệu tblOrderDetails …………………………………………………………………45
Bảng 5.7 – Các đối tượng lớp của hệ thống WebMobileShop…………………………………….53
Bảng 5.8 – Các đối tượng thuộc module thuật toán GA …………………………………………….54
iv
Mục lục
Lời cảm ơn…………………………………………………………………………………………………………… i
Danh mục các hình……………………………………………………………………………………………….. ii
Danh mục các bảng……………………………………………………………………………………………… iii
Mục lục ……………………………………………………………………………………………………………… iv
Chương 1 Giới thiệu ………………………………………………………………………………………………1
1.1
Tổng quan ………………………………………………………………………………………………….1
1.2
Vấn đề đặt ra………………………………………………………………………………………………1
1.3
Mục tiêu của luận văn………………………………………………………………………………….2
1.4
Bố cục của luận văn…………………………………………………………………………………….2
Chương 2 Hệ hỗ trợ ra quyết định ……………………………………………………………………………4
2.1
Thế nào là ra quyết định……………………………………………………………………………….4
2.2
Quá trình ra quyết định ………………………………………………………………………………..4
2.2.1
Phân loại quyết định…………………………………………………………………………………4
2.2.2
Các giai đoạn của quá trình ra quyết định……………………………………………………4
2.3
Hệ hỗ trợ ra quyết định ………………………………………………………………………………..5
2.3.1
Khái niệm Hệ hỗ trợ ra quyết định …………………………………………………………….5
2.3.2
Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định………………………………………………..6
2.3.3
Mô hình ra quyết định………………………………………………………………………………7
2.3.4
Phân loại Hệ hỗ trợ ra quyết định ………………………………………………………………8
2.4
Tìm kiếm và đánh giá các lựa chọn một phần rất quan trọng trong hỗ trợ ra quyết
định
10
Chương 3 Mua hàng qua mạng và sự cần thiết của hỗ trợ ra quyết định ……………………..11
3.1
Internet đem đến một phương thức mua bán mới…………………………………………..11
3.2
Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng………………………………………………………..11
3.3
So sánh giữa phương thức mua hàng truyền thống và mua qua mạng ………………12
3.3.1
Các bước cơ bản để tiến hành một giao dịch mua hàng ………………………………12
3.3.2
Các điểm thuận lợi và không thuận lợi trong phương thức mua bán truyền thống
13
3.3.3
Các điểm thuận lợi và không thuận lợi trong phương thức mua bán qua mạng13
3.4
Khảo sát các trang web bán hàng và sự hỗ trợ khách hàng của chúng………………13
3.4.1
Khảo sát một số hệ hỗ trợ ra quyết định trong E-Commerce ……………………….14
3.4.2
Bảng tóm tắt và so sánh ………………………………………………………………………….22
3.5
Các tiện ích mà một trang web bán hàng cần cung cấp để có thể Hỗ trợ khách
hàng tốt hơn ………………………………………………………………………………………………………..22
Chương 4 Sử dụng giải thuật di truyền để giải quyết bài toán hỗ trợ chọn sản phẩm khi
mua hàng qua mạng ……………………………………………………………………………………………..24
4.1
Giới thiệu …………………………………………………………………………………………………24
4.2
Các khó khăn khi xây dựng một module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm ……..24
4.3
Vấn đề “đa mục tiêu” khi chọn sản phẩm……………………………………………………..25
4.4
Cách tiếp cận để giải bài toán “Tối ưu đa mục tiêu” khi chọn sản phẩm …………..25
4.5
Chuyển bài toán chọn sản phẩm thành bài toán tối ưu đa mục tiêu…………………..26
4.5.1
Lời giải cho bài toán ………………………………………………………………………………26
4.5.2
Các biến quyết định ……………………………………………………………………………….26
4.5.3
Các ràng buộc ……………………………………………………………………………………….26
4.5.4
Các mục tiêu …………………………………………………………………………………………27
4.5.5
Hướng đến một lời giải “tối ưu”………………………………………………………………28
4.5.6
Các cải tiến để phù hợp với bài toán…………………………………………………………31
v
Chương 5 Phân tích và thiết kế website bán điện thoại di động có hỗ trợ người mua chọn
sản phẩm …………………………………………………………………………………………………………….35
5.1
Phân tích…………………………………………………………………………………………………..35
5.1.1
Mô hình Usecase……………………………………………………………………………………35
5.1.2
Mô tả các Actor……………………………………………………………………………………..35
5.1.3
Mô tả các Usecase………………………………………………………………………………….35
5.2
Thiết kế……………………………………………………………………………………………………41
5.2.1
Thiết kế hệ thống …………………………………………………………………………………..41
5.2.2
Thiết kế cơ sở dữ liệu……………………………………………………………………………..42
5.2.3
Thiết kế các lớp đối tượng ………………………………………………………………………45
Chương 6 Cài đặt…………………………………………………………………………………………………55
6.1
Môi trường phát triển ứng dụng…………………………………………………………………..55
6.2
Cài đặt chương trình ………………………………………………………………………………….55
6.3
Một số màn hình tiêu biểu ………………………………………………………………………….56
Chương 7 Kết luận và hướng phát triển…………………………………………………………………..60
7.1
Kết luận……………………………………………………………………………………………………60
7.2
Hướng phát triển ……………………………………………………………………………………….61
Phụ lục A
Bài toán tối ưu đa mục tiêu………………………………………………………………62
Phụ lục B
Thuật giải di truyền…………………………………………………………………………….68
Tài liệu tham khảo ……………………………………………………………………………………………….71
1
Chương 1
Giới thiệu
1.1
Tổng quan
Trong những năm gần đây, sự phát triển của thương mại điện tử (E-Commerce) đã đem
lại nhiều lợi ích to lớn cho nền kinh tế toàn cầu. Thông qua thương mại điện tử, nhiều loại
hình kinh doanh mới được hình thành, trong đó có mua bán hàng trên mạng. Với hình
thức mới này, người tiêu dùng có thể tiếp cận với hàng hóa một cách dễ dàng và nhanh
chóng hơn rất nhiều so với phương thức mua bán truyền thống.
