Trong bối cảnh hiện đại, Data analytics đã trở thành nền tảng không thể thiếu trong lĩnh vực Performance Marketing, nơi hiểu biết và khai thác hiệu quả các chỉ số có thể định hình và thúc đẩy thành công của mọi chiến dịch. Điều này đòi hỏi sự nhạy bén trong việc thu thập và phân tích dữ liệu để không chỉ nắm bắt, mà còn tối ưu hóa mọi quyết định marketing. Mặc dù kỹ năng phân tích dữ liệu không quá phức tạp, việc ứng dụng chúng một cách chính xác để giải quyết các vấn đề cụ thể lại là một thách thức. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về thế giới của Data analytics, tìm hiểu cách thức dữ liệu được sử dụng để phân tích, giải quyết vấn đề, và tối ưu hóa hiệu quả các chiến dịch quảng cáo.

Các loại dữ liệu thường gặp trong Data Analytics cho Performance Marketing

Trong bối cảnh Digital Marketing, việc thu thập dữ liệu là vô cùng dễ dàng nhưng thường khiến các doanh nghiệp cảm thấy choáng ngợp bởi khối lượng lớn thông tin không biết cách xử lý. Để hỗ trợ doanh nghiệp khai thác hiệu quả dữ liệu trong các chiến dịch Performance Marketing, chúng ta cần nắm bắt ba loại dữ liệu cơ bản sau:

• Dữ liệu Quảng cáo: Bao gồm toàn bộ thông tin từ các chiến dịch quảng cáo trên nền tảng như Google, Facebook, TikTok, cùng các công cụ theo dõi của bên thứ ba như Atlas, DoubleClick. Các chỉ số quan trọng bao gồm lượt tiếp cận (Reach), lượt xem (Impression), nhấp chuột (Click), tương tác (Engagement), lượt xem video (View), và khách hàng tiềm năng (Lead).
• Dữ liệu Hiệu quả Kinh doanh: Là dữ liệu liên quan đến hoạt động và thành tích kinh doanh của công ty, được ghi nhận qua các hệ thống như CRM, OMS, và các công cụ bên ngoài như Google Analytics, Appsflyer, Adjust. Chúng ta có thể theo dõi các chỉ số như lượt truy cập website, số lượng đơn hàng, số khách hàng tiềm năng, doanh số, số lượng khách hàng mới, và ROI.
• Dữ liệu Khách hàng: Đây là dữ liệu cá nhân của khách hàng như tên, tuổi, số điện thoại, email, cùng với dữ liệu về hành vi mua sắm như số lần mua hàng, các sản phẩm đã mua, tổng giá trị mua hàng, và hoạt động trên các nền tảng số của doanh nghiệp như lượt truy cập website, sản phẩm được xem, thời gian xem sản phẩm.

 

Hiểu rõ và biết cách sử dụng hiệu quả ba loại dữ liệu này sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược và đạt được kết quả cao trong các chiến dịch Performance Marketing.

Dimension và Metrics trong Data Analytics cho Performance Marketing là gì?

Trong thế giới Data Analytics, hai khái niệm không thể thiếu là “Dimension” và “Metric”. Các công cụ phân tích quảng cáo phổ biến như Google Analytics, Meta Business, Adwords, Appsflyer, Adjust đều được xây dựng dựa trên hai khái niệm cơ bản này.

• Dimension (Lớp cắt): Dimension là các thuộc tính hoặc đặc điểm mô tả dữ liệu. Chúng giúp phân loại và nhóm dữ liệu để dễ dàng phân tích và báo cáo. Dimension không chỉ giới hạn trong các thông tin cơ bản như tên, ngày tháng, vị trí, loại chiến dịch, giới tính mà còn có thể mở rộng ra các khía cạnh khác như thành phố, nguồn gốc dữ liệu, độ tuổi và giới tính của người dùng.
• Metric (Chỉ số): Metric là các đơn vị đo lường định lượng, thường dựa trên các giá trị số. Chúng được sử dụng để đánh giá hiệu suất, đo lường kết quả, và hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cụ thể. Metric bao gồm các chỉ số như số lần truy cập website, doanh số, lợi nhuận, số lượng khách hàng, số đơn hàng, và nhiều hơn nữa. Đây là những phép đo cần thiết để đánh giá hiệu quả của một chiến dịch hoặc hoạt động kinh doanh.

