Đào tạo
Data-Driven Marketing
Data-Driven Marketing (DDM) là việc sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược và chiến thuật trong marketing. “Làm Marketing dựa trên dữ liệu”
Giới Thiệu
Dữ liệu ngày nay trở thành “vàng đen” của Digital Marketing, việc đào tạo Data-Driven Marketing không chỉ là xu hướng mà còn là đòi hỏi tất yếu để doanh nghiệp thích ứng và phát triển. Các chương trình đào tạo chuyên sâu sẽ trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định marketing chính xác và hiệu quả.
Học Data-Driven Marketing không chỉ là một khoản đầu tư cho cá nhân và doanh nghiệp, mà còn là chìa khóa mở ra cánh cửa thành công trong kỷ nguyên số.
Hãy trang bị cho mình những kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia marketing hàng đầu, dẫn dắt doanh nghiệp vươn tới những tầm cao mới.
Tham khảo thêm:
Mục tiêu Đào tạo
Trang bị kiến thức chuyên sâu về dữ liệu
Phát triển kỹ năng phân tích và ứng dụng dữ liệu
Tạo ra giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp
Đối tượng Tham gia
Quản lý và Lãnh đạo Doanh nghiệp
Chuyên gia Marketing
Sinh viên Marketing/Sale
Cam kết từ DataMark Academy
Giúp doanh nghiệp, chuyên gia marketing và sinh viên marketing tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing chính xác hơn.
Lộ trình đào tạo
Số buổi
04 Module
Lịch học
Tối 2,4,6 hoặc 3,5,7
Tài liệu cung cấp
Video, Quiz, Article
Hình thức học
Online, Offline
Module 01
Data-driven Marketing Mindset
Mục tiêu:
- Hiểu về khái niệm và tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu trong marketing.
- Phân biệt giữa marketing truyền thống và marketing dựa trên dữ liệu.
- Nắm rõ quy trình triển khai Data-Driven Marketing.
- Xác định các nhóm vấn đề trong marketing và cách thu thập dữ liệu phù hợp.
Data-Driven Marketing là gì?
- Khái niệm cơ bản về tiếp thị dựa trên dữ liệu.
- Lợi ích của Data-Driven Marketing đối với doanh nghiệp, chuyên gia và người mới bắt đầu.
Tại sao dữ liệu quan trọng trong marketing hiện đại?
- Phân tích thị trường và xu hướng tiêu dùng dựa trên dữ liệu.
- Tận dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược marketing.
Phân biệt marketing truyền thống và Data-Driven Marketing
- So sánh các phương pháp ra quyết định dựa trên kinh nghiệm cá nhân và dữ liệu thực tế.
- Các ví dụ thành công về Data-Driven Marketing.
Vai trò của Data Analysis trong Marketing và Doanh nghiệp
- Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong việc giải quyết vấn đề marketing và hoạt động doanh nghiệp chung.
Quy trình Data-Driven Marketing
- Bước 1: Xác định mục tiêu marketing: Đặt ra các mục tiêu đo lường rõ ràng như tăng doanh số, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, tăng tương tác khách hàng.
- Bước 2: Thu thập và xử lý dữ liệu: Xác định các nguồn dữ liệu (ví dụ: dữ liệu từ website, mạng xã hội, CRM) và các công cụ hỗ trợ (Google Analytics, Facebook Insights).
- Bước 3: Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích để hiểu hành vi người tiêu dùng, tìm ra xu hướng và các cơ hội marketing.
- Bước 4: Đưa ra chiến lược dựa trên dữ liệu: Dựa trên kết quả phân tích để thiết kế các chiến dịch marketing phù hợp.
- Bước 5: Tối ưu hóa và điều chỉnh liên tục: Dựa vào phản hồi từ các chiến dịch và tiếp tục cải tiến bằng dữ liệu mới.
Các nhóm vấn đề thường gặp trong marketing và cách xác định dữ liệu cần thu thập
- Vấn đề 1: Không biết rõ khách hàng mục tiêu → Thu thập dữ liệu nhân khẩu học, sở thích và hành vi trực tuyến của khách hàng.
