Nghe có vẻ là câu chuyện dành cho các công ty lớn với đội ngũ mạnh về công nghệ, nhưng liệu thực tế có phải như vậy? Hay ngay cả doanh nghiệp nhỏ, team marketing tinh gọn hoặc những người đang làm ở vị trí executive cũng đã có thể ứng dụng mô hình này vào công việc hằng ngày?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu Vibe Marketing là gì, vì sao xu hướng này đang nổi lên và ai mới thật sự là người có thể tận dụng nó hiệu quả nhé.

Vậy Vibe Marketing là gì?

“Vibe” ở đây không phải là cảm xúc mà nó đại diện cho một phương thức tương tác mới giữa con người và máy móc, khi ý tưởng (vibe) được chuyển hóa trực tiếp thành sản phẩm (output) mà không cần qua các khâu trung gian rườm rà. Vibe Marketing là sự kết hợp của hai công nghệ:

• Vibe Coding: Sử dụng các công cụ vibe coding – những nền tảng cho phép tạo ra tài sản kỹ thuật số (web, ứng dụng, công cụ) gần như ngay lập tức thông qua các câu lệnh. Bạn không cần ngồi viết từng dòng code; bạn chỉ cần truyền tải “vibe” (ý tưởng và mong muốn), máy móc sẽ hiện thực hóa nó.

• AI Agent & Workflow Platforms: Các hệ thống như Gum Loop, N8N, Manis, Lindy.ai hay String.com. Đây là bộ não đứng sau các chiến dịch, đóng vai trò tự động hóa quá trình ra quyết định và vận hành.

⇒ Khi kết hợp lại, chúng cho phép máy móc sở hữu hoàn toàn lớp thực thi (execution layer) - từ sáng tạo nội dung, sản xuất quảng cáo, tiếp cận khách hàng cho đến nghiên cứu thị trường. Tất cả diễn ra lặp đi lặp lại với chi phí cực thấp nhưng hiệu suất lại đạt mức cực đại.

Cách ứng dụng Automation trong workflow marketing (bài giảng trong khóa AI Marketing)

Quy trình vận hành của Vibe Marketing

Trong khi mô hình cũ tập trung vào chiến dịch có điểm bắt đầu và kết thúc, thì Vibe Marketing tập trung vào một hệ thống vòng lặp vô tận. Một vòng lặp VM tiêu chuẩn bao gồm 5 bước:

• Trích xuất dữ liệu (Pull): Cào dữ liệu từ các luồng thảo luận trên Reddit, Google Sheets, API mạng xã hội hoặc các công cụ phân tích.

• Chuyển đổi (Transform): Đưa dữ liệu thô vào LLM để viết lại, tóm tắt hoặc trích xuất các “hook” (điểm chạm tâm lý) hấp dẫn.

• Phân tích (Analyze): Đánh giá các ý tưởng, xác định lỗ hổng nội dung và ưu tiên những phương án tiềm năng nhất.

• Triển khai (Apply): Biến những hiểu biết đó thành nội dung bài viết, mẫu quảng cáo hoặc email gửi khách hàng.

• Đóng vòng lặp (Close the loop): Thu thập dữ liệu hiệu suất và nạp ngược lại cho các AI Agent để chúng tự động cải thiện ở các phiên bản sau.

Làm thế nào để doanh nghiệp SME có thể tiếp cận với mô hình này?

Trên thực tế, chính SME lại có thể hưởng lợi rất nhiều từ Vibe Marketing, vì họ thường bị giới hạn về nguồn lực và cần một cách vận hành tinh gọn hơn để cạnh tranh. Có ba định hướng mà các SME có thể tập trung:

1. Sản xuất content hàng loạt:

Với Vibe Marketing, bạn có thể quét các thảo luận trên các social platform, website đối thủ hoặc cộng đồng để tìm ra những câu hỏi thật, pain point thật, các góc nhìn đang được tranh luận hoặc những khoảng trống nội dung mà thị trường chưa trả lời tốt.

Workflow tự động tạo content và đăng bài trên Facebook (project cuối khóa của học viên khóa AI Marketing)

Sau đó, AI sẽ hỗ trợ gom nhóm tín hiệu, phát hiện mẫu lặp, tóm tắt insight và đề xuất hướng triển khai. Khi kết hợp thêm phân tích khoảng trống giữa nội dung hiện có trên thị trường với nhu cầu thực của người đọc, doanh nghiệp không chỉ tạo nội dung nhanh hơn mà còn có cơ hội tạo nội dung đúng hơn.

Đọc thêm: Workflow AI giúp mỗi ngày tự động lấy news AI, viết caption và tự post Facebook

2. Thử nghiệm quảng cáo tốc độ cao:

Digital advertising ngày nay là cuộc chơi của tốc độ. Không ít thương hiệu vẫn dành rất nhiều thời gian để chuẩn bị một số lượng nhỏ creative, đặt nhiều kỳ vọng vào từng asset và chỉ sau một thời gian tương đối dài mới bắt đầu có đủ dữ liệu để tối ưu. Cách làm này không sai, nhưng nó ngày càng khó theo kịp môi trường attention ngắn và biến động nhanh như hiện nay.

Với Vibe Marketing, hệ thống có thể thu thập các mẫu quảng cáo đang hoạt động tốt trên thị trường, dùng AI để bóc tách hook, cấu trúc và cơ chế thu hút chú ý, rồi tạo ra hàng loạt biến thể mới theo nhiều góc nhìn khác nhau: thay đổi opening, thay đổi nhân vật, thay đổi ngôn ngữ, thay đổi bối cảnh, thay đổi mức độ bản địa hóa hoặc thậm chí thay đổi sắc thái cảm xúc.

Trong bối cảnh mà creative fatigue (mệt mỏi sáng tạo) đến nhanh, việc có một hệ thống giúp thương hiệu liên tục làm mới, so sánh và học từ phản ứng của thị trường sẽ ngày càng quan trọng hơn việc cố gắng đặt cược tất cả vào một “big idea” duy nhất.

3. Tự động hóa sales, lead generation và customer support:

Ở một hướng khác, với sự hỗ trợ của AI agent, doanh nghiệp có thể tự động hóa một phần các tác vụ như nghiên cứu prospect, gợi ý thông điệp tiếp cận cá nhân hóa, follow-up theo ngữ cảnh, phân loại lead, lưu transcript hoặc phát hiện lại những cơ hội từng bị bỏ lỡ khi điều kiện thị trường thay đổi.

Điều này đặc biệt thuận lợi cho những công ty có đội ngũ sales và chăm sóc khách hàng ít, thời gian bị chia nhỏ cho quá nhiều đầu việc, và không phải lead nào cũng được theo sát đủ tốt.

Xây dựng workflow cho lead magnet: gửi thông báo mỗi khi có người đăng ký, tự động share folder Drive, tự gửi link qua email,... (project cuối khóa của học viên khóa Generative AI)

Dĩ nhiên, không phải điểm chạm nào cũng nên giao toàn bộ cho máy. Nhưng khi các thao tác lặp lại được tự động hóa có kiểm soát, đội ngũ có thể dành nhiều thời gian hơn cho những tình huống quan trọng - nơi sự thấu hiểu, đánh giá tình huống và khả năng chốt quyết định vẫn cần đến con người.

Tạm kết

Vibe Marketing không xuất hiện để thay thế marketer mà ngược lại, nó khiến vai trò của marketer cần phải thay đổi. Trong mô hình cũ, giá trị của marketer chủ yếu nằm ở khả năng trực tiếp triển khai nhiều đầu việc, còn trong mô hình mới, giá trị ấy ngày càng chuyển sang năng lực quản lý hệ thống, nhận diện đúng tín hiệu, thiết kế vòng lặp hiệu quả và đưa ra quyết định ở những điểm AI chưa thể thay thế.

Vì vậy, lợi thế cạnh tranh mới không chỉ là biết dùng tool, mà là biết biến công cụ thành một hệ thống tăng trưởng có thể học hỏi, tối ưu và lặp lại. Nếu bạn muốn ứng dụng AI vào Marketing một cách bài bản và có hệ thống hơn, bạn có thể tham khảo khóa học AI Marketing - Tối đa hóa hiệu quả Marketing với Big Data và AI Agent tại Tomorrow Marketers AI.

Chương trình sẽ giúp bạn biết cách ứng dụng AI trực tiếp vào các quy trình marketing hằng ngày như nghiên cứu thị trường, sản xuất nội dung, lead nurturing,… mà không cần nền tảng kỹ thuật. Từ đó, tăng hiệu suất làm việc và xây dựng lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.

Tham khảo khoá học tại đây

Cảm ơn bạn đã dành thời gian đọc bài viết! Hy vọng những chia sẻ này sẽ giúp bạn có thêm một góc nhìn rõ ràng về cách vận hành marketing trong kỷ nguyên AI, cũng như cách mỗi marketer có thể chủ động thích nghi và phát triển với công nghệ ngày nay.

Là một người cũng mới bắt đầu tìm hiểu về AI, mình khá tò mò không biết thực tế những công cụ này có thể hỗ trợ đến đâu, nên đã thử áp dụng trực tiếp trên một file dữ liệu trong Excel.

Theo như mình biết thì trên thị trường hiện nay có khá nhiều công cụ AI hỗ trợ phân tích, nhưng mình vẫn quyết định bắt đầu với Microsoft Copilot, đơn giản vì nó đã được tích hợp sẵn trong Microsoft 365, không cần setup phức tạp, mở Excel lên là dùng được ngay.

Sau khi thử nghiệm, mình khá bất ngờ về mức độ hỗ trợ của Copilot, đặc biệt là ở những bước xử lý và dựng dashboard ban đầu. Cùng mình tìm hiểu chi tiết tại bài viết này nhé!

Để việc test không bị quá “lý thuyết”, mình lên Github search và chọn một dataset khoảng 4000 dòng dữ liệu về doanh thu và lợi nhuận của Coca-Cola trong năm 2022. Cụ thể, dữ liệu bao gồm:

• Thông tin giao dịch (retailer, ngày bán)

• Thông tin địa lý (region, state, city)

• Thông tin sản phẩm (brand)

• Thông tin vận hành (thời gian giao hàng, đơn vị vận chuyển)

• Và các chỉ số kinh doanh (doanh thu, lợi nhuận, số lượng bán, margin)

Sau khi đã tải dữ liệu về Excel, giờ mình sẽ bắt đầu sử dụng AI để phân tích.

Mình đã tích hợp Microsoft Copilot vào Excel như thế nào?

Để sử dụng Copilot trong Excel, mọi người chỉ cần vào tab Home → chọn Add-ins, sau đó nhập “Copilot” vào thanh tìm kiếm. Nếu chưa thấy, bạn có thể bấm vào “More Add-ins”, tìm lại và chọn Add là được.

Sau khi thêm thành công, Copilot sẽ xuất hiện trực tiếp trong Excel như một panel riêng. Vì mình đã cài từ trước nên nó hiển thị sẵn trên thanh công cụ, chỉ cần mở file là có thể sử dụng ngay.

Đây là giao diện Copilot sau khi mình đã tích hợp vào trong Excel. Từ đây mọi người có thể bắt đầu nhập lệnh để AI bắt đầu xử lý và phân tích dữ liệu.

Chi tiết cách mình sử dụng Copilot để tạo Pivot Table và Dashboard

Bước 1: Xác định thông tin quan trọng và lựa chọn các chỉ số chính

Vì dataset mình sử dụng đã được làm sạch từ trước, nên mình không cần dành quá nhiều thời gian cho bước xử lý dữ liệu ban đầu. Tuy nhiên, trong thực tế khi làm việc với data của doanh nghiệp, đây lại là một bước gần như không thể bỏ qua.

Vì vậy, trước khi đi vào phân tích, mình nghĩ mọi người nên dành thời gian check lại dữ liệu thật kỹ. Nếu chưa biết xử lý data như thế nào, bạn hoàn toàn có thể nhờ Copilot hoặc ChatGPT gợi ý cách làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Dưới đây là một vài cách prompt giúp bạn xử lý dữ liệu với ChatGPT.

Phần này trong slide của khóa Data Visualization & Analytics with Excel tại TM Data School cũng có hướng dẫn khá chi tiết cách dùng AI để viết công thức và xử lý data, mọi người có thể tham khảo thêm nha!

Quay trở lại với dataset của mình, thay vì mở file ra và làm pivot table ngay, mình chọn cách bắt đầu bằng việc nhờ Copilot đề xuất trước.

Cụ thể, mình sử dụng prompt như sau:

“Từ bảng dữ liệu ‘Updated data sheet’, mình cần tạo một báo cáo trực quan để theo dõi tình hình doanh thu các sản phẩm của Coca-Cola năm 2022. Hãy cho mình biết những thông tin quan trọng nào cần được cho vào trong báo cáo?”

Và Copilot trả về một danh sách khá đầy đủ, bao gồm:

• Các KPI chính

• Các chiều phân tích (theo sản phẩm, khu vực, thời gian)

• Và thậm chí còn gợi ý cả dạng biểu đồ phù hợp

Tuy nhiên có một điểm lưu ý ở đây là mình sẽ không sử dụng 100% những gì Copilot gợi ý mà sẽ đọc lại một lượt và chỉnh sửa lại những phần mình thấy chưa ổn.

Ví dụ, ở phần KPI chính, Copilot đề xuất khá nhiều chỉ số. Nhưng với mình, chỉ cần những thông tin như: Tổng doanh số, Lợi nhuận, Số sản phẩm bán ra và Số ngày vận chuyển trung bình là đủ. Những chỉ số như biên lợi nhuận mình tạm thời không đưa vào, vì nó chưa thực sự cần thiết cho bài toán này.

Sau khi chỉnh sửa lại các hạng mục, Copilot sẽ cập nhật lại toàn bộ cấu trúc dựa trên những gì mình đã tinh chỉnh. Lúc này, thay vì một danh sách khá chung chung ban đầu, mình đã có được một bộ thông tin đúng với mục tiêu mình cần theo dõi.

Và đây cũng là lúc mình chốt được cấu trúc cho một dashboard hoàn chỉnh:

Bước 2: Gợi ý biểu đồ phù hợp cho từng thông tin

Sau khi đã xác định được các mục cần có trong dashboard, mình chuyển sang bước tiếp theo là chọn biểu đồ phù hợp cho từng loại thông tin.

Thay vì phải suy nghĩ biểu đồ nào phù hợp, mình nhờ Copilot gợi ý trước bằng prompt:

“Hãy đề xuất cho tôi từng loại biểu đồ phù hợp với các hạng mục bên trên trước khi tạo Dashboard”.

Và dưới đây là kết quả Copilot trả về cho mình:

Về cơ bản, các gợi ý của Copilot là khá ổn nên mình không cần chỉnh sửa quá nhiều. Nhưng mình vẫn sẽ kiểm tra lại một lần nữa để đảm bảo biểu đồ được chọn phù hợp với mục tiêu phân tích.

Bước 3: Tạo Pivot Table và Dashboard

Sau khi đã xác định được nội dung và cách thể hiện, mình chuyển sang bước tạo dashboard. Ở bước này, mình sử dụng prompt:

“Dựa vào các thông tin trên, hãy tạo giúp mình một bản Dashboard hoàn chỉnh. Tạo sang một sheet khác và đặt tên là ‘Dashboard Coca-Cola 2022”.

Kết quả là Copilot tự động tạo Pivot Table, sau đó vẽ sẵn các biểu đồ và sắp xếp thành một dashboard cơ bản cho mình.

Tức là toàn bộ những phần trước đây mình phải làm thủ công như: kéo thả dữ liệu để tạo pivot, chọn biểu đồ phù hợp, liên kết dữ liệu với biểu đồ,… gần như đã được Copilot xử lý giúp.

Tuy nhiên, khi nhìn vào dashboard, mình nhận ra một vấn đề đó là: Mặc dù Dashboard đúng về mặt dữ liệu, nhưng chưa ổn về mặt trình bày. Mình cũng đã thử prompt lại nhiều lần để cải thiện phần này, nhưng kết quả không thay đổi quá nhiều. Có thể ở thời điểm hiện tại, Copilot vẫn chưa thực sự tối ưu cho phần thiết kế dashboard.

Cuối cùng mình vẫn phải chỉnh sửa lại phần trình bày:

• Sắp xếp lại layout theo thứ tự đọc

• Nhóm các thông tin liên quan lại với nhau

• Điều chỉnh màu sắc để phù hợp hơn với mục tiêu sử dụng (và cả yếu tố thương hiệu)

Tham khảo 5 bước thiết kế report logic - Slide thuộc khóa học Data Visualization & Analytics with Excel

Dưới đây là bản Dashboard mình đã hoàn thiện, dựa trên các biểu đồ mà Copilot gợi ý và tạo ra ban đầu:

Nhìn chung, mình thấy việc sử dụng Copilot khá tiện và thực sự giúp tiết kiệm thời gian.

Nếu như trước đây, mình sẽ mất khá nhiều thời gian cho các bước như xử lý dữ liệu, tạo Pivot Table hay vẽ biểu đồ, thì bây giờ toàn bộ quá trình đó có thể rút gọn lại rất nhiều. Chỉ trong khoảng 15 phút, mình đã có thể tạo ra một bản dashboard phác thảo cơ bản để bắt đầu phân tích.

Bước 4: Phân tích xu hướng và tìm ra insight, đề xuất

Sau khi đã có dashboard hoàn chỉnh, mình thử tận dụng Copilot thêm một bước nữa là nhờ AI phân tích xu hướng và đưa ra insight.

Mình sử dụng các prompt như “Phân tích xu hướng doanh thu theo thời gian và cho mình biết những điểm đáng chú ý” hoặc “So sánh hiệu quả giữa các sản phẩm/khu vực và đưa ra đề xuất cải thiện”.

Copilot có thể nhận diện khá nhanh các xu hướng tăng giảm theo thời gian, so sánh hiệu suất giữa các nhóm dữ liệu và đưa ra một số đề xuất mang tính tổng quát.

Tuy nhiên, khi đọc kỹ kết quả, mình thấy phần lớn insight vẫn đang dừng ở mức khá “bề mặt”, ví dụ như tập trung vào sản phẩm bán tốt hơn, đẩy mạnh khu vực hiệu quả hay cải thiện vận hành để tối ưu kết quả. Những nhận định này không sai, nhưng cũng chưa đủ sâu để có thể dùng trực tiếp cho việc ra quyết định.

Tạm kết

Sau khi thử toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu với Copilot, điều mình thấy rõ nhất là AI thực sự mang lại lợi thế rất lớn về tốc độ.

Những công việc trước đây tốn khá nhiều thời gian như tạo Pivot Table, vẽ biểu đồ hay xây dựng structure dashboard giờ đây có thể được rút gọn lại chỉ trong vài phút. Điều này giúp mình giải phóng được khá nhiều thời gian ở phần thao tác, để tập trung nhiều hơn vào việc phân tích và tìm ra hướng giải quyết cho bài toán.

Tuy nhiên, khi sử dụng sâu hơn, mình cũng nhận ra khá rõ những giới hạn mà AI hiện tại vẫn chưa thể thay thế con người, đặc biệt là ở phần phân tích và đưa ra insight.

Ví dụ như:

• AI có thể liệt kê rất nhiều thông tin, nhưng chưa biết chọn đâu là chỉ số quan trọng nhất trong từng bài toán cụ thể

• Việc trình bày dashboard vẫn chưa tối ưu theo cách người dùng thực sự đọc và ra quyết định

• Và quan trọng nhất, các insight đưa ra vẫn khá chung chung, thiếu bối cảnh business, nên khó áp dụng vào thực tế

Do vậy, nếu sử dụng một cách “thụ động”, chúng ta rất dễ rơi vào tình trạng có dashboard rất nhanh, nhưng lại không chắc mình đang nhìn đúng vấn đề, thậm chí có thể đưa ra kết luận sai.

Chính vì vậy, sau toàn bộ quá trình này, điều mình rút ra không phải là AI có thể thay thế việc phân tích dữ liệu, mà là AI đang giúp mình làm nhanh hơn ở phần thao tác, còn phần quan trọng nhất: Tư duy vẫn phải đến từ con người.

Nếu không có nền tảng về cách xác định chỉ số, hiểu dữ liệu và đặt câu hỏi đúng, thì ngay cả khi Copilot đưa ra gợi ý, mình cũng sẽ khó đánh giá được liệu những gợi ý đó có thực sự phù hợp hay không.

Vì vậy, để sử dụng AI tối ưu hoá hiệu quả công việc, điều quan trọng nhất vẫn nằm ở việc bạn hiểu dữ liệu đến đâu, chứ không phải bạn đang dùng công cụ gì.

👉 Nếu bạn muốn xây dựng nền tảng dữ liệu bài bản và rèn luyện tư duy đọc – hiểu số liệu thông qua các dataset thực tế từ doanh nghiệp, bạn có thể tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel tại TM Data School tại đây nhé!

Tổng quan lộ trình khóa học Data Visualization & Analytics with Excel

Điều khiến tụi mình bối rối là team vẫn làm rất đều. Nội dung vẫn chạy đúng kế hoạch, khối lượng công việc thậm chí còn tăng lên, nhưng số lead tạo ra gần như không cải thiện.

Cho đến khi ngồi lại review kỹ, tụi mình mới nhận ra vấn đề không nằm ở việc làm chưa đủ, mà nằm ở cách mình hiểu và bóc tách bài toán lead ngay từ đầu. Khi chưa nhìn rõ lead đến từ đâu và bị nghẽn ở đâu, team rất dễ tiếp tục làm nhiều hơn mà không cải thiện được kết quả.

💁 Tụi mình đã hiểu sai bài toán lead ở đâu?

Khi không đạt KPI, tụi mình thường chỉ nhìn vào tổng số lead rồi kết luận rằng có thể chưa làm đủ hoặc làm chưa đúng theo cảm tính. Nhưng thực tế, để tạo ra lead, luôn phải trả lời hai câu hỏi rất cơ bản:

• Đầu vào có đủ chưa (số lượng traffic vào landing page)

• Nếu đầu vào đã có, khả năng chuyển đổi đang tốt hay kém (conversion rate)

Khi không tách bài toán theo hai phần này, mọi thứ bị gộp lại thành một vấn đề chung. Team không biết mình đang thiếu đầu vào hay đang mất ở khâu chuyển đổi, nên mỗi lần không đạt KPI, việc tối ưu thường quay lại hướng quen thuộc là làm nhiều hơn, thay vì cải thiện đúng phần đang gặp vấn đề.

Mình học công thức tính các chỉ số quan trọng trong Marketing từ khoá Data Analysis with Power BI của TM Data School, mọi người có thể tham khảo nhé!

💁 Cách tụi mình bắt đầu giải lại bài toán lead

Tụi mình thống nhất một nguyên tắc quan trọng là không phân tích dàn trải, mà luôn bám theo funnel đầu vào của lead là từ traffic đến conversion.

Bước 1: Kiểm tra traffic (đầu vào có đủ chưa)

Khi lead không đạt, tụi mình bắt đầu từ một câu hỏi rất cụ thể: với mức chuyển đổi hiện tại, lượng người vào có đủ để tạo ra số lead mong muốn hay chưa.

Đầu tiên, team xác định lượng traffic tối thiểu cần có dựa trên conversion rate trung bình trong quá khứ. Đây là mức phản ánh khả năng chuyển đổi trong điều kiện bình thường, nên có thể dùng làm baseline.

Ví dụ, nếu target là 300 lead và conversion rate trung bình là 5%, thì cần khoảng 6.000 lượt vào landing page. Việc này giúp team có một mốc rõ ràng, thay vì nhìn traffic một cách cảm tính mà không biết bao nhiêu là đủ.

Sau khi có con số cần đạt, tụi mình mới nhìn vào traffic hiện tại đã đáp ứng với yêu cầu chưa? Nếu traffic chưa đủ lượng, tụi mình không tăng dàn trải mà nhìn lại dữ liệu theo từng kênh.

Team đặt cạnh nhau ba chỉ số: số người vào landing page, số lead tạo ra và tỷ lệ chuyển đổi của từng kênh, sau đó dùng conversion rate trung bình làm mốc so sánh:

• Kênh có CR thấp hơn trung bình trong khi là top traffic → ngay lập tức xử lý lại chất lượng đầu vào qua target audience, content angle khớp với giải pháp sản phẩm/dịch vụ cung cấp hơn vì kênh này có độ phủ

• Kênh có CR tiệm cận hoặc cao hơn trung bình nhưng traffic thấp → đẩy mạnh scale vì có khả năng tạo thêm lead

Như vậy sẽ không bị phí nguồn lực vào kênh không có ảnh hưởng quá lớn tới lead, cũng như không bị bỏ sót kênh có tiềm năng.

Bước 2: Kiểm tra tỷ lệ chuyển đổi của landing page

Sau khi kiểm tra traffic, tụi mình chuyển sang câu hỏi tiếp theo: với lượng người vào hiện tại, tỷ lệ chuyển đổi có đang ở mức bình thường không.

Tương tự bước 1, tụi mình không nhìn con số này một cách cảm tính mà luôn đặt nó trong tương quan với dữ liệu quá khứ. Team lấy conversion rate trung bình làm mốc so sánh để xác định liệu hiện tại có đang có vấn đề hay không.

Nếu conversion rate hiện tại tiệm cận mức trung bình, tụi mình tạm loại trừ khả năng vấn đề nằm ở landing page. Ngược lại, nếu conversion rate giảm rõ rệt, thì cần đi tiếp để xác định chính xác người dùng đang dừng lại ở đâu trong quá trình chuyển đổi.

Lúc này, tụi mình không nhìn conversion như một con số tổng, mà đặt nó trong chuỗi hành vi của người dùng trên landing page. Khi đặt cạnh các chỉ số như thời gian ở lại, mức độ đọc và hành vi bấm, tụi mình có thể xác định rõ vị trí vấn đề:

• Người vào nhưng rời đi nhanh, thời gian ở lại thấp → vấn đề nằm ở độ khớp giữa nội dung dẫn vào và landing page

• Người ở lại đọc nhưng không có hành động tiếp theo → vấn đề nằm ở việc nội dung chưa đủ rõ hoặc sản phẩm chưa đủ thuyết phục để chuyển đổi

Bảng Issue Tree mình tự tổng hợp sau khi ngồi review lại performance

💁 Kết luận

Để grow, marketer không thể làm theo cảm tính. Quan trọng hơn là hiểu để đạt được KPI cần những nguồn lực nào, và mình có thể tác động vào những biến nào để đạt được kết quả cuối. Khi nhìn theo cách này, team marketing sẽ không còn rơi vào việc làm nhiều hơn để chạy theo KPI, mà biết cách tối ưu đúng chỗ để tạo ra tăng trưởng thực sự.

Và khi có tư duy hành động dựa trên phân tích và dữ liệu, bạn cũng sẽ tự nhìn ra những cơ hội tăng trưởng mà trước đây có thể mình đã bỏ lỡ!

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn cách bóc tách vấn đề và làm việc với dữ liệu theo hướng ra quyết định (chứ không chỉ dừng ở việc đọc số), thì có thể tham khảo khóa Analytics for Strategy của TM Data School. Mình thấy cách tiếp cận trong khóa khá thực tế vì có các case study cụ thể, khá phù hợp với những bạn đang làm growth marketing nhưng tư duy Business Data Analytics và Decision Science còn yếu.

Tham khảo khóa học ở đây nha!

Thế nhưng câu hỏi đặt ra là: Liệu đây có thực sự là một cuộc thay đổi mang tính nền tảng trong cách chúng ta phân tích và ra quyết định từ dữ liệu, hay chỉ là cách gọi mới cho những gì vốn đã tồn tại dưới một cái tên “hấp dẫn” hơn?

AI giờ không còn chỉ trả lời, mà còn có thể phân tích và đề xuất hành động

Để hiểu tại sao Agentic AI lại tạo nên sự khác biệt, chúng ta cần nhìn lại cách AI đang vận hành hiện nay.

Phần lớn các công cụ Generative AI hiện nay (như ChatGPT) đều hoạt động theo cơ chế “hỏi - đáp”. Bạn đưa câu lệnh (prompt), AI trả kết quả. Đây là mô hình thụ động, nơi con người vẫn phải cầm tay chỉ việc trong từng bước nhỏ.

Thế nhưng, Agentic AI đã đi xa hơn một bước. Thay vì chỉ xử lý từng yêu cầu riêng lẻ, bạn không cần phải “hỏi từng bước” như trước nữa.

Trước đây, nếu muốn phân tích một vấn đề, bạn thường phải lần lượt đặt nhiều câu hỏi: lấy dữ liệu, so sánh theo thời gian, tìm nguyên nhân, rồi mới nghĩ đến hướng xử lý. Toàn bộ quá trình đó vẫn phụ thuộc vào việc bạn biết mình cần hỏi gì.

Nhưng với Agentic AI, bạn có thể bắt đầu từ một mục tiêu mang tính business, ví dụ như: “tăng conversion thêm 10% trong tháng này”.

Từ đó, hệ thống có thể tự chạy toàn bộ quá trình phía sau: kiểm tra dữ liệu hiện tại, xác định điểm nghẽn trong funnel, phân tích nguyên nhân, đề xuất hướng tối ưu. Và trong một số trường hợp, thậm chí trực tiếp thực hiện các điều chỉnh như phân bổ lại ngân sách hoặc thay đổi targeting.

Nguồn ảnh: Davizas

Nói cách khác, thay vì bạn phải dẫn dắt từng bước phân tích, Agentic AI có thể tự “chạy” cả một workflow để đi từ dữ liệu đến hành động.

Nói tóm lại, nếu Generative AI là một trợ lý đợi lệnh, thì Agentic AI chính là một cộng tác viên biết tự quản lý công việc.

Tại sao nhiều người nói Agentic AI là “Bước ngoặt”?

Sự khác biệt này thể hiện rõ nhất trong cách chúng ta làm Marketing Analytics. Trước đây, việc làm việc với dữ liệu luôn là một quy trình nhiều bước: thu thập dữ liệu, làm sạch, xây dựng dashboard, rồi mới bắt đầu đi vào phân tích để tìm insight. Mỗi bước đều tốn thời gian, và quan trọng hơn là có độ trễ, thường chỉ đến khi nhìn lại báo cáo, bạn mới biết chuyện gì đã xảy ra.

Nhưng với Agentic AI, phần lớn quy trình đó có thể được rút ngắn hoặc tự động hóa, khiến việc phân tích không còn là một hoạt động “nhìn lại”, mà trở thành một quá trình diễn ra liên tục và gần như theo thời gian thực. Cụ thể, sự thay đổi này thể hiện ở ba điểm rõ ràng.

• Ra quyết định theo thời gian thực: AI có thể theo dõi dữ liệu liên tục, phát hiện bất thường ngay khi xảy ra và đưa ra hành động gần như tức thì thay vì chờ đến cuối tuần để đọc báo cáo.

• Cá nhân hóa ở cấp độ từng người dùng: Không còn dừng lại ở các segment lớn, AI có thể điều chỉnh nội dung, ưu đãi và hành trình trải nghiệm dựa trên hành vi real-time của từng user.

• Kết nối dữ liệu thành một hệ thống hành động: Thay vì dữ liệu bị rời rạc giữa CRM, Google Analytics và các nền tảng quảng cáo, AI có thể đóng vai trò như một lớp kết nối, giúp dữ liệu được sử dụng xuyên suốt để phục vụ quyết định.

Những rào cản khi AI bắt đầu tham gia vào quyết định

Tuy nhiên, chính việc AI tiến gần hơn đến việc “ra quyết định” lại làm lộ ra những rào cản mà trước đây ít được chú ý.

Trước hết là giới hạn của chính AI. Nó có thể xử lý dữ liệu rất nhanh, nhưng không thực sự hiểu bối cảnh kinh doanh theo cách con người hiểu. Nó có thể chỉ ra rằng conversion giảm ở mobile, nhưng việc đánh giá xem đó có phải là vấn đề quan trọng hay không, có cần ưu tiên xử lý hay không, vẫn là quyết định của con người.

Tiếp theo là bài toán về hệ thống. Agentic AI không phải là một “công tắc” có thể bật lên là chạy. Nó đòi hỏi dữ liệu phải sạch, được chuẩn hóa và các nguồn dữ liệu phải được kết nối thông suốt. Trong khi đó, thực tế ở nhiều doanh nghiệp là data vẫn rời rạc, tracking chưa chuẩn và dashboard còn chưa thống nhất.

Cuối cùng là yếu tố con người: Niềm tin và quyền kiểm soát. Khi AI bắt đầu đề xuất hoặc thực thi hành động, câu hỏi không còn là “AI có làm được không”, mà là “chúng ta có dám giao quyền cho nó không”, đặc biệt khi những quyết định đó gắn trực tiếp với chi phí và doanh thu.

Vậy cuối cùng, Agentic AI có thực sự tạo ra khác biệt, hay chỉ là một xu hướng đang được thổi phồng?

Câu trả lời thực tế là: Cả hai, tuỳ vào việc bạn đang ở đâu.

AI thực sự sẽ trở thành một bước ngoặt khi bạn đã có nền tảng dữ liệu đủ tốt: tracking rõ ràng, hệ thống ổn định và bạn hiểu mình đang đo cái gì, vì sao đo. Khi đó, AI không thay bạn làm việc, mà giúp bạn làm nhanh hơn, từ việc đọc số, tìm insight đến ra quyết định. Nói cách khác, AI giúp bạn scale những gì bạn vốn đã làm tốt.

Nhưng nếu nền tảng của bạn chưa sẵn sàng: dữ liệu còn rời rạc, tracking chưa chuẩn, dashboard còn chưa rõ thì việc đưa AI vào không giúp bạn giải quyết vấn đề. Vì bản thân vấn đề gốc vẫn chưa được xử lý.

Vì lúc này, AI vẫn phân tích trên dữ liệu chưa đáng tin. Và nếu bạn cũng không đủ hiểu để kiểm tra lại, bạn rất dễ tin vào những đề xuất nghe có vẻ hợp lý nhưng chưa chắc đúng.

Khi đó, bạn có thể thấy mọi thứ “xịn” hơn: báo cáo nhanh hơn, dashboard đẹp hơn, insight nhiều hơn. Nhưng thực tế, bạn vẫn chưa hiểu rõ chuyện gì đang xảy ra và quyết định cũng không tốt hơn trước.

Nên đôi khi, cái gọi là “AI bị thổi phồng” không hẳn là do AI, mà là do bạn chưa có đủ nền tảng để biết khi nào nên tin và khi nào không.

Vậy bạn sẽ đứng ở đâu trong làn sóng này?

Đây có lẽ là phần đáng suy nghĩ nhất. Khi AI không chỉ đọc số nhanh hơn, tổng hợp nhanh hơn mà còn có thể đưa ra đề xuất, thậm chí gợi ý hành động, thì thứ còn lại để phân biệt một marketer không còn nằm ở việc bạn dùng tool giỏi đến đâu hay làm nhanh đến mức nào.

Nó nằm ở việc bạn có đủ nền tảng để hiểu và đánh giá những gì AI đang đề xuất hay không.

Trong bối cảnh này, một marketer không chỉ cần hiểu business, mà còn cần ba thứ rất cụ thể:

• Hiểu dữ liệu đang được thu thập như thế nào, metric nào thực sự quan trọng

• Hiểu AI đang dựa vào dữ liệu và logic nào để đưa ra đề xuất

• Và quan trọng nhất, biết cách đánh giá xem những đề xuất đó có thực sự phù hợp với bối cảnh business hay không

Bởi vì AI có thể đề xuất rất nhiều thứ (tăng ngân sách, thay đổi target, điều chỉnh campaign,...) nhưng nếu bạn không hiểu về dữ liệu, không biết AI đang dựa vào đâu để đưa ra kết luận, thì bạn cũng không thể biết đề xuất đó là đúng, sai, hay chỉ đúng trong một phần bức tranh.

Học cách xây dựng Issue Tree để xác định bài toán và chọn metrics phù hợp - Được dạy trong học phần Data Analysis của chương trình Professional Data Analyst

Tham khảo lộ trình học chi tiết

Tạm kết

Ở góc độ người làm data trong marketing, chúng ta luôn đứng ở điểm giao giữa hai thứ: công nghệ và business. Công việc của chúng ta không chỉ tạo campaign, xây dashboard hay model tracking hiệu quả đơn thuần, mà là giải thích được “vì sao” phía sau con số. Và quan trọng hơn là đảm bảo những gì mình làm thực sự phục vụ đúng mục tiêu kinh doanh.

Trước đây, khi AI hoặc dashboard chỉ dừng lại ở việc cung cấp insight, câu hỏi thường khá đơn giản: số liệu này đúng hay sai?

Nhưng khi AI bắt đầu đi xa hơn, không chỉ phân tích mà còn đề xuất, thậm chí thực thi hành động (ví dụ như tự điều chỉnh ngân sách giữa các kênh) thì một câu hỏi khác trở nên quan trọng hơn:

👉 Tại sao lại đưa ra quyết định đó?

Bởi vì ở phía stakeholder, họ không chỉ “xem báo cáo”. Họ đang bỏ tiền thật vào campaign, vào khách hàng, vào những quyết định mà hệ thống đề xuất.

Ví dụ, nếu AI đề xuất giảm ngân sách Facebook và tăng mạnh vào Google, thì điều họ cần không chỉ là “AI thấy Google hiệu quả hơn”, mà là:

• Dữ liệu nào dẫn đến kết luận đó?

• Sự thay đổi này ảnh hưởng đến overall strategy ra sao?

• Nếu kết quả không như kỳ vọng, có thể trace lại nguyên nhân không?

Vì vậy, dù AI có thể giúp bạn làm việc nhanh và hiệu quả hơn, nhưng nếu bạn không có đủ nền tảng dữ liệu để hiểu và kiểm chứng những gì AI đưa ra, thì các quyết định dựa trên AI vẫn rất khó được tin tưởng.

Nếu bạn đang muốn tham khảo một lộ trình học Data Analyst một cách bài bản, trang bị đủ các kiến thức & kỹ năng cần thiết để làm Data trong thời AI, hãy tham khảo lộ trình Professional Data Analyst của TM Data School nha!

Sau lộ trình này, bạn không chỉ biết dùng tool, mà còn:

• Hiểu AI đang dựa vào metric nào để đưa ra đề xuất và liệu những metric đó có thực sự phù hợp với mục tiêu business hay không

• Biết cách kiểm tra dữ liệu và logic phân tích phía sau, thay vì chỉ tin vào insight được đưa ra

• Và quan trọng nhất, có đủ nền tảng để đánh giá xem đề xuất của AI có áp dụng được trong bối cảnh thực tế của doanh nghiệp hay không

AI đã trở thành 1 tiêu chuẩn mới khi tuyển dụng trong chương trình BDF 2026 của VNG

Vì thế, trong bài viết này, mình muốn chia sẻ lộ trình học AI cụ thể mà team mình đã xây dựng và áp dụng để marketer (hoặc dân non-tech) có thể bắt đầu mà không bị ngợp giữa quá nhiều công cụ hay khái niệm. Bên cạnh đó, mình cũng gợi ý thêm một số khóa học phù hợp để những ai muốn học bài bản hơn có thể dễ xác định đúng hướng đi cho bản thân.

Giai đoạn 1: AI Foundation for Marketing

Theo mình, ở giai đoạn đầu, marketer chưa cần bắt đầu với những thứ quá kỹ thuật. Trước khi nghĩ đến automation, AI Agent hay machine learning, chúng ta cần có một nền tảng đủ vững để hiểu AI đang hoạt động như thế nào trong công việc hằng ngày. Đây là giai đoạn giúp làm quen với cách tư duy khi làm việc cùng AI, thay vì chỉ chạy theo xu hướng một cách rời rạc.

Tuần 1: Prompting cho marketer

Đây là phần gần như ai cũng nên học đầu tiên khi bắt đầu lộ trình học AI.

AI chỉ thực sự hữu ích khi người dùng biết đặt câu hỏi đúng và giao việc đủ rõ. Một prompt tốt không đơn thuần là câu lệnh, mà là cách brief công việc cho AI giống như đang làm việc với một cộng sự: càng rõ ràng, đầu ra càng dễ dùng.

Ở tuần đầu tiên, bạn cần hiểu được mối quan hệ giữa input (đầu vào) và output (đầu ra). Nói đơn giản: “đầu vào càng rõ thì đầu ra càng đúng ý”. Từ đó, marketer có thể bắt đầu tiếp cận với các kỹ năng nền tảng khác:

• Viết prompt theo framework để yêu cầu có cấu trúc dễ hiểu hơn.

• Kiểm soát output về độ dài, định dạng, giọng điệu và mục tiêu sử dụng.

• Prompt chaining - chia một yêu cầu lớn thành nhiều bước nhỏ để AI xử lý tuần tự và chính xác hơn.

Một số kỹ thuật viết prompt marketer có thể bắt đầu ứng dụng trong lớp Generative AI tại TM AI

Tuần 2: Ứng dụng AI cho từng use case trong marketing

Sau khi đã quen với prompting, bước tiếp theo là đưa AI vào những đầu việc cụ thể và bắt đầu liên kết với công việc thực tế. Theo mình, bạn có thể ứng dụng ngay với ChatGPT, Gemini hoặc Claude, đây đều là những công cụ có giao diện dễ dùng, có tính cập nhật nhanh khá phù hợp với người mới bắt đầu. Bạn có thể chia theo từng domain marketing để dễ học hơn như:

• Content: viết social post, ad copy, email, SEO outline

• Performance: gợi ý angle testing, audience idea, tối ưu landing page

• CRM: xây nurture flow, viết churn messaging, lên kịch bản chăm sóc khách hàng

Ví dụ về việc ứng dụng ChatGPT/Gemini làm content chạy ads được thực nghiệm trong lớp AI Marketing tại TM AI

Ở giai đoạn này, bạn chưa cần cố học quá rộng. Cách tốt nhất là chọn đúng một vài đầu việc mình đang làm mỗi ngày, rồi thử ứng dụng AI vào đó. Khi đi từ những task quen thuộc, sẽ dễ nhìn ra hơn AI đang giúp tiết kiệm thời gian ở đâu, hỗ trợ tốt ở bước nào và phần nào vẫn cần con người kiểm soát.

Giai đoạn 2: AI for Marketing Automation

Khi đã biết dùng AI cho từng tác vụ riêng lẻ, bước tiếp theo là nghĩ đến chuyện vận hành. Trong lộ trình học AI, đây là lúc marketer không chỉ học cách để “làm nhanh hơn”, mà còn để tối ưu workflow làm việc hơn.

Trọng tâm của giai đoạn này là workflow automation. Một trong những công cụ phù hợp với người mới bắt đầu nhất có lẽ là n8n. AI automation là một yếu tố cực kỳ đáng học vì nó giúp tự động hóa những phần việc lặp lại, giảm phụ thuộc vào thao tác tay và tiết kiệm nhiều thời gian cho các tác vụ vận hành hằng ngày (Thử tưởng tượng lúc nào viết bài bạn cũng cần vào ChatGPT thì build một workflow tự động viết, tự động đăng bài sẽ tiết kiệm thời gian hơi nhiều)

Ví dụ một workflow n8n tự động tạo nội dung và hình ảnh trong lớp Generative AI

Kết quả sau khi chạy workflow

Một số hướng bạn có thể đi như:

• Content automation: tự động tổng hợp trend, đưa dữ liệu vào prompt, tạo draft nội dung và luân chuyển giữa các công cụ

• Reporting automation: tự động kéo dữ liệu, tổng hợp chỉ số, tạo báo cáo định kỳ hoặc cảnh báo khi có biến động

• Research automation: tự động thu thập thông tin từ nhiều nguồn để hỗ trợ market research hoặc competitor tracking

Mình nghĩ đây là giai đoạn trong lộ trình học AI sẽ cần nhiều thời gian vì nhiều marketers hiện nay vẫn đang dùng theo kiểu từng task rời rạc. Khi học được workflow automation, bạn sẽ thấy khả năng tối ưu thực sự của AI, thay vì chỉ là một công cụ dùng khi cần.

Giai đoạn 3: AI Agent for Marketers

Sau automation, một bước nâng cao hơn là AI Agent. Đây là lúc AI không chỉ thực hiện từng tác vụ theo trigger có sẵn, mà bắt đầu xử lý một chuỗi nhiệm vụ theo logic rõ ràng hơn. Ở giai đoạn này marketer nên học từ việc hiểu bản chất AI Agent, sau đó là học cách build agent phục vụ công việc marketing.

Về bản chất, một AI Agent thường có các thành phần cơ bản như:

• Brain (LLM): Chịu trách nhiệm phân tích logic, lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định.

• Memory: Khả năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu để duy trì tính nhất quán.

• Tools: Khả năng kết nối và vận hành các công cụ ngoại vi (APIs, phần mềm chuyên dụng).

• Planning: Cơ chế tự đánh giá và điều chỉnh lộ trình hành động nhằm đảm bảo đầu ra cuối cùng tiệm cận chính xác nhất với mục tiêu đề ra.

Mô phỏng các thành phần của một AI Agent

Khi hiểu logic đó, bạn có thể bắt đầu xây những agent tối ưu đơn giản như:

• Content Agent: tự research trend, tìm angle, viết draft, chuẩn hóa format bài viết

• Market Research Agent: thu thập thông tin thị trường, đối thủ, phản hồi khách hàng và tổng hợp insight ban đầu

• CRM Agent: phân loại nhóm khách hàng, gợi ý nội dung nuôi dưỡng hoặc kịch bản chăm sóc phù hợp

Giai đoạn 4: AI + Data + Machine Learning for Marketers

Nếu ba giai đoạn đầu tập trung nhiều vào ứng dụng, thì đến giai đoạn này, marketer nên bắt đầu đi sâu hơn vào nền tảng dữ liệu. Đó là bởi bản chất của AI gắn chặt với dữ liệu, càng đi xa với AI, bạn sẽ càng thấy dữ liệu cực quan trọng.

Theo mình, đây là lúc phù hợp để marketer học về data foundation và machine learning cơ bản - không phải để trở thành data scientist đâu, mà để hiểu sâu hơn cách AI tạo ra giá trị và để làm việc tốt hơn với dữ liệu trong marketing.

Ở giai đoạn này, marketer có thể bắt đầu làm quen với cách dữ liệu được thu thập, làm sạch và tổ chức, đồng thời học cách đặt câu hỏi đúng để đọc ra pattern, segment và các signal quan trọng trong hành vi khách hàng. Bên cạnh đó, cũng nên hiểu ở mức cơ bản machine learning đang giải những bài toán nào trong marketing, và AI có thể hỗ trợ ra sao trong dự báo, phân nhóm, chấm điểm hay phát hiện bất thường trong dữ liệu.

Từ đây, marketer có thể bắt đầu tiếp cận những bài toán nâng cao hơn như: customer segmentation, churn prediction, lead scoring, campaign performance forecasting, funnel analysis,...

Nếu muốn đi sâu thêm với lộ trình học AI này, đây cũng là giai đoạn hợp lý để bắt đầu tiếp cận với Python hoặc Google Colab. Không nhất thiết phải học code quá nặng, nhưng việc hiểu cách đọc file dữ liệu, xử lý bảng dữ liệu hay trực quan hóa một mô hình phân tích sẽ giúp marketer nhìn AI và data với góc nhìn rõ ràng hơn.

Tổng quan về lộ trình 4 bước nhập môn AI

Một vài lộ trình học AI phù hợp để bắt đầu:

Nếu muốn học AI một cách bài bản hơn thay vì tự mày mò từng chút, theo mình, việc chọn một khóa học phù hợp ngay từ đầu sẽ giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian.

AI Professional Program – Tomorrow Marketers AI:

Đây là lộ trình học AI phù hợp với những người muốn đi từ nền tảng đến ứng dụng thực tiễn một cách có hệ thống.

Chương trình cũng được xây dựng từ kinh nghiệm triển khai thực tế của các Marketing Manager và Leader tại các tập đoàn lớn trong lĩnh vực Marketing và AI, đồng thời kết hợp với nền tảng học thuật từ đội ngũ Thạc sĩ, Tiến sĩ tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Nhờ vậy, góc nhìn mang lại khá cân bằng giữa tính thực tiễn và chiều sâu chuyên môn.

Tham khảo chi tiết chương trình tại đây

AI Marketing – Tomorrow Marketers AI:

Ngoài ra, TM AI cũng có khóa học AI Marketing dành cho marketer muốn ứng dụng AI trực tiếp vào các quy trình làm việc hằng ngày như nghiên cứu thị trường, sản xuất nội dung hay lead nurturing,... mà không cần nền tảng kỹ thuật. Từ đó, tăng hiệu suất làm việc và xây dựng lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.

Tham khảo chi tiết chương trình tại đây

6.2. Beginner Artificial Intelligence Courses – Coursera:

Nếu muốn bắt đầu theo hướng phổ cập, dễ tiếp cận và có cấu trúc rõ ràng, các khóa nhập môn trên Coursera cũng là một lựa chọn đáng tham khảo. Đây thường là dạng khóa học phù hợp với người mới, giúp làm quen dần với những khái niệm cơ bản trước khi đi sâu hơn vào ứng dụng.

➤ Bạn có thể tham khảo tại đây.

6.3. AI Fundamentals – DataCamp:

Với những ai muốn tiếp cận AI theo hướng thực hành nhiều hơn, đặc biệt là có liên quan đến data, các khóa nền tảng trên DataCamp có thể là điểm bắt đầu khá phù hợp. Nền tảng này thường dễ học, chia nhỏ nội dung hợp lý và khá tiện cho những người muốn học từng bước.

➤ Bạn có thể tham khảo tại đây.

Tạm kết

Marketers không nhất thiết phải bắt đầu từ những dòng code phức tạp để tiếp cận AI. Điều quan trọng hơn cả vẫn là giữ được mindset đúng, hiểu rõ mình đang cần giải quyết bài toán gì và biết tận dụng AI như một trợ thủ chiến lược trong công việc. Khi được dùng đúng cách, AI không chỉ giúp marketer làm nhanh hơn mà còn hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác hơn và dựa trên dữ liệu nhiều hơn.

Hy vọng rằng bài viết này có thể giúp những ai vẫn đang loay hoay với câu hỏi “nên bắt đầu từ đâu” tìm được một định hướng rõ ràng phù hợp để bắt đầu. Vì điều quan trọng để giúp bạn đi nhanh tiến xa chính là một sự khởi đầu chắc chắn!

Thời gian đầu đi làm, mình khá tự tin với performance của mình. Bài viết lên đều, số liệu nhìn cũng “ổn”: view tăng, like tăng, engagement duy trì ổn định. Quan trọng hơn là lead vẫn về, thậm chí có những giai đoạn vẫn vượt goal. Do vậy, mỗi lần làm report, mình nghĩ chỉ cần tổng hợp lại bài nào nhiều view, nhiều tương tác, kpi đạt được so với tổng goal đề ra là đã có thể chứng minh hiệu quả công việc.

Cho đến một lần trong khi họp báo cáo tổng kết cuối tháng, sếp mình hỏi một câu: “Content của em lượt tương tác khá tốt, nhưng tỷ lệ chuyển đổi ra lead như thế nào?”.

Mình nhớ là lúc đó mình đã dừng lại vài giây, vì không biết trả lời như thế nào.

Đó cũng là lúc mình nhận ra một sai lầm mà mình đã lặp lại trong một thời gian khá dài: mình cứ viết bài, nhìn số liệu thấy “ổn”, nhưng lại không thực sự hiểu những nội dung đó đang hiệu quả đến đâu. Mình có data, nhưng lại không biết dùng data để đo lường giá trị thực sự của content mình làm.

