18 C
Vietnam
spot_img
HomeCông NghệỨng dụng phân tích truyền thông xã hội trong lĩnh vực tài...

Ứng dụng phân tích truyền thông xã hội trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng

Tóm tắt: Hiện nay, tập dữ liệu lớn được tạo ra từ các nền tảng truyền thông xã hội dẫn đến việc tăng đáng kể nhu cầu sử dụng ứng dụng phân tích truyền thông xã hội (Social Media Analytics – SMA) trong hoạt động kinh doanh. Các chiến lược SMA đã đem lại tác động tích cực cho nhiều hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng, bao gồm tiếp thị, phân tích, đánh giá rủi ro, khả năng cạnh tranh, thiết kế các sản phẩm, dịch vụ, xếp hạng tín nhiệm và chính sách khách hàng. Ngân hàng hiện nay đã bắt đầu áp dụng SMA để khai thác, phân tích và dự đoán nâng cao thông tin chi tiết để quản lí chi phí, rủi ro tài chính và độ tin cậy, mục đích tạo ra tác động đáng kể trong hoạt động kinh doanh. Việc xác định và lập mô hình tối ưu hóa danh mục kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng bền vững và đem lại lợi nhuận cao cho các ngân hàng. Áp dụng SMA giúp cải thiện hoạt động kinh doanh, đảm bảo cho các mục tiêu được hoàn thành và phát triển, hỗ trợ các nhà hoạch định trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.
 

Từ khóa: SMA, tài chính, ngân hàng, công nghệ tài chính.

Abstract: Currently, a large amount of data is generated from social media platforms, leading to a significant increase in the demand for the use of Social Media Analytics (SMA) applications in business operations. SMA strategies have brought positive impacts to many activities in the banking sector, including marketing, analysis, risk assessment, competitiveness, product design, service, credit rating, and customer policies. Banks have begun to apply SMA to exploit, analyze, and predict detailed information to manage costs, financial risks, and reliability to achieve significant impacts on business operations. Identifying and optimizing business portfolio models, products, and services significantly contribute to sustainable growth and high profits for banks. Applying SMA helps improve business operations, ensuring that objectives are achieved and developed, and supporting planners in the financial and banking sectors.
 

Keywords: SMA, banking industry, banks, fintech.
 

1. Giới thiệu chung
 

SMA là một ứng dụng được sử dụng bởi các tổ chức kinh doanh và các ngân hàng để đánh giá hiệu suất của các nền tảng truyền thông xã hội nhằm giải quyết các mục tiêu kinh doanh cụ thể. SMA liên quan đến sự phát triển và sử dụng các công cụ để giám sát, thu thập, tóm tắt, phân tích và trực quan hóa dữ liệu truyền thông xã hội, được thúc đẩy bởi các yêu cầu kinh doanh cụ thể. Việc đăng tải thông tin trên mạng xã hội là một phần hoạt động rất quan trọng của các ngân hàng, tuy nhiên việc chỉ xuất hiện trực tuyến là không đủ, cần hiểu cách thu thập giá trị từ dữ liệu được tạo ra bởi các nền tảng truyền thông xã hội thông qua sử dụng SMA. Để hiểu rõ hơn về các sáng kiến truyền thông xã hội, điều quan trọng là phải xác định và áp dụng các thước đo để đo lường thành công. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đã đưa ra một số định nghĩa về phương tiện truyền thông xã hội, nhấn mạnh tầm quan trọng của nội dung do người dùng tạo ra như một phương tiện giao tiếp, cho phép người tiêu dùng giao tiếp và thể hiện bản thân bằng các nền tảng trực tuyến. Một khái niệm khác về phương tiện truyền thông xã hội, đó là bất kì nền tảng trực tuyến nào mà hầu hết nội dung như hình ảnh, văn bản, tệp đa phương tiện được tạo ra bởi người dùng cuối và có tính tương tác.
 

