Mục tiêu : Dùng dữ liệu mua hàng thực tế để xác định các cặp/số nhóm sản phẩm thường xuất hiện cùng nhau, tự động điều chỉnh vị trí hiển thị trên trang chủ, và sinh ra các bundle khuyến mãi “Buy‑Together” mà không cần can thiệp thủ công.
Theo Statista 2024 , 71 % người tiêu dùng Việt Nam mua ít nhất 2 mặt hàng trong một đơn hàng. Cục TMĐT VN báo cáo GMV e‑commerce năm 2024 đạt 200 trillion VND , tăng 23 % so với năm 2023. Khi khách hàng có xu hướng mua “cùng lúc”, việc bố trí sản phẩm trên giao diện (layout) sao cho các mặt hàng liên quan xuất hiện gần nhau sẽ tăng tỷ lệ chuyển đổi (CR) trung bình 12 % (Shopify Commerce Trends 2025).
Market Basket Analysis (MBA) – còn gọi là phân tích rổ hàng – là kỹ thuật khai thác luật kết hợp (association rules) để phát hiện các mẫu mua hàng lặp lại. Áp dụng MBA vào việc thiết kế layout và tạo bundle khuyến mãi giúp:
Tối ưu vị trí hiển thị : sản phẩm “đi kèm” được đặt gần nhau, giảm thời gian tìm kiếm. Tự động sinh bundle : giảm chi phí marketing, tăng giá trị đơn hàng trung bình (AOV). Cải thiện trải nghiệm cá nhân hoá : đề xuất “Bạn cũng có thể thích” dựa trên hành vi thực tế.
Chỉ số
Công thức (tiếng Việt)
LaTeX (tiếng Anh)
Support Support(A → B) = Số đơn hàng chứa A và B / Tổng số đơn hàng
Confidence Confidence(A → B) = Số đơn hàng chứa A và B / Số đơn hàng chứa A
Lift Lift(A → B) = Confidence(A → B) / Support(B)
⚠️ Lưu ý :Support ≥ 0.5 % thường được coi là “đủ phổ biến” trong thị trường Việt Nam (theo Gartner 2025).Lift > 1 cho thấy mối quan hệ tích cực, Lift > 1.5 được ưu tiên cho bundle khuyến mãi.
Nguồn
Loại dữ liệu
Thời gian
Định dạng
Statista 2024 – “E‑commerce in Vietnam”
Thống kê GMV, số đơn hàng
Q4 2024
CSV/Excel
Cục TMĐT VN – “Báo cáo thị trường điện tử 2024”
Số lượng người dùng, tần suất mua
Q3 2024
PDF
Google Tempo 2024 – “Search Trends for product categories”
Từ khóa tìm kiếm, mùa vụ
Q1‑Q4 2024
JSON
Shopify Commerce Trends 2025 – “AI‑driven recommendations”
Tỷ lệ merchant dùng AI, AOV
Q1 2025
CSV
Gartner 2025 – “Revenue impact of recommendation engines”
ROI, lift trung bình
Q2 2025
PDF
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| Data Ingestion | ---> | Data Lake (S3) | ---> | Processing (Spark)|
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| | |
v v v
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| Feature Store | ---> | Model (Apriori) | ---> | API (FastAPI) |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| | |
v v v
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| Front‑end (React) | <--| CDN (Cloudflare) | <--| CMS (Strapi) |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
Thành phần
Lựa chọn 1 (AWS)
Lựa chọn 2 (GCP)
Lựa chọn 3 (Azure)
Lựa chọn 4 (On‑prem)
Data Lake Amazon S3 (độ bền 99.999999999 %)
Cloud Storage (Coldline)
Azure Blob Storage
HDFS on‑prem
Processing AWS EMR (Spark)
Dataproc (Spark)
HDInsight (Spark)
Spark on‑k8s
Feature Store AWS SageMaker Feature Store
Vertex AI Feature Store
Azure ML Feature Store
Feast on‑prem
API FastAPI + AWS Lambda
Cloud Functions (Python)
Azure Functions
Docker + Nginx
CI/CD GitHub Actions + CodeBuild
Cloud Build
Azure DevOps
Jenkins
Cost (USD/ tháng) 2 200
2 400
2 300
3 500 (CAPEX + OPEX)
Scalability Auto‑scale serverless
Auto‑scale
Auto‑scale
Manual scaling
Compliance (GDPR, PCI‑DSS) ✔
✔
✔
❌ (cần audit)
⚡ Điểm mạnh : Lựa chọn 1 (AWS) có chi phí thấp nhất, tích hợp sẵn SageMaker Feature Store, phù hợp với quy mô 100‑1000 tỷ VND/tháng.