Vấn đề nằm ở cách mình nhìn data

Sau lần bị sếp hỏi bất ngờ, mình bắt đầu nhìn lại cách mình tracking content một cách nghiêm túc hơn. Trước đây, mình có xu hướng nhìn từng chỉ số riêng lẻ. Bài nào nhiều view thì mình nghĩ là tốt, bài nào nhiều like hay comment thì mặc định là hiệu quả. Mỗi chỉ số giống như một “tín hiệu tích cực”, và mình gần như không đặt câu hỏi sâu hơn về nó.

Nhưng vấn đề là, khi nhìn theo cách đó, mình không thể trả lời được những câu hỏi quan trọng hơn. Ví dụ như: vì sao bài này lại mang về lead, người dùng có thực sự quan tâm đến nội dung hay không, hay họ đã đi qua những bước nào trước khi để lại thông tin.

Mọi thứ chỉ bắt đầu rõ ràng hơn khi mình thử thay đổi góc nhìn. Thay vì nhìn content như từng bài riêng lẻ, mình bắt đầu nhìn nó như một hành trình, kết hợp đọc các chỉ số với nhau để phản ánh đúng cách người dùng tiếp cận, tương tác và đưa ra hành động.

Mình bắt đầu tracking lại như thế nào?

Nếu bạn làm content trên Facebook, bạn sẽ khá quen với việc theo dõi số liệu trên Meta Business Suite. Các chỉ số như reach, reaction, comment hay link click đều có sẵn ở đó.

Trước đây, mình chỉ dừng lại ở việc nhìn các chỉ số này trực tiếp trên platform. Nhưng sau này, mình bắt đầu download data về Excel để nhìn lại một cách tổng thể hơn.

Tuy nhiên, file tải về thường khá rối và khó đọc vì chứa dữ liệu của nhiều khóa học khác nhau, trong khi mình chỉ phụ trách một vài khoá. Nếu giữ nguyên như vậy thì rất khó nhìn ra insight, nên mình thường dùng Power Query để lọc và làm sạch dữ liệu, đưa về dạng dễ nhìn và dễ phân tích hơn.

Phần làm sạch dữ liệu này là quy trình mình đã học trong khóa Data Visualization & Analytics with Excel tại TM Data School. Nếu bạn quan tâm, có thể tham khảo thêm tại đây nha.

Tham khảo khoá học tại đây

Dưới đây là file dữ liệu sau khi mình tải về và xử lý cơ bản trên Excel.

Bạn có thể tham khảo thêm về cách xử lý dữ liệu trên Power Query tại đây nha: Power Query là gì? Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu trong Power BI như thế nào?

Khi đưa tất cả các chỉ số về cùng một bảng, mình có thể dễ dàng so sánh và nhìn ra hiệu quả thực sự của từng bài viết, thay vì nhìn rời rạc như trước.

Nhìn vào số liệu thì có những bài reach rất cao nhưng gần như không có click. Ngược lại, có những bài không quá nổi bật về mặt tương tác, nhưng lại có người click vào link và để lại thông tin.

Lúc này, mình bắt đầu thay đổi cách đọc data. Thay vì hỏi “bài này có nhiều view không?”, mình chuyển sang hỏi: Người dùng sau khi thấy content này đã đi được đến bước nào?

Và khi bắt đầu đặt câu hỏi theo hướng đó, mình nhận ra một điều: dù có rất nhiều chỉ số khác nhau, nhưng thực chất chúng đều đang phản ánh từng bước trong hành trình của người dùng.

4 lớp chỉ số mình luôn nhìn khi tracking content

Sau một thời gian làm việc với data, mình đã đơn giản hoá lại toàn bộ các chỉ số này thành 4 lớp chính, tương ứng với cách người dùng tiếp cận, tương tác và hành động với content. Khi nhìn theo 4 lớp này, việc đọc data trở nên rõ ràng và dễ hiểu hơn rất nhiều.

Đầu tiên là Reach — Content có tiếp cận được người đọc hay không. Đây là lớp giúp mình hiểu có bao nhiêu người nhìn thấy bài viết, nhưng chỉ dừng ở đây thì chưa đủ để đánh giá hiệu quả.

Tiếp theo là Engagement — Người dùng có dừng lại hay không. Trên Meta, điều này thể hiện qua reaction, comment, share hoặc các hành vi tương tác khác.

Sau đó là Click — Người dùng có quan tâm đủ để hành động hay chưa. Đây là bước mình từng bỏ qua, nhưng lại là bước quan trọng để phân biệt giữa content “được thích” và content “tạo ra hành động”.

Cuối cùng là Conversion — Có bao nhiêu người thực sự trở thành lead. Đây cũng là lớp giúp mình trả lời câu hỏi quan trọng nhất: content này có mang lại kết quả hay không.

Trong phần 1 này mình sẽ tập trung vào 3 chỉ số chính là: Reach, Engagement và Click nha.

Vậy mình tối ưu content như thế nào từ 4 lớp chỉ số này?

Sau khi bắt đầu nhìn content theo 4 lớp chỉ số, mình nhận ra một điều quan trọng: không phải bài nào cũng cần tối ưu giống nhau. Việc đọc data chỉ thực sự có ý nghĩa khi mình đặt nó trong đúng mục tiêu của bài viết.

Ví dụ như bài awareness để tăng tương tác, bài BOFU để tạo ra chuyển đổi. Do vậy, tương ứng với mục tiêu của mỗi bài, mình sẽ chọn các chỉ số đo lường khác nhau để phân tích.

Với những bài mang mục tiêu awareness hoặc creative, mình sẽ ưu tiên reach và engagement.

Thông thường, hai chỉ số này sẽ có xu hướng đi cùng nhau. Thay vì hỏi “bài này có nhiều tương tác không?”, mình sẽ nhìn xem với mức reach đó, tương tác có đang ở mức hợp lý hay không.

Ví dụ, nếu một bài có reach khá tốt nhưng tương tác không tăng tương ứng, mình sẽ xem lại nội dung có thực sự đủ “chạm” để giữ người đọc hay chưa. Lúc này, mình sẽ không đụng vào CTA hay landing page, mà quay lại tối ưu phần mở đầu (hook, headline hoặc cách mình dẫn dắt vấn đề). Vì với loại content này, điều quan trọng nhất vẫn là khiến người đọc dừng lại và chú ý.

Ngược lại, với những bài mang mục tiêu chuyển đổi (BOFU), mình sẽ nhìn nhiều hơn vào click và CTR. Có những bài tương tác khá ổn, có comment, có discussion, nhưng click lại thấp. Khi đó, vấn đề thường không nằm ở nội dung chính, mà nằm ở cách mình dẫn người đọc đi tiếp. Có thể CTA chưa đủ rõ, hoặc placement chưa hợp lý. Những lúc này, mình sẽ thử viết lại CTA theo hướng cụ thể hơn, hoặc đưa CTA lên sớm hơn trong bài thay vì để ở cuối.

Một trường hợp khác mình gặp khá nhiều là click tốt, nhưng không ra lead. Và đây là lúc mình nhận ra: không phải vấn đề nằm ở content nữa. Khi gặp tình huống này, mình sẽ kiểm tra lại xem thông điệp giữa content và landing page có đang bị lệch không, hoặc landing page có đủ rõ ràng và thuyết phục để người dùng tiếp tục hành động hay không.

Khi nhìn theo cách này, mình không còn cố “làm content tốt hơn” một cách chung chung nữa. Mỗi lần tối ưu đều có một lý do rất rõ ràng: bài này đang phục vụ mục tiêu gì, và mình cần cải thiện đúng phần nào để kéo người dùng đi thêm một bước trong hành trình.

Sau khi bắt đầu nhìn content theo 4 lớp chỉ số, mình nhận ra một điều: mỗi bài viết không cần “tốt toàn diện”, mà quan trọng là biết nó đang yếu ở đâu để tối ưu đúng chỗ. Thay vì cố gắng làm mọi thứ tốt hơn một cách chung chung, mình bắt đầu đọc data theo kiểu “bài này đang mắc ở bước nào”.

Tạm kết

Nhìn lại, mình nghĩ sai lầm lớn nhất trước đây không phải là mình làm content chưa đủ tốt. Mà là mình có kết quả, nhưng lại không hiểu vì sao mình có kết quả đó.

Số liệu nhìn vẫn “ổn”, nhưng tất cả diễn ra theo kiểu khá ngẫu nhiên. Viết nhiều chưa chắc đã tốt hơn, và đôi khi viết ít hơn thì kết quả vẫn không thay đổi. Bởi nếu không hiểu được logic phía sau, thì mình gần như không thể tối ưu hay lặp lại những gì đang hoạt động.

Chỉ khi bắt đầu nhìn content theo từng bước trong hành trình,từ reach, engagement, đến click, mình mới dần hiểu được người dùng đang dừng lại ở đâu, và mình cần cải thiện điều gì để kéo họ đi tiếp.

Và có lẽ điều quan trọng nhất mình học được là:

Content tốt không phải là content nhiều view Mà là content giúp người dùng đi thêm một bước trong hành trình

Và câu chuyện chưa dừng lại ở đó…

Như mình đã đề cập bên trên thì nhiều bài click tốt nhưng lại không ra lead, điều đó có thể nằm ở landing page chưa được tối ưu đề phù hợp với người đọc. Mình sẽ chia sẻ chi tiết hơn về cách đọc và tối ưu các chỉ số ở landing page trong phần 2 của series này nha.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xử lý dữ liệu và tư duy xây dựng báo cáo/ dashboard với Excel, hãy tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School.

1. Power Query là gì?

Power Query là một công cụ được tích hợp sẵn trong Microsoft Excel và Power BI cho phép người dùng thực hiện các thao tác làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi tải vào Excel hoặc Power BI để trực quan hóa và phân tích.

Một số tính năng nổi bật của Power Query:

• Kết nối với đa dạng các nguồn dữ liệu khác nhau: Bạn có thể sử dụng Power Query để kết nối kéo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm: Excel Workbook, Text/CSV, Folder, Google Sheets, SQL Server database,... về một nơi là Power Query để xử lý.

• Chuyển đổi dữ liệu (Transforming data): Không cần có bất cứ kiến thức gì về coding, bạn vẫn có thể thực hiện các thao tác để xử lý, làm sạch dữ liệu phục vụ cho quá trình phân tích như:

  • Pivot / Unpivot

  • Tách/ Hợp nhất các cột (Split / Merge)

  • Tạo thêm cột mới

  • Xóa hàng, cột, giá trị trống, lỗi

  • Thay đổi kiểu dữ liệu

  • …..

• Kết hợp các bảng: Power Query cho phép kết hợp nhiều bảng dữ liệu có liên quan lại với nhau thông qua một cột chung, đây là giải pháp có thể thay thế cho hàm VLOOKUP của Excel giúp bạn có thể tra cứu giá trị từ các bảng khác nhau.

• Tự động hóa các bước: Với mỗi bước xử lý dữ liệu, Power Query sẽ tự động ghi nhớ các thao tác xử lý dữ liệu mà bạn đã thực hiện. Khi báo cáo được làm mới hay các dữ liệu mới được cập nhật thêm từ nguồn dữ liệu, Power Query sẽ tự động xử lý những dữ liệu này theo các bước mà bạn đã thực hiện và lưu lại trước đó mà không cần bạn phải thực hiện bất cứ thao tác nào thêm.

2. Giao diện của Power Query

Bạn có thể truy cập vào Power Query ngay khi import dữ liệu vào Power BI, hoặc bằng cách nhấp chuột vào nút “Transform data” trong tab Home để truy cập vào Power Query.

Dưới đây là giao diện của Power Query:

Giao diện của Power Query bao gồm 5 thành phần chính:

(1) Ribbon: Chứa các công cụ cho phép người dùng thực hiện các thao tác xử lý, biến đổi dữ liệu và tải dữ liệu vào Power BI sau khi hoàn tất.

(2) Queries pane: Hiển thị tất cả các truy vấn (Queries) mà bạn đang thực hiện.

(3) Current view: Hiển thị bản xem trước của bảng dữ liệu sau khi đã áp dụng các thao tác xử lý dữ liệu.

(4) Query settings: Nơi lưu lại lần lượt các bước truy vấn, xử lý dữ liệu mà bạn đã thực hiện.

(5) Status bar: Hiển thị thông tin liên quan đến truy vấn như số hàng, cột trong bảng. Tại đây bạn có thể thay đổi Current view từ hiển thị 1000 dòng đầu tiên thành hiển thị toàn bộ dữ liệu.

Vậy là bạn đã nắm được giao diện cơ bản của Power Query, trong phần tiếp theo TM sẽ cùng bạn đi tìm hiểu cách sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu nhé!

3. Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu trong Power BI thế nào?

Trong những nội dung tiếp theo, TM sẽ hướng dẫn bạn một vài thao tác để xử lý dữ liệu trong Power BI nhé!

3.1. Transpose table (Đảo chiều dữ liệu từ dòng thành cột)

Chọn bảng cần đảo chiều dữ liệu từ dòng thành cột (ở đây là bảng Product Category), vào tab Transform và chọn “Transpose”.

Dữ liệu bảng sau khi đảo chiều dữ liệu sẽ có dạng như hình dưới đây:

3.2. Promote Headers (Biến dữ liệu thành tên cột)

Có thể thấy bảng kết quả chưa có tên cột mà đang để mặc định là Column 1 và Column 2. Bạn sẽ cần phải biến dòng đầu tiên: product_category_name & product_category_name_english thành tên cột.

Để làm được điều này, quay trở lại tab Home và lựa chọn “Use First Row as Headers” (1) và bạn sẽ nhận được kết quả như hình dưới đây (2):

3.2. Pivot/Unpivot (Chuyển bảng một chiều thành hai chiều và ngược lại)

Nếu bạn muốn biến dữ liệu từ bảng một chiều thành bảng hai chiều và ngược lại, có thể sử dụng tính năng “Pivot/Unpivot Columns” trong tab Transform.

3.4. Split/Merge Columns (Tách/ Kết hợp các cột)

Ví dụ: Bạn đang có một cột dữ liệu chứa First Name, một cột dữ liệu chứa Last Name, bạn muốn kết hợp 2 cột dữ liệu lại với nhau để có 1 cột Full Name, bạn có thể sử dụng tính năng Merge Columns trong Power Query.

Để thực hiện Merge Columns, bạn lựa chọn cùng lúc 2 cột muốn gộp với nhau, sau đó vào Tab Transform và nhấn “Merge Columns”.

Sau đó nhập dấu để ngăn cách các ký tự khi gộp 2 cột (Separator) và tên của cột mới, và nhấn “OK” là bạn đã có 1 cột Full Name mới được gộp bởi 2 cột First Name và Last Name.

Ngược lại khi muốn tách một cột ra thành nhiều cột, bạn có thể sử dụng tính năng “Split Columns” với các tùy chọn như hình dưới đây để tách các cột.

3.5. Removing duplicates (Loại bỏ các giá trị trùng lặp)

Để loại bỏ các giá trị trùng lặp, bạn click vào tên cột lựa chọn cột có chứa giá trị trùng, nhấp chuột phải, sau đó chọn “Remove Duplicate”

3.6. Replace value (Thay thế giá trị bằng giá trị khác)

Tính năng này có thể dùng để xử lý những dữ liệu không đồng bộ, hoặc để thay thế các giá trị null (ô trống) bằng giá trị khác.

Chọn ô có chứa giá trị mà bạn muốn thay thế, nhấp chuột phải sau đó chọn “Replace Value”.

Nhập giá trị bị lỗi vào ô “Value To Find” và nhập giá trị muốn thay thế vào “Replace With”

Ngoài ra bạn cũng có thể xử lý lỗi Missing Value bằng cách thay thế giá trị bị thiếu bằng giá trị khác với tính năng “Replace Value” ở trên. Ở mục “Value To Find” bạn sẽ nhập chữ null và ở “Replace With” bạn sẽ nhập giá trị muốn thay thế.

3.7. Change data types (Thay đổi định dạng dữ liệu)

Khi import dữ liệu vào Power BI, Power Query sẽ tự động giúp bạn xác định kiểu dữ liệu, tuy nhiên trong một vài trường hợp kiểu dữ liệu có thể bị xác định sai, lúc này bạn có thể sửa lại bằng cách nhấn vào icon ở đầu mỗi cột, sau đó lựa chọn định dạng dữ liệu mà bạn mong muốn.

3.8. Filter Data (Lọc dữ liệu để loại bỏ giá trị ngoại lai)

Dữ liệu ngoại lai là những dữ liệu khác biệt “bất thường” so với những dữ liệu khác, nếu không xử lý sẽ có thể gây ra sự sai lệch trong kết quả phân tích.

Bạn có thể sử dụng tính năng Filter trong Power Query để loại bỏ các giá trị này. Dưới đây là cách thực hiện:

Chọn cột muốn filter, nhấp chuột vào icon tam giác, tùy vào kiểu dữ liệu (data types) mà các tùy chọn filter khác nhau sẽ được hiển thị: Number Filters, Text Filters, Date/Time Filters.

Sau đó nhập điều kiện Filter vào. Ở đây ví dụ bạn muốn loại bỏ giá trị 15, chọn “is less than or equal to” và điền giá trị 10, sau đó nhấn “OK”. Vậy là bạn đã loại bỏ được giá trị ngoại lai ra khỏi bảng dữ liệu của mình.

Tham khảo thêm các phương pháp xử lý dữ liệu khác, cũng như cách áp dụng các cách xử lý này với từng lỗi cụ thể trong khóa Data Analysis của Tomorrow Marketers.

4. Tips để làm sạch dữ liệu hiệu quả hơn với Power Query

4.1. Hiểu dữ liệu hơn với tính năng Data Profiling

Data Profiling là công cụ cho pháp bạn hiểu hơn về tệp dữ liệu của mình. Để bật tính năng này, bạn truy cập vào Tab View và tick vào các ô như hình dưới:

Công cụ này bao gồm 3 thành phần chính:

(1) Column quality: Giúp đánh giá chất lượng của dữ liệu: Bao nhiêu % chứa giá trị hợp lệ (Valid), bao nhiêu % chứa giá trị lỗi (Error) và bao nhiêu % số ô trong bảng dữ liệu bị trống (Empty).

(2) Column distribution: Cho thấy sự phân bổ của dữ liệu trong các cột & số lượng giá trị riêng biệt (distinct) và duy nhất (unique). Bạn có thể phát hiện ra liệu dữ liệu có bị duplicate không nhờ tính năng này.

(3) Column profile: Hiển thị giá trị thống kê của cột: Max, Min, Agerage, Standard deviation,... Ngoài ra bạn còn có thể xem chi tiết hơn sự phân bổ của dữ liệu trong các cột, nhờ vậy mà có thể phát hiện các điểm “khác biệt” trong dữ liệu một cách dễ dàng hơn.

Ví dụ: Giá trị 20 xuất hiện nhiều hơn hẳn so với các giá trị khác, cần chú ý đến điểm này khi phân tích

Việc hiểu kỹ về tệp dữ liệu của mình sẽ giúp bạn có một định hướng rõ ràng hơn trước khi bắt tay vào xử lý dữ liệu.

Bạn có thể đọc thêm về Data Profiling trong tài liệu: Data Profiling Tools

4.2. Advanced Editor với M query

Trong Power BI, mỗi khi bạn thực hiện thao tác xử lý dữ liệu, các câu lệnh Query M lại được tạo ra một cách tự động.

Câu lệnh M Query được tạo ra khi thực hiện thao tác Promoted Headers

Và bạn hoàn toàn có thể “custom” các dòng code này trong cửa sổ Advanced Editor để thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu nâng cao hơn không có sẵn trong Power Query.

Để truy cập vào Advanced Editor, chọn bảng muốn xử lý, sau đó vào Tab Home và chọn “Advanced Editor”

Cửa sổ Advanced Editor sẽ hiện ra, và bạn có thể chỉnh sửa đoạn code tùy theo nhu cầu xử lý dữ liệu của mình.

Tạm kết

Hy vọng những kỹ thuật được hướng dẫn trên sẽ hữu ích cho bạn trong quá trình làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về công cụ Power BI, cũng như muốn cải thiện kỹ năng đọc số phục vụ cho việc ra quyết định, hãy tham khảo khóa Data Analysis của Tomorrow Marketers nhé!

Mình nghĩ để trả lời câu hỏi này thì mình sẽ start trước bằng việc AI đang làm các task gì của Data Analyst?

AI đang “cướp đi” những phần việc nào của Data Analyst?

Cũng cần phải thú nhận với nhau chút là AI đang tác động rất khủng khiếp vào công việc của DA.

Mình có ngồi review lại quá trình mình dùng AI để làm việc với Data và tổng hợp được các khía cạnh công việc chính mà hiện nay AI có thể làm rất tốt:

Query và xử lý dữ liệu

Query và cleaning data có thể nói là một trong những task vô cùng basic của một Data Analyst.

Nếu bạn đã nghe câu: “80% thời gian của Data Analyst dùng để cleaning data” hoặc từng nhìn thấy mấy chiếc meme về việc ngồi clean data cả ngày thì chắc bạn sẽ hiểu mình đang nói gì :))))

Hồi xưa mỗi khi đối mặt với một bài toán cần query gì đó, mình sẽ tốn khoảng 5 10 phút để viết một đoạn query đơn giản, phức tạp hơn thì 20 30 phút viết query là chuyện bình thường.

Nhưng mà AI có thể làm điều đó trong vài giây, tất cả những gì bạn cần làm là mô tả cho nó lại structure trong database: bao gồm bảng nào, các cột là gì, bảng liên hết với nhau bởi cái gì, là nó có thể viết được hết. Thậm chí còn có thể suggest cách viết query tốt hơn, rồi giúp debug lỗi.

Không dừng lại ở SQL, mà tất tần tật các thể loại code từ hàm Excel, DAX, Python,… mà bạn dùng để query và xử lý dữ liệu, AI đều có thể viết được.

Slide minh họa ứng dụng AI để xử lý dữ liệu trên Excel - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Thậm chí sau này khi mình tự học thêm về Data Engineer, phải làm thêm phần transform data để build pipeline, có những structure data khá phức tạp như JSON, mình cũng thường nhờ AI xử lý hoặc suggest cho mình viết.

Đương nhiên điều tiên quyết vẫn là mình phải có base căn bản, và viết được mình muốn gì để brief cho AI.

Có thể nói là AI gần như “ăn trọn” phần technical data handling cơ bản.

Phân tích dữ liệu

Như mình đã từng chia sẻ trong một notes khác của mình. Bản thân mình thì thường nhìn vào 3 tầng thế này khi gặp một bài toán phân tích

• What happened

• Why it happened

• So what / Now what

AI sẽ giúp bạn rất tốt trong phần what, vì nó tổng hợp thông tin siêu tốt. Hiểu đơn giản thì từ data hay chart bạn đưa vào, AI có thể:

• Đọc được số nào tăng, số nào giảm

• Tính mean, median, mode

• Tóm tắt lại nội dung

• Highlight một vài pattern phổ biến

• …

Khi bạn input cho nó thêm các context, ví dụ mục tiêu của campaign này, đâu là những chỉ số quan trọng cần nhìn, mối liên hệ,… nó sẽ giúp bạn trả lời được 1 phần why.

Và cuối cùng là So What, AI sẽ có thể suggest các hướng hành động, idea optimization,… khá ổn.

Nếu nhìn theo 3 layer:

• What → AI làm rất tốt

• Why → AI hỗ trợ

• So what → AI có thể gợi ý

Tức là AI không chỉ dừng ở việc “đọc data”, mà còn có thể support xuyên suốt cả quá trình phân tích.

Đương nhiên là còn có một số hạn chế, nhưng AI hiện tại đang làm khá tốt những gì một fresher Data Analyst có thể làm khi xét về khía cạnh phân tích.

Data Visualization & viết báo cáo

Bản thân mình thì không dùng nhiều AI trong việc visualization lắm, mình chỉ mới phát hiện ra gần đây thôi, nhưng mà thật sự những gì AI làm được rất đáng ngạc nhiên.

Đây là một vài ví dụ để bạn hình dung kỹ hơn về những gì AI có thể làm

Hình dưới là mình bảo ChatGPT fake một chút data, sau đó bỏ vào 1 tool AI để nhờ nó suggest chart & phân tích cơ bản.

Hoặc một ví dụ khác của mình về việc mình làm market research về ngành Data sau đó đưa cho Claude để visualize.

Tất cả đều chỉ đang dùng AI để làm chứ mình chưa hề touch để input thêm domain của mình.

Bạn có thể đọc detail hơn ở đây.

Nếu bạn đang hình dung Data Analyst như một người chỉ có: ăn, ngủ, vẽ dashboard, làm báo cáo thì mình có thể nói là AI chuẩn bị ăn đứt rồi :)))))

Tự động hóa

Chưa dừng ở việc làm các task của AI nhỏ lẻ đâu, AI còn có thể kết hợp nó thành một workflow hoàn chỉnh trơn tru từ đầu đến cuối, mà thâm chí còn chẳng cần đến con người can thiệp vào.

Ví dụ đây là một workflow để craw thông tin các bài post & comment trong các group Facebook mà mình học được trong khóa AI Marketing ở cty mình mà chẳng cần dùng đến Python.

Mình có share chi tiết bài này trong post này:

Bạn hãy thử tưởng tượng chuyện gì sẽ xảy ra nếu mình cắm thêm vào workflow trên một con AI Agent để giúp mình đọc, vẽ chart và phân tích data? Gần như toàn bộ pipeline, toàn bộ task của DA trong project này đều đã được tự động hóa.

Đọc tới đây mình đoán chắc bạn cũng hơi “rén” nhẹ rồi :)))) Vì gần như từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, AI đều đã nhúng tay vào hết.

Vậy thì câu hỏi tiếp theo sẽ là:

Vậy AI chưa làm được gì? Còn lại gì cho Data Analyst?

