TOOLS THU THẬP DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG TỪ MẠNG XÃ HỘI, ỨNG DỤNG CHO CÁC DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ | Liên | TNU Journal of Science and Technology

TOOLS THU THẬP DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG TỪ MẠNG XÃ HỘI, ỨNG DỤNG CHO CÁC DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 30/11/19                Ngày hoàn thiện: 25/05/20                Ngày đăng: 29/05/20

Các tác giả

1. Phạm Thị Liên Email to author, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
2. Trần Tuấn Việt, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
3. Nguyễn Quang Hiệp, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
4. Nguyễn Thu Phương, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
5. Trần Thị Tuyết, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt


Sự cộng hưởng trong những năm vừa qua của các công nghệ số có nhiều đột phá (như điện toán đám mây, internet vạn vật, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo…) đã báo hiệu những thay đổi lớn lao đang bắt đầu xảy ra, được gọi ở nhiều nơi là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Cùng với cuộc cách mạng 4.0, với sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử đã đẩy mạnh các hoạt động kinh doanh, buôn bán, quảng bá sản phẩm, dịch vụ diễn ra trên khắp các kênh thông tin xã hội, đặc biệt là mạng xã hội facebook. Người dùng chia sẻ ý kiến nhận xét, đánh giá, phản hồi của mình về sản phẩm, ngành hàng trên mạng xã hội. Còn các doanh nghiệp thông qua đó sẽ có cơ hội thấu hiểu khách hàng của mình, biết được chủ đề mà họ quan tâm trên mạng xã hội là gì; từ đó đưa ra được các chiến lược kinh doanh phù hợp, đạt hiệu quả. Do đó, chúng tôi xây dựng công cụ hỗ trợ thu thập dữ liệu với khả năng thu thập dữ liệu thông minh, kịp thời, phân loại dữ liệu cần thiết, là giải pháp tối ưu cho doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam trong thời đại công nghệ số.


Từ khóa


facebook; mạng xã hội; online ads; khai phá dữ liệu mạng xã hội; chatbot.

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1]. M. Johnsen, The future of artificial intelligence in digital marketing. United States of America, ISBN:978-1976001062, 2017.

[2]. Simon Kemp, “Digital in 2018: world’s internet users pass the 4 billion mark”, We Are Social Ltd, 2018. [Online]. Available: https://wearesocial.com/blog/2018/01/global-digital-report-2018. [Accessed Jan. 30, 2020].

[3]. M. H. Pattankar, Social Media Marketting. Lulu publication, ISBN:978-1-387-71111-6, 2018.

[4]. Buzzmetrics Joint Stock Company, “Insight the target customers: How social listening tools collect data?”, Buzzmetrics Joint Stock Company 2014. [Online]. Available: https://buzzmetrics.com/. [Accessed Jan. 30, 2020].

[5]. James Choi, “The 29 Best AI Chatbot Building Platforms For Any Business”, chatbots.org. [Online]. Available: https://chatbots.org/best-ai-chatbot-tools# [Accessed Jan. 30, 2020].

[6]. S. Gregory, Finding Overlapping Communities Using Disjoint Community Detection Algorithms. CompleNet, pp. 47-61, 2009.

[7]. C. Wang, J. Han, and R. Discovery, Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining. Springer, pp. 1589-1598, 2014.

[8]. Q. T. Ha, and M. V. Tran, Analysis and mining social network, VNU - University of Engineering and Technology, 2016.


Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved