NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN

GIẢNG VIÊN

Khóa học phân tích dữ liệu 

Data Analysis

Khoá học "Phân tích số liệu cho quyết định chiến lược" được thiết kế phối hợp cùng các giảng viên là giám đốc, quản lý cấp cao tại các tập đoàn. Nội dung khoá học tập trung truyền đạt tư duy phân tích số liệu giúp các Marketers trẻ tự tin làm việc với số liệu và đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.

Lịch khai giảng 

Sài Gòn

00
00
00
00

NGÀY

GIỜ

PHÚT

GIÂY

Hà Nội

00
00
00
00

NGÀY

GIỜ

PHÚT

GIÂY

Online

00
00
00
00

NGÀY

GIỜ

PHÚT

GIÂY

  • Sài Gòn: TBC
  • Hà Nội: TBC
  • Online: 13/10/2021 - Thứ 2 & Thứ 4 (18:30 - 20:30)

ĐĂNG KÍ NGAY

Lịch khai giảng 

Lớp học trực tuyến

00
00
00
00

NGÀY

GIỜ

PHÚT

GIÂY

  • Khai giảng: 04/01/2022
  • Lịch học: Thứ 3 - Thứ 5 (19h00 - 21h00)
  • Hình thức học: E-learning qua nền tảng Zoom

ĐĂNG KÍ NGAY

Khoá học "Phân tích số liệu cho quyết định chiến lược" được Tomorrow Marketers thiết kế phối hợp cùng các giảng viên là giám đốc, quản lý cấp cao tại các tập đoàn, nội dung khoá học tập trung truyền đạt tư duy phân tích số liệu thông qua mảng Sales, Customer Usage & Attitude, và Digital Performance, nhằm giúp các Marketers trẻ tự tin làm việc với số liệu và đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.

ĐĂNG KÍ NGAY

Marketing đang ngày càng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của dữ liệu được thu thập mọi lúc, mọi nơi. Số liệu (data) trở thành trung tâm của các quyết định marketing, từ doanh nghiệp lớn cho tới các SME, Startup. Vì vậy, yêu cầu mới cho một marketer để tồn tại trong kỉ nguyên số là khả năng làm việc với số liệu để đưa ra các quyết định chiến lược.

Thế nhưng, kĩ năng phân tích số liệu lại là điểm yếu của không ít bạn trẻ, không chỉ bởi các bạn ít cơ hội được va chạm trực tiếp với số liệu, mà còn thiếu sự dẫn dắt của những người có kinh nghiệm trong nghề.

Phải làm việc với số liệu thế nào? Quá nhiều số liệu khác nhau phải xử lý ra sao? Nếu chưa từng được đào tạo bài bản, chắc chắn bạn sẽ có cảm giác sợ hãi mỗi khi đối diện với “biển” số liệu này.

Khoá học Data Analysis for Decision Making 

Giảng viên khoá học

Chị Bích Trân

Retail Measurement Service Director - Nielsen

Anh Minh Quang

Founder - Tomorrow Marketers 

Anh Hoàng Vũ

Senior Research Manager - Unilever

Chị Bạch Dương

Director - Kantar World Panel

Digital Customer Experience Country Lead - Schneider Electric

Anh Quốc Tiến

ĐĂNG KÍ NGAY

Planning Manager - AdAsia Media 

Anh Thế Trung

Digital & eCommerce Manager @Bayer

Anh Bảo Thịnh

 Marketing Manager @BAEMIN

Anh Ngọc Anh

Former Marketing Manager @Suntory Pepsico

Chị Phương Dung

Head of Digital Marketing @VPBank

Anh Duy Tường

Nội dung khoá học 

5

Nhóm dữ liệu sản phẩm & hành vi khách hàng

- Cây tăng trưởng doanh số từ hành vi mua hàng
- Các vấn đề thường gặp về sản phẩm, khách hàng và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó. Thực hành đọc và phân tích dữ liệu. 
- Quy trình đánh giá sản phẩm và phát triển sản phẩm mới dựa trên phân tích dữ liệu 

7

Nhóm dữ liệu bán hàng (Sales data)

6

- Cây tăng trưởng doanh số dựa trên năng lực phân phối
- 6 nhóm số liệu đo lường trong Bán lẻ và vai trò của từng loại tới quyết định marketing/ sales 
- Thực hành case study về Sales (retail) data 

ĐĂNG KÍ NGAY

7

Digital 1: Nhóm dữ liệu Paid Media  

- Phễu chuyển đổi và các KPI chính trên nền tảng Digital
- Các vấn đề thường gặp về hiệu quả quảng cáo digital và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó.
- Thực hành đọc và phân tích dữ liệu Facebook Ads & Google Ads

3

- Vai trò của Data Analysis trong doanh nghiệp và xu hướng phát triển
- Các nhóm vấn đề thường gặp trong doanh nghiệp và xác định dữ liệu cần thu thập tương ứng 
- Thực hành vẽ bản đồ phân tích để định hướng quá trình làm việc với dữ liệu, xử lý vấn đề doanh nghiệp

From Business problem to Data solution 

1
2

- Tầm quan trọng của Data Visualization trong quá trình làm việc với dữ liệu 
- Phương pháp Lọc, Sắp xếp và Xử lý dữ liệu thô bằng Excel 
- Thực hành với 10 loại đồ thị phổ biến: Dùng khi nào, Vẽ ra sao?

