Data Analytics For Marketers

Vì sao bạn nên chọn khóa học này?

Phát triển kỹ năng phân tích cho mọi loại hình data từ data nội bộ như (Doanh thu, ngân sách, chi phí, kết quả mỗi chiến dịch…) đến data do agency cung cấp (Nghiên cứu thị trường, đo lường bán lẻ, sức khỏe thương hiệu, kết quả chạy quảng cáo số…)
Trang bị công cụ giúp xử lý data dễ dàng với quy trình 7 bước: Xác định mục tiêu – Thu thập data – Xác nhận tính hợp lệ của data – Phân tích data – Diễn giải data để tìm ra ý nghĩa – Mô hình hóa dữ liệu – Kể chuyện và sức ảnh hưởng của data
Nắm bắt ý nghĩa và ứng dụng của từng loại data trong từng mục đích marketing như: Dự báo, hoạch định kế hoạch, đánh giá hiệu quả….
Rèn luyện khả năng lượng hoá, cảm nhận data để từ đó đưa ra những đánh giá, làm cơ sở cho việc ra quyết định
Nâng cao sự tự tin của người học khi được cung cấp những công cụ phân tích đơn giản nhưng hữu hiệu, phân nhóm data với hướng dẫn về những chuẩn mực trong ngành
Đội ngũ giảng viên là những chuyên gia marketing kỳ cựu hiện làm đang việc tại các tập đoàn đa quốc gia vốn rất xem trọng data
Bài tốt nghiệp cuối khoá đặt ra thử thách rất nhiều data để đánh giá khả năng phân tích và chắt lọc data của học viên
Kết nối tuyển dụng, giới thiệu cơ hội việc làm

Ngày khai giảng dự kiến:
Thứ Ba, 01.06.2021

Thời lượng:
08 buổi

Ngày và giờ học dự kiến:

Th 3 – Th 5 (19:00 – 21:30)

Th 7 (14:00 – 16:30)

(*) Áp dụng trả góp 0%

HỌC PHÍ

8.100.000 VNĐ
~~9.000.000VNĐ~~

(Đăng kí trước ngày 12.05.2021 )

Khóa học này rất cần thiết, nếu bạn là

Chuyên viên marketing, chuyên viên quản lý nhãn hàng thuộc khách hàng (Client) với khoảng 1 – 2 năm kinh nghiệm, cần nắm bắt và phân tích số liệu để đưa ra đánh giá hoặc quyết định
Chuyên viên truyền thông thuộc agency phụ trách mảng planning (Digital planning, media planning, communication planning) cần phải tiếp cận data để đưa ra những đề xuất hoặc giải pháp truyền thông cho khách hàng
Chủ doanh nghiệp vừa, nhỏ và siêu nhỏ (MSME – micro – small – medium enterprise) hoặc các startup, phải kiêm nhiệm phần việc về marketing và nhận thấy tầm quan trọng của tư duy số liệu để đưa ra quyết định sáng suốt
* Yêu cầu đầu vào: Học viên cần có ít nhất 1 năm kinh nghiệm về marketing hoặc communication.

