Đào tạo
Digital Marketing Tích Hợp
Integrated Digital Marketing là việc kết hợp và đồng bộ hóa tất cả các kênh và chiến lược tiếp thị số như SEO, PPC, mạng xã hội, email marketing, và nội dung để tạo ra một chiến lược thống nhất. Mục tiêu là tạo ra một trải nghiệm liền mạch và đồng nhất cho khách hàng, tối ưu hóa kết quả tiếp thị qua việc liên kết chặt chẽ giữa các kênh.
“Xây dựng hệ thống Digital Marketing tích hợp để kinh doanh hiệu quả”
Giới Thiệu
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang áp dụng Digital Marketing bằng cách chạy quảng cáo trên Google, lập FanPage Facebook, quảng cáo trên Zalo, xây dựng website và gửi email cho khách hàng. Tuy nhiên, việc sử dụng các công cụ độc lập như vậy có hiệu quả hạn chế. Để đạt hiệu quả tối ưu, doanh nghiệp cần áp dụng Integrated Digital Marketing (IDM), một phương pháp hợp nhất tối ưu các công cụ Digital Marketing.
Song song với lớp IDM, các bạn có thể học các khoá học công cụ bổ trợ như:
Các khóa trên sẽ trang bị cho bạn các kỹ năng nâng cao để sử dụng các công cụ cụ thể trong hệ thống IDM. Các lớp này nên được học chung để phát huy hiệu quả cao nhất.
Mục tiêu Đào tạo
Đối tượng tham gia
Cam kết từ DataMark Academy
Giúp các Chủ Doanh Nghiệp, Marketer, IT, và những người quan tâm đến Digital Marketing nắm vững cách xây dựng hệ thống marketing dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.
Lộ trình khoá học
Số buổi
07 Module
Lịch học
Tối 2,4,6 hoặc 3,5,7
Tài liệu cung cấp
Video, Quiz, Article
Hình thức học
Online
Module 01
Integrated Digital Marketing Mindset
Mục tiêu:
- Giúp học viên hiểu rõ khái niệm và tầm quan trọng của Data-Driven Marketing.
- Học cách sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn để tích hợp vào chiến lược digital marketing đa kênh.
- Xác định các công cụ và nền tảng cần thiết để thu thập, phân tích và tích hợp dữ liệu.
Bài 1: Data-Driven Marketing là gì?
- Khái niệm cơ bản về Data-Driven Marketing
- Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu trong chiến lược marketing
- Các yếu tố chính của Data-Driven Marketing (Dữ liệu khách hàng, phân tích dữ liệu, AI)
Bài 2: Các Công Cụ Hỗ Trợ trong Data-Driven Marketing
- Giới thiệu các công cụ thu thập dữ liệu (Google Analytics, CRM, CDP)
- Các nền tảng quản lý dữ liệu đa kênh (Google Data Studio, Power BI)
- Case Study về việc sử dụng dữ liệu trong tối ưu hóa chiến lược marketing
Bài 3: Tích Hợp Dữ Liệu vào Chiến Lược Marketing Đa Kênh
- Tích hợp dữ liệu từ nhiều kênh (website, email, social media, quảng cáo trả phí)
- Xây dựng chân dung khách hàng (Customer Persona) dựa trên dữ liệu
- Đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing qua phân tích dữ liệu
Bài 4: Quy Trình Xây Dựng Chiến Lược Data-Driven
- Các bước xây dựng chiến lược marketing dựa trên dữ liệu
- Thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa
- Đo lường hiệu quả chiến lược qua các chỉ số KPI quan trọng
Module 02
Thiết lập và Sử dụng Dữ Liệu trong Marketing theo Phương pháp OKR
Mục tiêu:
- Học viên có khả năng thiết lập Objectives (Mục tiêu) rõ ràng và Key Results (Kết quả chính) đo lường được dựa trên dữ liệu.
- Biết cách sử dụng dữ liệu để theo dõi và điều chỉnh OKR nhằm tối ưu hóa chiến lược marketing.
