Khách hàng đã khai hết trên mạng: điều họ trân trọng, điều làm họ nổi giận, và khoảnh khắc quyết định họ có quay lại hay không. Hôm nay bạn học cách đọc những lời khai đó một cách có hệ thống — bằng số liệu, không bằng cảm tính.
Vì sao khách viết review, mẫu tự chọn nghiêng về đâu, đọc điểm số thế nào — và cách dựng chân dung từ con số.
Đọc 2 dashboard từ 22.740 review thật, trả lời câu hỏi máy chấm, dựng chân dung, tự đục phá 4 mỏ dữ liệu.
Lập nhóm, chọn doanh nghiệp THÂN CHỦ và nộp kế hoạch trinh sát — nền móng của cả 9 tuần.
Dữ liệu thật, công khai: đánh giá Ryanair 2012–2024 (airlinequality) và đánh giá khách sạn trên TripAdvisor. Số trên dashboard được tính trực tiếp từ hai file này — file thô tải được ở Phần C.
Trái: hãng bay giá rẻ (dịch vụ "được kỳ vọng thấp"). Phải: khách sạn (kỳ vọng cao hơn). Cùng là lời khai của khách — nhưng hai phân bố rất khác nhau. Bấm vào từng mảng để mở bảng số chi tiết.
Câu số: máy chấm ngay (đáp án nằm trên máy chủ). Câu diễn giải: giảng viên chấm và nhận xét vào tài khoản của bạn.
Chọn nhóm khách của hãng bay: hồ sơ hành vi của nhóm tự hiện ra — điểm, tỷ lệ giới thiệu, điểm thành phần, và 5 nỗi đau nhắc nhiều nhất trong review tiêu cực của CHÍNH nhóm đó.
Dùng số liệu ở Bước 1 và Ống kính chân dung. Mọi ô đều đòi dẫn số — nhận định không có số là nhận định chưa xong.
Phần A/B dùng số đã tính sẵn. Giờ bạn nhận dữ liệu THÔ — 4 mỏ — và tự đào bằng Google Colab + AI. Không có đáp án sẵn.
Từ buổi sau, kỹ thuật hôm nay sẽ áp lên một doanh nghiệp THẬT do nhóm bạn chọn và theo suốt học kỳ. Ghi rõ: (1) tên nhóm + thành viên; (2) doanh nghiệp thân chủ trong ngành SỰ KIỆN – GIẢI TRÍ (đơn vị tổ chức đêm nhạc/lễ hội, sân khấu – nhà hát, khu vui chơi, quán boardgame/bar giải trí, tour trải nghiệm; nếu nhóm có mối quan hệ tốt với một cơ sở F&B/lưu trú thì vẫn được — ưu tiên TP.HCM); (3) vì sao chọn; (4) doanh nghiệp có đánh giá trực tuyến ở nền tảng nào, ước lượng bao nhiêu; (5) kế hoạch thu thập ≥100 đánh giá trước buổi sau.
Khu Năng lực rèn luyện có 3 phòng — đi theo thứ tự.
Hai dashboard từ 22.740 review thật + Ống kính chân dung; 9 câu hỏi — câu số máy chấm ngay.
Từ con số thành chân dung khách hàng và quyết định — giảng viên chấm từng thẻ.
Tự đục phá 4 file dữ liệu thô bằng Colab + AI — có mỏ không quặng để thử bản lĩnh.
Câu số (c1–c5) và ghép nguồn (s1) máy đã chấm. Các phần còn lại: đọc bài, gõ nhận xét/điểm rubric rồi Enter — sinh viên thấy ngay trong tài khoản của mình.
Đánh giá trực tuyến chỉ là MỘT nguồn. Người làm nghề biết mỗi loại tín hiệu nằm ở đâu và cách trích xuất.