Xây dựng mô hình tiếp thị dự đoán cho doanh nghiệp

Xây dựng mô hình tiếp thị dự đoán 

Có nhiều kỹ thuật để tạo ra các mô hình tiếp thị dự đoán từ đơn giản nhất đến phức tạp nhất. Nhà tiếp thị sẽ cần sự hỗ trợ của những chuyên gia thống kê và khoa học dữ liệu để xây dựng và phát triển các mô hình. Vì vậy, họ không cần phải hiểu sâu về các mô hình thống kê và toán học. Tuy nhiên, nhà tiếp thị cần hiểu những ý tưởng cơ bản đằng sau mô hình dự đoán nhằm có thể định hưởng đội ngũ kỹ thuật lựa chọn dữ liệu để sử dụng và mẫu hình nào cần tìm. Hơn nữa nhà tiếp thị cũng sẽ giúp giải thích mô hình cũng như việc triển khai các dự đoán vào vận hành. 

Dưới đây là một vài loại mô hình dự đoàn phổ biến nhất mà nhà tiếp thị thường sử dụng cho nhiều mục đích.

Mô hình hồi quy cho các dự đoán đơn giản 

Mô hình hồi quy là công cụ cơ bản nhưng hữu ích nhất cho việc phân tích dự đoán. Mô hình này đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập (hay dữ liệu giải thích) và các biến phụ thuộc (hay dữ liệu phản hồi). Các biến phụ thuộc là kết quả mà nhà tiếp thị cố gắng đạt được, chẳng hạn như dữ liệu nhấp chuột và bán hàng. Mặt khác, các biến độc lập là dữ liệu ảnh hưởng đến kết quả, ví dụ như thời gian của chiến dịch, nội dung quảng cáo hoặc đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng. 

Trong phân tích hồi quy, nhà tiếp thị tìm kiếm các phương trình thống kê giải thích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Nói cách khác, nhà tiếp thị cố gắng hiểu những hành động tiếp thị nào có tác động đáng kể nhất và mang lại kết quả tốt nhất cho doanh nghiệp. 

Tính đơn giản tương đối của mô hình hồi quy so với các kỹ thuật mô hình khác làm cho nó trở nên phổ biến nhất. Phân tích hồi quy có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng tiếp thị dự đoán, ví dụ như xây dựng mô hình vốn chủ sở hữu khách hàng (customer equity), mô hình xu hướng, mô hình phát hiện rời bỏ thương hiệu và mô hình mối quan hệ sản phẩm. 

Về tổng thể, mô hình hồi quy được thực hiện theo một số bước như sau: 

1. Thu thập dữ liệu cho các biến độc lập và biến phụ thuộc. 

Đối với phân tích hồi quy , bộ dữ liệu cho cả biến độc lập và biến phụ thuộc phải được thu thập đồng bộ và đủ số mẫu. Ví dụ, nhà tiếp thị có thể tìm hiểu tác động của màu banner đối với tỷ lệ nhấp chuột bằng cách thu thập đủ số lượng mẫu cần thiết về số màu của banner cùng dữ liệu số nhấp chuột tương ứng. 

2. Tìm phương trình giải thích mối quan hệ giữa các biến số. 

Bằng việc sử dụng bất kỳ phần mềm thống kê nào, nhà tiếp thị có thể rút ra được một phương trình phù hợp nhất với dữ liệu trong tay. Phương trình cơ bản nhất có hình dạng một đường thẳng, được gọi là đường hồi quy tuyến tính. Một phương pháp phổ biến khác là hồi quy logistic, sử dụng hàm logistic để mô hình hóa một biến phụ thuộc nhị phân như mua hay không mua, ở lại hay rời bỏ. Vì vậy, hồi quy logistic thường được sử dụng để dự đoán khả năng xảy ra một kết quả gì đó, ví dụ như xác suất mua hàng. 

