Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Con người đưa ra lựa chọn mỗi ngày. Họ chọn sản phẩm như nước cam hay một chiếc xe hơi, quyết định bầu cho ai, và chọn cách đi làm. Các nhà tiếp thị, nhà bán lẻ, nhà thiết kế sản phẩm, nhà khoa học chính trị, nhà quy hoạch giao thông, nhà xã hội học và nhiều đối tượng khác muốn hiểu điều gì dẫn dắt các lựa chọn đó. Mô hình lựa chọn dự đoán con người sẽ chọn gì dựa trên các đặc điểm của những phương án sẵn có và có thể dùng để đưa ra các quyết định quan trọng về thiết kế sản phẩm. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách tổ chức dữ liệu lựa chọn, ước lượng mô hình lựa chọn trong R và trình bày kết quả. Khóa học bao gồm cả phân tích các lựa chọn thực tế đã quan sát và phương pháp khảo sát gọi là phân tích conjoint.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Hướng dẫn nhanh
Mục tiêu của chương này là giúp bạn đi qua toàn bộ quy trình mô hình hóa lựa chọn nhanh nhất có thể, để bạn có cái nhìn tổng quan về những gì mô hình lựa chọn có thể làm và cách quy trình này vận hành. Ý tưởng chính là chúng ta có thể dùng mô hình lựa chọn để hiểu lựa chọn sản phẩm của khách hàng phụ thuộc vào các đặc điểm của sản phẩm như thế nào. Người mua xe thể thao có thích hộp số sàn hơn số tự động không? Khác biệt bao nhiêu? Để mang đến bức tranh tổng quan, chúng ta sẽ lướt qua nhiều chi tiết. Ở các chương sau, chúng ta sẽ quay lại và đi sâu vào các vấn đề quan trọng trong chuẩn bị dữ liệu, đặc tả và diễn giải mô hình, cũng như báo cáo phát hiện, để bạn sẵn sàng áp dụng các phương pháp này với dữ liệu lựa chọn của riêng mình.
- Vì sao là lựa chọn?50 XP
- Dữ liệu lựa chọn50 XP
- Khám phá dữ liệu lựa chọn50 XP
- Tìm các mức (levels) của một factor50 XP
- Khám phá một quan sát lựa chọn50 XP
- Mọi người đã chọn gì?100 XP
- Ước lượng và diễn giải một mô hình lựa chọn50 XP
- Khớp một mô hình lựa chọn100 XP
- Diễn giải tham số50 XP
- Sử dụng mô hình lựa chọn để ra quyết định50 XP
- Dự đoán thị phần lựa chọn100 XP
- Vẽ biểu đồ tỷ phần lựa chọn100 XP
2
Quản lý và tóm tắt dữ liệu lựa chọn
Có nhiều nguồn khác nhau để lấy dữ liệu lựa chọn và cũng có nhiều cách định dạng dữ liệu. Trong chương này, chúng ta sẽ lấy dữ liệu được cung cấp ở một số định dạng thay thế và học cách chuẩn hóa chúng để phục vụ mô hình lựa chọn. Chúng ta cũng sẽ thảo luận cách bạn có thể xây dựng một khảo sát để thu thập dữ liệu lựa chọn của riêng mình.
3
Xây dựng mô hình lựa chọn
Trong chương này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào việc ước lượng các mô hình lựa chọn. Để tạo nền tảng tư duy về mô hình lựa chọn, chúng ta sẽ tập trung vào cách mô hình multinomial logit chuyển các đặc điểm sản phẩm thành dự đoán về lựa chọn của người ra quyết định. Điều này sẽ giúp bạn có khung tư duy để quyết định đưa những đặc điểm nào vào mô hình.
4
Mô hình lựa chọn phân cấp
Mỗi người có khẩu vị và sở thích khác nhau. Điều này có vẻ hiển nhiên, và cũng có nhiều nghiên cứu trong marketing chứng minh điều đó. Chương này đề cập các mô hình lựa chọn trong đó chúng ta giả định những người ra quyết định khác nhau có các sở thích khác nhau ảnh hưởng đến lựa chọn của họ. Khi mô hình của chúng ta ghi nhận rằng các nhóm người tiêu dùng có sở thích khác nhau, mô hình thường dự đoán thị phần lớn hơn cho các sản phẩm ngách hấp dẫn một bộ phận người tiêu dùng. Mô hình phân cấp được dùng trong hầu hết các ứng dụng mô hình lựa chọn thương mại, vì vậy việc hiểu cách chúng hoạt động là rất quan trọng.
R
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R
Hoàn
thành khóa học
