Các hoạt động quản trị logistics đều nhắm tới mục tiêu chung là làm sao cung cấp dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng với tổng chi phí thấp nhất, phải làm sao để tối ưu hoá dịch vụ, vừa đảm bảo sự hài lòng của khách hàng, vừa đảm bảo khả năng sinh lợi nhuận.

Cụ thể, các nhánh mục tiêu nhỏ bao gồm: Đáp ứng nhanh, tối thiểu hóa các sai lệch và đảm bảo mục tiêu chi phí. Vì vậy, tính hệ thống là yêu cầu căn bản của logistics, đòi hỏi doanh nghiệp phải kiểm soát chặt chẽ từ quản trị vận tải hàng hóa xuất và nhập, quản lý đội tàu, kho bãi, nguyên vật liệu, đến quản lý thực hiện đơn hàng, hoạch định cung/cầu, quản trị nhà cung cấp dịch vụ thứ ba. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải có khả năng quản trị logistics bằng cách tận dụng sức mạnh của dữ liệu thông qua các dashboard báo cáo real-time.

Vậy doanh nghiệp có thể xây dựng những báo cáo nào giúp quản trị logistics và quản lý hiệu quả hoạt động trong vận hành chuỗi cung ứng? Hãy cùng Tomorrow Marketers tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

1/ Báo cáo vận tải (Transportation Dashboard)

Mẫu báo cáo trên đưa ra 5 chỉ số và mỗi chỉ số đều cung cấp những thông tin rất hữu ích cho việc quản lý vận tải. Việc theo dõi thời gian xếp hàng & trọng lượng (Loading Time & Weight) là KPI quan trọng nhất bởi nó sẽ ảnh hưởng đến các yếu tố còn lại của hiệu quả vận chuyển. Biết được thời gian xếp hàng và trọng lượng tương ứng sẽ giúp bạn đo lường được cần bao nhiêu thời gian cho mỗi tấn hàng, từ đó đặt ra mục tiêu hợp lý cho thời gian bốc hàng. Do đó, tối ưu hóa thời gian này sẽ cho phép bạn xếp và vận chuyển nhiều hàng hơn.

Tuy nhiên, hãy giữ cho các mục tiêu của bạn thực tế, vì một chuyến hàng quá gấp rút thường xảy ra nhiều sự cố và rủi ro. Giám sát chỉ số này cũng giúp bạn xác định các xu hướng có tác động tích cực hoặc tiêu cực tới hiệu quả vận chuyển chung.

Ngoài ra, những thông tin này khi được đào sâu còn giúp bạn trả lời một số vấn đề như: Những đơn hàng nào nặng và cần nhiều người xếp hàng hơn? Có đơn hàng nào không nặng về trọng lượng nhưng lại tốn thời gian để xếp không? Thông qua những phân tích này, bạn có thể đưa ra những điều chỉnh hợp lý về hệ thống vận chuyển cũng như chuỗi cung ứng của mình.

Đội xe và đội ngũ người vận chuyển là tài sản quan trọng nhất của bạn. Bạn cần duy trì hệ thống này càng hiệu quả càng tốt, bằng cách tối ưu hoá công suất sử dụng xe, đồng thời giảm lượng khí thải CO2 cũng như mức tiêu thụ nhiên liệu. Quản lý các tuyến đường là một khía cạnh quan trọng khác. Việc giao hàng - bước cuối cùng trong quá trình - chính là minh chứng rõ ràng nhất cho sự hiệu quả và uy tín của công ty bạn. Hàng cần được giao một cách nguyên vẹn, không bị lỗi, theo đúng thời gian cam kết với khách hàng. Chỉ cần một trong những tiêu chí này không được đáp ứng, doanh nghiệp của bạn chắc chắn sẽ bị tổn hại nhất định.

Đọc thêm: 9 KPI và Metrics quan trọng trong ngành logistics

2/ Báo cáo Quản lý kho hàng (Warehouse KPI Dashboard)

Với tư cách là người quản lý kho, bạn cần có cái nhìn tổng quan về cơ sở của mình và luôn cập nhật xem nhà máy của bạn có đang đáp ứng được các mục tiêu và vận hành một cách ổn định không. Để làm được điều này, bạn cần theo dõi các chỉ số cũng như các hoạt động phù hợp. Mẫu dashboard thứ 2 này sẽ hỗ trợ bạn làm việc đó.

Đầu tiên là dữ liệu về “Các chuyến hàng đúng giờ” (On-time Shipments): nếu những chuyến hàng này bị trễ thì việc xếp hàng và giao hàng cũng sẽ bị lùi lại. On-time Shipments là tỷ lệ các đơn hàng được giao hàng đúng trong khung thời gian quy định, do đó, bạn cần đưa tỷ lệ này càng gần với 100% càng tốt. Chỉ số này nói lên mức độ hiệu quả của việc quản lý chuỗi cung ứng, nếu chỉ cố này quá thấp, nó có thể dẫn đến những rắc rối lớn trong quá trình đặt hàng và giao hàng. KPI tiếp theo bạn cần chú ý đến đó là “Độ chính xác của đơn hàng” (Order Accuracy). Tỷ lệ này càng cao càng đảm bảo sự hài lòng của khách hàng, họ sẽ có lý do để tiếp tục sử dụng dịch vụ của bạn cũng như giới thiệu đến bạn bè, người thân. Một đơn hàng hoàn hảo là một đơn hàng được xử lý, vận chuyển và giao đến khách hàng mà không gặp phải bất cứ sự cố nào. Nhờ những đơn hàng thế này mà bạn sẽ tránh được các chi phí khi hàng bị hoàn trả hay phải vận chuyển lại.

Trong mẫu dashboard này, bạn cũng có thể theo dõi chi phí vận hành (Operating Costs) của mình. Những chi phí này bao gồm các khía cạnh khác nhau của quản lý kho bãi, từ chi phí bao thiết bị, năng lượng tiêu thụ, nguyên vật liệu cho đến các chi phí liên quan đến con người như nhân nhân công, vận chuyển và giao hàng. Những thông tin này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về các chi phí cần thiết để xử lý một đơn đặt hàng, từ đó đưa ra những điều chỉnh cần thiết. Ngoài ra, nó còn giúp bạn xác định các chi phí đầu vào khác nhau và sự phát triển của chúng theo thời gian. So sánh những con số này ở thời điểm hiện tại so với một năm trước có thể đem đến những phát hiện thú vị.

Đọc thêm: Sử dụng hệ thống dữ liệu để quản lý tài chính như thế nào?

Chỉ số cuối cùng là Tổng số chuyến hàng (Total Number Shipments). Chỉ số này rất hữu ích bởi nó đóng vai trò như một chỉ báo trong tương lai: khi bạn nắm được xu hướng thay đổi của số lượng chuyến hàng theo thời gian, bạn có thể dự đoán những khoảng thời gian cao điểm và thấp điểm sắp tới, từ đó phân bổ nguồn lực và hàng tồn một cách tương ứng.

Tóm lại, điểm mấu chốt của mẫu dashboard này chính là để vận hành kho hàng trơn tru hơn, nâng cao hiệu quả quản lý và tăng doanh thu.

3/ Báo cáo Quản trị chuỗi cung ứng (Supply Chain Dashboard)

Để ứng phó với nền kinh tế toàn cầu và những thách thức đi kèm, các công ty logistics cần phải xem xét lại chuỗi cung ứng và chuyển đổi nó thành một chuỗi giá trị dựa trên dữ liệu (data-driven value chain). Mẫu dashboard này sẽ tập trung vào việc quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho.

Hãy bắt đầu với chỉ số “Inventory-to-Sales” - tỷ lệ giữa giá trị hàng trong kho so với tổng giá trị các đơn hàng của bạn. Nhìn chung, bạn nên giữ tỷ lệ này ở mức thấp. Kết hợp chỉ số này với chỉ số tiếp theo - vòng quay hàng tồn kho (Inventory Turnover), bạn sẽ có bức tranh tổng quan về mức độ ổn định tài chính của doanh nghiệp mình. Inventory Turnover thể hiện số lần doanh nghiệp của bạn bán hết số hàng trong kho trong thời gian 1 năm. Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ hiệu quả, phản ánh được nhu cầu đặt hàng và cách bạn phản hồi: thu mua hàng tốt, quản lý thời gian vận chuyển tốt,... Tỷ lệ quay vòng càng cao càng tốt, còn tỷ lệ này thấp nghĩa là bạn đang gặp vấn đề trong việc chuyển đổi hàng hoá thành doanh thu.

KPI thứ ba của mẫu dashboard này là “Carry Cost of Inventory” - đo lường chi phí lưu trữ và bảo trì hàng hóa của bạn trong kho. Được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm, nó đánh giá chi phí vốn, chi phí không gian lưu trữ, chi phí dịch vụ và chi phí rủi ro của hàng tồn kho. Chi phí hàng năm của từng mục được cộng lại và chia cho mức đầu tư hàng tồn kho trung bình. Thông thường, tỷ lệ này sẽ trong khoảng 20 - 25%. Ai cũng biết rằng duy trì hàng tồn kho là điều cần thiết đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, nhưng câu hỏi đặt ra ở đây là bao nhiêu trong số hàng này là lỗi thời hoặc dư thừa? Nhiệm vụ của bạn là giảm thiểu các chi phí này trong khi vẫn giữ tỷ lệ quay vòng (inventory turnover) ở mức cao.

Một vấn đề khác là việc hết hàng - tương ứng với độ lớn của chỉ số “Out-of-Stock”. Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy số lượng hàng xuất kho khi có khách đặt cho số lượng hàng đang có trong kho. Duy trì chỉ số này thấp nhất có thể chính là cách hạn chế sự thất vọng từ phía khách hàng. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chính là chỉ số Inventory Accuracy - thể hiện độ chính xác của việc quản lý hàng tồn kho. Nếu phiên bản điện tử của hàng tồn kho không tương ứng với tình hình thực tế tại kho, doanh nghiệp của bạn sẽ gặp rắc rối. Việc có sự sai lệch nhất định là hoàn toàn dễ hiểu, nhưng bạn cần đặt ra một hạn mức nhất định và luôn cố gắng để tỷ lệ chính xác cao nhất có thể. Bằng cách này, doanh nghiệp của bạn có thể nâng cao uy tín và tránh mất những chi phí không đáng có.

4/ Theo dõi quá trình xử lý đơn hàng (Pick & Pack Scorecard)

Ví dụ cuối cùng là Pick & Pack Scorecard với chức năng theo dõi toàn bộ quá trình xử lý đơn hàng. Về cơ bản, nó là quy trình từ khi một nhân viên kho đi tìm mặt hàng được khách đặt, đóng gói sản phẩm này rồi sau đó chuyển tới khách hàng. Nhờ các công nghệ hiện đại mà quy trình này ngày càng trở nên hiệu quả và tiết kiệm hơn.

Mẫu dashboard này được chia thành 4 khía cạnh chính: tài chính (Financial), độ hiệu quả (Effectiveness), tối ưu hoá (Utilization) và chất lượng (Quality). Bắt đầu với khía cạnh tài chính, chúng ta có thể thấy chi phí chọn hàng và đóng gói (Pick & Pack Costs) - bao gồm tất cả các chi phí liên quan trong quá trình này. Bên cạnh đó là số liệu về chi phí trả hàng (Cost of Returns) - thể hiện khoản phí mà doanh nghiệp phải chịu khi một khách hàng hoàn trả hàng. Con số này do đó nên được giữ ở mức thấp nhất có thể. Tiếp theo, dashboard chia nhỏ các chi phí này thành 3 dòng khác nhau (Line A, Line B, Line C). Điều này giúp bạn tìm hiểu các phương án khác nhau và xem lựa chọn nào tối ưu hơn về mặt chi phí. Nếu bạn đang sử dụng cùng một phương án cho tất cả các dòng nhưng phát hiện ra một trong số chúng đang hoạt động kém hiệu quả, bạn có thể phân tích chi tiết để tìm ra nguyên nhân rồi thực hiện các hành động phù hợp để tối ưu hóa nó.

Đọc thêm: Mẫu báo cáo dữ liệu tài chính doanh nghiệp (Có giải thích chi tiết các chỉ số)

Khía cạnh thứ hai là tối ưu hoá (Utilization). Đầu tiên, bạn sẽ thấy chi phí của vật liệu đóng gói (Cost of Packaging Materials) - nhiệm vụ ở đây là đảm bảo bạn không sử dụng vật liệu nhiều hơn mức cần thiết, nếu không chi phí của cả quá trình sẽ tăng lên. Ngoài ra, khía cạnh thân thiện với môi trường cũng là điều doanh nghiệp của bạn nên để tâm tới.

Tiếp theo là chỉ số về tối ưu hóa thiết bị (Equipment Utilization) - tỷ lệ này giúp bạn biết xem các thiết bị của mình có đáp ứng được yêu cầu về hiệu suất của nhà kho hay không. Nếu chỉ số này cao hơn 90%, nhân viên của bạn có thể sẽ phải đứng xếp hàng chờ sử dụng máy móc, và điều này sẽ làm ảnh hưởng đến tiến độ quy trình nói chung.

Chuyển sang phía bên phải của dashboard là khía cạnh hiệu quả (Effectiveness) - nhằm đo lường thời gian chọn hàng và đóng gói trung bình. Những số liệu này rất hữu ích cho việc đánh giá năng suất của nhân viên cũng như hệ thống logistics của bạn. Cuối cùng là khía cạnh chất lượng (Quality). Tỷ lệ chọn hàng chính xác (Picking Accuracy) thống kê phần trăm những đơn hàng đã chính thức được chọn, còn tỷ lệ hoàn trả (Return rate) thể hiện phần trăm những sản phẩm lỗi được gửi tới khách hàng. Áp dụng những kỹ thuật chọn hàng hợp lý sẽ giúp doanh nghiệp của bạn giảm thiểu đáng kể tỷ lệ và chi phí hoàn trả hàng.

Tạm kết

Một dashboard báo cáo, nơi tự động cập nhật các chỉ số quan trọng, sẽ giúp doanh nghiệp trong quá trình quản trị logistics, cụ thể là quản lý hiệu quả toàn hệ thống bằng việc bao quát tất cả các khâu của chuỗi logistics, sắp xếp hợp lý để loại bỏ sai sót và sự thiếu liên kết trong công tác hậu cần, cũng như tối ưu hoá việc quản lý kho.

Để đọc hiểu các dashboard, biểu đồ, dữ liệu trên báo cáo này, đòi hỏi nhân sự phải có tư duy phân tích dữ liệu, để biết từng bước phải làm khi đối mặt với dữ liệu là như thế nào. Nếu bạn đang muốn trang bị và củng cố tư duy phân tích dữ liệu, để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn, tham khảo ngay khoá học Excel & AI for Data Analytics bạn nhé!

Bài viết bởi datapine và được biên dịch bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Dạo gần đây, mình thấy ngày càng nhiều công cụ AI có thể tạo dashboard.

Bạn chỉ cần tải file dữ liệu lên, mô tả yêu cầu muốn phân tích, AI đã có thể đề xuất KPI, lựa chọn biểu đồ và sắp xếp thành một bản dashboard tương đối hoàn chỉnh. Những công việc trước đây có thể mất hàng giờ, thậm chí vài ngày, giờ được rút ngắn chỉ còn vài câu prompt.

Nhìn vào tốc độ đó, mình nghĩ không ít người sẽ thấy hơi “lung lay” và đặt ra câu hỏi:

“Nếu AI đã có thể tạo một dashboard nhanh như vậy, liệu mình có cần tốn thời gian học cách dựng dashboard nữa hay không?”.

Đây cũng là một băn khoăn khá hợp lý. Bởi thay vì mất nhiều thời gian tổng hợp, kéo chart, chỉnh layout hay kiểm tra từng bảng số liệu, người dùng có thể nhanh chóng có một bản dashboard để theo dõi tình hình và bắt đầu phân tích.

Nhưng cũng chính vì dashboard có ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh, câu hỏi quan trọng không chỉ là AI có tạo được dashboard nhanh hay không. Mà là dashboard đó có đủ đúng, đủ rõ và đủ đáng tin để mình dựa vào đó ra quyết định hay không.

Là một người cũng đang sử dụng AI trong công việc phân tích hàng ngày, theo mình, câu trả lời là: Chúng ta chưa thể tin AI 100%, có những đầu việc vẫn phải cần người làm thì mới chính xác được.

Vậy AI có thể hỗ trợ tốt ở đâu khi tạo dashboard, và đâu là những điểm mình vẫn cần tự kiểm soát? Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ lại một số ưu điểm và hạn chế mình quan sát được khi dùng AI để tạo dashboard nhé!

Dashboard do AI tạo ra có ưu điểm gì?

Lợi thế dễ thấy nhất của AI khi tạo dashboard là tốc độ.

Trước đây, để hoàn thiện một dashboard, mình thường phải đi qua khá nhiều bước: kiểm tra dữ liệu, làm sạch dữ liệu, xác định KPI, tạo công thức, chọn biểu đồ, sắp xếp layout rồi chỉnh lại màu sắc, định dạng, filter... Chưa kể nếu dữ liệu có lỗi hoặc mình chưa biết nên bắt đầu phân tích từ đâu, riêng phần chuẩn bị ban đầu cũng đã tốn kha khá thời gian.

Trong khi đó, với AI, mình chỉ cần cung cấp dữ liệu và mô tả yêu cầu tương đối rõ. Sau vài phút, AI đã có thể tạo ra một bản dashboard nháp để mình bắt đầu xem dữ liệu đang nói gì.

➤ Đọc thêm:

Ngoài tốc độ, một điểm nữa mình thấy khá hữu ích là sau khi tạo dashboard, AI có thể gợi ý thêm một vài điểm đáng chú ý trong dữ liệu.

Ví dụ, AI có thể chỉ ra chỉ số nào đang tăng hoặc giảm mạnh, nhóm nào có kết quả nổi bật, giai đoạn nào có biến động bất thường, hoặc giá trị nào nên được kiểm tra lại. Những gợi ý này giúp mình có cái nhìn tổng quan hơn về dataset, từ đó biết nên đào sâu vào đâu để tìm nguyên nhân hoặc kiểm tra các điểm bất thường.

Để mọi người hình dung rõ hơn, mình có thêm video ở đây, mọi người có thể xem thử nha:

À công cụ mình tạo Dashboard là Chartgen.ai nha, làm khá nhanh mình mất đâu đó tầm 5-10 phút là ra được bản nháp ban đầu rồi. Mình biết đến tools này khi học khoá Excel & AI for Data Analytics tại Tomorrow Marketers. Mọi người có thể tham khao thử nha :))))

Nói ngắn gọn, dashboard do AI tạo có 2 ưu điểm chính: tạo nhanh bản nháp ban đầu và gợi ý một số insight sơ bộ để mình bắt đầu phân tích.

Vì vậy, nếu bạn đang cần làm dashboard nhanh, AI hoàn toàn có thể là một công cụ hỗ trợ tốt. Thay vì bắt đầu từ một file dữ liệu và một trang dashboard trống, bạn đã có sẵn một phương án ban đầu để kiểm tra, chỉnh sửa và phát triển tiếp.

Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất mình thấy cũng nằm ở đây. Bởi AI có thể tạo ra dashboard nhìn nhanh thì có vẻ hoàn chỉnh, nhưng điều đó không đồng nghĩa dashboard ấy đã có thể đưa vào sử dụng ngay.

Vậy Dashboard do AI tạo có những hạn chế nào?

1. AI không tự xây dựng được một hệ thống cập nhật dữ liệu ổn định

Một dashboard dùng trong công việc thường không chỉ xem một lần rồi thôi. Ví dụ hôm nay bạn xem số liệu tháng 6, sang tháng 7 có dữ liệu mới thì dashboard cũng cần cập nhật theo.

Nếu làm dashboard trong Excel, mình thường sẽ cần thiết lập cách lấy dữ liệu: dữ liệu lấy từ file nào, sheet nào, cột nào, có cần refresh tự động không, khi file mới được thêm vào thì dashboard có cập nhật đúng không.

Còn với AI, nếu mình chỉ tải một file Excel lên và yêu cầu “hãy tạo dashboard từ file này”, AI thường chỉ xử lý dựa trên đúng file mình đưa vào tại thời điểm đó. Nó có thể tạo ra một bản dashboard khá nhanh, nhưng bản đó chưa chắc đã tự cập nhật khi dữ liệu mới phát sinh.

Ví dụ, hôm nay bạn upload file doanh thu tháng 6, AI tạo dashboard cho tháng 6. Nhưng sang tháng 7, nếu có thêm file mới hoặc thêm dòng dữ liệu mới, bạn vẫn cần biết cách cập nhật dữ liệu, kiểm tra lại công thức, refresh bảng hoặc chỉnh lại dashboard nếu cấu trúc file thay đổi.

Chưa kể, chỉ cần dữ liệu đầu vào thay đổi một chút, như tên cột bị đổi, thiếu một sheet, thêm một cột mới hoặc format ngày tháng khác đi, dashboard có thể bị sai hoặc không chạy đúng như ban đầu.

Vì vậy, AI rất hữu ích để tạo bản nháp nhanh. Nhưng nếu muốn dashboard dùng được lâu dài, mình vẫn cần hiểu dữ liệu đang được lấy từ đâu, được làm sạch như thế nào và cần cập nhật ra sao mỗi khi có dữ liệu mới.

2. Dashboard nhiều số liệu nhưng thiếu trọng tâm

Một hạn chế khác mình thấy khá rõ là AI thường có xu hướng “thấy gì dùng nấy”.

Tức là nếu trong file có nhiều cột dữ liệu, AI có thể đề xuất khá nhiều KPI và biểu đồ dựa trên những cột đó. Ví dụ với một file Marketing có các cột như Spend, Impressions, Clicks, Leads, Revenue, AI có thể đưa lên dashboard hàng loạt chỉ số như CPC, CTR, Conversion Rate, CPL, ROAS…

Nhìn qua thì dashboard có vẻ rất đầy đủ. Nhưng vấn đề là: đầy đủ không có nghĩa là dễ hiểu.

Không phải chỉ số nào có trong file cũng cần đưa lên dashboard. Và cũng không phải chỉ số nào nhìn có vẻ “hay hay” cũng quan trọng với người xem.

Ví dụ, nếu mục tiêu của team trong tháng này là tăng doanh thu, dashboard nên làm nổi bật những chỉ số liên quan đến Revenue, ROAS, Conversion Rate hoặc các campaign tạo ra doanh thu tốt nhất. Nhưng nếu mục tiêu là tăng số lượng khách hàng tiềm năng, dashboard lại cần ưu tiên Leads, CPL, chất lượng lead hoặc kênh mang lại nhiều lead nhất.

Cùng là một file dữ liệu, nhưng nếu mục tiêu khác nhau thì dashboard cũng nên khác nhau.

Đây là điểm AI rất dễ bị thiếu nếu mình chỉ prompt chung chung kiểu: “Hãy tạo dashboard từ file này”. Khi đó, AI có thể tạo ra một dashboard có nhiều số liệu, nhiều biểu đồ, nhưng người xem lại không biết nên tập trung vào đâu trước.

Vì vậy, trước khi để AI tạo dashboard, mình nghĩ vẫn cần nói rõ một vài thông tin rất cơ bản:

• Dashboard này dành cho ai xem?

• Mục tiêu chính của dashboard là gì?

• Người xem cần theo dõi chỉ số nào quan trọng nhất?

• Sau khi xem dashboard, họ cần đưa ra quyết định gì?

Khi có những thông tin này, AI sẽ có cơ sở tốt hơn để chọn KPI, sắp xếp biểu đồ và làm nổi bật đúng phần quan trọng. Còn nếu thiếu bối cảnh, dashboard do AI tạo rất dễ rơi vào tình trạng: nhìn thì nhiều số liệu, nhưng không có trọng tâm.

Phần này mọi người có thể cải thiện bằng cách thực hành nhiều hơn với những dataset gần với công việc thực tế của mình.

Ví dụ, mình làm marketing nên khi dựng dashboard, mình thường ưu tiên các dataset liên quan đến campaign performance, traffic, lead, doanh thu theo kênh… Càng làm nhiều dạng dữ liệu quen thuộc, mình càng dễ nhận ra chỉ số nào quan trọng, chỉ số nào chỉ để tham khảo, và nên sắp xếp dashboard như thế nào để người xem không bị rối.

À với cả hồi học khoá Excel & AI for Data Analytics của Tomorrow Marketers, mình cũng được thực hành khá nhiều với các dataset về sales và marketing nên thấy dễ “ngấm” hơn. Nếu mọi người cũng từng giống mình loay hoay mỗi lần làm dashboard thì có thể tham khảo thử khoá này nha.

Một trong những bài tập thực hành trong các buổi học khoá Excel & AI for Data Analytics

Tham khảo khoá học tại đây

➤ Đọc thêm:

3. Việc tải dữ liệu lên AI có thể tạo ra rủi ro bảo mật

Một điểm nữa mình nghĩ rất cần nhắc đến là vấn đề bảo mật dữ liệu.

Để AI tạo dashboard, thường mình sẽ phải tải file dữ liệu lên hoặc copy một phần dữ liệu vào AI. Nếu đó chỉ là dataset thực hành, dữ liệu mẫu hoặc dữ liệu công khai thì không có vấn đề gì quá lớn. Nhưng nếu là dữ liệu thật trong công ty, mình nghĩ cần cẩn thận hơn rất nhiều.

Vì trong thực tế, file dữ liệu có thể chứa những thông tin khá nhạy cảm như:

• Thông tin khách hàng

• Doanh thu, chi phí, lợi nhuận

• Lương thưởng của nhân viên

• Kế hoạch kinh doanh

• Kết quả hoạt động của từng phòng ban

• Những dữ liệu nội bộ chưa được phép chia sẻ ra bên ngoài

Nếu mình tải thẳng những thông tin này lên một công cụ AI mà chưa kiểm tra kỹ, rủi ro sẽ không chỉ nằm ở chuyện “AI có xử lý đúng không”, mà còn là dữ liệu đó đang được đưa đi đâu, có được lưu lại không, ai có quyền truy cập, và việc upload như vậy có vi phạm quy định của công ty hay không.

Mình thấy đây là điểm nhiều người rất dễ bỏ qua, nhất là khi AI tạo kết quả quá nhanh và tiện..

Vì vậy, nếu muốn dùng AI để hỗ trợ làm dashboard, mình nghĩ nên áp dụng một vài cách an toàn hơn. Ví dụ, có thể dùng dataset thực hành hoặc dữ liệu đã được ẩn danh, bỏ các thông tin nhận diện cá nhân, thay doanh thu thật bằng dữ liệu mẫu, hoặc chỉ gửi cấu trúc cột để nhờ AI gợi ý KPI và cách trực quan hóa.

Trong nhiều trường hợp, mình không nhất thiết phải upload toàn bộ file lên AI. Mình có thể hỏi AI cách làm, cách chọn biểu đồ, cách viết công thức hoặc cách kiểm tra dashboard, rồi tự thực hiện trên file thật trong môi trường nội bộ.

Nói ngắn gọn, AI có thể giúp mình làm nhanh hơn, nhưng không nên vì nhanh mà bỏ qua câu hỏi: dữ liệu này có được phép đưa lên AI không?

Vậy dashboard do con người làm có gì khác biệt?

Những hạn chế ở trên không có nghĩa là dashboard do con người làm lúc nào cũng tốt hơn. Thực tế là con người vẫn có thể chọn sai KPI, dùng sai biểu đồ, sắp xếp thông tin rối hoặc tạo ra một dashboard nhìn rất “đầy đủ” nhưng không ai hiểu.

Điểm khác biệt nằm ở chỗ: khi người làm dashboard có nền tảng dữ liệu và hiểu mục tiêu kinh doanh, họ có thể kiểm soát toàn bộ quá trình tốt hơn. Họ biết vì sao chọn chỉ số này, vì sao bỏ chỉ số kia, dữ liệu đang được lấy từ đâu, công thức có đúng với cách doanh nghiệp đo lường không, và dashboard này cuối cùng phục vụ cho quyết định nào.

Nói đơn giản hơn, AI có thể tạo ra một bản dashboard nhanh. Nhưng con người mới là người kiểm tra xem bản dashboard đó có thật sự dùng được trong công việc hay không.

1. Có thể xây dựng hệ thống cập nhật dữ liệu tự động

Một dashboard dùng trong công việc cần được cập nhật thường xuyên. Không ai muốn mỗi lần có dữ liệu mới lại phải làm lại dashboard từ đầu.

Khi hiểu dữ liệu đến từ đâu và quy trình vận hành ra sao, bạn có thể thiết lập cách lấy dữ liệu phù hợp để dashboard được cập nhật định kỳ.

Ví dụ, nếu làm dashboard trong Excel, mình có thể dùng Power Query để kết nối dữ liệu, làm sạch dữ liệu và tổng hợp dữ liệu theo một quy trình cố định. Khi file nguồn có dữ liệu mới, mình chỉ cần refresh để các bước xử lý trước đó chạy lại, thay vì ngồi làm thủ công từ đầu.

Nhưng quan trọng hơn cả việc “dashboard có cập nhật được” là mình biết kiểm tra khi nó cập nhật sai. Ví dụ, nếu một cột bị đổi tên, dữ liệu tháng mới bị thiếu, file nguồn sai định dạng hoặc số liệu tăng giảm bất thường, người làm dashboard cần biết tìm lỗi nằm ở đâu để sửa.

Đây là phần mà AI có thể hỗ trợ, nhưng khó thay thế hoàn toàn.

2. Thiết kế dashboard dựa trên quyết định cần đưa ra

Một dashboard tốt không nên bắt đầu bằng câu hỏi “mình có những cột dữ liệu nào?”, mà nên bắt đầu bằng câu hỏi “người xem cần dùng dashboard này để quyết định điều gì?”.

Ví dụ, Marketing Manager có thể cần biết ngân sách đang được phân bổ hiệu quả chưa. Sales Manager có thể muốn biết team còn thiếu bao nhiêu doanh số để đạt mục tiêu. Finance có thể quan tâm nhiều hơn đến chi phí, lợi nhuận và dòng tiền.

Khi hiểu nhu cầu của người xem, người làm dashboard sẽ biết cách chọn và sắp xếp thông tin hợp lý hơn:

• KPI nào cần đặt ở vị trí nổi bật?

• Chỉ số nào dùng để giải thích nguyên nhân?

• Thông tin nào chỉ nên đưa xuống phần chi tiết?

• Người xem nên đọc dashboard theo thứ tự nào?

• Màu sắc nào nên dùng để cảnh báo vấn đề?

Nhờ vậy, dashboard không chỉ là nơi đặt số liệu lên cho đủ, mà còn giúp người xem nhanh chóng hiểu điều gì đang xảy ra và nên chú ý vào đâu trước.

Hướng dẫn các bước đặt câu hỏi, chọn thông tin để phác thảo Dashboard - Slide thuộc khoá học Excel & AI for Data Analytics

➤ Đọc thêm:

3. Kiểm soát bảo mật tốt hơn

Khi dashboard được triển khai trong hệ thống nội bộ, doanh nghiệp có thể kiểm soát tốt hơn việc ai được xem dữ liệu nào.

Không phải ai trong công ty cũng cần xem toàn bộ thông tin. Ví dụ, nhân viên có thể chỉ cần xem dữ liệu thuộc khu vực hoặc nhóm khách hàng mình phụ trách. Quản lý phòng ban có thể xem dữ liệu tổng hợp của cả team. Ban lãnh đạo có thể xem các chỉ số ở cấp cao hơn.

Người xây dựng dashboard cần hiểu phần nào là dữ liệu nhạy cảm, ai được phép truy cập và phần nào không nên đưa vào báo cáo dùng chung.

AI có thể gợi ý cách làm dashboard hoặc cách trình bày dữ liệu, nhưng con người và doanh nghiệp vẫn phải là bên quyết định quy định bảo mật, phân quyền truy cập và chịu trách nhiệm nếu dữ liệu bị chia sẻ sai cách.

4. Hiểu rõ mục tiêu kinh doanh của từng phòng ban

Mỗi phòng ban có mục tiêu và hệ thống KPI khác nhau.

Dashboard cho Marketing có thể tập trung vào chi phí, số lượng khách hàng tiềm năng, tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu theo kênh. Dashboard cho Sales lại quan tâm nhiều hơn đến doanh số, số lượng cơ hội, tỷ lệ chốt đơn và hiệu suất của từng nhân viên.

Ngay cả trong cùng một phòng ban, nhu cầu theo dõi cũng có thể thay đổi theo từng thời điểm.

Ví dụ, nếu doanh nghiệp đang ưu tiên tăng trưởng, dashboard có thể cần làm nổi bật số lượng khách hàng mới, doanh thu theo kênh hoặc tốc độ tăng trưởng theo tháng. Nhưng nếu ngân sách đang bị siết chặt, các chỉ số về chi phí, hiệu quả đầu tư và lợi nhuận lại cần được ưu tiên hơn.

AI sẽ khó tự biết những thay đổi này nếu mình không cung cấp đủ bối cảnh. Trong khi đó, người hiểu hoạt động kinh doanh có thể điều chỉnh dashboard theo đúng mục tiêu hiện tại, thay vì giữ nguyên một bộ chỉ số cho mọi tình huống.

Cách xác định người xem Dashboard và loại report phù hợp - Slide thuộc khoá học Excel & AI for Data Analytics

Tạm kết

AI đang làm thay đổi đáng kể cách chúng ta xây dựng dashboard.

Những công việc từng mất nhiều giờ giờ có thể được rút ngắn chỉ còn vài phút. AI có thể hỗ trợ tạo ý tưởng, lựa chọn biểu đồ, viết công thức và dựng nhanh một phiên bản dashboard ban đầu.

Tuy nhiên, một dashboard thực sự hữu ích không chỉ cần được tạo nhanh. Nó còn phải cập nhật ổn định, sử dụng đúng KPI, phản ánh đúng logic kinh doanh, bảo vệ dữ liệu và giúp người xem đưa ra quyết định.