- Vấn đề 2: Khó khăn trong việc tăng doanh số → Phân tích dữ liệu từ các kênh bán hàng, xem xét hành trình mua hàng của khách hàng.
- Vấn đề 3: Thiếu tương tác trên các nền tảng mạng xã hội → Thu thập dữ liệu về lượt tương tác, số lượt xem và thời gian xem để tối ưu nội dung.
- Vấn đề 4: Chiến dịch quảng cáo không hiệu quả → Phân tích dữ liệu ROI (Return on Investment) từ các chiến dịch trước đây và xác định các chỉ số quan trọng như CPC (Cost per Click), CPM (Cost per Mille).
Module 02
Thu thập và xử lý dữ liệu trong marketing
Mục tiêu:
- Hiểu rõ các nguồn dữ liệu có thể thu thập trong quá trình marketing.
- Biết cách chọn công cụ thu thập dữ liệu phù hợp với từng loại chiến dịch.
- Học cách xử lý và làm sạch dữ liệu để đảm bảo độ chính xác.
- Tìm hiểu về nhà kho dữ liệu (Data Warehouse) và cách hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn.
Các loại dữ liệu trong Data-Driven Marketing
- Dữ liệu sơ cấp: Thông tin thu thập trực tiếp từ khách hàng (ví dụ: khảo sát, phỏng vấn, phản hồi từ các chiến dịch).
- Dữ liệu thứ cấp: Thông tin có sẵn từ các nguồn công khai hoặc các báo cáo nghiên cứu (ví dụ: dữ liệu ngành, báo cáo thị trường).
Nguồn thu thập dữ liệu
- Website analytics: Thu thập dữ liệu từ lưu lượng truy cập website (Google Analytics).
- Social media analytics: Dữ liệu từ các mạng xã hội như Facebook, Instagram, LinkedIn.
- Email marketing: Thu thập thông tin từ các chiến dịch email (tỷ lệ mở email, tỷ lệ click).
- CRM và dữ liệu khách hàng: Sử dụng hệ thống CRM để quản lý dữ liệu khách hàng, theo dõi hành trình và hành vi khách hàng.
Các công cụ thu thập và xử lý dữ liệu
- Google Analytics: Phân tích và theo dõi hiệu suất website, các kênh lưu lượng truy cập.
- Facebook Insights: Đo lường các chỉ số tương tác, nhân khẩu học của người dùng trên Facebook.
- Mailchimp/HubSpot: Theo dõi và phân tích hiệu quả các chiến dịch email marketing.
- CRM (Salesforce, Zoho CRM): Quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa quá trình tiếp thị.
Quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu: Xác định và loại bỏ các lỗi như dữ liệu trùng lặp, không đầy đủ hoặc không chính xác.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả dữ liệu đều được lưu trữ theo một định dạng nhất quán.
- Phân loại và lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu để lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả.
Hợp nhất nhà kho dữ liệu (Data Warehouse)
Data Warehouse là gì?: Data Warehouse là hệ thống tập trung nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau (website, mạng xã hội, CRM, ERP, v.v.).
2. Lợi ích của Data Warehouse:
- Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một hệ thống tập trung.
- Hỗ trợ phân tích dữ liệu sâu hơn và cung cấp cái nhìn tổng thể về hiệu suất marketing.
- Cải thiện khả năng báo cáo, đưa ra dự đoán và quyết định chiến lược chính xác hơn.
3. Quy trình hợp nhất dữ liệu:
- ETL (Extract, Transform, Load): Quy trình trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, biến đổi dữ liệu thành định dạng tiêu chuẩn, và tải vào Data Warehouse.
- Lựa chọn nền tảng: Giới thiệu các nền tảng Data Warehouse phổ biến như Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.
- Triển khai: Cách tích hợp dữ liệu từ các hệ thống CRM, mạng xã hội, và các công cụ marketing vào Data Warehouse để có được bức tranh tổng quát.
Module 03
Phân tích và đọc insight từ dữ liệu
Mục tiêu:
- Hiểu cách phân tích dữ liệu thu thập được từ các chiến dịch marketing.
- Học cách sử dụng các công cụ phân tích để đưa ra quyết định marketing hiệu quả.
