Cải thiện Trải nghiệm của Khách hàng: Khai thác Sức mạnh của Phân tích Dự đoán và 8D 1

Sơ lược

Trải nghiệm khách hàng là yếu tố quan trọng hàng đầu quyết định sự thành công của một tổ chức. Hội thảo trực tuyến này sẽ cung cấp cho bạn các kỹ thuật mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng của bạn một cách có cấu trúc.

Các chủ đề bao gồm học máy, chẳng hạn như TreeNet®, CART® và AutoML, cũng như giải quyết vấn đề có cấu trúc 8 nguyên tắc (8D). Bằng cách áp dụng các kỹ thuật này, bạn sẽ có thể biến trải nghiệm khách hàng thành tài sản chiến lược, thúc đẩy sự phát triển và thành công lâu dài trong tổ chức của bạn.

---

Hội thảo trực tuyến sẽ diễn ra vào ngày 18 tháng 1 và được thực hiện bằng tiếng Anh

---

Diễn giả:

• Hơn 17 năm thiết kế, triển khai và hỗ trợ các sản phẩm Minitab
• Nhà thiết kế chính cho Minitab Workspace và Minitab Engage
• Thạc sĩ Thống kê từ Đại học bang Pennsylvania

Mikhail Golovnya là Nhà khoa học dữ liệu cố vấn cấp cao tại Minitab.

Mikhail là một chuyên gia học máy có kinh nghiệm 20 năm, chuyên phát triển các thuật toán học máy mới và tự động hóa mô hình. Ông là người đóng góp chính cho việc cải tiến các thuật toán học máy quan trọng nhất của Salford Systems/Minitab, bao gồm Cây quyết định CART®, Hồi quy phi tuyến tính MARS®, tăng cường độ dốc TreeNet® và Random Forests®.

Mikhail đã trình bày tại nhiều hội nghị và hội thảo, và cũng đã giảng dạy về các thuật toán học dự đoán chính, cả cổ điển lẫn hiện đại. Ông có hai bằng thạc sĩ, một bằng khoa học tên lửa của Đại học Kharkov State Polytechnic (Ukraine) và một bằng về tính toán thống kê của Đại học Central Florida (Orlando). Hiện tại, Mikhail đang dẫn đầu đội ngũ phát triển sản phẩm học máy tiếp theo của Minitab.