NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN KHOÁ HỌC

GIẢNG VIÊN

Analytics for Strategy - Ứng dụng phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
Trong môi trường kinh doanh nhiều biến động, các quyết định chiến lược không thể chỉ dựa trên trực giác. Khóa học được thiết kế dựa trên sự kết hợp giữa hai khối năng lực thiết yếu:

- Phân tích dữ liệu (Data Analysis): Khai thác dữ liệu doanh nghiệp để tìm insight, thiết kế báo cáo phân tích, và dự báo tương lai.
- Khoa học ra quyết định (Decision Science): Đưa ra lựa chọn tối ưu trong điều kiện không có đầy đủ dữ liệu, thông qua các mô hình định lượng và tư duy chiến lược.

Đăng ký ngay

Lịch khai giảng

Lưu ý 

Trong vòng 01 ngày làm việc, TM Team sẽ liên hệ hỗ trợ bạn tìm hiểu về khoá học và xác thực nhu cầu. 
Hãy giữ liên lạc với TM qua email hoặc điện thoại nhé. 

Khi tham gia học, bạn đồng ý rằng các nội dung trong khóa học là tài sản trí tuệ của Tomorrow Marketers. Việc chia sẻ tài liệu ra ngoài phạm vi lớp học là xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ và có thể phải chịu mọi trách nhiệm trước pháp luật theo điều 225, 226 bộ luật hình sự. 

Cam kết bảo mật thông tin

Khi đăng ký khóa học, học viên tham gia vào 2 học phần (có thể linh động): 

Data Analysis with Power BI
- Khai giảng: 20/06/2025
- Hình thức: Online qua Zoom
Decision Science
- Khai giảng: 04/06/2025
- Hình thức: Online qua Zoom

Khóa học dành cho ai?

02

Marketer, Business Analyst, Growth Specialist muốn phân tích chiến lược

01

Nhà quản lý muốn nâng cao năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu

03

Người chuyển ngành sang mảng Business/Data Strategy

Các bài toán sẽ được giải quyết trong khóa học bao gồm:

Xây dựng
chiến lược giá
Phân tích mối quan hệ giữa giá và sản lượng bán để đề xuất mức giá tối ưu theo từng nhóm khách hàng hoặc kênh phân phối.
Phân khúc khách hàng
Phân tích hành vi mua hàng để nhóm khách hàng theo đặc điểm/giá trị và đề xuất chiến lược tiếp cận khác biệt theo từng phân khúc.
Điều chỉnh chiến lược phân phối
Dự báo nhu cầu theo khu vực để phân bổ ngân sách/nhân sự hợp lý và đề xuất điều chỉnh hoạt động bán hàng.
Đánh giá hiệu quả
chiến dịch digital
Xây dashboard phân tích tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), chi phí/hiệu quả quảng cáo (ROAS) và đề xuất tối ưu ngân sách media.

Tối ưu hóa việc ra quyết định
Lập bảng phân tích rủi ro-lợi ích (Expected Value Analysis) cho các lựa chọn đầu tư, định vị thương hiệu, hoặc mở rộng thị trường.

Đăng ký ngay

Học phần 1:
Data Analysis

Học phần 2:
Decision Science

Nội dung khóa học

Học phần 1: Data Analysis (13 buổi)

Data mindset

Analytical Thinking for Data Collection

- Hiểu cơ bản về analytical framework trong việc bóc tách vấn đề cần phân tích dữ liệu.
- Phương pháp build framework tuân thủ nguyên tắc MECE.
- Các lỗi sai thường gặp khi xây dựng analytical framework.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.

2

Introduction to Data Analysis 

- Dữ liệu là gì?
- Dữ liệu được sinh ra & sử dụng trong doanh nghiệp như thế nào?
- Công việc của người làm dữ liệu là gì?
- Quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh.
- Tổng quát về AI, Machine Learning, Data Science.
- 3 level phân tích: Descriptive, Predictive, Prescriptive.

1

Statistics & Technical Skills

Transforming & Cleaning Data with Power Query

- Quản lý nguồn dữ liệu và tự động cập nhật trên Power BI. 
- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier.
- Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu: Reshape table & transform data.

3

Basic Statistics for Data Analysis

- Tại sao Data Analyst cần hiểu về thống kê?
- Phân loại dữ liệu & thông đo thống kê.
- Các khái niệm thống kê cần nắm vững: Measure of tendency, Measure of variability, Distribution, Percentile, Correlation,...

5

- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical)
- Kỹ năng copy số để hỗ trợ hình ảnh trình bày và xuất cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).

