Trong thời đại số hóa, việc sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược Marketing không còn xa lạ với các doanh nghiệp. Phân tích dữ liệu hiệu quả giúp bạn hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng, tối ưu chiến dịch quảng cáo và đưa ra quyết định dựa trên số liệu thực tế. Diginext sẽ chia sẻ đến bạn 7 kiến thức phân tích dữ liệu quan trọng mà bất kỳ Marketer nào cũng cần nắm để tăng hiệu quả Marketing.
▶▶ 1. Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, xử lý, đánh giá các dữ liệu từ quá khứ với mục đích tìm ra những thông tin hữu ích và có giá trị. Sau đó được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. Đây là một quá trình gồm nhiều bước như kiểm tra, làm sạch, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
>> Xem thêm: https://diginext.com.vn/lam-the-nao-de-co-data-khach-hang-chat-luong/
▶▶ 2. Tổng hợp các kiến thức phân tích dữ liệu tăng hiệu quả
2.1. Các loại dữ liệu
Dữ liệu có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ quá trình ra quyết định theo nhiều cách khác nhau. Dưới đây là 4 loại dữ liệu thường được sử dụng:
Descriptive analysis (Phân tích mô tả): cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra. Loại phân tích dữ liệu này giúp mô tả hoặc tóm tắt dữ liệu định lượng bằng cách trình bày số liệu thống kê.
Phân tích mô tả
Diagnostic analysis (Phân tích chẩn đoán): nếu phân tích mô tả xác định “cái gì” thì phân tích chẩn đoán sẽ xác định “tại sao”. Phân tích chẩn đoán bao gồm các phân tích mô tả cơ bản, sử dụng những kết quả đó để tìm ra nguyên nhân. Quá trình phân tích dữ liệu này gồm các bước sau:
- Tìm ra các điểm bất thường. Ví dụ một biến đổi không lường trước được ở 1 thị trường hay 1 chỉ số nào đó.
- Thu thập dữ liệu có liên quan đến những điểm bất thường này.
- Sử dụng những kỹ thuật thống kê để tìm ra mối quan hệ và cách giải thích những điểm bất thường này.
Predictive analysis (Phân tích dự đoán): sử dụng dữ liệu để hình thành các dự đoán về tương lai bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể nhận thấy một sản phẩm/dịch vụ có doanh số bán hàng tốt nhất để dự đoán tương tự trong năm tới.
Prescriptive analysis (Phân tích theo quy định): lấy tất cả những dữ liệu thông tin thu thập được từ ba loại phân tích trên và sử dụng chúng để đưa ra khuyến nghị về cách công ty nên hành động. Loại phân tích dữ liệu này giúp đề xuất một bản kế hoạch thị trường để phát huy tháng có doanh số bán hàng cao và khai thác các cơ hội tăng trưởng mới ở những tháng tiếp theo.
2.2. 5 công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ
RapidMiner
RapidMiner khai thác dữ liệu và phát triển mô hình
RapidMiner là một gói phần mềm toàn diện cho việc khai thác dữ liệu và phát triển mô hình. Nền tảng này cho phép các chuyên gia làm việc với dữ liệu ở nhiều giai đoạn khác nhau, bao gồm chuẩn bị, trực quan hóa và đánh giá. Điều này có thể hữu ích cho những người có dữ liệu không phải là dạng thô hoặc đã được khai thác từ trước.
Phần mềm phân tích dữ liệu này phù hợp với những người có nền tảng đa dạng và có thể sử dụng trong các ngành khác nhau như sản xuất, khoa học đời sống, năng lượng và chăm sóc sức khỏe.
Orange
Orange là một gói phần mềm nổi tiếng về trực quan hóa và phân tích dữ liệu, đặc biệt được đánh giá cao nhờ giao diện thân thiện và được phối màu hợp lý. Bạn có thể tìm thấy một loạt các tiện ích nhỏ được mã hóa màu để thực hiện các chức năng như nhập dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa, hồi quy và phân cụm, rất phù hợp cho người mới bắt đầu hoặc các dự án nhỏ.
Google Charts
Google Charts là một công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí xuất sắc trong việc tạo ra một loạt các biểu đồ tương tác và thu hút. Thiết kế của nó nhấn mạnh sự thân thiện với người dùng, cung cấp một loạt các loại biểu đồ cài sẵn có thể nhúng vào các trang web hoặc ứng dụng.
Microsoft Excel và Power BI
Microsoft Excel, về cơ bản là một phần mềm bảng tính, cũng có khả năng phân tích dữ liệu đáng chú ý. Vì các sản phẩm của Microsoft được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp, nhiều tổ chức đã có sẵn phần mềm này. Còn Power BI có thể nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra các hình ảnh trực quan ở nhiều định dạng.
Spotfire
Công cụ phân tích dữ liệu Spotfire
TIBCO Spotfire là một nền tảng thân thiện với người dùng, chuyển đổi dữ liệu thành các insight có thể hành động. Nó cho phép bạn phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, dự đoán xu hướng và trực quan hóa kết quả trong một nền tảng duy nhất.
>> Xem thêm: https://diginext.com.vn/quan-ly-du-lieu-khach-hang-sao-cho-hieu-qua/
2.3. Kỹ năng xác suất thống kê
Kỹ năng xác suất thống kê là yếu tố quyết định để hiểu và dự đoán xu hướng. Marketer cần nắm bắt được các khái niệm như phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết, và mô hình dự báo để từ đó đưa ra các dự đoán chính xác về hành vi khách hàng và kết quả chiến dịch Marketing.
Xây dựng nền tảng vững chắc
Hãy bắt đầu với những kiến thức cơ bản như làm quen với các khái niệm như không gian mẫu, sự kiện và phân phối xác suất.