3. Giải thích phương trình để tìm ra sự thật ngầm hiểu và kiểm tra độ chính xác. 

Hãy xem ví dụ sau. Giả sử phương trình phù hợp nhất được xác định như sau: 

Y = a + bx1 + cX2 + dx3 + e 

Trong công thức này, Y là biến phụ thuộc trong khi X1, X2 và X3 là các biến độc lập. a là hệ số chặn phản ảnh giá trị của Y nếu không có bất kỳ ảnh hưởng nào từ các biến độc lập. b, c và d là hệ số của các biến độc lập, thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến này lên biến phụ thuộc. Trong phương trình, chúng ta có thể phân tích số hạng sai số hay còn gọi là sai số hay phần dư (được viết là e). Công thức hồi quy luôn có sai số vì các biến độc lập có thể không giải thích hoàn toàn các biến phụ thuộc. Sai số càng lớn thì phương trình càng kém chính xác. 

4. Dự đoán các biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập. 

Khi đã xác định được phương trình, nhà tiếp thị có thể dự đoán được các biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập đã biết. Bằng cách này, nhà tiếp thị có thể hình dung ra các kết quả từ hỗn hợp những hoạt động tiếp thị. 

Mô hình lọc cộng tác cho các hệ thống đề xuất 

Kỹ thuật phổ biến nhất để xây dựng hệ thống đề xuất là mô hình lọc cộng tác. Giả định cơ bản là mọi người sẽ thích những sản phẩm tương tự như những họ đã từng mua hoặc thích những sản phẩm được mua bởi những người khác có cùng sở thích với họ. Mô hình này cần có sự cộng tác của khách hàng trong việc đánh giá sản phẩm để vận hành, vì vậy có tên là lọc cộng tác. Nó được áp dụng không chỉ cho các sản phẩm mà còn cả nội dung, tùy thuộc vào những gì mà nhà tiếp thị muốn đề xuất cho khách hàng. 

Về cơ bản , mô hình lọc cộng tác vận hành theo trình tự logic như sau :

1. Thu thập thông tin sở thích từ một lượng khách hàng lớn.

Để đo lường mùa độ yêu thích của một sản phẩm nhà tiếp thị có thể tạo ra hệ thống đánh giá cộng đồng, nơi khách hàng có thể đánh giá sản phẩm chỉ đơn giản bằng việc chọn thích/không thích (như trên Youtube) hoặc chấm điểm theo hệ thống 5 sao (như trên Amazon). Ngoài ra, nhà tiếp thị có thể sử dụng các hành động phản ánh sở thích như: việc đọc một bài báo, xem một video và thêm sản phẩm vào danh sách mong muốn hoặc giỏ hàng. Ví dụ, Netflix đánh giá sở thích dựa trên các phim mà người dùng xem theo thời gian. 

2. Phân nhóm khách hàng và sản phẩm tương tự nhau. 

Những khách hàng đã đánh giá các bộ sản phẩm và có hành vi tương tự nhau có thể được xếp vào cùng một nhóm với giả định rằng họ là một phần của cùng phân khúc về tâm lý (dựa trên dữ liệu thích/không thích) và hành vi (dựa trên hành động). Ngoài ra, nhà tiếp thị cũng có thể phân nhóm các mặt hàng được đánh giá tương tự như nhau bởi một nhóm khách hàng cụ thể. 

3. Dự đoán đánh giá mà khách hàng có thể đưa ra đối với một sản phẩm mới. 

Nhà tiếp thị hiện đã có thể dự đoán đánh giá mà khách hàng sẽ đưa ra đối với những sản phẩm mà họ chưa xem qua dựa trên đánh giá của những khách hàng khác có cùng hành vi hoặc sở thích. Điểm số đánh giá này là điều cần thiết để nhà tiếp thị cung cấp các sản phẩm phù hợp mà khách hàng có thể thích và rất có thể sẽ mua sắm trong tương lai. 