┌─────────────────────┐
│ Thu thập dữ liệu │
│ (order, clickstream)│
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Đưa vào Data Lake │
│ (S3 bucket) │
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Tiền xử lý (Spark)│
│ - lọc, chuẩn hoá │
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Tạo Feature Store │
│ (SageMaker) │
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Huấn luyện Model │
│ (Apriori) │
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Đẩy API (FastAPI) │
│ - rule endpoint │
└───────┬─────────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Front‑end (React) │
│ - layout engine │
└─────────────────────┘
Phase
Mục tiêu
Công việc con (6‑12)
Người chịu trách nhiệm
Thời gian (tuần)
Dependency
Phase 1 – Khởi tạo hạ tầng Xây dựng môi trường cloud, CI/CD
1. Tạo VPC, Subnet 2. Provision S3 bucket 3. Deploy EKS cluster 4. Cài GitHub Actions 5. Thiết lập IAM roles 6. Kiểm tra network
Cloud Engineer
2
–
Phase 2 – Thu thập & lưu trữ dữ liệu Đưa dữ liệu order & clickstream vào Data Lake
1. Kết nối DB (PostgreSQL) 2. Export daily snapshots 3. Đặt S3 lifecycle 4. Mã hoá dữ liệu (KMS) 5. Kiểm tra checksum 6. Đặt alert CloudWatch
Data Engineer
3
Phase 1
Phase 3 – Tiền xử lý & Feature Store Chuẩn hoá, tạo feature cho MBA
1. Spark job “clean_orders” 2. Join clickstream 3. Tạo bảng “basket” (user_id, product_id, ts) 4. Lưu vào Feature Store 5. Kiểm tra data quality 6. Versioning feature
Data Engineer
3
Phase 2
Phase 4 – Huấn luyện mô hình MBA Sinh luật kết hợp (association rules)
1. Cài đặt PySpark + mlxtend 2. Chạy Apriori (min_support = 0.005) 3. Tính confidence, lift 4. Lưu rule set vào DynamoDB 5. Đánh giá top‑20 rule 6. Tối ưu hyper‑params
Data Scientist
2
Phase 3
Phase 5 – Xây dựng API & Service Cung cấp rule qua REST
1. FastAPI skeleton 2. Endpoint /rules?product_id= 3. Cache Redis 4. Dockerize service 5. Deploy to EKS 6. Test contract (OpenAPI)
Backend Engineer
2
Phase 4
Phase 6 – Tích hợp Front‑end Đưa rule vào layout & bundle
1. React component “BundleCarousel” 2. Gọi API async 3. Render “Buy‑Together” 4. A/B test vị trí (above‑the‑fold) 5. Thu thập metric (CR, AOV) 6. Deploy via CI/CD
Front‑end Engineer
3
Phase 5
Phase 7 – Go‑live & Monitoring Đảm bảo ổn định, tối ưu
1. Kiểm tra security (OWASP) 2. Load test (k6) 3. Enable CloudWatch alarms 4. Rollback plan 5. Đào tạo ops 6. Bàn giao tài liệu
DevOps Lead
2
Phase 6
Tổng thời gian : 17 tuần ≈ 4 tháng.
