Phân tích quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng với Power BI - Bài tập cuối khóa của học viên Trần Quang Duyệt

Trong lĩnh vực Ngân hàng, mỗi chiến dịch Marketing đều cần được nhìn nhận không chỉ ở con số cuối cùng, mà còn ở hành vi và đặc điểm của những nhóm khách hàng tham gia. Với vai trò học viên Datapot tại lớp PL300-136, Trần Quang Duyệt đã lựa chọn phân tích dữ liệu của chiến dịch Bank Marketing nhằm trả lời một câu hỏi cốt lõi:

Đâu là những yếu tố quyết định để khách hàng đồng ý mở tài khoản gửi có kỳ hạn tại ngân hàng?

Cách tiếp cận logic, đi từ chân dung khách hàng – hành vi phản hồi – cho đến các yếu tố ảnh hưởng, đã giúp dự án trở thành một bài toán thực tiễn cho việc ứng dụng Power BI trong Tài chính và Marketing.

Mục lục

1 Những điểm nổi bật trong dự án
2 Report trên Power BI
3 Thông tin bài tập Power BI
4 Mục tiêu của Project
5 Insights rút ra từ báo cáo
6 Kết nối thêm với chúng mình

Những điểm nổi bật trong dự án

Bài trình bày của Trần Quang Duyệt ghi điểm nhờ tư duy phân tích rành mạch và cách trình bày nhất quán:

Đa dạng chiều phân tích với gần 40.000 lượt tiếp cận của khách hàng, từ nhân khẩu học, hành vi, thời gian cho đến so sánh giữa các campaign.
Ứng dụng visual nâng cao như decomposition tree để truyền tải insight sâu sắc.
Mục tiêu phân tích rõ ràng từ đầu, có table of content dẫn dắt, giúp người xem theo sát mạch báo cáo.

Report trên Power BI

Nếu bạn cũng đang làm trong lĩnh vực Tài chính – Marketing và muốn tối ưu chiến dịch bằng dữ liệu giống như Quang Duyệt? Khóa học Power BI tại Datapot sẽ giúp bạn nhìn thấy được nhiều cơ hội cải thiện chiến lược, phát triển cả tư duy phân tích và kỹ năng trình bày báo cáo chuyên nghiệp.

Tìm hiểu khóa học tại đây

Thông tin bài tập Power BI

Học viên: Trần Quang Duyệt

Lớp: PL300-136

Chủ đề: Bank Marketing Campaign Analysis

Giới thiệu về Dataset: Dữ liệu khách hàng từ các chiến dịch marketing, bao gồm thông tin nhân khẩu học, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, độ tuổi, số lần liên hệ, kết quả phản hồi.

Mục tiêu của Project

Học viên Trần Quang Duyệt xây dựng mục tiêu phân tích rõ ràng nhằm tìm câu trả lời cho câu hỏi: Đâu là những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng một khách hàng đồng ý đăng ký tài khoản có kỳ hạn tại ngân hàng? Thông qua 3 cách:

Phân tích chân dung khách hàng tiềm năng mà chiến dịch đã tiếp cận.
Làm rõ đặc điểm của những khách hàng đã đồng ý mở tài khoản gửi tiết kiệm có kỳ hạn, từ đó nhận diện các yếu tố thúc đẩy hành vi đăng ký.
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi của chiến dịch, bao gồm đặc điểm cá nhân, phương thức tiếp cận, và nội dung truyền thông, để đề xuất hướng tối ưu hóa hiệu quả trong tương lai.

Insights rút ra từ báo cáo

Từ bản báo cáo, Quang Duyệt đã khai thác được nhiều insight thực tiễn, phản ánh rõ đặc điểm hành vi và xu hướng nổi bật trong dữ liệu khách hàng.

Tỷ lệ chuyển đổi cao nhất nằm trong nhóm khách hàng cũ với 65,11%. Điều này cho thấy tiềm năng lớn trong việc khai thác tệp khách hàng trung thành, đồng thời phản ánh mức độ hài lòng cao với sản phẩm – một yếu tố thúc đẩy sự gắn bó lâu dài với thương hiệu.
Nhóm tuổi từ 15 – 20 tuổi và trên 60 tuổi có tỷ lệ chuyển đổi rất cao, trong khi nhóm trung niên ghi nhận mức độ đồng thuận thấp hơn rõ rệt.
Thời điểm triển khai có ảnh hưởng rõ rệt đến hiệu quả chuyển đổi, với các tháng 3, 9, 10, 12 và các ngày thứ Ba, thứ Tư ghi nhận tỷ lệ cao nhất. Đây là cơ sở để ưu tiên đẩy mạnh chiến dịch vào những thời điểm này nhằm tối ưu hóa kết quả.
Cuộc gọi đầu tiên đóng vai trò quan trọng, với thời lượng lý tưởng từ 150–250 giây. Việc đảm bảo chất lượng trong khoảng thời gian này giúp tạo ấn tượng tốt, tránh lan man gây khó chịu cho khách hàng và hạn chế chi phí phát sinh cho doanh nghiệp.
Cần tập trung thúc đẩy chiến dịch vào thời điểm vàng (nr.employed, emp.var.rate, euribor3m,…) và khai thác kết hợp giữa các chỉ số để tìm điểm chung hoàn hảo nhất qua các mô hình như logistic regression, … nhằm đảm bảo cả mặt doanh thu và chi phí.

Sinh viên Đại học Ngoại Thương – Quang Duyệt đã vận dụng Power BI để kể chuyện với dữ liệu một cách hết sức thuyết phục: từ việc đặt đúng trọng tâm vấn đề, tổ chức dữ liệu logic đến khai thác insight giá trị cho doanh nghiệp. Bạn đã sẵn sàng viết nên câu chuyện của riêng mình chưa?

Tại Datapot, mỗi dự án cuối khóa không chỉ là một bài kiểm tra kỹ năng, mà còn là hành trình rèn luyện tư duy, trau dồi năng lực thực chiến và tạo ra những sản phẩm giá trị – mở ra cho bạn nhiều cánh cửa nghề nghiệp mới.

Tìm hiểu khóa học Power BI tại đây