lOMoARcPSD| 10435767
ÔN TẬP CUỐI KỲ MÔN PHÂN TÍCH WEB Phần 1 (4 điểm)
1. Trình bày mô hình REAN, nêu nội dung của các giai đoạn của mô hình. REAN là viết tắt của: R – Reach: Tiếp cận E – Engage: Tương tác A – Activate: Thúc đẩy N – Nurture: Nuôi dưỡng
Mô hình REAN linh hoạt đo lường các hoạt động Marketing, đặc biệt là KPIs. Và thực sự hỗ trợ
rất nhiều cho việc Marketing như: lập chiến lược hoạt động Marketing, lập kế hoạch đo lường, đặt
mục tiêu và lập bản đồ các kênh tiếp thị kỹ thuật số.
1. Reach (Tiếp cận)
Tiếp cận là mục tiêu tiên quyết mà doanh nghiệp cần đạt được trong một kế hoạch Marketing.
Tiếp cận tự nhiên: Qua các Group cộng đồng, SEO, Youtube,…
Tiếp cận có trả phí: Google Ads, Facebook Ads, Zalo Ads, Google GDN,…
2. Engage (Tương tác)
Chỉ khi khách hàng tương tác thì doanh nghiệp mới biết được khách hàng quan tâm và chú ý điều
gì. Các Marketer cần phải dẫn khách khách hàng đến Fanpage, Website của mình và từ đó khách
hàng mới theo dõi và liên hệ với doanh nghiệp.
3. Active (Thúc đẩy)
Chỉ khi khách hàng sẵn sàng rút tiền ra chi trả lần đầu thì mới có cơ hội họ mua hàng lần thứ hai.
Do đó, các chương trình xúc tiến bán khuyến mãi cho khách lần đầu mua hàng, giảm giá, là khá quan trọng.
4. Nurture (Nuôi dưỡng)
Sau các bước trên, dịch vụ hậu mãi là yếu tố khá quan trọng mà doanh nghiệp cần phải khiến khách
hàng quay trở lại Fanpage/Website của doanh nghiệp. Với những khách hàng chưa chuyển đổi
thành người mua, doanh nghiệp có thể sử dụng các phương pháp như Re-marketing (tiếp thị lại).
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Với những khách hàng đã mua sản phẩm, doanh nghiệp cần đưa ra các phương pháp chăm sóc
hiệu quả, đưa ra các chương trình tri ân khách hàng, xúc tiến phù hợp trên trang của doanh nghiệp
để thúc đẩy hành động lặp lại của khách hàng.
2. Hub and spoke là gì? Nêu những thành phần của hub and spoke và cho ví dụ.
Mô hình phân phối hub and spoke là một hình thức tối ưu hoá mạng lưới vận tải, trong đó các
tuyến vận tải được tổ chức như là một loạt các “spoke” kết nối các điểm xa với một “hub” trung tâm.
Gồm 2 thành phần chính đó là hub – trung tâm và spoke – vệ tinh. Mặc dù đối với hệ thống hub
and spoke, quãng được vận chuyển sẽ có thể xa hơn so với cách di chuyển theo đường thẳng như
thông thường. Tuy nhiên, điều này không là gì so với hàng loạt lợi ích mà nó đem lại chẳng hạn
như giúp khách hàng theo dõi hàng hóa một cách đơn giản, chi tiết nhất thông qua hub, tốc độ
giao hàng cực kỳ nhanh mà chi phí lại giảm… Ví dụ
Một ví dụ điển hình về vận hành mô hình phân phối Hub and Spoke ngay từ lúc nó mới xuất hiện
là trường hợp của công ty Lowe. Lowe’s Home Improvement Warehouse
Lowe’s đã áp dụng mô hình phân phối hub and spoke, cho phép công ty giành được một phần
lớn thị phần trong thị trường cải tiến nhà cửa. Các nhà phân tích nhận xét rằng chiến lược trung
tâm phân phối của Lowe đã cho phép công ty có được lợi thế. Với thị trường thế giới liên tục
thay đổi, các công ty phải có nhiều vị trí tìm nguồn cung ứng, nhiều phương thức vận chuyển và
mạng lưới phân phối linh hoạt và hiệu quả về chi phí. Mạng lưới hub and spoke cho phép các
công ty tập trung hóa mạng lưới phân phối của mình và trở nên hiệu quả hơn trong việc kiểm
soát luồng sản phẩm trên toàn bộ doanh nghiệp của họ, đồng thời tiết kiệm đáng kể chi phí. 3.
KPI là gì? Hãy nêu các loại KPI và so sánh với KBR
3.1. KPI là gì?
KPI là chữ cái viết tắt của cụm từ Key Performance Indicator. KPI được hiểu là chỉ số đánh giá
hiệu quả công việc, là công cụ đo lường, đánh giá hiệu quả công việc.
3.2. Các loại KPI
KPIs được gắn với các mục tiêu mang tính chiến lược (visionary KPI)
Thường là tiền, profit, market share ==> tác động trực tiếp đến sự sống còn của công ty.
KPIs được gắn với các mục tiêu mang tính chiến thuật (Tactical KPI):
Các chiến thuật là những hoạt động nhỏ nhằm giúp công ty đến được gần hơn với việc đạt mục tiêu chiến lược.
3.3. So sánh KPI với KBR
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Key Business Requirement (KBR) phản ánh các yêu cầu kinh doanh hoặc mục tiêu thành các
quy trình thực tế. Ví dụ: Đặt mục tiêu giảm chi phí hỗ trợ KH.
Key Performance Indicator (KPI) được sử dụng để theo dõi quá trình. Ví dụ: Sẽ xem tỷ lệ % truy
cập xem các trang “Liên hệ với chúng tôi”, % khách truy cập tìm kiếm nội dung “Liên hệ với chúng tôi.
4. Hãy nêu cách sử dụng KPI trong phân tích web
Sử dụng KPIs trong phân tích web:
Khách truy cập duy nhất(unique visitor), lượt truy cập(visit) và số lần xem trang (page views) là
3 số đếm lớn. Gần như tất cả các hệ số/tỷ lệ và KPIs đều bao gồm ít nhất một trong ba chỉ số đo
này. -> Áp dụng làm đầy KPIs: 4 thuộc tính ở trên
Ví dụ 1: Tỷ lệ bỏ trang đầu
1. Khoảng thời gian: Hàng giờ
2. Điểm mốc chuẩn để đánh giá: Độ lệch 15% và 20% (trong đó độ lệch trên được gắn cờ hành
động). Điều này có nghĩa là người hành động biết rằng trung bình trang bị thoát ở mức 15
phần trăm. Nếu điểm số trang dưới mức này thì không có vấn đề gì. Nếu điểm trên mức 15%
(độ lệch lớn hơn 20%, 18% hoặc hơn) ta phải có những hành động như được mô tả dưới đây.
3. Người hành động: là các biên tập viên làm việc trên trang.
4. Hành động được thực hiện: Trước tiên, nhìn xem chỉ số thời gian xem trang có bị giảm với
tốcđộ tương đương hay không. Nếu có thì đã đến lúc thay đổi nội dung vì các lượt xem trang
đang có tỷ lệ thấp về thời gian trung bình và tỷ lệ cao về "thiếu quan tâm". Nếu chỉ số thời
gian xem trang không giảm, có nghĩa là bài viết cần được tinh chỉnh (các tiêu đề có thể cần
phải hấp dẫn hơn chẳng hạn) hoặc có thể các bài viết không có đủ các liên kết đến các trang
liên quan nhúng trong bài viết.
5. Dữ liệu clickstream là gì? Hãy nêu một số phương pháp thu thập dữ liệu clickstream mà em biết.
5.1. Dữ liệu clickstream là gì?
Phân tích Clickstream là quá trình xem xét dữ liệu clickstream cho nghiên cứu thị trường hoặc
các mục đích khác. Một kích chuột là một rendering của hoạt động người dùng trên một trang
web, cụ thể là, nơi người dùng nhấp vào một màn hình hiển thị máy tính và làm thế nào phong
trào dịch để hoạt động web khác.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Giải thích: Khi được sử dụng với các công cụ và dữ liệu thích hợp bộ, phân tích kích chuột là
một thành phần quan trọng của nghiên cứu thị trường thương mại điện tử và có thể được sử dụng
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
để theo dõi năng suất lao động và các loại hoạt động người dùng. Nó thường được thực hiện
trong bối cảnh của một chiến lược nghiên cứu thị trường rộng lớn hơn, chẳng hạn như việc phân
tích các dữ liệu giao thông Web và truy cập tổng thể, cũng như với các loại khác của các tập dữ
liệu sử dụng kết hợp với các dữ liệu clickstream.