Nguồn: PMAX

Hiểu và vận dụng linh hoạt hai khái niệm này sẽ cho phép doanh nghiệp không chỉ nắm bắt được bản chất của dữ liệu mà còn có thể tự xây dựng và quản lý hệ thống phân tích dữ liệu hiệu quả.

Để dễ hình dung hơn về hai khái niệm Metric và Dimension, cùng PMAX quan sát ví dụ dưới đây:

Nguồn: PMAX

Trong hình minh họa, “Default channel grouping” được định nghĩa là Dimension, tức các lớp cắt phân loại theo từng loại kênh truyền thông. Ví dụ, số lượng “User” là Metric, chỉ ra rằng có 54,886 người dùng đến từ kênh Organic Search, 32,067 người dùng từ kênh Paid Search, và các con số tương tự cho các kênh khác.

Điều quan trọng cần nhớ là mọi bảng biểu và dữ liệu đều cần được cấu trúc bởi Dimension và Metric. Việc thu thập và hiển thị dữ liệu phụ thuộc vào nhu cầu của người sử dụng: họ muốn xem chỉ số nào và muốn phân tích dữ liệu theo những lớp cắt nào. Tùy vào từng dự án marketing khác nhau, chúng ta sẽ có các nhóm metrics khác nhau tương ứng với từng giai đoạn trong phễu marketing. Ví dụ:

Trong một dự án Marketing tổng quan:

• Giai đoạn nhận diện: Các chỉ số như Reach (Độ phủ) và Impression (Lượt xem) được theo dõi để đánh giá mức độ phổ biến của nội dung hoặc quảng cáo. Chi phí được tính theo mỗi ngàn lần hiển thị (CPM);
• Giai đoạn cân nhắc: Ở cấp độ này, người dùng bắt đầu tương tác với nội dung qua các hành động như Click và Engagement (Tương tác). Các nhà tiếp thị thường sử dụng Cost Per Click (CPC) hoặc Cost Per Engagement (CPE) để đo lường chi phí cho mỗi tương tác này;
• Giai đoạn chuyển đổi: Giai đoạn cuối cùng là khi người dùng thực hiện hành động mục tiêu như Lead generation (Tạo khách hàng tiềm năng) hoặc Purchase (Mua hàng). Chi phí ở giai đoạn này thường được tính bằng Cost Per Acquisition (CPA), chi phí cho mỗi khách hàng tiềm năng hoặc mua hàng thành công.

 

Mô hình này giúp các nhà tiếp thị định hướng và tối ưu chiến dịch của họ để tối đa hóa hiệu quả đầu tư, từ giai đoạn tạo nhận thức cho đến khi thúc đẩy hành động mua hàng, bằng cách phân tích chi phí và hiệu quả ở mỗi bước.

Nguồn: PMAX

Trong một chiến dịch Marketing – Ecommerce, các nhóm metrics cũng có sự thay đổi nhất định, bao gồm:

• Giai đoạn nhận diện: Ở giai đoạn này, các chỉ số như Reach (Độ phủ) và Impressions (Lượt xem) được theo dõi để đánh giá mức độ tiếp cận của quảng cáo. Chi phí cho giai đoạn này được tính dựa trên mỗi ngàn lần hiển thị (CPM).
• Giai đoạn cân nhắc: Giai đoạn này bao gồm các chỉ số như Click-through Rate (CTR) và Clicks, đo lường mức độ tương tác của người dùng với quảng cáo. Chi phí cho mỗi click (CPC) là chi phí chính ở giai đoạn này.
• Giai đoạn chuyển đổi: Đây là bước cuối cùng trong funnel, bao gồm các hành động như Add to Cart (ATC) và Purchase. Ở giai đoạn này, Conversion Rate (CR) được chia thành hai phần: từ Click đến Add to Cart (CR1) và từ Add to Cart đến Purchase (CR2). Chi phí trên mỗi Add to Cart (CPATC) và chi phí trên mỗi Order (CPO) là những chỉ số quan trọng đo lường hiệu quả chuyển đổi của quảng cáo.

 

Mô hình này rất hữu ích cho các nhà marketing trong việc theo dõi và tối ưu hóa hiệu quả các chiến dịch thương mại điện tử từ giai đoạn tạo nhận thức ban đầu đến khi khách hàng thực hiện mua hàng, cho phép họ đánh giá và cải thiện ROI một cách hiệu quả.