Những tưởng với những thế mạnh của mình các trang web bán hàng sẽ dần thay thế các
gian hàng hay các siêu thị truyền thống. Nhưng trên thực tế người mua vẫn còn rất mặn
mà với phương pháp mua bán cũ. Một phần vì phương thức mua bán cũ dần dần từng
bước chuyển từ thói quen thành một nếp văn hóa, văn hóa mua sắm. Khi đó người ta xem
hoạt động mua sắm là một hoạt động không thể thiếu trong nền văn hóa đó. Mặt khác, các
trang web bán hàng hiện nay dù đã được phát triển nhưng thực sự vẫn chưa thể thay thế
được các cửa hàng thực tế. Một trong những nguyên nhân của sự thua kém này đó là yếu
tố con người, một yếu tố mà chắc hẳn các trang web bán hàng khó có thể bù đắp được.
Bên cạnh đó, đâu là các nguyên nhân khác gây ra sự thua kém này? Người mua nhận xét
gì về những nổ lực mà các trang web bán hàng đã và đang mang lại? Làm thể nào để nâng
cao hiệu quả của những cửa hàng điện tử này?
1.2
Vấn đề đặt ra
Hiện nay, các hệ thống bán hàng trực tuyến đã tạo nhiều điều kiện thuận lợi để người mua
có thể tiếp cận nhiều mặt hàng cùng lúc. Tuy nhiên, việc trình bày và trang trí quá nhiều
các mặt hàng trên trang web đã gây ra không ít khó khăn cho người mua. Họ khó có thể
chọn ra cho mình một sản phẩm ưng ý nhất.
Để khách hàng có thể đến và mua được một sản phẩm ưng ý thì một lời khuyên, một sự
trợ giúp là rất quan trọng. Một người bán hàng trong phương thức bán hàng truyền thống
là một lợi thế rất lớn. Do đó để phương thức bán hàng qua mạng thực sự phát triển thì bên
cạnh các lợi thế vốn có của mình việc có thêm một “người trợ giúp” là hết sức cần thiết.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System – DSS) với sự kết hợp của máy
tính đã được áp dụng nhiều trong các công tác quản lý, những công việc tất yếu liên quan
2
đến việc ra quyết định. DSS có thể giúp những nhà quản lý đưa ra các quyết định nhanh
chóng hơn, phức tạp hơn, và nâng cao hiệu suất cũng như chất lượng của các quyết định.
Một hệ thống hỗ trợ ra quyết định tốt có thể đóng vai trò như một người trung gian hỗ trợ
khách hàng đưa ra các quyết định mua hàng đúng đắn. Bằng cách xác định mục đích và
nhu cầu của khách hàng, hệ thống có thể đưa ra một tập các gợi ý giúp cho người mua dễ
dàng chọn lựa sản phẩm yêu thích hơn. Qua đó hiệu suất của việc mua bán hàng trực
tuyến được tăng cao một cách đáng kể.
1.3
Mục tiêu của luận văn
Trước hết luận văn giúp chúng ta nhận ra những mặt thiếu sót của các trang web bán hàng
hiện nay. Những tiện ích, dịch vụ mà các trang web này cần cung cấp hoặc nâng cao hơn
để có thể nâng cao vị thế của mình trong nền kinh tế hàng hóa.
Luận văn sẽ đưa ra một hướng tiếp cận để xây dựng một trong những tiện ích nói trên,
tiện ích hỗ trợ khách hàng ra quyết định chọn sản phẩm. Tiện ích này đóng vai trò như
một người bán hàng có thể thu thập các thông tin về sở thích của khách hàng, sau đó tìm
trong kho hàng vô tận của mình những mặt hàng thích hợp nhất với các sở thích đó.
Luận văn cũng tìm hiểu bài toán tối ưu đa mục tiêu và cách tiếp cận dùng thuật giải di
truyền để giải quyết bài toán. Bài toán này cũng là một khó khăn lớn trong khi tiến hành
lựa chọn và gợi ý sản phẩm cho người mua.
Việc trợ giúp khách hàng chọn lựa sản phẩm là một giai đoạn trong quá trình người mua
quyết định mua sản phẩm. Vì vậy, luận văn sẽ tìm hiểu về hệ hỗ trợ ra quyết định, vị trí
và vai trò của người trợ giúp bán hàng trong quá trình hỗ trợ khách hàng mua sản phẩm.
1.4
Bố cục của luận văn
Bố cục của luận văn được tổ chức thành 7 chương. Chương 1 trình bày tổng quan về sự
cần thiết của hệ hỗ trợ ra quyết định trong môi trường mua bán trực tuyến và mục tiêu của
luận văn.
Chương tiếp theo giới thiệu lý thuyết chung về hệ hỗ trợ ra quyết định. Chương này nêu
ra định nghĩa “Một quyết định là gì?” và “Một hệ hỗ trợ ra quyết định là gì?”. Đây là
những kiến thức nền tảng về hệ thống hỗ trợ ra quyết định như quá trình ra quyết định,
các giai đoạn của quá trình ra quyết định, các mô hình của hệ hỗ trợ ra quyết định, và các
công nghệ thông minh được ứng dụng trong hệ hỗ trợ ra quyết định.
3
Chương 3 là khảo sát và so sánh về các đặc điểm của những hệ hỗ trợ ra quyết định trong
môi trường mua bán trực tuyến.
Chương 4 trình bày một cách tiếp cận để áp dụng hệ hỗ trợ ra quyết định vào quá trình
lựa chọn sản phẩm và mua hàng của khách hàng. Ở đây bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu và
các hướng giải quyết được nêu ra.
