post
Data Analyst
Full stack Marketing
95

7 kiến thức về phân tích dữ liệu mà Marketer nên học để tăng hiệu quả công việc

Data Analytics là một trong những kỹ năng rất cần thiết của nhân sự marketer. Để ứng dụng hiệu quả vào công việc chuyên môn của mình, bạn có thể tham khảo những kỹ năng phân tích dữ liệu mà dân marketer nên học dưới đây nhé.

1. Hiểu về các loại dữ liệu trong marketing

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 (Quantitative Data): Là loại dữ liệu được biểu diễn bằng các con số và có thể đo lường được. Ví dụ: số lượt truy cập website, số lượng sản phẩm bán ra, doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi. Dữ liệu định lượng giúp marketer trong việc phân tích các xu hướng thị trường, xu hướng kinh doanh, so sánh các chỉ số hiệu suất của chiến lược marketing, và đưa ra các quyết định dựa trên số liệu cụ thể,...
  • Dữ liệu định tính (Qualitative Data): Là loại dữ liệu mô tả về các đặc điểm, cảm nhận và ý kiến của khách hàng. Ví dụ: phản hồi từ khách hàng, bình luận trên mạng xã hội, kết quả phỏng vấn. Dữ liệu định tính giúp marketer hiểu rõ hơn về cảm nhận và động cơ của khách hàng, cung cấp insight để phục vụ cho việc xây dựng thông điệp hiệu quả. 

Dữ liệu định lượng trong marketing

Dữ liệu định lượng trong marketing

 

Dữ liệu khách hàng, dữ liệu hành vi, dữ liệu thị trường

  • Dữ liệu khách hàng (Customer Data): Bao gồm thông tin cá nhân của khách hàng như tên, tuổi, giới tính, địa chỉ, email, số điện thoại, và các thông tin liên quan khác. Dữ liệu khách hàng giúp marketer nhóm khách hàng theo từng tệp cụ thể (customer segmentation) để tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa và phù hợp với từng nhóm đối tượng.
  • Dữ liệu hành vi (Behavioral Data): Bao gồm các thông tin về hành vi của khách hàng khi tương tác với doanh nghiệp, như hành vi duyệt web, hành vi mua sắm, lịch sử giao dịch, và các hoạt động trên mạng xã hội. Dữ liệu hành vi giúp marketer hiểu rõ hơn về quá trình ra quyết định mua hàng của khách hàng và tối ưu hóa hành trình khách hàng (customer journey).
  • Dữ liệu thị trường (Market Data): Bao gồm các thông tin về thị trường, đối thủ cạnh tranh, xu hướng ngành, và các yếu tố kinh tế, xã hội ảnh hưởng đến thị trường. Dữ liệu thị trường giúp marketer định vị doanh nghiệp trên thị trường, xác định cơ hội và thách thức, và điều chỉnh chiến lược marketing phù hợp.

2. Các nhóm công cụ phân tích dữ liệu

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: 

 

Nhóm công cụ thu thập dữ liệu

 

Dưới đây là danh sách các công cụ thu thập dữ liệu trong marketing mà bạn có thể sử dụng:

  • Google Analytics 4: giúp theo dõi và phân tích lưu lượng truy cập trang web như: hành vi người dùng, nguồn lưu lượng, và hiệu suất trang web,...
  • Google Search Console: giúp theo dõi hiệu suất của trang web trong kết quả tìm kiếm của Google như: cung cấp dữ liệu về từ khóa, lượt hiển thị, và tỷ lệ nhấp chuột (CTR),...
  • Social Insight: Ví dụ như Meta Insight, Instagram Insight, Twitter Analytics hay Hootsuite (công cụ phân tích dữ liệu mạng xã hội đa nền tảng),...
  • Hubspot: Nền tảng CRM tích hợp các công cụ thu thập và phân tích dữ liệu marketing, như cung cấp dữ liệu về chiến dịch email, trang đích, và hành vi khách hàng,...
  • Hotjar: Công cụ phân tích hành vi người dùng thông qua bản đồ nhiệt (heatmaps) và ghi lại phiên người dùng, giúp hiểu rõ cách người dùng tương tác với trang web.
  • SurveyMonkey, Typeform: giúp tạo và phân tích khảo sát trực tuyến, thu thập dữ liệu ý kiến và phản hồi từ khách hàng.