- Tối ưu hóa chiến lược marketing dựa trên dữ liệu thu được.
- Biết cách đọc và rút ra insight từ dữ liệu để điều chỉnh chiến lược marketing.
Phân tích dữ liệu marketing
Các loại phân tích dữ liệu phổ biến:
- Descriptive Analytics: Phân tích mô tả, giúp hiểu rõ điều gì đã xảy ra thông qua việc kiểm tra các chỉ số như doanh số, tương tác, hoặc tỷ lệ chuyển đổi.
- Predictive Analytics: Phân tích dự đoán, sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về xu hướng và hành vi tương lai.
- Prescriptive Analytics: Phân tích dự báo, đưa ra các đề xuất cụ thể cho hành động tiếp theo dựa trên dữ liệu.
Công cụ phân tích dữ liệu: Giới thiệu các công cụ phổ biến như Google Analytics, Tableau, Power BI, và các công cụ phân tích dữ liệu khác giúp học viên phân tích dữ liệu từ các chiến dịch marketing.
Cách đọc insight từ dữ liệu
Insight là gì?: Khái niệm về insight – những hiểu biết sâu sắc và có giá trị rút ra từ dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng.
Quy trình đọc insight từ dữ liệu:
- Xác định mục tiêu rõ ràng: Trước khi phân tích, cần xác định mục tiêu cụ thể để tập trung vào các chỉ số liên quan.
- Tìm kiếm các mẫu và xu hướng: Phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu, xu hướng, hoặc hành vi lặp lại của khách hàng theo thời gian.
- Liên kết dữ liệu với hành vi thực tế: Hiểu cách hành vi của khách hàng trong quá khứ có liên quan đến hành động hiện tại, và điều này ảnh hưởng đến chiến lược marketing như thế nào.
- Phân tích nguyên nhân: Tìm hiểu nguyên nhân đứng sau các xu hướng hoặc thay đổi về hành vi khách hàng. Ví dụ: Tại sao tỷ lệ bỏ giỏ hàng lại tăng cao?
- Dự đoán và hành động: Từ insight thu được, dự đoán các hành động tiếp theo của khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing.
Case study: Phân tích một trường hợp thực tế về việc đọc insight từ dữ liệu khách hàng để điều chỉnh chiến lược marketing.
Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược marketing
- A/B Testing: Cách thử nghiệm A/B để tối ưu hóa chiến dịch marketing. So sánh hai phiên bản chiến dịch để xem phiên bản nào hiệu quả hơn dựa trên các chỉ số như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tỷ lệ chuyển đổi.
- Phân khúc khách hàng: Sử dụng dữ liệu để xác định phân khúc khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi và đặc điểm nhân khẩu học.
- Cá nhân hóa chiến dịch: Tạo các thông điệp và trải nghiệm cá nhân hóa dựa trên hành vi và sở thích của khách hàng, tăng cường sự tương tác và tỷ lệ chuyển đổi.
Phân tích dữ liệu đa kênh (Omni-channel Analytics)
- Hiểu cách phân tích dữ liệu từ nhiều kênh (website, mạng xã hội, email) để có cái nhìn toàn diện về hiệu suất chiến dịch marketing.
- Theo dõi hành trình khách hàng trên nhiều nền tảng và cách điều chỉnh chiến lược marketing để phù hợp với hành vi của khách hàng.
Tối ưu hóa quảng cáo trả phí (Paid Advertising)
- Quảng cáo Google Ads: Phân tích dữ liệu từ Google Ads, sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa CPC (Cost per Click), CPM (Cost per Mille), và tỷ lệ chuyển đổi.
- Quảng cáo trên mạng xã hội: Tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo trên Facebook, Instagram, LinkedIn dựa trên dữ liệu tương tác và hiệu suất.
Dự đoán xu hướng và phản ứng nhanh
- Machine Learning và AI trong Data-Driven Marketing: Cách ứng dụng các mô hình AI và Machine Learning để dự đoán xu hướng thị trường và điều chỉnh chiến lược marketing kịp thời.
- Dự đoán hành vi khách hàng: Phân tích dữ liệu để đưa ra các dự đoán về xu hướng tiêu dùng và nhu cầu của khách hàng trong tương lai.