Tiêu cực đủ rồi giờ đến phần tích cực, theo cá nhân mình thì vẫn có rất nhiều value “đáng tiền” của một DA mà AI vẫn chưa thể thay thế được.

AI không hiểu được bài toán kinh doanh

AI có thể làm rất tốt phần phân tích mô tả, có thể chỉ ra số nào tăng số nào giảm, nhưng mà để rút ra được insight thực sự thì lại là một câu chuyện khác. Insight phụ thuộc rất nhiều vào “domain knowledge” của người phân tích.

Cụ thể hơn là:

• Hiểu bài toán kinh doanh thật sự là gì

• Biết metric nào quan trọng, metric nào “vô nghĩa”

• Và quan trọng nhất là “đặt câu hỏi đúng”

Các framework giúp bạn “đặt câu hỏi đúng” - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Ví dụ như khi phân tích một campaign ads. AI sẽ đọc được reach của ads này đang là bao nhiêu, CPC là nhiêu, đang convert được ra bao nhiêu lead, CPL là bao nhiêu,… Nếu các chỉ số này thấp có khả năng cao nó sẽ cho là campaign này đang không hiệu quả.

Trong khi một người “có domain” biết được rằng à oke chiến dịch này tôi đang chạy với mục tiêu brand buidling/ awarness với mục tiêu này thì tôi chỉ quan tâm đến chỉ số reach, frequency brand recall lift, còn tỷ lệ chuyển đổi ra lead có thấp một chút cũng không sao, quảng cáo đó sẽ vẫn được coi như hiệu quả.

Chính thiếu hụt về mặt domain, rồi business understanding đó là lý do vì sao dùng AI để đọc số nhưng vẫn thấy “chưa đủ sâu”.

AI không hiểu được context của dữ liệu

Một điểm yếu nữa của AI chính là AI không có context nội bộ :))) vì về cơ bản thì cũng không ai muốn leak toàn bộ data công ty cho AI cả, nhỡ đâu một ngày đẹp trời lại thấy data của mình bị bán :)))

Chính vì vậy, AI sẽ không thể hiểu được những thứ như:

• Data pipeline của công ty bạn đang setup thế nào

• Data mart gồm các bảng nào

• Campaign đang chạy kiểu gì

• Tracking có đang đúng hay không

  …

Nhưng đây lại là những thứ cực kỳ quan trọng cần biết trong quá trình phân tích, nó cũng hơi linking với ý domain bên trên

Nếu bạn không cung cấp cho AI những thứ như vậy thì AI gần như sẽ giống một đứa fresher DA biết rất nhiều tool, nhưng không biết mình đang phân tích hay ứng dụng cái gì cả.

À bạn có thể đọc bài post này của mình để hiểu hơn về cách hoạt động của AI:

AI không thể thay thế con người đưa ra quyết định

Và point quan trọng cuối cùng, kể cả AI có thể làm tất cả những việc từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, nó không thể thay thế một DA trong việc ra quyết định.

Bởi trong thực tế, không có quyết định nào là “đúng tuyệt đối”. Mỗi lựa chọn đều đi kèm:

• trade-off

• rủi ro

• và hệ quả phía sau

Các phương pháp ra quyết định hiệu quả dựa trên dữ liệu - Được dạy trong học phần Decision Science của lộ trình Professional Data Analyst Program

AI dù có thể suggest rất nhiều ý tưởng và phân tích rất hợp lý nhưng nó sẽ khoogn phải là người đứng ra chịu hậu quả nếu sai.

Giống như việc bạn không thể bắt AI đi tù thay cho kế toán vậy :))))

Quay lại câu hỏi key: Vậy ngành Data còn cửa không?

Như mình đã share trong một notes ngắn của mình:

Ngành DA cũng sẽ không hạ nhiệt quá nhanh, cái mà thực sự thay đổi là yêu cầu của ngành đối với vị trí DA.

Trước đây, chỉ cần giỏi technical, biết SQL, biết Power BI, làm vài dashboard là có thể apply DA. Nhưng bây giờ những thứ đó gần như đã trở thành baseline, vì AI có thể làm được hết (nhưng không đồng nghĩa với việc mình không học nha :))) mình vẫn thuộc trường phái dù có AI làm bạn vẫn phải học căn bản).

Doanh nghiệp không tìm một DA chỉ biết tool, biết vẽ chart, chạy SQL hay viết Python một cách chung chung. Họ tìm người có thể giúp họ giải quyết các bài toán.

Ví dụ:

• Nếu họ chưa có database, mình xây cho họ.

• Nếu họ cần tối ưu doanh thu, mình build dashboard để theo dõi từng ngày và tìm ra điểm nghẽn.

• Nếu quy trình còn thủ công và tốn quá nhiều nhân lực, mình tìm cách automate lại.

Thầy dạy mình hay gọi vui là hãy cố gắng trở thành “thợ đụng” đụng đâu giải quyết cái đó :)))))

Khi mình nhìn bản thân như một người giải quyết bài toán, tạo ra giá trị thay vì một người sử dụng công cụ, nó sẽ reflex cả vào cách mình xây portfolio và cả cách mình thể hiện trong phỏng vấn luôn. Khi bạn chứng minh được mình luôn mang lại một value cụ thể cho tổ chức, thì dù ở môi trường nào, bạn vẫn có cơ hội.

Tạm kết

Ngành Data vẫn còn “sáng cửa” nhưng “cửa dễ vào” của nó thì đã không còn nữa rồi :))) cũng hơi buồn cho các bạn vẫn đang đi theo cách cũ.

Nhưng mình tin là nễu bạn thay đổi tư duy của mình, không chỉ coi DA là một người thợ clean data, thợ vẽ dashboard, mà là một người giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề và có một lộ trình phù hợp để build bộ skills liên quan thì cơ hội vẫn còn rất nhiều. Nó sẽ khó hơn một chút, nhưng nếu bạn làm được thì bạn sẽ “đáng tiền” hơn rất nhiều.

Nếu bạn đang muốn tham khảo một lộ trình học Data Analyst một cách bài bản, trang bị đủ các kiến thức & kỹ năng cần thiết để vào ngành Data trong thời AI, hãy tham khảo Professional Data Analyst Program của TM Data School nha!

Đọc bài gốc tại đây:

Zoe's DataLens

Series vào ngành Data thời AI: AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không?

Dạo gần đây mình nhận được thêm khá nhiều câu hỏi về việc AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không? Đang muốn làm Series vào ngành Data thời AI nên mình sẽ dành thời gian để viết các post và quay video giải đáp mấy thắc mắc này luôn …

Read more

a month ago · 3 likes · 4 comments · Hoàng Cẩm Tú (Zoe)

Nếu như năm 2025, nhiều marketer vẫn còn băn khoăn liệu AI có thực sự cần thiết trong công việc hay không, thì đến năm 2026, bức tranh ngành Marketing đã thay đổi rõ rệt. Theo báo cáo “The State of AI in Marketing 2026” của Jasper , chúng ta đã chính thức bước vào Kỷ nguyên Vận hành (Operational Era) - nơi AI là công cụ cốt lõi định hình cách mọi marketer triển khai công việc mỗi ngày.

Là một người làm Content Marketing, mình nhận ra rằng vấn đề không còn nằm ở việc dùng AI để viết nhanh hơn. Điều đang thay đổi không phải là tốc độ, mà là cách mình tận dụng AI để tối ưu các công việc hàng ngày hiệu quả hơn.

Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Insight Ouch! nhìn rõ hơn cách AI đang thay đổi quy trình làm việc marketing như thế nào, và quan trọng hơn, những thay đổi đó có ý nghĩa gì với chính công việc của chúng ta.

AI không còn là lợi thế, mà trở thành “tiêu chuẩn” đối với mọi marketers

Một trong những thay đổi rõ ràng nhất của marketing trong năm 2026 nằm ở mức độ phổ biến của AI.

Theo báo cáo, 91% các tổ chức marketing đã ứng dụng AI, tăng đáng kể so với mức 63% của năm 2025. Sự thay đổi này cho thấy AI không còn là một công cụ mới hay chỉ dừng ở giai đoạn thử nghiệm. Thay vào đó, AI đang dần trở thành một công cụ quan trọng trong công việc hằng ngày của marketers.

Nguồn: Báo cáo “The State of AI in Marketing 2026” (Jasper)

Điều đó cũng đồng nghĩa với một thực tế khá rõ ràng: Nếu bạn vẫn chọn cách làm marketing truyền thống và nói “không” với sự hỗ trợ của AI, bạn đang tự đẩy mình vào nhóm 9% ít ỏi còn lại - nhóm người đang có nguy cơ rất cao bị đào thải trong cuộc đua khốc liệt này.

Là một người làm marketing, con số 91% này đối với mình thực sự là một “lời cảnh báo”. Nhìn vào thực tế hiện tại, AI không còn là thứ “biết thì tốt, không biết cũng chẳng sao”, mà đã trở thành một kỹ năng nền tảng trong công việc. Khi AI dần trở thành tiêu chuẩn chung, việc không sử dụng AI đồng nghĩa với việc bạn đang tự đặt mình vào thế bất lợi.

Nếu trước đây, mình cần liên tục cập nhật kiến thức marketing để không bị lỗi thời, thì hiện tại, điều cần làm là học cách đưa AI vào công việc, không chỉ để làm nhanh hơn, mà để làm tốt hơn và tạo ra kết quả rõ ràng hơn.

Từ việc dùng AI để viết caption đến xây dựng hệ thống sản xuất nội dung

Khi AI đã trở thành tiêu chuẩn, cách marketers sử dụng AI cũng không còn giống như trước.

Ở giai đoạn đầu, AI thường được dùng để hỗ trợ những task nhỏ như brainstorm ý tưởng hoặc viết caption. Thực tế cũng cho thấy 56% marketer cho biết họ thường xuyên sử dụng AI cho việc lên ý tưởng (idea generation). Tuy nhiên, đến năm 2026, vai trò này đã thay đổi. AI không còn dừng lại ở việc hỗ trợ từng task, mà dần trở thành một công cụ giúp sản xuất nội dung ở quy mô lớn.

Thay vì chỉ tạo ra một output duy nhất, nhiều marketer bắt đầu sử dụng AI để tạo ra nhiều định dạng nội dung cùng lúc (multi-asset). Đây là một sự chuyển dịch quan trọng: từ việc “làm nhanh hơn một việc” sang “làm nhiều việc cùng lúc”.

Nguồn: Báo cáo “The State of AI in Marketing 2026” (Jasper)

Ví dụ đối với công việc làm content hàng ngày của mình, sự thay đổi này thể hiện rất rõ. Trước đây, để hoàn thành một bài blog, mình thường mất khá nhiều thời gian cho việc research từ nhiều nguồn, xây dựng outline rồi mới bắt đầu viết. Sau khi hoàn thành, nội dung lại cần được chỉnh sửa và viết lại để phù hợp với từng kênh như Facebook, email hay video. Mỗi kênh gần như là một lần xử lý lại từ đầu.

Thế nhưng quy trình hiện tại đã khác. Từ một nội dung gốc, mình có thể nhanh chóng chuyển đổi thành nhiều phiên bản khác nhau cho nhiều kênh chỉ trong thời gian ngắn. AI không chỉ giúp mình rút ngắn thời gian viết, mà còn giúp mở rộng quy mô sản xuất nội dung một cách hiệu quả hơn.

Vấn đề không nằm ở việc tạo nội dung mà ở việc kiểm soát khi scale

Khi việc tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn, câu hỏi không còn là “Làm thế nào để tạo ra nhiều hơn?”, mà là: “Làm thế nào để kiểm soát chất lượng khi sản xuất ở quy mô lớn?”.

Theo báo cáo, có 27% marketer cho rằng legal, compliance và brand governance là rào cản lớn nhất khi dùng AI.

Việc tạo ra nội dung bằng AI hiện tại không còn quá khó. Nhưng khi số lượng nội dung tăng lên, một vài lỗ hổng bắt đầu xuất hiện:

• Nội dung được tạo bằng AI có giữ đúng brand voice không?

• Nội dung giữa các kênh có đảm bảo tính nhất quán không?

• Hay nội dung do AI viết có vi phạm guideline hoặc rủi ro pháp lý không?

Khi chưa có một hệ thống kiểm soát rõ ràng, việc scale nội dung bằng AI có thể nhanh chóng biến thành một “mớ hỗn độn”, nhiều nhưng không chất lượng, nhanh nhưng khó kiểm soát.

Do vậy, vấn đề không còn nằm ở việc bạn có tạo ra nhiều nội dung hơn hay không, mà ở việc bạn có kiểm soát được chất lượng và sự nhất quán khi scale nội dung bằng AI hay không. Bởi Ai cũng có thể dùng AI để tạo nội dung. Nhưng không phải ai cũng biết cách kiểm soát và biến những output đó thành kết quả thực tế.

AI không thay thế bạn nhưng đang thay đổi công việc của bạn

Theo report, 1 trong 3 marketer đã có AI trong JD công việc, và 74% cho biết AI đã ảnh hưởng trực tiếp đến công việc của họ .

Nguồn: Báo cáo “The State of AI in Marketing 2026” (Jasper)

Điều này cho thấy AI không còn là một kỹ năng “phụ trợ”. Nó đang dần trở thành một phần trong năng lực cốt lõi của người làm marketing.

Và khi nhìn kỹ hơn, sự thay đổi này không chỉ dừng ở việc “dùng thêm một công cụ”. Trước đây, phần lớn công việc của marketer xoay quanh execution:

• Viết nội dung

• Chạy quảng cáo

• Tối ưu chiến dịch

Nhưng hiện tại, vai trò đó đang dần dịch chuyển. Marketer bắt đầu phải:

• Thiết kế workflow làm việc với AI

• Xây dựng hệ thống sản xuất nội dung

• Quản lý và kiểm soát output từ AI

• Đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của brand

Hình ảnh là một phần slide khóa học AI Professional Program

Tham khảo chi tiết khoá học tại đây

Do vậy, những người chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI để làm nhanh hơn từng task sẽ khó duy trì lợi thế. Khi việc tạo content trở nên dễ dàng và phổ biến hơn, tốc độ không còn là yếu tố tạo ra khác biệt như trước.

Trong khi đó, những người hiểu cách xây dựng workflow, thiết kế hệ thống và kiểm soát chất lượng sẽ có lợi thế dài hạn hơn. Chính vì vậy, câu hỏi quan trọng lúc này không còn là: “AI có thay thế marketer không?, mà là: “Công việc của một marketer đang thay đổi như thế nào?”.

Khi việc tạo nội dung hay xử lý dữ liệu dần được AI hỗ trợ, vai trò của marketer không còn dừng ở việc thực thi từng task riêng lẻ. Nói cách khác, bạn không còn chỉ là người làm marketing mà dần trở thành người thiết kế cách marketing vận hành cùng với AI.

Kết luận

Sau khi đọc report này và nhìn lại chính công việc của mình, mình nhận ra một điều khá rõ: AI không phải là thứ đáng lo nhất. Thứ đáng lo hơn là cách mình làm marketing có đang thay đổi kịp hay không.

Bởi vì nếu nhìn lại, phần lớn những gì AI đang làm rất tốt hiện tại đều là những công việc mang tính lặp lại: viết nội dung, tổng hợp thông tin,...

Những việc mà trước đây mình từng nghĩ là “kỹ năng”, thực ra đang dần trở thành “mặc định”. Và khi điều đó xảy ra, lợi thế không còn nằm ở việc làm tốt những task đó nữa mà nằm ở:

• Cách mình khai thác AI để xử lý thông tin và tạo ra insight

• Cách mình kết nối AI vào từng bước trong quy trình làm việc, thay vì dùng rời rạc từng task

• Và quan trọng nhất, cách mình dùng AI để tối ưu campaign và ra quyết định tốt hơn, chứ không chỉ dừng lại ở việc tạo ra thêm nhiều output

Cá nhân mình không nghĩ AI sẽ thay thế marketer, nhưng mình tin rằng AI sẽ khiến những người làm marketing theo cách cũ nhanh chóng bị đào thải.

Nếu bạn đang làm marketing và muốn hiểu rõ cách ứng dụng AI vào công việc một cách bài bản hơn, chương trình AI Professional Program sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng đó.

Trong chương trình, bạn sẽ học cách:

• Xây dựng workflow làm việc với AI thay vì chỉ dùng từng tool rời rạc

• Tự động hoá các task lặp lại (ví dụ với n8n) để tiết kiệm thời gian xử lý

• Sử dụng AI để research, tổng hợp và xử lý thông tin phục vụ cho việc lên chiến lược và ra quyết định

Điều khiến mình ấn tượng nhất không chỉ là những công cụ hay xu hướng mới, mà là những key message rất rõ ràng về cách vai trò của Marketer đang dịch chuyển trong kỷ nguyên AI. Sau buổi chia sẻ đó, mình đã ghi lại một vài insight đáng suy nghĩ và muốn chia sẻ lại với mọi người trong bài viết này.

Bối cảnh thị trường: Khi hành vi tiêu dùng của khách hàng và công nghệ thay đổi

Trong vài năm gần đây, AI đã trở thành một công cụ quen thuộc trong Marketing, từ việc hỗ trợ viết nội dung, phân tích dữ liệu cho đến tối ưu chiến dịch. Tuy nhiên, sự thay đổi lớn hơn đang diễn ra ở phía người dùng: AI bắt đầu trở thành một kênh mà khách hàng sử dụng để tìm hiểu và ra quyết định mua sắm.

Một vài con số “biết nói” từ báo cáo của Kantar và HubSpot trong buổi masterclass khiến mình thực sự phải lưu tâm:

• Sự dịch chuyển của người dùng: Hiện đã có 24% người dùng AI bắt đầu sử dụng trợ lý ảo để hỗ trợ mua sắm. Đáng chú ý hơn, tỷ lệ chuyển đổi từ traffic AI đang tăng trưởng liên tục và đã chính thức vượt qua các nguồn traffic truyền thống vào cuối năm 2025.

• Mức độ tin cậy: Không còn là những thử nghiệm vui vẻ, 75% người dùng khẳng định họ tin tưởng và mua hàng dựa trên các đề xuất do AI tạo ra hàng tuần.

• Thực tế tại Việt Nam: Thị trường Việt Nam không hề đứng ngoài cuộc đua này. Số liệu cho thấy có khoảng 57% doanh nghiệp Việt đã ứng dụng AI vào vận hành và 78% trong số đó đánh giá mức độ tích hợp đang ở mức trung bình đến cao.

Những con số này cho thấy một thay đổi quan trọng:

AI đang dần trở thành một điểm chạm mới trong hành trình mua hàng của khách hàng.

Khi người dùng bắt đầu tìm kiếm thông tin, so sánh lựa chọn và hình thành quyết định thông qua AI, cách Marketing tác động đến hành vi mua sắm cũng sẽ thay đổi theo.

Trong bối cảnh đó, sự xuất hiện của AI Agent đang mở ra một giai đoạn mới, nơi AI không chỉ cung cấp thông tin mà còn bắt đầu tham gia sâu hơn vào quá trình ra quyết định của người dùng.

AI Agent - Bước tiến tiếp theo sau Chatbot và GenAI

Nếu giai đoạn 2023–2024 được nhắc đến với Chatbot và GenAI, thì từ 2025–2027, từ khóa quan trọng nhất có thể là AI Agent.

Khác với chatbot truyền thống vốn chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi hoặc cung cấp thông tin khi người dùng yêu cầu, AI Agent có khả năng tự thực hiện một chuỗi nhiệm vụ hoàn chỉnh để đạt được một mục tiêu cụ thể. Thay vì chỉ phản hồi từng câu hỏi riêng lẻ, AI Agent có thể tự tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, so sánh các lựa chọn và đưa ra đề xuất phù hợp.

Về cơ bản, một AI Agent thường được cấu thành từ ba thành phần chính:

• Brain (Bộ não): Đây là phần chịu trách nhiệm suy luận và ra quyết định. Brain thường được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT hay Gemini, giúp AI hiểu ngữ cảnh, phân tích yêu cầu và lựa chọn cách xử lý phù hợp.

• Memory (Bộ nhớ): Đây là lớp dữ liệu giúp AI hiểu được bối cảnh cụ thể của doanh nghiệp. Memory có thể bao gồm dữ liệu nội bộ, quy trình vận hành (SOP) hoặc kiến thức về ngành hàng. Nhờ có lớp dữ liệu này, AI Agent có thể đưa ra các đề xuất sát với thực tế thay vì chỉ trả lời theo những thông tin chung chung trên Internet.

• Action (Khả năng thực thi): Điểm khác biệt lớn nhất của AI Agent nằm ở khả năng hành động. Thông qua việc kết nối với các công cụ khác nhau, AI có thể thực hiện các tác vụ thực tế như phân tích dữ liệu, gửi email, tạo nội dung hoặc cập nhật dashboard báo cáo.

Nói cách khác, nếu chatbot chỉ dừng lại ở việc trả lời, thì AI Agent có thể tự suy nghĩ, ghi nhớ và hành động để hoàn thành một nhiệm vụ trọn vẹn.

Những ứng dụng AI Agent thực tế trong các hoạt động marketing

Trong buổi master class, các diễn giả cũng chia sẻ một số ứng dụng thực tế cho thấy AI Agent không chỉ là một khái niệm công nghệ, mà đang bắt đầu được triển khai trực tiếp trong hoạt động Marketing và vận hành doanh nghiệp.

• Chatbot chăm sóc khách hàng:

Trước đây, chatbot chủ yếu hoạt động theo các kịch bản có sẵn, chỉ trả lời những câu hỏi đơn giản như thông tin sản phẩm, chính sách vận chuyển hay tình trạng đơn hàng. Tuy nhiên với AI Agent, hệ thống có thể hiểu ngữ cảnh cuộc trò chuyện sâu hơn và tự xử lý các tình huống phức tạp hơn trong hành trình khách hàng.

Ví dụ, khi khách hàng hỏi về một sản phẩm, AI Agent không chỉ cung cấp thông tin cơ bản mà còn có thể gợi ý sản phẩm phù hợp, so sánh các lựa chọn, tra cứu tồn kho hoặc thậm chí hỗ trợ hoàn tất đơn hàng. Điều này giúp doanh nghiệp biến chatbot từ một công cụ hỗ trợ đơn giản thành một kênh bán hàng và chăm sóc khách hàng hoạt động 24/7.

• Phân tích dữ liệu người dùng

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI Agent nằm ở khả năng tự động phân tích dữ liệu để phát hiện insight.

Thay vì marketer phải xuất dữ liệu từ nhiều nền tảng, tổng hợp và phân tích thủ công, AI Agent có thể kết nối với các nguồn dữ liệu như CRM, website analytics hay hệ thống quảng cáo để theo dõi hành vi người dùng theo thời gian thực. Từ đó, hệ thống có thể phát hiện các pattern quan trọng như nhóm khách hàng có khả năng chuyển đổi cao, điểm rơi của hành vi mua hàng hoặc những bước trong funnel đang gây thất thoát khách hàng.

Nhờ vậy, marketer không chỉ có dữ liệu mà còn có những gợi ý hành động cụ thể để tối ưu chiến dịch.

• Sáng tạo nội dung

Thay vì chỉ viết một bài post hay một đoạn quảng cáo theo prompt, AI Agent có thể tự thực hiện cả quy trình sản xuất nội dung, từ nghiên cứu chủ đề, phân tích xu hướng, xây dựng outline cho đến tạo nội dung phù hợp với từng kênh như social media, email hay blog.

Trong một số trường hợp, hệ thống còn có thể theo dõi hiệu quả của từng nội dung sau khi đăng, từ đó tự điều chỉnh cách viết hoặc format nội dung cho những lần xuất bản tiếp theo. Điều này giúp doanh nghiệp xây dựng một quy trình sản xuất nội dung bán tự động với tốc độ và quy mô lớn hơn rất nhiều so với trước đây.

Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về cách sử dụng AI vào các quy trình marketing với khóa học AI Professional Program tại đây.

Tham khảo chi tiết

• Tối ưu phân bổ ngân sách quảng cáo đa kênh

Trong bối cảnh doanh nghiệp chạy quảng cáo trên nhiều kênh như Google, Meta, TikTok hay các nền tảng e-commerce, việc phân bổ ngân sách hiệu quả thường đòi hỏi marketer phải theo dõi và điều chỉnh liên tục. AI Agent có thể tự động theo dõi hiệu suất của từng kênh, phân tích chỉ số chuyển đổi và đề xuất hoặc thực hiện điều chỉnh ngân sách theo thời gian thực.

Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể tối ưu hiệu quả quảng cáo nhanh hơn, giảm sự phụ thuộc vào các thao tác thủ công và tập trung nhiều hơn vào chiến lược tổng thể.

Vậy Marketer cần chuẩn bị gì để luôn “hợp thời” (Stay Relevant)?

Nhiều dự báo cho thấy trong vài năm tới, 30–45% các công việc marketing mang tính lặp lại sẽ được tự động hóa bởi AI. Điều này không có nghĩa là vai trò của marketer sẽ biến mất. Ngược lại, khi AI ngày càng đảm nhiệm các tác vụ vận hành, giá trị của marketer sẽ chuyển dịch sang những năng lực mang tính chiến lược hơn.

Đứng trước sự chuyển dịch đó, dưới đây là những kỹ năng quan trọng mà mình đã take note được trong quá trình lắng nghe chia sẻ từ các diễn giả trong buổi master class:

• Unlearn & Relearn

Trong bối cảnh công nghệ thay đổi liên tục, những kiến thức và cách làm từng hiệu quả trong quá khứ có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Vì vậy, khả năng sẵn sàng bỏ đi những tư duy cũ và liên tục học hỏi những công cụ, workflow mới sẽ trở thành yếu tố sống còn để marketer không bị tụt lại phía sau.

