Bạn đang hỏi: “Phân cụm khách hàng cho người mới thì làm sao? KMeans có khó không?”
Câu trả lời ngắn: Không hề khó nếu bạn đi đúng từng bước, hiểu trực quan và chọn đúng feature. Bạn hoàn toàn có thể làm phân cụm khách hàng bằng KMeans ngay cả khi chưa giỏi Toán hay code nâng cao.
Trong bài này, bạn sẽ:
Hiểu Customer Segmentation là gì & ứng dụng thực tế
Làm phân cụm bằng KMeans theo từng bước rõ ràng cho Newbie
Biến bài tập thành dự án portfolio
Biết cách chủ đề này được đưa vào lộ trình 1 năm AIO dành cho người mới
Customer Segmentation là gì và vì sao “ai làm Data đều chạm vào”?
Customer Segmentation – hiểu đơn giản
Thay vì nhìn tất cả khách hàng như một nhóm giống nhau, phân cụm khách hàng giúp:
Chia khách thành các nhóm có hành vi tương tự
Tối ưu chăm sóc / marketing / sản phẩm
Ví dụ:
Nhóm A: mua ít nhưng đều → khách trung thành
Nhóm B: mua lớn 1 lần rồi biến mất → cần kích hoạt lại
Nhóm C: chỉ mua khi có sale
Nhóm D: khách mới → cần nuôi dưỡng
Doanh nghiệp ứng dụng segmentation để:
Gửi email đúng nhóm
Chạy quảng cáo retarget hiệu quả
Ưu tiên chăm sóc nhóm mang lại doanh thu lớn
Giữ chân khách có nguy cơ rời bỏ (churn)
Hiểu sản phẩm phù hợp cho từng nhóm
Nói ngắn: phân cụm = hiểu khách hơn → ra quyết định tốt hơn.
KMeans là gì? Giải thích trực quan cho người mới
Hình dung bằng trực quan, không phải công thức
Bạn có nhiều điểm trên mặt phẳng:
Mỗi điểm = 1 khách
Tọa độ = 1–2 đặc trưng, ví dụ: tổng tiền (M), số lần mua (F)
KMeans làm như sau:
Chọn ngẫu nhiên K tâm cụm
Gán mỗi khách vào tâm gần nhất
Cập nhật lại tâm cụm → lấy trung bình
Lặp lại cho tới khi ổn định
Kết quả:
Mỗi khách được gán vào 1 cluster
Khách cùng cụm giống nhau hơn so với cụm khác
Điều quan trọng:
Không cần thuộc công thức
Cần hiểu: KMeans nhóm các điểm “gần nhau” thành 1 cụm
Feature tốt = phân cụm tốt
Người mới cần chuẩn bị gì trước khi làm phân cụm?
Bạn chỉ cần:
Python cơ bản
Pandas: đọc CSV, groupby, xử lý dữ liệu
Matplotlib/Seaborn: vẽ biểu đồ
Tư duy business cơ bản
Một chút Toán phổ thông: trung bình, khoảng cách
Trong AIO:
Pre-AIO giúp bạn ôn Python + Toán
Module Data → EDA → ML sẽ dẫn bạn tới phân cụm, RFM, KMeans ở mức vừa sức
Step-by-step: Làm phân cụm khách hàng bằng KMeans cho người mới
Bước 1: Hiểu rõ mục tiêu phân cụm
Hỏi chính mình:
Phân cụm để làm gì?
Tìm khách VIP?
Tìm khách sắp rời bỏ?
Hoặc khám phá nhóm hành vi?
Ai sẽ dùng kết quả?
Marketing?
Sale?
Hay để làm portfolio?
Mục tiêu quyết định:
Chọn feature nào
Cách giải thích cụm
Bước 2: Chuẩn bị & làm sạch dữ liệu
Dữ liệu customer / order thông thường gồm:
customer_id
order_id
order_date
order_value
…
Bạn cần:
Loại missing value quan trọng
Loại các lỗi (giá trị âm, ngày không hợp lệ)
Gom dữ liệu về level khách hàng
Bước 3: Tạo feature tốt – RFM là lựa chọn số 1 cho Newbie
RFM = Recency – Frequency – Monetary
Recency: lần mua cuối cách hôm nay bao lâu
Frequency: số lần mua
Monetary: tổng tiền đã chi
Bạn:
Group dữ liệu từ order-level → customer-level
Tạo bảng mỗi dòng = 1 khách với R, F, M
Tư duy quan trọng: KMeans tốt hay không phụ thuộc chủ yếu vào feature, không phải thuật toán.