Chương 5 là phần phân tích thiết kế hệ thống trang web bán hàng và hỗ trợ khách hàng
chọn sản phẩm. Chương 6 là phần cài đặt hệ thống.
Tổng kết và đánh giá của luân văn được trình bày ở chương 7.
4
Chương 2
Hệ hỗ trợ ra quyết định
2.1
Thế nào là ra quyết định
Việc đưa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các lĩnh vực, hoạt động
của đời sống mà đôi khi chúng ta không nhận ra. Từ những việc đơn giản như chọn một
bộ quần áo để đi dự tiệc cho đến các việc lớn lao như phân bổ ngân sách vào các chương
trình của quốc gia đều là các công việc đưa ra quyết định.
Vậy đưa ra quyết định chính là chọn ra trong các giải pháp khả thi một giải pháp mà theo
người đưa ra quyết định là phù hợp nhất.
2.2
Quá trình ra quyết định
2.2.1 Phân loại quyết định
Có thể phân ra bốn loại quyết định như sau
• Quyết định có cấu trúc (Structured Decision): Các quyết định mà người ra
quyết định biết là chắc chắn đúng.
• Quyết định không cấu trúc (Nonstructured Decision): Các quyết định mà người
ra quyết định biết là có nhiều câu trả lời gần đúng và không có cách nào để tìm
ra câu trả lời chính xác nhất.
• Quyết định đệ quy (Recurring Decision): Các quyết định lặp đi , lặp lại.
• Quyết định không đệ quy (Nonrecurring Decision): Các quyết định không xảy
ra thường xuyên.
2.2.2 Các giai đoạn của quá trình ra quyết định
Theo Simon, các giai đoạn của quá trình ra quyết định bao gồm các pha:
• Nhận định (Intelligence) : Tìm kiếm các tình huống dẫn đến việc phải ra quyết
định, nhận dạng các vấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro…
• Thiết kế (Design): Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề, đáp ứng
các nhu cầu, tận dụng các cơ hội , hạn chế các rủi ro..
• Lựa chọn (Choice): Cân nhắc và đánh giá từng giải pháp, đo lường hậu qủa của
từng giải pháp và chọn giải pháp tối ưu.
• Tiến hành ra quyết định (Implementation): Thực hiện giải pháp được chọn,
theo dõi kết quả và điều chỉnh khi thấy cần thiết.
5
Hình 2.1- Các giai đọan của quá trình ra quyết định.
2.3
Hệ hỗ trợ ra quyết định
2.3.1 Khái niệm Hệ hỗ trợ ra quyết định
Trong thập niên 1970, Scott Morton đưa ra những khái niệm đầu tiên về Hệ hỗ trợ ra
quyết định (Decision Support Systems-DSS). Ông định nghĩa DSS như là những hệ thống
máy tính tương tác nhằm giúp những người ra quyết định sử dụng dữ liệu và mô hình để
giải quyết các vấn đề không có cấu trúc [5].
Hình 2.2 – Ưu điểm của Hệ hỗ trợ ra quyết định.
6
Cho đến nay chưa có một định nghĩa thống nhất về DSS. Tuy nhiên tất cả đều đồng ý
mục đích cơ bản nhất của DSS là để hỗ trợ và cải tiến việc ra quyết định.
2.3.2 Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định
Một Hệ hỗ trợ ra quyết định gồm có ba thành phần chính
• Quản lí mô hình
• Quản lí dữ liệu
• Quản lí giao diện ngừơi dùng
Quản lí mô hình (Model Management) bao gồm các mô hình ra quyết định (DSS
models) và việc quản lí các mô hình này. Một số ví dụ của các mô hình này bao gồm: mô
hình nếu thì, mô hình tối ưu, mô hình tìm kiếm mục đích, mô hình thống kê.
Quản lí dữ liệu (Data Management) thực hiên công việc lưu trữ các thông tin của hệ và
phục vụ cho viêc lưu trữ, cập nhật, truy vấn thông tin.
Quản lí giao diện ngừơi dùng (User Interface Management) quản lí việc giao tiếp giữa
người dùng cuối và Hệ ra quyết định.
Hình 2.3 – Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định.
7
2.3.3 Mô hình ra quyết định
Một đặc trưng cơ bản của Hệ hỗ trợ ra quyết định là phải có ít nhất một mô hình hỗ trợ ra
quyết định. Việc chọn lựa và xây dựng mô hình nằm trong giai đoạn thứ hai (Design
Phase) của quá trình ra quyết định.
Một mô hình là một khái quát hóa hay trừu tượng hóa của thực tế. Mô hình hóa là việc
khái quát hóa và trừu tượng hóa các vấn đề thực tế thành các mô hình định tính hay định
lượng. Đó là một quy trình kết hợp cả khoa học (sự chính xác, logic) và nghệ thuật (sự
sáng tạo).
Một mô hình thường bao gồm ba thành phần cơ bản:
• Decision Variables: Đây là các lực chọn xác định bởi người ra quyết định.
Chẳng hạn trong bài tóan quyết định đầu tư thì đây là số tiền đầu tư, nơi đầu tư,
thời gian đầu tư…
• Uncontrollable Variables : Đây là các biến không nằm trong sự kiểm sóat của
người ra quyết định (bị tác động bởi các yếu tố bên ngòai). Chẳng hạn trong bài
tóan trên thì đây là tốc độ lạm phát, lãi suất ngân hàng…
• Result Variables: Đây là các biến kết quả của mô hình. Chẳng hạn trong bài
toán trên thì đây là tỉ số lợi nhuận…
Hình 2.4 Cấu trúc tổng quát của một mô hình.
Khi lựa chọn quyết định cuối cùng, người ra quyết định có thể muốn có một quyết định
tối ưu (optimal) hay một quyết định thỏa đáng, gần tối ưu (good enough). Do vậy có thể
chia ra hai loại mô hình hỗ trợ ra quyết định
Mô hình quy chuẩn (Normative Model): Mô hình này xem xét tất cả các phương án và
chọn ra phương án tôi ưu.