Google Analytics 4 là công cụ thu thập dữ liệu được sử dụng phổ biến hiện nay

Google Analytics 4 là công cụ thu thập dữ liệu được sử dụng phổ biến hiện nay

 

Nhóm công cụ phân tích dữ liệu

 

Nhóm công cụ phân tích dữ liệu nên biết như:

  • Google Sheet/Microsoft Excel: Hầu hết mọi người đều biết cách thực hiện các phép tính cơ bản trong Excel/Google Sheet, nhưng nó mạnh mẽ hơn nhiều người nghĩ. Từ việc sắp xếp dữ liệu theo những cách dễ điều hướng cho đến biến lượng dữ liệu khổng lồ thành các phép chiếu và biểu đồ, Excel là một trong những công cụ phân tích dữ liệu đơn giản và hiệu quả cho marketing. 
  • Công cụ trích xuất, xử lý dữ liệu: Ở nhiều các công ty lớn, hoặc các công ty chú trọng công nghệ, dữ liệu sẽ được lưu trữ trong các database, và lượng dữ liệu này là vô cùng lớn. Do đó, bạn sẽ cần học SQL hoặc tool nội bộ của công ty để “gọi” những dữ liệu mà bạn cần ra. Một bạn chưa từng làm Data, nhìn vào các ngôn ngữ lập trình hoặc tool thì rất dễ sợ hãi. Tuy nhiên, riêng SQL thì rất dễ học, và bạn hoàn toàn có thể sử dụng SQL phục vụ cho công việc chỉ sau 2 – 3 tuần học hỏi và thực hành.
  • Công cụ phân tích & trực quan hóa dữ liệu: Đối với các dữ liệu nhỏ hoặc đã được xử lý, bạn có thể sử dụng Excel. Nhưng nếu bạn cần phân tích những dữ liệu lớn và phức tạp hơn, thì Power BI, Tableau, hoặc thậm chí là Python, R sẽ là những công cụ mà bạn cần bổ trợ thêm.
  • Công cụ tự động hóa (nâng cao): Việc xử lí, phân tích dữ liệu hoặc làm báo cáo bằng tay sẽ khiến bạn vô cùng mất thời gian. Lúc này, bạn có thể học thêm một vài công cụ tự động hóa như VBA, Power Query, Python,… sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu suất làm việc của mình. 

Top công cụ phân tích dữ liệu phổ biến cho Marketer

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.

3. Kỹ năng về xác suất thống kê

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:

  • Trung bình và độ lệch chuẩn: Nếu marketer muốn hiểu về doanh số bán hàng hàng tháng, họ sẽ tính trung bình doanh số để biết được mức doanh số chung, và độ lệch chuẩn để biết mức biến động của doanh số hàng tháng.
  • Phân phối: Nếu marketer nhận thấy rằng phần lớn khách hàng mua hàng vào cuối tuần (phân phối lệch phải), họ có thể lên kế hoạch cho các chương trình khuyến mãi tập trung vào cuối tuần.
  • Kiểm định giả thuyết: Giả sử marketer muốn biết liệu thay đổi thiết kế trang web có làm tăng tỷ lệ chuyển đổi không. Họ có thể sử dụng kiểm định giả thuyết để so sánh tỷ lệ chuyển đổi trước và sau khi thay đổi thiết kế.

4. Kỹ năng phân tích

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,...

5. Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề (Critical Thinking and Problem-Solving)

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.

6. Hiểu biết về các dạng biểu đồ

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

Các dạng biểu đồ trực quan hoá dữ liệu

7. Kỹ năng Data Storytelling

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. 

Lời kết

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

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
Đăng ký nhận bản tin
Đăng ký ngay để nhận tin tức và tài liệu mới nhất về công nghệ