Vì vậy, vai trò của con người vẫn rất quan trọng.

Do đó, cách làm phù hợp nhất không phải là chọn AI hay con người, mà là dùng AI để tăng tốc và dùng kiến thức của con người để kiểm soát chất lượng, bảo mật và tính ứng dụng của dashboard.

Nếu bạn muốn học cách xử lý dữ liệu và xây dựng dashboard bài bản, từ làm sạch dữ liệu, lựa chọn KPI, trực quan hóa đến ứng dụng AI để làm việc nhanh hơn, bạn có thể tham khảo khóa học Excel & AI for Data Analytics của Tomorrow Marketers nha.

Tham khảo khoá học tại đây

Trong khóa học, bạn sẽ được thực hành trên các dataset gần với bài toán thực tế và học cách kết hợp Excel, Power Query, dashboard và AI trong một quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, thay vì chỉ học từng công cụ riêng lẻ.

Chuyện là mình đang quản lý Email Marketing cho team 10 người, nhưng mỗi lần phải track số rất tốn thời gian: vào Active Campaign (tools quản lý email) để copy số của từng mail sang Google Sheet :))) siêu thủ công nên sếp bảo mình build một Email Marketing Dashboard trên Power BI để đỡ tốn thời gian, để dành việc làm task khác.

Trong bài này, mình sẽ chia sẻ cách mình đi từ dữ liệu Email Marketing trên Google BigQuery để tạo thành một dashboard hoàn chỉnh nhé! Quy trình thì mình bám sát kiến thức mình được học trong khoá Power BI & AI for Data Analytics của TM Data School nha.

Tham khảo khoá học tại đây

Trước khi bắt đầu build dashboard, mình nói qua một chút về dataset mình đang dùng. Đây là dữ liệu Email Marketing của team mình, được lấy từ ActiveCampaign và lưu trữ trên Google BigQuery.

Sau khi đã xem dữ liệu mình tiến hành phân tích và tạo dashboard theo các bước sau:

Bước 1: Xác định Email Marketing Dashboard cần giải quyết bài toán gì và phải theo dõi những số nào

Mục tiêu của mình không phải là tạo một màn hình có thật nhiều chart. Mình muốn hơn 10 team member có thể tự mở dashboard lên, xem nhanh performance email mình đang phụ trách mà không cần nhắn mình hỏi cách đọc từng chart, từng số thế nào.

Mình ngồi xác định lại xem mỗi tuần mọi người thực sự cần trả lời những câu hỏi gì:

1. Email mình vừa gửi đang có performance như thế nào?

Đây là nhu cầu chính của các team member khi vào dashboard. Mỗi người có thể chọn tiêu đề email mình phụ trách trên slicer, rồi check nhanh kết quả thay vì phải vào ActiveCampaign mở từng campaign.

Các chỉ số cần có: Số người được gửi email, tổng lượt mở email, số người mở mail, tỷ lệ mở mail, tổng lượt click, tỷ lệ click, số người unsubscribe, bounce và chi tiết link click.

Những số này giúp team biết: người nhận có mở email không, có click vào nội dung/CTA không, và email có tín hiệu phản ứng tiêu cực nào cần chú ý không. Từ đó, họ có cơ sở để xem lại content angle hoặc subject line cho những email tiếp theo.

2. Tệp mình phụ trách đang hoạt động thế nào so với performance chung của công ty?

Mỗi PIC không chỉ cần biết email của mình có số bao nhiêu, mà còn cần biết tệp mình đang gửi đang nằm ở đâu nếu đặt cạnh các tệp khác.

Các chỉ số cần có: Số email đã gửi theo tệp, tỷ lệ mở mail, tỷ lệ click, tỷ lệ unsubscribe, tỷ lệ bounce và độ dài tiêu đề email.

Phần này giúp PIC xem lại hai việc: tần suất gửi email cho tệp mình phụ trách có đang hợp lý không, và content angle hiện tại có đang tạo được phản hồi tốt hơn hay kém hơn mặt bằng chung.

3. Database email đang tăng trưởng như thế nào?

Email Marketing không chỉ là gửi campaign. Nếu database không tăng hoặc tệp mới không được phân loại rõ ràng, team sẽ sớm gặp giới hạn khi cần mở rộng hoạt động gửi email.

Các chỉ số cần có: Tổng số contact mới, số contact mới theo tháng/năm, tổng số tag, số tag mới tạo và số người subscribe từ từng tag.

Phần này giúp mình nhìn được: database đang tăng trưởng ra sao, đồng thời biết các tag nào đang có quy mô tệp lớn để team có thể khai thác trong những campaign sau.

4. Hệ thống automation đang được xây và mở rộng như thế nào?

Ngoài các email newsletter hàng tuần, team cũng đang triển khai các luồng automation cho event, ebook.

Các chỉ số cần có: Tổng số automation, số automation mới tạo theo thời gian, tổng số người subscribe vào automation và số người đi vào từng luồng.

Phần này giúp: team theo dõi hệ thống nuôi dưỡng đang có bao nhiêu luồng tự động, các luồng có kết quả ra sao.

►► Đọc thêm:

Subscribe now

Bước 2: Kết nối dữ liệu từ Google BigQuery vào Power BI

Mở Power BI Desktop, chọn Home → Get data → Google BigQuery, sau đó nhấn Connect.

Hệ thống sẽ mở cửa sổ kết nối với Google BigQuery. Lúc mới nhìn vào, mình cũng hơi hoang mang vì có khá nhiều trường như Billing Project ID, Use Storage API, Connection timeout duration, Project ID, SQL statement… Nhưng nếu là người mới, mọi người chưa cần hiểu hết tất cả ngay từ đầu. Trong case này, mình chỉ cần tập trung vào 2 phần chính:

• Project ID: là ID của project đang chứa dữ liệu trên Google BigQuery. Hiểu đơn giản, đây là “địa chỉ” để Power BI biết phải đi vào project nào để lấy data.

• SQL statement: là nơi nhập câu lệnh SQL để lấy đúng bảng và cột dữ liệu cần dùng cho dashboard. Nếu chưa quen SQL, mình có thể dùng ChatGPT để hỗ trợ viết câu lệnh dựa trên cấu trúc dataset và các chỉ số muốn theo dõi, sau đó copy kết quả vào ô SQL statement.

Sau khi nhập xong, nhấn OK để Power BI load dữ liệu vào file làm việc. Khi dữ liệu đã được load xong, chuyển sang Model view để kiểm tra các bảng đã được kéo vào Power BI và mối quan hệ giữa các bảng.

Tuy nhiên đi học học khoá Power BI & AI for Data Analytics thì mình mới biết muốn dashboard sau này thêm bao nhiêu bảng mà không bị loạn, thì tốt nhất nên tách riêng một bảng ngày dùng chung, gọi là Date Dimension hoặc Dim Date. Hiểu đơn giản, thay vì mỗi bảng tự có một cột ngày/tháng/năm riêng, tất cả bảng sẽ cùng tham chiếu về một bảng lịch chung. Khi đó, việc filter theo thời gian sẽ đồng bộ hơn giữa các page và dễ mở rộng dashboard về sau.

Bước 3: Tính thêm các chỉ số cần thiết

Sau khi load data vào Power BI, bảng campaign đã có sẵn các số như số email gửi (send_amt), số người mở email (unique_opens), số người click (unique_link_clicks), unsubscribe và bounce.

Tuy nhiên, dashboard của mình không chỉ hiển thị các số này mà còn cần các tỷ lệ như tỷ lệ mở mail, tỷ lệ click, tỷ lệ unsubscribe và tỷ lệ bounce thì mới giải quyết được các câu hỏi. Vì vậy, mình sẽ tạo thêm các chỉ số này trong Power BI.

Để tạo một chỉ số mới, chọn bảng campaign, nhấn chuột phải và chọn New measure. Sau đó, nhập lần lượt các công thức DAX dưới đây:

Sau khi tạo xong, các chỉ số này sẽ xuất hiện trong bảng campaign. Ở bước xây dựng dashboard, mình chỉ cần kéo các chỉ số này vào Card, Line chart hoặc Bar chart để trực quan hóa dữ liệu. Nếu chưa quen viết DAX, bạn có thể dùng ChatGPT để hỗ trợ tạo công thức, đừng leak data công ty là được :)))) Chi tiết thì mình học trong khoá Power BI & AI for Data Analytics của TM Data School nhá.

Bước 4: Build Email Marketing Dashboard trên Power BI và điều chỉnh

Trước khi bắt tay vào kéo chart trên Power BI, mình nhờ ChatGPT sketch trước dashboard để đỡ mất thời gian thử quá nhiều layout. Khi prompt, mình đưa cho AI 2 nhóm thông tin:

1. Mục tiêu của dashboard

Mình mô tả dashboard này dành cho ai, người xem cần check số trong tình huống nào và dashboard phải trả lời những câu hỏi gì. Phần này mọi người có thể bám vào Bước 1 để viết prompt rõ hơn.

2. Cấu trúc dữ liệu đang có

Mình chụp cấu trúc các bảng và tên cột trong Power BI để ChatGPT đọc, rồi nhờ AI đề xuất cách chia page, thứ tự sắp xếp thông tin và loại chart phù hợp cho từng phần.

►► Đọc thêm:

Output AI trả ra khá kỹ, nhưng mình không bê nguyên vào Power BI. Mình dùng nó như một bản nháp để chốt 3 phần chính: dashboard nên chia thành những page nào, mỗi page nên đọc số theo thứ tự nào, và loại visual nào phù hợp với từng nhu cầu.

Từ đó, mình build dashboard thành 4 page chính: Segment Performance, Email Performance, Email Contact + Tag Details và Email Automation.

• Segment Performance: theo dõi hiệu quả email theo từng tệp/segment, ví dụ tệp nào được gửi nhiều email hơn, tệp nào có tỷ lệ mở mail hoặc tỷ lệ click tốt hơn.

• Email Performance: theo dõi performance của từng email campaign, gồm số gửi, số mở, số click, unsubscribe, bounce và chi tiết link click trong email.

• Email Contact + Tag Details: theo dõi tăng trưởng contact, số tag đang có và quy mô subscriber của từng tag để biết database đang phát triển như thế nào.

• Email Automation: theo dõi số lượng automation, số automation mới được tạo và số người đi vào từng luồng automation.

►► Đọc thêm:

Tạm kết

Dashboard này mới là bản 1 vẫn cần chỉnh sửa và hoàn thiện thêm, nhưng nó giúp mình giải quyết được vấn đề track số thủ công cho mọi người, team đã có một nơi để mỗi PIC tự check performance email, tệp, contact và automation của mình.

Qua lần build này, mình cũng nhận ra Power BI hay AI không tự giải quyết được vấn đề nếu mình chưa xác định rõ cần theo dõi gì và data hiện có làm được đến đâu. Nếu bạn cũng đang muốn học cách đi từ data thô đến một dashboard có thể dùng trong thực tế, có thể tham khảo khóa Power BI & AI for Data Analytics của TM Data School. Khóa học giúp bạn xây nền tảng từ tư duy xác định bài toán, xử lý dữ liệu, tính chỉ số trên Power BI đến ứng dụng AI để làm việc với data nhanh và có hệ thống hơn.

