Nhập môn thực hành Claude AI: Học từng bước một từ cơ bản
Masocampus
Làm đúng ngay từ đầu, bước đầu tiên với Claude AI áp dụng ngay vào thực tế! Nếu muốn sử dụng thông minh hơn, hãy bắt đầu với Claude AI.
Nhập môn
AI, prompt engineering, claude
Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.
11 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
찰떡콩떡
Thật tuyệt vời vì có những nội dung có thể áp dụng ngay vào thực tế như A/B testing hay giá trị vòng đời khách hàng (LTV)!!
5.0
히릿
Không chỉ Excel mà việc sử dụng Orange để phân tích giúp mọi thứ trông trực quan và dễ hiểu hơn hẳn!
5.0
일찍일어나는새가벌레
Việc trộn thêm cam vào sử dụng rất hữu ích đấy ạ
Thấu hiểu quan điểm đọc dữ liệu hành vi, lựa chọn của khách hàng và luồng cơ bản của phân tích dữ liệu
Học cách chứng minh sự khác biệt thông qua thiết lập giả thuyết, kiểm định Chi-bình phương và thử nghiệm A/B
Gợi ý khách hàng và tìm kiếm cơ hội bán hàng dựa trên quy tắc hiệp hội, Lift và lọc cộng tác
Rút ra các yếu tố ảnh hưởng đến việc chuyển đổi và rời bỏ thông qua phân tích hồi quy và phân tích định vị.
Thiết kế chiến lược khách hàng thực tiễn sử dụng giá trị vòng đời khách hàng, tỷ lệ duy trì và xác suất tái mua hàng
Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange,
từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ chỉ trong một lần
Quá trình tìm kiếm ‘khách hàng thực thụ’ mang lại lợi nhuận thực tế thay vì những phỏng đoán mơ hồ
Chấm dứt việc tiếp thị không định hướng, chiến lược ‘đáp án dữ liệu’ chỉ để lại lợi nhuận!
– Phân tích khách hàng cá nhân hóa 1:1 siêu chính xác chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần lập trình
– Chiến lược duy trì thực tế thông qua các đề xuất đánh trúng sở thích từng khách hàng và nắm bắt dấu hiệu rời bỏ
– Thiết kế cấu trúc lợi nhuận áp đảo, chứng minh bằng con số thay vì kinh nghiệm và suy đoán
– Đáp án tiếp thị không thất bại được rút ra từ thử nghiệm A/B và tính toán LTV (Giá trị vòng đời khách hàng)
Đây là khóa học thực hành giúp hoàn thiện từ đề xuất đến dự đoán rời bỏ bằng Excel và Orange mà không cần lập trình.
1. Bắt đầu phân tích khách hàng dễ hiểu ngay cả với người mới bắt đầu
Quy trình phân tích giúp nắm bắt luồng dữ liệu để có thể đọc hiểu hành vi khách hàng mà không cần các công thức phức tạp
2. Xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu để kiểm chứng những phán đoán dựa trên cảm tính
Rèn luyện tư duy phân tích để giải thích sự khác biệt giữa lựa chọn và hiệu quả thông qua việc thiết lập và kiểm chứng giả thuyết
3. Khám phá mô hình khách hàng dẫn đến đề xuất và bán chéo
Tìm kiếm cơ hội kết nối với doanh thu thực tế thông qua phân tích luật kết hợp và độ tương đồng
4. Phân tích các yếu tố cốt lõi để nắm bắt nguyên nhân chuyển đổi và rời bỏ
Rút ra các yếu tố quyết định thay đổi hành vi khách hàng thông qua phân tích hồi quy và phân tích sở thích
5. Chiến lược khách hàng thực tế hoàn thiện bằng LTV và dự đoán
Chương trình giảng dạy thiết kế chiến lược duy trì và tái mua hàng, đồng thời sàng lọc khách hàng giá trị cao
1. Đăng ký khóa học
2. Phân tích tỉ mỉ tâm lý khách hàng bằng dữ liệu cùng giảng viên Choi Jung-ah
3. Từ gợi ý sản phẩm đến ngăn chặn rời bỏ, trang bị ‘công thức doanh thu’ chặt chẽ
Phân tích không có tiêu chuẩn chỉ là lao động đơn thuần, hãy nắm bắt "thời điểm vàng" của việc mua hàng và rời bỏ trong dữ liệu.
– Những người có nhiều dữ liệu khách hàng nhưng không biết bắt đầu phân tích từ đâu
– Những người muốn vượt qua việc phân tích chỉ số đơn thuần để thực hiện phân tích dữ liệu phục vụ cho việc ra quyết định
– Những người cần năng lực thấu hiểu khách hàng trong các vai trò Marketing, CRM, Growth, Lập kế hoạch, Sản phẩm
– Những người làm thực tế muốn hiểu rõ nguyên lý của hệ thống gợi ý, A/B test, phân đoạn khách hàng
– Những người muốn giải thích bằng dữ liệu rằng "tại sao khách hàng này lại rời bỏ" hoặc "ai mới thực sự là khách hàng quan trọng"
– Những người muốn thiết kế chiến lược vận hành marketing hiệu quả dựa trên giá trị vòng đời khách hàng
– Tất cả những ai cảm thấy áp lực với các công cụ thống kê hay phân tích, nhưng muốn rèn luyện tư duy phân tích tập trung vào khái niệm và cách diễn giải
“Tôi nên làm gì với dữ liệu này đây?” Chúng tôi sẽ biến sự mơ hồ đó thành ‘sự tự tin’.
Chúng tôi đã loại bỏ tất cả các dòng code phức tạp và lý thuyết thống kê không cần thiết.
Chỉ với Excel và Orange, hãy trở thành một marketer không thể thay thế, người chứng minh kế hoạch bằng ‘con số’.
