Vì sao dùng ML cho marketing? Chiến lược và tình huống sử dụng

Machine Learning cho Marketing với Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Các loại học máy

  • Học có giám sát
    • Với X, có dự đoán được Y không?
    • Phân loại – khi Y là phân loại (vd. Rời/Bám, Có/Không, Cá/Chó/Mèo).
    • Hồi quy – khi Y là liên tục (vd. Lượt mua, Lượt nhấp, Thời gian trên web).
  • Học không giám sát
    • Với X, có phát hiện mẫu và cụm đồng nhất không?
  • Học tăng cường
    • Với trạng thái hiện tại và nhiều hành động, lộ trình nào tối đa hóa phần thưởng?
Machine Learning cho Marketing với Python

Thành phần và bước trong học có giám sát

  1. Xác định mục tiêu (biến phụ thuộc hay Y) – muốn dự đoán gì?

    • Ví dụ 1 – khách hàng nào sẽ rời? [PHÂN LOẠI]
    • Ví dụ 2 – khách hàng nào sẽ mua lại? [PHÂN LOẠI]
    • Ví dụ 3 – khách sẽ chi bao nhiêu trong 30 ngày tới? [HỒI QUY]

  2. Thu thập đặc trưng (biến độc lập hay X) có thể dự đoán:

    • Ví dụ 1 – Mẫu mua trước khi rời.
    • Ví dụ 2 – Số lần trễ trả nợ trước khi vỡ nợ.
Machine Learning cho Marketing với Python

Định dạng dữ liệu học có giám sát

  • Ma trận X theo N+1:
    • X số quan sát (khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm)
    • N + 1 số cột (N đặc trưng + 1 biến mục tiêu)
Đặc trưng 1 Đặc trưng 2 ... Đặc trưng N Mục tiêu Y
11 21 N1 Y1
12 22 N2 Y2
Machine Learning cho Marketing với Python

Học không giám sát

Thu thập dữ liệu sử dụng/mua và chạy mô hình để nhận diện các nhóm đồng nhất, tức là cụm/segment:

  • Ví dụ 1 – phân khúc khách hàng theo danh mục mua.
  • Ví dụ 2 – phân khúc sản phẩm để gói bán.
Machine Learning cho Marketing với Python

Định dạng dữ liệu học không giám sát

  • Ma trận X theo N:
    • X số quan sát (khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm)
    • N số cột (N đặc trưng)
  • Danh sách biến độc lập (đặc trưng) ở các cột riêng cho từng quan sát
Đặc trưng 1 Đặc trưng 2 ... Đặc trưng N
11 21 N1
12 22 N2
Machine Learning cho Marketing với Python

Hãy luyện tập!

Machine Learning cho Marketing với Python

Preparing Video For Download...