Dự án: Phân tích Hành Vi Khách Hàng và Gợi Ý Sản Phẩm Tiếp Theo (Next Best Offer) với tập dữ liệu 365 sale

1) Mục tiêu của dự án

• Hiểu rõ hành vi khách hàng: Phân tích dữ liệu giao dịch để khám phá các xu hướng mua sắm, sở thích và hành vi mua hàng của từng khách hàng.
• Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Dựa trên những hiểu biết về hành vi, đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp và cá nhân hóa cho từng khách hàng.
• Tăng doanh thu và độ tương tác: Tăng cường doanh số bán hàng bằng cách gợi ý những sản phẩm mà khách hàng có khả năng mua cao nhất.
• Đánh giá hiệu quả của mô hình: Đánh giá tính chính xác của các gợi ý sản phẩm và tác động của mô hình đến doanh thu.

2) Dataset và các thông tin cần khai thác

Chứa các thông tin về giao dịch của khách hàng. Để xây dựng mô hình dự đoán, chúng ta cần khai thác thêm các thông tin sau:

• Thông tin sản phẩm: Tên sản phẩm, danh mục, thương hiệu, giá cả, đặc tính sản phẩm.
• Thông tin khách hàng: Thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính, địa chỉ), lịch sử mua hàng chi tiết, tương tác với các kênh marketing (email, website, app).
• Thời gian: Thời điểm thực hiện giao dịch, khoảng thời gian giữa các giao dịch.

3) Các bước thực hiện dự án

a. Tiền xử lý dữ liệu:

• Làm sạch dữ liệu: Xử lý các giá trị thiếu, sai sót, trùng lặp.
• Mã hóa các biến định danh (ví dụ: mã sản phẩm, mã khách hàng).
• Tính toán các đặc trưng mới: Tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình, khoảng thời gian giữa các lần mua hàng.

b. Phân tích khám phá dữ liệu (EDA):

• Tìm hiểu phân bố các biến: Tuổi, giới tính, danh mục sản phẩm phổ biến.
• Phân tích mối quan hệ giữa các biến: Mối quan hệ giữa các sản phẩm, giữa hành vi mua hàng và các đặc trưng khách hàng.
• Xây dựng các phân khúc khách hàng: Chia khách hàng thành các nhóm có hành vi tương đồng.

c. Xây dựng mô hình dự đoán:

• Mô hình dựa trên nội dung: Gợi ý các sản phẩm có đặc trưng tương tự với những sản phẩm khách hàng đã mua.
• Mô hình dựa trên cộng đồng: Gợi ý các sản phẩm mà những khách hàng có hành vi tương tự đã mua.
• Mô hình dựa trên chuỗi các sản phẩm: Dự đoán sản phẩm tiếp theo dựa trên chuỗi các sản phẩm mà khách hàng đã mua trước đó (ví dụ: sử dụng thuật toán Apriori, Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, Deep Learning, …).
• Mô hình dựa trên các yếu tố ẩn: Sử dụng các kỹ thuật học máy như Matrix Factorization, Neural Network để tìm các yếu tố ẩn liên quan đến khách hàng và sản phẩm.

d. Đánh giá mô hình:

• Độ chính xác: Đánh giá tỷ lệ các gợi ý sản phẩm đúng.
• Độ bao phủ: Đánh giá tỷ lệ sản phẩm được gợi ý.
• Độ đa dạng: Đánh giá sự đa dạng của các sản phẩm được gợi ý.
• A/B testing: So sánh hiệu quả của mô hình mới với các phương pháp gợi ý truyền thống.

e. Triển khai mô hình:

• Sử dụng các công cụ như Docker, Airflow, Prefect để tích hợp mô hình vào hệ thống gợi ý sản phẩm của doanh nghiệp.
• Liên tục theo dõi và đánh giá hiệu quả của mô hình bằng có kỹ thuật phân tích thống kê sử dụng Power BI, Superset,

4) Thời gian nhận hồ sơ:

Từ ngày nay đến hết ngày 30/11/2024

Phỏng vấn kiến thức cơ bản và chia nhóm từ ngày 02 - 06/12/2024. Bắt đầu thực tập từ ngày 09/12/2024.

5) Cách thức ứng tuyển: 

Ứng viên quan tâm vui lòng điền form: Biểu mẫu đăng ký tham gia thực tập AI/ML tại 365EJSC