• Học cách làm việc với dữ liệu

Khi AI ngày càng tham gia vào quá trình ra quyết định, marketer không thể chỉ dựa vào cảm tính khi xây dựng chiến dịch. Việc hiểu và làm việc với dữ liệu sẽ trở thành kỹ năng nền tảng. Điều này không có nghĩa là ai cũng phải trở thành Data Analyst, nhưng marketer cần biết đọc dashboard, hiểu các metrics quan trọng, phân tích hành vi người dùng và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing.

• Tư duy giải quyết vấn đề (Problem Solving)

AI có thể thực hiện rất nhiều tác vụ, nhưng AI không phải là người đặt ra bài toán. Giá trị thực sự của marketer nằm ở khả năng nhìn ra vấn đề của doanh nghiệp: khách hàng đang gặp trở ngại ở đâu trong funnel, chiến dịch đang thất thoát ở bước nào, hay sản phẩm đang thiếu điều gì để thuyết phục thị trường. Từ đó, marketer mới là người thiết kế giải pháp hoặc workflow để AI hỗ trợ thực thi.

• Kỹ năng cá nhân hóa (Personalization)

Khi nội dung do AI tạo ra ngày càng nhiều, sự khác biệt không còn nằm ở việc “tạo nội dung nhanh hơn”, mà ở khả năng kết nối với con người một cách sâu sắc hơn. Những marketer có khả năng hiểu tâm lý khách hàng, xây dựng thông điệp mang tính cá nhân hóa và tạo ra sự đồng cảm sẽ dễ dàng nổi bật hơn trong một thế giới tràn ngập nội dung do AI tạo ra.

Kết luận

Có một câu nói trong sự kiện mà mình nghĩ sẽ còn được nhắc lại rất nhiều trong thời gian tới: AI sẽ không thay thế marketer. Nhưng marketer biết dùng AI sẽ thay thế những người không biết.

Nghe có thể hơi “dramatic”, nhưng trong bối cảnh hiện tại, đó không chỉ là một câu nói truyền cảm hứng, mà còn là một lời nhắc nhở khá thực tế cho bất kỳ ai muốn đi đường dài với ngành marketing. Cuộc chơi đang dần dịch chuyển sang dữ liệu, công nghệ và khả năng làm việc cùng AI, những marketer không kịp nâng cấp bộ kỹ năng của mình rất dễ bị bỏ lại phía sau.

Vì vậy, nếu bạn muốn học cách ứng dụng AI trực tiếp vào các quy trình marketing hàng ngày, bạn có thể tham khảo khóa học AI Marketing của Tomorrow Marketers AI. Chương trình giúp marketer ứng dụng AI vào các công việc thực tế như nghiên cứu thị trường, sản xuất nội dung hay lead nurturing, từ đó tăng hiệu suất làm việc và xây dựng lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.

Còn nếu bạn muốn chuẩn bị kiến thức và kỹ năng về AI một cách bài bản và có hệ thống hơn, bạn có thể tham khảo chương trình AI Professional Program. Chương trình được thiết kế như một lộ trình từ con số 0, dành cho những người chưa có nền tảng về AI, giúp bạn hiểu cách AI hoạt động, làm chủ các công cụ và biết cách làm việc hiệu quả với AI trong thực tế.

Chuyện là cuối năm rồi, team Marketing của mình đang chuẩn bị kế hoạch cho năm mới, nên cả team cần nghiên cứu lại khách hàng.

Trước đây, khi phân tích chân dung khách hàng (ICP), cả team chủ yếu dựa vào nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ, kinh nghiệm làm nội dung, hoặc một vài câu chuyện học viên tiêu biểu để phác hoạ tệp khách hàng mục tiêu. Cách làm này không sai, và thực tế vẫn rất cần thiết. Tuy nhiên, càng làm lâu mình càng cảm thấy thiếu một thứ gì đó chắc chắn hơn để kiểm chứng những giả định đó.

Vì vậy, lần này mình quyết định tiếp cận bài toán theo một hướng khác: bắt đầu từ dữ liệu. Mình xin team CS tổng hợp lại dữ liệu khảo sát của 200 học viên đã tham gia các khóa học của Tomorrow Marketers từ năm 2024 đến nay. Đây là nhóm học viên đã hoàn thành khóa học và để lại phản hồi tích cực. Mình chọn nhóm này vì mình muốn hiểu rõ hơn những người đã học, đã thấy giá trị, và thực sự gắn bó với khoá học.

Đây là file data raw mình xin từ team CS (vì lý do bảo mật nên mình đã thay đổi thông tin học viên nhưng file gốc cũng có những cột tương tự như thế này).

Data này bao gồm: Họ tên học viên, độ tuổi, chương trình học tại TM, thời gian đi làm, vai trò hiện tại, quy mô công ty, lĩnh vực ngành nghề, thu nhập.

Mục tiêu của mình là: Từ file dữ liệu này, xác định ICP phù hợp nhất cho từng khoá học, giúp team marketing viết nội dung hướng tới đúng tệp khách hàng, đúng vấn đề và tránh những thông điệp quá chung chung.

Dưới đây mình sẽ hướng dẫn chi tiết cách mình làm để đưa ra một kết quả cuối cùng:

1. Làm sạch dữ liệu

Bước đầu tiên mình bắt đầu làm sạch dữ liệu. Mặc dù dữ liệu không nhiều, nhưng nếu khâu làm sạch không được xử lý cẩn thận ngay từ đầu, toàn bộ kết quả phân tích phía sau rất dễ bị sai lệch.

Trong quá trình làm, mình nhận ra một vấn đề khá phổ biến trong file này: một ô đang chứa quá nhiều thông tin. Ví dụ, một học viên có thể học nhiều khóa, nhưng tất cả các khoá đó lại bị ghi gộp chung trong một dòng dữ liệu.

Để xử lý vấn đề này cho gọn và đỡ mất thời gian về sau, mình dùng Power Query để tách lại thông tin khoá học. Thay vì để một học viên học nhiều khoá bị gộp chung trong một dòng dữ liệu, mình tách lại để mỗi dòng chỉ ghi nhận một học viên và một khoá học.

Bạn có thể tham khảo thêm cách xử lý dữ liệu trên Power Query bằng Excel trong khóa học Data Visualization & Analytics with Excel.

Đây là file sau khi mình đã sửa. Tương tự với những lỗi khác, bạn có thể dùng Power Query để fix một cách nhanh chóng, dễ dàng.

2. Tạo Pivot Table và trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ

Sau khi dữ liệu đã “sạch”, mình bắt đầu bước phân tích. Thay vì nhìn vào bảng số liệu dài và cố gắng rút ra insight ngay, mình list ra những câu hỏi để phân tích:

• Khóa học này thu hút nhóm kinh nghiệm nào nhiều nhất?

• Học viên chủ yếu đến từ Big Corp, SME hay Startup?

• Ngành nghề nào xuất hiện nhiều?

• Các khoá học có profile học viên giống hay khác nhau?

Mình sử dụng Pivot Table để so sánh và đánh giá dữ liệu. Khi các con số được đưa lên biểu đồ, việc so sánh trở nên dễ hơn rất nhiều.

Slide hướng dẫn tạo Pivot Table bằng Excel trong khóa học Data Visualization & Analytics with Excel.

Tham khảo khoá học tại đây

Đây là ví dụ về bảng Pivot Table mình đã tạo để giúp dễ dàng so sánh:

Từ bảng tổng hợp này, mình sẽ bắt đầu trực quan hoá dữ liệu bằng các biểu đồ để nhìn nhanh bức tranh tổng quan. Do số lượng khóa học khá nhiều, mình sử dụng thêm slicer để lọc theo từng khoá, giúp việc quan sát và phân tích chi tiết trở nên rõ ràng, dễ theo dõi hơn.

3. Phân tích data để rút ra chân dung khách hàng

Đây cũng là bước mà mình phải làm lại nhiều lần nhất vì 2 lần đầu gửi đi sếp đều không duyệt do mình đã input quá nhiều thông tin.

Lúc đầu thay vì làm một bảng tổng hợp ngắn gọn cho từng khoá, mình đã gửi luôn file google docs phân tích gần 20 trang cho sếp (vì lúc đó mình nghĩ là gửi càng chi tiết càng tốt, có cả biểu đồ, phân phân tích đầy đủ ^^).

Nhưng sau khi được feedback, mình đã rút ra được kinh nghiệm là hãy nhìn vào data và kết luận, đừng thêm thắt thông tin mà data không nói lên. Mình bắt đầu tập trung phân tích 3 câu hỏi chính:

• Nhóm nào chiếm tỷ trọng lớn nhất?

• Pattern nào lặp lại nhiều lần?

• Đâu là nhóm khách hàng potential nhất cho khoá học?

Ví dụ: Với khoá học Data Visualization & Analytics with Excel:

Khóa học Data Visualization & Analytics with Excel phù hợp với:

• Sinh viên, Intern hoặc Junior (0–3 năm kinh nghiệm)

• Làm việc trong SME/Startup hoặc môi trường chưa có hệ thống BI bài bản

• Công việc liên quan đến marketing, business, operations, tech

• Thu nhập dưới 20 triệu

• Có dữ liệu nhưng chưa tự tin xử lý, phân tích và làm báo cáo logic bằng Excel

• Muốn xây nền tảng phân tích dữ liệu thực tế, phục vụ công việc hằng ngày chứ không chỉ học công cụ.

4. Tổng hợp insights cho team Marketing

Bước cuối cùng, và cũng là bước mình thấy quan trọng nhất, là đưa insight cho team Marketing. Để cho mọi người trong team tiện theo dõi, mình đã tổng hợp toàn bộ ICP của từng khoá học vào một file Google Sheet dùng. Mỗi khoá học được mô tả bằng vài đoạn ngắn:

• Học viên cốt lõi là ai?

• Họ đang ở giai đoạn nào trong sự nghiệp?

• Mức thu nhập điển hình là bao nhiêu?

• Họ đang làm việc trong ngành nào, ở loại hình doanh nghiệp nào?

• Insight nổi bật rút ra từ dữ liệu là gì?

• Kết luận chung về ICP của khóa học

Cách trình bày này giúp team Marketing không chỉ “đọc số liệu”, mà còn hiểu nhanh tệp học viên thực tế, từ đó dễ dàng áp dụng vào việc xây nội dung, thông điệp và kế hoạch truyền thông cho từng khoá học.

Tạm kết

Sau khi làm xong case này, mình nhận ra rằng giá trị lớn nhất của việc xây dựng chân dung khách hàng từ dữ liệu không nằm ở công cụ, mà ở tư duy đặt câu hỏi và cách đọc số liệu đúng ngữ cảnh. Khi làm được điều đó, dữ liệu mới thực sự trở thành nền tảng cho các quyết định marketing và sản phẩm.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xử lý dữ liệu và tư duy xây dựng báo cáo/ dashboard với Excel, hãy tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School.

Trong bối cảnh đó, một marketer vừa có chuyên môn tốt vừa hiểu dữ liệu rõ ràng được xem là lợi thế lớn. Junior biết đọc số đã trở thành nhân sự nổi bật, senior vừa nắm chiến lược vừa hiểu dữ liệu gần như khó thay thế. Sự kết hợp giữa Marketing và Data từng được xem là “vũ khí chiến lược” để tạo ra bước nhảy vọt trong sự nghiệp.

Thế nhưng, sự xuất hiện của AI gent đang làm thay đổi toàn bộ cấu trúc lợi thế đó. Khi AI có thể phân tích hành vi người dùng chỉ trong vài phút, tự động phát hiện pattern, gợi ý insight và theo dõi hiệu suất quảng cáo trên Facebook, Google, TikTok gần như theo thời gian thực, tốc độ xử lý dữ liệu không còn phụ thuộc vào năng lực thủ công của con người nữa.

Vậy khi AI Agent có thể viết code, vẽ chart và đọc dữ liệu thay bạn, vai trò của marketer sẽ là gì?

Câu trả lời không phải là “bị thay thế”, mà là dịch chuyển vai trò. Marketer không còn cạnh tranh bằng việc ai thao tác nhanh hơn hay viết được nhiều dòng code hơn. Vai trò bắt đầu chuyển sang việc đặt câu hỏi đúng cho hệ thống, hiểu logic kinh doanh phía sau con số, đánh giá insight AI đưa ra và thiết kế workflow dữ liệu sao cho AI vận hành hiệu quả. Từ người trực tiếp phân tích, marketer dần trở thành người điều phối và định hướng hệ thống phân tích có AI.

Điều đáng nói là không phải tất cả marketer đều thay đổi theo tốc độ đó. Nhiều người vẫn vận hành theo cách cũ: xuất báo cáo thủ công, dành hàng giờ để ngồi gõ từng dòng code, miệt mài vẽ, phân tích từng biểu đồ. Họ vẫn chăm chỉ và vẫn bận rộn, nhưng lợi thế cạnh tranh đang dần dịch chuyển sang những người biết kết hợp chuyên môn, tư duy dữ liệu và AI Agent.

Cuộc chơi trong ngành Marketing không còn chỉ xoay quanh việc ai có kỹ năng phân tích, mà xoay quanh việc ai có thể tận dụng AI hiệu quả hơn trong công việc phân tích của mình.

Vậy giữa làn sóng thay đổi đó, đâu mới là hướng đi phù hợp cho một marketer để giữ vững lợi thế của mình?

Đó cũng là lý do Tomorrow Marketers tổ chức buổi Masterclass đầu năm với chủ đề FUTURE OF MARKETING – TRANSFORMING WITH AI AGENT để có thể nhìn rõ:

• AI và AI Agent đang thay đổi công việc Marketing (đặc biệt là các công việc liên quan đến phân tích dữ liệu) như thế nào

• Người mới cần hiểu gì để không bị tụt lại ngay từ những năm đầu sự nghiệp

• Manager cần hiểu gì để có thể triển khai AI vào hệ thống dữ liệu của team

• Cách bắt đầu ứng dụng AI vào học tập và công việc dựa trên dữ liệu, ngay cả khi chưa có nền tảng kỹ thuật

  

  Đăng ký tham gia sự kiện tại đây

New Year Masterclass dành cho ai?

1. Manager & Senior Executive trong ngành Marketing nói riêng & kinh doanh nói chung

• Đang ứng dụng AI trong marketing nhưng hiện tại hệ thống dữ liệu vẫn được tổng hợp và phân tích theo cách truyền thống, chưa tích hợp AI Agent vào việc phân tích hành vi người dùng, theo dõi hiệu suất quảng cáo đa kênh hay tự động hóa báo cáo.

• Khao khát tìm kiếm giải pháp để giải phóng đội ngũ khỏi các tác vụ lặp lại như tổng hợp dữ liệu, làm báo cáo định kỳ, tối ưu ngân sách thủ công — những công việc mà AI Agent hoàn toàn có thể xử lý dựa trên dữ liệu realtime.

• Muốn vượt qua rào cản về tư duy ứng dụng AI Agent ở cấp độ hệ thống dữ liệu marketing và hạn chế về năng lực kỹ thuật nội bộ để thực sự nâng cao hiệu suất vận hành dựa trên dữ liệu.

2. Sinh viên & Người đi làm mới bước vào ngành Marketing

• Đang đứng trước một thị trường Marketing thay đổi nhanh chóng với sự xuất hiện dồn dập của các cải tiến mới như AI và AI Agent.

• Cảm thấy lúng túng khi chưa hiểu rõ cách AI vận hành trên nền dữ liệu marketing, dẫn đến việc chưa biết nên phát triển tư duy dữ liệu hay kỹ năng ứng dụng AI như thế nào để không bị tụt lại.

• Mong muốn được cập nhật phương pháp ứng dụng AI Agent vào dữ liệu Marketing một cách thực tế để nâng cao năng lực và tạo lợi thế cạnh tranh ngay từ giai đoạn đầu sự nghiệp.

Bạn nhận được gì tại New Year Masterclass 2026?

1. Hiểu cách doanh nghiệp ứng dụng AI Agent: Tiếp cận các use case AI Agent đang vận hành thực tế tại các doanh nghiệp. Cụ thể:

• Creative AI Agent: Tạo video ngắn hàng loạt, bắt trend nhanh, rút ngắn thời gian sản xuất.

• Customer Service AI Chatbot: Tư vấn & chăm sóc khách hàng 24/7, hỗ trợ đội Sales chốt đơn.

• Data Agent: Thu thập dữ liệu, xây dashboard, hỗ trợ phân tích & ra quyết định.

• Các công ty công nghệ tới giới thiệu giải pháp trong việc ứng dụng AI mới nhất của họ.

2. Kết nối & networking chuyên sâu cùng các anh/chị Marketing Director & Marketing Manager:

• Thảo luận về career adaptation khi ngành Marketing đang thay đổi.

• Hỗ trợ định hướng phát triển cá nhân:

Câu hỏi quan trọng nhất lúc này không phải là AI có thay thế senior hay không, mà là mỗi người đã có chiến lược career adaptation cho mình hay chưa. Nếu chưa, thì thời điểm tốt nhất để bắt đầu chính là từ bây giờ.

Đăng ký New Year Master Class: Future of marketing - Transforming with AI Agent tại đây

Sự kiện tại Hà Nội

• Link đăng ký tham dự tại Hà Nội

• Thời gian: 18:30 - 21:00, ngày 27/2/2026.

• Địa điểm: Mrd Place, tầng 8, tòa nhà Viet Tower, số 1 Thái Hà, Hà Nội.

Sự kiện tại TP. Hồ Chí Minh

• Link đăng ký tham dự tại HCM

• Thời gian: 13:30 - 17:00, ngày 28/2/2026.

• Địa điểm: Saigon Innovation Hub, 123 Trương Định, Phường Xuân Hòa, TP.HCM.

Là một marketer trong giai đoạn thị trường đang có nhiều sự thay đổi, bạn thường thu thập dữ liệu khách hàng bằng cách nào? Survey, phỏng vấn nhanh, hay vào từng cộng đồng để đọc bài viết và comment rồi tự tổng hợp lại?

Trước đây, mình cũng làm như vậy. Khi cần research cho một khóa học mới, mình sẽ vào các group Facebook, lướt bài, đọc comment và ghi chú lại những gì mình cho là quan trọng. Về lâu, mình dần cảm thấy cách làm này tốn nhiều thời gian, dễ bỏ sót insight và khó hệ thống khi lượng dữ liệu bắt đầu nhiều lên.

Tuy nhiên, gần đây khi tham gia khóa học AI Marketing, mình lại được khai phá ra một cách làm data scraping hoàn toàn mới. Thay vì phải đọc dữ liệu bằng mắt thường, mình có thể xây dựng một workflow trên n8n để tự động thu thập bài viết và comment từ các cộng đồng người tiêu dùng, sau đó chuẩn hoá dữ liệu để phục vụ cho công việc customer research.

Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ chi tiết cách mình đã sử dụng để hiểu khách hàng đang quan tâm và thảo luận gì, cũng như cách mình triển khai workflow scraping đó trong thực tế với case study cho một ngành hàng phổ biến như Skincare Product nhé!

Bước 1: Tổng hợp link các group cần scrape

Việc đầu tiên mình làm là list ra các group cộng đồng và group đối thủ trên Facebook có liên quan đến Skincare, Tips làm đẹp, Review mỹ phẩm,...

Phần chọn group này mình làm hoàn toàn thủ công vì không phải group nào cũng có thảo luận chất lượng nên mình cần chọn đúng nơi có nhiều câu hỏi thật và chia sẻ thật.

Trong bài demo này, mình tạm thời list ra một vài group để test workflow, như trong hình dưới đây.

Ngoài link group, mình còn bổ sung thêm một vài thông tin quan trọng như thời gian bắt đầu scrape, số lượng bài post muốn lấy. Hai thông tin này giúp mình kiểm soát lượng dữ liệu, tránh scrape quá nhiều ngay từ đầu.

Ngoài ra, mình có thêm một cột Scrape (On/Off). Khi mình chuyển trạng thái sang Scrape, workflow sẽ tự động bắt đầu chạy.

Bước 2: Set up Apify để scraping

Sau khi có danh sách group, mình bắt đầu kết nối Apify với n8n để scraping data.

Ở bước này, mình sử dụng một actor của Apify. Trên Apify có khá nhiều actor khác nhau, bạn có thể search, test thử và chọn cái phù hợp (cái nào free thì càng tốt 😄).

Ở đây, mình sẽ dùng Facebook Groups Scaper để scrape các bài post và Facebook Comments Scraper để scrape comment.

Mình kết nối actor này vào node HTTP Request (Social Group Posts và Scrape Comments) trong n8n, gồm hai phần chính:

• Lấy API của actor và gắn vào URL của node

• Sử dụng JSON để yêu cầu actor scrape từ thời điểm nào, scrape bao nhiêu bài post

Sau khi chạy node, kết quả trả về sẽ hiển thị ngay bên phải, bao gồm nội dung bài viết, thời gian đăng và link post.

Bước 3: Set Webhook - Kết nối n8n với Google Sheet

Tiếp theo, mình tạo sẵn một file Google Sheet gồm 3 tab:

• Tab Group là tab để tương tác và cài đặt cho workflow hoạt động.

• Tab Group Post và Comment sẽ là nơi lưu dữ liệu vào, với các cột như hình sau:

- Tab Group Post:

- Tab Comment:

Quay lại n8n, mình sẽ copy Test URL trong node Webhook, sau đó chuyển sang Google Sheet, vào Extensions, chọn Apps Script vào paste URL đã copy vào code “webhookurl =”. Code này sẽ gửi thông tin cần scrape cho Webhook n8n để chạy được Workflow.

Tiếp theo, mình chuyên sang tab Trigger và sửa lại các lựa chọn như hình sau và bấm “Save”.

Từ đây, mỗi lần chỉnh sửa trong tab Group, workflow sẽ tự động chạy.

Bước 4: Thử nghiệm và sử dụng workflow

Sau các bước trên, hệ thống đã gần như hoàn thiện. Mình sẽ cho chạy test thử 1-2 group với số lượng bài viết nhỏ (khoảng 10 bài).

Khi workflow chạy thử, khả năng cao sẽ bị lỗi ở các node Google Sheet do chưa được update. Do đó, chúng ta sẽ vào lại các node Sheet trên n8n, lướt xuống phần Value to Update và lưu lại những gì đã được setup từ trước. Ngoài ra, thay đổi phần Document và Sheet với:

• Document ở đây chính là file Google Sheet mình vừa tạo.

• Sheet ở đây là tab trong file đó (Ví dụ với mục “thêm các bài post vào tab Group Post” thì Sheet sẽ là tab “Group Post”)

Sau khi hoàn tất chỉnh sửa, mình đã có thể bật nút active lên. Khi đó, workflow sẽ vào trạng thái hoạt động. Để sử dụng workflow, mình chỉ cần kích hoạt cột Scrape (On/Off) trên Google Sheet và hệ thống sẽ tự động scrape và trả về các comment trong file Google Sheet.

Tạm kết

Vậy là mình đã hoàn thành xong phần scrape bài post và comment từ Facebook group để phục vụ cho việc research đối tượng khách hàng trong ngành mỹ phẩm làm đẹp. Ở các post tiếp theo, mình sẽ chia sẻ thêm về việc sau khi có data thì phân tích như thế nào, rút insight ra sao.

Bài viết này hơi dài một chút, mong là những chia sẻ của mình sẽ hữu ích với mọi người. Nếu bạn thấy nội dung phù hợp, follow Insight Ouch! để cùng tìm hiểu thêm trong các bài sau nha 😊

Hiệu quả performance đang trở nên khó dự đoán hơn: thuật toán thay đổi nhanh hơn chu kỳ tối ưu, chi phí tăng nhưng chuyển đổi không tăng tương ứng. Trong bối cảnh bất định này, rất nhiều marketer rơi vào “tối ưu ngược”: cắt ngân sách đúng lúc cần tăng, và scale mạnh đúng lúc thị trường đã bão hòa.

Vậy, đâu là “chiếc la bàn” để chúng ta không bị lạc lối giữa những con số ảo?

Trong bối cảnh bất định này, mình nhận ra kỹ thuật chạy ads chỉ chiếm 20%, 80% còn lại nằm ở mindset ra quyết định bằng data. Để tự cứu mình khỏi những lần “đốt tiền” và giúp bản thân làm nghề tốt hơn, mình đã cố gắng chắt lọc lại những gì học được từ thực tế, kết hợp với các kiến thức mình “tầm sư học đạo” được ở nhiều nơi. Kết quả là mình đúc kết lại được 2 câu hỏi chiến lược giúp marketer tránh tối ưu sai hướng, mình chia sẻ lại ở đây để mọi người cùng tham khảo nha!

Đọc thêm: 3 kỹ thuật lập Issue Tree để xác định và giải quyết vấn đề

1. Khi Uncertainty trở thành trạng thái “bình thường mới” của chạy ads

Thuật toán trở nên khó đoán hơn (Algorithm Uncertainty)

Các nền tảng quảng cáo đã chuyển từ việc phân phối dựa trên nhân khẩu học sang tối ưu theo hành vi mới nhất của người dùng. Nghĩa là nền tảng luôn ưu tiên những người vừa tìm kiếm, vừa xem nội dung liên quan hoặc có dấu hiệu quan tâm trong thời gian rất gần.

Vì hành vi này thay đổi từng ngày, thuật toán cũng phải liên tục điều chỉnh. Đây là lý do khiến hiệu quả chiến dịch có thể lên xuống mạnh dù bạn không thay đổi nội dung, ngân sách hay đối tượng.

Chi phí biến động nhưng không có quy luật (Market Uncertainty)

Chi phí quảng cáo không còn giữ nhịp ổn định như trước, CPM (giá hiển thị) và CPC (giá mỗi lượt click) có thể tăng/ giảm rõ rệt chỉ trong vài ngày:

• Khi có nhiều người đang chủ động tìm hiểu hoặc mua sắm, nền tảng dễ nhận diện đúng nhóm khách hàng, nên chi phí thấp.