Một số nghiên cứu chỉ ra rằng, có các yếu tố chính dẫn đến việc sử dụng và phổ biến rộng rãi phương tiện truyền thông xã hội trên toàn thế giới. Điều đó bao gồm sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter và Facebook, sự thâm nhập Internet trên toàn thế giới, khả năng của các thiết bị cầm tay có hỗ trợ Internet như máy tính bảng và điện thoại thông minh. Do đó, sự gia tăng trong việc sử dụng các công nghệ truyền thông xã hội đã xảy ra. Về bản chất, các công nghệ truyền thông xã hội đã thay đổi cách thức hợp tác, giao tiếp và sử dụng thông tin giữa mọi người trên toàn thế giới. Các nền tảng phổ biến thường được sử dụng là Twitter, YouTube, Facebook, Blog, cộng đồng ảo và các trang tin tức xã hội. Ngoài ra, các danh mục phương tiện truyền thông xã hội có bốn danh mục rộng hơn, bao gồm trang mạng xã hội (như Facebook và Google+), Blog vi mô (như Twitter), trang mạng chuyên nghiệp (như LinkedIn) và trang chia sẻ nội dung (như YouTube và Flickr).
 

Các nền tảng truyền thông xã hội hiện nay được sử dụng bởi khách hàng cho cả công việc lẫn hoạt động giao tiếp hằng ngày. Việc phân biệt giữa các luồng hoạt động và biểu đồ xã hội (hai khái niệm quan trọng để có thể phân biệt các kênh và nền tảng so với công nghệ truyền thống dùng để hỗ trợ các hoạt động giao tiếp bằng máy tính) có vai trò cực kì quan trọng khi đo lường phương tiện truyền thông xã hội vì chúng cung cấp các cơ sở để định lượng và đánh giá nội dung từ các nền tảng truyền thông xã hội.
 

Phân tích truyền thông xã hội được định nghĩa là nghệ thuật và khoa học trích xuất các thông tin chi tiết và ẩn giá trị từ khối lượng lớn dữ liệu có thể được cấu trúc hoặc bán cấu trúc, nhằm cho phép tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt. Nó cũng được xem là một lĩnh vực liên quan đến phát triển và đánh giá các công cụ để thu thập, theo dõi, phân tích, tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu truyền thông xã hội, được thúc đẩy bởi yêu cầu cụ thể từ một ứng dụng mục tiêu.
 

Các kĩ thuật phổ biến nhất được sử dụng để thực hiện phân tích mạng xã hội bao gồm khai thác dữ liệu, phân tích văn bản và phân tích tình cảm. SMA là một lĩnh vực nghiên cứu liên ngành mới nổi, tập trung vào việc kết hợp, mở rộng và điều chỉnh các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thông xã hội. Nó ủng hộ quan điểm rằng, các lĩnh vực trí tuệ kinh doanh, phân tích và các lĩnh vực liên quan khác của phân tích dữ liệu lớn ngày càng trở nên quan trọng trong cả giới học thuật và cộng đồng doanh nghiệp trong hai thập kỉ qua do việc sử dụng phương tiện truyền thông xã hội rộng rãi hơn.
 

Nghiên cứu trình bày một khung SMA để hỗ trợ các ngân hàng thúc đẩy sự phát triển và bền vững bằng cách tận dụng giá trị từ phân tích phương tiện truyền thông xã hội. Tuy nhiên, hầu hết các ngân hàng vẫn chưa có hướng dẫn cụ thể để thực hiện các mục tiêu SMA của mình. Việc phân tích dữ liệu truyền thông xã hội đang trở nên ngày càng quan trọng do xu hướng sử dụng nhiều nền tảng như Blog, trang mạng xã hội, Wiki, diễn đàn thảo luận và trang chia sẻ đa phương tiện để mang lại thông tin và kết nối người sử dụng trên toàn thế giới. Kết quả phân tích dữ liệu truyền thông xã hội có thể giúp các ngân hàng điều chỉnh các chiến dịch quảng cáo, quản lí quan hệ khách hàng, tìm kiếm khách hàng tiềm năng, cung cấp các dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng và giải quyết các khiếu nại của khách hàng. Thông tin từ các kênh truyền thông xã hội cung cấp cơ hội để tạo ra điểm dữ liệu mới và thông tin có giá trị cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, thông tin như vậy có thể giúp xác định nhu cầu hoặc mối quan tâm trên thị trường và mở ra các cơ hội cạnh tranh cho các doanh nghiệp.
 

