Khóa Học Marketers Data Analysis For Decision Making | Học Rẻ Hơn Cùng EduMalls | Mã: 9215 Đây là bản mới nhất cập nhật tháng 6/2022 chứ không phải bản 2021.
MÔ TẢ KHÓA HỌC
Data Analytics (phân tích dữ liệu) là một phần của khoa học dữ liệu (Data Science), một bộ môn khá khô khan nhưng rất giúp ích để doanh nghiệp tăng trưởng.
Là một phần quan trọng không thể thiếu trong lĩnh vực kinh doanh Marketing
Marketing đang ngày càng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của dữ liệu được thu thập mọi lúc, mọi nơi. Số liệu (data) trở thành trung tâm của các quyết định marketing, từ doanh nghiệp lớn cho tới các SME, Startup. Vì vậy, yêu cầu mới cho một marketer để tồn tại trong kỉ nguyên số là khả năng làm việc với số liệu để đưa ra các quyết định chiến lược.
Thế nhưng, kĩ năng phân tích số liệu lại là điểm yếu của không ít bạn trẻ, không chỉ bởi các bạn ít cơ hội được va chạm trực tiếp với số liệu, mà còn thiếu sự dẫn dắt của những người có kinh nghiệm trong nghề.
Phải làm việc với số liệu thế nào? Quá nhiều số liệu khác nhau phải xử lý ra sao? Nếu chưa từng được đào tạo bài bản, chắc chắn bạn sẽ có cảm giác sợ hãi mỗi khi đối diện với “biển” số liệu này.
BẠN SẼ HỌC ĐƯỢC GÌ?
- Hiểu tổng quan về dữ liệu và công việc của Data AnalysisCó được cái nhìn tổng quan về dữ liệu và công việc của một người làm dữ liệu, bộ kỹ năng cần trang bị, từ đó có định hướng rõ ràng hơn cho bản thân.
- Rèn luyện tư duy "đặt câu hỏi đúng" trước khi tiếp cận giải quyết vấn đề với dữ liệuHiểu cách phân tích vấn đề để tìm ra đề bài phân tích dữ liệu, thông qua các công cụ issue tree, analytical framework.
- Trang bị tư duy làm việc với dữ liệu một cách bài bảnNắm được 6 bước cơ bản trong quy trình làm việc với dữ liệu: Define Problem, Data Collection, Data Preparation, Data Exploration (EDA), Building report, Insight & recommendation.
- Trau dồi khả năng đọc số, phân tích 04. dữ liệu
- Thực hành phân tích các chart dữ liệu đã được visualize ở các lĩnh vực khác nhau (sales, digital,...), từ đó rút ra insight và đề xuất giải pháp.
NỘI DUNG KHÓA HỌC
Chương 1: From Business problem to Data solution
- Vai trò của Data Analysis trong doanh nghiệp và xu hướng phát triển
- Các nhóm vấn đề thường gặp trong doanh nghiệp và xác định dữ liệu cần thu thập tương ứng
- Thực hành vẽ bản đồ phân tích để định hướng quá trình làm việc với dữ liệu, xử lý vấn đề doanh nghiệp
Chương 2: Data Analysis Technique
- Bản chất của khâu phân tích dữ liệu
- 7 kỹ thuật phân tích và tips đọc insight từ dữ liệu.
- Thực hành đọc hiểu dữ liệu
- Các lỗi sai thường gặp khi đọc dữ liệu
Chương 3: Digital 1: Nhóm dữ liệu Paid Media
- Phễu chuyển đổi và các KPI chính trên nền tảng Digital
- Các vấn đề thường gặp về hiệu quả quảng cáo digital và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó.
- Thực hành đọc và phân tích dữ liệu Facebook Ads & Google Ads
Chương 4: Digital 2: Nhóm dữ liệu Owned Media
- Xây dựng dashboard trên Google Analytics, đọc hiểu các chỉ số đánh giá hiệu quả Website
- Phân tích Facebook Insight, Facebook Ads Manager đánh giá hiệu quả kênh Facebook.
Chương 5: Digital 3: Case study
- Thực hành phân tích dữ liệu Paid Media (Facebook Ads, Google Ads) và Owned Media (Website, Fanpage) qua 1 Case study cụ thể
Chương 6: Nhóm dữ liệu bán hàng (Sales data)
- Cây tăng trưởng doanh số dựa trên năng lực phân phối
- 6 nhóm số liệu đo lường trong Bán lẻ và vai trò của từng loại tới quyết định marketing/ sales
- Thực hành case study về Sales (retail) data
Chương 7: Nhóm dữ liệu sản phẩm & hành vi khách hàng
- Cây tăng trưởng doanh số từ hành vi mua hàng
- Các vấn đề thường gặp về sản phẩm, khách hàng và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó. Thực hành đọc và phân tích dữ liệu.
- Quy trình đánh giá sản phẩm và phát triển sản phẩm mới dựa trên phân tích dữ liệu
Chương 8: Nhóm dữ liệu Tài chính (Finance data)
- Đọc hiểu các chỉ số tài chính quan trọng với Data/ Business Analyst, Marketer trong bảng P&L, bảng ngân sách chi tiêu cho quảng cáo và khuyễn mãi
- Thực hành đọc số, phân tích case study phân tích bảng P&L và ngân sách marketing để đưa ra quyết định đầu tư
Chương 9: Data Visualization
- Tầm quan trọng của Data Visualization trong quá trình làm việc với dữ liệu
- Phương pháp Lọc, Sắp xếp và Xử lý dữ liệu thô bằng Excel
- Thực hành với 10 loại đồ thị phổ biến: Dùng khi nào, Vẽ ra sao?
Lưu Ý
Thông Cáo DMCA
Copyright Disclaimer: This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền: Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Đăng nhận xét