• Khi lượng người quan tâm giảm, nền tảng phải mở rộng phạm vi phân phối và thử nhiều nhóm người hơn để tìm đúng người có khả năng mua.

Nói cách khác: chi phí biến động là vì số lượng người thực sự quan tâm trong thời điểm đó tăng hoặc giảm, không phải vì cài đặt quảng cáo của bạn sai.

Quyết định sai mang rủi ro lớn hơn (Business Uncertainty)

Trong bối cảnh kinh tế 2025 trầm lắng, sức mua yếu và người tiêu dùng cân nhắc nhiều hơn, các giai đoạn nhu cầu tăng trở nên ngắn và hiếm hơn.

Khi nhu cầu thấp, bất kỳ sự hiểu nhầm nào giữa “thị trường yếu đi” và “quảng cáo có vấn đề” đều dễ dẫn đến quyết định tối ưu sai hướng. Ví dụ: cắt ngân sách khi nhu cầu chỉ giảm tạm thời hoặc tăng ngân sách khi người mua chưa quay lại.

Nhu cầu thay đổi nhanh theo từng tuần, nên một quyết định sai nhịp hoàn toàn có thể khiến chi phí tăng và doanh thu hụt ngay trong chu kỳ hiện tại. Vì vậy nên kỹ năng ra quyết định chiến lược trong điều kiện dữ liệu chưa đầy đủ càng trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

Kỹ thuật kiểm định giả thuyết để ra quyết định trong điều kiện dữ liệu không đầy đủ - Slide là một phần trong khóa học Analytics for Strategy của TM Data School

2. Hai câu hỏi chiến lược giúp marketer ra quyết định trong bối cảnh bất định

2.1. Câu hỏi 1: Kênh nào mang về khách chốt được nhiều nhất?

Trong môi trường quảng cáo ngày càng khó đoán, marketer không còn thể “tối ưu theo thói quen”. Các nền tảng thay đổi phân phối liên tục, chi phí tăng, lead rác nhiều hơn và hành vi người dùng biến động nhanh.

Trong bối cảnh đó, câu hỏi thật sự quan trọng không phải là: “Kênh nào mang về nhiều lead nhất?” mà là “Kênh nào mang về khách có nhu cầu thật và đủ ổn định để scale ngân sách?”

Để trả lời câu hỏi này, marketer cần một framework 4 bước xoay quanh bốn chỉ số: SQL Rate, CPQL (Cost per Qualified Lead), CLV (Customer Lifetime Value) và ROAS (Return on Ad Spend). Đây không phải là danh sách chỉ số kiểu “nên theo dõi” mà là phương pháp ra quyết định có thể áp dụng ngay.

BƯỚC 1: Kiểm tra chất lượng đầu vào bằng SQL Rate

SQL Rate là tỷ lệ phần trăm lead đủ điều kiện chuyển sang team sales tư vấn. Nói cách khác, đây là chỉ số cho biết trong tổng số lead bạn thu về có bao nhiêu lead thật sự có nhu cầu, có khả năng mua và phù hợp với chân dung khách hàng mục tiêu.

Chỉ số này là “bộ lọc đầu tiên” để loại bỏ các kênh có lead sai thông tin, lead không đúng nhu cầu hoặc lead không có khả năng mua.

Cách đánh giá:

• SQL Rate > 20-30%: Chất lượng đầu vào tốt.

• SQL Rate 10-20%: Cần theo dõi sát vì dễ biến động.

• SQL Rate < 10%: Lead rẻ nhưng không chất lượng, không nên scale dù CPL rất hấp dẫn.

SQL Rate càng cao, bạn càng chứng minh được rằng insight, targeting và creative đang chạm đúng nhóm khách thật sự có nhu cầu. Nếu không theo dõi chỉ số này, marketer rất dễ tối ưu nhầm theo volume lead và đẩy ngân sách vào những kênh không tạo ra chuyển đổi thật.

Đọc thêm: Lead Scoring là gì? Đánh giá chất lượng khách hàng tiềm năng bằng lead scoring như thế nào?

BƯỚC 2: Kiểm tra chi phí tạo lead chất lượng bằng CPQL (Cost per Qualified Lead)

CPQL là chi phí để tạo ra một lead đủ tiêu chuẩn (Qualified Lead), tức là lead đáp ứng các điều kiện để được chuyển sang team sales xử lý. Nói cách khác, đây là chi phí để tạo ra một cơ hội bán hàng thật chứ không phải chi phí cho mọi loại lead.

Cách đánh giá:

• CPQL ổn định 3 đến 4 tuần: Kênh đang hoạt động tốt và khá an toàn để duy trì ngân sách.

• CPQL giảm dần: dấu hiệu phân phối tốt, có thể tăng ngân sách nhẹ.

• CPQL tăng 20-30% trong 1-2 tuần: Tín hiệu không tốt: tệp bắt đầu cạn, cạnh tranh tăng hoặc thuật toán phân phối kém đi.

Cần phân biệt rõ ràng CPQL (Cost per Qualified Lead) với CPL (Cost per Lead). CPL chỉ đo chi phí tạo một lead bất kỳ, bao gồm cả lead không đủ tiêu chuẩn, không có nhu cầu hoặc không có khả năng mua. Vì vậy CPL thấp không đồng nghĩa kênh đó hiệu quả.

Nếu chỉ nhìn CPL, marketer có thể tưởng một kênh “rẻ và ngon”, rồi tăng ngân sách vào đó. Nhưng thực tế, CPQL của kênh lại rất cao, nghĩa là mỗi lead chất lượng phải trả nhiều tiền hơn mức cho phép. Kết quả khiến tổng chi phí tăng mạnh nhưng doanh thu không cải thiện.

Vì vậy, muốn tối ưu chi phí thật phải theo dõi CPQL, không phải CPL.

BƯỚC 3: Đánh giá giá trị của khách hàng qua chỉ số CLV (Customer Lifetime Value)

CLV (Customer Lifetime Value) là tổng giá trị doanh thu mà một khách hàng tạo ra trong suốt vòng đời của họ. Khác với Deal Count chỉ đo lường số đơn đã chốt được, CLV phản ánh khách hàng đó đáng giá đến mức nào: họ mua bao nhiêu, chọn gói nào, có quay lại hay không và đóng góp bao nhiêu cho lợi nhuận dài hạn.

Cách đánh giá:

• CLV cao & ổn định 2-3 chu kỳ: Kênh mang về nhóm khách có sức chi tiêu tốt, hành vi mua lại cao nên an toàn để tăng ngân sách.

• CLV cao nhưng biến động mạnh: Tệp chưa rõ ràng, nhu cầu theo mùa hoặc creative chưa ổn định nên cần test thêm.

• CLV thấp dù SQL cao: Khách có nhu cầu thật nhưng chỉ chọn gói thấp, giá trị ngắn hạn khiến scale sẽ không sinh lời.

• CLV thấp + CPQL cao: Kênh đang đốt tiền; tuyệt đối không scale.

Đọc thêm: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Analysis) như thế nào?

Lưu ý quan trọng khi đọc CLV:

• Đây là chỉ số “bị trễ”: Không thể đọc theo tuần như CPL hay CPQL, cần tối thiểu 2 đến 3 chu kỳ mua hàng để có dữ liệu đủ chính xác. Nếu đọc quá sớm rất dễ kết luận sai về chất lượng kênh.

• Nên đọc theo Cohort Analysis thay vì đọc trung bình toàn bộ khách hàng: CLV trung bình dễ đánh lừa marketer. Chỉ khi phân tích theo cohort theo kênh/tháng/gói bạn mới thấy rõ nhóm khách nào thực sự tạo giá trị dài hạn và nhóm nào không.

BƯỚC 4: Quyết định cuối cùng bằng ROAS (Return on Ad Spend)

ROAS là tỷ lệ đo lường số tiền doanh thu thu về trên mỗi 1 đồng chi cho quảng cáo.

Nói cách khác, đây là chỉ số tổng hợp toàn bộ hành trình: lead → SQL → deal → doanh thu, cho thấy nỗ lực chạy ads cuối cùng có tạo ra lợi nhuận hay không.

Cách đánh giá:

• ROAS duy trì ≥ 2-3 trong 3 chu kỳ liên tiếp: kênh đáng để tăng ngân sách.

• ROAS bùng lên 1-2 tuần rồi tụt: hiệu quả không bền, không nên scale.

Số lượng SQL/Deal cao nhưng ROAS thấp thì khách có mua nhưng giá trị đơn thấp hoặc chi phí đầu vào quá cao kéo lợi nhuận xuống.

2.2. Câu hỏi 2: Kênh nào scale được và scale thì doanh thu tăng thêm bao nhiêu?

Khi muốn scale kênh, câu hỏi quan trọng nhất không phải là “Chi thêm bao nhiêu?”, mà là “Nếu tôi tăng ngân sách thì kênh này còn khả năng mở rộng không và doanh thu tăng thêm được bao nhiêu?”

Để trả lời, marketer cần làm 2 việc:

• Kiểm tra khả năng mở rộng của kênh

• Ước tính doanh thu gia tăng (incremental revenue) khi scale

Case study dự báo doanh thu với Interval Estimate - Slide là một phần trong khóa học Analytics for Strategy của TM Data School

BƯỚC 1: Xác định kênh còn khả năng mở rộng hay đã chạm trần bằng chỉ số CPA (Cost Per Acquisition)

CPA là chi phí để tạo ra một đơn hàng hoàn chỉnh, tức tổng số tiền bạn phải chi ra để có được một khách hàng thực sự mua. Khi ngân sách tăng lên, CPA luôn biến động và chính tốc độ biến động này cho marketer biết kênh còn khả năng mở rộng hay không.

Cách đánh giá:

• CPA giữ ổn định khi tăng ngân sách nhẹ (khoảng 10-20%): kênh còn room.

• CPA tăng nhẹ (dưới 10%): vẫn chấp nhận được nếu biên lợi nhuận cho phép.

• CPA bật tăng 20-30% chỉ trong 1-2 tuần sau khi scale: kênh đang chạm giới hạn, tệp người mua bắt đầu cạn.

CPA là tín hiệu đầu tiên để nhận biết “điểm bão hoà”. Nếu bỏ qua CPA, marketer rất dễ scale vào đúng thời điểm kênh đã cạn người mua và khiến lợi nhuận giảm mạnh.

BƯỚC 2: Kiểm tra mức bão hoà tệp bằng Frequency (Tần suất quảng cáo)

Frequency là số lần trung bình mà một người trong tệp mục tiêu đã nhìn thấy quảng cáo của bạn. Nói cách khác, nó cho biết quảng cáo đang được phân phối lặp lại đến cùng một nhóm người hay đã tiếp cận thêm người mới. Một kênh có CPA ổn định nhưng Frequency quá cao vẫn không thể scale vì phân phối sẽ chỉ lặp lại vào nhóm người cũ.

Cách đánh giá:

• Frequency < 4: tệp còn rộng, scale sẽ tiếp cận được người mới.

• Frequency 4-7: vẫn scale được nhưng cần kiểm soát CPA.

• Frequency > 8-10: tệp đã bão hoà, scale sẽ làm CPA tăng mạnh mà không có thêm đơn.

Nếu không theo dõi tần suất quảng cáo, marketer rất dễ tiếp tục bơm tiền vào chính nhóm người đã xem quảng cáo nhiều lần nhưng không mua, dẫn đến chi phí tăng nhưng không có thêm doanh thu.

BƯỚC 3: Đo hiệu quả tăng trưởng thật bằng Incremental Orders

Incremental Orders là số đơn tăng thêm khi bạn tăng ngân sách. Đây là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá việc scale có thực sự mang lại tăng trưởng hay chỉ làm chi phí đội lên.

Cách đánh giá:

• Tăng ngân sách 20% mà đơn tăng 10-15%: kênh đáp ứng tốt, có thể scale tiếp.

• Tăng ngân sách 20% nhưng đơn chỉ tăng 3-5%: hiệu suất đang giảm.

• Tăng ngân sách 30-50% nhưng đơn tăng không đáng kể: kênh gần như không còn room.

Không chỉ số nào cho marketer thấy khả năng scale rõ ràng như Incremental Orders, vì nó đo trực tiếp phần tăng thêm chứ không phải tổng số đơn. Nếu không theo dõi chỉ số này, marketer dễ rơi vào ảo giác: “Tăng ngân sách thì đơn sẽ tăng tương ứng”. Nhưng thực tế khi kênh bắt đầu kém hiệu quả, ngân sách tăng thêm thường bị tiêu vào các nhóm đối tượng ít quan tâm, ít chuyển đổi, dẫn đến chi nhiều hơn nhưng phần chi thêm không tạo ra chuyển đổi mới đủ để bù lại chi phí.

BƯỚC 4: Dự báo doanh thu tăng thêm để quyết định mức scale tối ưu

Kỹ thuật dự báo Predictive Analytics - Slide là một phần trong khóa học Data Analysis with Power BI

Khi đã biết CPA ổn định, tần suất chưa bão hoà và đơn tăng thêm còn tốt, marketer có thể dự báo doanh thu tăng thêm dựa trên dữ liệu quá khứ.

Cách dự báo đơn giản:

• Xác định baseline của tuần hiện tại: gồm ngân sách, CPA, số đơn.

• Xem lại các lần tăng ngân sách trước (2-3 lần gần nhất) để hiểu: mỗi lần scale, số đơn tăng thêm được bao nhiêu.

• Ước tính doanh thu tăng thêm nếu tiếp tục tăng ngân sách 10–20%, dựa trên xu hướng thực tế từ bước trên.

Sau khi có dự báo, chỉ nên scale đến mức mà incremental orders vẫn tăng tương ứng với ngân sách. Nếu không kiểm tra kỹ, marketer rất dễ “over-scale”: ngân sách tăng gấp đôi nhưng doanh thu chỉ nhích nhẹ, vì phần tiền tăng thêm không tạo ra đơn mới tương xứng.

Đọc thêm: Tìm hiểu 04 giai đoạn phân tích dữ liệu – Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics

Tạm kết

Performance chỉ bền vững khi được dẫn dắt bởi tư duy phân tích và khả năng đọc đúng tín hiệu từ dữ liệu. Trong thời đại mà bất định trở thành “trạng thái bình thường mới”, mindset này chính là lợi thế cạnh tranh của đội ngũ Marketing.

Nếu bạn muốn củng cố tư duy khai thác và phân tích dữ liệu để ra quyết định chiến lược, hãy tham khảo khóa học Analytics for Strategy của TM Data School.

Khóa học Analytics for Strategy – Ứng dụng phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược

Khóa học trang bị cho bạn:

1. Tư duy phân tích dữ liệu (Data Analysis) – Ra quyết định chiến lược khi có đủ dữ liệu:

• Đặt đúng câu hỏi cho dữ liệu để đảm bảo dữ liệu hỗ trợ tốt cho việc ra quyết định

• Học cách đọc số, phân tích và diễn giải dữ liệu định lượng bằng tư duy thống kê

• Thiết kế báo cáo và phân tích giúp hỗ trợ quyết định, thay vì chỉ để trình bày cho đẹp

2. Tư duy ra quyết định (Decision Science) – Ra quyết định chiến lược trong điều kiện không chắc chắn:

• Áp dụng xác suất và mô hình định lượng để lựa chọn phương án tối ưu khi dữ liệu không đầy đủ

• Rèn luyện tư duy chiến lược và ra quyết định định tính với các mô hình như decision trees, payoff matrix,…

Kết hợp cả yếu tố định lượng (quantitative) và định tính (qualitative), khóa học sẽ giúp bạn biến dữ liệu thành hành động chiến lược và tự tin ra quyết định trong điều kiện dữ liệu không đầy đủ.

Chuyện là cuối tuần vừa rồi không bị deadline dí nên mình có thử ngồi làm bài Midterm khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School. Đề bài là: Phân tích hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh cho công ty Global Retail với dữ liệu hơn 40,000 khách hàng.

Dưới đây là thông tin chi tiết về dataset:

Mày mò làm bài tập suốt 3 ngày 3 đêm (và 7749 công thức Excel sau đó 🥲), cuối cùng mình cũng rút ra được kha khá kinh nghiệm khi làm một bản Dashboard Campaign Performance. Cái mà trước đây mình vẫn hay nghĩ chỉ cần “vẽ vài cái biểu đồ” là xong.

Dưới đây là 4 tab chính để cho vào Dashboard Marketing mà mình đã rút ra được trong quá trình làm, mọi người tham khảo nha:

1. Tổng quan hiệu quả chiến dịch (Campaign Overview)

Trước khi bắt đầu thu thập, xử lý hay làm sạch dữ liệu, việc đầu tiên mình làm là xem những file sheet có sẵn để kiểm tra mình đang có những dữ liệu gì.

Một trong những điều quan trọng của phần này là hãy đặt câu hỏi: “Mình đang cần giải quyết vấn đề nào của doanh nghiệp?”. Bước này giúp mình xác định rõ mục tiêu của bản báo cáo, từ đó định hướng cách mình xây dựng, thu thập và trình bày thông tin trong dashboard.

💡 Ví dụ như trong bài tập trên, việc đặt câu hỏi sẽ giúp mình có cái nhìn tổng quan về chiến dịch và hiểu rõ vấn đề cần phải giải quyết. Đó là phân tích hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh của công ty.

Trong phần này, các bạn cũng cần phải đưa ra một vài chỉ số quan trọng (Key Cards) để giúp người xem có cái tổng quát về tình hình và hiệu quả của chiến dịch. Ví dụ:

• Impressions (lượt hiển thị)

• Clicks (lượt nhấp)

• CTR (%)

• Conversion Rate (%)

• Revenue / ROAS,...

💡 Trong bài tập trên, để đánh giá về hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh nên mình đã highlight một vài chỉ số là lượt clicks, impressions, CTR, revenue,... để người xem nhìn vào là biết ngay: chiến dịch này đang đạt kỳ vọng hay không.

Có một cách khá hay để giúp mọi người phân tích vấn đề đó là dùng Issue Tree để chia nhỏ các phần cho dễ hình dung nha. Đây là hình minh họa mình dùng cho bài tập lần này.

2. Phân tích hiệu suất theo từng chiến dịch

Sau phần tổng quan, mình đi sâu vào từng chiến dịch để xem kênh nào đang “ăn tiền” nhất. Đây là phần khiến mình tốn nhiều thời gian nhất vì cần vừa tổng hợp dữ liệu vừa đảm bảo cách so sánh hợp lý. Mục tiêu của phần này là xác định chiến dịch nào đang hoạt động hiệu quả nhất, từ đó đưa ra những sự điều chỉnh để tối ưu ngân sách.

Dựa vào bảng “Campaign” dưới đây, mình có chọn những chỉ số để đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch:

• Tỷ lệ CTR và Conversion Rate theo từng chiến dịch.

• Phân tích chi phí và hiệu quả ngân sách bỏ ra so với lợi nhuận thu về.

💡 Sau khi chọn các chỉ số và lập được biểu đồ, mình đã có thể dễ dàng đưa ra kết luận:

• Black Friday & Cyber Monday là campaign hiệu quả nhất về mặt kinh doanh: ROI cao nhất dù ad spend không cao nhất, cho thấy khả năng tận dụng rất tốt nhu cầu mua sắm cao điểm.

• Tet Holiday cũng là một campaign nổi bật: conversion rate cao, CTR tốt và ROI ở mức khá, phản ánh chất lượng traffic và khả năng chuyển đổi mạnh.

• Back-to-School Promo và Summer Sale 2024 có mức đầu tư cao nhưng ROI chỉ ở mức trung bình, cho thấy hiệu quả chưa tương xứng với ngân sách bỏ ra, cần tối ưu thêm về thông điệp hoặc ưu đãi.

• Christmas và Flash Discount có hiệu suất ổn định nhưng không nổi bật: conversion rate và CTR ở mức trung bình, phù hợp vai trò duy trì doanh thu hơn là campaign bứt phá.

• Winter Collection 2025 là campaign kém hiệu quả nhất: CTR và conversion rate tương đối tốt nhưng ROI thấp, cho thấy chi phí cao hoặc giá trị đơn hàng chưa đủ bù ngân sách quảng cáo.

💡 Kinh nghiệm rút ra:

Mình nhận ra một lỗi khá phổ biến khi làm báo cáo: nhiều người chỉ dừng ở việc “xếp hạng” các chiến dịch. Nhưng để thật sự hữu ích, phần này nên có phân tích nguyên nhân, vì sao chiến dịch đó tốt, chiến dịch kia chưa. Ví dụ như chiến dịch A có CTR cao do visual bắt mắt, nhưng ROAS thấp vì target quá rộng.

3. Phân tích vai trò và mức độ đóng góp của các kênh (Channel Contribution)

Sau khi biết chiến dịch nào tốt nhất, mình muốn hiểu sâu hơn: kênh nào đang đóng góp chính cho hiệu quả đó? Mục đích là đánh giá hiệu quả từng kênh, từ đó phân bổ ngân sách theo mục tiêu, và điều chỉnh chiến lược nội dung phù hợp với từng nền tảng.

Tương tự mình cũng vẫn dùng bảng “Campaign” để so sánh.

💡 Ví dụ: Ở phần này, dashboard của mình chỉ theo dõi ba chỉ số chính: Ad Spend (ngân sách), Revenue (doanh thu) và Impressions (lượt hiển thị). Điều mình quan tâm là mối tương quan giữa chi phí và kết quả : Kênh nào đang mang lại doanh thu xứng đáng với số tiền bỏ ra, và kênh nào đang “ăn ngân sách” mà hiệu quả không rõ ràng.

Qua biểu đồ, mình dễ dàng thấy được:

• Facebook, Google Ads và TikTok là các kênh được ưu tiên ngân sách lớn nhất, với ad spend ở mức tương đương (~$2M), cho thấy đây là các kênh trọng tâm trong chiến lược phân phối quảng cáo.

• Google Ads và TikTok tạo ra lượng impressions và clicks cao nhất, phản ánh khả năng tiếp cận và thu hút traffic tốt ở quy mô lớn.

• Facebook có mức độ tiếp cận và tương tác ở mức trung bình so với hai kênh trên, đóng vai trò ổn định trong việc duy trì traffic.

• E-commerce Ads có ngân sách, impressions và clicks thấp nhất, cho thấy kênh này chỉ đóng vai trò bổ trợ, không phải kênh chính trong các chiến dịch.

4. Phân tích đối tượng khách hàng (Audience Insights)

Đây cũng là một phần rất quan trọng khi phân tích hiệu quả của một chiến dịch marketing. Nếu các phần trước nói về hiệu suất chiến dịch, thì phần này giúp mình hiểu ai là người đang thực sự mang lại kết quả.

Một số chỉ số, thông tin chính mà mình dùng để phân tích trong case này:

• Nhân khẩu học: Giới tính, độ tuổi, khu vực

• Hành vi & tương tác: Engagement score

• Hiệu quả chuyển đổi: Conversion rate (CCR), purchase history, total spent / revenue

Sau khi đã phân tích xong số liệu, đây là những biểu đồ mình đã vẽ được:

💡 Từ đây, mình kết luận được những ý chính sau:

• Theo location: Christianfort và Northfield có mức chi tiêu cao, nhưng CCR cao nhất lại nằm ở East William, cho thấy phân bổ ngân sách theo khu vực chưa hoàn toàn tương xứng với hiệu quả chuyển đổi.

• Theo giới tính: Nam giới có purchase history và engagement score cao hơn nữ, cho thấy đây là nhóm khách hàng tương tác và mua hàng tích cực hơn.

• Theo độ tuổi: Nhóm 45–54 có CCR cao nhất, trong khi nhóm 18–24 chi tiêu thấp và chuyển đổi kém hơn; hiệu quả chuyển đổi tăng dần theo độ tuổi.

Tóm lại với những gì mình chia sẻ thì một dashboard tốt không chỉ đẹp, mà còn phải giúp bạn:

• Hiểu chiến dịch đang ở đâu,

• Biết kênh nào sinh lời nhất,

• Và quan trọng nhất: nắm được ai là khách hàng tiềm năng để đầu tư đúng chỗ.

Dưới đây là những kinh nghiệm mình rút ra được sau khi hoàn thiện báo cáo này. Còn bạn thì sao? Dashboard marketing của bạn hiện đang hiển thị những chỉ số nào, đã kể được “câu chuyện” đằng sau chiến dịch chưa? Nếu bạn có cách làm hay insight thú vị hơn, chia sẻ cùng mình nhé, biết đâu lại học được thêm vài “tips” mới khi làm dữ liệu.

Hoặc nếu bạn muốn học một cách bài bản hơn: từ việc xác định vấn đề, phân tích dữ liệu, cho đến trực quan hóa và xây dựng dashboard chuyên nghiệp, bạn có thể tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School nhé!

Và đừng quên subscribe để nhận được email về các bài post mới nhất!

Nếu bạn đang muốn apply vào Viettel, CMC Global, Base.vn (FPT) hay các doanh nghiệp Tech lớn nhưng chưa rõ cần chuẩn bị gì, sự kiện dưới đây sẽ cho bạn một góc nhìn đầy đủ và thực tế nhất.

Webinar sẽ mang đến cho bạn định hướng rõ ràng để bước vào ngành Tech, thông qua góc nhìn tuyển dụng trực tiếp từ 4 speakers:

• Đại diện Base.vn (FPT): Chị Diệu Linh - Head of HR

• Đại diện CMC Global: Anh Hoàng Văn Sinh - Delivery Manager

• Đại diện Viettel: Anh Trường Giang - AI Engineer

• Đại diện ĐH Bách Khoa Hà Nội: TS. Hà Trang - Giám đốc Chương trình Business Analytics

Bạn sẽ nhận được gì sau 60 phút?