2. Phương tiện truyền thông xã hội giúp đạt được mục tiêu kinh doanh 
 

Tầm quan trọng của mạng xã hội đang ngày càng được nhấn mạnh và trở thành một nguồn quan trọng để thu thập và phổ biến thông tin trong khoa học, kinh doanh, chính trị, ngành giải trí và quản lí khủng hoảng. Một số ngân hàng mới chấp nhận sử dụng phương tiện truyền thông xã hội, trong khi một số khác đã tích hợp nó vào chiến lược tiếp thị của mình. Việc sử dụng các nền tảng khác nhau có thể tạo điều kiện thuận lợi cho kênh giao tiếp hai chiều giữa tổ chức và khách hàng, dẫn đến việc tạo ra lượng lớn dữ liệu. Các nền tảng truyền thông xã hội cung cấp một loạt định dạng dữ liệu, bao gồm âm thanh, video, vị trí địa lí, hình ảnh và dữ liệu văn bản. Dữ liệu thu thập từ các nền tảng truyền thông xã hội có thể được phân tích để có cái nhìn sâu sắc về các xu hướng, chủ đề nóng, các vấn đề và các nhân vật ảnh hưởng trong xã hội. Trước khi đưa ra các quyết định đối với các hoạt động kinh doanh, ngân hàng cần có một số chiến lược SMA cụ thể.
 

3. Tầm quan trọng của truyền thông xã hội đối với ngành tài chính, ngân hàng 
 

Công nghệ số đang trưởng thành và đổi mới, dẫn đến sự gia tăng các kênh khả dụng cho khu vực ngân hàng. Các nền tảng truyền thông xã hội cho phép khách hàng tương tác với ngân hàng của họ để tiếp cận tư vấn tài chính, mở tài khoản ngân hàng mới, chuyển tiền điện tử và tra cứu thông tin về các chương trình khuyến mãi mới. Khách hàng cũng có thể nhận được phản hồi tức thì về các thắc mắc và khiếu nại mà họ đề xuất.
 

Các ngân hàng đánh giá cao giá trị của phương tiện truyền thông xã hội và sử dụng chúng để nâng cao sự hiện diện và hoạt động trực tuyến. Chúng giúp các ngân hàng theo dõi khách hàng và hiểu sâu hơn về nhu cầu của họ để cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Các kênh kĩ thuật số ngày càng tăng cho phép khách hàng truy cập vào các trang xã hội như YouTube, Twitter, Instagram và Facebook để thu thập thông tin về các chương trình khuyến mại, sản phẩm và dịch vụ do các tổ chức tài chính, ngân hàng cung cấp.
 

Khách hàng hiện đang sử dụng dịch vụ ngân hàng qua điện thoại di động, ngân hàng trực tuyến và các phương tiện truyền thông xã hội để thực hiện các giao dịch của mình. Phương tiện truyền thông xã hội tạo ra nhiều dữ liệu khách hàng bao gồm dữ liệu hành vi có thể được ngân hàng sử dụng để có sự hiểu biết sâu sắc về mong muốn cũng như nhu cầu của khách hàng và từ đó, các sản phẩm có thể được tùy chỉnh và nâng cao để mang lại kết quả tốt nhất. 
 

