Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R

Dự đoán việc khách hàng sẽ rời bỏ (churn) rất quan trọng để nhắm mục tiêu khách hàng giá trị và giữ chân những người có nguy cơ. Học cách mô hình hóa churn của khách hàng bằng hồi quy logistic.

Học cách mô hình hóa thời gian đến một sự kiện bằng phân tích sống sót. Đây có thể là thời gian cho đến lần đặt hàng tiếp theo hoặc cho đến khi một người rời bỏ.

Dữ liệu CRM có thể rất đồ sộ. Mỗi chỉ số bạn thu thập có thể mang một thông tin thú vị về khách hàng. Nhưng xử lý một tập dữ liệu có quá nhiều biến là điều khó khăn. Học cách giảm số lượng biến trong dữ liệu của bạn bằng phân tích thành phần chính. Cách này không chỉ giúp bạn hiểu dữ liệu tốt hơn. PCA còn cho phép cô đọng thông tin thành các chỉ số đơn và giải quyết vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy với nhiều biến tương quan cao.