Tập trung vào các kỹ năng phù hợp với mục tiêu của bạn
Bạn quan tâm nhất đến loại ứng dụng xác suất nào? Học máy? Đánh giá rủi ro? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên? Tập trung vào các kỹ năng phù hợp với nguyện vọng nghề nghiệp của bạn. Ví dụ, nếu bạn đang hướng tới một công việc trong khoa học dữ liệu, việc thành thạo các kỹ thuật như Định lý Bayes và Phân loại Naive Bayes.
Học bằng cách làm
Xử lý các tập dữ liệu thực tế và áp dụng các khái niệm về xác suất để giải quyết các vấn đề thực tế. Các nền tảng như Dataquest cung cấp chương trình học thực hành, dựa trên dự án giúp bạn xây dựng các kỹ năng thực tế trong khi làm việc với dữ liệu thực tế.
2.4. Kỹ năng phân tích dữ liệu
Kỹ năng phân tích dữ liệu cho phép bạn biến những con số thành những thông tin có giá trị. Điều này đòi hỏi khả năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích xu hướng và đưa ra những chiến lược Marketing dựa trên kết quả phân tích. Càng am hiểu về cách thức phân tích, bạn sẽ càng dễ dàng tối ưu hóa các chiến dịch để đạt được hiệu quả cao nhất.
2.5. Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề
Tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề
Tư duy phản biện (Critical thinking) và kỹ năng giải quyết vấn đề là hai kỹ năng không thể thiếu đối với bất kỳ ai làm trong ngành Marketing hiện đại. Bạn cần khả năng đánh giá dữ liệu một cách khách quan, phát hiện ra những vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp kịp thời. Việc phân tích dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc đọc số liệu, mà còn đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng và khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp.
2.6. Các loại biểu đồ trong phân tích dữ liệu
Trong phân tích dữ liệu, biểu đồ là công cụ trực quan hóa giúp truyền tải thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu. Việc chọn đúng loại biểu đồ giúp bạn trình bày dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó hỗ trợ quá trình phân tích và ra quyết định. Dưới đây là một số loại biểu đồ phổ biến thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu:
Biểu Đồ Cột (Bar Chart)
Biểu đồ cột sử dụng các thanh dọc hoặc ngang để so sánh các giá trị dữ liệu khác nhau. Đây là loại biểu đồ phổ biến nhất để so sánh dữ liệu theo danh mục hoặc nhóm.
Biểu Đồ Đường (Line Chart)
Biểu đồ đường thể hiện mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và thường được sử dụng để theo dõi sự thay đổi của một biến số theo thời gian.
Biểu Đồ Tròn (Pie Chart)
Biểu đồ tròn là công cụ tốt để hiển thị tỷ lệ phần trăm của các thành phần trong tổng thể, mỗi phần của biểu đồ đại diện cho một tỷ lệ nhất định.
Biểu Đồ Khu Vực (Area Chart)
Biểu đồ khu vực tương tự như biểu đồ đường, phần dưới đường được tô màu, giúp nhấn mạnh sự thay đổi về khối lượng theo thời gian.
Biểu Đồ Nhiệt (Heatmap)
Biểu đồ nhiệt sử dụng màu sắc để hiển thị mối quan hệ giữa các giá trị. Các ô có màu sắc đậm hơn thường biểu thị giá trị cao hơn.
Biểu Đồ Radar (Radar Chart)
Biểu đồ radar được sử dụng để so sánh nhiều yếu tố cùng lúc, mỗi yếu tố được biểu thị bằng một trục trên cùng một biểu đồ, tạo thành hình đa giác.
Biểu đồ Radar Chart
2.7. Data storytelling
Cuối cùng, kể chuyện bằng dữ liệu (Data storytelling) là cách bạn trình bày các kết quả phân tích một cách hấp dẫn và thuyết phục. Kể chuyện qua dữ liệu giúp bạn không chỉ trình bày số liệu mà còn kết nối với người xem ở mức độ cảm xúc, từ đó dễ dàng tạo sự đồng thuận và thúc đẩy hành động. Một câu chuyện dữ liệu rõ ràng, súc tích sẽ là chìa khóa để truyền đạt chiến lược Marketing của bạn một cách hiệu quả nhất.
▶▶ 3. Diginext cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả
Đây là thời điểm tuyệt vời cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, với nhiều kỳ vọng hướng đến kỷ nguyên chuyển đổi số. Một số doanh nghiệp đã thực hiện thành công những bước tiến đáng kể, xây dựng mối liên kết chặt chẽ với khách hàng thông qua việc kết hợp giữa CRM, công cụ quản lý và giám sát dữ liệu.
Ở thời điểm hiện tại, Diginext cam kết mang đến các giải pháp toàn diện cho những thách thức trong quản lý, giám sát và dịch vụ tổng đài thông minh. Đây là những giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu khách hàng (CRM) một cách hiệu quả và tăng cường tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng trong bối cảnh số hóa hiện nay.
>> Xem thêm: https://diginext.com.vn/chien-luoc-quan-ly-du-lieu-khach-hang-hien-dai/
Phân tích dữ liệu là một kỹ năng không thể thiếu trong Marketing hiện đại. Việc thành thạo 7 kiến thức trên sẽ giúp bạn tối ưu chiến lược, cải thiện hiệu suất và đạt được kết quả tốt hơn trong mọi chiến dịch.
Nếu quý khách cần thêm thông tin, tư vấn hoặc giải đáp mọi thắc mắc liên quan, vui lòng liên hệ với DigiNext qua số hotline: 024 5555 1111 để được hỗ trợ nhanh chóng.
