Nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo và ba trụ cột của kết quả hoạt động bền vững (kinh tế, môi trường và xã hội) trong bối cảnh các doanh nghiệp (DN) công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) để đánh giá tác động của đổi mới quy trình (ĐMQT) và đổi mới sản phẩm (ĐMSP) đến kết quả hoạt động bền vững, dựa trên dữ liệu khảo sát từ 254 DN ICT. Kết quả nghiên cứu cho thấy ĐMQT có tác động mạnh mẽ đến cả ba khía cạnh của kết quả hoạt động bền vững. Trong khi đó ĐMSP có ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh tế và môi trường nhưng tác động lên kết quả xã hội lại không có ý nghĩa thống kê. Những phát hiện này đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm từ một thị trường mới nổi như Việt Nam, đồng thời khuyến nghị các DN trong lĩnh vực ICT nên chú trọng vào ĐMQT cũng như cân nhắc lại chiến lược ĐMSP để mang lại kết quả bền vững toàn diện. <br><br>Abstract <br> This article aims to explore the relationship between innovation and the three pillars of sustainability performance (economic, environmental, and social) in Vietnamese information and communication technology (ICT) enterprises. The study used the partial least squares structure equation model (PLS- SEM) to assess the impact of process innovation (PCI) and product innovation (PDI) on sustainability performance, based on survey data from 254 ICT firms. The results show that PCI has a substantial impact on all aspects of sustainability performance. Meanwhile, PDI affects economic and environmental performance, but the effect on social performance is not statistically significant. These findings contribute to empirical evidence from an emerging market such as Vietnam, and recommend that ICT enterprises should focus on process as well as reconsider their product innovation strategy to bring comprehensively sustainable efficiency.

Download

Nghiên cứu này sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu giao dịch để phân khúc khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến. Tích hợp khuôn khổ CRISP-DM với mô hình RFM, nghiên cứu đánh giá sáu thuật toán phân cụm bao gồm K-Means, Spectral Clustering, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBSCAN và Fuzzy C-Means nhằm tối ưu hóa giải pháp phân khúc khách hàng. Các chỉ số định lượng bao gồm Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz, Dunn và điểm Silhouette, chứng minh K-Means đạt hiệu quả tốt nhất trên dữ liệu thực nghiệm. Kết quả tối ưu hóa bốn phân khúc khách hàng riêng biệt: khách hàng tốt nhất, khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng và khách hàng rời bỏ dịch vụ. Phát hiện này cung cấp bằng chứng ra quyết định dựa trên dữ liệu, thiết lập và thực hiện các chiến lược tiếp thị có mục tiêu thông qua tích hợp hệ thống CRM, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và giữ chân khách hàng. Đáng chú ý, các phân khúc khách hàng được xác định tạo điều kiện cá nhân hóa, tăng cường tiềm năng doanh thu và đạt lợi thế cạnh tranh. Nghiên cứu cũng chỉ rõ những hạn chế và đề xuất các hướng phát triển trong tương lai, chẳng hạn như kết hợp dữ liệu nhân khẩu học và các kỹ thuật học sâu để nâng cao chất lượng phân khúc khách hàng. <br><br> Abstract <br> This study utilizes transactional data mining techniques to segment customers in the online retail sector. Integrating the CRISP-DM framework with the RFM model, the study evaluates six clustering algorithms including K-Means, Spectral Clustering, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBSCAN, and Fuzzy C-Means to optimize the customer segmentation solution. Quantitative metrics including Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz, Dunn, and Silhouette scores demonstrate that K-Means performs best on the experimental data. The results optimize four distinct customer segments: best customers, loyal customers, potential customers, and churners. The findings provide evidence for data-driven decision making, establishing and implementing targeted marketing strategies through CRM system integration, optimizing resource allocation, and customer retention. Notably, the identified customer segments facilitate personalization, increase revenue potential, and gain competitive advantage. The study also highlights limitations and suggests future directions, such as combining demographic data and deep learning techniques to improve customer segmentation.

Download

Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa thực hành trách nhiệm xã hội (TNXH), danh tiếng và tài sản thương hiệu của các trường đại học. Phân tích kiểm định trên mẫu nghiên cứu 261 người học và cựu người học tại các trường đại học công lập Việt Nam bằng phương pháp phân tích mô hình mạng (Structural Equation Modeling), kết quả nghiên cứu cho thấy hai loại hình thực hành TNXH đối với người học và đối với cộng đồng có tác động trực tiếp tích cực đến danh tiếng của trường; đồng thời có tác động trung gian toàn phần tích cực, đến tài sản thương hiệu, thông qua danh tiếng của trường đại học công lập Việt Nam. Ngược lại, thực hành TNXH đối với người lao động không có tác động đáng kể đến danh tiếng và tài sản thương hiệu của trường. Kết quả nghiên cứu cũng khẳng định tác động tích cực cùng chiều của danh tiếng đến tài sản thương hiệu của trường đại học công lập Việt Nam. <br><br>Abstract <br> The paper studies the relationship between university social responsibility (USR), reputation, and brand equity of universities. Using structural equation modeling method on a research sample of 361 students and alumni of Vietnamese public universities, the findings indicate that two types of USR for learners and for community have direct positive impacts on the university's reputation. Besides, they have also full mediating impact, through the reputation, on brand equity of Vietnamese public universities. In contrast, USR for employees does not have a significant impact on university reputation and brand equity. The research results also confirm the positive impact of reputation on brand equity of Vietnamese public universities.

Download