Ưu đãi 15% khóa học Market Insights.

Xem ngay
Đăng nhập VI EN

logo logo

VI EN

DATA ANALYTICS FOR MARKETERS

Phân tích và ứng dụng data để ra quyết định marketing

  • 0 Học viên tự tin tham gia thị trường lao động

  • 0 Chương trình đào tạo theo yêu cầu được tổ chức cho các khách hàng doanh nghiệp

  • 0 Thí sinh tham gia 10 cuộc thi tìm kiếm tài năng trẻ

LỢI ÍCH CỦA
KHÓA HỌC

  • Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu (data analytics) 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 

ĐỐI TƯỢNG HỌC

  • 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.

NỘI DUNG
KHÓA HỌC

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 đầu tiên trong khóa học về data analysis 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 in Marketing & Communication
  • Thấu hiểu về data và data analytics 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

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. 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 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 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  

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 

THUYẾT TRÌNH CUỐI KHÓA

 

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

SỰ CẦN THIẾT
CỦA KHÓA HỌC

  • 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 học kỹ năng phân tích dữ liệu (data analytics) 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 là khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh 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.

GIẢNG VIÊN
KHÓA HỌC

  • HOÀNG MINH DƯƠNG

    Chief Executive Officer

    AppROI

  • THÁI PHƯỚC NGUYỀN

    Manager, Customer Experience

    Lazada Việt Nam

  • TRẦN CHÍ KHẢI

    Consumer Insight Manager

    Masan Consumer

  • LÊ HÀ THU

    Former Research Manager/ Associate Manager

    IFM/ Kantar Vietnam

HỌC VIÊN CHIA SẺ