Exawin Posts
Mastering Complexity
Khám phá hệ sinh thái Trí tuệ Thống nhất của EXA giúp chuyển đổi môi trường kinh doanh phức tạp thành kết luận rõ ràng và xác định lại chiến lược.
![BA04-1. [Tiểu thuyết] Xác suất ở Sài Gòn — Ngày dữ liệu đánh bại trực giác (Phần 1)](/_next/image?url=%2Fstatic%2Fimages%2FBA041-saigon-probability-1.png&w=3840&q=75)
BA04-1. [Tiểu thuyết] Xác suất ở Sài Gòn — Ngày dữ liệu đánh bại trực giác (Phần 1)
Thị trường phân phối chung cư cao tầng tại Thành phố Hồ Chí Minh. Cuộc đối đầu giữa một nhân viên bán hàng xuất sắc dựa vào trực giác và một người mới dựa vào dữ liệu. Dưới hình thức tiểu thuyết, câu chuyện này sẽ giải thích cách công cụ Bayesian EXAWin trở thành vũ khí chiến thắng trong cuộc cạnh tranh bán bất động sản ở Đông Nam Á. Phần 1: Khoảng lặng trước cơn bão — Hai nhân viên bán hàng ở Sài Gòn.
![BA04-2. [Tiểu thuyết] Xác suất ở Sài Gòn — Ngày dữ liệu đánh bại trực giác (Phần 2)](/_next/image?url=%2Fstatic%2Fimages%2FBA042-saigon-probability-2.png&w=3840&q=75)
BA04-2. [Tiểu thuyết] Xác suất ở Sài Gòn — Ngày dữ liệu đánh bại trực giác (Phần 2)
Kết cục của cuộc chiến mở bán 480 căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh. Hợp đồng của Giám đốc Phan, sự thức tỉnh của Tuấn, và màn lật ngược tình thế được dẫn dắt bởi EXAWin của Park Jun-hyuk. Cuộc đối đầu giữa trực giác và dữ liệu cuối cùng cũng đi đến hồi kết.
BA024. Sự tiến hóa của EXAWin Bayesian Engine: Ngày dữ liệu tự điều chỉnh tham số
EXA Bayesian Engine đã tính toán xác suất thắng đơn hàng, nhưng độ chính xác phụ thuộc vào tham số ban đầu do con người thiết lập. Khi 100 giao dịch lịch sử được tích lũy, engine đã sẵn sàng tự tiến hóa. Grid Search, MCMC Ensemble Sampling, và Cross-Validation — ba công cụ toán học phối hợp tìm kiếm tham số tối ưu. Được kể dưới dạng câu chuyện.
![BA04-5. [Phần 4/Phần Cuối của Chuỗi bài] Bayesian A/B Testing — Chiến lược Bán hàng nào Hiệu quả hơn?](/_next/image?url=%2Fstatic%2Fimages%2FBA045-ab-testing.png&w=3840&q=75)
BA04-5. [Phần 4/Phần Cuối của Chuỗi bài] Bayesian A/B Testing — Chiến lược Bán hàng nào Hiệu quả hơn?
Email vs. Gọi điện thoại, Demo kỹ thuật vs. Meeting nghiệp vụ, Đề xuất giảm giá vs. Đề xuất giá trị — So sánh hiệu quả của các chiến lược bán hàng trong thời gian thực bằng xác suất Bayesian thay vì giá trị p-value của trường phái tần suất. Thậm chí tự động hóa việc tối ưu chiến lược bằng cách sử dụng Thompson Sampling.
![BA04-4. [Phần 3 của Chuỗi bài] Phân tích Đối thủ Cạnh tranh bằng Xác suất Có điều kiện — Biết địch thì sẽ thấy tỷ lệ thắng](/_next/image?url=%2Fstatic%2Fimages%2FBA044-competitive-analysis.png&w=3840&q=75)
BA04-4. [Phần 3 của Chuỗi bài] Phân tích Đối thủ Cạnh tranh bằng Xác suất Có điều kiện — Biết địch thì sẽ thấy tỷ lệ thắng
Sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh ảnh hưởng đến P(Win) của chúng ta như thế nào? Phương pháp luận để phân tích bối cảnh cạnh tranh về mặt toán học và thiết kế các kịch bản phản ứng chiến lược bằng cách sử dụng xác suất có điều kiện, mạng Bayesian, và Hệ số Tác động Cạnh tranh (CIF).
![BA04-3. [Phần 2 của Chuỗi bài] Quản lý Xác suất Danh mục đầu tư — Đọc toàn bộ Pipeline bằng Bayesian](/_next/image?url=%2Fstatic%2Fimages%2FBA043-portfolio-management.png&w=3840&q=75)
BA04-3. [Phần 2 của Chuỗi bài] Quản lý Xác suất Danh mục đầu tư — Đọc toàn bộ Pipeline bằng Bayesian
Vượt ra ngoài P(Win) của từng giao dịch (deal) riêng lẻ, tính toán doanh thu kỳ vọng của toàn bộ pipeline bán hàng bằng Bayesian. Dự báo bảo thủ/lạc quan, ma trận ưu tiên giao dịch, và phân bổ nguồn lực tối ưu — toán học và chiến lược của Quản lý Danh mục đầu tư Bayesian.