Bước 4: Chuẩn hóa dữ liệu & chọn số cụm K
Vì sao cần chuẩn hóa?
R, F, M có đơn vị khác nhau
→ Phải scale (StandardScaler/MinMaxScaler).
Chọn K thế nào?
Dùng:
Elbow method
Silhouette score
Hoặc chọn K = 3–5 theo trực giác business
K “đúng” là K mà:
Dễ giải thích
Phù hợp với mục tiêu business
Bước 5: Chạy KMeans & gán cụm
Bạn:
Khởi tạo KMeans(K)
Fit vào dữ liệu đã scale
Lấy cluster_label gán vào mỗi khách
Kết quả:
0,1,2,3 không có ý nghĩa → phải diễn giải thành “VIP”, “Nguy cơ rời bỏ”, “Tiềm năng”…
Bước 6: Diễn giải cụm theo ngôn ngữ business
Bạn phân tích:
Mean R, F, M theo từng cụm
Vẽ biểu đồ: boxplot, bar chart, heatmap
Đặt tên cụm theo insight
Ví dụ:
Cụm 0: F cao, M cao, R nhỏ → khách VIP – Active
Cụm 1: F thấp, M thấp, R lớn → khách nguy cơ rời bỏ
Cụm 2: F trung bình, R nhỏ → khách mới tiềm năng
Đây chính là Data Storytelling – điều nhà tuyển dụng đánh giá rất cao.
Bước 7: Đóng gói thành dự án portfolio
Để biến bài toán thành dự án “đáng tiền”:
Viết README:
Bối cảnh
Mục tiêu
Quy trình
Insight & hành động đề xuất
Lưu notebook sạch, rõ ràng
Vẽ 2–3 hình ảnh minh họa
Có thêm bản slide “trình bày cho sếp”
Trong AIO:
Mentor feedback chi tiết cách đặt tên cụm
Cách giải thích insight
Cách viết README giống phong cách công ty thật
Phân cụm khách hàng trong chương trình AIO – bạn học đến mức nào?
AIO2026 – chương trình 1 năm dành cho Newbie & Non-Tech
Học live buổi tối
12 module, 5 cấp độ
22+ dự án thực tế
Phần phân cụm nằm ở đâu?
Trong module Machine Learning cho tabular data, bạn sẽ:
Làm dự án phân cụm khách hàng bằng RFM + KMeans
Thực hành EDA → Feature → Scaling → KMeans → Interpret
Xây portfolio tương tự data thực tế tại doanh nghiệp
AIO không “hứa việc làm”, nhưng:
Cam kết kiến thức thật
Mentor đồng hành
Yêu cầu ≥ 28h/tuần để đảm bảo bạn thật sự tiến bộ
FAQ – Câu hỏi thường gặp về Customer Segmentation & AIO
1. Người hoàn toàn mới có làm KMeans được không?
Được.
Bạn chỉ cần Python + Pandas mức cơ bản + hiểu logic “gần – xa”.
2. Không giỏi Toán thì có phân cụm được không?
Có.
Ở mức ứng dụng chỉ cần hiểu:
Trung bình
Khoảng cách
3. Một dự án KMeans có đủ xin việc không?
Thường chưa đủ.
Bạn nên có 3–5 dự án gồm:
Phân tích data
Dự đoán (ML)
Phân cụm
Time Series
NLP hoặc CV
Trong AIO, bạn làm 22+ dự án đủ để xây portfolio mạnh.
4. Học AIO có đảm bảo có việc không?
AIO không hứa 100% việc làm.
AIO cam kết:
Kiến thức thật
Bài tập thật
Dự án thật
Mentor đồng hành
Còn việc đi làm phụ thuộc nhiều yếu tố (cam kết, thực lực, thị trường…).
5. Mình chỉ muốn áp dụng phân cụm vào công việc hiện tại thì có cần học nhiều không?
Nếu bạn chỉ cần giải quyết 1–2 bài toán thực tế → học phân cụm & RFM là đủ.
Nếu muốn mở hướng chuyển ngành → học bài bản 1 năm như AIO là rất hữu ích.
Tài nguyên học thêm
📌 Đây là một phần nội dung nằm trong chương trình AIO – khóa học AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM, dành cho Newbie & Non-Tech.