4. Phát triển ngân hàng trên nền tảng truyền thông xã hội 
 

Sự bùng nổ của truyền thông xã hội đã tạo ra các cơ hội mới cho ngành Ngân hàng khi nắm bắt được những công nghệ này và sử dụng chúng để thúc đẩy quảng bá, quảng cáo, xây dựng chiến lược và chính sách. Ngân hàng ngày càng đặt khách hàng vào vị trí trung tâm, tập trung vào giao tiếp và đổi mới để chống lại sự cạnh tranh và tồn tại trên thị trường. Công nghệ truyền thông xã hội đã thâm nhập vào các nhóm nhân khẩu học của xã hội và làm tăng khả năng của các tổ chức để duy trì sự hiện diện trên các nền tảng truyền thông xã hội và tiếp cận gần hơn với khách hàng, đồng thời tác động đến quyết định tài chính của khách hàng. Giao tiếp số đang trở nên ngày càng phổ biến và là một kênh mạnh mẽ được ưa chuộng giữa các ngân hàng và khách hàng. Những kênh số sẵn có tạo điều kiện cho việc tiếp cận các công nghệ truyền thông xã hội khác nhau để cung cấp thông tin và giáo dục liên quan đến sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng. Các tổ chức sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau như vậy sẽ tác động đáng kể đến thương hiệu và danh tiếng của ngân hàng. Tuy nhiên, điều quan trọng là ngân hàng phải hiểu rõ các yếu tố quan trọng liên quan đến sự phát triển của truyền thông xã hội và áp dụng một lộ trình và chiến lược với các nền tảng văn hóa trong lĩnh vực truyền thông xã hội.
 

Vào tháng 5/2016, Ngân hàng ABSA ở Nam Phi đã giới thiệu nền tảng ChatBanking qua Twitter. Nối tiếp đó, chỉ vài tháng sau, nền tảng ChatBanking cho Facebook Messenger đã được ra mắt. Hai nền tảng này cho phép khách hàng xem số dư tài khoản và giao dịch của mình, thanh toán cho người thụ hưởng hoặc nhận bảng sao kê nhỏ về các giao dịch mới nhất. Khách hàng cũng có thể mua thời gian phát sóng, dữ liệu hoặc hạn mức tiền điện trả trước. Thủ tục đăng kí dễ dàng, chỉ cần vài cú nhấp chuột trên Absa Online và gửi một tin nhắn riêng đến tài khoản Twitter hoặc Facebook@AbsaChatBanking là khách hàng có thể đăng kí sử dụng dịch vụ. Cả Facebook và Twitter cho phép nền tảng ChatBanking được phát triển. Mục tiêu chính của sản phẩm này là mang lại sự tiện lợi cho khách hàng của họ ở bất kì đâu trên thế giới. 
 

Bài viết trình bày những nghiên cứu định tính về SMA dựa trên tài liệu đa dạng và phong phú. Những tài liệu này bao gồm các bài báo được xuất bản, các đầu sách tham khảo, sách giáo khoa, kỉ yếu hội thảo cũng như các nguồn tài liệu từ các trang web và Blog trên nền tảng mạng xã hội. Mục đích của nghiên cứu này là đề xuất các cách thức phù hợp để giúp các ngân hàng tận dụng giá trị từ SMA và từ đó tăng trưởng kinh doanh hiệu quả và bền vững. Các chủ đề bao gồm: Xây dựng mô hình chủ đề, khai thác ý kiến, phân tích cảm xúc, phân tích mạng xã hội, phân tích xu hướng, đánh giá mức độ phổ biến, đánh giá mức độ tương tác của khách hàng, phân tích trực quan. 
 

Hiện nay, ngành Ngân hàng đang đối mặt với nhiều thách thức khác nhau trong hoạt động kinh doanh. Những thách thức này bao gồm thay đổi nhu cầu của khách hàng, cạnh tranh mạnh mẽ, tính rủi ro cao, các yêu cầu pháp lí khắt khe và sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ. Việc giảm chi phí hoạt động, giảm thiểu rủi ro, phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo, tối ưu hóa danh mục đầu tư kinh doanh để thúc đẩy lợi thế cạnh tranh bền vững và đạt được tăng trưởng bền vững là rất quan trọng.
 