8

Data Visualization 

2

Data Analysis Technique

- Bản chất của khâu phân tích dữ liệu
- 7 kỹ thuật phân tích và tips đọc insight từ dữ liệu.
- Thực hành đọc hiểu dữ liệu 
- Các lỗi sai thường gặp khi đọc dữ liệu

Digital 2: Nhóm dữ liệu Owned Media

- Xây dựng dashboard trên Google Analytics, đọc hiểu các chỉ số đánh giá hiệu quả Website
- Phân tích Facebook Insight, Facebook Ads Manager đánh giá hiệu quả kênh Facebook. 

4

Thực hành phân tích dữ liệu Paid Media (Facebook Ads, Google Ads) và Owned Media (Website, Fanpage) qua 1 Case study cụ thể

5

Digital 3: Case study

176 Comments

Sorted by

Bạn học được những gì tại khoá Data Analysis 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

Công việc của mình là phân tích số liệu từ Facebook, Instagram, Tiktok và YouTube, nhưng mình chưa phân tích được cụ thể, chuyên sâu, và đó là lúc mình nhận ra tầm quan trọng của số liệu để đánh giá hiệu quả các social platform. Hiện tại, phần mình gặp khó khăn nhất chắc có lẽ là chọn lọc số liệu phù hợp để làm báo cáo sau mỗi dự án.

Sau một tháng học, mình thấy khoá học đã đáp ứng được kỳ vọng của bản thân về việc hiểu thêm về cách phân tích số liệu, mình hiểu thêm cách chọn số liệu sao cho hợp lý để làm các báo cáo được chính xác hơn, đồng thời đưa ra giải pháp hiệu quả hơn. Về mặt kiến thức, mình tâm đắc nhất là phần kiến thức về metric của những ngành hàng khác, cách tính toán và phân tích số liệu từ những anh chị giàu kinh nghiệm.

Trọng Nghĩa - Social Media Executive tại Carnival agency

Like - Feedback

2

1 day ago

Trước đây, khi nhắc đến ”phân tích số liệu”, mình nghĩ đó là nhìn biểu đồ rồi tìm ra điểm khác biệt. Nhưng thật khó để mình hình dung điểm khác biệt đó là bắt nguồn từ đâu, nhìn biểu đồ xong thì suy ra được gì. Và khi học trên trường, thường khi thầy cô giảng bài mà đưa số liệu ra thì mình khá sợ, vì mình nhìn không hiểu, không thể đưa ra kết luận gì cho nó.
Sau khóa học, mình cải thiện tư duy logic rất nhiều. Mình đã biết cách chọn lọc các chỉ số quan trọng để giải quyết bài toán đặt ra ban đầu, biết nên kết nối số liệu ra sao để hiểu được bức tranh toàn cảnh, và làm sao để đưa ra phương án giải quyết vấn đề dựa trên những insight đó. 

Mỹ Phương - Sinh viên ĐH Greenwich

Like - Feedback

2

1 day ago

Trước kia mình phân tích số liệu và đưa recommend theo cảm tính là nhiều. Mình từng rất sợ “số", nhìn vào bảng report toàn số và số là mình auto tim đập chân run. Giữa một biển số, mình không biết bắt đầu từ đâu, data nào là quan trọng, cần rút ra recommendation như thế nào? Mình thường phân tích data riêng lẻ, rời rạc, nên thường đưa ra kết luận sai. Sau khoá học, mình đã biết cách kết hợp, so sánh các data với nhau để đưa ra kết luận đúng đắn hơn. Phần Data Mindset, Data Analysis Technique và Visualization là những kiến thức mình thấy tâm đắc nhất, nếu thực hành nhiều những “tuyệt chiêu" này, mình nghĩ một ngày không xa, mình sẽ chẳng còn sợ “số" nữa và có khi còn yêu nó nữa. 

Phương Nguyên - Content Writer

Like - Feedback

1

1 day ago

TM Alumni 

Lịch khai giảng 

- Khai giảng: 07/08/2021
- Lịch học (08 buổi): Chiều thứ 7 và chủ nhật (14:30 - 17:00)
- Địa điểm: Lầu 03, 202 Lê Lai, Quận 1
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Tại Sài Gòn

- Khai giảng: 20/06/2021
- Lịch học (08 buổi): Tối thứ 2 và thứ 4 (18:30 - 21:00)
- Địa điểm: Tầng 4, 15/41 Thái Hà, Quận Đống Đa
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Tại Hà Nội 

- Khai giảng: 20/11/2021
- Lịch học (08 buổi): Thứ 7 - Chủ nhật (14h30 - 16h30)
- Hình thức: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Lớp trực tuyến

Lịch khai giảng 

- Khai giảng: 04/01/2022
- Lịch học (08 buổi): Thứ 3 - Thứ 5 (19h00 - 21h00)
- Hình thức: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Lớp trực tuyến

Lựa chọn mức học phí

 4.590.000đ

Early-bird

Dành cho học viên đăng ký lớp sớm trước 01/01/2022

ĐĂNG KÝ NGAY

 6.000.000đ

Standard

Học phí tiêu chuẩn không áp dụng ưu đãi

ĐĂNG KÝ NGAY

Hình ảnh lớp học tại Tomorrow Marketers

VỀ CHÚNG TÔI

Tomorrow Marketers là học viện Marketing định hướng Đa quốc gia, được ra đời với sứ mệnh đào tạo kiến thức, định hướng nghề nghiệp và truyền cảm hứng cho cộng đồng Marketers trẻ, bằng chương trình đào tạo thực tế, với giảng viên tại các tập đoàn Đa quốc gia hàng đầu.

Hà Nội: Tầng 4, 15/41 Thái Hà, Quận Đống Đa, HN
Sài Gòn: Lầu 3, 202 Lê Lai, Quận 1, TP HCM
Email: info@tomorrowmarketers.org
Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

LIÊN HỆ