Data Visualization & Storytelling

6

Data Modelling, Connecting & DAX

- Hiểu cơ bản về database, data-table
- Mối quan hệ giữa các data-table: Primary Key & Foreign Key.
- Thiết lập quan hệ giữa các data-table trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để tạo hàm DAX trên Power BI.

4

Building Reports & Dashboard

- Trực quan từ Basic tới Advanced & AI Visual và thiết điều hướng báo cáo.
- Các bước làm report trên Power BI/ Tableau và xuất báo cáo online.
- Truyền tải nội dung theo phương pháp DAR.

7

DAX & Visualization Tutorial

- Hướng dẫn kỹ thuật tạo công cụ trực quan cơ bản trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để làm hàm DAX trên Power BI.
- Giải đáp thắc mắc cho bài cuối khóa và học phần DAX từ trường khóa học.

8

Business Domain Knowledge & Analytical Skill

Sales Data Analysis

- Thực hành case study về Sales data.
- Phân tích tác động của những chỉ số cơ bản lên tình hình tổ doanh số của doanh nghiệp.
- Xác định những nguyên nhân chính ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh nghiệp.

9

Customer Data Analysis

- Thực hành case study phân tích dữ liệu khách hàng.
- Phân tích hành vi tiêu dùng nhằm tìm ra chân dung nhóm khách hàng chính & phân tích những khách hàng quan trọng.
- Phân loại khách hàng thành các nhóm từ đó đưa ra những chính sách, chương trình ưu đãi thích hợp

10

Marketing Data
Analysis 1

- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên các nhóm khách hàng khác nhau. 
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu. 
- Xác định những yếu tố tác động tới tính hiệu quả marketing và xuất lợi cho hoạt động. 

11

Marketing Data
Analysis 2

- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, page comparing, Click-through rate for Ecommerce...).
- Đánh giá hiệu quả của campaign thông qua việc tối ưu hóa website, tăng tỷ lệ chuyển đổi. 

12

Capstone Project & Predictive Analytics

- Thuyết trình cuối khóa và Case study doanh nghiệp B2B thực phẩm online được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
- Thực hành kiến thức của học vào Portfolio, CV.
- Predictive Analytics: Phân tích dự báo cho doanh nghiệp.

13

Đăng ký ngay

Học phần 2: Decision Science (5 buổi)

Qualitative Method

1

Decision Making process to prevent bias

- Vì sao các quyết định thường dừng ở mức bán tối ưu?
- 7 loại thiên kiến nhận thức phổ biến nhất với lãnh đạo khi đưa ra quyết định
- Xây dựng quy trình để loại bỏ thiên kiến và đưa ra các quyết định toàn diện nhất

1

- Kiến trúc lựa chọn có thể ảnh hưởng tới quyết định thế nào?
- Cách nhà lãnh đạo vượt qua bẫy của kiến trúc lựa chọn và tìm ra quyết định tối ưu nhất?
- Ứng dụng: Cách thiết kế kiến trúc lựa chọn trong 2 use cases: (1) Thuyết phục nhân sự nội bộ tin tưởng quyết định của lãnh đạo và (2) Gia tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng bằng cách thiết kế các product choice

Decision making design with Choice Architecture

2

- Tư duy phản biện trong kinh doanh là như thế nào? Phân biệt Lập luận - Suy luận - Kết luận (Argument - Inference - Conclusion)
- Phương pháp bảo vệ, tấn công, hoặc làm suy yếu một lập luận/ quan điểm (theo chuẩn GMAT)
- Các kiểu mẫu lập luận & xác định lỗi lập luận: analogical reasoning, causal reasoning, deduction reasoning, number reasoning, plan & goal reasoning, abductive reasoning

Advanced Critical Thinking for Leaders

3

Quantitative Method

2

Probability Theory & Hypothesis Testing for Decision Making

- Các nguyên lý cơ bản của xác suất và cách ứng dụng trong đưa ra quyết định khi thiếu dữ liệu
- Cách phát triển các giả thiết trước khi đưa ra quyết định và phương pháp toán học để tính xác suất thành công của giả thiết đó
- Ứng dụng Excel cơ bản trong việc đánh giá và chọn quyết định có xác suất thành công cao nhất

4

Interval Estimate & Risk Control

- Phương pháp ước lượng khoảng giá trị có thể đạt được để giúp lãnh đạo tính KPI và đánh giá hiệu quả làm việc của nhân sự (worst case vs best case scenarios)
- Lượng hóa rủi ro thế nào? Xác định tính nghiêm trọng của rủi ro và đưa ra giải pháp kiểm soát phù hợp
- Ứng dụng sử dụng Excel để tính toán xác suất thành công, ước lượng rủi ro và đưa ra quyết định tối ưu nhất

5

Đăng ký ngay

Sau khóa học bạn sẽ...

