Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Machine Learning cho Marketing với Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 06, 2022

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonMachine Learning

4 gio

16 video

53 Bài tập

4,450 XP

14,222

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Sự trỗi dậy của machine learning (nghe hơi giống "sự trỗi dậy của máy móc"?) và việc áp dụng các phương pháp thống kê vào marketing đã thay đổi lĩnh vực này mãi mãi. Machine learning đang được dùng để tối ưu hành trình khách hàng nhằm tối đa hóa mức độ hài lòng và giá trị vòng đời của họ. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn những công cụ nền tảng có thể áp dụng ngay để cải thiện chiến lược marketing của công ty. Bạn sẽ học cách dùng các kỹ thuật khác nhau để dự đoán churn và diễn giải các yếu tố tác động, đo lường và dự báo giá trị vòng đời khách hàng, và cuối cùng, xây dựng phân khúc khách hàng dựa trên mô hình mua sản phẩm. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu khách hàng từ một công ty viễn thông để dự đoán churn, tạo bộ dữ liệu recency-frequency-monetary từ một nhà bán lẻ trực tuyến để dự đoán giá trị vòng đời khách hàng, và xây dựng phân khúc khách hàng từ dữ liệu mua hàng của một cửa hàng tạp hóa.

Điều kiện tiên quyết

Supervised Learning with scikit-learn

1

Những điều cơ bản về machine learning cho marketing

Trong chương này, bạn sẽ khám phá những kiến thức cơ bản về các phương pháp machine learning dùng trong marketing. Bạn sẽ tìm hiểu các loại machine learning, các bước chuẩn bị dữ liệu, và chạy một số mô hình end-to-end để thấy được sức mạnh của chúng.

Vì sao dùng ML cho marketing? Chiến lược và bài toán ứng dụng

Nhận diện ví dụ về supervised learning

Học có giám sát vs. học không giám sát

Chuẩn bị cho việc mô hình hóa

Khám phá dữ liệu

Tách cột số và cột phân loại

Mã hóa biến phân loại và chuẩn hóa biến số

Các bước xây dựng mô hình ML

Chia dữ liệu thành huấn luyện và kiểm tra

Huấn luyện một cây quyết định

Dự đoán churn với cây quyết định

Bắt Đầu Chương

2

Dự đoán churn và các yếu tố tác động

Trong chương này, bạn sẽ học các nền tảng của dự đoán churn, sau đó huấn luyện các mô hình logistic regression và decision tree để dự đoán churn. Cuối cùng, bạn sẽ khám phá kết quả và rút ra insight về các yếu tố dẫn đến churn.

Những nền tảng của dự đoán churn

Khám phá tỷ lệ churn và tách dữ liệu

Tách đặc trưng và biến mục tiêu

Dự đoán churn bằng logistic regression

Huấn luyện mô hình logistic regression

Fit hồi quy logistic với regularization L1

Xác định hệ số phạt L1 tối ưu

Dự đoán churn bằng cây quyết định

Huấn luyện mô hình cây quyết định

Xác định độ sâu cây tối ưu

Xác định và diễn giải các yếu tố dẫn đến churn

Khám phá các hệ số của logistic regression

Phân rã các luật của cây quyết định

Bắt Đầu Chương

3

Dự đoán Customer Lifetime Value (CLV)

Trong chương này, bạn sẽ học những điều cơ bản về Customer Lifetime Value (CLV) và các phương pháp tính khác nhau. Bạn sẽ vận dụng kiến thức này để xây dựng các đặc trưng mua hàng ở cấp độ khách hàng nhằm dự đoán giao dịch của tháng tới bằng linear regression.

Những điều cơ bản về Customer Lifetime Value (CLV)

Xây dựng bảng retention và churn

Khám phá giữ chân và rời bỏ

Tính toán và dự phóng CLV

Tính CLV cơ bản

Tính CLV chi tiết (granular)

Tính CLV truyền thống

Chuẩn bị dữ liệu để dự đoán mua hàng

Xây dựng đặc trưng

Xác định biến mục tiêu

Chia dữ liệu thành huấn luyện và kiểm tra

Dự đoán giao dịch của khách hàng

Dự đoán giao dịch của tháng sau

Đo độ phù hợp của mô hình

Khám phá các hệ số của mô hình

Bắt Đầu Chương

4

Phân khúc khách hàng

Chương cuối cùng đi sâu vào phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử mua sản phẩm. Bạn sẽ khám phá hai mô hình khác nhau cung cấp insight về các mô hình mua sắm của khách hàng và nhóm họ thành các phân khúc rõ ràng, dễ diễn giải.

Những điều cơ bản về phân khúc khách hàng và sản phẩm

Khám phá dữ liệu mua hàng theo sản phẩm của khách hàng

Hiểu sự khác biệt giữa các biến

Chuẩn bị dữ liệu cho phân khúc

Giảm độ lệch của các biến

Chuẩn hóa các biến

Xây dựng phân khúc khách hàng và sản phẩm

Xác định số cụm tối ưu

Xây dựng phân khúc bằng phân cụm k-means

Phân khúc thay thế với NMF

Trực quan hóa và diễn giải các phương án phân khúc

Giá trị trung bình theo phân khúc với K-means

Trung bình phân khúc bằng NMF

Chúc mừng bạn!

Bắt Đầu Chương

Machine Learning cho Marketing với Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Machine Learning cho Marketing với Python ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.