Trước khi biết phân tích dữ liệu, bạn cần phải hiểu rõ nền tảng dữ liệu và các loại dữ liệu trong marketing phục vụ cho công việc của mình. Từ đó, bạn mới biết chọn lọc những dữ liệu phù hợp cho từng bài toán phân tích để tìm ra kết quả mong muốn.
Dữ liệu trong marketing có thể chia thành những loại sau:
Dữ liệu định lượng và định tính
Dữ liệu định lượng trong marketing
Dữ liệu khách hàng, dữ liệu hành vi, dữ liệu thị trường
Công cụ là phương tiện quan trọng mà marketer cần biết để hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu. Bạn cần biết 2 nhóm công cụ chính là:
Dưới đây là danh sách các công cụ thu thập dữ liệu trong marketing mà bạn có thể sử dụng:
Google Analytics 4 là công cụ thu thập dữ liệu được sử dụng phổ biến hiện nay
Nhóm công cụ phân tích dữ liệu nên biết như:
Top công cụ phân tích dữ liệu phổ biến cho Marketer
>>> Xem thêm: Top 5 công cụ phân tích dữ liệu trong Marketing và cách sử dụng.
Hiểu biết về thống kê là nền tảng quan trọng trong việc phân tích dữ liệu cho marketer. Dưới đây là chi tiết về các khái niệm cơ bản và cách chúng có thể được áp dụng trong công việc:
Một số kỹ năng phân tích dữ liệu cụ thể mà Marketer nên có như:
Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): giúp tổng hợp và mô tả các đặc điểm chính của dữ liệu. Nó thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi về "điều gì đã xảy ra". Mục đích là tạo các báo cáo về hiệu suất chiến dịch tiếp thị, số liệu thống kê về lưu lượng truy cập web, doanh số bán hàng, và hành vi khách hàng.
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics): giúp tìm hiểu nguyên nhân đằng sau các sự kiện hoặc kết quả cụ thể. Nó trả lời câu hỏi "tại sao điều này lại xảy ra". Ví dụ như: Phân tích nguyên nhân giảm hoặc tăng đột ngột trong doanh số, xác định yếu tố tác động đến hiệu quả của chiến dịch tiếp thị.
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Đây là kỹ năng nâng cao, đòi hỏi cần biết các kiến thức về lập trình, sử dụng mô hình thống kê và thuật toán để dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai. Nó trả lời câu hỏi "điều gì có thể xảy ra". Ví dụ như dự đoán nhu cầu sản phẩm, dự báo doanh số bán hàng, xác định xu hướng tiêu dùng của khách hàng hoặc đề xuất KPI marketing phù hợp,...
Tư duy phản biện giúp đánh giá các giải pháp tiềm năng và lựa chọn phương án tốt nhất dựa trên phân tích dữ liệu. Giải quyết vấn đề là khả năng xác định vấn đề và tìm ra các giải pháp khả thi. Ví dụ: Đánh giá hiệu quả các chiến lược tiếp thị, phân tích nguyên nhân cốt lõi của các vấn đề, đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu.
Có kiến thức về các dạng biểu đồ sẽ giúp cho Marketer làm tốt hơn trong quá trình trực quan hoá dữ liệu. Với từng loại dữ liệu khác nhau, bạn sẽ biết sử dụng các loại biểu đồ nào phù hợp, có thể giúp cho người xem dễ dàng nhìn ra insight từ nó.
Các dạng biểu đồ trực quan hoá dữ liệu
Data Storytelling (Kể chuyện bằng dữ liệu) là kỹ năng quan trọng không chỉ đối với Marketer mà còn với Data Analyst hay Business Intelligence Analyst. Data storytelling giúp marketer không chỉ phân tích và hiểu dữ liệu mà còn trình bày dữ liệu đó một cách hấp dẫn và dễ hiểu để thuyết phục các bên liên quan và hỗ trợ việc ra quyết định.
Đã đến lúc các Marketer nên trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu để ứng dụng vào công việc, tăng hiệu quả cho các chiến dịch marketing của mình. Đặc biệt, nếu sở hữu kỹ năng này, bạn có thể dễ dàng thăng tiến lên các vị trí công việc cao hơn.
Nếu muốn học phân tích dữ liệu toàn diện, bạn có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYSIS tại MindX, đào tạo kiến thức, kỹ năng để có thể ứng dụng vào làm việc thực tế chỉ sau 2 tháng.
Xem thông tin chi tiết chương trình học TẠI ĐÂY.