“Khách hàng là trọng tâm” là một cụm từ mà rất nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn cho chiến lược kinh doanh của mình. Nhưng để hiểu rỏ được khái niệm này thì có không ít người hiểu sai và vận dụng chưa phù hợp các hiểu biết, kiến thức, tài lực, vật lực vào thực tế, từ đó làm cho doanh nghiệp chưa thể phát triển như kỳ vọng về doanh thu, doanh số, cũng như lợi nhuận trong chiến lược kinh doanh đã lựa chọn. Theo công ty Mckinsey – công ty chuyên tư vấn về quản lý và chiến lược kinh doanh toàn cầu cho các doanh nghiệp thì định nghĩa Khách hàng là trọng tâm chính là lựa chọn phân khúc khách hàng phù hợp với hiện trạng, năng lực, Tài chính và sự lựa chọn hướng phát triển của từng doanh nghiệp. Trong khái niệm về phân khúc khách hàng thì có 4 loại phân khúc: Phân khúc khách hàng theo kinh tế, phân khúc khách hàng theo địa lý, phân khúc khách hàng theo marketing, phân khúc khách hàng theo ngành nghề nhưng phổ biến nhất là phân khúc khách hàng theo kinh tế gồm các cấp độ: Affluent, Mass Affluent, Upper Mass, Mass, Lower Mass. Việc nhận biết được phân khúc khách hàng phù hợp sẽ giúp cho doanh nghiệp nhận biết được nhu cầu và dự báo được nhu cầu trong tương lại của khách hàng trong cùng phân khúc để có được sự chuẩn bị về mô hình, lực lượng, sản phẩm, quy trình, cơ sở vật chất,... phục vụ tốt nhất. Từ đó tăng sự trải nghiệm của khách hàng thông qua sự hài lòng, cam kết gắng kết cũng như tăng giá trị khách hàng, tăng doanh thu trên một khách hàng. Với sự hài lòng, thì khách hàng sẽ sẵn sàng giới thiệu những khách hàng khác cùng phân khúc sử dụng dịch vụ, sản phẩm của doanh nghiệp. Đối với ngành công nghệ và thiết kế thông tin truyền thông hiện nay thì thuật toán phân khúc khách hàng có rất nhiều như (a) Hierarchical Clustering; (b) Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise – DBSCAN; (c) Mean Shift Clustering; (d) Spectral Clustering ... Các thuật toán trên đều có tính chất phân cụm và có thể được áp dụng để phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, với đặc điểm dữ liệu thu thập được như Số lượng khách hàng nhiều và có thể tăng lũy tiến, do đó không thể phân khúc khách hàng thủ công hoặc các kỹ thuật phân tích thông thường khác như BI, đồng thời trong dữ liệu sẽ có các biến “ Có Cấu trúc – Phi cấu trúc” nên tác giả lựa chọn thuật toán Kmeans để phù hợp và đạt được mục đích phân tích. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài “Lựa Chọn Chiến Lược Kinh Doanh Từ Phân Tích Phân Khúc Khách Hàng Trọng Tâm Tại Ngân Hàng Quốc Dân Dựa Trên Thuật Toán Phân Cụm K-Means” sẽ tập trung vào việc tìm hiểu hành vi, chân dung khách hàng hiện hữu tại Ngân hàng Quốc Dân thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng hiện tại bằng phương pháp RFM và phân cụm K-means để xác định phân khúc khách hàng chính mà Ngân hàng Quốc Dân đang kinh doanh cũng như từ đó đưa ra được đề xuất hành động và lựa chọn Chiến lược kinh doanh trong 05 năm tới.