Học phần thiết thực này hướng dẫn người học ứng dụng data trong những mục đích khác nhau của Marketing & Communication. Sau khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh này, 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 

Buổi 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 

Buổi 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  

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 

 

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