5.2. phương pháp thu thập dữ liệu clickstream
5.2.1. Số liệu định lượng đo tự động bằng công cụ phân tích: Còn gọi là dữ liệu clickstream. Ý nghĩa trong REAN:
Tiếp cận - Reach: (Tự mình đặt những câu hỏi:
“Khách hàng mục tiêu của chúng ta là ai? Làm thế nào để tiếp cận họ?”;
“Tiếp cận là mục tiêu tiên quyết mà doanh nghiệp cần đạt được trong một kế hoạch Marketing.”;
“Ở bước tiếp cận, doanh nghiệp cần phải tìm cách để có thể đưa doanh nghiệp đến gần hơn với
khách hàng mục tiêu bao gồm cả lượt tiếp cận tự nhiên và lượt tiếp cận có trả phí.”;
“Tiếp cận tự nhiên qua các Group cộng đồng, SEO, YouTube,...”;
“Tiếp cận có trả phí qua Google Ads, Facebook Ads, Zalo Ads, Google GDN,…”;
“Ngoài ra, hình thức tiếp cận cũng rất quan trọng như: nội dung hấp dẫn, hình ảnh bắt mắt, video thu hút,…”. Tương tác - Engagement
Làm thế nào để thu hút khách hàng để họ tương tác với chúng ta?
Sau khi tiếp cận với khách hàng mục tiêu, doanh nghiệp cần phải làm cho khách hàng có tương
tác với mình bằng nhiều hình thức khác nhau.
Điều này sẽ rất giúp ích cho việc thấu hiểu khách hàng, giúp khách hàng đạt được mục tiêu của
mình khi ghé thăm doanh nghiệp.
Chỉ khi khách hàng tương tác thì doanh nghiệp mới biết được khách hàng quan tâm và chú ý điều
gì. Các Marketer cần phải dẫn khách khách hàng đến Fanpage, Website của mình và từ đó khách
hàng mới theo dõi và liên hệ với doanh nghiệp. Chuyển đổi - Activate
Khách hàng vào Website nhưng họ có mua hàng không?
Sau khi khách hàng đã tiếp cận và tương tác với doanh nghiệp, doanh nghiệp cần phải đẩy mạnh
việc thúc đẩy khách hàng mua hàng của mình.
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Chỉ khi khách hàng sẵn sang rút tiền ra chi trả lần đầu thì mới có cơ hội họ mua hàng lần thứ hai.
Do đó, các chương trình xúc tiến bán khuyến mãi cho khách lần đầu mua hàng, giảm giá, là khá quan trọng.
Không chỉ thế, việc sở hữu một: Website chất lượng, tên miền (domain) liên quan, hosting tốt,
tốc độ load Website nhanh góp gần rất quan trọng cho việc giữ chân và thu hút khách hàng.
Giữ chân khách hàng - Nurturing
Khách hàng mua rồi có quay trở lại không?
Sau các bước trên, dịch vụ hậu mãi là yếu tố khá quan trọng mà doanh nghiệp cần phải khiến
khách hàng quay trở lại Fanpage/Website của doanh nghiệp. Với những khách hàng chưa chuyển
đổi thành người mua, doanh nghiệp có thể sử dụng các phương pháp như Remarketing (tiếp thị lại).
Với những khách hàng đã mua sản phẩm, doanh nghiệp cần đưa ra các phương pháp chăm sóc
hiệu quả, đưa ra các chương trình tri ân khách hàng, xúc tiến phù hợp trên trang của doanh
nghiệp để thúc đẩy hành động lặp lại của khách hàng.
5.2.2. Dữ liệu trải nghiệm
Tự mình kiểm tra, dùng thử, trải nghiệm trang web.
Dữ liệu được thu thập qua một số phương pháp:
Thử nghiệm heuristic (các kỹ thuật dựa trên kinh nghiệm để giải quyết vấn đề, học hỏi hay khám
phá nhằm đưa ra một giải pháp mà không được đảm bảo là tối ưu).
Dữ liệu khảo sát khách hàng (tình nguyện viên kiểm thử để test)
Dữ liệu khả năng sử dụng trong phòng thí nghiệm 5.2.3. Dữ liệu sinh thái
Tự so sánh với bản thân( so với quá khứ )hoặc đối thủ tại 1 mốc tg vd như tỷ lệ truy cập bao
nhiêu để đặt mục tiêu
Các loại dữ liệu được thu thập bởi các bên thứ 3, bao gồm:
Dữ liệu của các công cụ tìm kiếm
Dữ liệu đo lường khách truy cập (Panel/ASP/ISP) 5.2.4. Dữ liệu xã hội
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Thông tin thu được từ dữ liệu quảng cáo, từ đánh giá của KH khi sử dụng sản phẩm vd 1 số
thông tin về cạnh tranh như theo dõi thông tin của đối thủ, xem họ có những chiến dịch nào, đối
tượng KH mục tiêu có trùng với mình ko. Nêu trùng thì cần làm gì
Có 3 loại dữ liệu xã hội – dữ liệu đo lường các hoạt động xã hội: Dữ liệu R&D Quảng cáo
Cạnh tranh và hệ sinh thái. 5.2.5. Dữ liệu lớn
( Đến từ nhiều nguồn khác nhau: vd như hình ảnh/ video mà khách hàng tải lên)
5.2.6. Phân loại theo nguồn dữ liệu
Dữ liệu bên thứ nhất: Là dữ liệu mình thu thập trực tiếp
Dữ liệu bên thứ hai: Dữ liệu liên kết từ đối tác, từ việc thuê các Agency thu thập thông tin của
các chiến dịch của doanh nghiệp
Dữ liệu bên thứ ba: Mua dữ liệu từ các hệ sinh thái.
5.2.7. Tất cả các công cụ phân tích web có một phương pháp để theo dõi khách truy cập.
Beacons: dùng để truy xuất khách hàng đã click mở dữ liệu hay chưa ( vd mở mail)
Tags/Javascript: Là ngôn ngữ code, tăng tính tương tác trên website. Sử dụng Script chạy trên
các trình duyệt người dùng thay vì trên Server và thường sử dụng thư viện của bên thứ 3 để tăng thêm chức năng.
Logs: hệ thống cho phép bạn xem lại các sự kiện đã xảy ra trong hệ thống một cách chi tiết cụ
thể như: user, time, computer, services, thời gian, ...
Packet sniffers: là hoạt động thu thập, chọn lựa và ghi nhật ký một số hoặc tất cả các gói tin
(Packets) đi qua mạng máy tính, bất kể gói tin đó được định địa chỉ như thế nào. Bằng cách này,
mọi gói tin, hoặc một tập con đã xác định của các gói tin, có thể được thu thập để phân tích thêm.
Nếu bạn với tư cách là quản trị viên mạng, bạn có thể sử dụng dữ liệu thu thập được cho nhiều
mục đích khác nhau như giám sát băng thông (Bandwidth) và lưu lượng (Traffic).
Crawlers/bots: là những thuật ngữ dùng để mô tả một công cụ (phần mềm) thu thập dữ liệu cho
các công cụ tìm kiếm – Search Engine, với tên gọi chung là Web Crawler.
5.2.8. Một số vấn đề với thu thập dữ liệu web:
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Người dùng khác với cá nhân: Có thể dữ liệu ghi 2 nguồn dùng nhưng có thể là 1 nguồn từ 2 thiết bị
Không thể thu thập được tất cả traffic xảy ra:
Thông tin ý nghĩa khó bị cô lập hơn do quá tải thông tin
Không có một thông số thống nhất về hoạt động của người tiêu dùng trên web: Tùy vào đối
tượng sử dụng/ đối tượng tạo thì sẽ có những thông số khác nhau. 6.
Hãy nêu một số cách phân loại dữ liệu và những loại dữ liệu được phân loại trong đó. Cho ví dụ.
Phân loại dữ liệu theo nguồn dữ liệu:
§Dữ liệu bên thứ nhất: Là dữ liệu mình thu thập trực tiếp • Dữ liệu trải nghiệm •
Dữ liệu định lượng đo bằng công cụ phân tích • Dữ liệu lớn
§Dữ liệu bên thứ hai - Dữ liệu xã hội: Dữ liệu liên kết từ đối tác, từ việc thuê các Agency thu
thập thông tin của các chiến dịch của doanh nghiệp • Dữ liệu R&D • Quảng cáo •
Cạnh tranh và hệ sinh thái
§Dữ liệu bên thứ ba - Dữ liệu sinh thái: Mua dữ liệu từ các hệ sinh thái. •
Dữ liệu của các công cụ tìm kiếm •
Dữ liệu đo lường khách truy cập (Panel/ASP/ISP) 7.
Phân tích di động là gì? Tại sao lại cần phân tích di động?
Phân tích di động là phân tích dữ liệu từ các thiết bị di động.
Tại sao lại cần phân tích di động: Xây dựng trang web thân thiện với người dùng, nâng cao trải
nghiệm khách hàng từ đó thúc đẩy khách hàng mua hàng. Đo lường và phân tích hành vi người
sử dụng, tăng doanh thu, tăng tương tác người dùng và sự trung thành của khách hàng. 8.
Phân tích di động có những loại nào? Hãy nêu chi tiết về một trong những loại phân
tích di động mà em biết.
Có 2 cách tiếp cận phân tích di động: • Phân tích web di động
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Phân tích web di động tập trung vào các tính chất của các thiết bị di động và các hoạt
động xuất phát từ các thiết bị đó.
Các nền tảng phân tích di động được thiết kế để theo dõi hành động và hành vi của những
người truy cập vào website hoặc các ứng dụng.
Về cơ bản, phân tích web di động tương tự phân tích web trên máy tính về góc độ và phương pháp. •
Phân tích ứng dụng (Apps)
Phân tích ứng dụng di động (mobile apps analytics) tập trung vào tìm hiểu và phân tích
tính chất, hành động và hành vi của người sử dụng các ứng dụng di động.
Các lý do để phân tích:
Lý do chính: đo lường và phân tích hành vi người sử dụng, cải thiện trải nghiệm
người dùng, tăng doanh thu, tăng tương tác người dùng và sự trung thành. • Ai là người dùng • Họ đến từ nước nào •
Họ thực hiện những hành vi nào •
Làm cách nào để khách hàng của chúng tôi điều hướng trong ứng dụng? •
Doanh thu và thanh toán trong ứng dụng của chúng tôi là gì? •
Họ ở lại ứng dụng của chúng tôi bao lâu? •
Chúng ta có bao nhiêu người dùng hoạt động hàng ngày (DAU)? (Lưu ý:
DAU được coi là một chỉ số kinh doanh quan trọng vì nó cung cấp thông
tin chi tiết tốt hơn liên quan đến mức độ hoạt động của ứng dụng.)
Họ sử dụng nhà điều hành, hệ điều hành và thiết bị nào? •
Mặt hàng nào được mua nhiều nhất? •
Những quốc gia nào hoạt động tốt nhất về mua hàng trong ứng dụng (IAP)? •
Phiên bản ứng dụng nào dẫn đến bán hàng nhiều hơn? •
Người dùng của chúng tôi mở ứng dụng bao lâu một lần? •
Có bao nhiêu người dùng đã bắt đầu một số phiên cụ thể? •
Làm thế nào để các phiên bản ứng dụng của chúng tôi so sánh với nhau? 9.
Ứng dụng di động là gì? Có những loại ứng dụng di động gì và tính chất của chúng là gì?
Ứng dụng di động còn được gọi là app mobile – đây là các chương trình và phần mềm được tạo
ra để dành riêng cho các thiết bị di động như smartphone, tablet giúp chúng ta có một không gian
thu nhỏ để thực hiện các hoạt động giải trí, mua sắm, xem cập nhật tin tức.
Các loại ứng dụng di động: có thể đc phân loại ra 2 cách:
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
§1. Phát triển ứng dụng
Có 3 cách phát triển ứng dụng: §Native apps §Web-based apps §Hybrid apps §2. Loại ứng dụng Phận loại theo loại: ·App xoay quanh giao dịch ·App xoay quanh quảng cáo ·App xoay quanh thông tin
·App xoay quanh mạng lưới ·App xoay quanh giao tiếp ·App xoay quanh giải trí ·App xoay quanh giáo dục
·App xoay quanh cải thiện bản thân
Tính chất của các ứng dụng di động: §Luôn mở (always on) §Di chuyển được §Có phản ánh vị trí §Tập trung §Cá nhân hóa
§Sử dụng ngắn nhưng nhiều lần §Rẻ §Dễ sử dụng
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
10. Phân tích vị trí địa lý là gì? Hãy nêu một số nguồn của thông tin địa lý và ứng dụng
của những thông tin này với việc phân tích web.
- Phân tích vị trí địa lý là việc xử lý các thông tin liên quan tới bản đồ, trực quan hóa và khai phá
các dữ liệu về vị trí của con người, dữ liệu và các tài nguyên khác.
Các loại phân tích vị trí địa lý có thể chia ra làm 2 loại: • Business data driven • Social media data driven
- Một số nguồn của thông tin địa lý là: • Địa chỉ thư tín • Tọa độ • Vị trí GPS • Địa chỉ IP
- Ứng dụng của những thông tin trên tới việc phân tích web • Đề xuất • Phân khúc • Quảng cáo • Yêu cầu thông tin • Thông báo •
Định vị và tìm kiếm cứu nạn
11. Phân tích vị trí địa lý kinh doanh là gì? Hãy nêu ứng dụng của phân tích vị trí địa lý kinh doanh.
Phân tích dữ liệu vị trí địa lý kinh doanh dùng trong việc lập bản đồ, trực quan hóa và khai phá
các dữ liệu vị trí để tìm ra các khuôn mẫu, xu hướng và quan hệ ẩn bên trong thông tin dữ liệu kinh doanh. Ứng dụng: •
Thông tin tình báo mạnh mẽ: các kỹ thuật phân vùng (segmentation): phân nhóm, biểu đồ
nhiệt, tổng hợp dữ liệu và đánh dấu theo màu. •
Gia tăng sự phong phú cho dữ liệu: có thể thêm các thông tin khác để bổ sung vào bản đồ dữ liệu •
Hợp tác và chia sẻ: bản đồ dễ để hiểu và chia sẻ giữa mọi người
12. Phân tích vị trí mạng xã hội là gì? Hãy nêu ứng dụng của phân tích vị trí mạng xã hội
và cho một ví dụ về ứng dụng đó
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Phân tích dữ liệu vị trí mạng xã hội dựa trên dữ liệu vị trí trên các mạng xã hội để khai phá và lập
bản đồ các vị trí của người dùng, nội dung và dữ liệu, thông tin chủ yếu đến từ GPS và IP. • Ứng dụng: Đề xuất • Phân khúc • Quảng cáo • Yêu cầu thông tin • Thông báo
Downloaded by Ti?n D?ng Tr?n Lý (dungtienltr128@gmail.com) lOMoARcPSD| 10435767
Định vị và tìm kiếm cứu nạn
13. Hãy so sánh 2 loại phân tích vị trí địa lý kinh doanh và mạng xã hội.
Vị trí địa lý kinh doanh Mạng xã hội Định
Phân tích dữ liệu vị trí địa lý kinh doanh
Phân tích dữ liệu vị trí mạng xã hội nghĩa
dùng trong việc lập bản đồ, trực quan hóa
dựa trên dữ liệu vị trí trên các mạng
và khai phá các dữ liệu vị trí để tìm ra các xã hội để khai phá và lập bản đồ các
khuôn mẫu, xu hướng và quan hệ ẩn bên
vị trí của người dùng, nội dung và
trong thông tin dữ liệu kinh doanh.
dữ liệu, thông tin chủ yếu đến từ GPS và IP. Ứng
Thông tin tình báo mạnh mẽ Đề xuất dụng
Gia tăng sự phong phú cho dữ liệu’ Phân khúc Hợp tác và chia sẻ Quảng cáo Yêu cầu thông tin Thông báo
Định vị và tìm kiếm cứu nạn Công Google Fusion Table iBeacon cụ thu Agos
Công nghệ dựa trên bluetooth của thập Trendsmap apple Followerwonk NFC Esri Javascript của trang web
Các nền tảng dựa trên vị trí địa lý Địa chỉ IP
Thu thập thông tin dữ liệu địa lý trực
tiếp từ thiết bị di động iBeacon và bluetooth Phần 2 (6 điểm)
14. Persona là gì? Hãy nêu những phương pháp xây dựng Persona mà em biết •
Persona là một hình mẫu giả định, đại diện cho chân dung khách hàng lý tưởng của
doanh nghiệp. Persona giúp doanh nghiệp định hình chiến lược cho rất nhiều các hoạt
động của doanh nghiệp, từ phát triển sản phẩm, marketing, sales đến chăm sóc khách hàng. •
2 phương pháp xây dựng Persona: Phương pháp của Van Welie, Phương pháp PA của Bryan Eisenberg. •
Phương pháp Van Welie: •
Dựa quanh các động cơ của các khách truy cập web lOMoARcPSD| 10435767 •
Giúp bạn xác định những rủi ro có thể có và những câu hỏi cần trả lời trong tâm trí
của khách truy cập trước khi họ hành động.
Ưu điểm: nhận ra rất nhiều thấu hiểu xung quanh một động lực cụ thể
Nhược điểm: có thể có nhiều động cơ, lý do khác nhau •
Phương pháp của Bryan Eisenberg:
Theo phương pháp PA, dựa trên 16 loại tính cách của Trắc nghiệm BMTI, có 4 tính cách chính
ảnh hưởng cách cư xử của một khách truy cập:
·Có hệ thống(cẩn thận) (SJ) ·Thuộc bản năng (SP) ·Nhân văn (NF) ·Cạnh tranh (NT).
15. Phương pháp khuôn mẫu về Persona là gì? Hãy nêu những khái niệm cần biết trong
phương pháp khuôn mẫu về persona? Đưa ra 1 ví dụ về Persona khuôn mẫu. •
Phương pháp khuôn mẫu về Persona là: •
Dựa quanh các động cơ của các khách truy cập web •
Giúp bạn xác định những rủi ro có thể có và những câu hỏi cần trả lời trong tâm trí của
khách truy cập trước khi họ hành động •
Những khái niệm cần biết trong phương pháp khuôn mẫu về persona: •
Từ ngữ khởi đầu là những từ mà mọi người tìm kiếm hoặc sử dụng để thử và giải quyết
vấn đề của họ. Được sử dụng trong các công cụ tìm kiếm, trên các bài viết của blog, trong email. •
Pain Point,điểm đau KH, là một thuật ngữ trong Marketing chỉ những vấn đề cụ thể mà
một khách hàng hiện tại cũng như khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp gặp phải
trong suốt hành trình trải nghiệm của họ. 1 ví dụ về Persona khuôn mẫu : Frank
Mục tiêu của Frank: •
Mua một hệ thống giải trí gia đình. • Kịch bản: •
Frank đã nâng cấp hệ thống giải trí gia đình. Ông vừa chuyển căn hộ và cần một dịch vụ
mới. Vợ của ông không thực sự quan tâm và không thích ông chi tiêu rất nhiều tiền
Kế hoạch của ông là: •
Kiểm tra trực tiếp trên các trang web của hãng. •
So sánh giá cả giữa các hãng (Google). lOMoARcPSD| 10435767
Frank cũng đã có một số cân nhắc, nhiều cái liên quan đến giá cả cũng như cài đặt và công nghệ: • Chi phí mỗi năm là gì? •
Có các tùy chọn như mua trả góp hoặc cho thuê không? •
Liệu giá cả có thay đổi dựa trên công nghệ không? Nếu thế thì làm thế nào? Nếu không
thì giá cố định hay có thể có những bất ngờ ẩn dấu?
16. Phương pháp PA là gì? Persona của phương pháp PA có gì khác biệt với phương
phápkhuôn mẫu? Hãy đưa ra 1 Persona ví dụ của phương pháp PA.
Phương pháp PA (Persuasion Architecture): dùng tạo ra personas được phát triển bởi Bryan
Eisenberg và nhóm của ông khi ông làm việc tại Futurenow Inc, được dựa trên các nghiên cứu về
hành vi Myers/ riggs đã được sửa lại cho hợp bởi David Keirsey trong những năm 1950.
17. Hãy nêu quy trình sử dụng Persona để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi. Trong các bước này,
theo em bước nào quan trọng nhất và tại sao?
Quy trình sử dụng Persona để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi: 1. Thực hiện so sánh A/A. 2. Thiết lập chạy thử 3.
Cho chạy thử ít nhất 7 ngày, có thể mất 1 tháng để đạt hiệu quả 4. Kiểm tra khoảng tin cậy 5.
Xác định và áp dụng những hành động cần làm nếu giả thuyết đúng, nếu sai bắt đầu lại Hoặc:
Bước 1: Triển khai việc nghiên cứu người dùng
Bước 2. Đúc kết lại nghiên cứu Bước 3. Brainstorm Bước 4. Cải thiện
Bước 5. Hoàn thiện để Persona thực tế hơn
Bước 6. Thêm Persona vào nền tảng CRM
18. Phương pháp PA có những tính cách nào? Hãy nêu những tính cách của của 1
Persona và so sánh các persona khác nhau của phương pháp PA? PERSONA cạnh tranh
§Thái độ: thực tế, định hướng quyền lực.
§Thời gian: có kỷ luật, chiến lược/nhanh.
§Câu hỏi tiêu biểu: giải pháp của bạn có thể làm gì cho tôi?
§Cách tiếp cận: Cung cấp các tùy chọn, có khả năng đúng và những thách thức. lOMoARcPSD| 10435767
PERSONA nhân văn
§Thái độ: cá nhân, mối quan hệ theo định hướng.
§Thời gian: vô kỷ luật/chậm chạp.
§Câu hỏi điển hình: Ai đã sử dụng giải pháp của bạn để giải quyết vấn đề của tôi? bạn là ai và tại
sao bạn quan tâm đến tôi?
§Cách tiếp cận: Cung cấp các ý kiến đánh giá và ưu đãi.
PERSONA cẩn thận
§Thái độ: Thực tế, định hướng tiểu tiết.
§Thời gian: có kỷ luật, cận thận/chậm chạp.
§Câu hỏi điển hình: Làm thế nào giải pháp của bạn có thể giải quyết vấn đề của tôi?
§Cách tiếp cận: Cung cấp bằng chứng chắc chắn và dịch vụ vượt trội.
PERSONA bản năng
§Thái độ: cá tính, định hướng năng động.
§Thời gian: vô kỷ luật, cận thận/nhanh.
§Câu hỏi điển hình: Tại sao giải pháp của bạn tốt nhất cho nhu cầu của tôi?
§Cách tiếp cận: các giá trị nói ra nhanh chóng và cung cấp sự đảm bảo. 19.
Công cụ phân tích đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp thông tin và dữ liệu.
Hãy nêu một số nền tảng về phân tích dữ liệu mà em biết. Có những chủ đề nào cần thảo
luận khi lựa chọn nền tảng phân tích? Hãy nêu chi tiết về một trong những chủ đề đó. (Minh)
Một số nền tảng về phân tích dữ liệu:
Một số công cụ phổ biến cho Web Analytics và Digital Analytics: • R • Python • IBM SPSS • Tableau • Perl • Google Analytics • Adobe Analytics • Webtrends lOMoARcPSD| 10435767 • Unica
IBM Digital Analytics (CoreMetrics) SAS
Những chủ đề cần thảo luận khi lựa chọn nền tảng phân tích:
Các câu hỏi cần trả lời khi lựa chọn và cài đặt công cụ:
Thu thập và lưu trữ dữ liệu •
Nguồn thu thập dữ liệu • Thu thập dữ liệu lai • Theo dõi Rich-client • Kho dữ liệu • Biến tùy chỉnh •
Lưu trữ dữ liệu / quyền sở hữu: tóm tắt dữ liệu •
Lưu trữ dữ liệu / quyền sở hữu: dữ liệu thô • Dữ liệu nhập ngoài • Xuất dữ liệu Báo cáo • Kích thước / tương quan • phân tích tình huống • Giao diện Excel • Lịch •
tích hợp đối tác và API • khả năng truy vấn •
Đường dẫn / kịch bản trực quan • báo cáo hình ảnh •
hỗ trợ thiết kế thử nghiệm Tìm kiếm • Khả năng •
Quản lý chiến dịch Email • Quản lý chiến dịch • Điểm chuẩn Dịch vụ và hỗ trợ •
Sẵn sàng hỗ trợ kỹ thuật •
Địa điểm hỗ trợ kỹ thuật •
Mức dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật •
Chương trình đào tạo phong phú lOMoARcPSD| 10435767 •
Tư vấn / dịch vụ chuyên nghiệp 20.
Công cụ phân tích đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp thông tin và dữ liệu.
Hãy nêu một số nền tảng về phân tích dữ liệu mà em biết. So sánh sự khác nhau giữa
những nền tảng này.
R, Python, IBM SPSS, Tableau, Google Analytics, … Sự khác nhau: •
một số phần mềm cần có sự hiểu biết về code như R và python dùng dùng lọc và trích
xuất dữ liệu, tính toán ra ra những dữ liệu cần thiết. Là một phần mềm. Là công cũ miễn phí •
Tableau, power bi để trực quan hóa dữ liệu, vẽ biểu đồ. là phần mềm. Là công cụ có tính phí •
Gg analytic là một ứng dụng trang web. Có thể tích hợp với trang web đang sử dụng để
phân tích và theo theo dõi. chỉ dùng phân tích trang web. Miễn phí •
SPSS là công cụ đơn giản không cần kỹ năng công nghệ cao. Có phí. Dùng để phân tích
dữ liệu. là một phần mềm. 21.
Phân tích kỹ thuật số là gì? Em hãy nêu những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số.
Những thành phần chính của giai đoạn 1 là gì? Hãy cho ví dụ về những thành phần chính đó. (Phượng) lOMoARcPSD| 10435767
Phân tích kỹ thuật số (Digital Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu nhiều loại hình của dữ liệu
kinh doanh nhằm cải thiện các trải nghiệm trực tuyến của một doanh nghiệp và các khách hàng. lOMoARcPSD| 10435767
Phân tích kỹ thuật số có lịch sử từ lúc bắt đầu có internet và bắt đầu từ phân tích web.
Những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số là: •
Giai đoạn 1: Tư vấn chiến lược để thiết lập khung phân tích phù hợp cho một tổ chức •
Giai đoạn 2: Đào tạo cơ bản về cách sử dụng nền tảng phân tích để chạy và tinh chỉnh báo cáo •
Giai đoạn 3: Tư vấn nâng cao để tùy chỉnh đo lường phân tích theo nhu cầu rất cụ thể của từng khách hàng •
Giai đoạn 4: Sử dụng thông tin của khách hàng truy cập để kết nối các điểm và hiểu dữ
liệu thu thập được cho các mục tiêu kinh doanh xa hơn. •
Giai đoạn 5: Việc tích hợp và hội tụ việc thu thập và báo cáo dữ liệu, điều này rất khó
thực hiện, tốn kém và mất thời gian.
Những thành phần chính của giai đoạn 1: Lập kế hoạch và Nghiên cứu •
Chọn nền tảng phân tích: Google Analytics, Adobe Analytics,.. •
Quy hoạch cơ sở hạ tầng •
Trung tâm tư vấn xuất sắc •
Đào tạo bên liên quan về báo Phân tích trang web: đào tạo bộ phận quản trị website, leader marketing •
Xác định các yêu cầu để triển khai phân tích: •
Xác định và chốt các mục tiêu/mục tiêu kinh doanh •
Xác định và khóa KPI Ví dụ: 22.
Phân tích kỹ thuật số là gì? Em hãy nêu những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số.
Những thành phần chính của giai đoạn 2 là gì? Hãy cho ví dụ về những thành phần chính đó. (Phượng)
Phân tích kỹ thuật số (Digital Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu nhiều loại hình của dữ liệu
kinh doanh nhằm cải thiện các trải nghiệm trực tuyến của một doanh nghiệp và các khách hàng.
Những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số là: •
Giai đoạn 1: Tư vấn chiến lược để thiết lập khung phân tích phù hợp cho một tổ chức •
Giai đoạn 2: Đào tạo cơ bản về cách sử dụng nền tảng phân tích để chạy và tinh chỉnh báo cáo •
Giai đoạn 3: Tư vấn nâng cao để tùy chỉnh đo lường phân tích theo nhu cầu rất cụ thể của từng khách hàng •
Giai đoạn 4: Sử dụng thông tin của khách hàng truy cập để kết nối các điểm và hiểu dữ
liệu thu thập được cho các mục tiêu kinh doanh xa hơn. •
Giai đoạn 5: Việc tích hợp và hội tụ việc thu thập và báo cáo dữ liệu, điều này rất khó
thực hiện, tốn kém và mất thời gian.
Những thành phần chính của giai đoạn 2: Phân tích trang web giai đoạn 2 và Lập KPI lOMoARcPSD| 10435767 •
Báo cáo chuyển đổi khách truy cập •
Báo cáo trang tổng quan cấp cao nhất •
Báo cáo trang vào và thoát •
Báo cáo cơ bản cho ngành kinh doanh và các bên liên quan •
Báo cáo và thiết bị đo đạc tùy chỉnh 1 •
Hoàn thiện trang tổng quan doanh nghiệp •
Thiết lập/định cấu hình hệ thống quản lý thẻ Ví dụ: 23.
Phân tích kỹ thuật số là gì? Em hãy nêu những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số.
Những thành phần chính của giai đoạn 3 là gì? Hãy cho ví dụ về những thành phần chính đó.
Phân tích kỹ thuật số (Digital Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu nhiều loại hình của dữ liệu kinh
doanh nhằm cải thiện các trải nghiệm trực tuyến của một doanh nghiệp và các khách hàng Các giai đoạn: •
Gd 1: Tư Tư vấn chiến lược và thiết lập khung phân tích phù hợp cho tổ chức •
gd 2: Đào tạo cơ bản về cách sử dụng nền tảng phân tích để chạy và tinh chỉnh báo cáo •
gd 3: Tư vấn nâng cao để tùy chỉnh đo lường phân tích theo nhu cầu khách hàng •
gd 4: sử dụng dụng thông thông tin của khách hàng truy cập để để kết nối với các điểm
và hiểu dữ liệu thu thập được cho các mục tiêu kinh doanh xa hơn. •
gd5:Việc tích hợp và hội tụ việc thu thập và báo cáo dữ liệu, điều này rất khó thực hiện,
tốn kém và mất thời gian.
Những thành phần chính của giai đoạn 3: •
Phân tích kênh / dòng nhấp •
Phân khúc khách truy cập và hành vi •
Đo lường chiến dịch kỹ thuật số •
Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm và Tiếp thị Công cụ Tìm kiếm •
Nội dung được cá nhân hóa và tùy chỉnh • Thử nghiệm A / B và MVT •
Phân tích mạng xã hội Ví dụ: •
Phân tích kênh / dòng nhấp Vd: phân tích kênh nào khách hàng ghé thăm nhiều nnất •
Phân khúc khách truy cập và hành vi •
Đo lường chiến dịch kỹ thuật số •
Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm và Tiếp thị Công cụ Tìm kiếm •
Nội dung được cá nhân hóa và tùy chỉnh • Thử nghiệm A / B và MVT •
Phân tích mạng xã hội Ví dụ:
Phân tích kênh / dòng nhấp Vd: phân tích kênh nào khách hàng ghé thăm nhiều nhất, trang nào
khách hàng ở lại lâu nhất trang chủ hay giỏ hàng lOMoARcPSD| 10435767 ·
Phân khúc khách truy cập và hành vi Vd: ở đây là phân tích về nhân khẩu học của khách hàng,
đồ tuổi mua, thời gian mua nhiều nhất
Đo lường chiến dịch kỹ thuật số vd: khi mình đặt mục tiêu các chiến dịch như tăng tỷ lệ chuyển
đổi lên 20% sau khi thực hiện chiến dịch mình sẽ đo lường lại xem đã đạt được mục tiêu chưa
Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm và Tiếp thị Công cụ Tìm kiếm Vd: Cách tối ưu hóa công cụ tìm
kiếm (tăng chất lượng website, đặt từ khóa chính là từ khóa được tìm nhiều, tăng tốc độ tải trang,
có thẻ mô tả, nên có hình ảnh trong bài viết, có internal link và external link...)
Tiếp thị công cụ tìm kiếm trả tiền để được khách hàng nhìn thấy ở vị trí đầu
·Nội dung được cá nhân hóa và tùy chỉnh Vd: Nội dung sẽ được cá nhân hóa theo từng khách
hàng như mẹ bỉm sữa tìm sản phẩm tã thì ta sẽ giới thiệu những nội dung liên quan đến tã lót và
các thông tin sản phẩm khách liên qua đến em bé
Thử nghiệm A / B và MVT . VD: ta kiểm định 2 phiên bản trang web xem các nào khách hàng ưa thích hơn
Phân tích mạng xã hội vd: Phân tích hành vi của khách hàng trong độ tuổi khách hàng của tràn
web xem xét khách hàng có những hành vi nào và tập trung vào hành vi đó. Như khách hàng trẻ
trên xã hội hay tương tác về đêm hoặc tham gia nhiều hội nhóm săn sale ta có thể tạo ra những
chiến dịch khuyến mãi về đêm cho khách hàng,
24. Phân tích kỹ thuật số là gì? Em hãy nêu những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số.
Những thành phần chính của giai đoạn 4 là gì? Hãy cho ví dụ về những thành phần chính đó.
Phân tích kỹ thuật số (Digital Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu nhiều loại hình của dữ liệu
kinh doanh nhằm cải thiện các trải nghiệm trực tuyến của một doanh nghiệp và các khách hàng.
Phân tích kỹ thuật số có lịch sử từ lúc bắt đầu có internet và bắt đầu từ phân tích web.
Những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số là: •
Giai đoạn 1: Tư vấn chiến lược để thiết lập khung phân tích phù hợp cho một tổ chức •
Giai đoạn 2: Đào tạo cơ bản về cách sử dụng nền tảng phân tích để chạy và tinh chỉnh báo cáo •
Giai đoạn 3: Tư vấn nâng cao để tùy chỉnh đo lường phân tích theo nhu cầu rất cụ thể của từng khách hàng lOMoARcPSD| 10435767 •
Giai đoạn 4: Sử dụng thông tin của khách hàng truy cập để kết nối các điểm và hiểu dữ
liệu thu thập được cho các mục tiêu kinh doanh xa hơn. •
Giai đoạn 5: Việc tích hợp và hội tụ việc thu thập và báo cáo dữ liệu, điều này rất khó
thực hiện, tốn kém và mất thời gian.
thành phần chính của giai đoạn 4: •
Báo cáo thương mại điện tử • Cảnh báo tự động •
Theo dõi khách truy cập qua Phân tích trang web •
Tối ưu hóa giá trị lâu dài của khách hàng •
Các mô hình tạo và ghi điểm Persona •
Theo dõi đa kênh / theo dõi cuộc gọi •
Tích hợp Email / CRM / Web Analytics Ví dụ:
Báo cáo thương mại điện tử vd: Báo cáo doanh thu của doanh nghiệp trên sàn thương mại, số
khách hàng mua, thông tin về đối thủ.. Cảnh báo tự động
Theo dõi khách truy cập qua Phân tích trang web vd (sử dụng một số công cụ như gg analytics, similarweb, semrush....)
Tối ưu hóa giá trị lâu dài của khách hàng ( tìm cách giữa chân khách hàng, nâng cao thời gian
cũng như giá trị của khách hàng như tạo các ưu đãi riêng cho nhóm khách hàng đó, chăm sóc
nâng cao sự hài lòng của khách hàng)
Các mô hình tạo và ghi điểm Persona (xây dựng các mô hình pa và hành trình khách hàng để
hiểu rõ hơn về khách hàng trang web)
Theo dõi đa kênh / theo dõi cuộc gọi (theo dõi đa kênh giúp hiểu hơn về hành trình khách hàng
các kênh là mạng xã hội, trực tiếp, paid ads, tìm kiếm có trả tiền...)
Tích hợp Email / CRM / Web Analytics ( giúp ta theo dõi nâng cao mối quan hệ với khách hàng
khi tích hợp cả 3 cái có thể theo dõi trực tiếp tương tác của khách hàng, lịch sử thông tin khách
hàng web giúp thu thập thông tin tích hợp ở crm, crm giúp quản lý tạo chiến dịch email tự động)
25. Phân tích kỹ thuật số là gì? Em hãy nêu những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số.
Những thành phần chính của giai đoạn 5 là gì? Hãy cho ví dụ về những thành phần chính đó.
Phân tích kỹ thuật số (Digital Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu nhiều loại hình của dữ liệu
kinh doanh nhằm cải thiện các trải nghiệm trực tuyến của một doanh nghiệp và các khách hàng.
Phân tích kỹ thuật số có lịch sử từ lúc bắt đầu có internet và bắt đầu từ phân tích web. lOMoARcPSD| 10435767
Những giai đoạn của phân tích kỹ thuật số là: •
Giai đoạn 1: Tư vấn chiến lược để thiết lập khung phân tích phù hợp cho một tổ chức •
Giai đoạn 2: Đào tạo cơ bản về cách sử dụng nền tảng phân tích để chạy và tinh chỉnh báo cáo •
Giai đoạn 3: Tư vấn nâng cao để tùy chỉnh đo lường phân tích theo nhu cầu rất cụ thể của từng khách hàng •
Giai đoạn 4: Sử dụng thông tin của khách hàng truy cập để kết nối các điểm và hiểu dữ
liệu thu thập được cho các mục tiêu kinh doanh xa hơn. •
Giai đoạn 5: Việc tích hợp và hội tụ việc thu thập và báo cáo dữ liệu, điều này rất khó
thực hiện, tốn kém và mất thời gian.
thành phần chính của giai đoạn 5: •
Máy chủ nội dung được hỗ trợ bởi Analytics • Tiếp thị đa kênh •
Quản trị doanh nghiệp và dân chủ hóa dữ liệu •
Xác định lợi tức đầu tư •
Chấm điểm tham gia và chi phí dựa trên hoạt động • Phân tích dự đoán •
Phân tích mô tả và lập kế hoạch chiến lược Ví dụ:
Máy chủ nội dung được hỗ trợ bởi Analytics vd: Thu thập dữ liệu ở website vad được phân tích ở
trong các phần mềm hỗ trợ phân tích
Tiếp thị đa kênh vd quảng cáo tại nhiều điểm chạm của khách hàng như tiếp thị trực tuyến, email, mạng xã hội,ads.
Quản trị doanh nghiệp và dân chủ hóa dữ liệu vd: quản lý về các quy định của doanh nghiệp,
trang web, quản lý các hệ thống dữ liệu một cách đồng nhất nguyên tắc kaizen, nguyên tắc six
sigma, dân chủ hóa mọi người đều được biết về dữ liệu và doanh nghiệp sẽ lấy dữ liệu nào.
Về độ tuổi, giới tính ...đồng thời phải bảo vệ dữ liệu
Xác định lợi tức đầu tư Chấm điểm tham gia và chi phí dựa trên hoạt động Vd: Nếu khách
hàng ở lại trang hơn 30 giây cộng 3 điểm, 1 phút sẽ cộng 5 điểm.
Phân tích dự đoán từ những dữ liệu thu được dự đoán về doanh thu tương lai, số khách hàng quay lại...
Phân tích mô tả và lập kế hoạch chiến lược sử dụng dữ liệu đã có vẽ ra bức tranh tổng thể của
doanh nghiệp từ đó xây dựng kế hoạch và chiến lược phân tichs doanh thu trong tháng tới có
sự sụt giảm và chiến lược tiếp theo.
26. Kiểm định A/B là gì? So sánh kiểm định A/B và kiểm định đa biến lOMoARcPSD| 10435767
Kiểm định A/B là (hay còn được gọi là split testing hay bucket testing) là một phương pháp để so
sánh giữa 2 phiên bản của web page hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn.
Trong thử nghiệm A / B ta phân chia lưu lượng truy cập giữa hai hoặc nhiều phiên bản hoàn toàn
khác nhau của trang web (trang đích, trang chủ, v.v ...) Phần so sánh câu 28
27. Kiểm định đa biến là gì? So sánh kiểm định đa biến và kiểm định A/B
Kiểm tra đa biến là cung cấp ý tưởng về các phần tử trên một trang web, đóng vai trò lớn nhất
trong việc đạt được mục tiêu của trang đó.
Trong thử nghiệm đa biến, ta xác định một vài khu vực / phần chính của một trang và sau đó tạo
các biến thể cho các phần đó một cách cụ thể
2 loại kiểm định đa biến: Toàn phần Một phần Phần so sánh ở câu 28
28. Hãy nêu sự khác nhau của kiểm định A/B và kiểm định đa biến. Cho ví dụ về một
trang web đang sử dụng kiểm định A/B hoặc kiểm định đa biến mà em biết? A/B Đa biến Lưu lượng Ít hơn Nhiều hơn (Traffic) Mục đích
Thử nghiệm các ý tưởng hoàn toàn
Tối ưu hóa và tinh chỉnh trang đích
khác nhau để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển
hoặc trang chủ hiện có mà không đổi
cần đầu tư đáng kể vào việc thiết kế lại. Ưu điểm -
Một phương pháp thử nghiệm -
Cung cấp thông tin chi tiết
tương đối đơn giản để thiết kế và thực
về sự tương tác giữa nhiều phần tử hiện
trang. - Cung cấp một bức tranh chi -
Giúp kết luận giả thuyết
tiết về yếu tố nào đặt ra tác động -
Giúp tạo ra các kết quả có ý
đến hiệu suất của trang.
nghĩa thống kê ngay cả với các mẫu -
Cho phép trình tối ưu hóa so
lưu lượng truy cập thấp hơn.
sánh nhiều phiên bản của chiến dịch -
Cung cấp các kết quả báo cáo
và kết luận phiên bản nào có tác
rõ ràng, chi tiết, dễ dàng cho các nhóm động tối đa.
không chuyên về kỹ thuật để giải thích và thực hiện. lOMoARcPSD| 10435767 Nhược -
Giới hạn trong việc kiểm tra - Một phương pháp thực điểm
một phần tử duy nhất với một vài biến nghiệm tương đối phức tạp để thiết
thể, thường là 2 đến 3. kế và thực hiện. -
Không thể phân tích sự tương -
Nó yêu cầu nhiều lưu lượng
tác giữa các phần tử trang khác nhau
truy cập hơn so với thử nghiệm A/B trong để
cùng một chiến dịch thử nghiệm
hiển thị kết quả có ý nghĩa thống kê.
- Quá nhiều kết hợp làm cho việc
giải thích kết quả trở nên khó khăn.
- Có thể đóng vai trò là một biện
pháp quá mức cần thiết khi một thử
nghiệm A/B có thể đã đủ để hiển thị kết quả.
* Ví dụ 1: Thử nghiệm Layout Website của Amazon. Thử nghiệm: •
Biến thể A: Chiều rộng của cột nội dung chính trang web sẽ được trình bày theo chiều
rộng của màn hình người dùng (full width). •
Biến thể B: Chiều rộng của cột nội dung chính được cố định ở mức tối đa là 1500 pixels.
-> Kết quả: Amazon đã chọn biến thể B.
Phân tích: Hiện nay màn hình của người dùng đã được cải thiện nhiều về độ lớn và độ phân giải,
vì vậy, nhiều trang web lựa chọn cách trình bày full width. Tuy nhiên theo các kết quả kiểm định
A/B thực tế, việc giới hạn chiều rộng và để padding cho layout lại khiến việc theo dõi nội dung
tiện lợi và dễ dàng hơn. Với phiên bản full width, nội dung dàn trải quá rộng từ trái sang phải
gây khó khăn cho việc nắm bắt thông tin người đọc.
* Ví dụ 2: Thử nghiệm nội dung nút CTA của Netflix lOMoARcPSD| 10435767
Trong thử nghiệm này, Netflix chỉ thay đổi nội dung trong nút CTA •
Biến thể A: “Watch free for 30 days” (Trải nghiệm miễn phí trong 30 ngày) •
Biến thể B: “Try it now” (Hãy trải nghiệm ngay) -> Kết quả: Biến thể B: “Try it now” được chọn.
Phân tích: Trong thử nghiệm này, từng đặc điểm của mỗi sản phẩm mà sẽ cho ra kết quả khác
nhau. Ở trường hợp của Netflix, nội dung CTA “Watch free for 30 days” có thể khiến cho người
dùng thấy được tương lai phải trả tiền cho dịch vụ sau 30 ngày dùng miễn phí, từ đó khiến họ
ngần ngại click thực hiện hành động hơn. 29.
Các bước thực hiện kiểm định A/B là gì? Hãy nêu một số lỗi thường gặp khi thực
hiện kiểm định và cách khắc phục.
*Các bước thực hiện kiểm định A/B: • Thu thập dữ liệu • Xác định mục tiêu • Tạo giả thuyết • Tạo các biến thể • Chạy thử nghiệm • Phân tích kết quả
*Một số lỗi thường gặp thi thực hiện kiểm định A/B: •
Công cụ kiểm định bị lỗi •
Dừng kiểm định khi đạt kết quả mong muốn •
Chạy kiểm định lâu hơn cần thiết *Cách khắc phục: 30.
Hành trình khách hàng là gì? Hãy nêu quy trình xây dựng hành trình khách hàng. (Sang) lOMoARcPSD| 10435767
Hành trình khách hàng (Customer journey) là công cụ diễn tả quy trình khách hàng tương tác với
doanh nghiệp từ đầu cho tới nơi cuối cùng mà doanh nghiệp mong muốn.
Các bước xây dựng hành trình khách hàng: §Thiết lập mục tiêu
§Xác định mục tiêu của khách hàng
§Chọn chân dung khách hàng mục tiêu §Liệt kê điểm chạm
§Xây dựng hành trình khách hàng §Phân bổ nguồn lực §Phân tích báo cáo §Điều chỉnh
31. Mô hình phân bổ là gì? Hãy nêu một số cách sử dụng mô hình phân bổ. (Sang)
Mô hình tiếp thị phân bổ là một cách để phân bổ tiền quảng cáo hoặc giá trị theo tầm quan trọng
của từng hoạt động tiếp thị đưa đến chuyển đổi cuối cùng. Cách sử dụng:
§Điểm chạm đầu tiên (First Touch Attribution)
§Điểm chạm cuối cùng (Last Touch Attribution)
§Điểm chạm sát cuối cùng (Last Non-direct Touch Attribution)
§Phân bổ Tuyến tính (Linear)
§Phân rã thời gian (Simple Time Decay)
§Phân bổ dựa trên vị trí
Dựa vào sự tương tác của khách hàng ở phần nào có khả năng chuyển đổi cao nhất mà ta phân bổ
tiền quảng cáo hoặc giá trị theo từng hoạt động. Ví dụ:
Bạn sở hữu một công ty du lịch ở thành phố New York và sử dụng tính năng theo dõi lượt
chuyển đổi để theo dõi thời điểm khách hàng mua vé trên trang web của bạn. Cụ thể, bạn có
một hành động chuyển đổi để theo dõi việc mua vé tham quan bằng xe đạp ở Brooklyn.
Khách hàng thường nhấp vào một vài quảng cáo trước khi quyết định mua vé.
Mô hình phân bổ "Dựa trên dữ liệu" nhận thấy rằng những khách hàng nhấp vào quảng cáo
"Tham quan New York bằng xe đạp" trước rồi mới nhấp vào quảng cáo "Tham quan bến tàu
Brooklyn bằng xe đạp" có nhiều khả năng mua vé hơn so với những người dùng chỉ nhấp vào
quảng cáo "Tham quan bến tàu Brooklyn bằng xe đạp". Vì vậy, mô hình này phân bổ lại giá trị
đóng góp để ưu tiên quảng cáo "Tham quan New York bằng xe đạp" cũng như các từ khoá,
nhóm quảng cáo và chiến dịch liên kết với quảng cáo đó. lOMoARcPSD| 10435767
32. Phân tích RFM là gì? Hãy nêu rõ về logic của phân tích RFM và giải thích một số
điểm yếu của phân tích RFM. (Trâm) •
RFM (Recency – Frequency – M (Monetary Value): là một phần của Marketing
Analysis và được sử dụng để phân tích giá trị khách hàng (Customer Value), từ đó giúp
doanh nghiệp có thể phân tích ra từng nhóm khách hàng mà mình đang có, từ đó có
những chiến dịch marketing hoặc chăm sóc đặc biệt.
Phân tích RFM là một kĩ thuật phân khúc khách hàng dựa trên hành vi giao dịch
của khách hàng trong quá khứ, RFM bao gồm 3 chỉ số chính: + Recency (R): Thời
gian giao dịch cuối cùng.
+ Frequency (F): Tổng số lần giao dịch chi tiêu
+ Monetary value (M): Tổng số tiền giao dịch chi tiêu •
Logic của phân tích RFM:
+ Điểm số lần truy cập gần đây được chỉ định cho mỗi khách hàng dựa trên ngày mua
hàng gần đây nhất. Điểm số được tạo ra bằng cách gộp các giá trị lần truy cập gần đây
vào một số danh mục (mặc định là 5).
+ Xếp hạng tần suất được chỉ định theo cách tương tự. Những khách hàng có tần suất
mua hàng cao được cho điểm cao hơn (4 hoặc 5) và những khách hàng có tần suất mua
hàng thấp nhất được cho điểm 1.
+ Điểm số tiền tệ được ấn định trên cơ sở tổng doanh thu do khách hàng tạo ra trong kỳ
được xem xét để phân tích. Những khách hàng có doanh thu / số lượng đơn đặt hàng cao
nhất được cho điểm cao hơn trong khi những khách hàng có doanh thu thấp nhất được cho điểm là 1.
+Điểm thứ tư, điểm RFM được tạo ra, đơn giản là ba điểm riêng lẻ được nối thành một giá trị duy nhất.
Điểm yếu của RFM:
+ RFM có những hạn chế. nó hạn chế nghiêm trọng cách các công ty sử dụng dữ liệu của
riêng họ. Có rất nhiều biến số khác có thể được rút ra từ dữ liệu có thể đóng vai trò là các
yếu tố dự báo xuất sắc bổ sung.
+ RFM chỉ hướng về phía sau, thay vì so sánh hành vi hiện tại của khách hàng với hành
vi tương lai của những người khác đến trước họ
+ Sử dụng RFM, bạn sẽ không thể nhận ra những khách hàng có giá trị cao trước khi họ mua hàng của bạn.
+ Mô hình RFM chỉ có thể đưa ra dự báo về khả năng mua hàng trong môi trường thường xuyên mua hàng 33.
Giá trị trọn đời của khách hàng là gì? Giá trị trọn đời có ứng dụng gì trong phân tích web? (Trâm)
Giá trị trọn đời của khách hàng: Customer Lifetime Value (CLV) – là số liệu thể hiện
tổng doanh thu mà doanh nghiệp có thể mong đợi một cách hợp lý từ một khách hàng
thông qua quá trình xây dựng, duy trì mối quan hệ kinh doanh Ứng dụng giá trị
trọn đời trong phân tích web: lOMoARcPSD| 10435767
+ Khai thác được các dữ liệu liên quan đến khách hàng 34.
Giá trị kiếm tiền của trang web là gì? Giá trị kiếm tiền của trang web có thể được
chiara thành những loại nào? Giải thích rõ và cho ví dụ về một loại giá trị trong đó.
Giá trị kiếm tiền của trang web là giá trị nhận được từ các lưu lượng truy cập hay hành vi thực
hiện trên trang web của mình, được chuyển đổi thành doanh thu.
Giá trị kiếm tiền của trang web được chia thành 3 loại: •
Giá trị trực tiếp
Lợi nhuận (profit per sale/ PPS) = (số khách hàng chuyển đổi x lợi nhuận mỗi khách
hàng)/ số khách hàng tiềm năng
Ví dụ: Nếu số lượt xem trang tang 10% = doanh thu tăng 10%.
Nếu mỗi lần hỗ trợ khách hàng có chi phí 5k VND, thay đổi nội dung giúp giảm 1000
lượt yêu cầu hỗ trợ = tiết kiệm 5 triệu VND •
Giá trị gián tiếp
Sử dụng xu hướng mua (propensity to buy) để đo lường giá trị
Đo bằng cách so sánh giữa 2 nhóm: •
1 nhóm đã thấy 1 nội dung cụ thể cần đo lường: “Bạn có muốn mua sản phẩm X sau khi
đọc nội dung Y này hay không?” •
1 nhóm đối chứng chưa thấy nội dung: “Bạn có hứng thú mua sản phẩm X hay không?”
Dùng công thức đo xu hướng mua (Propensity to buy/PTB):
PTB = [Mong muốn (s) - Mong muốn (c)] × [Real (c) / Mong muốn (c)] •
Mong muốn (s) = mong muốn để mua hàng trên nội dung đo (%) •
Mong muốn (c) = mong muốn để mua ở nhóm đối chứng (%) •
Real (c) = số người mua thực tế trong nhóm đối chứng (%) Ví dụ: •
Cho mong muốn mua sau khi đọc nội dung là 10% •
Mong muốn mua của nhóm đối chứng là 4% •
Tỷ lệ chuyển đổi thực tế của nhóm đối chứng là 2% Vậy xu hướng mua là? Tính giá trị nội dung:
Giá trị của nội dung = ((thay đổi trong PTB × lượng khách) × lợi nhuận trung bình) × thị phần. Nếu % âm thì sao? lOMoARcPSD| 10435767
Trường hợp khách hàng tương tác online nhưng chuyển đổi offline: Dùng voucher để đo
lường tỷ lệ chuyển đổi.
Bằng việc xác định giá trị nội dung => tính được giá trị của mỗi click => tính được giá trị referral của trang web •
Giá trị tiềm năng
Giá trị trang web hiện tại = giá trị trực tiếp + giá trị gián tiếp
Giá trị tiềm năng = % có thể phát triển của trang web trong tương lai
Giá trị tiềm năng có thể được dùng để kêu gọi đầu tư, đưa ra sự thuyết phục về hiệu quả
công việc, đo lường về ROI của dự án. 35.
Hãy nêu các bước để kể chuyện khi báo cáo? Tại sao nên đi theo các bước này để
đạt được báo cáo hiệu quả?
Các bước để kể chuyện khi báo cáo • Liệt kê các insight •
Sử dụng cấu trúc 3 phần: mở bài thân bài kết bài •
Mở bài: Câu hỏi kinh doanh, các số liệu •
Thân bài: Các giá trị, cải thiện và các hành động đề nghị •
Kết bài: Kêu gọi hành động • Đưa ra các chứng cứ
Để báo cáo hiệu quả cần đi theo các bước trên vì:
+ Báo cáo được trình bày một cách logic, dễ hiểu
+ Báo cáo được rõ ràng và thuyết phục
+ Báo cáo đầy đủ và sáng tạo 36.
Nêu các bước thực hiện báo cáo kinh doanh hiệu quả và giải thích về những bước
này. Quy trình thực hiện báo cáo kinh doanh hiệu quả:
B1: Đưa ra các insight • Thu thập các số liệu •
Trả lời các câu hỏi kinh doanh • Đưa ra các diễn giải
B2: Thêm vào các chứng cứ •
Thu thập các dữ liệu củng cố cho các ý kiến • Thêm vào các biểu đồ •
Trình bày thành các bảng câu hỏi lOMoARcPSD| 10435767
B3: Bước tiếp theo và đề xuất •
Xác định nơi cần cải thiện •
Xác định các hành động •
Chia ra các đề xuất và thêm vào các ý kiến PHÂN CÔNG Câu 1-9: Nhóm 4 Câu 10-18: Nhóm 3 Câu 19-27: Nhóm 2 Câu 28-36: Nhóm 1