Nguồn: PMAX

Data Analytics – Quy trình phân tích dữ liệu marketing (Data analysis)

Sau khi đã làm quen với các thuật ngữ và khái niệm cơ bản, bước tiếp theo trong quá trình phân tích dữ liệu marketing là áp dụng một quy trình khoa học để khai thác thông tin một cách hiệu quả. Quy trình Data analytics trong marketing bao gồm 5 bước cụ thể:

Nguồn: PMAX

• Xác định mục tiêu và vấn đề cần giải quyết: Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất, nơi bạn xác định những gì cần đạt được hoặc những vấn đề cần phân tích. Từ đây, các mục tiêu hoặc KPIs (Chỉ số đánh giá hiệu quả) được thiết lập dựa trên những vấn đề đã được xác định.

• Thu thập dữ liệu: Bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phù hợp với mục tiêu đã đặt ra. Nhờ vậy, việc theo dõi dữ liệu (Data Tracking) sẽ đảm bảo các dữ liệu cần thiết cho phân tích được thu thập một cách hệ thống.

• Xử lý và xác minh dữ liệu: Trong bước này, dữ liệu sẽ được sàng lọc để chỉ những dữ liệu chính xác và phù hợp được sử dụng cho phân tích. Bước này sẽ hỗ trợ lập bản đồ dữ liệu (Data Mapping) tốt hơn để hiểu rõ cấu trúc và liên kết giữa các dữ liệu khác nhau.

• Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích để rút ra những thông tin và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu đã được xử lý. Đây là giai đoạn tập trung phân tích dữ liệu  giúp làm sáng tỏ các mô hình, xu hướng và mối quan hệ, cung cấp insight cho các chiến lược tiếp theo.
• Trực quan hóa và diễn giải kết quả: Cuối cùng, dữ liệu được phân tích sẽ được trình bày dưới dạng đồ họa để dễ hiểu, giúp việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Việc trực quan hóa này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về kết quả phân tích mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định chiến lược chính xác.

 

Quy trình này không chỉ áp dụng trong việc báo cáo và phân tích cho các chiến dịch quảng cáo mà còn trong việc đưa ra các quyết định chiến lược. Việc nắm bắt chính xác và hiệu quả các Insight từ dữ liệu có thể giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực đáng kể, hạn chế việc thử nghiệm không cần thiết và tập trung vào những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất theo nguyên tắc 80/20.  Việc phân tích dữ liệu không chỉ nhằm mục đích tăng lợi nhuận thông qua việc nâng cao hiệu quả của chiến dịch và cá nhân hóa nội dung, mà còn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện sản phẩm, kiểm soát hiệu quả chiến dịch, và dự đoán nhu cầu của thị trường, giúp họ đưa ra các quyết định chiến lược thông minh hơn, tiết kiệm chi phí và đồng thời tăng doanh số.

Nguồn: PMAX

Hãy cùng PMAX khám phá chi tiết từng bước trong quy trình này để nâng cao hiệu quả của chiến dịch marketing.

Bước 1: Xác định mục tiêu và vấn đề cần phân tích

Bước này đóng vai trò vô cùng quan trọng, đóng vai trò như kim chỉ nam định hướng cho tất cả các hoạt động tiếp theo của doanh nghiệp. Trước hết, doanh nghiệp cần phải xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết và đặt ra các câu hỏi cụ thể mà dữ liệu có thể trả lời. Đây là yếu tố cốt lõi trong phân tích dữ liệu: càng xác định rõ ràng và chi tiết, phân tích càng trở nên chính xác và hiệu quả. Nếu không xác định mục tiêu rõ ràng, doanh nghiệp có thể lãng phí thời gian và nguồn lực mà không đạt được kết quả mong muốn, đi ngược lại với tư duy tối ưu hóa hiệu quả.

Ví dụ về xác định mục tiêu: Trong việc phân tích hiệu quả của các hoạt động Performance Marketing cho chiến dịch 11.11 trên sàn thương mại điện tử Lazada, mục tiêu cần làm rõ nguyên nhân của kết quả đạt được, bài học kinh nghiệm và rút ra các điểm cải tiến cho chiến dịch 12.12 sắp tới.

Để xác định mục tiêu rõ ràng trong kinh doanh hoặc marketing, nhà tiếp thị có thể dựa vào ba phần chính: Objective, KPIs, và Target. Đây là ba yếu tố cốt lõi trong việc định hình và đo lường hiệu quả của bất kỳ chiến dịch hoặc dự án nào.