✔ Bức tranh toàn cảnh & cập nhật nhất về thị trường nhân lực Tech thời AI
✔ Vị trí nào sẽ biến mất – xuất hiện – phát triển mạnh trong tương lai
✔ Bộ kỹ năng lõi để trở thành ứng viên tiềm năng của Viettel, CMC Global, Base.vn
✔ Lộ trình học tập rõ ràng dù bạn xuất phát từ Kinh tế/Marketing/Business
✔ Lời khuyên thực chiến từ nhà tuyển dụng và chuyên gia AI/Data

Đăng ký sự kiện miễn phí tại đây

Đặc biệt, webinar cũng là sự kiện mở màn & Information Day cho Tomorrow Marketers Business Analytics & Consulting Case Competition 2025 - cánh cửa giúp bạn tiến gần hơn tới internship program tại các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu.

🎉 Coming soon: Career in FMCG Webinar

Ngay sau chuỗi sự kiện về Tech, Tomorrow Marketers sẽ tiếp tục mang đến một webinar mới dành cho những bạn quan tâm đến Career in FMCG - giúp bạn hiểu rõ landscape ngành hàng tiêu dùng nhanh và con đường phát triển sự nghiệp trong các tập đoàn FMCG hàng đầu. Đăng ký để giữ slot tại đây.

Rất mong được gặp bạn tại webinar!

- Bạn có từng cảm thấy “có gì đó sai sai” khi đọc phân tích từ team, nhưng vẫn phải gật đầu, duyệt theo cảm tính vì... không biết check xem phân tích “liệu có bị misleading không” thế nào?

Trong thời đại mà mọi quyết định marketing đều xoay quanh data, chúng ta sử dụng rất nhiều số liệu, biểu đồ, thậm chí cả mô hình để đưa ra chiến lược. Nhưng đáng tiếc, không phải lúc nào phần phân tích của chúng ta cũng đúng.

Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ chúng ta không biết đánh giá chất lượng của một bài phân tích.

Phân tích đó có hợp lý không? Có bias không? Có dẫn đến kết luận sai không?

Nhiều chiến dịch thất bại không phải vì ý tưởng tệ hay triển khai kém, mà vì cả team từ manager, leader đến team member đều đang tin tưởng vào một phân tích sai ngay từ đầu. Những lỗi nhỏ, khó nhận ra khi phân tích như chọn sai dữ liệu, nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả, hiểu nhầm insight có thể khiến cả phòng marketing đi lệch hướng mà không hề hay biết.

Đây là những nội dung chuyên sâu sẽ có trong Master Class #17: Flaws in Marketing Analytics - Những sai lầm trong phân tích dữ liệu ảnh hưởng tới chiến lược kém hiệu quả.

Master Class này dành cho ai?

CMO, Manager, Team Leader (phòng Marketing, Growth, Digital…)

• Thường xuyên phải đọc, đánh giá và ra quyết định dựa trên phân tích từ team

• Nhưng không biết thế nào là một bài phân tích tốt, dễ bị thuyết phục bởi những slide phân tích "có vẻ hợp lý" nhưng tiềm ẩn bias hoặc lỗi tư duy, dẫn đến duyệt nhầm chiến lược và cả team đi sai hướng

Nhóm Marketing Executive/ Junior Analyst:

• Thường xuyên phải làm báo cáo, phân tích hiệu quả chiến dịch, nhưng lại không biết mình có đang mắc phải các lỗi phân tích hay không

• Làm phân tích dễ bị question ngược từ cấp trên nhưng không phản biện, không chứng minh được quan điểm hoặc kết luận của mình

Bạn sẽ nhận được gì khi tham gia Master Class này?

• Hiểu rõ những “lỗi đọc số” chết người thường xuyên xuất hiện trong biểu đồ và các bài phân tích tưởng chừng rất logic. Đây là nguyên nhân khiến nhiều chiến lược marketing thất bại ngay từ khâu tư duy dữ liệu, dù không ai nhận ra.

• Nắm được tư duy phân biệt rõ ràng giữa tương quan và nhân quả, tránh những kết luận sai lầm như “chỉ số tăng là do chiến lược hiệu quả”. Từ đó, đưa ra chiến lược dựa trên logic dữ liệu đáng tin cậy, không phải cảm tính.

• Không chỉ học lý thuyết, mà được thực hành ngay với case thực tế: Trước buổi học, học viên sẽ nhận pre-class assignment là một bài phân tích ngắn dựa trên data giả định. Trong lớp, giảng viên sẽ cùng phân tích, bóc tách lỗi sai từ đó giúp bạn khắc sâu kiến thức.

Đây là buổi học có hàm lượng chuyên môn cao, thiết kế đặc biệt cho người đã từng làm hoặc đang phải ra quyết định dựa trên các báo cáo dữ liệu marketing.

Đừng để dữ liệu - lẽ ra là lợi thế trở thành vật cản trong quá trình ra quyết định chỉ vì một vài phân tích sai lầm.

Đăng ký ngay để nhận vé tham dự miễn phí

🎁 Quà tặng từ chương trình

5 suất quà may mắn bao gồm:

• 1 suất học bổng 75% khi đăng ký khóa Data Analysis hoặc khóa Decision Science

• 4 suất học bổng 30% khi đăng ký Professional Data Analyst Program

Điều kiện tham gia: Đăng ký tham gia Master Class, tham gia chương trình và ở lại đến phần quay số may mắn (ở cuối chương trình)

Cách thức nhận quà: Tham gia Master Class để xem kết quả ở phần quay số may mắn và Liên hệ/ hoặc đợi bộ phận tư vấn của Tomorrow Marketers liên hệ qua Fanpage Tomorrow Marketers

Thời gian sử dụng: Trong vòng 1 tháng từ lúc công bố người thắng giải

Lean Analytics – Phân tích dữ liệu tinh gọn là một cuốn sách thực tế, không màu mè. Nó trả lời một câu hỏi đơn giản nhưng sống còn: “Cần đo cái gì, vào lúc nào, và để làm gì?”. Tác giả không dạy bạn “đo mọi thứ” mà giúp bạn học cách chọn ra một vài chỉ số sẽ thực sự đẩy mô hình kinh doanh của bạn tiến lên.

Giới thiệu sách Lean Analytics

‘Lean Analytics’, bản tiếng Việt là ‘Phân tích dữ liệu tinh gọn’, là một quyển sách được xuất bản năm 2013 bởi Alistair Croll và Benjamin Yoskovitz. Quyển sách viết về phương pháp phát triển khởi nghiệp tinh gọn, dựa trên nền tảng phân tích dữ liệu.

Nội dung của ‘Lean Analytics’ bao gồm bốn phần chính:

• Giới thiệu về tư duy phân tích dữ liệu

• Giới thiệu tổng quan về các loại metrics cần chú ý đối với 6 loại mô hình kinh doanh khác nhau.

• Giải thích các loại dữ liệu khác nhau trong vòng đời của một doanh nghiệp

• Giới thiệu phương pháp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong một tổ chức – được phân thành các loại hình khởi nghiệp như B2B, B2C và Intrapreneurs (hệ thống cho phép các nhân viên được khởi nghiệp trong chính công ty họ đang làm việc).

Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ những điểm chính từ hai phần đầu tiên của sách – nơi bạn sẽ học được tư duy phân tích dữ liệu nền tảng và cách xác định các metrics quan trọng cho 6 loại hình kinh doanh khác nhau. Nếu bạn đang xây sản phẩm, làm marketing hay bắt đầu một dự án mới, đây là một trong những cuốn sách nên đọc.

Tại sao cần tư duy phân tích dữ liệu?

Mình từng nghĩ phân tích dữ liệu là việc của… team data. Nhưng càng làm sản phẩm, mình càng nhận ra: nếu không tự trang bị cho mình một tư duy phân tích dữ liệu cơ bản, thì rất dễ rơi vào cái bẫy lớn nhất: lừa dối chính mình bằng những con số “có vẻ đúng”.

Theo hai tác giả Croll và Yoskovitz của Lean Analytics, mục đích lớn nhất của việc phân tích là để nhìn thẳng vào những facts phơi bày rõ hiệu suất thực tế của doanh nghiệp, chứ không phải những cảm giác mơ hồ như “mình nghĩ là nó đang ổn” hay “có vẻ người dùng thích đấy”. Khi có dữ liệu, bạn sẽ ít ra quyết định theo cảm tính hơn và đó là một bước tiến lớn.

Điều khiến mình tâm đắc ở Lean Analytics là nó không khuyến khích bạn đo mọi thứ. Trái lại, nó buộc bạn phải tư duy kỹ càng về câu hỏi gốc rễ: điều gì thực sự quan trọng trong giai đoạn này? Chỉ khi bạn tập trung vào một vài chỉ số đủ “nặng ký”, những thứ có thể dẫn đến thay đổi thực sự, thì phân tích mới có giá trị. Còn nếu ôm đồm quá nhiều metrics cho “bằng bạn bằng bè”, bạn chỉ đang phí nguồn lực và thời gian.

Thông qua quyển sách, các tác giả sẽ cung cấp cho bạn một bản hướng dẫn, những công cụ và case study nhằm chứng minh: Tập trung vào dữ liệu là một yếu tố cốt lõi trong thành công của mọi startup.

Ngoài ra, các doanh nghiệp sẽ dễ thành công hơn nếu thực hiện chu trình “Build – Learn – Measure” (Xây dựng – Tìm hiểu – Đo lường). Cụ thể hơn, hãy bắt đầu bằng việc xây dựng một sản phẩm nhỏ, vừa đủ đáp ứng nhu cầu người dùng, sau đó đo lường và rút kinh nghiệm từ những phép đo để xây dựng và hoàn thiện sản phẩm ban đầu.

‘Lean Analytics’ nằm trong bước Đo lường của vòng tròn trên.

6 Business Models phổ biến và những metrics tương ứng

Một trong những phần mình thấy hay nhất của Lean Analytics là cách mà cuốn sách chia nhỏ tư duy phân tích thành từng mô hình kinh doanh cụ thể. Mỗi loại hình sẽ có những “đòn bẩy” khác nhau, điều quan trọng là bạn cần biết mình đang chơi trò chơi nào, và luật chơi là gì.

#1. Thương mại điện tử

Đây là một mô hình đang phát triển rất mạnh những năm gần đây. Với mô hình kinh doanh này, doanh nghiệp sẽ trực tiếp bán hàng trên các nền tảng kỹ thuật số. Các giao dịch là một lần. Hàng hóa được bán có thể là digital như file âm nhạc, hoặc các mặt hàng vật lý. Ví dụ, Uniqlo bán quần áo thông qua trang web http://uniqlo.com/ và Apple bán nhạc thông qua Kho nhạc iTunes.

Sau đây là một vài metrics quan trọng đối với mô hình TMĐT:

1. Tỷ lệ chuyển đổi (conversion): số lượng khách truy cập vào cửa hàng trực tuyến và thực hiện mua hàng.

2. Kích thước giỏ hàng (shopping cart size): mỗi người mua đó chi bao nhiêu.

3. Tỷ lệ từ bỏ (abandonment): số người từ bỏ mua hàng trong quá trình đặt hàng.

4. Số lượng mua hàng mỗi năm: thể hiện loại hình thương mại điện tử của doanh nghiệp.

• Loại hình mua lại (acquisition mode): khi số lượng khách hàng mua lại ít hơn 40%. Với loại hình này, ta cần tập trung vào việc thu hút khách hàng mới và bỏ qua các chương trình khách hàng thân thiết. Ví dụ: một cửa hàng thiết bị leo núi.

• Loại hình kết hợp (hybrid mode): khi 40-60% người mua năm ngoái sẽ mua trong năm nay. Doanh nghiệp cần cân bằng giữa khách hàng mới và khách hàng cũ. Ví dụ: nền tảng TMĐT Zappos.

• Loại hình trung thành (loyalty mode): khi hơn 60% người mua năm ngoái sẽ mua hàng trong năm nay. Trọng tâm của chiến lược là sự trung thành, khuyến khích các khách hàng hiện có mua thường xuyên hơn. Ví dụ: Amazon.

5. Chi phí thu hút khách hàng (customer acquisition cost): Bao gồm các chi phí liên quan đến marketing và sales.

6. Hiệu quả của từ khóa tìm kiếm (search keyword effectiveness).

7. Doanh thu trên mỗi khách hàng (revenue per customer).

8. Thời gian vận chuyển (shipping time): một metric cần thiết để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng.

#2. SaaS (Software as a Service) – Phần mềm dịch vụ

Làm sản phẩm SaaS giống như duy trì một mối quan hệ dài hạn. Không phải ai đăng ký cũng trả tiền, và không phải ai trả tiền cũng ở lại. Trước đây mình tưởng “có user là ngon rồi”, nhưng Lean Analytics giúp mình nhìn thấy được những “lỗ hổng vô hình” qua từng chỉ số.

Các metrics quan trọng đối với mô hình SaaS:

1. Tỷ lệ chú ý (attention): số lượng khách truy cập kênh/ sản phẩm.

2. Tỷ lệ đăng ký (enrolment): số khách truy cập trở thành người dùng miễn phí hoặc dùng thử.

3. Tỷ lệ chuyển đổi (conversion): số lượng người dùng trở thành khách hàng trả tiền.

4. Churn rate: tỷ lệ khách hàng rời đi.

5. Stickiness: tần suất khách hàng sử dụng sản phẩm.

6. Mức độ viral: khả năng khách hàng sẽ giới thiệu sản phẩm tới những người khác

7. Doanh thu trên mỗi khách hàng.

8. Chi phí thu hút khách hàng (CAC).

9. Upselling: số lượng khách hàng chuyển sang một mức sử dụng cao hơn trong một giai đoạn cụ thể (ví dụ, từ dùng phiên bản miễn phí sang phiên bản trả phí).

10. Giá trị vòng đời khách hàng (CLV).

11. Độ tin cậy: công ty đã nhận được bao nhiêu khiếu nại từ khách hàng.

12. Tỷ lệ hoàn trả chi phí thu hút khách hàng: số ngày/tháng cần bỏ ra để thu hồi CAC trên một khách hàng.

#3. Ứng dụng di động miễn phí

Mô hình này cung cấp một ứng dụng di động miễn phí, nhưng kiếm tiền từ các tính năng trong trò chơi hoặc quảng cáo. Điều này nghĩa là các ứng dụng di động trả phí không được gộp vào mô hình này. Với một ứng dụng di động miễn phí, quá trình thu lợi nhuận sẽ phức tạp hơn do bạn đang kiếm tiền từ người dùng miễn phí.

Các metrics cần đo lường:

1. Lượt tải xuống: có bao nhiêu người đã tải ứng dụng.

2. Tỷ lệ kích hoạt (activation rate): tỷ lệ % số người tải xuống ứng dụng, khởi động nó và tạo một tài khoản.

3. Phần trăm người dùng hoạt động: lượng người dùng hàng ngày (DAU) và hàng tháng (MAU).

4. Số phần trăm người dùng trả tiền.

5. Churn rate: bao nhiêu khách hàng gỡ cài đặt ứng dụng, hoặc chỉ sử dụng trong một khoảng thời gian ngắn.

6. Chi phí thu hút khách hàng (CAC).

7. Thời gian để thực hiện giao dịch đầu tiên: mất bao lâu để người dùng thực hiện trả tiền lần đầu tiên.

8. Giá trị vòng đời khách hàng (CLV).

9. Tỷ lệ đánh giá (Ratings click-through): Số % người dùng để lại đánh giá cho ứng dụng.

10. Virality: mức độ viral.

11. Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (Average Revenue Per User – ARPU).

#4. Trang web truyền thông

Media website là một trang web kiếm tiền bằng quảng cáo. Ví dụ: Thời báo New York, Bloomberg hay Vox Media. Điều quan trọng là doanh nghiệp cần cân bằng giữa content và quảng cáo.

Những metrics cần lưu ý:

1. Lượng khách truy cập độc nhất (Unique visitors): tổng số khách truy cập không bị trùng lặp cho mỗi khoảng thời gian.

2. Churn rate: Tỷ lệ khách rời đi.

3. Tỷ lệ click cho mỗi phiên truy cập (Sessions to clicks ratio): tỷ lệ giữa số lần người đọc click vào trang web từ các công cụ tìm kiếm hoặc nguồn bên ngoài, so với một phiên truy cập thực tế khi khách hàng tương tác với trang web.

4. Thời gian tương tác (engaged time): thời gian khách hàng bỏ ra để đọc nội dung và tương tác với website.

5. Số lượt quảng cáo (Ad inventory): số lượt xem trang có khả năng thu lợi nhuận.

6. Tỷ lệ quảng cáo (hoặc chi phí cho mỗi lượt tương tác) – Ad rates (cost per engagement).

7. Tỷ lệ click (Click-through rate).

8. Mức độ cân bằng giữa content và quảng cáo (Content/advertising balance).

#5. Nền tảng với content được tạo bởi người dùng

Nếu bạn đang làm một cộng đồng, bạn sẽ hiểu cảm giác “user đông mà không ai nói gì” nó khó chịu thế nào. Đó là lý do Lean Analytics không nói về lượng người dùng, mà nói về chất lượng tương tác trong cộng đồng.

Nếu doanh nghiệp bạn thuộc loại hình này, cần đo lường những metrics sau:

1. Số lượng người dùng tương tác: tần suất khách hàng quay lại sử dụng sản phẩm.

2. Số ngày trung bình kể từ lần truy cập cuối cùng: con số này cũng sẽ cung cấp cho bạn thông tin về lượng khách truy cập. Tuy nhiên, cần phải xác định một điểm cắt (ví dụ: 30 ngày) để không bị trùng với tỷ lệ churn.

3. Tỷ lệ nội dung được tạo (Content creation): Số % khách truy cập tương tác với content theo một cách nào đó, ví dụ như viết bài, bình luận, upvote, thích và chia sẻ.

4. Lượt tải content thành công (Content upload success): % người dùng tải nội dung của họ lên mạng xã hội thành công.

5. Tỷ lệ thay đổi kênh tham gia (Engagement funnel changes): tỷ lệ website của bạn giúp chuyển đổi người dùng đến những mức độ tương tác cao hơn.

6. Giá trị của nội dung được tạo (Value of created content): những lợi ích mà content đem lại cho doanh nghiệp. Ví dụ: Đối với các diễn đàn thì review là quan trọng, Facebook là kho quảng cáo còn Pinterest là tỷ lệ click trên các đường link quảng cáo hiển thị trên nội dung được tạo bởi người dùng.

7. Mức độ chia sẻ và lan truyền nội dung.

8. Tính hiệu quả của thanh thông báo (Notification effectiveness): % người dùng sẽ thực hiện một hành động cụ thể khi nhận được thông báo từ ứng dụng.

#6. Nền tảng thương mại điện tử hai chiều (Marketplace)

Trong trường hợp này, doanh nghiệp sẽ kiếm được tiền khi người mua và người bán trao đổi hàng hoá và tiền thông qua nền tảng TMĐT. Một trong những ví dụ điển hình: Shopee, eBay, Airbnb,.. Mô hình này khác với mô hình #1 ở chỗ, người dùng sẽ là người mua bán, còn doanh nghiệp sẽ đóng vai trò một bên trung gian.

Các metrics từ mô hình #1 cũng sẽ được áp dụng ở mô hình này vì quá trình giao dịch là như nhau. Ngoài ra, sau đây là một vài metrics đặc trưng khác:

1. Mức tăng trưởng người mua và người bán (Buyer and seller growth): tỷ lệ doanh nghiệp đang thu hút thêm người mua và người bán mới, được đo bằng tỷ lệ quay lại và số người dùng tương tác. Ví dụ: một người bán đang tương tác là người đã đăng bán hàng trong vòng 30 ngày.

2. Mức tăng trưởng hàng tồn kho (Inventory growth): tốc độ người bán đang bổ sung hàng hóa.

3. Độ linh hoạt của việc tìm kiếm (Search effectiveness): hãy kiểm tra những gì người mua đang tìm kiếm và xác định xem liệu nó có phù hợp với danh sách hàng tồn kho mà bạn đang xây dựng. Theo dõi các từ khóa không cho ra kết quả cũng như các từ khóa thường được tìm kiếm.

4. Kênh chuyển đổi (Conversion funnels): tỷ lệ chuyển đổi của các mặt hàng được bán và những phân khúc tiết lộ lý do chúng được mua. Theo dõi % người dùng hài lòng với các giao dịch.

5. Xếp hạng và những dấu hiệu của lừa đảo: theo dõi đánh giá và xếp hạng cho người mua và người bán, tìm kiếm dấu hiệu của việc lừa đảo và nội dung của các bình luận. Theo dõi tỷ lệ % các tài khoản bị gắn mác sai phạm.

6. Metrics về giá cả: liệu người bán đang đặt giá quá cao hoặc đang phá giá.

Tạm kết

Lean Analytics không đơn thuần là một cuốn sách về các chỉ số. Nó giống như một bản đồ giúp người làm sản phẩm, marketing hay vận hành hiểu rõ mình đang ở đâu, nên tập trung vào điều gì, và làm thế nào để không bị ngập trong biển dữ liệu. Hy vọng nội dung tóm tắt này sẽ là điểm khởi đầu giúp bạn nhìn lại cách mình đang theo dõi, đánh giá và hành động từ dữ liệu.

Sở hữu tư duy phân tích dữ liệu là kỹ năng vô cùng quan trọng nếu bạn muốn “đọc vị” loạt insights và khai thác triệt để sức mạnh từ lượng dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể tham gia khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers, để rèn luyện tư duy phân tích dữ liệu qua nhiều case study của đa dạng ngành hàng, cùng các Trainers nhiều năm kinh nghiệm trong nghề nhé!

Trên thực tế, market size có rất nhiều ý nghĩa đối với doanh nghiệp, và bạn có thể áp dụng những cách khác nhau để tính market size. Trong bài viết này, Insight Ouch! sẽ giới thiệu đến bạn cách tính market size dựa trên survey data.

Market size có ý nghĩa như thế nào đối với doanh nghiệp?

Trước khi đi vào tính market size, bạn cần xác định mục đích của việc tính toán này đối với doanh nghiệp của mình. Dưới đây là một số ứng dụng của việc tính market size.

Mở rộng kinh doanh sang thị trường mới

Nếu một doanh nghiệp muốn mở rộng kinh doanh sang thị trường mới, cho dù đó là thị trường trong nước hay quốc tế, tính market size sẽ giúp họ đánh giá tổng quan thị trường và dự đoán những lợi ích đạt được/ rủi ro gặp phải khi nhắm đến một nhóm khách hàng cụ thể tại thị trường mới đó.

Tung sản phẩm hoặc dịch vụ mới ra thị trường

Trước khi tung ra một sản phẩm/ dịch vụ mới, các công ty cần thử nghiệm tính hiệu quả của các cải tiến mới để đo lường mức độ tiềm năng và hoàn thiện ý tưởng về sản phẩm/ dịch vụ đó trước khi đưa ra thị trường. Để tiến hành thử nghiệm, công ty cần tính được market size, sau đó xác định khách hàng mục tiêu và số lượng người thuộc nhóm khách hàng đó trên thị trường. Điều này sẽ giúp công ty thử nghiệm chính xác mức độ phù hợp của các sản phẩm, dịch vụ hoặc thông điệp cho chiến dịch quảng cáo mới trên một mẫu nhỏ thuộc nhóm khách hàng mục tiêu trước khi tung ra thị trường.

Tối ưu hóa chi phí cho mỗi chiến dịch quảng cáo

Khi đo lường hiệu quả quảng cáo, các thương hiệu cần thu thập càng nhiều thông tin về mức độ tiềm năng của thị trường càng tốt. Đo lường số người tiếp cận được quảng cáo cũng giúp các thương hiệu rất nhiều trong việc tối ưu hóa nội dung và chi phí cho quảng cáo sau này.

Đạt mục tiêu kinh doanh và nhận được đầu tư

Nắm được giá trị của thị trường bạn đang sở hữu sẽ giúp các thương hiệu khác dễ dàng nhìn thấy giá trị của doanh nghiệp bạn. Nếu bạn có thể đào sâu vào các dữ liệu và mô tả được nhóm khách hàng mục tiêu, số lượng khách hàng dự kiến sẽ mua sản phẩm/ dịch vụ của bạn và lợi nhuận dự kiến ​​cho mỗi lần bán, bạn có thể ước tính chính xác tỷ lệ ROI cho các đối tác và nhà đầu tư tiềm năng của mình.

Cách tính market size dựa trên survey data

1. Bắt đầu từ những gì có sẵn

Đối với các start-up mới, nếu chưa xác định được đối tượng mục tiêu cho mình, nhìn vào các đối thủ trong ngành cũng là một cách tốt để bắt đầu. Ngoài ra, có rất nhiều báo cáo, nguồn dữ liệu và những thông tin tổng quan về người tiêu dùng hiện tại có thể được sử dụng để xác định đối tượng mục tiêu ban đầu của doanh nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ về các nguồn dữ liệu sẵn có mà bạn nên tận dụng:

• Mức độ sử dụng media và các trang nội dung khác.

• Thông tin tổng quan về người tiêu dùng trên toàn cầu.

• Thông tin về người tiêu dùng của một số ngành hàng cụ thể như: ngành mỹ phẩm, du lịch, bán lẻ, v.v…

2. Xác định thị trường mục tiêu

Xu hướng người tiêu dùng và xu hướng ngành hàng là 2 yếu tố cần xem xét, nhưng chúng chỉ giúp bạn giải quyết 1 phần của bài toán xác định thị trường mục tiêu. Khi xác định được thị trường mục tiêu và xây dựng chân dung khách hàng mục tiêu một cách chi tiết, doanh nghiệp sẽ đánh giá được sản phẩm/ dịch vụ của mình có mức độ phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng đến đâu.

Trên trang Global Web Index, các doanh nghiệp có thể bắt đầu sử dụng dữ liệu khảo sát thị trường để phân khúc thị trường và vẽ ra chính xác chân dung khách hàng mục tiêu của mình theo nhân khẩu học, hành vi, lối sống, động lực… Với hàng chục ngàn điểm dữ liệu có thể áp dụng cho các nhóm đối tượng khác nhau, công ty bạn có thể tạo ra một bức tranh rõ ràng về những người sẽ gắn kết với thương hiệu của bạn, những người mà sau cùng sẽ quyết định mua sản phẩm của bạn trong một khu vực hoặc ngành hàng cụ thể.