Tất cả những gì bạn đang tìm kiếm đã có ở đây

HỌC PHẦN 1: ỨNG DỤNG DATA TRONG MARKETING & COMMUNICATION

Data vô cùng quan trọng trong ngành Marketing & Communication vì mọi quyết định đều được ra dựa trên số liệu và thông tin. Học phần này giúp người học nhận ra rằng các chuyên gia marketing ngày nay cần trang bị tư duy về data và kỹ năng phân tích data. Tiếp đến học phần sẽ giới thiệu 1 quy trình chặt chẽ giúp xử lý data hiệu quả.
Buổi 1: Ứng dụng data trong Marketing & Communication
- Thấu hiểu về data và phân tích data trong Marketing & Communication
- Nhận biết khả năng phân tích data là kỹ năng sống còn của chuyên gia marketing
- Trang bị các công cụ chủ lực: Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau, SQL
- Làm quen với 7 bước quan trọng trong xử lý data
  - Bước 1: Xác định mục tiêu (Setting clear objectives) – Làm sao để tránh đi sai đường
  - Bước 2: Thu thập data (Collecting data) – Những phương pháp về thu thập data
  - Bước 3: Xác nhận tính hợp lệ của data (Validating data) – Thấu hiểu tầm quan trọng của data sạch
  - Bước 4: Phân tích data (Analysing data) – Giải tỏa nỗi lo lắng khi có quá nhiều data
  - Bước 5: Diễn giải data (Interpreting data) để tìm ra ý nghĩa (Insights) – Tìm ra thông điệp đúng và hợp lý
  - Bước 6: Mô hình hóa dữ liệu (Visualising data) – Đi từ căn bản đến ấn tượng
  - Bước 7: Nghệ thuật kể chuyện (Storytelling) và sức ảnh hưởng của data – Truyền tải thông điệp đến người nghe
Buổi 2: Tìm hiểu sâu về xử lý data
- Xác nhận tính hợp lệ của data (Validating data) để có ý nghĩa khi đọc
  - Làm sạch data – Hiểu về trình tự và hậu quả nếu bỏ qua bước này
  - Những lỗi data thường gặp và cách phát hiện
  - Các mẹo dùng Excel để xác nhận tính hợp lệ của data – Những công thức hữu dụng để làm tài liệu rút gọn (Cheatsheet)
- Phân tích data (Analyzing data) để chắt lọc những tinh túy
  - Mô tả mô hình cơ sở dữ liệu – Nhũng chỉ số thông dụng để nắm bắt cơ sở dữ liệu chuẩn
  - Phân tích thống kê – Từ trung bình đến kiểm định 2 đuôi (Two-tailed testing)
  - Giới thiệu về tích hợp dữ liệu (Data integration) – Nắm bắt điều cần tìm kiếm khi có nhiều hơn 1 cơ sở dữ liệu

HỌC PHẦN 2: ỨNG DỤNG DATA TRONG NHỮNG MỤC ĐÍCH KHÁC NHAU CỦA MARKETING & COMMUNICATION

Học phần thiết thực này hướng dẫn người học ứng dụng data trong những mục đích khác nhau của Marketing & Communication. Người học có thể áp dụng ngay những điều học được cho doanh nghiệp và cho công việc của mình.
Buổi 3: Mục đích 1: Các chỉ số đo lường động lực Đẩy (Push)
- Nắm bắt và phân tích data liên quan đến
  - Kinh doanh: Giá trị hàng đã bán (Sales value) vs. Số lượng hàng bán (Sales volume), giao dịch (Transaction), giá trị trung bình trên 1 giao dịch (APT – Average Value Per Transaction) hoặc giá trị trung bình trên 1 đơn hàng (AOV – Average Order Value), lực lượng bán hàng (Sales force)
  - Nhà phân phối (Distributors), kênh (Channels), và nhà bán lẻ (Retailers)
  - Hàng tồn (Stocks): Các chỉ số hàng tồn và những sự thật về hàng tồn
  - Thị phần
- Nắm bắt và phân tích data liên quan đến quản trị kinh doanh (Business management)
  - Kết quả kinh doanh thường niên (Annual business performance)
  - Kết quả marketing và thương hiệu thường niên (Annual brand and marketing performance)
- Phân tích tình huống thực tế
Buổi 4: Mục đích 2: Các chỉ số đo lường động lực Kéo (Pull)
- Nắm bắt và phân tích data liên quan đến
  - Hỗ trợ khách hàng (Consumer supports): Sức mua của người tiêu dùng (Offtakes), mức độ thâm nhập người dùng (Users penetration), mức độ tiêu thụ của người dùng (Users consumptions), chia sẻ ví tiền (Share of wallet), thị phần ngành hàng (Share of categories), mức độ nhận biết (Share of mind)
  - Sức khỏe thương hiệu (Brand health): Phễu thương hiệu (Brand funnels), tài sản thương hiệu (Brand equity), sức mạnh thương hiệu (Brand power)
  - Truyền thông (Communication): Đo lường các nội dung truyền thông
  - Kênh truyền thông: Truyền hình (TV), kỹ thuật số (Digital), ngoài trời (OOH – Out of home), vật dụng tại điểm bán hàng (POSM – Point of sales materials)
- Nắm bắt và phân tích data liên quan đến chiến dịch
  - Chiến dịch quảng cáo truyền hình (TV)
  - Chiến dịch quảng cáo ngoài trời (OOH)
  - Chiến dịch bán hàng (Sales events)
  - Chiến dịch khuyến mãi (Consumer promotion)
  - Chiến dịch tung sản phẩm mới (Launch)
- Phân tích tình huống thực tế
Bài 5: Mục đích 3: Hoạch định thị trường, kinh doanh, và người tiêu dùng
- Nắm bắt cách sử dụng những giả định để thực hiện nghiên cứu thị trường và hoạch định kinh doanh
  - Biết và ứng dụng nguyên tắc MECE để xác định động lực thúc đẩy (Key drivers) của ngành hoặc xác định phân khúc để ước lượng độ lớn của thị trường
  - Vận dụng những nguồn thông tin sẵn có để tính toán độ lớn của thị trường và dự báo chuyển động của thị trường
  - Tích hợp những dự đoán về chuyển động của thị trường với nguồn data nội bộ để dự báo hiệu quả kinh doanh
- Nắm bắt hành trình người dùng (Customer journey) bằng cách thiết lập bản đồ (Mapping) kết nối các điểm tương tác với người dùng (Customer touch points)
  - Mô hình hoá các điểm tương tác với người dùng trong phễu hành trình mua hàng từ trước khi mua (Pre-sales), trong khi mua (During sales), và sau khi mua (Post-sales)
  - Kết nối dữ liệu nội bộ vào hành trình mua hàng để thường xuyên theo dõi hiệu quả
- Theo dõi và cải thiện trải nghiệm của khách hàng thông qua chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng (NPS – Net Promoter Score)
  - Hiểu về thiết kế và ứng dụng NPS trong kinh doanh
  - Phân tích trải nghiệm của khách hàng theo chuẩn mực đi kèm với những chỉ số kinh doanh và vận hành để từ đó đưa ra các hoạt động cải tiến
Bài 6: Mục đích 4: Digital marketing
- Nắm rõ các chỉ số cơ bản (Fundamental metrics) của digital marketing
- Làm quen với các công cụ xử lý dữ liệu cơ bản trong digital qua các bước: Cleaning – Processing – Visualization – Modeling
- Khám phá chỉ số Giá trị vòng đời khách hàng (CLV – Customer Lifetime Value)
- Phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề với digital marketing
- Phân tích các tình huống thực tế về xử lý dữ liệu và bài tập