Module 04
Tối ưu hóa chiến lược và cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu
Mục tiêu:
- Học cách liên tục cải tiến chiến lược marketing dựa trên phản hồi từ dữ liệu.
- Biết cách theo dõi và đo lường hiệu quả các chiến dịch marketing.
- Ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa tự động và liên tục cập nhật chiến lược.
Đo lường và theo dõi hiệu quả chiến dịch
- KPIs và Metrics quan trọng:
- Hiểu các chỉ số đo lường hiệu suất chính (Key Performance Indicators – KPIs) cho từng loại chiến dịch (như CPC, CTR, ROI).
- Metrics khác nhau theo từng nền tảng: Website (thời gian trên trang, tỷ lệ thoát), mạng xã hội (tương tác, chia sẻ), email marketing (tỷ lệ mở email, tỷ lệ click).
- Cách chọn KPIs phù hợp: Xác định mục tiêu và chọn các chỉ số KPIs tương ứng để theo dõi.
- KPIs và Metrics quan trọng:
Đo lường và theo dõi hiệu quả chiến dịch theo 4 nhóm dữ liệu
a. Nhóm dữ liệu Paid Media (Phương tiện trả phí):
- Dữ liệu quảng cáo trả phí: Google Ads, Facebook Ads, Instagram Ads.
- Chỉ số quan trọng: CPC (Cost per Click), CPM (Cost per Mille), CTR (Click-through rate), Conversion Rate.
- Đo lường: Theo dõi các chiến dịch quảng cáo trả phí để đánh giá tính hiệu quả dựa trên dữ liệu chi phí và kết quả chuyển đổi.
b. Nhóm dữ liệu Owned Media (Phương tiện sở hữu):
- Dữ liệu website và mạng xã hội: Lưu lượng truy cập từ website, blog, kênh mạng xã hội của doanh nghiệp.
- Chỉ số quan trọng: Organic traffic, time on site, bounce rate, engagement rate (tương tác), follower growth.
- Đo lường: Đo lường hiệu suất của các nội dung sở hữu để đánh giá mức độ thu hút khách hàng mà không tốn chi phí quảng cáo.
c. Nhóm dữ liệu bán hàng (Sales data):
- Dữ liệu từ hệ thống CRM và doanh số bán hàng: Số lượng đơn hàng, giá trị đơn hàng trung bình (AOV), tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực tế.
- Chỉ số quan trọng: Doanh thu theo kênh marketing, tỷ lệ chuyển đổi từ leads sang khách hàng, tỷ lệ duy trì khách hàng (retention rate).
- Đo lường: Theo dõi sát sao dữ liệu bán hàng để đánh giá tác động của các chiến dịch marketing lên doanh thu.
d. Nhóm dữ liệu sản phẩm & hành vi khách hàng:
- Dữ liệu về hành vi khách hàng: Lịch sử mua hàng, sản phẩm được ưa chuộng, thói quen tìm kiếm và duyệt sản phẩm.
- Chỉ số quan trọng: Tỷ lệ giữ chân khách hàng, Customer Lifetime Value (CLV), tỷ lệ bỏ giỏ hàng.
- Đo lường: Đánh giá hành vi của khách hàng để tìm hiểu xu hướng tiêu dùng và cải thiện chiến lược marketing.
e. Nhóm dữ liệu tài chính (Finance data):
- Dữ liệu tài chính liên quan đến chi phí marketing và lợi nhuận: Chi phí marketing (Marketing Expenses), Return on Investment (ROI), tỷ lệ hoàn vốn (ROAS).
- Chỉ số quan trọng: Lợi nhuận sau chi phí (Net Profit), chi phí mỗi khách hàng mới (CAC), Return on Investment (ROI).
- Đo lường: Theo dõi chặt chẽ dữ liệu tài chính để đánh giá hiệu suất của các khoản đầu tư marketing.
Tối ưu hóa dựa trên phản hồi từ dữ liệu
- Phân tích dữ liệu phản hồi theo thời gian thực: Học cách theo dõi các chiến dịch đang chạy và điều chỉnh dựa trên phản hồi ngay lập tức.