Xu hướng gia tăng của việc sử dụng phương tiện truyền thông xã hội đã được quan sát thấy ở nhiều tổ chức trong các ngành kinh doanh khác nhau. Điều này hấp dẫn các ngân hàng vì nền tảng truyền thông xã hội mang lại thông tin về thị trường mục tiêu và cho phép họ phát triển, cung cấp các dịch vụ phù hợp, từ đó giúp tăng lòng trung thành của khách hàng. Tuy nhiên, việc sử dụng phân tích truyền thông trên mạng xã hội cần có khung tích hợp để đảm bảo giá trị cho người ra quyết định trong ngành Ngân hàng, các chuyên gia thực hành và nghiên cứu. Việc sử dụng phân tích trên mạng xã hội trong hoạt động ngân hàng đem lại nhiều lợi ích, bao gồm tăng trưởng và phát triển bền vững. 
 

Để phát hiện các chủ đề thống trị hoặc phổ biến, cần lập mô hình chủ đề trên khối lượng lớn văn bản được thu thập từ các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter, Facebook và các trang web. Mô hình chủ đề cũng có thể được sử dụng để xác định các bài viết trên web và hành vi mua hàng của người tiêu dùng. Điều quan trọng cần lưu ý là các chủ đề chính trong các bài đăng hoặc diễn đàn trên mạng xã hội và sở thích của người dùng có thể được xác định bằng cách sử dụng cùng một khái niệm được hỗ trợ bởi mô hình chủ đề.
 

Từ khung tích hợp, dữ liệu được tạo ra từ mô hình chủ đề thông qua các giai đoạn sau: Xác định nguồn giá trị cho dữ liệu, xây dựng hệ sinh thái dữ liệu, mô hình thông tin chi tiết, biến thông tin chi tiết thành hành động, đem lại kết quả cho các ngân hàng. Tùy thuộc vào các mục tiêu cần giải quyết, các kết quả tiềm năng có thể liên quan đến tài chính hoặc phi tài chính. Các lợi ích tiềm năng này có thể bao gồm cải thiện doanh thu, chiến lược tiếp thị, quản lí rủi ro, dịch vụ, sản phẩm, đổi mới, điều chỉnh mục tiêu truyền thông xã hội, nhận diện thị trường mới, phát triển mô hình kinh doanh mới và cải thiện dịch vụ khách hàng.
 

Khai thác ý kiến, phân tích cảm tính và phân tích chủ quan là các lĩnh vực nghiên cứu có liên quan với nhau và sử dụng các kĩ thuật khác nhau từ xử lí ngôn ngữ tự nhiên, thu thập thông tin, khai thác dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Khai thác ý kiến và phân tích tình cảm có thể được dùng để thay thế cho nhau, tuy nhiên có sự khác biệt nhỏ giữa hai phương pháp này. Khai thác ý kiến chủ yếu tập trung vào việc trích xuất và phân tích ý kiến về một thực thể, trong khi phân tích tình cảm tìm kiếm các từ hoặc biểu cảm trong một văn bản và phân tích chúng. Các kĩ thuật khai thác ý kiến được sử dụng để trích xuất ý kiến, đánh giá, các vấn đề chính trị và nhận thức về thương hiệu từ trang web. Nó tập trung nhiều hơn vào niềm tin, quan điểm và phán đoán dựa trên các tiêu chí phụ thuộc vào mục đích phân tích hơn là xem xét tình cảm tích cực hay tiêu cực ngay từ đầu. Các ngân hàng sử dụng khai thác ý kiến thông qua việc phân tích các tin nhắn được đăng trên các nền tảng truyền thông xã hội.
 

