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 – Mô hình hóa dữ liệu – Diễn giải data để tìm ra ý nghĩa – 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, 29.12.2020

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 09.12.2020 )

Khóa học này rất cần thiết, nếu bạn là

Chuyên viên marketing, chuyên viên quản lý nhãn hàng thuộc khách hàng (Client) ở tầm “beginner” hoặc “entry level” 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

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 và kinh doanh
- Nắm bắt cách sử dụng những giả định để dự đoán quy mô thị trường cho toàn ngành hàng hoặc cho 1 phân khúc
  - Biết và ứng dụng nguyên tắc MECE để xác định động lực thúc đẩy (Key drivers) của ngành và phân khúc
  - Vận dụng những nguồn thông tin sẵn có để lượng hoá sản lượng và giá trị của toàn ngành hoặc của phân khúc
  - Dùng những tính toán cơ bản trong bảng tính để cập nhật và dự báo chuyển động của thị trường
- Dự báo hiệu quả kinh doanh cho việc lên kế hoạch và dự toán ngân sách
  - Tích hợp những dự đoán về chuyển động của thị trường với nguồn data nội bộ để dự báo hiệu quả kinh doanh
  - Sử dụng chiến lược nội bộ và mùa vụ để lập kế hoạch ngân sách cho toàn năm
- Nắm bắt các công cụ dự báo nâng cao: Phân tích hồi quy (Regression analysis)
  - Giới thiệu mô hình và các chỉ số chủ đạo để tập trung vào mô hình
  - Nắm bắt cách chuẩn bị cơ sở dữ liệu để phân tích hồi quy bằng Excel
Bài 6: Mục đích 4: Trải nghiệm người dùng
- 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
- Thấu hiểu chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng (NPS – Net Promoter Score)
  - Hiểu về thiết kế và phương pháp của NPS
  - Ứng dụng NPS vào tình huống kinh doanh kinh doanh thành công (Best practices)
  - Biết cách triển khai NPS trong kinh doanh
- Đánh giá tầm quan trọng và hiệu quả của từng điểm tương tác (Touch point)
  - Phân tích sự phân bố các điểm tương tác để lượng hoá tầm quan trọng của từng điểm tương tác
  - Phân tích nhóm khách hàng detractor, neutral, promoter để thấu hiểu toàn diện hiệu quả của từng điểm tương tác
Bài 7: Mục đích 5: Digital marketing
- Trải nghiệm các chứng thực về digital data xuyên suốt hành trình mua hàng: Nhận thức (Awareness) – Kết nối (Engagement) – Chuyển đổi (Conversion) – Trung thành và chia sẻ (Loyal & sharing)
- Nắm bắt các khái niệm về cơ sở dữ liệu kỹ thuật số (Digital dataset)
- Phát triển khả năng đọc và hiểu digital data
  - Nhận thức (Awareness): Reach, frequency, impression…
  - Kết nối (Engagement): Like, share, comment, click…
  - Chuyển đổi (Conversion): Lead, contact, participant…
  - Trung thành và chia sẻ (Loyal & sharing): Subscription, page like…
- Xác định những loại data nào cần được xem xét tại từng giai đoạn của hành trình mua hàng
- Hiểu biết về tích hợp dữ liệu kỹ thuật số (Digital data integration) và xác định ưu tiên dựa trên mục tiêu truyền thông (Communication objectives)
- Biết cách đánh giá các chỉ số đo lường hiệu quả (Digital KPIs)

HỌC PHẦN 3: 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 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.