Mô hình mô tả (Descriptive Model): Mô hình này xem xét một tập hợp các điều kiện theo
ý người dùng và xem xét các phương án theo hướng các điều kiện này và đưa ra một kết
UnControllable variables
Decision variables
Meathematical
relationships
Result variables
8
quả thỏa đáng. Vì mô hình này không xem xét hết tất cả các phương án nên kết quả cúôi
cùng có thể chỉ gần tối ưu.
Mô hình quy chuẩn thường được sử dụng trong bài tóan tối ưu hóa một mục tiêu. Mô
hình mô tả thường được sử dụng trong bài tóan tôi ưu hóa đa mục tiêu khi các mục tiêu
này có thể mâu thuẩn nhau.
2.3.4 Phân loại Hệ hỗ trợ ra quyết định
Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí. Hiện nay, vẫn chưa có
cách phân loại thống nhất. Sau đây là 2 cách phổ biến nhất:
Theo [4], có tất cả năm lọai Hệ hỗ trợ ra quyết định
• Hướng giao tiếp (Communications-Driven DSS)
• Hướng dữ liệu (Data-Driven DSS )
• Hướng tài liệu (Document-Driven DSS)
• Hướng tri thức (Knowledge-Driven DSS)
• Hướng mô hình (Model-Driven DSS)
Hướng giao tiếp – Hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng mạng và công nghệ viễn thông để
liên lạc và cộng tác. Công nghệ viễn thông bao gồm Mạng cục bộ (LAN), mạng diện
rộng (WAN), Internet, ISDN, mạng riêng ảo… là then chốt trong việc hỗ trợ ra quyết
định. Các ứng dụng của hệ hỗ trợ ra quyết định hướng giao tiếp là Phần mềm nhóm
(Groupware), Hội thảo từ xa (Videoconferencing), Bản tin (Bulletin Boards)…
Hướng dữ liệu – Hệ hỗ trợ Ra quyết định dựa trên việc truy xuất và xử lí dữ liệu.
Phiên bản đầu tiên được gọi là Hệ chỉ dành cho việc truy xuất dữ liệu (Retrieval-Only
DSS ). Kho dữ liệu (Datawarehouse) là một Cơ Sở Dữ Liệu tập trung chứa thông tin từ
nhiều nguồn đồng thời sẵn sàng cung cấp thông tin cần thiết cho việc ra quyết định.
OLAP có nhiều tính năng cao cấp vì cho phép phân tích dữ liệu nhiều chiều, ví dụ dữ
liệu bán hàng cần phải được phân tích theo nhiều chiều như theo vùng, theo sản phẩm,
theo thời gian, theo người bán hàng.
Hướng tài liệu – Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên việc truy xuất và phân tích các văn
bản, tài liệu…Trong một công ty, có thể có rất nhiều văn bản như chính sách, thủ tục,
biên bản cuộc họp, thư tín… Internet cho phép truy xuất các kho tài liệu lớn như các
kho văn bản, hình ảnh, âm thanh… Một công cụ tìm kiếm hiệu quả là một phần quan
trọng đối với các Hệ hỗ trợ ra quyết định dạng này.
9
Hướng tri thức – Hệ hỗ trợ ra quyết định có thể đề nghị và đưa ra những tư vấn cho
người ra quyết định. Những hệ này là các hệ chuyên gia với một kiến thức chuyên
ngành cụ thể, nắm vững các vấn đề trong chuyên ngành đó và có kĩ năng để giải quyết
những vấn đề này. Các công cụ khai mỏ dữ liệu có thể dùng để tạo ra các hệ dạng này.
Theo Holsapple và Whinston (1996) [6] phân ra 6 lọai Hệ hỗ trợ ra quyết định
• Hướng văn bản (Text-Oriented DSS)
• Hướng cơ sở dữ liệu (Database-Oriented DSS)
• Hướng bản tính (Spreasheet-Oriented DSS)
• Hướng người giải quyết (Solver-Oriented DSS)
• Hướng luật (Rule-Oriented DSS)
• Hướng kết hợp (Compound DSS)
Hướng văn bản – Thông tin (bao gồm dữ liệu và kiến thức) được lưu trữ dưới dạng
văn bản. Vì vậy hệ thống đòi hỏi lưu trữ và xử lí các văn bản một cách hiệu quả. Các
công nghệ mới như Hệ quản lí văn bản dựa trên web, Intelligent Agents có thể được sử
dụng cùng với hệ này.
Hướng cơ sở dữ liệu – Cơ sở dữ liệu đóng vai trò chủ yếu trong hệ này.Thông tin
trong cơ sở dữ liệu thường có cấu trúc chặt chẽ, có mô tả rõ ràng. Hệ này cho phép
người dùng truy vấn thông tin dễ dàng và rất mạnh về báo cáo.
Hướng bản tính – Một bản tính là một mô hình để cho phép người dùng thực hiện
việc phân tích trước khi ra quyết định. Bản tính có thể bao gồm nhiều mộ hình thống
kê, lập trình tuyến tính, mộ hình tài chính… Bản tính phổ biến nhất đó là Microsoft
Excel. Hệ này thường được dùng rông rãi trong các hệ liên quan tới người dùng cuối.
Hướng người giải quyết – Một trợ giúp là một giải thuật hay chương trình để giải
quyết một vấn đề cụ thể chẳng hạn như tính lượng hàng đặt tối ưu hay tính tóan xu
hướng bán hàng. Một số trợ gíup khác phức tạp như là tối ưu hóa đa mục tiêu. Hệ này
bao gồm nhiều trợ gíup như vây.