Phân tích cảm xúc đo lường cảm xúc của cá nhân, nhóm và cộng đồng đối với bất kì loại sự kiện, sản phẩm, dịch vụ hay thương hiệu nào. Phân tích cảm xúc tập trung vào việc giải thích sâu hơn dữ liệu công khai, dữ liệu người tiêu dùng, các cảm xúc của người dùng, đánh giá, thái độ và cảm xúc đối với các thực thể như sản phẩm, dịch vụ, tổ chức, cá nhân, vấn đề, sự kiện, chủ đề và thuộc tính của chúng. Nó cũng cố gắng xác định tình cảm của một tác giả về một số khía cạnh liên quan. Phân tích cảm xúc kiểm tra, theo dõi và đánh giá tâm trạng của công chúng thông qua việc sử dụng xử lí ngôn ngữ tự nhiên. Nghiên cứu đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích tâm lí trong việc giám sát rủi ro của các ngân hàng. Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng có thể được xác định và việc xây dựng chiến lược xã hội để quản lí mối quan hệ khách hàng có thể được thực hiện nhờ việc sử dụng phân tích cảm xúc sử dụng dữ liệu kĩ thuật số thu thập từ các nền tảng truyền thông xã hội. Tác giả đã theo dõi 1.790.933 bài đăng trên mạng xã hội, được đăng bởi 554.600 tác giả uy tín về 05 ngân hàng lớn thuộc Nam Phi từ tháng 9/2016 đến tháng 8/2017.
 

SMA tập trung vào việc đánh giá các kết nối giữa các nút (người dùng) khác nhau trong một mạng để hiểu cấu trúc cơ bản của mạng, các mối quan hệ và tầm quan trọng của các nút trong đó. Theo tài liệu định nghĩa, phân tích mạng xã hội bao gồm các nút cá nhân và kết nối với các nút khác có cùng quan điểm, kiến thức và sở thích. Nó đo lường các loại và độ sâu của mối quan hệ hiện có giữa các mạng trong các nền tảng truyền thông xã hội, chẳng hạn như Facebook và Twitter. Công nghệ này có thể được áp dụng cho một loạt các vấn đề kinh doanh bao gồm tiếp thị, bán hàng, nhân sự, chiến lược, xây dựng nhóm, cộng tác và quản lí tri thức.
 

Dữ liệu được thu thập từ nền tảng truyền thông xã hội cung cấp thông tin chi tiết và hữu ích cho việc phân tích và hiểu các xu hướng. Phân tích xu hướng chủ yếu được sử dụng để phát hiện các xu hướng trong nhiều ngành như hiểu biết sâu sắc về người tiêu dùng, nhu cầu sản phẩm và chất lượng dịch vụ. Người ra quyết định và người quản lí doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các hành vi hoặc xu hướng trong tương lai của một thực thể ví dụ như sự kiện, sự thay đổi trong tâm lí người tiêu dùng, chuyển động thị trường chứng khoán, hành vi của cộng đồng và nhóm. Hầu hết các công ty thương mại điện tử như Takealot, eBay, Amazon, Alibaba, Shopify, FlipKart và Groupon có khả năng dự đoán nhu cầu của khách hàng bằng cách sử dụng tần suất và cảm xúc của các khuyến nghị và đánh giá của khách hàng trên các trang thương mại.
 

Một số nghiên cứu đã mô tả cách dự đoán mức độ phổ biến là yếu tố quan trọng để thu thập phản hồi, đánh giá, quan điểm, lượt thích và chia sẻ về các chủ đề hoặc sự kiện cụ thể. Mục tiêu của việc này là hiểu rõ mức độ phổ biến hiện tại và dự báo tương lai bằng cách sử dụng bằng chứng hiện tại. Dự đoán mức độ phổ biến giúp phân tích, thu thập phản hồi và trở thành công cụ phân tích quan trọng. Việc dự đoán mức độ phổ biến hoạt động trên mạng xã hội giúp người dùng tìm kiếm nội dung trực tuyến và cho phép nhà quảng cáo tối ưu hóa doanh thu bằng cách áp dụng giá chênh lệch cho vị trí quảng cáo hoặc quyền truy cập vào nội dung. Mẫu truy cập trong quá khứ là một chủ đề phổ biến được sử dụng để dự đoán, phân tích. Ví dụ, nếu số lần hiển thị quảng cáo được dùng để xác định mức độ phổ biến, ta có thể sử dụng dự đoán về nội dung riêng lẻ và xếp hạng quảng cáo. Thông tin về mức độ phổ biến có thể giúp các mạng phân phối nội dung hoặc các nhà quảng cáo trực tuyến đưa ra các quyết định thông minh về việc tập trung vào nội dung phổ biến nhất và giảm sử dụng tài nguyên cho các mặt hàng đã hết hạn sử dụng. Nghiên cứu cũng kết luận rằng, mức độ phổ biến có giá trị đáng kể đối với doanh nghiệp, với hai loại tính năng phổ biến đó là số lượng nhận xét trên mỗi chuỗi và thời gian tồn tại của chuỗi.
 