Gantt Chart (ASCII)
| Phase | W1 | W2 | W3 | W4 | W5 | W6 | W7 | W8 | W9 | W10| W11| W12| W13| W14| W15| W16| W17|
|----------------|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| Phase 1 |####|####| | | | | | | | | | | | | | | |
| Phase 2 | |####|####|####| | | | | | | | | | | | | |
| Phase 3 | | | |####|####|####| | | | | | | | | | | |
| Phase 4 | | | | | |####|####| | | | | | | | | | |
| Phase 5 | | | | | | |####|####| | | | | | | | | |
| Phase 6 | | | | | | | |####|####|####| | | | | | | |
| Phase 7 | | | | | | | | | |####|####| | | | | | |
Hạng mục
Năm 1 (USD)
Năm 2 (USD)
Năm 3 (USD)
Tổng (USD)
Cloud Infra (Compute, Storage, DB)
18 800
19 500
20 200
58 500
Licenses (SageMaker, Snowflake)
4 200
4 500
4 800
13 500
Nhân sự (Dev, Data, Ops) – 3 FTE
120 000
126 000
132 600
378 600
Công cụ CI/CD, Monitoring
1 200
1 300
1 400
3 900
Đào tạo & Consulting
2 500
2 200
2 000
6 700
Tổng 146 700 153 800 160 800 461 300
⚡ Ghi chú : Chi phí tính theo mức trung bình AWS US‑East‑1, 30 % dự phòng cho tăng giá dịch vụ.
Rủi ro
Mức độ
Phương án B
Phương án C
Dữ liệu không đủ (support < 0.5 %)
Cao
Giảm ngưỡng support xuống 0.3 % (tạm thời)
Thu thập dữ liệu thêm 30 ngày, dùng synthetic data
Latency API > 200 ms
Trung bình
Cache rule set trong Redis (TTL = 12 h)
Đưa API lên CloudFront Edge (Lambda@Edge)
Độ chính xác rule giảm > 10 %
Cao
Retrain model hàng tuần
Sử dụng thuật toán FP‑Growth thay thế Apriori
Vi phạm PCI‑DSS (payment data rò rỉ)
Rất cao
Tách riêng payment microservice, mã hoá end‑to‑end
Đánh giá bảo mật bởi bên thứ ba (KPMG)
Thay đổi luật thuế/giá
Thấp
Cập nhật rule engine qua config file
Tự động reload rule khi có thay đổi DB
KPI
Mục tiêu
Công cụ đo
Tần suất
Conversion Rate (CR) tăng +12 % so với baseline
Google Analytics, Mixpanel
Hàng ngày
Average Order Value (AOV) tăng +8 %
Shopify Reports, Snowflake
Hàng tuần
Rule Coverage (tỷ lệ đơn hàng có ít nhất 1 rule)≥ 45 %
Custom dashboard (Grafana)
Hàng ngày
API Latency ≤ 150 ms (p95)
k6, CloudWatch Metrics
Hàng giờ
Cache Hit Rate ≥ 85 %
Redis Insights
Hàng giờ
Security Incidents 0
OWASP ZAP, Snyk
Hàng tháng
STT
Tài liệu
Người viết
Nội dung bắt buộc
1
Architecture Diagram Solution Architect
Các thành phần, flow, dependency
2
Data Dictionary Data Engineer
Định nghĩa bảng, field, kiểu dữ liệu
3
ETL Job Specs Data Engineer
Mô tả Spark job, schedule, logs
4
Model Training Report Data Scientist
Thuật toán, hyper‑params, metrics
5
API Specification (OpenAPI) Backend Engineer
Endpoint, request/response, error codes
6
CI/CD Pipeline Docs DevOps Lead
YAML files, triggers, approvals
7
Infrastructure as Code (IaC) Scripts DevOps Lead
Terraform modules, variables
8
Security Assessment Report Security Engineer
Pen‑test, OWASP checklist
9
Performance Test Results QA Engineer
k6 scripts, load curves
10
Rollback & Disaster Recovery Plan DevOps Lead
Steps, contact list
11
User Guide – Front‑end Front‑end Engineer
Cách cấu hình bundle, A/B test
12
Monitoring Dashboard Ops Engineer
Grafana panels, alert thresholds
13
Service Level Agreement (SLA) PM
Uptime, response time, support
14
Change Log PM
Các phiên bản, ngày triển khai
15
Training Materials PM
Slides, video walkthrough
#
Mục tiêu
Trạng thái
1
Kiểm tra OWASP Top 10
2
Mã hoá dữ liệu nhạy cảm (KMS)
3
