Báo cáo bài tập lớn học phần 7080626 thương mại điện tử đề tài 7 p07 ds4marketing

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

KHOA CNTT

----------

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN

HỌC PHẦN: 7080626 THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Đề tài 7: P07_DS4Marketing

Giảng viên hướng dẫn: Dương Thị Hiền Thanh

Sinh viên thực hiên: Bùi Quang Huy

Mã sinh viên: 1921050292

HÀ NỘI, 2022

1

MỤC LỤC

1. Giữ chân khách hàng..............................................................................................3

1.1.tỷ lệ rời bỏ và dữ chân khách hàng............................................................3

1.2. mạng nơ-ron nhân tạo..................................................................................

2. Dự đoán tỷ lệ dời bỏ của khách hàng với python...................................................6

2.1. phân tích và chuẩn bị dữ liệu.....................................................................7

2.1.1. Mã hóa mục tiêu...........................................................................7

2.1.2. Xử lý giá trị bị thiếu trong cột TotalChargres..............................8

2.1.3. Chuyển đổi các biến liên tục........................................................8

2.1.4. Các biến phân loại mã hóa một nóng.........................................10

2.2 ANN với keras..........................................................................................14

2.3 Đánh giá mô hình.....................................................................................16

3. Dự đoán sự dời bỏ của khách hàng với R.............................................................19

3.1. Phân tích dữ liệu......................................................................................20

3.2. ANN với keras.........................................................................................28

3.3 Đánh giá mô hình.....................................................................................30

4. Tóm tắt..................................................................................................................32

2

1. Giữ chân khách hàng

Khi khách hàng có nhiều lựa chọn hơn cho nội dung tương tự để tiêu thụ hoặc các

sản phẩm và dịch vụ tương tự để mua sắm, nhiều doanh nghiệp đã trở nên khó khăn

hơn trong việc giữ chân khách hàng của họ và không để mất họ vào tay các đối thủ

cạnh tranh khác. Vì chi phí để có được khách hàng mới thường cao hơn so với việc

giữ chân và giữ chân khách hàng hiện tại, việc rời bỏ khách hàng đang ngày càng trở

thành mối quan tâm hơn bao giờ hết. Để giữ chân khách hàng hiện tại và không để

mất họ vào tay đối thủ cạnh tranh, các doanh nghiệp không chỉ nên cố gắng hiểu

khách hàng của họ cũng như nhu cầu và lợi ích của khách hàng của họ, mà họ còn có

thể xác định khách hàng nào có khả năng rời bỏ cao và làm thế nào để giữ chân

những khách hàng này có nguy cơ rời bỏ.

Trong chương này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào tỷ lệ rời bỏ của khách hàng và

cách nó gây tổn hại cho các doanh nghiệp, cũng như cách giữ chân khách hàng

hiện tại. Chúng tôi sẽ thảo luận về một số lý do phổ biến khiến khách hàng rời bỏ

doanh nghiệp và xem xét cách khoa học dữ liệu có thể giúp giảm nguy cơ mất

khách hàng. Như một cách để dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng, chúng ta sẽ

tìm hiểu về mô hình mạng nơ-ron nhân tạo là gì và các ứng dụng của nó trong

các lĩnh vực khác nhau, cũng như cách chúng ta có thể xây dựng một mô hình

bằng Python và R.

Trong chương này, chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:

Tỷ lệ rời bỏ và giữ chân khách hàng

 Mạng lưới thần kinh nhân tạo

 Dự đoán khách hàng bỏ cuộc với Python

 Dự đoán khách hàng bỏ cuộc với R

1.1.Tỷ lệ dời bỏ và dữ chân khách hàng

Khách hàng rời bỏ là khi khách hàng quyết định ngừng sử dụng dịch vụ, nội

dung hoặc sản phẩm từ một công ty. Như chúng ta đã thảo luận ngắn gọn trong

Chapter 7, Phân tích khám phá cho hành vi của khách hàng, khi chúng ta thảo

luận về phân tích khách hàng, việc giữ chân khách hàng hiện tại sẽ ít tốn kém

hơn nhiều so với việc có được khách hàng mới và doanh thu từ khách hàng lặp

lại thường cao hơn so với hình thức khách hàng mới. Trong các ngành công

nghiệp cạnh tranh, nơi một doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh

3