Hướng luật – Kiến thức của hệ này được mô tả trong các quy luật thủ tục hay lí lẽ. Hệ
này còn đựoc gọi là hệ chuyên gia. Các quy luât này có thể là định tính hay định
lượng. Các ví dụ của hệ này như là hướng dẫn không lưu, hướng dẫn giao thông trên
biển, trên bộ…
10
Hướng kết hợp – Một hệ tổng hợp có thể kết hợp hai hay nhiều hơn trong số năm hệ kể
trên.
2.4
Tìm kiếm và đánh giá các lựa chọn một phần rất quan trọng trong hỗ trợ ra
quyết định
Giai đọan lựa chọn (Choice Phase) là giai đoạn quan trọng nhất của quá trình ra quyết
định. Giai đoạn này bao gồm ba bước chính sau đây:
• Tìm kiếm lựa chọn
• Đánh giá lựa chọn
• Giới thiệu lựa chọn
Trong trường hợp người ra quyết định muốn sử dụng mô hình quy chuẩn (normative
model) để tìm kiếm một lựa chọn tối ưu, thì Hệ hỗ trợ ra quyết định có thể sử dụng
phương pháp vét cạn (blind search) để duyệt hết tất cả các lựa chọn hay mô hình toán học
để phân tích. Đối với mô hình mô tả, ta có thể sử dụng phương pháp kinh nghiệm
(heuristic search) để duyệt các lựa chọn dựa trên các quy luật rút ra được từ thử và sai hay
kinh nghiệm.
Phương pháp đánh giá các lựa chọn được quyết định khác nhau trong bài toán một mục
tiêu và bài toán đa mục tiêu. Bài toán một mục tiêu có thể được mô hình hóa bằng bảng ra
quyết định hay cây ra quyết định.
Một trong các phương pháp hiệu quả để giải quyết đa mục tiêu là đo lường trọng số của
các ưu tiên ra quyết định (Analytical Hierarchy Process của ExpertChoice). Một phương
pháp khác là tối ưu hóa dựa trên các mộ hình tóan học tuyến tính (Microsoft Excel,
Lingo…). Một phương pháp khác là lập trình kinh nghiệm sử dụng heuristics như là tabu
search, giải thuật di truyền.
11
Chương 3
Mua hàng qua mạng và sự cần thiết của hỗ trợ ra quyết định
3.1
Internet đem đến một phương thức mua bán mới
Sự phát triển vượt bậc từng ngày của các công nghệ trên Internet đã dần thực sự biến đổi
các hoạt động thương mại làm cho nó mang tính toàn cầu hơn. Các hoạt động kinh doanh
truyền thống giờ đã được số hóa, các khái niệm về E-Commerce, E-Business, E-Market,
Shopping online xuất hiện và ngày càng trở nên phổ biến. Chính công nghệ Internet đã
thực sự kết nối các doanh nghiệp với nhau (B2B – Business To Business) và doanh
nghiệp với khách hàng (B2C – Business To Customer).
Sức mạnh và sự thuận lợi của công nghệ Web đã giúp các công ty, doanh nghiệp đưa các
hoạt động kinh doanh của mình đến gần với người dùng hơn. Sử dụng Web các công ty
có thể đưa đến người dùng từ những mẫu quảng cáo nhỏ, các mặt hàng, dịch vụ mà công
ty cung cấp đến các hoạt động mua bán với khách hàng. Chính điều đó đã hình thành một
phương thức mua bán hoàn toàn mới mẻ và đang trở nên một hoạt động phổ biến trên
Internet , mua bán hàng qua mạng (Shopping Online).
3.2
Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng
So với các hoạt động trên mạng khác thì hoạt động mua bán hàng qua mạng vẫn chiếm
một tỷ lệ rất nhỏ nhưng rỏ ràng nó đang phát triển từng ngày.
Theo khảo sát [18]:
• Năm 1997 chỉ có 9,6% người dùng Internet thực hiện mua bán qua mạng.
• 1998 Æ 10,9%
• 1999 Æ 10,4%
• 2000 Æ 13,5%
Khi câu hỏi “Mọi người nghĩ gì về mua hàng qua mạng?Việc mua hàng qua mạng đem
đến những gì?” được đưa ra hỏi (tháng 1 năm 2000) thì cuộc khảo sát [18] nhận được các
kết quả như sau:
Các mặt thuận lợi:
• Bạn có thể mua hàng trong vòng một tiếng và không quan tâm đến thời gian
đóng cửa của cửa hàng (74%)
• Có thể quan sát mọi thứ ngay từ nhà mình (72%)
12
• Một lượng lớn và đủ chủng lọai các mặt hàng và dịch vụ được đưa ra (65%)
• Sự không biên giới,bạn có thể mua hàng từ bất kỳ quốc gia nào (54%)
• Dể dàng so sánh giá cả (52%)
Các mặt không thuận lợi:
• Không thể thử món hàng minh mua (52%)
• Không có các dịch vụ trợ giúp khi mua hàng(30%)
• Có nhiều khó khăn khi giao dịch hoặc trả lại hàng hóa (25%)
• Phương thức thanh toán còn qua phức tạp(31%)
• Người mua hàng tỏ ra hoài nghi khi có quá nhiều thông tin cá nhân được thu
thập (30%)
Và với các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua hàng qua mạng trên thì có 2/3 người dùng
khẳng định họ sẽ tiếp tục mua hàng và 1/3 còn lại thì khẳng định họ không có ý định mua
hàng qua mạng, một con số đáng để lưu tâm [18]
3.3
So sánh giữa phương thức mua hàng truyền thống và mua qua mạng
3.3.1 Các bước cơ bản để tiến hành một giao dịch mua hàng
Bảng 3.1 – Các bước cơ bản để tiến hành một giao dịch
Phương thức mua bán truyền thống
Phương thức mua bán qua mạng
Chọn một cửa hàng ưng ý có bán sản
phẩm mà mình qua tâm(quen, được giới
thiệu, tình cờ).