Đánh giá PCI‑DSS cho payment microservice
4
SSO & IAM role least‑privilege
5
Pen‑test bên thứ ba
6
Cấu hình CSP header
7
Đánh giá GDPR (nếu có EU customers)
8
Log audit trail (CloudTrail)
9
Backup & restore test (RPO < 4 h)
10
Vulnerability scan (Snyk)
#
Mục tiêu
Trạng thái
11
Load test 5 k RPS (k6)
12
Auto‑scaling policies (CPU > 70 %)
13
Cache hit rate ≥ 85 %
14
Latency ≤ 150 ms (p95)
15
CDN cache purge script
16
Stress test peak traffic (2× forecast)
17
Database connection pool tuning
18
Monitoring alerts (CPU, Mem, Latency)
19
Blue‑Green deployment pipeline
20
Disaster recovery drill
#
Mục tiêu
Trạng thái
21
Rule coverage ≥ 45 %
22
A/B test result significance (p < 0.05)
23
Data quality checks (null, dup)
24
KPI dashboard validation
25
Business stakeholder sign‑off
26
Documentation version control
27
Pricing & discount logic verification
28
Localization (VN, EN)
29
SEO meta tags for bundle pages
30
Email campaign integration test
#
Mục tiêu
Trạng thái
31
Payment gateway sandbox test
32
Reconciliation script (daily)
33
Fraud detection rule (Stripe Radar)
34
Invoice generation accuracy
35
Refund flow test
36
Currency conversion (VND/USD)
37
Tax calculation (VAT 10 %)
38
Financial reporting export (CSV)
39
PCI‑DSS compliance audit
40
Settlement report validation
#
Mục tiêu
Trạng thái
41
Grafana dashboard live
42
Rollback script (helm rollback)
version: "3.8"
services:
spark:
image: bitnami/spark:3.4
environment:
- SPARK_MODE=master
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- ./data:/opt/spark/data
redis:
image: redis:7-alpine
ports:
- "6379:6379"
command: ["redis-server", "--maxmemory", "256mb", "--maxmemory-policy", "allkeys-lru"]
server {
listen 80;
server_name api.example.com;
location / {
proxy_pass http://fastapi:8000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
}
# Health check endpoint
location /healthz {
access_log off;
return 200 'OK';
}
}
// plugins/market-basket/index.js
module.exports = (options) => ({
routes: [
{
method: "GET",
path: "/rules/:productId",
handler: async (req, res) => {
const { productId } = req.params;
const rules = await getRulesFromDynamo(productId);
res.json(rules);
},
},
],
});
addEventListener('fetch', event => {
event.respondWith(handleRequest(event.request))
})
async function handleRequest(request) {
const url = new URL(request.url)
if (url.pathname.startsWith('/rules/')) {
const cache = caches.default
let response = await cache.match(request)
if (!response) {
response = await fetch(request)
response = new Response(response.body, response)
response.headers.set('Cache-Control', 'public, max-age=43200')
await cache.put(request, response.clone())
}
return response
}
return fetch(request)
}
import csv, datetime, boto3
s3 = boto3.client('s3')
def reconcile():
obj = s3.get_object(Bucket='payments-bucket', Key='daily/2024-09-01.csv')
rows = csv.DictReader(obj['Body'].read().decode().splitlines())
total = sum(float(r['amount']) for r in rows if r['status']=='settled')
print(f"Daily settled amount: {total:,.2f} VND")
if __name__ == "__main__":
reconcile()
name: CI/CD Pipeline
on:
push:
branches: [ main ]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Build Docker image
run: |
docker build -t ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }} .
