PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN
Giảng viên
Giới thiệu khóa học
Dưới đây là đề cương 15 tuần cho môn “Phân Tích Hành Vi Khách Hàng Trực Tuyến”, được thiết kế đồng bộ với các môn học bạn đã yêu cầu:
1. Tóm tắt giới thiệu môn học
Môn Phân Tích Hành Vi Khách Hàng Trực Tuyến tập trung vào việc khai thác và phân tích dữ liệu hành vi người dùng trên các nền tảng kỹ thuật số như website, app, mạng xã hội, nhằm hiểu rõ thói quen, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Môn học cung cấp các kỹ thuật thu thập dữ liệu, phân tích số liệu clickstream, xây dựng mô hình dự báo và tối ưu trải nghiệm người dùng. Sinh viên sẽ được thực hành với các công cụ như Google Analytics, SQL, Python và BI tools.
Môn học là nền tảng quan trọng giúp sinh viên trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu khách hàng trong lĩnh vực marketing số và quản lý trải nghiệm khách hàng.
2. Mục tiêu môn học
Hiểu và vận dụng các kỹ thuật thu thập và xử lý dữ liệu hành vi trực tuyến từ website, app, mạng xã hội.
Phân tích hành vi khách hàng qua dữ liệu clickstream, heatmap, funnel analysis để nhận diện điểm nghẽn và cơ hội cải thiện.
Xây dựng mô hình phân đoạn khách hàng, dự báo hành vi mua hàng và churn dựa trên dữ liệu thực tế.
Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và chiến dịch marketing cá nhân hóa dựa trên kết quả phân tích.
Phát triển kỹ năng kể chuyện dữ liệu và trình bày insight hiệu quả cho các bên liên quan.
3. Kiến thức tiên quyết
Kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu kinh doanh và lý thuyết marketing số.
Kỹ năng cơ bản về SQL và Python hoặc công cụ phân tích dữ liệu tương đương.
4. Kế hoạch học tập 15 tuần
| Tuần | Nội dung học tập | Mục tiêu cụ thể / Ghi chú |
|---|---|---|
| 1 | Giới thiệu hành vi khách hàng trực tuyến và vai trò phân tích | Hiểu tổng quan về hành vi trực tuyến và các loại dữ liệu thu thập |
| 2 | Các công cụ thu thập dữ liệu hành vi (Google Analytics, Tag Manager) | Thiết lập và đọc dữ liệu cơ bản từ các công cụ phổ biến |
| 3 | Phân tích dữ liệu clickstream và session tracking | Hiểu các chỉ số, phân tích luồng hành vi người dùng |
| 4 | Phân tích funnel và điểm rơi khách hàng | Phân tích tỷ lệ chuyển đổi và các điểm mất khách |
| 5 | Heatmap và phân tích trải nghiệm người dùng | Công cụ heatmap, thu thập dữ liệu trải nghiệm người dùng |
| 6 | Xử lý dữ liệu lớn và cleansing dữ liệu hành vi | Làm sạch, chuẩn hóa và tổng hợp dữ liệu hành vi |
| 7 | Phân đoạn khách hàng trực tuyến | K‑means, RFM, phân đoạn dựa trên hành vi mua hàng |
| 8 | Mô hình dự báo hành vi mua hàng và churn | Logistic regression, survival analysis ứng dụng trong churn |
| 9 | Phân tích cảm xúc và dữ liệu mạng xã hội | Text mining, sentiment analysis trên dữ liệu social media |
| 10 | Cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng | A/B testing, multivariate testing, cá nhân hóa nội dung |
| 11 | Kỹ thuật khai phá dữ liệu nâng cao | Association rule, clustering nâng cao, dimensionality reduction |
| 12 | Dashboard báo cáo hành vi khách hàng | Xây dựng dashboard bằng Power BI hoặc Tableau |
| 13 | Kể chuyện dữ liệu & truyền đạt insight | Kỹ năng trình bày, storytelling trong phân tích hành vi |
| 14 | Dự án nhóm: phân tích hành vi khách hàng thực tế | Trình bày và thảo luận dự án |
| 15 | Tổng kết & kiểm tra cuối kỳ | Kiểm tra kiến thức lý thuyết và thực hành |
5. Phương pháp giảng dạy
Kết hợp lý thuyết và thực hành trên công cụ thực tế như Google Analytics, SQL, Python (pandas, matplotlib).
Case study thực tế từ ngành thương mại điện tử, Fintech, mạng xã hội.
Dự án nhóm phân tích dữ liệu hành vi trực tuyến và trình bày kết quả.
Thảo luận và phản biện ý tưởng nhằm phát triển tư duy phân tích.
6. Đánh giá
| Thành phần | Tỷ lệ | Hình thức |
|---|---|---|
| Bài tập cá nhân | 20% | Phân tích dữ liệu, viết báo cáo |
| Quiz/lab | 15% | Thực hành công cụ & kiến thức |
| Dự án nhóm | 30% | Báo cáo + trình bày |
| Mid-term | 15% | Trắc nghiệm & bài tập thực hành |
| Final exam | 20% | Tự luận + phân tích tình huống |
Nếu bạn muốn, tôi có thể hỗ trợ mở rộng thêm phần nội dung bài học chi tiết từng tuần hoặc chuẩn bị slide, bài tập cho môn này nhé!