- Ứng dụng OKR vào các chiến dịch marketing thực tế, dựa trên các chỉ số và phân tích dữ liệu.
Bài 1: Tổng Quan về Phương Pháp OKR (Objectives & Key Results)
- Khái niệm và cấu trúc của OKR
- Objectives: Đặt mục tiêu cụ thể cho các chiến lược marketing
- Key Results: Đo lường mục tiêu thông qua các kết quả chính
- Vai trò của dữ liệu trong việc thiết lập và theo dõi OKR
Bài 2: Thiết lập Mục Tiêu Marketing Dựa trên Dữ Liệu
- Phân tích dữ liệu để xác định mục tiêu marketing thực tế
- Các ví dụ về Objectives cụ thể như:
- Tăng trưởng doanh thu qua kênh digital
- Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng
- Cải thiện hiệu suất quảng cáo đa kênh
Bài 3: Định Nghĩa Kết Quả Chính (Key Results) Dựa trên Dữ Liệu
- Các chỉ số đo lường hiệu suất dựa trên dữ liệu (KPI)
- Ví dụ: Tăng tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) từ 3% lên 5% trong 3 tháng
- Tăng lượng khách truy cập vào trang web từ các kênh SEO, quảng cáo PPC
- Cải thiện tỷ lệ mở email marketing dựa trên dữ liệu phân tích
- Cách đo lường Key Results qua Google Analytics, CRM và các công cụ phân tích
Bài 4: Phân tích và Điều chỉnh OKR Dựa trên Kết Quả Dữ Liệu
- Theo dõi tiến độ đạt được các Key Results thông qua dữ liệu real-time
- Phân tích kết quả để điều chỉnh chiến lược nếu cần thiết
- Case Study: Điều chỉnh mục tiêu marketing dựa trên dữ liệu từ chiến dịch quảng cáo
Bài 5: Thực Hành Xây Dựng OKR Cho Chiến Lược Digital Marketing
- Bài tập thực hành: Học viên tự đặt mục tiêu Objectives và kết quả chính Key Results cho chiến dịch của họ
- Xác định các dữ liệu cần thu thập để đo lường hiệu quả
- Phản hồi và tinh chỉnh từ huấn luyện viên
Module 03
Quản lý và Tối ưu hóa Chiến dịch Quảng cáo Đa kênh Dựa trên Dữ Liệu
Mục tiêu:
- Học viên sẽ biết cách phân tích dữ liệu quảng cáo từ các nền tảng như Google Ads, Facebook Ads để đo lường hiệu quả.
- Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo đa kênh dựa trên dữ liệu, nhằm tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí.
- Quản lý và phân bổ ngân sách quảng cáo một cách hiệu quả dựa trên các chỉ số và hiệu suất kênh.
Bài 1: Quảng cáo Đa kênh là gì?
- Định nghĩa và lợi ích của quảng cáo đa kênh (Google Ads, Facebook Ads, LinkedIn Ads, YouTube Ads, etc.)