Mạng thần kinh cho các dự đoán phức tạp 

Như tên gọi, mạng thần kinh mô phỏng phần nào cách thức hoạt động của mạng thần kinh sinh học bên trong bộ não con người. Đây là một trong những công cụ học máy phổ biến nhất giúp doanh nghiệp xây dựng các mô hình tinh vi cho việc dự đoán. Mô hình mạng thần kinh học hỏi kinh nghiệm từ việc xử lý một khối lượng lớn và đa dạng các ví dụ trong quá khứ. Ngày nay, các mô hình mạng thần kinh đã có thể dễ dàng tiếp cận được. Ví dụ, Google đã tạo ra TensorFlow, một nền tảng học máy với mạng thần kinh, dưới dạng phần mềm mã nguồn mở có sẵn cho mọi người. 

Không giống với mô hình hồi quy đơn giản, mạng thần kinh được coi như một hộp đen bởi vì các hoạt động bên trong nó thưởng khó giải thích đối với con người. Theo một cách nào đó, nó tương tự như việc con người đôi khi không thể giải thích cách họ đưa ra quyết định dựa trên các thông tin sẵn có. Tuy nhiên, việc xây dựng những mô hình từ dữ liệu phi cấu trúc cũng phù hợp khi mà các nhà khoa học dữ liệu và đội ngũ kinh doanh không thể xác định được thuật toán tốt nhất để áp dụng. 

Về cơ bản , các bước sau giải thích cách một mạng thần kinh hoạt động:

1. Nạp hai bộ dữ liệu: đầu vào và đầu ra.

Một mô hình mạng thần kinh bao gồm một lớp đầu vào, các lớp đầu ra và các lớp ấn ở giữa. Tương tự như cách chúng ta xây dựng mô hình hồi quy, các biến độc lập được tải vào lớp đầu vào trong khi các biến phụ thuộc được tải vào lớp đầu ra. Tuy nhiên, sự khác biệt nằm ở các lớp ẩn, về cơ bản chứa các thuật toán của hộp đen. 

2. Để mạng thần kinh khám phá ra những liên hệ giữa các dữ liệu.

Mạng thần kinh có khả năng kết nối dữ liệu để đúc kết ra một hàm hoặc một mô hình dự đoán. Cách thức hoạt động của nó tương tự như cách bộ não con người xâu chuỗi các sự kiện dựa trên quá trình học tập suốt đời của chúng ta. Mạng thần kinh sẽ khám phá tất cả các loại mẫu hình và mối quan hệ giữa mỗi tập dữ liệu như: tương quan, liên kết, phụ thuộc và quan hệ nhân quả. Một số những liên hệ này trước đây có thể chưa được biết đến và bị ẩn. 

3. Sử dụng mô hình kết quả trong các lớp ấn để dự đoán đầu ra. 

Các hàm được rút ra từ dữ liệu mẫu có thể được sử dụng để dự đoán đầu ra từ một đầu vào mới nhất định. Và khi đầu ra thực tế được tải trở lại mạng thần kinh, máy sẽ học hỏi từ sự thiếu chính xác của nó và tinh chỉnh các lớp ấn theo thời gian. Vì vậy, quá trình này được gọi là học máy. Mặc dù nó không tiết lộ những sự thật ngầm hiểu về thế giới thật do quá phức tạp nhưng mô hình mạng thần kinh đến từ việc học máy liên tục có thể rất chính xác trong các dự đoán của nó. 

Việc lựa chọn các mô hình dự đoán phụ thuộc vào vấn đề hiện tại. Khi vấn đề được cấu trúc và dễ nắm bắt, mô hình hồi quy là đủ. Nhưng khi vấn đề liên quan đến các yếu tố hoặc thuật toán không xác định, các phương pháp học máy như mạng thần kinh sẽ có vai trò phù hợp nhất.

Nguồn: Trích dẫn sách Marketing 5.0 – Công nghệ vị nhân sinh

Mình là Đình Trung, rất vui được chia sẻ cùng bạn. Bạn có thể kết nối với mình trên kênh Tiktok Đình Trung nhé