Build your ultimate AI agent
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.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
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 dụng50 XP
- Nhận diện ví dụ về supervised learning50 XP
- Học có giám sát vs. học không giám sát100 XP
- Chuẩn bị cho việc mô hình hóa50 XP
- Khám phá dữ liệu100 XP
- Tách cột số và cột phân loại100 XP
- Mã hóa biến phân loại và chuẩn hóa biến số100 XP
- Các bước xây dựng mô hình ML50 XP
- Chia dữ liệu thành huấn luyện và kiểm tra100 XP
- Huấn luyện một cây quyết định100 XP
- Dự đoán churn với cây quyết định100 XP
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.
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.
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.
Machine Learning cho Marketing với Python
Hoàn
thành khóa học
