NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN

GIẢNG VIÊN

Lịch khai giảng
Data Analysis

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. 

00
00
00
00

Days

Hours

Min

Sec

Lớp học online
- Khai giảng: 23/10/2023
- Lịch học (09 buổi): Thứ 2 & Thứ 6 (19h00 - 21h00) 
- Hình thức học: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

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 dựa theo business objective, luyện tập thông qua các case study khác nhau, giúp các Marketers trẻ tự tin làm việc với số liệu và hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.
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 

ĐĂNG KÍ NGAY

01.

Hiểu tổng quan về dữ liệu và công việc của Data Analysis

Có được cái nhìn tổng quan về dữ liệu và công việc của một người làm dữ liệu, bộ kỹ năng cần trang bị, từ đó có định hướng rõ ràng hơn cho bản thân. 

02.

Rèn luyện tư duy "đặt câu hỏi đúng" trước khi tiếp cận giải quyết vấn đề với dữ liệu

Hiểu cách phân tích vấn đề để tìm ra đề bài phân tích dữ liệu, thông qua các công cụ issue tree, analytical framework. 

Sau khóa học Data Analysis, bạn sẽ…

ĐĂNG KÍ NGAY

Trau dồi khả năng đọc số, phân tích dữ liệu

04.

Thực hành phân tích các chart dữ liệu đã được visualize ở các lĩnh vực khác nhau (sales, digital,...), từ đó rút ra insight và đề xuất giải pháp. 

03.

Trang bị tư duy làm việc với dữ liệu một cách bài bản

Nắm được 6 bước cơ bản trong quy trình làm việc với dữ liệu: Define Problem, Data Collection, Data Preparation, Data Exploration (EDA), Building report, Insight & recommendation.
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

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 Experience tại Schneider Electrics Việt Nam.
Anh Quốc Tiến - Head of eCommerce, Former Country Digital Customer Experience Lead @ Schneider Electric
Anh Quang có hơn có 5 năm làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia như Unilever, Nielsen, Ogilvy và 8 năm kinh nghiệm xây dựng thương hiệu Tomorrow Marketers từ số 0 trở thành một trong những Học viện đào tạo Marketing uy tín nhất hiện nay. Anh đã làm hàng chục dự án với các loại dữ liệu ở cả Tập đoàn lớn và công ty Startup, khai thác và phân tích để đưa ra những quyết định kinh doanh hợp lý. Anh cũng đang theo học Thạc sĩ ngành Business Analytics tại National University of Singapore, trường xếp hạng #8 thế giới theo 2023 QS World University Rankings.
Anh Minh Quang - Founder @Tomorrow Marketers
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

Nội dung khóa học

User behaviors analysis

- Thực hành case study về Consumer data
- Cây tăng trưởng doanh số từ hành vi mua hàng
- Đánh giá tiềm năng sản phẩm thông qua phân tích dữ liệu mua hàng.

7

Data Visualization & Insight storytelling

- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical)
- Kỹ năng đọc số để tìm ra insight và trình bày đề xuất cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).

5

Owned Channel Data Analysis 

- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, ads campaign, Click-through rate for Ecommerce...)
- Phân tích hiệu quả chuyển đổi traffice website giúp tăng cơ hội bán hàng.
- Rút ra kết luận & đề xuất cải thiện (nếu có)  

9

Introduction to Data Analysis 

- Dữ liệu là gì?
- Dữ liệu được sản 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. 

1

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.

2

Data Preparation 

- Sử dụng Power Query để chuẩn bị dữ liệu: Reshape table & transform data
- Hiểu cơ bản về database, data-table, column & row
- Mối quan hệ giữa các data-table, thông qua Primary Key & Foreign Key
- Hiểu cơ bản về data model

3

Sales Distribution Data Analysis

- Thực hành case study về Sales (retail) data
- Cây tăng trưởng doanh số dựa trên hệ thống kênh phân phối
- Phân tích hiệu quả hoạt động & tiềm năng của các kênh phân phối thông qua các metrics đo lường hiệu quả ngành Bán lẻ 

6

Descriptive Analysis 

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

4

Ecommerce Digital Campaign analysis 

- Thực hành case study về dữ liệu marketing campaign của doanh nghiệp bán hàng trên sàn Ecommerce
- Phân tích hiệu quả performance marketing đối với doanh thu từng danh mục sản phẩm.
- Rút ra kết luận và đề xuất cải thiện (nếu có)

8

ĐĂNG KÍ NGAY

Lịch khai giảng 

- Khai giảng: 21/08/2023
- Lịch học (09 buổi): Thứ 2 và Thứ 6 (19h00 - 21h00) 
- Hình thức: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Lớp trực tuyến

- Khai giảng: TBC
- Lịch học (09 buổi): TBC
- Địa chỉ: Lầu 04, 46 Tôn Thất Đạm, Quận 1
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Sài Gòn

Lựa chọn mức học phí

 4.990.000đ

Dành cho học viên đăng ký lớp học theo nhóm 2 người (áp dụng trên 01 học viên)

Xem ưu đãi cho Cựu Học Viên

Group

ĐĂNG KÝ NGAY

 5.490.000đ

Early-bird

Dành cho học viên đăng ký lớp sớm 

ĐĂNG KÝ NGAY

 6.000.000đ

Standard

Học phí tiêu chuẩn không áp dụng ưu đãi

ĐĂNG KÝ NGAY

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 

Khóa học có thể hữu ích cho bạn

Digital Foundation
Hiểu toàn diện Digital Platform & lập kế hoạch Digital Marketing

Xem chi tiết

Brand Development
Xây dựng thương hiệu cho tăng trưởng doanh nghiệp

Xem chi tiết

Data System
Trang bị tư duy chuyển đổi số và xây dựng hệ thống dữ liệu

Xem chi tiết

Content Marketing
Lập chiến lược nội dung inbound nuôi dưỡng khách hàng và tối ưu chuyển đổi 

Xem chi tiết

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 4, 46 Tôn Thất Đạm, Quận 1, TP HCM
Email: info@tomorrowmarketers.org
Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

LIÊN HỆ