Chọn một Website ưng ý có bán sản phẩm
mà mình qua tâm(quen, được giới thiệu,
tìm kiếm trên mạng).
Xem xét các sản phẩm được trình bày
trong cửa hàng.
Duyệt danh sách các mặt hàng trên trang
Web.
Nhờ người bán hàng tìm sản phẩm mà
mình muốn mua.
Tìm kiếm sản phẩm qua các từ khóa (nếu
trang có hổ trợ).
Nhờ người bán hàng tư vấn mặt hàng phù
hợp với mình.
Ít được hổ trợ.
Tương tác trực tiếp, thử dùng với mặt
hàng ưng ý.
Không có.
So sánh với các sản phẩm khác trong cửa
hàng hoặc một cửa hàng khác.
So sánh với các sản phẩm khác trên
Website (nếu hổ trợ). So sánh với các
trang Web khác.
Chọn mua, thanh toán và nhận sản phẩm.
Chọn mua và thanh toán chờ công ty phân
phối sản phẩm.
Hoàn trả nếu không ưng ý.
Liên lạc với trang web qua hệ thống mail
và chờ phản hồi.
13
3.3.2 Các điểm thuận lợi và không thuận lợi trong phương thức mua bán truyền
thống
¾ Thuận lợi:
o Người mua có thể “sờ tận tay, thấy tận mắt”.
o Nếu gặp khó khăn có thể nhờ người bán hàng tư vấn.
o Có thể mặt cả giá cả.
o Mua sắm trở thành một văn hóa, làm cho người mua hứng khởi.
o Việc mua sắm đôi khi tốn rất nhiều thời gian.
¾ Không thuận lợi:
o Người mua khó nắm bắt hết các thông tin về mặt hàng mình định mua.
o Các mặt hàng thuộc các nhà cung cấp khác nhau thường được phân bố rải rác
làm cho người mua khó so sánh.
3.3.3 Các điểm thuận lợi và không thuận lợi trong phương thức mua bán qua
mạng
¾ Thuận lợi:
o Người mua dễ dàng nắm bắt được thông tin của mặt hàng định mua.
o Số lượng các mặt hàng rất đa dạng.
o Dễ dàng so sánh các mặt hàng với nhau.
o Thời gian mua sắm ít.
¾ Không thuận lợi:
o Người mua chỉ có thể “thấy” chứ không thể thử, tiếp xúc với mặt hàng.
o Không được tư vấn khi không biết phải chọn mặt hàng nào.
o Không tìm được mặt hàng ưng ý vì có quá nhiều sự chọn lựa.
3.4
Khảo sát các trang web bán hàng và sự hỗ trợ khách hàng của chúng
Các hoạt động hỗ trợ khách hàng ra quyết định mua hàng qua mạng rất đa dạng và được
phân chia theo nhiều cách khác nhau. Sự phân chia ở bảng dưới sử dụng cách phân loại
của ở tài liệu [16], chỉ ra 3 mức hỗ trợ của DSS là hỗ trợ theo hướng truy cập, hỗ trợ theo
hướng giao dịch và hỗ trợ theo hướng quan hệ.
Bảng 3.2 – Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định trong E-Commerce
Mức hỗ
trợ
Đặc điểm
Hướng
truy cập
Tất cả các trang web tìm kiếm (không chỉ riêng cho các trang web mua
bán trực tuyến)
Đặc điểm:
• Tìm kiếm và duyệt tuyến tính.
• Tìm kiếm theo từ khóa.
Hướng
Các trang web ở mức này có những đặc điểm sau:
14
giao dịch
• Giao diện người dùng tập trung hỗ trợ các hành vi của người
dùng trong các hoạt động giao dịch, mua hàng, đặc biệt là hướng dẫn
lựa chọn sản phẩm.
• Cấu trúc dữ liệu website mua hàng và ứng dụng web server.
• Đòi hỏi nội dung, chất lượng của catalog sản phẩm và giao
diện đồ họa phải cao.
Hướng
quan hệ
Đây là những ứng dụng hướng đến mục tiêu chỉ dẫn khách hàng dựa
trên tri thức, với các đặc điểm sau:
• Thông qua sở thích và tính cách cá nhân của người tiêu dùng.
• Hỗ trợ các nhắc nhở,quảng cáo, mở rộng dây chyền cung ứng.
• Tìm kiếm theo ngôn ngữ tự nhiên.
Sự sắp xếp này đi từ sự hỗ trợ đơn giản đến tinh vi. Những mức độ này cũng phản ánh sự
tiến triển của các hệ hỗ trợ từ những năm 90 đến nay.
Ở mức 1, DSS dùng nhiều đến các phần mềm đa dụng để tạo những trang mua bán và tìm
kiếm, duyệt đơn giản dựa trên các từ khóa. Những trang web này chủ yếu để lôi kéo
khách hàng và không tốn nhiều chi phí để xây dựng. Chúng là dạng thực thi trên web và
chúng đem lại rất ít các trợ giúp cho người mua với các chức năng truy cập thông tin và
chức năng mua hàng đơn giản.
Mức tiếp theo là một chuỗi cố gắng nhằm hiểu rõ các bước và thao tác xử lý của người
mua trong suốt quá trình diễn ra giao dịch và tạo ra nhiều thiết lập mặc định và khuôn
mẫu để hỗ trợ tốt hơn cho các bước cấu trúc. Những khảo sát về DSS những năm cuối
thập niên 90 của thế kỷ 20 tập trung vào việc làm thế nào hỗ trợ các bước so sánh nhãn
hiệu và sản phẩm. Một thời gian sau, một khảo sát khác cho thấy các hệ thống đang cố
gắng mở rộng điểm này cho các bước mua, thanh toán và giao hàng. Họ cũng kết hợp
được những hướng tiếp cận và mở rộng DSS trên các xử lý quyết định như tài chính, giúp
đỡ khách hàng trực tuyến và quản lý lỗi cũng như tìm kiếm theo ngôn ngữ tự nhiên.
