Sinh viên IT “hiến kế” giúp doanh nghiệp bất động sản tiếp cận khách hàng tiềm năng

07/05/2019

Từ việc phân tích và xử lý Big data, nhóm sinh viên Đại học FPT hiến kế giúp doanh nghiệp bất động sản tìm kiếm khách hàng tiềm năng, tăng doanh thu và hiệu quả kinh doanh.

Thế giới đang bước vào kỷ nguyên Big Data, khi các quyết định được đưa ra không dựa trên chuyên gia mà dựa vào các tập hợp dữ liệu lớn. Ngày nay, dữ liệu chính là tiền bạc của doanh nghiệp. Những thông tin về thói quen, sở thích của khách hàng có được từ lượng dữ liệu khổng lồ các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với trang web, mạng xã hội của mình. Big Data là khái niệm được “săn đón” thời đại số.

Từ thực tế đó, nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật phần mềm Đại học FPT: Lê Anh Nam, Nguyễn Xuân Trường, Lê Trần Hoàn, Nguyễn Xuân Tỉnh đã quyết tâm nghiên cứu và thực hiện đồ án tốt nghiệp về xử lý Big Data “Research Platforms and Algorithms for Big Data Analytics”. Thực hiện đề tài về Big Data, nhóm sinh viên được hội đồng bảo vệ đồ án đánh giá cao không chỉ về độ khó, tính chuyên môn mà còn về khả năng ứng dụng thực tế của đồ án.

Đề tài “Research Platforms and Algorithms for Big Data Analytics” xây dựng hệ thống với tên gọi “Facebook mining” trên nền tảng xử lý và phân tích người dùng Facebook qua những thông tin họ công khai trên mạng xã hội lớn nhất thế giới này.

Hiện nay, trên thế giới có 1 vài sản phẩm với chức năng tương tự ra đời như: VFP pro (Sản phẩm này làm ở nhiều mạng xã hội khác nhau), facebook id scraper, Facebook Ninja hay mass Spider. Tại Việt Nam có hệ thống Simple UID. Tuy nhiên, Simple UID chỉ cho phép lọc được UID danh sách bạn bè của 1 người bất kì công khai danh sách, danh sách người like/comment tại một bài đăng bất kỳ, danh sách thành viên của một nhóm hoặc người tham gia sự kiện bất kỳ.

Mỗi lần, Simple UID từ 1 ID của người dùng Facebook chỉ lấy được thông tin ID bạn bè của người dùng đó hoặc hoặc từ 1 fanpage nhất định chỉ lấy thông tin ID của người thích trang Fanpage đó thì “Facebook mining” cho phép khai thác và phân tích dữ liệu rộng hơn. Từ 1 ID của người dùng Facebook, hệ thống không chỉ lấy được ID bạn bè của người dùng đó mà còn lấy được ID bạn của bạn bè người dùng đó… không giới hạn.

Hệ thống này thu thập tập ID của tất cả người dùng Facebook một cách tự động. Sau đó thu thập dữ liệu cá nhân và những bài đăng của người dùng đó để phân tích xu hướng người dùng về một chủ đề cụ thể và đánh giá về độ tin cậy của người dùng với chủ đề đó. Nếu được ứng dụng trong thực tế, “Facebook mining” sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng tìm được tập khách hàng chất lượng để tiến hành các chương trình quảng cáo hiệu quả, danh sách tìm ra phần lớn là khách hàng thật, thực sự có nhu cầu với sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp có thể tiếp cận.

Bước đầu, “Facebook mining” phân tích và xử lý thông tin trong lĩnh vực bất động sản. Một doanh nghiệp bất động sản muốn bán được sản phẩm, họ cần thu thập thông tin về thói quen, sở thích của tệp khách hàng lớn, từ đó tìm ra những người quan tâm, có nhu cầu về lĩnh vực này. “Facebook mining” tổng hợp và phân tích hành vi người dùng trên nhiều chiều nhằm tìm kiếm khách hàng tiềm năng về các giao dịch bất động sản (mua/bán/thuê nhà/đất/chung cư).

Kết quả xử lý dữ liệu từ hệ thống Big Data của nhóm sinh viên đã đưa ra được danh sách những khách hàng có nhu cầu mua nhà với độ tin cậy cao.

“Facebook mining” phân tích dữ liệu từ các bài viết đăng của người dùng trên Facebook

Trong tương lai, nhóm sinh viên dự định phát triển ứng dụng hệ thống “Facebook mining” này ở nhiều chủ đề, phân tích theo nhiều xu hướng khác nhau: kinh doanh, giáo dục, y tế, …

Với những tính năng của hệ thống được cập nhật trong tương lai, nhóm sinh viên kỳ vọng “Facebook mining” sẽ giúp các tổ chức, doanh nghiệp cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, dịch vụ.

Bốn thành viên trong nhóm với khả năng tự tìm tòi, nghiên cứu và đều muốn ra trường với đồ án ấn tượng nên trong khoảng thời gian ngắn triển khai đề tài dù gặp phải nhiều khó khăn nhưng đã nỗ lực, quyết tâm vượt qua. “Khó khăn lớn nhất của nhóm là kinh nghiệm, kiến thức về Big Data còn khá mới mẻ. Khi bắt tay vào làm đồ án phải tự tìm hiểu hoàn toàn. Nhờ thầy Phan Duy Hùng (thầy hướng dẫn) đã có kinh nghiệm và kiến thức về lĩnh vực này nhiệt tình hướng dẫn nên nhóm em có cái nhìn tổng quan cũng như cách thực hiện đồ án.” – bạn Lê Anh Nam – trưởng nhóm đồ án bày tỏ.

T.H