Tham khảo khoá học tại đây

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” để cập nhật thêm nhiều bài viết nữa nha ^^

Subscribe now

Gần đây, trong các group về Data Analyst, mình thấy khá nhiều bạn newbie/fresher bắt đầu lo lắng rằng: “Nếu AI đã có thể viết SQL, làm dashboard, sửa code, tóm tắt dữ liệu và gợi ý insight, vậy người mới, lại còn trái ngành nữa thì còn cơ hội nào để làm Data không?”.

Mình nghĩ đây là một câu hỏi rất thực tế. Vì nếu nhìn vào những gì AI đang làm được, nhiều task từng được xem là “kỹ năng entry-level” giờ đã dễ hơn rất nhiều. Một câu query SQL cơ bản, một đoạn code xử lý dữ liệu, gợi ý vẽ biểu đồ phù hợp, hay một đoạn nhận xét ban đầu về dashboard đều có thể được AI hỗ trợ khá nhanh.

Nhưng nếu nhìn sâu hơn vào cách doanh nghiệp thật sự sử dụng dữ liệu, mình nghĩ AI không làm mất hoàn toàn cơ hội của fresher. Điều AI đang làm là thay đổi kỳ vọng của doanh nghiệp đối với một fresher Data Analyst.

Trước đây, biết SQL, Power BI, Python hoặc dựng được dashboard đã có thể là một lợi thế rõ ràng. Nhưng khi AI khiến phần thao tác trở nên dễ hơn, “biết tool” không còn đủ để tạo khác biệt. Fresher Data Analyst vẫn có cơ hội, nhưng cơ hội đó sẽ nghiêng nhiều hơn về những bạn chứng minh được mình biết dùng dữ liệu để hiểu vấn đề, phân tích có logic và hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Vậy AI đang thay thế những kỹ năng nào của Data Analyst? Và bạn cần trang bị thêm điều gì để vẫn tạo được lợi thế cạnh tranh? Hãy cùng mình tìm hiểu trong bài viết này nhé.

À, nếu bạn đang muốn apply Data Analyst nhưng vẫn chưa biết nên bắt đầu từ đâu, làm project như thế nào hoặc viết CV ra sao để chứng minh năng lực, bạn có thể tham khảo thêm chương trình Professional Data Analyst tại Tomorrow Marketers nha.

Lộ trình học giúp bạn xây nền tảng data bài bản, biết cách ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu, thực hành trên các case có business context và được trainer review trực tiếp trong quá trình học.

Tham khảo khoá học tại đây

AI đang làm tốt một phần công việc của Data Analyst, nhưng chưa thay được toàn bộ vai trò này

Trong thực tế, công việc của một Data Analyst không chỉ là viết SQL hay làm dashboard. Một Data Analyst thường phải lấy dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tính toán các chỉ số, xây báo cáo/dashboard, đọc số liệu để tìm ra vấn đề, và quan trọng nhất là đưa ra đề xuất để team ra quyết định tốt hơn.

Trong các phần việc đó, AI đang hỗ trợ rất tốt những bước mang tính thao tác. Ví dụ, AI có thể gợi ý một câu SQL để lấy dữ liệu, sửa một đoạn code bị lỗi, đề xuất nên dùng biểu đồ nào, hoặc tóm tắt nhanh một bảng số liệu.

Với người mới học Data, đây là một thay đổi rất lớn. Những việc trước đây có thể mất vài giờ để tự mày mò, giờ bạn hoàn toàn có thể hỏi AI hỗ trợ. Nếu dùng đúng cách, AI còn giúp bạn học nhanh hơn, đỡ mắc kẹt ở những lỗi kỹ thuật nhỏ và có thêm gợi ý khi chưa biết bắt đầu từ đâu.

Nhưng như mình nói thì những việc AI làm tốt mới chỉ là một phần của công việc Data Analyst. Bởi vì:

• AI có thể giúp bạn làm dashboard nhanh hơn, nhưng nó không tự biết dashboard đó có đang trả lời đúng câu hỏi của doanh nghiệp không.

• AI có thể tóm tắt “doanh thu tháng này giảm”, nhưng nó không tự biết doanh thu giảm vì kênh bán hàng nào, nhóm khách hàng nào, sản phẩm nào, hay vì doanh nghiệp đang thay đổi chiến dịch bán hàng.

• AI có thể gợi ý một nhận xét nghe rất hợp lý, nhưng bạn vẫn là người phải kiểm tra xem nhận xét đó có đúng với dữ liệu và bối cảnh thực tế không.

Ví dụ: Nếu AI nói “doanh thu tháng này giảm”, một Data Analyst không nên chỉ dừng ở đó. Bạn cần đi tiếp: doanh thu giảm ở nhóm sản phẩm nào, kênh nào, phân khúc khách hàng nào, do ít người mua hơn hay do giá trị đơn hàng giảm?

Nếu chỉ mô tả số liệu tăng giảm, doanh nghiệp vẫn chưa biết nên làm gì tiếp theo.

Nói đơn giản, AI có thể giúp bạn làm nhanh hơn các bước như lấy dữ liệu, sửa lỗi, làm biểu đồ hoặc tóm tắt số liệu. Nhưng phần quan trọng hơn của Data Analyst là hiểu số liệu đó đang nói gì, vì sao nó quan trọng và team nên hành động như thế nào. Đây vẫn là phần người học Data cần tự xây, đặc biệt nếu muốn cạnh tranh trong thời AI.

Đọc thêm:

Doanh nghiệp không tuyển Data Analyst chỉ để viết query hay làm báo cáo

Nhiều người thường nghĩ rằng công việc của Data Analyst thường chỉ xoay quanh việc viết query, làm dashboard, tạo báo cáo hoặc chuẩn bị slide phân tích.

Những việc đó đúng là một phần công việc. Nhưng nếu chỉ dừng ở việc tạo báo cáo, Data Analyst sẽ rất dễ bị nhìn như “người tổng hợp số liệu”.

Trong khi thực tế, điều doanh nghiệp cần nhiều hơn là một người giúp họ:

• Hiểu vấn đề đang nằm ở đâu.

• Biết vì sao các chỉ số đang tăng hoặc giảm.

• Và từ dữ liệu đó, đưa ra quyết định tốt hơn.

Ví dụ, nếu một campaign tạo ra rất nhiều lead nhưng team sales lại nói lead không chất lượng, doanh nghiệp không chỉ cần một bảng báo cáo số lead theo từng kênh. Họ cần biết:

• Kênh nào tạo lead tốt?

• Kênh nào tạo nhiều lead nhưng không chuyển đổi?

• Nhóm nội dung nào đang thu hút sai tệp khách hàng?

• Bước nào trong quá trình tư vấn đang làm rơi khách?

Đây là phần AI chưa thể tự làm trọn vẹn nếu không có người hiểu bối cảnh. Vì dữ liệu không tự nói hết mọi thứ. Người làm Data Analyst cần biết đặt câu hỏi đúng, chọn chỉ số phù hợp, đọc kết quả trong bối cảnh thực tế và đưa ra hướng xử lý tiếp theo.

Nói cách khác, doanh nghiệp không trả tiền chỉ để có một dashboard. Họ cần một người giúp biến dữ liệu thành cách hiểu rõ hơn về vấn đề, để từ đó đưa ra quyết định có cơ sở hơn.

Vậy nếu thành thạo tool không còn đủ, Fresher cần học những gì để tăng lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển Data Analyst?

Nếu AI đang làm phần thao tác tốt hơn, fresher Data Analyst cần chứng minh những phần khó bị thay thế hơn. Theo mình, có 4 nhóm năng lực rất quan trọng:

1. Biết cách bắt đầu từ vấn đề, không bắt đầu từ tool

Một người mới học Data thường dễ bắt đầu bằng câu: “Mình có dataset này, mình sẽ làm dashboard gì?”.

Nhưng trong công việc thật, người làm Data thường bắt đầu với câu hỏi: “Business đang gặp vấn đề gì, và dữ liệu nào có thể giúp mình hiểu vấn đề đó?”

Problem framing là khả năng xác định đúng câu hỏi phân tích. Thay vì chỉ nói “phân tích doanh thu”, bạn cần làm rõ: Doanh thu đang giảm ở đâu, giảm so với mốc nào, nhóm nào bị ảnh hưởng, và quyết định cần hỗ trợ là gì.

Nếu không biết bắt đầu từ vấn đề, bạn rất dễ làm ra một dashboard có nhiều biểu đồ nhưng không giúp ai ra quyết định.

Hướng dẫn cách phân tích vấn đề và tìm ra nguyên nhân bằng Issue Tree - Slide thuộc học phần chương trình Professional Data Analyst

2. Biết chọn và đọc đúng chỉ số để nhìn vấn đề

Một Data Analyst không chỉ nhìn số tăng hay giảm, mà cần hiểu con số đó đang liên quan đến vấn đề gì của doanh nghiệp.

Ví dụ, cùng là conversion rate giảm, nhưng ý nghĩa có thể rất khác nhau tùy bối cảnh.

Nếu bạn làm Marketing, conversion rate giảm có thể đến từ traffic kém chất lượng, thông điệp quảng cáo chưa đúng, landing page chưa thuyết phục hoặc offer chưa đủ hấp dẫn.

Nếu bạn làm Sales, tỷ lệ chuyển đổi giảm có thể liên quan đến chất lượng lead, cách tư vấn, thời điểm follow-up hoặc mức độ phù hợp của sản phẩm với nhu cầu khách hàng.

Vì vậy, điều quan trọng không chỉ là biết chỉ số nào cần nhìn, mà còn phải hiểu chỉ số đó đang nói gì trong tình huống cụ thể.

Một dashboard có rất nhiều metric không chắc đã giúp team ra quyết định tốt hơn. Ngược lại, nếu bạn chọn đúng vài chỉ số quan trọng và giải thích được vì sao chúng tăng/giảm, phân tích của bạn sẽ có giá trị hơn nhiều.

AI có thể giúp bạn tóm tắt dữ liệu nhanh, nhưng nếu thiếu bối cảnh business, bạn vẫn dễ hiểu sai nguyên nhân hoặc đưa ra đề xuất không thực tế.

Đọc thêm:

3. Biết đi từ số liệu đến đề xuất

Một Data Analyst không chỉ dừng ở việc “tìm insight”. Insight chỉ thật sự có giá trị khi nó dẫn đến một hành động hoặc một quyết định cụ thể.

Một quy trình cơ bản khi phân tích dữ liệu là: Business problem → dữ liệu → metric → phân tích → insight → recommendation.

Nếu thiếu quy trình này, bạn dễ rơi vào kiểu phân tích rời rạc: chart này đẹp, số kia tăng, nhóm này giảm, nhưng cuối cùng không biết doanh nghiệp nên làm gì tiếp theo.

Với fresher, nhà tuyển dụng không kỳ vọng bạn giải được mọi bài toán phức tạp. Nhưng họ cần thấy bạn có cách nghĩ mạch lạc: biết đặt câu hỏi, biết phân tích theo logic, biết diễn giải kết quả và biết đề xuất bước tiếp theo.

4. Biết dùng AI nhưng không tin AI một cách mù quáng

Trong thời AI, biết dùng AI là một lợi thế. Nhưng dùng AI mà không biết kiểm chứng lại là một rủi ro.

AI có thể viết query sai logic join. AI có thể gợi ý chart không phù hợp. AI có thể đưa ra insight nghe rất thuyết phục nhưng dựa trên dữ liệu chưa đủ. AI cũng có thể đề xuất mà không hiểu bài toán thực tế của doanh nghiệp.