Ở mức cao nhất là những đặc tính của các trang mua bán hàng hóa hiện tại được phát
triển trong thập kỷ đầu của thế kỷ 21 này. Ở đây chúng ta thấy sự thay đổi sang sự hỗ trợ
đối với các quan hệ dựa trên thời gian dài mà người mua có được dựa trên các giao dịch.
3.4.1 Khảo sát một số hệ hỗ trợ ra quyết định trong E-Commerce
3.4.1.a Amazon.com
Amazon.com được thành lập vào năm 1996, là trang web bán sách nổi tiếng hiện nay.
Danh mục sản phẩm của Amazon.com rất phong phú bao gồm: sách, đồ điện tử, đĩa nhạc,
phim ảnh. Sự hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm là riêng rẽ từng loại sản phẩm khác nhau.
Điều này cũng dễ hiểu bởi không thể đề nghị khách hàng mua một quyển sách trong khi
15
họ đang tìm mua một máy điện thoại. Chúng ta sẽ tập trung vào hệ thống hỗ trợ trong
mua bán sách của Amazon.com.
Danh mục sách đề nghị mua (persionalized recommendation): Như nhiều website E-
commerce khác, Amazon.com được cấu trúc với các trang thông tin cho mỗi quyển sách,
đem lại các thông tin chi tiết về nội dung và mua bán. Danh sách các quyển sách đề nghị
mua kèm được thấy ở trang thông tin của mỗi cuốn sách. Thật sự, nó gồm hai danh sách
đề nghị riêng biệt. Phần thứ nhất gồm danh sách những quyển sách thường mua nhất.
Phần thứ hai là danh sách các tác giả của những quyển sách thường xuyên được mua. Mọi
hoạt động duyệt danh mục sách, thêm hàng vào giỏ của người dùng đều được website ghi
nhận để làm cơ sở cho việc đưa ra các đề nghị này.
Ý kiến của bạn (Your Recommendation): Amazon cũng khuyến khích khách hàng
phản hồi trực tiếp các cuốn sách mà họ đã đọc. Khách hàng đánh giá các cuốn sách họ đã
đọc trên thang điểm 5 từ “hated it” đến “loved it”. Những đánh giá này sẽ được dùng như
là đầu vào cho một cơ chế đề nghị (recommendation engine). Do đó, khi đánh giá càng
nhiều quyển sách, khách hàng sẽ nhận được lời đề nghị càng chính xác. Hình dưới cho
phép ta xem việc đánh giá của khách hàng là lý do để Amazon đưa ra các đề nghị đối với
các quyển sách khác. Ví dụ khi ta đánh giá quyển “A Road Ahead” của Bill Gates thì
Amazon đề nghị ta một quyển sách khác cũng của Bill Gates là “Bussiness @ the Speed
of Thought”.
Hình 3.1 – Amazon đưa ra lý do vì sao các lời đề nghị được đưa ra.
Email Notification: Đặc tính này cho phép customers được biết qua email các sản phẩm
mới đã thêm vào catalog của Amazon.com.
Nhận xét của khách hàng (Customer Comments): Nhận xét của khách hàng cho phép
khách hàng nhận được các đề xuất dạng văn bản dựa trên ý kiến của các khách hàng khác.
16
Mỗi một trang thông tin cụ thể về một cuốn sách là đánh giá dựa trên thang điểm 5 biểu
hiện bằng hình ngôi sao và các lời nhận xét của những người đã đọc quyển sách và đưa ra
lời bình. Khách hàng cũng có sự chọn lựa các kết hợp giữa các đề xuất này trong quyết
định mua của họ. Hơn nữa, khách hàng có thể đánh giá các nhận xét này. Với mỗi lời
bình có một câu hỏi “Did this comment help you? ” và khách hàng có thể chọn là “có”
hoặc “không” (yes hoặc no). Kết quả sẽ được liệt kê vào bảng và đưa ra 5 trong 7 người
tìm được các lời nhận xét có ích.
3.4.1.b 3.2.2 MovieFinder.com
MovieFinder.com là trang web phim ảnh được quản lý bởi E!Online. MovieFinder hỗ trợ
người dùng qua các sắp xếp các phim theo đánh giá của chính họ và đánh giá của khách
hàng theo các mức từ A đến F. Các đánh giá của người dùng về các phim họ đã xem thể
hiện ở mục Users Grade. Còn mục Our Grade là đánh giá của những người biên tập trang
web. Hình 3.2. dưới cho ta thấy bộ phim “Kingdom of Heaven” được đánh giá B+ ở cả
hai mục Our Grade và Users Grade. Đối với người dùng đã đăng ký có thể được đánh giá
trực tiếp tại đây.
Hình 3.2 – Đánh giá phim ở movifinder.com
3.4.1.c Carsdirect.com
Carsdirect là một cửa hàng bán xe hơi trên Web, được thành lập vào năm. Carsdirect đưa
ra một danh mục sản phẩm theo hướng tiếp cận với nhu cầu của người dùng. Trang
Research (xem hình 3.3) cho phép chọn xe theo mục đích sử dụng của người mua: xe chở
khách, xe cao cấp, xe tải nhẹ, xe cũ v.v…
17
Hình 3.3 – Trang Research.
Khi chọn một loại xe, trang web tiếp tục đưa người dùng chọn đến danh mục phân loại ở
cấp dưới. Cứ thế người dùng sẽ nhận được danh sách các xe ở danh mục đã chọn. Vấn đề
là danh sách này khá dài. Do đó, các công cụ hỗ trợ xem thông tin như car review (xem
mô tả xe), compare car compare (so sánh xe) để tiếp tục tìm một chiếc xe phù hợp nhất.
Các duyệt qua danh này khá rờm rà nhưng cũng đáng để khách hàng bỏ thời gian tìm
kiếm cho mình chiếc xe ưng ý nhất.