Tóm lại, tạo ra một bức tranh tổng quan về đối tượng mục tiêu là cơ sở của việc phân tích market size. Do đó, càng nghiên cứu kỹ lưỡng, bạn sẽ càng thu được nhiều dữ liệu giúp tìm ra những tệp khách hàng mới để hướng đến hoặc cần bỏ qua.

3. Khám phá những dữ liệu rộng lớn hơn

Sau khi xác định được nhóm đối tượng mà bạn muốn hướng đến là ai, bạn cần định lượng cụ thể nhóm đối tượng đó. Một trong những lợi ích lớn nhất của việc xác định market size dựa trên dữ liệu khảo sát đó là nó cung cấp ước tính tức thời về số lượng khách hàng của bạn trong một thị trường. Nếu tệp dữ liệu đủ chi tiết, bạn thậm chí còn có thể tính số lượng khách hàng trong một phân khúc mục tiêu của mình trên tổng dân số hoặc trên một khu vực cụ thể. Cuối cùng, bạn có thể vẽ ra chân dung của bất kỳ nhóm khách hàng mục tiêu nào, sau đó Global Web Index sẽ ước tính được có bao nhiêu người thuộc nhóm khách hàng đó ngoài đời thực.

4. Tiến thêm một bước nữa sau khi tính market size

Đối với những dữ liệu khảo sát có thể tùy chỉnh, bạn sẽ dễ dàng kiểm soát các câu hỏi – tức là xác định thị trường mình muốn, các thông tin nhân khẩu học của khách hàng trong thị trường đó và hỏi về sở thích, động lực và nhận thức cụ thể xung quanh (những) thị trường mà bạn đang muốn gia nhập vào.

Quá trình thu thập survey data diễn ra như thế nào?

Dưới đây là một ví dụ giả lập về việc tính market size dựa trên survey data theo các bước nêu trên.

Một thương hiệu cà phê trực tuyến thành công tại Brazil chuyên bán trực tiếp hạt cà phê và vỏ cà phê cho người tiêu dùng đang tìm cách mở rộng sang thị trường sang các khu vực khác ngoài Nam Mỹ. Công ty muốn thực hiện nghiên cứu về tiềm năng thị trường ở từng khu vực, cụ thể là quốc gia nào có nhu cầu về hạt cà phê và vỏ cà phê cao nhất. Quy trình nghiên cứu được thực hiện theo 2 bước như sau:

Bước 1: Đưa các con số cụ thể vào giả thuyết

Thương hiệu này thu thập kết quả khảo sát từ 380,600 đáp viên trên toàn cầu – những người vừa mua cà phê trong vào 1 tháng trước. Tiếp theo, họ phân chia các đáp viên này theo khu vực, rồi tăng thêm số mẫu khảo sát – bao gồm tất cả những người uống cà phê ở mỗi vùng để đưa ra ước tính số lượng dân số thực sự đã mua cà phê ở khu vực đó:

• 160 triệu người tại Trung Quốc (chiếm 14.6% dân số)

• 108 triệu người tại Mỹ (chiếm 10% dân số)

• 88 triệu người tại Ấn Độ (chiếm 12% dân số)

• 52 triệu người tại Indonesia (chiếm 5% dân số)

Kết quả khảo sát cho thấy Trung Quốc là quốc gia có số người mua cà phê thường xuyên cao nhất, bên cạnh đó Mỹ, Ấn Độ và Indonesia là các quốc gia có số lượng người mua tiềm năng. Cuối cùng, khi đã xác định được số lượng người uống cà phê theo khu vực, thương hiệu này so sánh chi phí thành lập doanh nghiệp ở mỗi quốc gia và nhận thấy Ấn Độ là sự lựa chọn tốt nhất.

Bước 2: Đánh giá chân thực về nhu cầu của thị trường

Sau bước 1, công ty cần đảm bảo rằng khách hàng có nhu cầu mua cà phê trực tuyến tại Ấn Độ. Sử dụng tập hợp trọng số (universe weighting), họ thấy rằng có 26,3 triệu người tiêu dùng ở Ấn Độ đã mua cà phê trực tuyến trong tháng trước, ngoài ra con số này còn có thể cao hơn 12% so với số người tiêu dùng trực tuyến trung bình. Nhưng trước khi đưa ra bất kỳ một quyết định nào, công ty muốn chắc chắn rằng khách hàng ở Ấn Độ có nhu cầu sử dụng cà phê Brazil (vì công ty này chuyên bán các sản phẩm cà phê Brazil).

Sau khi thực hiện một khảo sát đối với những người uống cà phê ở Ấn Độ, công ty phát hiện ra các loại phổ biến nhất ở thị trường này là:

• Cà phê Colombia (25%)

• Cà phê Brazil (22%)

• Cà phê Ethiopia (10%)

• Cà phê Kenya (5%)

Cà phê Brazil là loại cà phê phổ biến thứ hai ở Ấn Độ, theo sau là cà phê Colombia – với 22% người uống cà phê tại Ấn Độ thích mua cà phê từ khu vực này. Khảo sát cũng cho thấy các thương hiệu cà phê phổ biến nhất trong khu vực, mức chi tiêu hiện tại, lòng trung thành của người tiêu dùng và mức độ cởi mở khi chuyển sang sử dụng sản phẩm của thương hiệu khác.

Thông qua phân tích về market size, thương hiệu cà phê Brazil đã có thể đảm bảo rằng họ đang có một cơ hội lớn để mở rộng kinh doanh sang thị trường Ấn Độ. Ngoài ra, khi đưa thêm các sản phẩm cà phê Colombia và cà phê Ethiopia vào danh mục sản phẩm của mình, công ty còn có thể mở rộng thị trường tiềm năng của mình hơn nữa.

Đọc thêm: Việt Nam ở đâu trong thị trường cà phê chuỗi châu Á?

Case study: Ký kết hợp đồng với đối tác nước ngoài nhờ việc tính market size

Blizzard Entertainment là đơn vị tiên phong trong việc phát triển phần mềm giải trí và là một trong những nhà sản xuất trò chơi máy tính phổ biến nhất, được nể trọng nhất. Thương mại hóa là một trong những trọng tâm chính của họ, với lý do lớn nhất là để thúc đẩy quan hệ đối tác với các công ty đồ ăn nhẹ hoặc các công ty khác khi tổ chức giải đấu e-sports game. Để thực hiện được nhiệm vụ này, công ty phải tạo ra các câu chuyện hấp dẫn từ dữ liệu để chứng minh rằng Blizzard và các khán giả e-sports của họ xứng đáng được nhận đầu tư, và tại sao các đơn vị khác nên hợp tác.

Thách thức của Blizzard: Thiếu insight trên quy mô toàn cầu

Đối với đội ngũ sales, nếu muốn chốt được các hợp đồng với đối tác, họ cần kể cho khách hàng một câu chuyện nổi bật với minh họa bằng dữ liệu. Khi có cơ hội hợp tác với một thương hiệu đồ ăn nhẹ hàng đầu ở Mỹ, công ty cần chứng minh rằng khán giả e-sports của mình đều có chung sở thích mua đồ ăn nhẹ. Nhưng rất tiếc, họ đã bỏ lỡ cơ hội này do chưa có được góc nhìn chiến lược mang tính toàn cầu.

Hành động của Blizzard: Khai thác tiềm năng thị trường

Sau khi tìm hiểu cảm nhận của những người hâm mộ e-sports trên các thị trường trọng điểm về các thương hiệu đồ ăn nhẹ, công ty tiếp tục thực hiện những bước cụ thể như hình sau.

Theo Alan, các dữ liệu về ý định mua hàng (purchase intent) và sự cân nhắc (consideration) đặc biệt có giá trị với công ty. Nó chứng minh rằng công ty AB E-sports không bao giờ đưa ra các giả định, mà các gợi ý hay quyết định đưa ra đều dựa trên thực tế.

Kết quả: Blizzard ký được hợp đồng với đối tác nước ngoài

Dựa vào dữ liệu thu được, công ty đã thực hiện các công việc như trong hình.

Blizzard đã cho thấy tiềm năng thực sự của thị trường khi thiết lập quan hệ đối tác bằng cách đưa ra những chứng cứ định lượng về lý do tại sao công ty này nên được đầu tư dài hạn. Khi công ty chứng minh được với nhà đầu tư rằng khán giả của họ có giá trị như thế nào, một thỏa thuận tài trợ đã được ký kết cho nửa sau của giải đấu Overwatch League – một giải đấu E-sports nổi bật của họ. Thương hiệu đồ ăn nhẹ hàng đầu này cũng tiếp tục ký kết hợp tác với Blizzard trong nhiều năm liền, và công ty cũng mong muốn sẽ phát triển và mở rộng tầm ảnh hưởng hơn nữa.

Bài học rút ra

Tính market size sẽ mang lại một số lợi ích cho bất kỳ doanh nghiệp nào, cả những doanh nghiệp mới thành lập và các doanh nghiệp đang muốn mở rộng kinh doanh.

• Có cái nhìn tổng quan về khách hàng mục tiêu của nhãn hàng/ sản phẩm và xu hướng của một thị trường cụ thể thông qua các báo cáo mới nhất.

• Đánh giá nhu cầu của người tiêu dùng đối với sản phẩm/ dịch vụ của bạn trên thị trường.

• Vẽ ra chân dung khách hàng mục tiêu thật chi tiết để đảm bảo bạn biết chính xác đâu là tệp khách hàng cần hướng tới, thương hiệu phải tiếp cận họ qua các kênh nào, và đâu là tệp khách hàng có thể bỏ qua.

• Sử dụng một nguồn dữ liệu cung cấp cho bạn thông tin ngay lập tức – định lượng số khách hàng tiềm năng của bạn trên thị trường toàn cầu và tại các thị trường cụ thể.

Đọc thêm: Cách trả lời câu hỏi Market-sizing và guesstimate trong Case Interview

Tạm kết

Như vậy, tính market size giúp doanh nghiệp đo lường mức độ tiềm năng của thị trường – cụ thể là số người tiêu dùng có thể cân nhắc mua sản phẩm/ dịch vụ của mình và tổng doanh thu mà công ty có thể tạo ra. Đây là một hoạt động cần thiết cho các thương hiệu mới sắp ra mắt thị trường, và cả các thương hiệu đã thành lập muốn thay đổi chiến lược kinh doanh hoặc mở rộng sang các thị trường mới. Nếu được tính toán đủ chi tiết, market size còn có thể giúp doanh nghiệp dự đoán mức độ tiếp cận của các chiến dịch quảng cáo để tối ưu hóa chi phí và nội dung quảng cáo, góp phần đưa doanh nghiệp đến gần với khách hàng hơn.

Tham khảo khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược của Tomorrow Marketers với sự đồng hành của các giảng viên là giám đốc, quản lý cấp cao tại các tập đoàn để rèn luyện tư duy phân tích số liệu, tự tin khi làm việc với số liệu để giải quyết vấn đề của doanh nghiệp và đưa ra những quyết định kinh doanh nhé.

Bài viết của Global Web Index – biên dịch bởi Tomorrow Marketers.

Đã hơn 20 năm trôi qua kể từ ngày Reed Hasting nảy ra ý tưởng kinh doanh mới với cái tên Netflix. Vào năm 2000, Netflix từng trải qua một cuộc khủng hoảng tài chính và được Blockbuster đề nghị mua lại với giá 50 triệu USD. Tuy nhiên, lời đề nghị không được chấp nhận và cho đến nay, Netflix không những tự mình vượt qua cơn khủng hoảng mà còn đẩy đối thủ Blockbuster ra khỏi cuộc chơi của ngành dịch vụ video on demand (VOD) để trở thành một thương hiệu toàn cầu.

Điều gì đã khiến một doanh nghiệp nội địa của Mỹ như Netflix mở rộng tầm ảnh hưởng tới hơn 190 quốc gia, sở hữu 117 triệu subscriber trên toàn cầu và mức vốn hóa thị trường (market cap) lên đến 116 tỷ USD? Câu trả lời chính là chiến lược định giá. Dựa vào dữ liệu thu thập được từ hàng ngàn subsciber của Netflix trên toàn cầu về những lý do khiến họ đăng ký dịch vụ của Netflix, bên cạnh đó là những điều mà họ mong đợi về chất lượng dịch vụ, hãy cùng tìm hiểu xem chiến lược giá của Netflix có gì đáng chú ý.

Tập trung vào phân khúc giá tầm trung

Để có kinh phí sản xuất các nội dung của riêng mình (original content), Netflix đã tăng giá dịch vụ vào cuối năm ngoái. Gói Basic vẫn giữ nguyên mức giá là 7.99 USD, còn gói Standard đã tăng thêm 1 USD, gói Premium tăng thêm 2 USD.

Mọi subscriber đều được Netflix thông báo 1 tháng trước khi áp dụng mức giá mới, để bất cứ ai không có khả năng chi trả có thời gian để hủy đăng ký dịch vụ. Nhưng mức giá chỉ tăng lên một chút và Netflix lại sản xuất thêm nhiều nội dung gán mác “Netflix original”, nên hầu hết người dùng đều cảm thấy việc chi trả thêm là xứng đáng.

Trên thực tế, số liệu cho thấy Netflix rất hiểu khách hàng của mình. Kết quả khảo sát từ 4,532 người dùng cũng chỉ ra rằng Netflix cực kỳ thành công ở phân khúc giá tầm trung (middle tier). Sự nhạy cảm về giá của những khách hàng thuộc phân khúc này dao động quanh mức 10.99 USD. Nhìn vào biểu đồ thể hiện mức độ nhạy cảm về giá tính theo thu nhập hộ gia đình dưới đây, có thể thấy rằng mọi người đều sẵn sàng chi trả cho Netflix để giải trí.

Hầu hết các sản phẩm tiêu dùng đều có mức lạm phát lớn hơn nhiều khi một công ty tăng giá bán, nhưng độ nhạy cảm về giá của người dùng Netflix gần như không dao động gì. Mức độ nhạy cảm về giá của những hộ gia đình có thu nhập 25.000 USD chỉ thấp hơn 3 USD so với những hộ gia đình có thu nhập cao gấp mười lần như vậy. Điều này đặt ra giới hạn nghiêm ngặt về chiến lược giá mà Netflix có thể áp dụng. Không có gói dịch vụ “super-premium” hoặc phiên bản “Netflix dành cho các siêu sao” nào cả. Netflix vẫn có cơ hội mở rộng hoặc chuyển hướng kinh doanh, nhưng không nhất thiết phải thực hiện điều đó.

Xây dựng chiến lược giá sao cho tối ưu hóa lợi nhuận là một trong những học phần quan trọng, được dạy chi tiết trong buổi Portfolio Strategy của khóa học Brand Development | Tham gia khóa học để tìm hiểu về phương pháp lên chiến lược định giá cho doanh nghiệp

Định giá theo tính năng sản phẩm thay vì định giá theo thể loại

Nếu nhìn vào độ nhạy cảm về giá tính theo số trẻ em ở các gia đình như bảng dưới đây, có thể thấy những ông bố bà mẹ có nhiều con thậm chí còn sẵn sàng chi nhiều tiền hơn cho Netflix.

Đối với những gia đình có 3 con, có vẻ như Netflix không còn là một lựa chọn “nice-to-have” nữa mà đã trở thành một lựa chọn thiết yếu cho cả gia đình. Những người dùng trong nhóm này sẵn sàng trả gần 15 USD để con cái họ được xem hàng trăm chương trình trẻ em có sẵn trên nền tảng phát trực tuyến. Và Netflix cũng cung cấp những nội dung phù hợp với những người dùng này để họ giải trí vào khoảng thời gian rảnh rỗi khi lũ trẻ đã đi ngủ.

Điều này dẫn đến một câu hỏi: “Tại sao Netflix không sản xuất nội dung cho trẻ em?”, hay rộng hơn là “Tại sao Netflix không định giá theo thể loại phim (genre), mà lại định giá theo tính năng sản phẩm (feature)?”

Vấn đề không phải là Netflix không thể tạo ra một phiên bản khác dành riêng cho trẻ em, mà Netflix chỉ chọn tập trung vào nhóm khách hàng người lớn. Số liệu cũng cho thấy rằng nếu định giá theo thể loại phim, Netflix khó có thể tạo nên sự khác biệt và đạt được thành công vang dội.

Nhóm người thích xem phim hành động và phim tài liệu có thể trả nhiều tiền hơn một chút so với những người khác nếu đây là một phân khúc cụ thể, nhưng điều này sẽ khiến Netflix trở nên kém hấp dẫn hơn với phần đông khán giả. Ngay cả khi bạn dành 90% thời gian cho các bộ phim tài liệu khô khan, thì 10% thời gian còn lại có thể bạn cũng muốn xem “Bridget Jones Baby”.

Địa phương hóa giá cả tốt hơn giúp Netflix thành công hơn

Địa phương hóa giá cả tốt hơn cũng là một yếu tố giúp Netflix kiếm được nhiều tiền hơn. Những số liệu dưới đây đã nói lên tất cả.

Giá dịch vụ của Netflix có sự khác nhau ở từng quốc gia. Tuy nhiên, theo số liệu trong bảng dưới đây, giá dịch vụ ở một số quốc gia không đồng bộ với khả năng sẵn sàng chi trả của người dùng ở những quốc gia đó. Netflix chưa tận dụng được lợi thế sẵn có của mình.

Ở từng quốc gia trong bảng trên, Netflix đang định giá ở mức thấp hơn so với khả năng chi trả của người dùng. Người dùng ở những quốc gia này rất yêu thích Netflix, và họ cũng chẳng có sản phẩm thay thế nào khác nên sẽ sẵn sàng trả tiền để sử dụng dịch vụ. Netflix cũng không phải cạnh tranh quá nhiều ở những thị trường này.

Đây thực chất là một kỹ thuật định giá mà các công ty B2B sử dụng để nắm bắt nhu cầu của khách hàng. Những yếu tố nhỏ như thay đổi ký hiệu tiền tệ tùy thuộc vào vị trí của khách truy cập trang đăng ký cũng cho phép các công ty nắm bắt được khả năng sẵn sàng chi trả ở các thị trường khác có khả năng chi trả cao hơn so với thị trường Mỹ. Trong trường hợp này, người dùng tại Canada đang ký kết một thỏa thuận lớn với Netflix.

Đọc thêm: Chiến lược giá của các doanh nghiệp ngành công nghệ SaaS có gì đặc biệt?

Sớm hướng đến một tùy chọn không giới hạn

Dựa vào dữ liệu thu được từ hàng ngàn subscriber trên toàn cầu, có thể thấy rằng 2 yếu tố khiến mọi người sẵn sàng chi trả cho Netflix nhiều nhất là chất lượng và số lượng người dùng.

Những người đăng ký Netflix có thể đã hài lòng với tính khả dụng của thiết bị, tốc độ truy cập và nội dung không giới hạn khi sử dụng dịch vụ, do đó không đánh giá cao những tính năng này nữa (trừ khi họ phải di chuyển). Và nhìn từ dữ liệu, có thể thấy Netflix đang phân khúc giá theo đúng xu hướng mà dữ liệu đưa ra. Mức độ sẵn sàng chi trả cho “chất lượng video phát trực tuyến” và “không giới hạn số người dùng” của Netflix cực kỳ cao.

Khi đặt những con số này vào ma trận giá trị (value matrix), các tính năng quan trọng đối với những người đăng ký Netflix được thể hiện một cách rõ ràng hơn.

Rất nhiều người đăng ký Netflix muốn trải nghiệm dịch vụ phát trực tuyến chất lượng cao và sẵn sàng chi trả cho nó. Vì vậy, đây nên là phân khúc chính phân theo tính năng của Netflix. Tuy nhiên, tính năng “không giới hạn số người dùng” nằm lơ lửng ở góc trên bên trái của ma trận giá trị lại cho thấy một cơ hội khác. Vị trí của nó thể hiện rằng có một số ít người sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho tính năng này.

Như vậy, tính năng này chính là cơ hội để tạo ra một tùy chọn cao cấp cho người dùng. Một số ít người trên tổng số 117 triệu người dùng trong tệp khách hàng cũng là một con số không hề nhỏ. Chỉ cần cộng thêm vài USD vào gói dịch vụ hàng tháng của người dùng là Netflix đã có thể kiếm thêm hàng triệu USD doanh thu mỗi năm.

Điểm trừ: Định giá đơn giản nhưng chưa chặt chẽ và thuyết phục

Netflix hiện đang có 3 mức giá dành cho người sử dụng: Basic (7.99 USD/ tháng), Standard (10.99 USD/ tháng) và Premium (13.99 USD/ tháng). Các mức giá này đều có đuôi “.99 USD” như những sản phẩm tiêu dùng bạn vẫn hay thấy ở siêu thị. Cách định giá theo kiểu này có thể phù hợp với ngành bán lẻ, bởi nó khiến người tiêu dùng nghĩ rằng mình đang được giảm giá còn doanh nghiệp lại có thể tăng doanh thu. Tuy nhiên, nó có thể không phù hợp đối với nhóm khách hàng B2B.

Một đánh giá quan trọng khác rút ra từ thiết kế trang đăng ký của Netflix đó là không có nhiều sự khác biệt giữa các mức giá. Tất cả người dùng – dù mua gói Basic (7.99 USD) hay mua gói Premium với giá gần gấp đôi (13.99 USD) đều được xem đầy đủ các nội dung trên Netflix. Tất cả người dùng đều có những quyền lợi như nhau: dùng thử miễn phí, hủy đăng ký bất cứ lúc nào và trải nghiệm dịch vụ trên bất kỳ thiết bị nào.

Với những thông tin được đưa ra trên trang đăng ký, chỉ có 2 sự khác biệt duy nhất giữa 3 gói dịch vụ: Chất lượng (Quality) và Số lượng người dùng (Number of users). Không thể phủ nhận giao diện và nội dung đơn giản trên trang đăng ký giúp người dùng dễ theo dõi và tương tác hơn, nhưng nó cũng sẽ khiến họ lên tiếng chỉ trích vì thiếu thông tin, dẫn đến việc không hiểu rõ về các gói dịch vụ mình sẽ chọn.

Bài học rút ra

Netflix là một trong những cái tên tiên phong của nền kinh tế đăng ký thuê bao (subscription economy) và đã trở thành một doanh nghiệp thành công với mức lợi nhuận cao. Chiến lược định giá của công ty dù đơn giản nhưng vẫn mang lại những hiệu quả tuyệt vời bởi công ty mang đến cho khách hàng những sản phẩm và dịch vụ tốt. Tuy nhiên, Netflix cũng không nên ngừng thử nghiệm. Dữ liệu thu được từ khảo sát cho thấy công ty vẫn còn nhiều cơ hội đưa ra những chiến lược giá tốt hơn – một trong số đó là xem xét đâu là yếu tố khiến người dùng sẵn lòng chi trả cho dịch vụ và chọn ra các tính năng mới.

Dưới đây là 2 kết luận rút ra từ chiến lược giá của Netflix mà các công ty có thể học hỏi:

• Địa phương hóa giá cả cho sản phẩm/ dịch vụ: Nếu có hơn 10% khách hàng nằm ngoài địa phương, bạn nên địa phương hóa giá cả. Bạn không cần làm gì quá phức tạp, chỉ cần thu thập một số dữ liệu cơ bản và thay đổi ký hiệu tiền tệ trên trang đăng ký. Bạn cũng không cần in các đơn vị tiền khác nhau trên bao bì sản phẩm của bạn, chỉ cần đưa ra một mức giá mà các thị trường địa phương có thể chấp nhận.

• Bắt đầu thu thập dữ liệu về mức độ sẵn sàng chi trả của khách hàng: Mọi công ty dù lớn hay nhỏ, công ty B2C hay B2B đều nên thu thập dữ liệu này. Nó giúp công ty hiểu rõ đâu là những điều khách hàng đánh giá cao về sản phẩm/ dịch vụ của mình, đâu là những yếu tố khiến họ sẵn sàng chi trả, từ đó xây dựng một chiến lược giá phù hợp giúp công ty thể hiện được giá trị của mình.

Đọc thêm: Sự trỗi dậy của Tiktok – chiến lược từ công ty mẹ

Tạm kết

Chiến lược định giá của Netflix cho thấy tầm quan trọng của việc thu thập data trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào trong doanh nghiệp. Dựa vào data, bạn có thể phân khúc thị trường và tìm hiểu xu hướng, nhu cầu của người tiêu dùng, từ đó đưa ra một chiến lược giá phù hợp với khả năng chi trả của khách hàng và giúp doanh nghiệp tăng doanh thu. Lưu ý rằng một chiến lược giá đơn giản cũng có thể mang lại thành công nếu công ty bạn có một sản phẩm/ dịch vụ đủ tốt, ngoài ra hãy áp dụng chiến lược địa phương hóa giá cả và đừng ngại thử nghiệm những chiến lược định giá mới. Việc đưa ra những chiến lược, kế hoạch kinh doanh xuất phát từ dữ liệu sẽ giúp bạn có những quyết định đúng đắn hơn, từ đó đạt được hiệu quả cao hơn. Tuy nhiên làm việc với dữ liệu chưa bao giờ là dễ dàng, bạn cần có một tư duy đúng và cách đọc số liệu để ra được insight ẩn sau.

Tham khảo khóa học Data Analysis for Decision Making của Tomorrow Marketers với sự đồng hành của các giảng viên là giám đốc, quản lý cấp cao tại các tập đoàn để rèn luyện tư duy phân tích số liệu, tự tin khi làm việc với số liệu để giải quyết vấn đề của doanh nghiệp và đưa ra những quyết định kinh doanh nhé.