HỌC PHẦN 3: ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Data quá nhiều nhưng cũng quá thiếu luôn là cảm giác của những marketers khi bắt đầu quá trình phân tích. Học phần thiết thực này giúp người học tỉnh táo và tự tin với từng bước phân tích và trình bày data.
Buổi 7: Ứng dụng phân tích dữ liệu
- Nhận biết những điều cần mong đợi về các vấn đề kinh doanh trong thực tế
- Phân tích đề tốt nghiệp và nắm bắt rõ bối cảnh của tình huống trong đề
- Diễn giải những điều tìm kiếm trong kinh doanh thành phân tích các mục tiêu
- Lên kế hoạch cho những mô hình phân tích và nhu cầu về data
- Kiểm chứng về mạch bài thuyết trình data hiệu quả
- Hỏi đáp đề làm rõ về đề tốt nghiệp

HỌC PHẦN 4: THUYẾT TRÌNH CUỐI KHOÁ

Buổi 8: Thuyết trình cuối khóa
- Trình bày kết quả phân tích data và những kết luận mang tính định hướng hành động dựa trên tình huống được cung cấp
- Hỏi đáp

Đừng phí phút giây nào nữa, hãy khám phá khóa học ngay hôm nay!

Ngày nay, với sự canh tranh gay gắt trên thị trường, sự thống lĩnh quyền lực của người tiêu dùng, và sự bùng nổ của media, mọi quyết định đưa ra cần phải dựa trên cơ sở dữ liệu. Giữa một rừng data, một danh sách dài những chỉ số đo lường (Key performance indicators), và hàng loạt các thông số (Metrics), làm sao các chuyên gia marketing có thể lượng hoá được vấn đề và đọc vị những con số để từ đó đưa ra quyết định đúng đắn? Câu trả lời chính là kỹ năng phân tích data và sự am hiểu ứng dụng của data trong từng mục đích khác nhau như dự báo, lên kế hoạch, đánh giá hiệu quả…. Đây là kỹ năng sống còn của bất kỳ ai tham gia trong ngành Marketing & Communication.

Khóa học Data Analytics For Marketers tại AIM Academy được thiết kế bởi các chuyên gia marketing giàu kinh nghiệm, giúp đơn giản hoá thế giới phức tạp của data, để những người làm marketing, vốn không phải là những kỹ sư công nghệ thông tin, có thể biến data thành trợ thủ đắc lực trong công việc.