- Tối ưu hóa chiến dịch liên tục: Thực hiện điều chỉnh nhanh chóng để cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu về hành vi khách hàng, tương tác và chuyển đổi.
- Lặp lại quá trình tối ưu hóa: Cách thực hiện các chu kỳ liên tục để tối ưu hóa chiến dịch marketing theo vòng lặp: thu thập dữ liệu, phân tích, tối ưu, và thử nghiệm.
Tự động hóa và AI trong việc tối ưu hóa marketing
- Tự động hóa chiến dịch: Sử dụng các công cụ tự động hóa như HubSpot, Marketo để tự động điều chỉnh và tối ưu hóa chiến dịch dựa trên các quy tắc và dữ liệu được lập trình sẵn.
- Ứng dụng AI: Cách sử dụng AI để tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo (ví dụ: Google Ads, Facebook Ads) dựa trên học máy (machine learning) và dữ liệu lịch sử.
- Predictive Analytics và AI: Cách áp dụng các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược và đưa ra các quyết định marketing chính xác hơn.
Cải tiến liên tục với quy trình Data-Driven
Quy trình cải tiến liên tục:
- Bước 1: Phân tích kết quả hiện tại: Đo lường chiến dịch và phân tích hiệu suất so với mục tiêu.
- Bước 2: Đưa ra hành động cải tiến: Dựa vào dữ liệu, đề xuất các điều chỉnh cần thiết để cải thiện kết quả.
- Bước 3: Thử nghiệm và lặp lại: Triển khai thử nghiệm các thay đổi và tiếp tục lặp lại quy trình này để duy trì sự tối ưu.
Xây dựng báo cáo và trình bày hiệu quả chiến dịch
- Tạo báo cáo chuyên sâu: Hướng dẫn tạo các báo cáo trực quan và chuyên sâu để trình bày hiệu quả chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu.
- Sử dụng công cụ báo cáo: Giới thiệu các công cụ như Google Data Studio, Tableau, Power BI để tạo báo cáo chuyên nghiệp, trực quan và dễ hiểu.
- Kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng: Biết cách trình bày cả số liệu (định lượng) và các hiểu biết rút ra từ dữ liệu (định tính).
Kết quả nhận được sau khoá đào tạo
Hiểu cơ bản về Data-Driven Marketing
Thành thạo các công cụ thu thập và xử lý dữ liệu
Đọc và rút ra insight từ dữ liệu
Xây dựng và tối ưu hóa chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu
Tăng doanh số và tối ưu ROI từ các chiến dịch marketing
Hỗ trợ học viên Đạt Được Kết quả
Đồng hành qua các buổi coaching, chatbot hỗ trợ, và các buổi Q/A hàng tuần.
Coaching
AI hỗ trợ
Q/A hàng tuần
Tài nguyên Hỗ trợ học viên
Mẫu biểu báo cáo, công cụ phân tích dữ liệu tự động, và case study thực tế giúp học viên tiết kiệm thời gian và đạt kết quả nhanh chóng.
Biểu mẫu và template
Công cụ phân tích tự động
Case study thực tế
Tại Sao Chọn DataMark?
Đào tạo bài bản
Đội ngũ chuyên gia
Kiến thức mới nhất
Thực hành là chính
Giới thiệu việc làm
Support 24/7
Đúng là học chú trọng vào thực hành. Thầy rất tỉ mỉ nên dù học mới tiếp xúc với SEO nhưng cũng nắm được kha khá kiến thức. Mình sẽ cố gắng thật nhiều nữa để không phụ lòng thỳ.
Lương Đình Nghĩa
Các kiến thức mà DataMark đào tạo thường được thiết kế để đáp ứng một loạt các yêu cầu của các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực bán hàng trực tuyến.
Trần Thế Đoàn
Đúng là học chú trọng vào thực hành. Thầy rất tỉ mỉ nên dù học mới tiếp xúc với SEO nhưng cũng nắm được kha khá kiến thức. Mình sẽ cố gắng thật nhiều nữa để không phụ lòng thỳ.
Cty Hưng Gia Vượng
Hình ảnh Workshops
Để thành công
Tất cả đều phải Học
"Pundar Pichai" - CEO của Alphabet Inc. and Google.
Đăng ký học