Việc sử dụng nhiều kênh truyền thông xã hội đã dẫn đến sự gia tăng tương tác giữa người tiêu dùng và tổ chức, thương hiệu hoặc sản phẩm. Do đó, nhu cầu phân tích mức độ tương tác của khách hàng đã trở nên quan trọng hơn. American Express (một công ty dịch vụ tài chính đa quốc gia của Mỹ) hiện đang tận dụng những phương tiện truyền thông xã hội như Facebook để tăng cường kết nối với khách hàng. Ví dụ, khách hàng có thể liên kết thẻ của mình với tài khoản Facebook để có thể xem các ưu đãi giảm giá từ các cửa hàng khác nhau. 
 

SMA có thể được sử dụng để đánh giá mức độ tương tác của người tiêu dùng và phát triển dịch vụ, quảng cáo và cộng đồng thương hiệu trực tuyến. Ngân hàng cũng có thể giảm chi phí trong các hoạt động tiếp thị thông qua việc tận dụng các dữ liệu truyền thông xã hội và xây dựng thương hiệu trực tuyến. 
 

Ví dụ, ASB (một ngân hàng thuộc sở hữu của Commonwealth Bank of Australia, hoạt động tại New Zealand) đã phát triển một ứng dụng Facebook được gọi là Virtual Branch. Trong vòng 02 tháng, ứng dụng đã được tải xuống 13.000 lần và nhận được 13.600 lượt thích. Đến tháng 10/2015, lượt thích đã tăng lên 136.684. Chi nhánh ảo của ASB trên Facebook đã cho phép khách hàng có thể trò chuyện video trực tuyến với nhân viên ngân hàng tại một địa điểm và thời gian thuận tiện. Điều này giúp cải thiện dịch vụ khách hàng và giảm số lượng khách hàng đến trực tiếp chi nhánh ngân hàng, do đó giảm chi phí truyền thông rộng rãi và chi phí tuyển  dụng nhân viên để phục vụ tại chi nhánh. Ngân hàng thương mại Siam tại Thái Lan sử dụng các nền tảng xã hội được cung cấp bởi Facebook và Twitter để xử lí và quản lí các khiếu nại của khách hàng suốt cả ngày và đêm.
 

Trong phân tích dữ liệu thời gian thực, việc trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng để hỗ trợ tương tác cần thiết của người dùng, giúp họ có thể phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Các khuôn mặt trực quan tương tác hỗ trợ phân tích tập dữ liệu lớn từ phương tiện truyền thông xã hội giúp xác định các xu hướng và mô hình chi tiết. Trong ngân hàng, việc tổng hợp dữ liệu rủi ro được cải thiện nhờ việc tạo bảng điều khiển rủi ro tín dụng và các loại rủi ro khác. Việc phân tích trực quan là một phần của một loạt các kĩ thuật trực quan được ứng dụng bởi các ngân hàng để theo dõi tài chính, giúp cung cấp các cấp độ khác nhau của khả năng phân tích kinh tế, hoạt ảnh hiển thị và tương tác với người dùng. Bảng điều khiển quản lí rủi ro tín dụng cung cấp cho ban lãnh đạo quyền truy cập vào những hiểu biết sâu sắc về rủi ro tín dụng.
 