• Objective (Mục tiêu): Đây là phần khởi đầu của quá trình, nơi xác định kết quả mong muốn mà doanh nghiệp hoặc chiến dịch nhắm tới. Mục tiêu cần được định nghĩa rõ ràng và cụ thể để đảm bảo rằng tất cả các hoạt động tiếp theo đều hướng tới việc đạt được kết quả này.
• KPIs (Key Performance Indicators): Là các chỉ số đánh giá hiệu quả, được sử dụng để theo dõi tiến trình và hiệu suất của mục tiêu đã đặt ra. KPIs cho phép các nhà quản lý và các bên liên quan đánh giá liệu các hoạt động đang tiến triển theo đúng hướng và đạt hiệu quả mong đợi hay không.
• Target (Mục tiêu cụ thể của KPI): Đây là các con số cụ thể mà mỗi KPI cần đạt được, dựa trên dữ liệu và phân tích. Đây là con số cụ thể mà doanh nghiệp nhắm tới cho từng KPI. Việc đặt mục tiêu cụ thể không chỉ giúp làm rõ kỳ vọng, mà còn tạo động lực và rõ ràng trong việc thực thi, giúp đánh giá khả năng thành công của chiến dịch một cách chính xác.

Nguồn: PMAX

Sự phối hợp giữa ba thành phần này tạo thành một khuôn khổ vững chắc giúp doanh nghiệp tập trung vào những gì quan trọng nhất, đo lường sự tiến bộ, và thích ứng chiến lược dựa trên dữ liệu thu được. Điều này không chỉ quan trọng cho việc quản lý hiệu quả mà còn là yếu tố thiết yếu để đảm bảo thành công lâu dài trong mọi hoạt động kinh doanh.

Mỗi loại chiến dịch sử dụng các KPIs khác nhau để đo lường hiệu quả, phù hợp với mục tiêu riêng của chúng. Bảng dưới đây tổng hợp các KPIs (Chỉ số Hiệu suất Chính) được đề xuất cho ba loại chiến dịch marketing khác nhau: Branding, Lead Generation, và Mobile App.

Bảng tổng hợp KPIs đề xuất cho từng loại chiến dịch khác nhau – nguồn: PMAX

• Branding: Các KPIs như Reach, Frequency, và CPM (Chi phí Mỗi Ngàn lần hiển thị) nhằm đo lường độ phủ và tần suất tiếp cận khách hàng. Engagement, Cost Per Engagement (CPE), và Engagement Rate (ER) đo lường mức độ tương tác của khách hàng với nội dung.
• Lead Generation: Trong chiến dịch này, các chỉ số như Message, Cost Per Message (CPMessage), Lead, Cost Per Lead (CPL), và các chỉ số khác như Qualified Lead (Q.Lead), Cost Per Qualified Lead (CPQL), và tỷ lệ Q.Lead giúp đánh giá hiệu quả trong việc tạo ra khách hàng tiềm năng. Chỉ số Customer và Customer Acquisition Cost (CAC) cung cấp thông tin về chi phí để có được một khách hàng.
• Mobile App: Các KPIs như Install và Cost Per Install (CPI) cho thấy chi phí và số lượng cài đặt ứng dụng. App Event và Cost Per Action (CPA) được sử dụng để đo lường các hoạt động cụ thể trong ứng dụng. Retention Rate và các chỉ số như MAU (Monthly Active Users) và DAU (Daily Active Users) đánh giá mức độ giữ chân người dùng trong ứng dụng.

 

Đây có thể xem là công cụ hữu ích để nhà tiếp thị xác định và theo dõi các chỉ số phù hợp với mục tiêu cụ thể của từng loại chiến dịch, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược để tối ưu hóa hiệu quả và chi phí.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Một khi mục tiêu phân tích đã được xác định rõ ràng, bước tiếp theo là xác định dữ liệu cần thu thập. Trong môi trường số, tồn tại hàng trăm, thậm chí hàng ngàn loại dữ liệu khác nhau; tuy nhiên, không phải tất cả đều cần thu thập, bởi điều này sẽ làm phức tạp hóa quá trình và tăng chi phí xử lý sau này. Để tối ưu hóa quá trình, hãy làm theo các bước sau:

• Xác định Key Metrics: Chọn lọc các chỉ số chính để đánh giá hiệu quả của chiến dịch, từ hiệu quả chi phí đến quy mô ảnh hưởng.
• Xác định Sub-Metrics: Đây là các chỉ số phụ giúp phân tích nguyên nhân và các yếu tố tạo nên kết quả của Key Metrics.
• Xác định các Dimension: Xác định các lớp cắt dữ liệu cần thiết để phân tích sâu hơn, từ đó có thể kết hợp các lớp cắt này để rút ra những hiểu biết chuyên sâu.