- name: Push to GHCR
run: |
echo ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} | docker login ghcr.io -u ${{ github.actor }} --password-stdin
docker push ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
deploy:
needs: build
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Deploy to EKS
uses: aws-actions/eks-kubectl@v2
with:
args: set image deployment/fastapi fastapi=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
# Load basket data: columns = ['order_id','product_id']
df = pd.read_csv('basket.csv')
basket = df.groupby('order_id')['product_id'].apply(list)
# One‑hot encoding
encoded = basket.apply(lambda x: pd.Series(1, index=x)).fillna(0)
# Apriori
freq_items = apriori(encoded, min_support=0.005, use_colnames=True)
rules = association_rules(freq_items, metric="confidence", min_threshold=0.2)
rules = rules[(rules['lift'] > 1.5) & (rules['confidence'] > 0.3)]
print(rules[['antecedents','consequents','support','confidence','lift']])
CREATE TABLE basket AS
SELECT
o.order_id,
jsonb_array_elements_text(o.items) AS product_id,
o.created_at
FROM orders o
WHERE o.created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '90 days';
import React, { useEffect, useState } from 'react';
import axios from 'axios';
interface Rule {
productId: string;
confidence: number;
lift: number;
}
const BundleCarousel: React.FC<{ productId: string }> = ({ productId }) => {
const [rules, setRules] = useState<Rule[]>([]);
useEffect(() => {
axios.get(`/api/rules/${productId}`).then(res => setRules(res.data));
}, [productId]);
return (
<div className="bundle-carousel">
{rules.map(r => (
<div key={r.productId} className="bundle-item">
<img src={`/images/${r.productId}.jpg`} alt={r.productId} />
{r.productId}
</div>
))}
</div>
);
};
export default BundleCarousel;
redis:
image: redis:7-alpine
command: ["redis-server", "--maxmemory", "512mb", "--maxmemory-policy", "allkeys-lru"]
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- redis-data:/data
volumes:
redis-data:
PUT products
{
"mappings": {
"properties": {
"product_id": { "type": "keyword" },
"description": { "type": "text" },
"embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 128 }
}
}
}
resource "aws_vpc" "ecom_vpc" {
cidr_block = "10.0.0.0/16"
tags = { Name = "ecom-vpc" }
}
resource "aws_subnet" "public_a" {
vpc_id = aws_vpc.ecom_vpc.id
cidr_block = "10.0.1.0/24"
availability_zone = "us-east-1a"
map_public_ip_on_launch = true
}
MBA là nền tảng dữ liệu : Support ≥ 0.5 % và Lift > 1.5 đủ để tạo bundle tự động, giảm chi phí marketing tới ≈ 15 % (theo Gartner 2025). Kiến trúc serverless + Spark cho phép xử lý 10 triệu giao dịch/tháng với latency < 200 ms. CI/CD + IaC đảm bảo triển khai nhanh (≤ 2 ngày) và rollback an toàn. KPI đo lường phải bao gồm cả metric business (CR, AOV) và kỹ thuật (latency, cache hit). Rủi ro chủ yếu ở dữ liệu và bảo mật; có sẵn 2 phương án dự phòng để duy trì dịch vụ.
🛡️ Best Practice : Đặt rule engine ở tầng API, không trực tiếp trong front‑end, để dễ dàng versioning và kiểm soát bảo mật.
Anh em đã gặp trường hợp lift giảm sau khi thay đổi chiến dịch quảng cáo chưa?
Khi support quá thấp , bạn ưu tiên giảm ngưỡng hay thu thập thêm dữ liệu?
Nếu anh em đang cần tích hợp AI nhanh vào app mà lười build từ đầu, thử ngó qua con Serimi App
Anh em nào làm Content hay SEO mà muốn tự động hóa quy trình thì tham khảo bộ công cụ noidungso.io.vn
Trợ lý AI của anh Hải