5. Kết luận 
 

Để giúp các ngân hàng sử dụng các công nghệ truyền thông xã hội hiệu quả và thu được giá trị từ chúng, nghiên cứu này đã đề xuất một cách thức hỗ trợ mới. Ứng dụng SMA được phát triển từ các nghiên cứu trước đó, nhằm xác định cách áp dụng chúng để tăng trưởng bền vững cho các ngân hàng. Nghiên cứu cũng đề xuất một khung tích hợp mới, với sự bổ sung các thành phần mới, bao gồm cách xem xét thỏa thuận giữa các nhà nghiên cứu về lợi ích kinh doanh thu được sau khi dữ liệu đã được thu thập, xử lí, phân tích và áp dụng cho các mục tiêu phân tích truyền thông xã hội của tổ chức.
 

Nghiên cứu không giới hạn sử dụng các công nghệ hoặc nền tảng truyền thông xã hội cụ thể, bởi chúng có thể khác nhau giữa các tổ chức và thị trường. Khung tích hợp được đề xuất sẽ hỗ trợ các ban quản lí hiểu rõ hơn về phân tích mạng xã hội và tạo ra giá trị từ dữ liệu thu thập được từ các nền tảng truyền thông xã hội. Với việc tìm kiếm các con đường mới để tăng trưởng doanh thu và hiệu quả hoạt động, việc áp dụng các phân tích đóng góp vô cùng quan trọng. Nghiên cứu được đề xuất sẽ cung cấp cho các ngân hàng đã triển khai công nghệ truyền thông xã hội một hướng đi đúng đắn để tăng trưởng doanh thu và khai thác giá trị từ dữ liệu thu thập được từ các nền tảng truyền thông xã hội.
 

Nghiên cứu trong lĩnh vực SMA của ngành Ngân hàng đang phát triển và thay đổi nhanh chóng do sự tiến bộ trong công nghệ thông tin. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế như thử nghiệm thực nghiệm nằm ngoài khả năng của phương pháp và tính thực tiễn của nghiên cứu đòi hỏi nhiều nguồn lực. Vì vậy, cần tiến hành các nghiên cứu sâu hơn để hoàn thiện khung tích hợp được đề xuất và áp dụng nó trong các nghiên cứu thực nghiệm.
 

Để hệ thống hóa và tối ưu hoạt động của các ngân hàng, các nghiên cứu sẽ cần xem xét những thay đổi bản chất giữa các loại ngân hàng, bao gồm ngân hàng trung ương, ngoại hối, công nghiệp, tài chính nông nghiệp, thương mại và đầu tư. Điều này sẽ đòi hỏi một cách tiếp cận khác được đề xuất vượt qua khuôn khổ áp dụng chung cho tất cả các ngân hàng.


Tài liệu tham khảo:
 

1. F. Chen and L. Zhang, “How to Integrate Social Media in IS Curriculum, Especially for a Small IS Program?” in Proceedings of the Americas Conference on Information Systems, 2016.

2. G. F. Khan, Seven layers of social media analytics: Mining business insights from social media text, actions, networks, hyperlinks, apps, search engine, and location data. Gohar F. Khan, 2015.

3. Batrinca, B. and P. C. Treleaven, “Social media analytics: a survey of techniques, tools and platforms” Ai Soc., vol. 30, no.1, pages  89-116.

4. S. Stieglitz, D. Bunker, M. Mirbabaie, and C. Ehnis, 2018, “Sensemaking in social media during extreme events” J. Contingencies Cris. Manag., vol. 26, no. 1, pages 4-15.

5. M. D. Flood, V. L. Lemieux, M. Varga, and B. W. Wong, 2016, “The application of visual analytics to financial stability monitoring” J. Financ. Stab., vol. 27, pages 180-197.

6. F. M. Manzira and F. Bankole, “Application of Social Media Analytics in the Banking Sector to Drive Growth and Sustainability: A Proposed Integrated Framework” 2018 Open Innovations Conference (OI), Johannesburg, South Africa, 2018, pages 223-233.


ThS. Nguyễn Tiến Mạnh, ThS. Trần Thu Phương

Bài Viết Mới Nhất

Đáng Xem

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here