Ví dụ, trong bối cảnh phân tích hiệu quả của một chiến dịch Performance Marketing, các chỉ số và lớp cắt cần thiết có thể bao gồm:

• Key Metrics: Doanh số (để đánh giá quy mô) và ROAS (để đánh giá hiệu quả chi phí quảng cáo).
• Sub-Metrics: Từ Impression đến Click, sau đó là Add to Cart (ATC), và cuối cùng là Đơn hàng, cùng với CPM, CPC, chi phí trên mỗi ATC, CPO và ROAS.
• Dimension: Phân loại dữ liệu theo đối tượng người dùng, kênh quảng cáo, nhóm sản phẩm, và Creative.

Bước 3: Xử lý và xác minh dữ liệu

Xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu là bước cần thiết sau khi thu thập do sự phức tạp của nguồn dữ liệu đa dạng như Google, Facebook, CRM, hệ thống cửa hàng offline,… Những nguồn này thường cung cấp dữ liệu không đồng nhất về cấu trúc lẫn định nghĩa. Để đảm bảo tính nhất quán, cần xác định các Key Metrics và chuẩn hóa chúng giữa các hệ thống. Việc này thường yêu cầu có ít nhất một trường dữ liệu chung (ví dụ như UTM tags) để liên kết các dữ liệu từ nhiều nguồn, tạo thành một bức tranh toàn cảnh.

Xác minh dữ liệu: Sau khi xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là xác minh để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu. Đây là bước thường bị bỏ qua nhưng lại vô cùng quan trọng, bởi lỗi dữ liệu có thể dẫn đến những quyết định sai lầm. Ví dụ, nếu tổng doanh số ghi nhận là 10 tỷ VND nhưng dữ liệu đã xử lý chỉ ra con số 8 tỷ VND, điều này đòi hỏi phải kiểm tra lại để xác định nguyên nhân của sự chênh lệch. Tương tự, nếu số lượng đơn hàng vượt qua lưu lượng truy cập, điều này cũng cần được kiểm tra để xác định có sai sót nào trong quá trình xử lý dữ liệu không.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là giai đoạn quan trọng để đánh giá liệu chiến dịch đã đạt được các mục tiêu đã đặt ra ban đầu hay không. Khi các mục tiêu và KPI đã được xác định rõ ràng, việc này trở nên thuận tiện hơn nhiều.

Nắm rõ mục tiêu và KPI sẽ giúp xác định dễ dàng Campaign có đạt được mục tiêu ban đầu hay không. – nguồn: PMAX

Ví dụ: Giả sử một doanh nghiệp đặt ra mục tiêu cho chiến dịch 11.11 là đạt doanh thu 10 tỷ VND với ROAS là 4. Tuy nhiên, thực tế là doanh nghiệp chỉ đạt ROAS 3 mặc dù doanh thu đạt mục tiêu. Điều này chỉ ra rằng mặc dù doanh số đạt được nhưng hiệu quả chi phí lại không như kỳ vọng.

Bước tiếp theo là tìm hiểu tại sao ROAS lại không đạt được mục tiêu. Đây là lúc cần phân tích chi tiết hơn:

 

Phân tích theo Metric (Chỉ số)

Xem xét từng thành phần của ROAS:

ROAS = Doanh thu / Chi phí quảng cáo**

= (Số đơn hàng x Giá trị đơn hàng trung bình) / (CPM x Số lượt hiển thị / 1000)**

= Số click x Tỷ lệ chuyển đổi x Giá trị đơn hàng trung bình / (CPM x Số lượt hiển thị / 1000)**

= Tỷ lệ click (CTR) x Tỷ lệ chuyển đổi (CR) x Giá trị đơn hàng trung bình x 1000 / CPM**

ROAS không đạt như Target chủ yếu là vì CPM tăng quá cao và AOV giảm quá nhiều – Nguồn: PMAX

So sánh các chỉ số này với mục tiêu ban đầu, ta thấy ROAS không đạt được do CPM tăng cao và Giá trị đơn hàng trung bình giảm. Các giải pháp có thể bao gồm:

• Giảm CPM: Điều chỉnh chiến lược quảng cáo, chọn thời điểm ít cạnh tranh hơn, hoặc mở rộng nhóm đối tượng mục tiêu để giảm chi phí.
• Tăng Giá trị đơn hàng trung bình (AOV): Tập trung vào sản phẩm có giá trị cao hơn hoặc áp dụng chiến lược bundle, khuyến mãi cho đơn hàng có giá trị cao.