Vì vậy, năng lực quan trọng không chỉ là “biết prompt”. Mà là biết kiểm tra output của AI:

• Query này có đúng logic dữ liệu không?

• Metric này có được tính đúng không?

• Insight này có bị kết luận quá đà không?

• Recommendation này có phù hợp với business context không?

• Dữ liệu hiện tại có đủ để đưa ra kết luận này không?

AI có thể giúp bạn đi nhanh hơn. Nhưng nền tảng về dữ liệu sẽ giúp bạn biết khi nào AI đang sai.

Cách prompting AI để hỗ trợ và gợi ý viết code - Slide thuộc chương trình Professional Data Analyst

Tạm kết

AI không làm mất hoàn toàn cơ hội của fresher Data Analyst. Nhưng AI đang làm rõ hơn khoảng cách giữa người chỉ biết thao tác với tool và người biết dùng data để hiểu vấn đề kinh doanh.

Nếu bạn chỉ học để viết SQL, dựng dashboard hay làm report, lợi thế sẽ ngày càng ít. Nhưng nếu bạn học cách đọc số liệu, hiểu business, chọn đúng chỉ số cần phân tích, kiểm tra kết quả AI trả về và đưa ra đề xuất có ý nghĩa cho team, bạn vẫn có cơ hội cạnh tranh.

Nói ngắn gọn: fresher Data Analyst thời AI không cần cố “giỏi hơn AI” ở phần thao tác. Bạn cần học cách dùng data và AI để tạo ra thứ doanh nghiệp thật sự cần: quyết định tốt hơn.

Nếu bạn đang muốn xây nền tảng Data Analyst theo hướng này, Professional Data Analyst Program của TM Data School có thể là một lộ trình phù hợp. Trong 6 tháng, bạn sẽ được học nền tảng Data Analyst bài bản, từ cách làm việc với dữ liệu, phân tích số liệu, xây dashboard đến sử dụng AI trong quá trình phân tích.

Điểm đặc biệt là chương trình không chỉ dạy tool rời rạc, mà giúp bạn thực hành trên các bài toán có business context, đặc biệt là các case thuộc domain Marketing/Sales. Đây là những dạng bài toán rất gần với nhu cầu tuyển dụng của các vị trí Data Analyst, Marketing Analyst hoặc Business Analyst hiện nay.

Kết thúc chương trình, bạn sẽ có 2-3 dự án thực tế, CV và portfolio được trainers review trực tiếp để chứng minh rõ hơn rằng bạn không chỉ biết dùng tool, mà còn biết dùng dữ liệu để hiểu vấn đề và đưa ra đề xuất có giá trị cho doanh nghiệp.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” để cập nhật thêm nhiều bài viết nữa nha ^^

Subscribe now

Bạn có thấy hình bóng của chính mình, hay của nhân sự team mình trong câu chuyện đó không?

Từ khi ChatGPT, Gemini,... xuất hiện, người làm content thường rơi vào hai thái cực. Một nhóm lo AI sẽ thay thế công việc của mình. Nhóm còn lại lại kỳ vọng chỉ cần vài câu lệnh tốt, AI có thể tự gánh toàn bộ quy trình viết.

Nhưng thực tế, AI chỉ thật sự tạo ra giá trị khi chúng ta hiểu đúng cách làm việc với nó. Nếu chỉ ra lệnh ngắn gọn và chờ một bài viết hoàn chỉnh, output rất dễ nhạt, thiếu bối cảnh và thiếu màu sắc thương hiệu.

Để nhìn rõ hơn, ta có thể chia việc ứng dụng AI trong content marketing thành 3 cấp độ: dùng AI để trả lời, dùng AI như cộng sự hằng ngày và xây hệ thống AI tự động hóa. Trong bài viết này, mình sẽ phân tích từng cấp độ để bạn biết mình đang ở đâu và cần nâng cấp như thế nào.

Đọc thêm:

Cấp độ 1: Dùng AI như một cỗ máy trả lời

Cấp độ 1 là nơi mà 90% người dùng AI ngày nay đang bị mắc kẹt. Thử nghĩ lại xem, bạn có đang sử dụng các công cụ như ChatGPT, Claude hay Gemini kiểu khi bạn có một câu hỏi, bạn ném nó vào khung chat, bạn nhận lại một câu trả lời và… giao dịch kết thúc? Điều này khiến AI không khác gì một phiên bản Google thông minh hơn có khả năng tự chắp vá từ ngữ.

Đây là cấp độ nhập môn, nơi mọi người trải nghiệm khoảnh khắc choáng ngợp đầu tiên khi thấy máy móc biết kể chuyện, viết văn. Nhưng khi làm Marketing ở level cao hơn, nó lại là một cái bẫy.

Biểu hiện điển hình của Cấp độ 1:

• “Viết cho tôi 5 tiêu đề Facebook cho sản phẩm kem chống nắng cho da mụn.”

• “Viết một bài chuẩn SEO 1000 chữ về xu hướng Digital Marketing 2024.”

• “Cho tôi 3 ý tưởng kịch bản TikTok cho quán cà phê thú cưng.”

⇒ Đây đều là những yêu cầu thiếu hụt trầm trọng nền tảng thông tin. Người dùng đang giao phó hoàn toàn tư duy cho AI. Việc này tương tự như việc bạn kéo một người lạ trên phố lại và yêu cầu họ viết bài PR cho công ty mình khi họ không biết gì về thương hiệu của bạn. Kết quả sẽ là một tràng nội dung dài nhưng không đúng trọng tâm, lan man, rời rạc (mình sẽ nêu thêm ví dụ ở phía dưới).

Khi thiếu dữ liệu và ngữ cảnh, AI buộc phải dựa vào những thông tin chung chung, an toàn và dễ đoán nhất. Vì vậy, output thường rơi vào kiểu nội dung sáo rỗng, mở đầu bằng các cụm quen thuộc như “trong bối cảnh thị trường hiện nay” hay “nhằm thấu hiểu nhu cầu thiết yếu đó”. Những bài viết này có chữ, nhưng thiếu quan điểm, thiếu insight và khó thuyết phục khách hàng chuyển đổi.

Đọc thêm:

Zoe's DataLens & AI

Series learn AI from 0: AI thực chất chỉ là một “cỗ máy đoán từ”

Dạo gần đây đang làm tài liệu training team nên mình cũng dành kha khá thời gian để đi tổng hợp hệ thống hóa lại đống kiến thức về AI và Data và tình cờ tìm thấy một video khá hay và dễ hiểu về bản c…

Read more

4 months ago · 13 likes · 5 comments · Hoàng Cẩm Tú (Zoe)

Tuy nhiên, Cấp độ 1 vẫn hữu ích với các tác vụ đơn giản như tóm tắt báo cáo, dịch tài liệu, rà lỗi chính tả hoặc giải thích thuật ngữ.

Ví dụ với NotebookLM, dựa vào những dữ liệu cho sẵn, AI có thể viết đầy đủ thông tin dù vưới prompt đơn giản.

Nếu chỉ cần vượt qua trang giấy trắng, Cấp độ 1 là đủ. Nhưng để tạo nội dung có chiều sâu hơn, bạn cần bước sang Cấp độ 2.

Cấp độ 2: Làm việc với AI như một cộng sự

Đây chính là cốt lõi của sự khác biệt, là nơi những tay viết cự phách nhân mười hiệu suất làm việc của họ. Khoảng cách giữa Cấp độ 1 và Cấp độ 2 được định đoạt bởi đúng hai yếu tố: Ngữ cảnh và Vòng lặp.

Ở cấp độ này, AI không còn là cỗ máy nhả chữ tự động. Bạn thăng cấp cho nó trở thành một nhân viên Content trẻ tuổi đầy tiềm năng nhưng cần được đào tạo hội nhập và giao việc một cách bài bản, kỹ lưỡng.

1. Cung cấp ngữ cảnh trước khi yêu cầu AI viết:

Một trong những lỗi phổ biến nhất khi dùng AI là yêu cầu viết ngay từ câu lệnh đầu tiên.

Trong khi đó, với một nhân sự content mới, bạn sẽ không thể chỉ nói “viết giúp chị một bài blog” rồi kỳ vọng họ hiểu ngay cách thương hiệu nói chuyện, nhóm khách hàng đang gặp vấn đề gì, bài viết phục vụ mục tiêu nào và đâu là những điều cần tránh.

AI cũng vậy. Trước khi yêu cầu AI tạo nội dung, marketer nên cung cấp cho nó những thông tin nền tảng.

Ví dụ, thay vì viết: “Viết cho tôi một email chăm sóc khách hàng cho phần mềm quản lý dự án.”

AI sẽ cho ra kết tuy mượt nhưng chung chung, không cụ thể.

Bạn có thể brief rõ hơn:

AI sẽ giúp mình phân tích cách viết tối ưu trước

Sau đó sẽ tạo ra bài viết đánh đúng trọng tâm, insight của khách hàng hơn

⇒ Chỉ riêng bước này đã có thể làm output khác đi rất nhiều. AI không còn phải đoán từ những dữ liệu chung chung, mà bắt đầu viết dựa trên một hệ quy chiếu cụ thể.

Đọc thêm:

Zoe's DataLens & AI

Series learn AI from 0: Input → Black Box → Output - Tư duy “xương sống” giúp bạn làm việc với AI hiệu quả

Bài thứ hai trong series learn AI from 0 sẽ hơi thiên về mindset một chút …

Read more

9 months ago · 32 likes · 2 comments · Hoàng Cẩm Tú (Zoe)

2. Làm việc với AI theo vòng lặp, không kỳ vọng “một phát ăn ngay”:

Một kỳ vọng thông thường của người dùng là bản nháp đầu tiên của AI phải đủ tốt để dùng ngay. Thực tế, bản nháp đầu tiên thường chỉ nên được xem là nguyên liệu. Lúc đó, chính chuyên môn của chúng ta trở nên quan trọng hơn khi đánh giá, phản biện và chỉnh hướng cho AI.

Ví dụ, bạn có thể yêu cầu AI tạo 3 hướng outline khác nhau. Sau đó, chọn một hướng tốt nhất, loại bỏ phần thừa, yêu cầu đào sâu vào pain point cụ thể hơn, thêm ví dụ thực tế hơn, hoặc viết lại đoạn mở đầu sao cho bớt chung chung.

Quy trình này có thể diễn ra như một cuộc đối thoại:

• “Góc này đúng nhưng hơi hàn lâm. Hãy viết lại gần với bối cảnh marketer SME hơn.”

• “Đoạn này đang nói quá nhiều về công cụ. Hãy chuyển trọng tâm sang workflow.”

• “Ví dụ này chưa đủ thực tế. Hãy thay bằng tình huống một marketing manager phải duyệt content, check ads và làm report hằng tuần.”

• “Bài đang ổn về ý, nhưng giọng văn còn giống tài liệu hướng dẫn. Hãy viết lại tự nhiên hơn, như một bài blog chuyên môn.”

Khi làm việc theo cách này, chúng ta không chỉ dùng AI để viết nhanh hơn, mà còn để tăng tốc quá trình tư duy, thử nhiều hướng triển khai hơn và có thêm nguyên liệu để ra quyết định nội dung tốt hơn. Từ đó, khẳng định được vai trò không thể bị thay thế trong thời đại AI.

Ở cấp độ 2, kỹ năng quan trọng không chỉ là “biết prompt”. Kỹ năng quan trọng hơn là biết brief, biết nhận xét, biết sửa, biết nhìn ra output nào đủ tốt và output nào chỉ đang nghe có vẻ hợp lý.