Hình 3.4 – Danh mục xe ở loại xe chở khách.
3.4.1.d ActiveDecisions.com
Trong môi trường mua bán qua mạng, người dùng thường không thể đánh giá tất cả các
tiêu chuẩn so sánh ở mức sâu. Việc này đòi hỏi nhiều thời gian và thao tác phức tạp. Do
đó các trang web đưa ra kịch bản xử lý theo 2 bước để đạt được sự hỗ trợ khách hàng ở
mức sâu. Bước đầu tiên, khách hàng thường được đưa ra một bộ gồm nhiều các sản phẩm
và chỉ ra một bộ con các lựa chọn tốt. Sau đó, các lựa chọn này sẽ được đánh giá ở độ sâu
18
hơn, thực hiện các so sánh các sản phẩm trên các thuộc tính quan trọng và ra quyết định
mua. Một chương trình đóng vai trò là người đề nghị (Recommender Agent-RA) sẽ trợ
giúp cho khách hàng trong bước đầu tiên, đưa ra các sản phẩm lựa chọn. Dựa vào các
thông tin cung cấp đã khảo sát trước hoặc chính từ người mua hàng đối với sở thích của
họ mà RA sẽ đề xuất một bộ sản phẩm hấp dẫn nhất đối với cá nhân đó. Các hướng tiếp
cận sở thích người dùng có thể chia ra thành hai nhóm: hướng đặc tính và hướng nhu cầu.
Một hệ thống theo hướng đặc tính thường yêu cầu khách hàng chỉ ra các sở thích về đặc
tính của sản phẩm như: môt máy chụp ảnh kỹ thuật số phải có độ phân giải ít nhất là 4
Mega Pixel. Các tiếp cận nhu cầu sẽ hỏi người dùng chỉ ra “Nhu cầu cá nhân của họ là
gì?”. Ví dụ tôi cần chụp ảnh ngoại cảnh. Cách tiếp cập theo hướng nhu cầu nên là một
phương pháp phù hợp để hỗ trợ cho người dùng chưa có kinh nghiệm chọn sản phẩm.
Active Decisions Inc. là nhà cung cấp hàng đầu thế giới các giải pháp hướng dẫn mua
hàng. Ứng dụng cung cấp bởi Active Decisions đem lại cho bộ phận mua hàng, các chi
nhánh và các ứng dụng tự phục vụ mục tiêu là lôi kéo càng nhiều khách hàng.
Kỹ thuật chính của Acitve Decisions được xem như là sự kết hợp của Recommender
Agent (RA) và ma trận so sánh (Comparison Matrix-CM). Ma trận so sánh, sự trợ giúp
tạo quyết định dạng thứ hai, là công cụ tương tác được đưa ra nhằm giúp người dùng
trong các so sánh ở mức sâu hơn giữa các sản phẩm đã chọn ở bước một. Một dạng cơ
bản của hướng trợ giúp ra quyết định này, thích hợp như một giỏ hàng hiển thị một ma
trận các hàng là các sản phẩm và các cột là các thuộc tính quan trọng của sản phẩm. Thiết
kế này cho phép người mua so sánh các giá trị của sản phẩm hiệu quả và chính xác hơn.
Các bước tiếp cận của kỹ thuật này thì đầu tiên khách hàng sẽ được hỏi họ tìm cái gì và
cái gì là quan trọng với họ thông qua các hướng tiếp cận theo nhu cầu hay theo đặc tính,
dựa vào đó đưa ra các đề xuất thích hợp cho khách hàng. Khách hàng sẽ chọn một vài sản
phẩm đưa ra để so sánh ở mức cao hơn trong ma trận so sánh. Những sản phẩm được đề
nghị cũng hiển thị với lời giải thích tại sao nó tốt cho người dùng. Một vài giải pháp của
Active Decision sẽ được thấy ở các website www.absound.ca, www.qvc.com ,
www.sonystyle.com, www.jr.com và www.hpshopping.com. Chúng ta sẽ khảo sát một ví
dụ của Active Decision ở website Hpshopping.com.
19
3.4.1.e Hpshopping.com
Hpshopping là một trang web giới thiệu các sản phẩm của hãng HP bao gồm máy tính,
máy PDA, máy in. Trong phần này, chúng ta tập trung vào trang chọn mua máy in
(printer). Các câu hỏi chuyên về tính năng sử dụng của máy in như số trang in, cỡ trang in
thường dùng, cổng kết nối với máy tính, hệ điều hành của máy tính v.v… Kết quả là ba
sản phẩm thích hợp nhất được hiển thị ở ma trận so sánh với cột là các sản phẩm và dòng
là các thuộc tính của sản phẩm máy in. Trong một số trường hợp HPShopping còn đưa ra
một kết quả mạnh hơn yêu cầu của người dùng. Kết quả này là một máy in không chỉ có
đủ các đặc tính theo yêu cầu của người dùng mà còn có thêm một số tính năng khác.
Hình 3.5 – Các câu hỏi về đặc tính máy in.
20
Hình 3.6 – Các sản phẩm đề nghị của HP sau khi chọn trả lời cho các câu hỏi.
3.4.1.f Samsungtelecom.com
Đây là trang hỗ trợ khách hàng tìm kiếm sản phẩm theo nhu cầu của khách hàng qua các
câu hỏi cho người dùng lựa chọn. Nếu như ở website hpshopping.com các câu hỏi tập
trung vào “Sản phẩm cần tìm có đặc điểm gì?“ thì ở đây các câu hỏi tập trung vào “Người
dùng cần mua sản phẩm để làm gì?”. Dựa vào các lựa chọn của khách hàng website đưa
ra các điện thoại phù hợp với người dùng. Cuối cùng, sau quá trình đề xuất các sản phẩm
thích hợp, trang web sẽ hỏi ý kiến người dùng có thỏa mãn với những sản phẩm được đề
xuất hay chưa.