BƯỚC 1. Điểm khởi đầu của phân tích để thấu hiểu dữ liệu khách hàng
Thấu hiểu quan điểm đọc dữ liệu hành vi·lựa chọn của khách hàng và luồng phân tích dữ liệu cơ bản
BƯỚC 2. Rèn luyện tư duy thống kê để kiểm chứng lý do của sự lựa chọn
Học cách chứng minh sự khác biệt thông qua thiết lập giả thuyết, kiểm định Chi-bình phương và thử nghiệm A/B
STEP 3. Thực hành phân tích mô hình dẫn đến đề xuất và bán chéo
Đề xuất khách hàng và tìm kiếm cơ hội bán hàng dựa trên quy tắc hiệp hội, Lift và lọc cộng tác
BƯỚC 4. Phân tích các yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến hiệu quả
Rút ra các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi và rời bỏ thông qua phân tích hồi quy và phân tích định vị
BƯỚC 5. Hoàn thiện chiến lược khách hàng bằng dự đoán LTV và rời bỏ
Thiết kế chiến lược khách hàng thực tiễn sử dụng giá trị vòng đời khách hàng, tỷ lệ duy trì và xác suất tái mua hàng
Tìm ra quy luật lợi nhuận ẩn giấu bằng Excel và Orange!
Từ gợi ý, bán chéo đến dự đoán rời bỏ, tất cả được gói gọn trong một khóa học
Thực hành phân tích khách hàng, hãy bắt đầu ngay bây giờ
Q. Tôi có cần kiến thức tiên quyết về trí tuệ nhân tạo để tham gia khóa học không?
A. Khóa học này được thiết kế với mục tiêu cung cấp năng lực để bất kỳ ai quan tâm đến trí tuệ nhân tạo đều có thể học và áp dụng ngay vào thực tế, vì vậy không yêu cầu kiến thức tiên quyết về trí tuệ nhân tạo.
Q. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Không cần kiến thức chuyên môn hay kỹ năng đặc biệt nào để tham gia khóa học. Tuy nhiên, để truy cập các công cụ AI tạo sinh trong bài giảng, việc có tài khoản Google sẽ giúp quá trình diễn ra thuận lợi hơn. Nếu bạn chưa có tài khoản Google, chúng tôi khuyên bạn nên đăng ký trước khi bắt đầu khóa học để việc học tập được suôn sẻ.
Q. Tôi có cần phải đăng ký gói trả phí cho AI tạo sinh mới có thể tham gia khóa học không?
A. Việc đăng ký và thanh toán không phải là bắt buộc để tham gia khóa học. Một số tính năng được giới thiệu trong bài giảng có thể yêu cầu thanh toán, nhưng mục tiêu ưu tiên hàng đầu của khóa học này là giúp bạn có được những hiểu biết sâu sắc về cách áp dụng các năng lực thực hành AI đa dạng và cụ thể vào công việc của chính mình.
Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, bạn nên chuẩn bị màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Ngoài ra, vì các bài thực hành được thực hiện trên nền tảng hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
Giáo trình bài giảng và tệp thực hành nằm trong phần <00. Trung tâm tải xuống giáo trình>.
Khóa học này dành cho ai?
Những người có nhiều dữ liệu khách hàng nhưng không biết phải bắt đầu phân tích từ đâu
Những người muốn thực hiện phân tích dữ liệu phục vụ cho việc ra quyết định, thay vì chỉ dừng lại ở việc phân tích các chỉ số đơn thuần.
Những người cần năng lực thấu hiểu khách hàng trong các vị trí Marketing, CRM, Growth, Lập kế hoạch và Sản phẩm.
Người làm thực tế muốn hiểu rõ nguyên lý của hệ thống gợi ý, thử nghiệm A/B và phân khúc khách hàng.
Những người muốn thiết kế chiến lược vận hành marketing hiệu quả dựa trên giá trị vòng đời khách hàng.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Bạn không cần kiến thức chuyên môn hay kỹ năng đặc biệt nào để tham gia khóa học này. Tuy nhiên, để truy cập các công cụ AI tạo sinh trong bài giảng, việc có sẵn tài khoản Google sẽ giúp quá trình học tập diễn ra thuận lợi hơn. Nếu bạn chưa có tài khoản Google, chúng tôi khuyên bạn nên đăng ký trước khi bắt đầu khóa học để việc học tập không bị gián đoạn.
10,719
Học viên
1,527
Đánh giá
131
Trả lời
4.7
Xếp hạng
104
Các khóa học
"Tôi sẽ trưởng thành hơn so với ngày hôm qua. Và, tôi sẽ giúp đỡ những người đang nỗ lực để trưởng thành hơn mỗi ngày."
Với Actionable Content chứa đựng sự chân thành và mong muốn của Maso Campus,,
Tích lũy 100 triệu giờ giảng dạy trực tiếp và trực tuyến kể từ năm 2013!
Những kinh nghiệm và thời gian quý báu này luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Masocampus và các học viên.
Đội ngũ Maso Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
Kinh nghiệm và thời gian luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Mago Campus và các học viên. Đội ngũ Mago Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
1. Nội dung có tính ứng dụng cao (Actionable Content) học xong là chắc chắn có thể áp dụng được ngay that you can surely use once you learn it
2. Time-Saving Curriculum tôn trọng thời gian và công sức của người tham gia that respects the time and effort of participants
Hy vọng bạn sẽ cùng đồng hành trên con đường phát triển với Actionable and Time-Saving Curriculum của Maso Campus.
Tất cả
25 bài giảng ∙ (8giờ 40phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
7 đánh giá
5.0
7 đánh giá
Đánh giá 9
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 29
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 33
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 14
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
1.671.379 ₫