Data Analysis kỹ năng cơ bản mà Marketer cần có 2024

Kỹ năng Data Analysis là một kỹ năng quan trọng mà một marketer cần phải có trong kỷ nguyên sắp tới trong lĩnh vực marketing. Đó chính là quá trình chuyển đổi, thu thập, xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu để rút ra những thông tin quan trọng, hiệu quả, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về một vấn đề nào đó. Hãy cùng chúng tôi đi tìm hiểu kiến thức này nhé!

1. Giới Thiệu về Data Analysis

Data Analysis – chìa khóa giải mã bí ẩn ẩn chứa trong dữ liệu. Trong kỷ nguyên số ngày nay, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mọi lĩnh vực kinh tế, giáo dục, y tế … . Tuy nhiên, để biến những dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích và quan trọng  ta phải cần đến Data Analysis. Nó sẽ thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó phát hiện ra những xu hướng, mối tương quan và thông tin chi tiết quý giá. Từ đó Marketer có những giải pháp chính xác cho các vấn đề kinh doanh, tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu quả và tạo ra lợi thế cạnh tranh so với đối thủ.

2. Các Loại Hình Data Analysis

2.1. Phân tích mô tả (Descriptive analytics)

Descriptive analytics

Phân tích mô tả tập trung vào việc tóm tắt dữ liệu và trình bày nó một cách dễ hiểu. Nó sử dụng các biện pháp thống kê cơ bản như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, v.v. để mô tả các đặc điểm chính của dữ liệu. Phân tích mô tả thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:

  • Bao nhiêu?
  • Cái gì?
  • Khi nào?
  • Ở đâu?
  • Ai?

Ví dụ: Phân tích mô tả có thể được sử dụng để xác định doanh số trung bình của một sản phẩm trong một tháng nhất định, tỷ lệ khách hàng nam và nữ trong một cơ sở dữ liệu, hoặc số lượng đơn hàng được đặt vào mỗi ngày trong tuần.

2.2 Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics)

Diagnostic analytics)

Phân tích chẩn đoán đi sâu hơn vào dữ liệu để tìm hiểu nguyên nhân đằng sau các xu hướng và mô hình được quan sát thấy trong phân tích mô tả. Nó sử dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao và khai phá dữ liệu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến một biến kết cụ thể. Phân tích chẩn đoán thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:

  • Tại sao điều này xảy ra?
  • Yếu tố nào ảnh hưởng đến biến kết này?
  • Điều gì gây ra sự khác biệt giữa các nhóm khác nhau?

Ví dụ: Phân tích chẩn đoán có thể được sử dụng để xác định lý do tại sao doanh số của một sản phẩm cụ thể lại giảm, nguyên nhân khiến tỷ lệ khách hàng bỏ cuộc giỏ hàng cao, hoặc yếu tố nào ảnh hưởng đến thời gian xử lý yêu cầu của khách hàng.

Xem thêm: Facebook Ads là gì? Hiểu rõ hơn về Facebook ads 2024

2.3. Phân tích dự đoán (Predictive analytics)

Predictive analytics

Phân tích dự đoán sử dụng các mô hình thống kê và học máy để dự đoán các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai. Nó dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại để đưa ra dự báo về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Phân tích dự đoán thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:

  • Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai?
  • Xu hướng nào có thể xảy ra?
  • Khả năng xảy ra sự kiện nào là bao nhiêu?

Ví dụ: Phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai của một sản phẩm, xác định khách hàng có nguy cơ cao hủy đăng ký dịch vụ hoặc dự đoán nhu cầu đối với một sản phẩm cụ thể trong một khu vực nhất định.

2.4. Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics)

Phân tích đề xuất sử dụng kết quả của phân tích mô tả, chẩn đoán và dự đoán để đề xuất các hành động cụ thể nhằm cải thiện kết quả. Nó sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa và mô phỏng để xác định các giải pháp tốt nhất cho các vấn đề cụ thể. Phân tích đề xuất thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:

  • Chúng ta nên làm gì?
  • Cách nào hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu của chúng ta?
  • Giải pháp nào có khả năng thành công cao nhất?

Ví dụ: Phân tích đề xuất có thể được sử dụng để đề xuất các chiến lược tiếp thị hiệu quả nhất để tăng doanh số bán hàng, xác định các biện pháp can thiệp tốt nhất để giảm tỷ lệ khách hàng bỏ cuộc giỏ hàng hoặc tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng để cải thiện hiệu quả.

2.5 Phân tích nhận thức (Cognitive analytics)

Phân tích nhận thức sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) để mô phỏng cách thức suy nghĩ của con người. Nó có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng các đối tượng và hình ảnh, và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và thông tin phi cấu trúc. Phân tích nhận thức thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như:

  • Dữ liệu này có ý nghĩa gì?
  • Làm thế nào để hiểu được bối cảnh của dữ liệu này?
  • Cách nào để sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định tốt hơn?

