Khóa Học Data Analysis Phân Tích Dữ Liệu Cho Marketer Và Quản Lý Cấp Trung - Tomorrow Marketers

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

Với định hướng gần chuẩn công việc Data Analyst và Business Analyst, bộ công cụ trong khóa học được chọn theo logic rất thực tế. Excel và SQL cơ bản xuất hiện ở giai đoạn kỹ thuật phân tích dữ liệu vì đây là hai công cụ phổ biến để làm sạch dữ liệu, tổng hợp dữ liệu và truy vấn dữ liệu trước khi đi vào phân tích sâu hơn. Sau phần nền tảng đó, khóa học chuyển sang các nhóm dữ liệu cụ thể như Paid Media, Owned Media, Sales Data, Customer & Product Data và Finance Data để người học hiểu cách áp dụng data analysis theo từng bài toán kinh doanh thay vì học công cụ một cách tách rời. Cuối cùng, phần Data Visualization giúp nối kết toàn bộ quy trình từ business question đến insight, phù hợp với nhu cầu báo cáo và hỗ trợ decision making trong marketing, bán hàng và tài chính.

🧠	Học phần 1: Từ business problem đến bài toán dữ liệu ● Bắt đầu với cách xác định vấn đề kinh doanh và chuyển business question thành hướng phân tích dữ liệu rõ ràng. ● Phần này phù hợp với người muốn xây nền tảng analytical thinking trước khi đi vào xử lý và diễn giải dữ liệu.

🛠️

Học phần 2: Kỹ thuật phân tích dữ liệu với Excel và SQL cơ bản ● Làm quen với kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính và định lượng, đồng thời sử dụng Excel và SQL cơ bản để thao tác dữ liệu. ● Đây là phần nền giúp người học xử lý dữ liệu trước khi áp dụng vào các nhóm dữ liệu marketing, sales và finance.

📣

Học phần 3: Phân tích dữ liệu digital marketing và hành vi người dùng ● Đi vào các nhóm dữ liệu Paid Media như Facebook Ads, Google Ads để đánh giá hiệu quả chiến dịch và hỗ trợ tối ưu marketing. ● Mở rộng sang Owned Media từ website, fanpage, email và phần phân tích đa kênh để hiểu hành vi người dùng online. ● Phần này đặc biệt phù hợp với marketer và người làm tăng trưởng muốn dùng dữ liệu để cải thiện hiệu quả kênh số.

💼

Học phần 4: Sales Data, Customer Data và Product Data cho decision making ● Phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian, khu vực và sản phẩm để tìm insight tăng trưởng doanh thu. ● Kết hợp dữ liệu khách hàng và dữ liệu sản phẩm để hiểu hành vi mua sắm, phân khúc khách hàng và đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa. ● Đây là nhóm nội dung hữu ích cho sales, CRM, growth và các quyết định liên quan đến khách hàng và danh mục sản phẩm.

💹	Học phần 5: Finance Data và Data Visualization ● Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu chi phí, lợi nhuận và dòng tiền để hỗ trợ các quyết định chiến lược về tài chính. ● Kết thúc bằng Data Visualization với biểu đồ và dashboard để truyền đạt insight hiệu quả đến các bên liên quan.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

📝 Lưu ý cho người mới

Vì khóa học đi từ business problem, kỹ thuật phân tích dữ liệu đến nhiều nhóm dữ liệu chuyên biệt như Paid Media, Sales và Finance, bạn nên học theo đúng thứ tự để nắm chắc tư duy phân tích trước khi sang các phần dữ liệu theo từng domain.