- Vai trò của dữ liệu trong việc tối ưu hóa quảng cáo trên nhiều nền tảng
- Tổng quan về quy trình thu thập và phân tích dữ liệu từ các chiến dịch quảng cáo
Bài 2: Phân tích dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo
- Cách sử dụng Google Ads, Facebook Ads Manager để phân tích dữ liệu
- Các chỉ số đo lường hiệu suất quảng cáo chính (CTR, CPA, CPC, ROAS)
- Đo lường hiệu quả của quảng cáo theo từng đối tượng và kênh
- Ví dụ: So sánh hiệu suất của Google Ads và Facebook Ads dựa trên dữ liệu
Bài 3: Tối ưu hóa Quảng cáo Dựa trên Dữ liệu Phân tích
- Điều chỉnh chiến lược dựa trên dữ liệu: Phân bổ lại ngân sách, chọn kênh hiệu quả
- Tối ưu hóa nhắm mục tiêu dựa trên dữ liệu hành vi và phân khúc khách hàng
- Retargeting và remarketing dựa trên dữ liệu người dùng
- Tối ưu hóa mẫu quảng cáo (A/B testing) dựa trên phản hồi dữ liệu thực
Bài 4: Phân bổ ngân sách quảng cáo hiệu quả dựa trên dữ liệu
- Cách xác định ngân sách tối ưu cho từng kênh quảng cáo dựa trên dữ liệu hiệu suất
- Phân bổ lại ngân sách dựa trên tỷ lệ chuyển đổi và chi phí
- Theo dõi chi phí theo thời gian thực và điều chỉnh ngân sách dựa trên hiệu suất
Bài 5: Thực hành Tối ưu hóa Quảng cáo Đa kênh Dựa trên Dữ liệu
- Bài tập thực hành: Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu từ các nền tảng
- Học viên sử dụng Google Ads Manager, Facebook Ads Manager để phân tích hiệu suất
- Đề xuất điều chỉnh chiến dịch và phân bổ lại ngân sách dựa trên dữ liệu phân tích
Module 04
Ứng dụng Data-Driven Marketing Automation
Mục tiêu:
- Học viên sẽ học cách tự động hóa các quy trình marketing như email marketing, nurturing leads dựa trên dữ liệu hành vi khách hàng.
- Biết cách sử dụng công cụ marketing automation và dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch tự động hóa.
- Ứng dụng marketing automation vào việc phân khúc khách hàng và tạo trải nghiệm cá nhân hóa dựa trên dữ liệu.
Bài 1: Giới thiệu về Marketing Automation dựa trên dữ liệu
- Marketing Automation là gì và tại sao cần dựa trên dữ liệu?
- Các công cụ phổ biến để tự động hóa marketing (HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign)
- Tầm quan trọng của dữ liệu trong việc tối ưu hóa quy trình tự động hóa marketing
Bài 2: Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để tự động hóa
- Cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (CRM, website, email, social media)
- Phân tích dữ liệu hành vi khách hàng để cá nhân hóa thông điệp
- Phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu: Hành vi, địa lý, nhân khẩu học
Bài 3: Tự động hóa Email Marketing Dựa trên Dữ liệu
- Xây dựng chiến lược email tự động hóa dựa trên hành vi khách hàng (mở email, click, không mở)
- Tối ưu hóa quy trình nurturing leads (nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng) qua các chiến dịch email cá nhân hóa
- Phân tích dữ liệu chiến dịch email (CTR, tỷ lệ mở, tỷ lệ chuyển đổi) để điều chỉnh chiến lược
Bài 4: Quản lý Lead Scoring và Workflow tự động hóa
- Lead Scoring (điểm tiềm năng) là gì và làm sao để tính toán dựa trên dữ liệu?
- Thiết lập quy trình workflow tự động dựa trên điểm Lead Scoring
- Tự động hóa hành động marketing (gửi email, kích hoạt chiến dịch) dựa trên dữ liệu hành vi của khách hàng
Bài 5: Thực hành Xây dựng Hệ thống Marketing Automation Dựa trên Dữ liệu
- Bài tập thực hành: Sử dụng công cụ Marketing Automation để tạo chiến dịch email tự động
- Học viên thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để thiết lập quy trình tự động hóa
- Thực hành phân khúc khách hàng và tạo workflow tự động hóa dựa trên dữ liệu
Module 05
Chiến lược Content và SEO Dựa trên Phân Tích Dữ Liệu
Mục tiêu:
- Học viên sẽ nắm vững cách xây dựng chiến lược nội dung (Content Marketing) và tối ưu SEO dựa trên phân tích dữ liệu từ các công cụ như Google Analytics, SEMrush.
- Biết cách nghiên cứu từ khóa và tạo Content Clusters để tối ưu hóa thứ hạng tìm kiếm.
- Theo dõi và đo lường hiệu quả chiến lược SEO dựa trên các chỉ số như CTR, thứ hạng từ khóa, traffic tự nhiên.