Đăng ký ngay

1. Về tư duy phân tích chiến lược

- Nhận diện các bài toán chiến lược có thể giải quyết bằng dữ liệu.
- Biết cách đặt câu hỏi phân tích đúng, gắn với mục tiêu kinh doanh cụ thể.
- Biết cách chọn đúng loại dữ liệu và chỉ số cần phân tích.

2. Về thao tác và xử lý dữ liệu

- Làm chủ thao tác làm việc với dữ liệu thực tế trên Excel: lọc, nhóm, tổng hợp, tính toán chỉ số.
- Biết cách sử dụng Power Query trong Power BI/Excel để làm sạch, chuẩn hóa tệp dữ liệu  đầu vào.
- Phân tích dữ liệu để tìm ra insight có giá trị cho các quyết định kinh doanh.

3. Về trực quan hóa và truyền đạt

- Thiết kế báo cáo và dashboard (bằng Excel, Power BI hoặc Tableau) giúp theo dõi hiệu quả chiến lược.
- Trình bày dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu và có tính thuyết phục.

4. Về kỹ năng ra quyết định

- Áp dụng các công cụ như bảng kỳ vọng (Expected Value), bảng phân tích trade-off, mô hình cây quyết định để ra lựa chọn tối ưu.
- Đưa ra khuyến nghị có cơ sở, kể cả trong điều kiện không chắc chắn hoặc thiếu dữ liệu đầy đủ.

5. Về đánh giá hiệu quả chiến dịch

- Biết cách làm Hypothesis Testing để kiểm chứng giả thuyết chiến lược.
- Đánh giá hiệu quả các phương án trong Marketing, sản phẩm hoặc phân phối bằng phương pháp định lượng.

Anh Đức Mạnh tốt nghiệp Cử nhân ngành Data Science & Artificial Intelligence tại đại học Maastricht University, Hà Lan. Anh đã có gần 4 năm kinh nghiệm làm việc tại các ngân hàng, công ty tài chính, chứng khoán lớn như SSI Securities Corporation, Techcombank Việt Nam, MB Shinesei Finance (Mcredit) với cương vị là một Data Scientist, phụ trách thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, xây dựng quy trình máy học và các mô hình dự đoán. 
Anh Đức Mạnh - Data scientist @Chứng khoán SSI, Former Data scientist - @Mcredit & Techcombank
Chị Trân có hơn 15 năm trong ngành nghiên cứu thị trường và hiện đang là Giám đốc phụ trách triển khai dự án ở khu vực Đông Nam Á tại NielsenIQ. Với 12 năm gắn bó với NielsenIQ, chị Trân đã đảm nhiệm nhiều vai trò khác nhau, cụ thể là việc tư vấn phát triển chiến lược cho các công ty sản xuất hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) và các nhà bán lẻ ở những quy mô khác nhau. Bên cạnh đó, khi công ty trong giai đoạn tái cấu trúc và chuyển đổi, chị Trân đã được giao nhiệm vụ dẫn dắt đội ngũ trong việc ứng dụng công nghệ và dữ liệu để đổi mới sáng tạo trong cách làm việc và vận hành nhằm tối ưu hoá quy trình. Trong mảng đào tạo, chị Trân đã có hơn 7 năm thực hiện nhiều khoá đào tạo cho các cấp từ nhân viên đến quản lý và ban lãnh đạo ở nhiều chủ đề khác nhau. 
Chị Bích Trân - Director, Client Service, SEA region @NielsenIQ

Giảng viên khóa học

Anh Tiến có 3 năm kinh nghiệm đào tạo Performance Marketing và 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Digital Marketing ở cả môi trường client và agency. Anh từng là Senior Media Manager tại Mindshare với đa dạng ngành hàng FMCG, Banking, Service ở toàn diện các mảng Ecom, Web, App, Social… Hiện anh đang quản lý toàn bộ mảng Digital Customer Relationship & E-Commerce tại Schneider Electrics Việt Nam.
Anh Quốc Tiến - Digital Customer Relationship & E-Commerce Lead @Schneider Electric
Anh Minh Quang được đào tạo bài bản về Big Data, AI, và Machine Learning từ chương trình Thạc sĩ tại Đại học Quốc gia Singapore (#6 thế giới về Data Science & AI, theo QS World University Ranking 2024).