Phân tích theo Dimension (Lớp cắt)

Đánh giá hiệu quả chiến dịch dựa trên các lớp cắt khác nhau như đối tượng khách hàng, loại sản phẩm, chiến dịch sáng tạo, hoặc kênh quảng cáo để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả.

Phân tích theo các lớp cắt từ nhóm khách hàng. – Nguồn: PMAX

Phân tích theo các lớp cắt từ kênh quảng cáo. – Nguồn: PMAX

Dựa vào phân tích từ các bảng biểu, rõ ràng có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm khách hàng và kênh quảng cáo:

• Nhóm khách hàng: Các khách hàng đã có hành vi như Add to Cart (ATC), mua hàng, hoặc tương tác với fanpage của thương hiệu thường mang lại ROAS cao hơn so với nhóm khách hàng mới. Do đó, để tăng hiệu quả ROAS, nên cân nhắc phân bổ ngân sách quảng cáo cho những tập khách hàng này, vốn đã chứng minh được khả năng chuyển đổi cao.
• Kênh quảng cáo: Cần khai thác mạnh mẽ hơn các kênh tìm kiếm trên site trong các nền tảng E-commerce như Shopee, Tiki, Lazada,… để cải thiện chỉ số ROAS. Việc tập trung vào những kênh này có thể giúp tăng lượng khách hàng tiềm năng trực tiếp tìm kiếm sản phẩm, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.

 

Đây chỉ là những ví dụ cơ bản về cách sử dụng dữ liệu để phân tích vấn đề. Bạn có thể đi sâu hơn nữa bằng cách phân tích kết hợp nhiều lớp cắt, đào sâu vào từng chỉ số, hoặc kết hợp với các yếu tố bên ngoài để đưa ra giả thuyết và kiểm định chúng, nhằm đạt được kết quả phân tích chính xác và hữu ích nhất.

Bước 5: Trực quan hóa và diễn giải kết quả phân tích dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một bước thiết yếu trong Data analytics, giúp dễ dàng xác định vấn đề và tìm giải pháp thông qua việc đưa ra và kiểm chứng các giả thuyết. Tuy nhiên, không phải mọi dữ liệu hay báo cáo phân tích đều trực tiếp thể hiện được ý nghĩa hoặc kết quả liên quan đến vấn đề cần giải quyết.

Vì vậy, việc trực quan hóa kết quả phân tích là cực kỳ quan trọng để giúp các bên liên quan như đồng nghiệp, lãnh đạo, khách hàng hoặc nhân viên có thể dễ dàng hiểu được thông tin, nhận diện các xu hướng và insight quan trọng. Điều này cũng giúp họ nắm bắt được thông điệp muốn truyền tải một cách rõ ràng.

Một ví dụ điển hình về trực quan hóa dữ liệu là việc sử dụng dashboard. Dashboard giúp thể hiện dữ liệu phức tạp một cách trực quan, gọn gàng, qua đó cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về hiệu quả của các chiến dịch hoặc hoạt động kinh doanh.

Minh hoạ về trực quan hóa dữ liệu – Nguồn: PMAX

Lời kết 

Sự phát triển mạnh mẽ của Internet và công nghệ điện tử đã mở ra một cánh cửa rộng lớn, giúp chúng ta tiếp cận với một thế giới thông tin và dữ liệu quý giá, đóng vai trò thiết yếu cho mọi doanh nghiệp. Trong biển dữ liệu bao la, điều cần thiết là phải liên tục nâng cao kỹ năng đánh giá, chọn lọc, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả để thích ứng và phát triển trong kỷ nguyên số.

Những marketers và doanh nghiệp có khả năng tận dụng tốt các kỹ năng này sẽ có thể đóng góp đáng kể vào việc cải thiện hiệu suất hoạt động, đưa ra các quyết định chính xác và giảm thiểu rủi ro, không chỉ trong marketing mà còn trong toàn bộ quá trình vận hành. Ở những số tiếp theo Hạnh sẽ đi sâu vào từng usecase chi tiết và cụ thể hơn.