Cấp độ 3: Xây hệ thống AI tự động hóa một phần workflow marketing

Nếu cấp độ 2 là làm việc cùng AI trong từng đầu việc, thì cấp độ 3 là đưa AI vào một hệ thống có khả năng tự động xử lý nhiều bước trong workflow.

Đây là lúc AI không chỉ trả lời trong khung chat, mà có thể kết nối với nhiều công cụ khác nhau để thu thập dữ liệu, phân tích, tạo nội dung, gửi thông báo hoặc cập nhật file làm việc.

Ví dụ, với content SEO, một workflow AI có thể được thiết kế để:

• Nhận danh sách từ khóa cần triển khai.

• Tự động phân tích nội dung của các đối thủ đang xếp hạng cao.

• Gợi ý cụm chủ đề và keyword phụ.

• Tạo outline theo format đã chuẩn hóa.

• Viết bản nháp theo brand guideline.

• Lưu nội dung vào Google Docs hoặc CMS để marketer review.

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

Hoặc với social listening, hệ thống có thể:

• Theo dõi bình luận và phản hồi trên nhiều kênh.

• Phát hiện những comment có dấu hiệu phàn nàn.

• Phân loại mức độ khẩn cấp.

• Gợi ý hướng phản hồi theo tone of voice thương hiệu.

• Gửi cảnh báo cho team chăm sóc khách hàng.

Ví dụ một workflow data scraping giúp tự động thu thập dữ liệu trên các nền tảng mạng xã hội được dạy trong khóa học AI Marketing

Đây là cấp độ hấp dẫn vì nó giúp marketer tiết kiệm rất nhiều thời gian ở các đầu việc lặp lại. Tuy nhiên, đây cũng là cấp độ dễ bị hiểu sai nhất.

Nhiều người muốn nhảy thẳng lên tự động hóa khi workflow hiện tại còn chưa rõ, brand guideline chưa có, tiêu chuẩn đánh giá nội dung chưa thống nhất và prompt vẫn chưa được kiểm chứng. Khi đó, AI không giúp hệ thống tốt hơn. Nó chỉ khiến những điểm yếu hiện có được nhân rộng nhanh hơn.

Đọc thêm:

Nếu một quy trình viết đang thiếu insight, tự động hóa sẽ tạo ra nhiều bài viết thiếu insight hơn. Nếu brand voice chưa rõ, hệ thống sẽ sản xuất hàng loạt nội dung lệch giọng. Nếu marketer chưa biết đánh giá output ở cấp độ 2, cấp độ 3 rất dễ biến thành một dây chuyền tạo nội dung trung bình với tốc độ cao.

Vì vậy, trước khi nghĩ đến tự động hóa, marketer cần làm chắc cấp độ 2: có ngữ cảnh rõ, có quy trình brief, có tiêu chuẩn đánh giá, có ví dụ mẫu và có cách phản hồi để AI cải thiện qua từng vòng.

Marketer cần làm gì để thoát khỏi Cấp độ 1?

Để từ Cấp độ 1 lên Cấp độ 2, chúng ta cần xây một bộ ngữ cảnh đủ tốt để AI hiểu cách bạn làm nội dung. Bạn có thể bắt đầu bằng các câu hỏi như:

• Thương hiệu của bạn là gì?

• Khách hàng mục tiêu là ai?

• Giọng văn thương hiệu nên như thế nào?

• Nội dung mẫu nào nên được dùng làm chuẩn?

• Những từ hoặc kiểu viết nào cần tránh?

Bạn có thể đưa tài liệu này cho AI, nhưng đừng dừng lại ở bản nháp đầu tiên. Hãy yêu cầu nó phản biện và tiếp tục tinh chỉnh cho đến khi nội dung đạt đúng mục tiêu. Sau đó, bạn có thể lưu kết quả lại thành 1 file skill để input cho AI mỗi lần chat, hoặc có thể tạo một copilot cho từng đầu việc hay update thành một plugin để làm việc với Codex hoặc Claude Cowork (những cái này khá phức tạp nên mình sẽ dành một bài blog riêng trong thời gian tới cho các follower thân iu nhé)

Còn để tiến lên Cấp độ 3, các bạn cần có hình dung rõ ràng về workflow marketing hiện tại của mình. Ví dụ, một quy trình research thường gồm những bước nào? Viết content cần đi qua các bước nào? Làm báo cáo cần lấy dữ liệu, phân tích và trình bày ra sao?

Khi đã nhìn rõ quy trình, bạn mới biết đâu là bước có thể để AI hỗ trợ, đâu là phần nên tự động hóa, và đâu là điểm vẫn cần con người review. Lúc này, các công cụ như n8n, Zapier, OpenClaw hay Claude Code có thể giúp bạn kết nối nhiều bước thành một workflow hoàn chỉnh hơn.

Tuy nhiên, công cụ nào cũng có điểm mạnh và giới hạn riêng. Điều quan trọng vẫn là tư duy phân tích và biết cách thiết kế cách dùng AI phù hợp với bài toán marketing thực tế. Nếu muốn làm chủ cả 3 cấp độ, bạn có thể tham khảo AI Professional Program - chương trình được thiết kế dành cho AI Learners muốn đi từ nền tảng đến ứng dụng thực chiến, với roadmap gồm 3 giai đoạn, được customize theo từng mục tiêu học tập:

➤ Thay vì chỉ học cách “dùng AI”, bạn sẽ được xây nền tảng để hiểu AI vận hành thế nào, thiết kế workflow ra sao và ứng dụng AI vào các bài toán tăng trưởng, vận hành trong doanh nghiệp. Từ đó, bạn có thể chủ động xây dựng các hệ thống AI phù hợp với mục tiêu công việc, tối ưu hiệu suất cá nhân và tạo dựng lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI.

Tham khảo khoá học tại đây

Ngoài ra, nếu bạn muốn làm chủ AI trong các tác vụ marketing hằng ngày, có thể tham khảo khóa AI Marketing - Tối đa hóa hiệu quả Marketing với Big Data & AI Agent tại TM AI.

Chương trình tập trung vào cách khai thác AI cho nghiên cứu thị trường, sáng tạo nội dung, phân tích dữ liệu và tối ưu workflow marketing. Nội dung học của các chương trình đều được thiết kế vừa thực tế, vừa chuyên sâu, với sự dẫn dắt của đội ngũ Thạc sĩ NUS cùng các Leader/Manager tại những tập đoàn lớn trong lĩnh vực Marketing và AI.

Tham khảo khoá học tại đây

Tạm kết

AI không tự động biến một người thành một marketer giỏi hơn. Nhưng nó có thể khuếch đại rất mạnh cách người đó tư duy, brief, đánh giá và triển khai nội dung.

Vì vậy, để đi từ một newbie đến khả năng ứng dụng AI bài bản hơn trong công việc, đặc biệt là ở Cấp độ 3, bạn sẽ cần nhiều hơn vài prompt mẫu hay một danh sách tool để tự mò. Điều quan trọng là có một lộ trình học đủ hệ thống, chuyên sâu và thực tế để vừa hiểu nền tảng AI, vừa biết cách đưa AI vào các workflow có thể ứng dụng thật.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” nhé. Hẹn gặp các bạn trong những bài viết sau ^^

Subscribe now

Hồi mới tập tành làm dashboard, mình cũng háo hức dữ lắm. Kiểu từ một đứa gần như không biết gì nhiều về số liệu, đến lúc bắt đầu học thêm về data, biết thêm vài khái niệm, biết dùng Pivot Table, kéo chart, thêm slicer… tự nhiên cảm giác như mình sắp làm được một thứ “rất gì và này nọ” :)))

Mình vẫn còn nhớ lần đầu mình dựng dashboard là khi mình học khóa Excel & AI for Data Analytics tại Tomorrow Marketers. Lúc đó mình chả biết gì cả, cứ thấy vẽ được bao nhiêu biểu đồ, số liệu là nhét hét vào dashboard. Và kết quả là lúc chữa bài, mình nhận được một bài feedback siêu dài từ trainer :)))

Không phải vì dashboard thiếu dữ liệu, mà vì nó có quá nhiều thứ nhưng lại không có trọng tâm. Chart nào cũng muốn nói, chỉ số nào cũng muốn xuất hiện, nên nhìn tổng thể thì rất khó biết dashboard đang muốn trả lời câu hỏi gì.

Nói vui chứ bây giờ nhìn lại mình cũng không dám xem lại bài đó vì chính mình còn không hiểu dashboard đó đang muốn nói gì nữa :))))

Sau thời gian đi học rồi được tự tay tạo dashboard, rồi về sau công việc của mình cũng có chút liên quan đến data, mình mới nhận ra làm dashboard không chỉ là kéo thật nhiều chart lên một trang. Cách làm dashboard hiệu quả không nằm ở việc đưa càng nhiều số liệu càng tốt, mà là giúp người xem hiểu nhanh điều gì đang xảy ra, vì sao nó đáng chú ý và nên làm gì tiếp theo.

Chính vì vậy, trong bài viết này, mình muốn chia sẻ lại một vài lỗi mình từng mắc phải khi mới tập làm dashboard, cũng là những lỗi mình nghĩ khá nhiều người mới học data dễ gặp. Hy vọng bài viết này sẽ hữu ích với mọi người ^^

Vì sao dashboard báo cáo nhìn đủ số liệu nhưng vẫn khó hiểu?

1. Dashboard không có một câu hỏi chính để dẫn dắt

Lỗi đầu tiên mà mình hay mắc phải nhất trong thời gian đầu làm dashboard là bắt đầu từ dữ liệu, chứ không bắt đầu từ câu hỏi.

Tức là mình mở file lên, thấy có những cột nào, những chỉ số nào thì bắt đầu nghĩ: “À cái này chắc đưa lên được”, “cái kia cũng hay”, “thêm cái này cho đủ” mà không cần biết dashboard này dùng với mục đích gì.

Thật ra điều này cũng dễ hiểu vì với tâm lý của một đứa mới học data, mình luôn cho rằng “thừa còn hơn thiếu”, cứ đưa hết lên dashboard trước rồi tính sau.

Cứ thế, dashboard của mình dần trở thành một nơi gom tất cả những gì mình thấy có vẻ liên quan. Nhưng thực ra, chính điều này lại làm dashboard rất dễ bị loãng. Nhìn vào thì nhiều số thật, nhưng người xem không biết nên bắt đầu từ đâu, cũng không rõ dashboard đang muốn trả lời câu hỏi gì.

Ví dụ như hồi làm Dashboard Campaign Performance, mình từng cố đưa vào rất nhiều chỉ số rồi biểu đồ khác nhau. Nào là hiệu quả theo kênh, theo campaign, theo thời gian, theo nhóm nội dung, rồi thêm cả bảng chi tiết để “ai muốn xem gì cũng có”. Nhìn thì có vẻ đầy đủ, nhưng càng nhìn lại càng khó hiểu rốt cuộc dashboard này đang muốn trả lời câu hỏi nào.

• Dùng để xem tổng quan performance tháng này?

• Để tìm kênh đang kéo kết quả xuống?

• Để quyết định campaign nào cần tối ưu trước?

• Hay để kiểm tra vấn đề đang nằm ở traffic, conversion hay cost?

Nếu không xác định câu hỏi chính từ đầu, dashboard rất dễ biến thành một bảng “trưng bày số liệu”: cái gì cũng có, nhưng không có điểm nào thật sự dẫn người xem đi tiếp.