Anh có 9 năm điều hành Tomorrow Marketers - Học viện đào tạo Marketing và Data Analytics số 1 Việt Nam về Thương hiệu (#1 Website users & Social Media followers) với hơn 20,000 học viên và 200 khách hàng doanh nghiệp. Ngoài ra, anh từng có 5 năm làm việc tại 3 tập đoàn đa quốc gia danh tiếng là NielsenIQ, Ogilvy và Unilever.
Anh Minh Quang - CEO @ Tomorrow Marketers, Master @ NUS School of Computing
Anh Thịnh có 10 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Digital Marketing với các môi trường agency và client từ đa dạng ngành hàng như FMCG, Pharma/Healthcare, Homecare & Banking. Hiện anh đang phụ trách toàn bộ các hoạt động Performance Marketing cho thương hiệu XMen. Công việc của anh đòi hỏi việc xây dựng và phân tích chuyên sâu các báo cáo kết quả hoạt động Digital Marketing và báo cáo kinh doanh để theo dõi và tối ưu kết quả đầu ra, đồng thời để xuất những chiến lược Digital Marketing cho các nhãn hàng. 
Anh Bảo Thịnh - Senior Media & Digital Transformation Manager @Marico SEA (XMen)

ĐĂNG KÍ NGAY

Chị Xuân Thuỵ có hơn 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics & Business Intelligence. Chị từng là Business Intelligence Manager tại Lazada và Strategic Planning Lead tại BAEMIN Vietnam (Woowa Bros.). Hiện tại, chị đang giữ vai trò Senior Manager - Consulting Lead tại Nielsen IQ, chịu trách nhiệm tư vấn phát triển chiến lược cho các công ty sản xuất hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) và các nhà bán lẻ ở những quy mô khác nhau. Chị còn là một trong 3 cá nhân xuất sắc nhận giải thưởng nội bộ của Nielsen IQ.
Chị Xuân Thuỵ- Senior Manager, Consulting Lead @NielsenIQ
Anh Giang có 4 năm làm Computational Researcher và khoảng 3 năm trợ giảng tại chương trình học Computational Thinking & Programming tại NUS. Hiện tại, anh đang là Senior Modeler tại Risk Management Division của SHBFinance, anh sử dụng AI, Python, R, hoặc SAS phân tích dữ liệu và thiết kế các thuật toán để phát triển và quản lý các mô hình phân tích rủi ro tài chính.
Anh Trường Giang - PhD, Computational and Quantum Modeling @National University of Singapore, Senior Modeler at Risk Management Division @SHBFinance

Học phí khóa học Analytics for Strategy (18 buổi) 

*Lưu ý: Giá gốc tính theo mức giá Standard, chia thành 2 nhóm sinh viên và người đi làm.

Tiết kiệm so với học lẻ

35%

Tiết kiệm so với học lẻ

35%

Học phí: 13,440,000đ

Người đi làm

→ 8,736,000đ

Học phí: 12,950,000đ

Sinh viên

→ 8,417,500đ

ĐĂNG KÍ NGAY

176 Comments

Sorted by

Bạn học được những gì tại khoá Analytics for Strategy của Tomorrow Marketers? 
Tomorrow Marketers
Like - Feedback
6
1 day ago
Mình chưa có kiến thức nền về data analysis, chủ yếu chỉ học trong quá trình làm việc, do đó mình phân tích dữ liệu theo kiểu bản năng và không có hệ thống bài bản. Để vận hành tốt start up riêng, mình bắt buộc phải có cái nhìn hệ thống hơn về phân tích data để từ đó có thể đưa ra quyết định chính xác. May mắn mình tìm được khoá học của TM cung cấp đúng với những gì mình đang cần. Sau khi hoàn thành khoá học Data Analysis, mình hiểu được mindset khi làm việc với data, muốn làm việc với dữ liệu thì cần phải làm những bước nào, từ xác định vấn đề, xác định metrics cần theo dõi, cho đến đọc hiểu các metrics để nhìn thấy bức tranh tổng quan và đưa ra quyết định. Tư duy phân tích dữ liệu giúp mình hệ thống hoá và kết nối số liệu tốt hơn mà không bị bỏ sót những những thông tin quan trọng, đồng thời loại bỏ được những thông tin thừa trong quá trình phân tích số liệu. 