Ví dụ: Phân tích nhận thức có thể được sử dụng để phân tích các đánh giá sản phẩm của khách hàng để xác định các vấn đề tiềm ẩn, phát hiện các xu hướng trong dữ liệu mạng xã hội hoặc tự động hóa các nhiệm vụ dịch

3. Các Kỹ Năng Cần Thiết cho Data Analysis

3.1 Kỹ năng kỹ thuật (Technical Skills)

Kỹ năng kỹ thuật (Technical Skills) là những kiến thức và khả năng cụ thể liên quan đến một lĩnh vực, ng nghệ hoặc ngành nghề nhất định. Đây là những kỹ năng chuyên môn được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật, xây dựng, vận hành, bảo trì và sửa chữa các hệ thống, quy trình vận hành hoặc thủ tục. Kỹ năng kỹ thuật thường được phân biệt với kỹ năng mềm (Soft Skills), là những kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm và tư duy phản biện chung chung hơn. Tuy nhiên, trong thực tế, hai loại kỹ năng này thường bổ sung cho nhau để tạo nên một người lao động hiệu quả. Kỹ năng kỹ thuật là vô cùng quan trọng trong nền kinh tế ngày nay. Nhu cầu về nhân viên có kỹ năng kỹ thuật cao ngày càng tăng trong mọi ngành nghề. Các doanh nghiệp luôn tìm kiếm những ứng viên có khả năng thực hiện các ng việc cụ thể và giải quyết các vấn đề kỹ thuật một cách hiệu quả. Ngoài ra, kỹ năng kỹ thuật cũng giúp bạn có nhiều cơ hội thăng tiến trong ng việc và tăng mức lương. Hãy đầu tư thời gian và ng sức để phát triển những kỹ năng này, bạn sẽ có nhiều cơ hội hơn trong tương lai.

Một số công cụ và phần mềm: SQL, Excel, Tableau

3.2 Kỹ năng phân tích (Analytical Skills)

Analytical Skills

Kỹ năng phân tích là khả năng thu thập, xử lý và hiểu thông tin một cách hiệu quả để giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định. Đây là một kỹ năng quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ khoa học và kỹ thuật đến kinh doanh và quản lý.

Các thành phần chính của kỹ năng phân tích bao gồm:

  • Khả năng thu thập thông tin: Thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu, báo cáo, tài liệu và lời nói.
  • Khả năng xử lý thông tin: Sắp xếp, tóm tắt và phân loại thông tin để xác định các mẫu và xu hướng.
  • Khả năng giải quyết vấn đề: Phân tích thông tin để xác định vấn đề, đưa ra giải pháp và đánh giá hiệu quả của các giải pháp đó.
  • Khả năng ra quyết định: Sử dụng thông tin phân tích để đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả.
  • Kỹ năng giao tiếp: Truyền đạt thông tin phân tích một cách rõ ràng và súc tích cho người khác.

Kỹ năng phân tích mang lại nhiều lợi ích cho cá nhân và tổ chức, bao gồm:

  • Giải quyết vấn đề hiệu quả: giúp bạn xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề và đưa ra giải pháp hiệu quả.
  • Ra quyết định sáng suốt: giúp bạn thu thập và đánh giá thông tin một cách khách quan để đưa ra quyết định sáng suốt.
  • Tăng năng suất: giúp bạn sắp xếp công việc và hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn.
  • Cải thiện giao tiếp: giúp bạn truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và súc tích cho người khác.
  • Thúc đẩy đổi mới: giúp bạn xác định cơ hội mới và phát triển các ý tưởng sáng tạo.

3.3 Kỹ năng mềm (Soft Skills)

Kỹ năng mềm (Soft Skills)

 

Kỹ năng mềm là những khả năng và phẩm chất cá nhân không liên quan trực tiếp đến kiến thức chuyên môn, mà thường ảnh hưởng đến cách thức tương tác, làm việc và giao tiếp. Kỹ năng mềm đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống, giúp bạn đạt được thành ng trong học tập, ng việc và các mối quan hệ.

Một số kỹ năng mềm quan trọng:

  • Kỹ năng làm việc nhóm: làm việc nhóm hiệu quả giúp bạn phối hợp, hợp tác với các thành viên khác để hoàn thành mục tiêu chung, kỹ năng này bao gồm khả năng chia sẻ, hỗ trợ, tôn trọng và giải quyết xung đột.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề: giúp bạn xác định, phân tích và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả, bao gồm khả năng tư duy logic, sáng tạo, ra quyết định và đánh giá hiệu quả.
  • Kỹ năng quản lý thời gian: giúp bạn sắp xếp và sử dụng thời gian hiệu quả để hoàn thành công việc đúng hạn, bao gồm khả năng lập kế hoạch, ưu tiên và tập trung.
  • Kỹ năng lãnh đạo: giúp bạn truyền cảm hứng, thúc đẩy và dẫn dắt người khác cùng chung sức đạt được mục tiêu chung, bao gồm khả năng ra quyết định, giao tiếp hiệu quả, giải quyết xung đột và xây dựng đội nhóm.
  • Kỹ năng tư duy phản biện: giúp bạn đánh giá thông tin một cách logic, khách quan và đưa ra nhận định chính xác, bao gồm khả năng phân tích thông tin, xác định vấn đề, đưa ra lập luận và giải quyết vấn đề.

4. Các công cụ và phần mềm phổ biến trong Data Analysis

 công cụ và phần mềm phổ biến trong Data Analysis

Phần mềm miễn phí và trả phí (Free vs Paid Software)

  • Phần mềm miễn phí: Google Data Studio, KNIME
  • Phần mềm trả phí: Tableau, Power BI, SAS

Công cụ phân tích dữ liệu

  • Excel: Công cụ phổ biến và dễ sử dụng.
  • SPSS: Phần mềm thống kê mạnh mẽ.
  • SAS: Công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu

  • Tableau: Trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ.
  • Power BI: Công cụ trực quan hóa dữ liệu của Microsoft.

Công cụ lập trình và tính toán

  • Python: Ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu.
  • R: Ngôn ngữ lập trình chuyên dụng cho thống kê.

Data Analysis là một lĩnh vực hấp dẫn và đầy thách thức. Hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu rõ hơn về các khía cạnh của Data Analysis và cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết để bắt đầu hành trình cải thiện, nâng cao kỹ năng Data Analysis của mình trong lĩnh vực này.

Đào tạo marketing chuyên nghiệp và tận tâm, đào tạo chuyên sâu và chính nghạch như ở các trường Đại Học và Cao Đẳng

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *