Phân Tích Bán Hàng & Tiếp Thị | Quản lý thông tin | Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội

NỘI DUNG I.
Định nghĩa Sales and Marketing Analytics (Phân tích bán hàng và tiếp thị):
- Là một lĩnh vực liên quan đến việc thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu
từ các hoạt động bán hàng và tiếp thị.
- Nhiệm vụ: đưa ra những quyết định chiến lược nhằm tăng trưởng doanh
thu và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.
- Mục tiêu của phân tích này là cung cấp thông tin chi tiết (insights) về
hành vi khách hàng, hiệu suất bán hàng, mức độ hiệu quả của các chiến
dịch tiếp thị, và các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu và lợi nhuận.
Cụ thể, phân tích này thường bao gồm:
 Phân tích dữ liệu bán hàng:
Theo dõi và phân tích các dữ liệu bán hàng
như doanh thu, tần suất mua hàng, số lượng sản phẩm bán ra, các xu
hướng về sản phẩm và dịch vụ, nhằm tối ưu hóa chiến lược bán hàng
và dự đoán nhu cầu của khách hàng.
 Phân tích chiến dịch tiếp thị
: Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp
thị bằng cách đo lường các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi
khách hàng tiềm năng (CPL), và tỷ suất lợi nhuận trên chi tiêu quảng
cáo (ROAS) để hiểu rõ hơn về các chiến lược tiếp thị có hiệu quả.  Phân khúc khách hàng:
Xác định và phân loại các nhóm khách hàng
theo hành vi, nhu cầu và giá trị để có thể tùy chỉnh chiến lược tiếp cận
và tối ưu hóa việc tương tác với từng nhóm.
 Dự đoán và phân tích xu hướng
: Sử dụng dữ liệu và các mô hình dự
đoán để nhận diện các xu hướng thị trường và dự đoán doanh số trong
tương lai, giúp doanh nghiệp điều chỉnh kịp thời các chiến lược.  Phân tích cạnh tranh
: So sánh hiệu suất bán hàng và chiến lược tiếp thị
với các đối thủ cạnh tranh để hiểu rõ hơn về vị trí của mình trên thị trường. II. Cách tiến hành 1. Xác định vấn đề
- Xác định mục tiêu: Bước đầu tiên là xác định rõ mục tiêu kinh doanh
của việc phân tích, như tăng trưởng doanh thu, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi,
hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng, …
- Xác định các câu hỏi phân tích: Những câu hỏi này sẽ giúp định hình dữ
liệu cần thu thập và phân tích, chẳng hạn như "Chiến dịch nào mang lại
nhiều khách hàng tiềm năng nhất?" hay "Nhóm khách hàng nào có giá trị vòng đời cao nhất?" 2. Thu thập dữ liệu
- Thu thập dữ liệu bán hàng và tiếp thị: Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn
như hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng), nền tảng quảng cáo,
website, phương tiện truyền thông xã hội, và các kênh bán hàng trực tiếp.
- Lựa chọn các nguồn dữ liệu phù hợp: Đảm bảo dữ liệu thu thập được từ
các kênh và nền tảng quan trọng để phản ánh đúng các hoạt động bán hàng và tiếp thị.
- Những dữ liệu cần thiết như: Dữ liệu về khách hàng (Lịch sử giao dịch,
hành vi của khách hàng, …); Hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị, quảng
cáo; Dữ liệu bán hàng; …
3. Xử lý và làm sạch dữ liệu
- Xử lý và làm sạch dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác và
nhất quán, loại bỏ các bản ghi bị thiếu hoặc không hợp lệ.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Biến đổi các dạng dữ liệu khác nhau về một chuẩn
thống nhất để dễ dàng phân tích. Ví dụ, đơn vị tiền tệ hoặc định dạng
ngày tháng cần được chuẩn hóa để tránh nhầm lẫn. 4. Phân tích dữ liệu
- Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Sử dụng các phương pháp thống
kê đơn giản để hiểu bức tranh tổng quan về dữ liệu, ví dụ như tổng doanh
thu, số lượng khách hàng mới, hoặc tỷ lệ chuyển đổi trung bình.
- Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Sử dụng các mô hình dự đoán,
chẳng hạn như phân tích hồi quy hoặc học máy, để dự báo doanh thu
tương lai hoặc dự đoán hành vi khách hàng.
- Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): Sử dụng các công nghệ như AI
và phân tích tối ưu hóa, phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp ra quyết
định chính xác hơn, tăng hiệu quả chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
5. Báo cáo và chia sẻ kết quả
- Trực quan hóa dữ liệu để xây dựng báo cáo bằng: biểu đồ và đồ thị, dashboards, heatmaps, …
- Chia sẻ và giao tiếp: Chia sẻ các kết quả và insights với đội ngũ bán hàng,
tiếp thị và quản lý để cùng đưa ra những quyết định hiệu quả hơn. III.
Mô hình, công cụ phân tích dữ liệu tiếp thị/ chiến lược marketing
Một cựu tổng giám đốc điều hành của Unilever đã nói: nếu chỉ cần Unilever
biết mình biết gì, có lẽ lợi nhuận công ty đã tăng gấp đôi. Ý nghĩa quá rõ
ràng, nhiều cty đang ngồi trên nguồn thông tin phong phú nhưng không biết khai thác.
Có nhiều công ty, nhất là những công ty do sáp nhập hoặc mua lại, đã gặp
khó khăn rất lớn với các hệ thống không đồng nhất. Để có được cái nhìn toàn
diện về khách hàng, đối thủ và cách phân phối, họ phải hợp lý hóa tất cả dữ
liệu lại vào một hệ thống duy nhất.
Tính khả thi của một chiến lược được doanh nghiệp lựa chọn phụ thuộc rất
nhiều vào quá trình phân tích môi trường bên ngoài, bên trong doanh nghiệp
và sự lựa chọn chiến lược của lãnh đạo doanh nghiệp đó.
1. Công cụ phân tích chiến lược a. Định nghĩa
- Là công cụ giúp doanh nghiệp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa
ra các quyết định chiến lược chính xác, từ đó cải thiện hiệu suất và khả năng cạnh tranh.
- Những công cụ này hỗ trợ việc phân tích nội bộ doanh nghiệp cũng như
thị trường bên ngoài, giúp xác định cơ hội, rủi ro, điểm mạnh và điểm yếu
của doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường. b. T ác dụng
- Giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội thị trường: Phân tích sâu về nhu
cầu khách hàng, xu hướng thị trường giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội tăng trưởng.
- Giảm thiểu rủi ro: Phân tích các yếu tố rủi ro tiềm ẩn và có biện pháp phòng ngừa kịp thời.
- Tăng cường năng lực cạnh tranh: Nhận diện và phát huy lợi thế cạnh
tranh, từ đó củng cố vị thế trên thị trường.
- Hỗ trợ việc ra quyết định chính xác: Cung cấp dữ liệu và thông tin cần
thiết để lãnh đạo đưa ra các quyết định chiến lược, cải thiện hiệu quả hoạt động.
- Tối ưu hóa nguồn lực: Xác định các quy trình cần cải tiến hoặc loại bỏ,
giúp sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.
 Các công cụ phân tích chiến lược đóng vai trò quan trọng trong việc
xây dựng và thực hiện chiến lược kinh doanh thành công, giúp doanh
nghiệp tối đa hóa lợi nhuận và đạt được mục tiêu dài hạn. c. Một số công cụ phâ
n tích chiến lược phổ biến 
Phân tích Pestle: (Political, Economic, Social, Technological, Legal,
Environmental): Đây là phương pháp giúp doanh nghiệp phân tích
các yếu tố môi trường bên ngoài có ảnh hưởng đến hoạt động kinh
doanh và chiến lược phát triển. 
Bản đồ chiến lược (Strategy Map): Giúp doanh nghiệp trực quan
hóa mối quan hệ giữa các mục tiêu chiến lược và hành động, nhằm
định hướng nỗ lực của tất cả các bộ phận để đạt được mục tiêu chung. 
Phân tích 5 lực lượng cạnh tranh của Porter: Công cụ này phân
tích sức ép từ các đối thủ cạnh tranh, nhà cung cấp, khách hàng,
sản phẩm thay thế và nguy cơ của những đối thủ mới, từ đó đánh
giá sức mạnh cạnh tranh của doanh nghiệp. 
Mô hình SWOT: Công cụ này giúp doanh nghiệp hiểu rõ điểm
mạnh, điểm yếu, cơ hội và rủi ro, từ đó xây dựng chiến lược phù hợp.
SWOT là một trong những mô hình đầu tiên, được ví như “bảng chữ cái”
dành cho những nhà tiếp thị mới bước chân vào lĩnh vực marketing. - Trong đó:
+ Strengths (Điểm mạnh) : điểm đặc biệt, vượt trội của doanh nghiệp so với
đối thủ cạnh tranh (sản phẩm độc đáo/ công nghệ hiện đại)
+ Weakness (Điểm yếu) : yếu tố cản trở doanh nghiệp hoạt động tối ưu nhất,
là điểm mà doanh nghiệp cần khắc phục
+ Opportunities (Cơ hội) : }những yếu tố tác động ở ngoài tác động thuận lợi,
tích cực, mang lại cho doanh nghiệp cơ hội phát triển
+ Threats (Thách thức) : các yếu tố ở hiện tại và tương lai có khả năng tác
động tiêu cực đến doanh nghiệp (giá đầu vào, thị hiếu khách hàng)
- Tác dụng, đặc điểm:
+ đơn giản, dễ áp dụng
+ tính linh hoạt và ứng dụng cao (dùng dc cho dự án, doanh nghiệp, cá nhân)
+ phân tích đa chiều giúp nhà phân tích có cái nhìn tổng quát về cả tình hình
nội bộ (điểm mạnh, điểm yếu) và điều kiện ngoại cảnh (cơ hội, thách thức) -
> tận dụng điểm mạnh, khai thác cơ hội, khắc phục điểm yếu và đối phó
thách thức -> ảnh hưởng trực tiếp tới thành công của chiến dịch tiếp thị
+ Hỗ trợ ra quyết định: SWOT cung cấp thông tin hữu ích để ra quyết định,
giúp đưa ra lựa chọn có cơ sở và dựa trên dữ liệu, thay vì dựa vào cảm tính
hoặc quyết định đơn thuần dựa trên trực giác.
+ Theo dõi và đánh giá: SWOT không chỉ hữu ích trong việc lập kế hoạch, mà
còn trong việc theo dõi và đánh giá hiệu suất sau khi chiến lược đã được
triển khai., giúp đo lường tiến trình phát triển và điều chỉnh chiến lược nếu cần.
d. Công cụ phân tích dữ liệu
Một cựu tổng giám đốc điều hành của Unilever đã nói: nếu chỉ cần Unilever
biết mình biết gì, có lẽ lợi nhuận công ty đã tăng gấp đôi. Ý nghĩa quá rõ
ràng, nhiều cty đang ngồi trên nguồn thông tin phong phú nhưng không biết khai thác.
Có nhiều công ty, nhất là những công ty do sáp nhập hoặc mua lại, đã gặp
khó khăn rất lớn với các hệ thống không đồng nhất. Để có được cái nhìn toàn
diện về khách hàng, đối thủ và cách phân phối, họ phải hợp lý hóa tất cả dữ
liệu lại vào một hệ thống duy nhất. a. Định nghĩa
- là phần mềm hỗ trợ cá nhân hoặc doanh nghiệp thu thập, khai thác
data từ nhiều nguồn và phân tích chúng
 Sau đó trình bày thông tin dưới dạng bảng, biểu đổ, hình ảnh... một
cách trực quan và dễ hiểu, giúp lãnh đạo đưa ra quyết định chính xác hơn.
- Mục đích ra đời BI Tools là để chuyển đổi những dữ liệu thô thành tài
liệu giá trị, hữu ích cho sự phát triển doanh nghiệp. Đồng thời, chúng
cũng giúp tổ chức có cơ sở khoa học để dự đoán các rủi ro và cơ hội
kinh doanh, thông qua cắc báo cáo đánh giá logic. b. T ác dụng
Những chức năng tiêu biểu của các công cụ phân tích dữ liệu có thể kể
đến như trực quan hóa data theo thời gian thực, báo cáo tự động, lưu
trữ và truy vấn dễ dàng trên hệ thống... Cùng với nhiều ưu điểm khác,
BI Tools mang đến đa dạng các lợi ích cho doanh nghiệp:
- Dễ dàng truy cập data cho cả những người không chuyên.
- Tiết kiệm thời gian, công sức và tăng năng suất cho đội ngũ kỹ thuật.
- Cải thiện chất lượng cho các quyết định và chiến lược ở mọi cấp độ.
- Nâng cao sản phẩm, dịch vụ chăm sóc khách hàng.
- Tăng doanh thu, giảm chi phí.
- Tăng tốc quy trình vận hành và kết hợp giữa các phòng ban nhờ tự động hóa.
Đa số công ty hiện nay sử dụng các chương trình này để kiểm soát
hàng hóa/dịch vụ, nắm bắt xu hướng thị trường, theo dõi đối thủ, hiểu rõ khách hàng...
Nếu biết cách tận dụng các công cụ tốt sẽ là bệ phóng lý tưởng cho
các sự thay đổi tích cực trong tương lai, bao gồm doanh thu - lợi nhuận. IV. Ví dụ
1. Ví dụ cho việc áp dụng công cụ phân tích chiến lược
Case study về việc áp dụng SWOT của Shoppe:
Công ty mẹ của Shopee là tập đoàn Sea Group - “kỳ lân công nghệ” hàng
đầu Đông Nam Á nên cho dù kể từ khi ra mắt tại Việt Nam, Shoppe luôn
trong tình trạng kinh doanh thua lỗ nhưng Shopee vẫn có thể duy trì được
nhờ nguồn tài chính khổng lồ từ cty mẹ.
Có lợi thế về nguồn sản phẩm, logistic, giao diện app và web đơn giản dễ sử
dụng nhưng vẫn bắt mắt cùng với việc sử dụng truyền thông đa phương tiện
khiến các hình ảnh quảng cáo shoppe xuất hiện vô cùng phổ biến và có
nhiều chính sách hỗ trợ người mua như tung ra vô số mã giảm giá và freeship.
Dù có giao diện thân thiện với người dùng và không khó để sử dụng
nhưng shoppe vẫn có hạn chế về công nghệ vì nền tảng này còn chưa đáp
ứng được nhu cầu sd của lượng lớn ng dùng trong 1 thời điểm
Nhiều ng bán k uy tín, pha trộn hàng hóa không chính hãng, kém chất
lượng, treo đầu dê bán thịt chó bán cho ng tiêu dùng -> giảm niềm tin
của khách hàng với shoppe
Xu hướng mua bán hàng onl đang tăng mạnh ở thị trường qte nói chung
và VN nói riêng bởi sự tiện lợi của nó như k mất tgian di chuyển, phí thuê mặt bằng,...
Ngoài ra, chính phủ cũng có những chính sách và ưu tiên để pt tmdt để
hướng tới mục tiêu tổng quát là đến năm 2025 đưa VN trở thành quốc gia
có thị trường tmdt pt thuộc nhóm 3 nước dẫn đầu khu vực DNA.
Dù mang lại sự tiện lợi cho cả người bán lẫn người mua nhưng cũng tiềm
ẩn nguy cơ xuất hiện hàng giả hay lừa đảo.
Đồng thời, sàn tmdt có tiềm năng pt mạnh nhưng với quy mô lớn ntn thì
chi phí kho bãi chứa hàng, trung chuyển cũng như phí duy trì lượng người
dùng là vô cùng lớn thì shoppe cx có thể coi như một “cỗ máy đốt tiền” của doanh nghiệp.
2. Ví dụ cho việc áp dụng công cụ phân tích dữ liệu a. Starbucks
Thu thập và phân tích dữ liệu từ thẻ Starbucks Rewards, ứng dụng di động
và các kênh giao tiếp khác, Starbucks có thể nắm bắt sở thích, thói quen
mua sắm và hành vi của từng khách hàng.
Nhờ vậy, Starbucks có thể: 
Đề xuất thức uống và món ăn phù hợp cho từng khách hàng, nâng cao
trải nghiệm cá nhân hóa. 
Gửi các chương trình khuyến mãi và ưu đãi nhắm mục tiêu, thúc đẩy doanh thu. 
Tăng cường tương tác và gắn kết khách hàng, xây dựng lòng trung thành thương hiệu.
Dashboard sử dụng bộ dữ liệu khảo sát khách hàng của Starbucks
Trong mẫu dashboard này tác giả đã liệt kê một số thông tin chi tiết sau đây: 
Phần lớn khách hàng lựa chọn sản phẩm thuộc nhóm [dưới RM20] –
chiếm 48% và [Khoảng RM20-RM40] – chiếm 37%, với RM là đơn vị tiền tệ của Malaysia. 
Nhóm khách hàng có độ tuổi từ 20 đến 29 thường mua những sản
phẩm có giá thành rẻ. 
Khách hàng là thành viên của Starbucks thường chi tiêu mạnh cho các
sản phẩm có giá cao. Còn nhóm khách hàng là sinh viên chi cho các
sản phẩm có giá rẻ hơn. 
Khoảng 23% khách hàng không quay lại Starbucks nữa, nguyên do là
dịch vụ wifi của họ chưa đạt yêu cầu
Từ đó, tác giả cũng đưa ra 1 số khuyến nghị để cải thiện dịch vụ cho Starbucks:  Cải thiện dịch vụ wifi 
Cung cấp các chương trình ưu đãi, danh mục sản phẩm phù hợp với
nhóm khách hàng quan tâm đến giá cả 
Tăng khả năng tương tác và giữ chân khách hàng và khuyến khích họ đăng kí thành viên. b. L ego
Từ bờ vực phá sản năm 2004, LEGO đã vươn lên trở thành thương hiệu đồ
chơi lớn nhất thế giới năm 2015. Hành trình thay đổi ngoạn mục này có một
yếu tố quan trọng: Phân tích dữ liệu.
THÁCH THỨC LEGO GẶP PHẢI: 
Data Accessibility (Khó Khăn Truy Cập Dữ Liệu)
+ Dữ liệu phân tán, không tập trung
+ Business Warehouse phát triển thiếu định hướng
+ Nhân viên phải truy xuất nhiều nguồn khác nhau
+ Không có single source of truth 
Data Latency (Độ Trễ Dữ Liệu)
+ Phụ thuộc vào Excel với nhiều hạn chế
+ File dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp + Thường xuyên bị crash
+ Khó khăn trong việc chia sẻ thông tin 
Real-time Operations (Vận Hành Thời Gian Thực)
+ Dữ liệu không cập nhật realtime
+ Snapshot qua đêm đã lỗi thời
+ Khó theo dõi đơn hàng thời gian thực
+ Shadow reporting phổ biến và không chuẩn hóa
GIẢI PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU:
+ Trend Analysis (Phân Tích Xu Hướng):
LEGO đã sử dụng Time Series Analysis kết hợp với Power BI để phân tích
xu hướng tăng trưởng trong 50 năm. Cụ thể, Lego đã theo dõi biến động
doanh số theo mùa bằng cách trực quan hóa các KPIs theo dòng thời gian để
dự báo chính xác nhu cầu thị trường trong tương lai.
[ + Time series data: Là một tập hợp các điểm dữ liệu được thu thập theo
các khoảng thời gian (ngày, tháng, năm,...), cho phép theo dõi sự thay đổi
của một yếu tố nào đó theo thời gian.
+ Time Series Analysis: Việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian sẽ giúp bạn:
• Hiểu đặc điểm của tệp dữ liệu, sự thay đổi của tệp dữ liệu theo thời gian.
• Xác định được những yếu tố ảnh hưởng đến các biến tại các thời điểm khác nhau.
• Hỗ trợ đưa ra dự đoán giá trị tương lai của các biến trong chuỗi thời gian
dựa vào xu hướng của dữ liệu trong quá khứ.
+ Power BI:clà một trong các công cụ hỗ trợ đắc lực nhất cho việc phân
tích và trực quan hoá dữ liệu thành các dashboard với nhiệm vụ chính là tối
giản hóa và nâng cao chất lượng việc thể hiện dữ liệu trên các báo cáo tài chính, doanh số, …]
+ Product Portfolio Analysis (Phân Tích Danh Mục):
LEGO áp dụng Correlation Analysis và Tableau để phân tích mối tương
quan giữa giá bán và số lượng pieces. Từ đó, Lego dựa vào số liệu thu thập
được để phân loại sản phẩm theo chủ đề và tối ưu price point cho từng phân khúc.
[ + Correlation Analysis: Là phân tích tương quan, cho phép chúng ta biết
mối quan hệ giữa 2 biến không có sự phân biệt độc lập và phụ thuộc.
+ Tableau: Là phần mềm hỗ trợ phân tích (Data Analyst) và trực quan hóa
dữ liệu (Data Visualization), công cụ được dùng nhiều trong ngành BI (Business Intelligence).
Tableau giúp tổng hợp các dữ liệu này từ các dãy số thành những hình ảnh,
biểu đồ trực quan, xây dựng các dashboard và các phân tích (Self-services).]
+ Category Performance Analysis (Phân Tích Hiệu Suất): LEGO triển khai kết Ranking Analysis
hợp SQL để theo dõi hiệu suất của
từng danh mục sản phẩm và đánh giá mức độ phổ biến của chủ đề bộ sưu
tập bằng cách phân tích set count và xu hướng giá theo thời gian.
[ + Rạnking Analysis: Là sắp xếp các điểm dữ liệu từ nhỏ đến lớn (hoặc
ngược lại) và gán cho mỗi điểm dữ liệu một số thứ tự (tức là 1, 2, 3, ...).
+ SQL: Là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nó là một ngôn ngữ, là tập hợp
các lệnh để tương tác với cơ sở dữ liệu. Dùng để lưu trữ, thao tác và truy xuất
dữ liệu được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu quan hệ.]
Với bộ 3 dashboard này, LEGO đã: 
Tập trung hóa dữ liệu từ nhiều nguồn 
Tự động hóa quá trình reporting  Cung cấp insights realtime 
Hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng
KẾT QUẢ ẤN TƯỢNG:
1. Tăng Trưởng Vượt Bậc:
https://bucketvn.com/vi/doanh-thu-cua-lego-tang-13-trong- nua-dau-nam-2024/ 
Doanh thu tăng 13% lên 31 tỷ DKK  Doanh số bán lẻ tăng 14%  Thị phần tăng mạnh
2. Vị Thế Thương Hiệu 
#1 trong Global RepTrak 100 (bảng xếp hạng danh tiếng) 
Vượt trội so với thị trường đồ chơi 
Portfolio đa dạng và mạnh mẽ
V. Những kĩ năng cần có của một nhà phân tích 1. Kỹ năng kĩ thuật
- Thành thạo công cụ phân tích dữ liệu (Excel SQL), những công cụ lập
báo cáo hoặc trực quan hóa dữ liệu, phần mềm ptich thống kê (R,
Python) -> giúp trích xuất thông tin từ các bộ dữ liệu lớn, đưa ra
khuyến nghị phù hợp trên dữ liệu
- Có kiến thức về kĩ thuật mô hình hóa quy trình (BPMN – Business
Process Model and Notation) hoặc các công cụ phân tích quy trình
(ARIS, Visio) -> xác định các điểm không hiệu quả và đề xuất cải tiến
- Kĩ năng trình bày dữ liệu và phân tích hệ thống 2. Kỹ năng mềm
- Khả năng xác định, hiểu rõ mục tiêu kinh doanh (hiểu rõ mong muốn
của khách hang và nhu cầu của doanh nghiệp để có bộ dữ liệu phù
hợp, từ đó phân tích và đưa ra kế hoạch)
- Có tư duy phân tích (để chắt lọc, lựa chọn thông tin hữu ích, phù hợp
cho mục đích doanh nghiệp và hiểu được thông điệp ẩn chứa trong dữ liệu)
- Kĩ năng đàm phán và khả năng phân tích chi phí- lợi ích (để đánh giá
ngân sách và lợi ích trong dự án. Nếu đảm bảo được những điều này
thì quá trình ptich sẽ không bị lan man và xuất hiện mâu thuẫn giữa nhu cầu của các bên)
- Kĩ năng thích nghi, hợp tác và làm việc nhóm, kĩ năng quản lí thời gian
và sự nhạy bén trong kinh doanh.
II. Cách Tiến Hành Phân Tích Hiệu Quả Bán Hàng và Tiếp Thị
để đảm bảo việc phân tích dữ liệu bán hàng và tiếp thị đạt hiệu quả cao,
chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách tiến hành thông qua 5 bước chính. Mỗi bước
sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định chiến lược, hỗ trợ
doanh nghiệp phát triển bền vững.
1. Thứ nhất là Xác định vấn đề
Đầu tiên, chúng ta cần làm rõ câu hỏi: “Chúng ta đang cố gắng đạt được điều gì?”.
• Để trloi dc câu hỏi đó cta cần Xác định mục tiêu: Mục tiêu kinh doanh là
nền tảng của mọi hoạt động phân tích. Đó có thể là tăng trưởng doanh thu,
cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng. Việc xác
định mục tiêu rõ ràng sẽ giúp chúng ta đi đúng hướng ngay từ đầu.
• Xác định các câu hỏi phân tích: Tiếp theo, hãy đặt ra những câu hỏi cụ thể.
Ví dụ: “Chiến dịch nào mang lại nhiều khách hàng tiềm năng nhất?” hay
“Nhóm khách hàng nào có giá trị vòng đời cao nhất?”. Những câu hỏi này sẽ
dẫn dắt chúng ta xác định dữ liệu cần thu thập. 2. Thu thập dữ liệu
Sau khi xác định mục tiêu và câu hỏi, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu. Điều
này rất quan trọng vì dữ liệu chính là nền tảng của phân tích.
• Thu thập dữ liệu bán hàng và tiếp thị: Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn
khác nhau, chẳng hạn như hệ thống CRM, các nền tảng quảng cáo, website,
hoặc phương tiện truyền thông xã hội là hay các kênh bán hàng trực tiếp.
• Lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp: Điều cần lưu ý là chúng ta phải chọn lọc
các nguồn dữ liệu đáng tin cậy để phản ánh chính xác các hoạt động của doanh nghiệp.
Những dữ liệu cần thiết bao gồm:
• Dữ liệu khách hàng (như lịch sử giao dịch, hành vi mua sắm).
• Hiệu suất chiến dịch tiếp thị và quảng cáo.
• Dữ liệu bán hàng thực tế.
3. Xử lý và làm sạch dữ liệu
Đến đây, việc xử lý và làm sạch dữ liệu là một bước không thể thiếu.
• Tại sao cần làm sạch dữ liệu?: Vì dữ liệu không chính xác hoặc thiếu tính
nhất quán sẽ ảnh hưởng đến chất lượng phân tích. Chúng ta cần loại bỏ
những bản ghi bị thiếu hoặc không hợp lệ.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Ngoài ra, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cần được
biến đổi về một định dạng chung. Ví dụ: chuẩn hóa đơn vị tiền tệ hoặc định
dạng ngày tháng để tránh sai lệch khi phân tích. 4. Phân tích dữ liệu
Đây là bước trọng tâm, nơi dữ liệu được “biến hóa” thành những insights giá trị.
• Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): Đầu tiên, hãy sử dụng các phương
pháp thống kê đơn giản để hiểu bức tranh tổng quan. Ví dụ: tổng doanh thu,
số lượng khách hàng mới, hoặc tỷ lệ chuyển đổi trung bình.
• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Tiếp đó, dựa trên các mô hình dự
đoán như phân tích hồi quy hoặc học máy, chúng ta có thể dự báo doanh thu
tương lai hoặc dự đoán hành vi khách hàng.
• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): Cuối cùng, sử dụng AI hoặc phân
tích tối ưu hóa, chúng ta có thể đưa ra những gợi ý chiến lược. Điều này giúp
doanh nghiệp tối ưu chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
5. Báo cáo và chia sẻ kết quả
Bước cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, đó là truyền tải kết quả
đến những người liên quan (stakeholders).
• Trực quan hóa dữ liệu: Để giúp các bên liên quan hiểu rõ hơn, chúng ta sẽ
trực quan hóa dữ liệu bằng cách trình bày kết quả qua biểu đồ, đồ thị,
dashboards, hoặc heatmaps. Đây là cách làm cho dữ liệu “nói lên câu chuyện” của nó.
• Chia sẻ và giao tiếp: Hãy đảm bảo các kết quả được chia sẻ với đội ngũ
bán hàng, tiếp thị và quản lý. Đây là lúc tất cả cùng nhau đưa ra những quyết
định sáng suốt, dựa trên các insights mà chúng ta vừa thu thập được. Kết luận:
qua 5 bước này, chúng ta có thể triển khai một quy trình phân tích bài bản,
từ đó giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu chiến lược. Xin cảm ơn!