Anh Tú - Chuyên viên ngân hàng Techcombank 
Feedback -
20 hours ago

Trải nghiệm của học viên tại khoá học 

Minh Sơn - quản lý dự án game tại Sparx* - a Virtuos studio
Trong quá trình làm việc, các số liệu của bên mình đa số được trực quan hóa bằng bảng (chart) qua công cụ trên Excel hay Hansoft. Tuy nhiên, do mình không thuộc tuýp người “đọc” số nhiều và không có kinh nghiệm xử lý dữ liệu, nên các dự án đầu tay mình làm đều cần sự giám sát từ cấp trên để tránh xảy ra sai số. Mình cũng mất kha khá thời gian để thấy được sự tương quan giữa các số liệu trước và sau khi trực quan hóa - một trong những nguyên do khác dẫn đến sai số hồi mình mới bắt đầu làm việc.

Sau khi tham gia khoá học Data Analysis của Tomorrow Marketers, mình đã biết cách đặt đúng câu hỏi để tìm ra trọng tâm vấn đề, cùng với đó là quy trình tiếp cận dữ liệu, từ việc chọn ra chỉ số quan trọng đến kết nối chúng để ra được insight. Mình nhận thấy cách mình thu thập thông tin, sắp xếp, phân loại các dữ liệu cần thiết trước khi trực quan hóa nay đã rõ ràng hơn, thay vì phải mất công sức mày mò như hồi mới bắt đầu làm. Ngoài ra, mình nhận thấy kỹ năng phân tích dữ liệu cũng rất quan trọng trong quá trình làm việc “tay trái” của mình (vì ngành học của mình cần phải hiểu rõ khách hàng), nên mình sẽ thuận lợi hơn trong việc đào sâu vấn đề nhằm tìm ra giải pháp, đồng thời sắp xếp, phân loại và “số hóa” các dữ liệu nếu cần.

Feedback -
2 minutes ago
Phần kiến thức hữu ích nhất đối với mình là ở trong các buổi foundation đầu tiên. Đây là những buổi quan trọng giúp mình có mindset về đọc hiểu, phân tích dữ liệu cần phải có các bước, thao tác như thế nào trước khi đi vào các con số - cũng chính là những kiến thức sẽ đi theo mình rất xa và ứng dụng được nhiều trong công việc thực tế hiện tại. Cụ thể, mình hiểu được là khi tiếp cận một khối lượng lớn số liệu, bảng biểu thì làm sao để hiểu và tìm ra được cách phân tích đúng đắn nhất, cũng như đưa ra được những giả thuyết đúng, và cả những decision đúng dựa trên giả thuyết mà mình đặt ra.

Sau khoá học, khi nhìn các bảng biểu, số liệu tại công ty đang làm hiện tại thì mình biết rằng phải tập trung vào những con số nào, và mình sẽ cần phải khai thác nó ra sao, từ đó đưa ra được các solution phù hợp. Mình nghĩ đây là thứ giúp đỡ mình thay đổi nhiều nhất khi tham gia khoá học.
Vân Anh - Ex Merchanct Communication Lead BAEMIN
Like - Feedback
2
1 day ago
Sau khoá học, mình đã không còn nhồi nhét các chỉ số trong một dashboard nữa, mà thay vào đó là tinh gọn các báo cáo, chọn những chỉ số phù hợp cho mục tiêu của báo cáo, tạo các mốc thời gian rõ ràng (7 ngày, 30 ngày, 1 quý) để người xem có thể dễ dàng đọc và hiểu được những ý mà mình đã gửi gắm vào dashboard. Ngoài ra, mình cũng tập trung hơn vào phân tích các chỉ số đo lường và ý nghĩa của sự liên kết giữa các chỉ số để đưa ra các nhận định, đánh giá khách quan hơn, có số liệu chứng minh cụ thể. Từ đó, các insight mình đưa ra cũng hợp lý hơn khi có số liệu dẫn chứng đi kèm.
Quốc Kha - Ex Senior Digital Marketer Trung Nguyen Legend
Like - Feedback
2
1 day ago
Là một người làm sáng tạo, mình hay bị ngộp và sợ mỗi khi nhìn thấy số liệu. Việc được thực hành và cọ xát nhiều với các thể loại số liệu trong suốt khóa học, cũng giúp bản thân mình có thời gian ngâm cứu và đối diện với nó hơn. Sau khóa học, mình nghĩ điều thay đổi nhiều nhất là cách mình tiếp nhận, đọc và phân tích những con số để rút ra những insight cần thiết. Giờ đây, mình hiểu rõ được rằng khi phân tích dữ liệu, bản thân sẽ cần đi theo quy trình nào, đọc dữ liệu thế nào cho hiệu quả, cũng như xác định đúng vấn đề cần tập trung để giải quyết.
Uyên Thanh - Marketing Specialist Electrolux
Like - Feedback
1
1 day ago

TM Alumni 

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

Bạn chưa biết khoá học nào phù hợp với mình?

090.586.2499

Liên hệ với hotline