Bài 1: Tối ưu hóa Content Marketing Dựa trên Dữ Liệu
- Tổng quan về content marketing và vai trò của dữ liệu trong việc xây dựng nội dung
- Phân tích dữ liệu từ hành vi người dùng để phát triển nội dung theo nhu cầu
- Xác định loại nội dung hiệu quả qua các công cụ phân tích dữ liệu (Google Analytics, HubSpot)
Bài 2: Nghiên cứu Từ Khóa và Phân Tích SEO Dựa trên Dữ Liệu
- Sử dụng dữ liệu từ các công cụ như Google Search Console, SEMrush để nghiên cứu từ khóa
- Phân tích các từ khóa có tiềm năng dựa trên dữ liệu tìm kiếm và hành vi khách hàng
- Xây dựng chiến lược SEO dựa trên từ khóa long-tail và các xu hướng tìm kiếm
Bài 3: Xây dựng Chiến lược Content Clusters và SEO Tối Ưu
- Content Clusters là gì và tại sao chúng quan trọng cho SEO?
- Sử dụng dữ liệu để xây dựng các cụm nội dung (Content Clusters) xung quanh chủ đề chính
- Tối ưu hóa liên kết nội bộ (internal linking) và chiến lược nội dung để cải thiện thứ hạng tìm kiếm
Bài 4: Theo dõi và Đánh giá Hiệu Quả SEO Bằng Dữ Liệu
- Phân tích dữ liệu SEO (CTR, vị trí từ khóa, traffic tự nhiên) để theo dõi hiệu quả
- Sử dụng các công cụ như Ahrefs, Moz để đo lường hiệu suất từ khóa và nội dung
- Điều chỉnh chiến lược SEO dựa trên phân tích dữ liệu từ các báo cáo tìm kiếm
Bài 5: Thực hành Xây dựng Chiến lược Content & SEO Dựa trên Dữ Liệu
- Bài tập thực hành: Nghiên cứu từ khóa và phân tích dữ liệu SEO để xây dựng chiến lược nội dung
- Học viên sử dụng các công cụ như Google Analytics, SEMrush để tối ưu hóa nội dung hiện có
- Xây dựng và tối ưu hóa cụm nội dung (Content Clusters) dựa trên dữ liệu từ các công cụ SEO
Module 06
Phân Tích Dữ Liệu & Sử Dụng AI trong Data-Driven Marketing
Mục tiêu:
- Học viên sẽ biết cách sử dụng AI và Machine Learning để phân tích dữ liệu hành vi khách hàng và dự đoán xu hướng mua sắm.
- Ứng dụng Predictive Analytics để dự đoán xu hướng và điều chỉnh chiến lược marketing dựa trên dữ liệu.
- Sử dụng AI để tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
Bài 1: Vai Trò của Phân Tích Dữ Liệu và AI trong Marketing
- Tổng quan về dữ liệu lớn (Big Data) trong marketing
- Các công cụ phân tích dữ liệu và AI phổ biến (Google Analytics, IBM Watson, Salesforce)
- Tại sao AI là yếu tố quan trọng để tối ưu hóa marketing dựa trên dữ liệu
Bài 2: Sử Dụng AI trong Phân Tích Hành Vi Khách Hàng
- AI và Machine Learning trong việc phân tích dữ liệu hành vi
- Dự đoán hành vi mua sắm và nhu cầu khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử
- Case Study: Cách các doanh nghiệp sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng
Bài 3: Ứng Dụng Predictive Analytics trong Marketing
- Predictive Analytics là gì và tại sao nó quan trọng?
- Sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán xu hướng và hành vi tương lai của khách hàng
- Cách áp dụng Predictive Analytics vào việc tối ưu hóa chiến dịch marketing (ví dụ: quảng cáo, email)
Bài 4: Tối Ưu Hóa Chiến Dịch Bằng AI và Automation
- Sử dụng AI để tự động hóa phân tích và tối ưu hóa các chiến dịch marketing (A/B testing, chatbot)
- AI-driven Marketing Automation: Tự động hóa quy trình dựa trên phân tích dữ liệu theo thời gian thực
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng với AI: Chatbots, gợi ý sản phẩm, email tự động
Bài 5: Thực Hành Phân Tích Dữ Liệu và Ứng Dụng AI trong Marketing
- Bài tập thực hành: Sử dụng công cụ AI (Google Analytics, IBM Watson) để phân tích dữ liệu hành vi khách hàng
- Tự động hóa các quyết định marketing dựa trên phân tích dự đoán (predictive analytics)
- Thực hành tối ưu hóa chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu real-time và các công cụ AI
Module 07
Kế hoạch Triển Khai và Duy Trì Hệ Thống Data-Driven Marketing
Mục tiêu:
- Học viên sẽ biết cách xây dựng và triển khai hệ thống marketing dựa trên dữ liệu từ đầu đến cuối, bao gồm việc thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
- Theo dõi và tối ưu hóa hệ thống marketing theo thời gian thực, đồng thời đánh giá hiệu quả dài hạn.
- Học cách quản lý dữ liệu khách hàng một cách an toàn và tuân thủ các quy định pháp lý về bảo mật.
Bài 1: Lập Kế Hoạch Triển Khai Hệ Thống Data-Driven Marketing
- Các bước xây dựng và triển khai hệ thống marketing dựa trên dữ liệu
- Thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn (website, social media, CRM)
- Tích hợp công cụ và nền tảng dữ liệu (Google Analytics, Salesforce, CDP)
- Đặt mục tiêu và tiêu chuẩn đo lường rõ ràng (KPI) cho từng chiến lược
Bài 2: Tối Ưu Hóa Hệ Thống Data-Driven Marketing theo Thời Gian Thực
- Sử dụng dữ liệu thời gian thực (real-time data) để theo dõi hiệu quả chiến dịch
- Phân tích dữ liệu và điều chỉnh các chiến lược marketing dựa trên kết quả
- Tối ưu hóa các quy trình marketing dựa trên phản hồi tức thì từ các công cụ đo lường
Bài 3: Duy Trì và Nâng Cao Hệ Thống Marketing Dựa trên Dữ Liệu
- Theo dõi và tối ưu hóa hệ thống Data-Driven Marketing liên tục
- Phân tích hiệu suất định kỳ, điều chỉnh mục tiêu OKR và chiến lược
- Cập nhật và cải tiến hệ thống với các công nghệ mới như AI và Machine Learning
- Quản lý và bảo mật dữ liệu khách hàng để đảm bảo tính minh bạch và tuân thủ luật pháp
Bài 4: Đánh Giá Hiệu Quả Dài Hạn của Hệ Thống Marketing Dựa trên Dữ Liệu
- Đánh giá hiệu quả dài hạn của chiến dịch marketing bằng phân tích dữ liệu
- Cách tối ưu hóa tỷ lệ ROI (Return on Investment) dựa trên dữ liệu thu thập được
- Case Study: Doanh nghiệp đã thành công nhờ hệ thống Data-Driven Marketing
Bài 5: Thực Hành Xây Dựng Kế Hoạch Duy Trì và Tối Ưu Hóa Hệ Thống
- Bài tập thực hành: Học viên xây dựng kế hoạch triển khai và tối ưu hóa hệ thống Data-Driven Marketing cho doanh nghiệp hoặc dự án cá nhân
- Thực hành phân tích dữ liệu và điều chỉnh chiến lược dựa trên kết quả dài hạn
- Nhận phản hồi từ huấn luyện viên và điều chỉnh kế hoạch cho phù hợp
Kết quả đạt được sau khoá đào tạo
Hhọc viên xây dựng và vận hành thành công một hệ thống marketing dựa trên dữ liệu để tăng hiệu quả kinh doanh.
Hỗ trợ học viên Đạt Được Mục Tiêu
Đồng hành xuyên suốt khóa học với các hình thức
Tài nguyên Hỗ trợ học viên
Hỗ trợ học viên đi nhanh hơn
Để thành công
Tất cả đều phải Học
"Pundar Pichai" - CEO của Alphabet Inc. and Google.
Đăng ký học
Tại Sao Chọn DataMark?
Hình ảnh Workshops