Sau này khi đi học bài bản, mình mới được dạy cách làm đơn giản hơn, đó là trước khi kéo chart, mình sẽ tự hỏi:

Dashboard này cần giúp người xem ra quyết định gì?

Chỉ một câu hỏi này thôi nhưng giúp mình lọc dữ liệu tốt hơn rất nhiều. Chỉ số nào giúp trả lời câu hỏi thì giữ. Phần nào chỉ làm dashboard nhìn đầy hơn nhưng không giúp người xem hiểu vấn đề thì nên cân nhắc bỏ hoặc đưa xuống phần phụ.

Đọc thêm:

2. KPI chính và chỉ số phụ chưa được phân tầng rõ ràng

Thêm một lỗi nữa mà mình cũng thường xuyên mắc phải đó là cho rằng dashboard càng có nhiều metrics thì nhìn sẽ càng “xịn”, càng “oách” hơn. Thế là mình đưa lên rất nhiều chỉ số: Revenue, Leads, Spend, Conversion Rate, CPL, CTR, CPC… rồi đặt tất cả cùng một hàng, cùng kích thước, cùng màu sắc.

Nhìn qua thì đúng là đầy đủ thật vì để đo lường hiệu quả ads thì đây đều là những chỉ số cần phải xem xét đến. Nhưng vấn đề là vì chỉ số nào cũng nổi như nhau, cuối cùng chẳng có chỉ số nào thật sự nổi bật.

Với mình là người trực tiếp làm dashboard thì mình có thể hiểu từng chỉ số đang nói gì. Nhưng với người xem, họ không rõ bối cảnh, thì điều họ mong muốn đó là biết nên nhìn vào đâu đầu tiên.

• Đâu là KPI chính để đánh giá kết quả?

• Đâu là chỉ số phụ để giải thích vì sao kết quả đó thay đổi?

Ví dụ, nếu dashboard dùng để theo dõi doanh thu theo tháng, những chỉ số người xem cần nắm trước tiên thường là tổng doanh thu, lợi nhuận, số đơn hàng, số khách hàng mới… Đây là phần giúp họ có cái nhìn nhanh về tình hình kinh doanh trong tháng.

Sau đó mới đến các chỉ số phụ để đào sâu hơn, như doanh thu theo sản phẩm, theo kênh bán, theo khu vực, nhóm khách hàng hoặc chương trình khuyến mãi. Những phần này có thể được đặt ở một dashboard/tab riêng, hoặc đưa xuống phần chi tiết để người xem xem thêm khi cần.

Nói cách khác, thiết kế dashboard không chỉ là đưa số liệu lên màn hình, mà còn là sắp xếp thứ tự ưu tiên để người xem biết đâu là chỉ số quan trọng nhất.

Sau này khi làm dashboard nhiều hơn để báo cáo cho sếp, mình mới bắt đầu rút ra một cách sắp xếp chỉ số dễ hiểu hơn:

• KPI chính: Chỉ số dùng để đánh giá kết quả.

• Chỉ số giải thích: Chỉ số giúp hiểu vì sao KPI chính tăng hoặc giảm.

• Breakdown: Phần đào sâu theo kênh, thời gian, campaign, sản phẩm hoặc nhóm khách hàng.

Khi phân tầng như vậy, dashboard sẽ dễ đọc hơn rất nhiều. Người xem không bị ném vào một đống số liệu ngang hàng, mà có thể đi từ kết quả chính đến nguyên nhân phía sau.

3. Chọn biểu đồ theo cảm tính, không theo mục đích đọc số

Lúc chọn biểu đồ mới là thứ khiến mình đau đầu vì mình thường chọn chart khá cảm tính.

Kiểu thấy dữ liệu nói về tỷ trọng thì dùng pie chart, thấy có yếu tố thời gian thì dùng line chart. Mỗi vấn đề mình lại chọn một loại biểu đồ khác nhau, nhưng ít khi tự hỏi: biểu đồ này có thật sự giúp người xem đọc số nhanh hơn không, hay có cách nào gộp một vài phần lại để việc so sánh dễ hơn không?.

Sau vài lần nhận feedback từ sếp, mình mới nhận ra: không phải chart nào nhìn quen mắt cũng là chart phù hợp.

Có những chart nhìn thì đẹp, nhưng lại khiến người xem mất thêm thời gian để hiểu. Ví dụ pie chart có quá nhiều nhóm thì rất khó đọc. Bar chart mà không sort thứ tự thì người xem khó so sánh. Dùng quá nhiều màu thì điểm quan trọng bị chìm, vì màu nào cũng trông có vẻ quan trọng.

Vì vậy, khi học thêm về trực quan hoá dữ liệu, mình rút ra được một vài tips khi chọn biểu đồ đó là:

• Mình muốn người xem so sánh giữa các nhóm?

• Muốn họ nhìn xu hướng theo thời gian?

• Muốn họ thấy tỷ trọng?

• Hay muốn làm nổi bật một điểm bất thường?

Nếu muốn so sánh giữa các nhóm, bar chart thường dễ đọc hơn. Nếu muốn xem xu hướng, line chart sẽ hợp lý hơn. Nếu muốn xem tỷ trọng, pie/donut chỉ nên dùng khi số nhóm ít và sự khác biệt đủ rõ.

Nói chung, dashboard không cần thật nhiều loại biểu đồ. Quan trọng là mỗi biểu đồ phải giúp người xem đọc đúng điều mình muốn họ thấy.

Hướng dẫn chọn chart theo từng mục tiêu - Slide thuộc khoá học Excel & AI for Data Analytics

Đọc thêm:

4. Có số liệu nhưng thiếu context để hiểu ý nghĩa

Một lỗi khác mình cũng từng gặp là đưa số liệu lên dashboard nhưng chưa có đủ bối cảnh để người xem hiểu số đó đang tốt hay xấu.

Ví dụ dashboard hiển thị Leads = 1,200. Nhìn thì có số rồi, nhưng nếu chỉ có một con số đứng một mình, người xem sẽ rất khó biết 1,200 leads là tốt hay chưa tốt.

• So với tháng trước là tăng hay giảm?

• So với target là đạt hay chưa đạt?

• So với quý trước thì xu hướng đang đi lên hay đi xuống?

Trong dashboard mình không nghĩ cần viết quá nhiều chữ để giải thích. Thay vào đó, chỉ cần thêm một vài lớp so sánh là số liệu đã dễ hiểu hơn rất nhiều.

Do vậy, thay vì chỉ để mỗi Leads: 1200, mình có thêm số để so sánh: Leads: 1200 | -15% vs last month.

Hoặc dùng màu/icon để người xem nhận ra nhanh: chỉ số này đang giảm so với kỳ trước, hoặc chưa đạt target.

Khi làm dashboard sau này, mình thường đặt thêm thông tin so sánh cạnh các chỉ số quan trọng:

• So sánh với tháng trước/quý trước

• So sánh với target

• Thêm % tăng/giảm

• Dùng màu để thể hiện tốt/xấu

• Cho phép breakdown theo kênh, campaign hoặc thời gian

Mục đích là để người xem không chỉ thấy “con số là bao nhiêu”, mà còn hiểu con số đó đang tốt lên hay xấu đi, có đạt mục tiêu chưa, và có đáng để đào sâu thêm không. Đây cũng là một phần rất quan trọng của data storytelling: không để số liệu đứng một mình, mà đặt nó trong bối cảnh để người xem hiểu ý nghĩa.

Video chữa Capstone Project của học viên khoá Excel & AI for Data Analytics

Tham khảo khoá học tại đây

5. Layout không tạo mạch đọc cho người xem

Trước đây mình cứ nghĩ layout trong thiết kế dashboard chủ yếu là chuyện thẩm mỹ. Miễn dashboard nhìn gọn, các chart căn đều, màu không quá chói là ổn. Nhưng sau này mình mới thấy layout không chỉ là để dashboard đẹp hơn mà còn quyết định người xem sẽ đọc dashboard theo mạch nào.

Có những dashboard có đủ KPI, chọn chart cũng không sai, nhưng nhìn vào vẫn thấy rối. Lý do là KPI card, filter, bảng dữ liệu, chart xu hướng, chart breakdown được đặt chen lẫn với nhau. Người xem không biết nên đọc từ đâu, phần nào là tổng quan, phần nào là phân tích chi tiết, phần nào là insight quan trọng.

Một dashboard dễ đọc thường sẽ có mạch rõ hơn:

• Đầu tiên là overview: tình hình tổng quan đang tốt hay xấu.

• Sau đó là breakdown: vấn đề nằm ở kênh, campaign, sản phẩm hoặc nhóm khách hàng nào

• Tiếp theo là detail: bảng hoặc dữ liệu chi tiết để kiểm tra thêm.

À có một nguyên tắc mà mình thấy khá hữu ích khi làm dashboard là Z-Pattern.

Hiểu đơn giản, Z-Pattern là cách sắp xếp thông tin dựa trên thói quen đọc tự nhiên của mắt: người xem thường bắt đầu từ góc trên bên trái, di chuyển sang góc trên bên phải, sau đó quét chéo xuống phía dưới bên trái, rồi kết thúc ở góc dưới bên phải.

Khi áp dụng vào dashboard, mình có thể dùng nguyên tắc này để sắp xếp thông tin theo mức độ quan trọng:

• Góc trên bên trái: đặt tiêu đề dashboard hoặc KPI quan trọng nhất.

• Phần trên cùng: đặt các chỉ số tổng quan để người xem nắm nhanh tình hình.

• Khu vực giữa: đặt các biểu đồ breakdown để giải thích vì sao KPI thay đổi.

• Phần cuối hoặc góc dưới bên phải: đặt bảng chi tiết, insight ngắn hoặc next step nếu cần.

Nguyên tắc này giúp dashboard có mạch đọc rõ hơn, thay vì để người xem phải tự đảo mắt khắp nơi để đoán nên xem phần nào trước.

4 câu hỏi giúp mình kiểm tra dashboard hiệu quả trước khi gửi cho người khác

Sau vài lần làm dashboard và phải ngồi giải thích lại khá nhiều, mình tự tạo cho mình một checklist nhỏ trước khi gửi dashboard cho người khác.

1. Ai sẽ đọc dashboard này?

Cùng một bộ dữ liệu, nhưng dashboard cho manager, executive, client hay team vận hành sẽ không giống nhau.

• Nếu dashboard gửi cho sếp hoặc quản lý, họ thường cần nhìn nhanh xem tình hình đang tốt hay xấu, vấn đề chính nằm ở đâu.

• Nếu dashboard dành cho team trực tiếp chạy việc, họ sẽ cần xem chi tiết hơn: kênh nào đang kém, campaign nào cần chỉnh, chỉ số nào đang tụt.

• Nếu dashboard gửi cho khách hàng, cách trình bày cần rõ ràng, dễ hiểu và hạn chế dùng quá nhiều thuật ngữ nội bộ.

• Còn nếu dashboard gửi cho cấp lãnh đạo, họ thường sẽ quan tâm nhiều hơn đến bức tranh tổng quan: có rủi ro gì, có cơ hội gì, và cần ra quyết định gì tiếp theo.

Cách xác định người xem Dashboard và loại report phù hợp - Slide thuộc khoá học Excel & AI for Data Analytics

Khi không rõ người đọc là ai, dashboard rất dễ sai mức độ chi tiết hoặc quá nhiều thông tin với người chỉ cần overview, hoặc quá ít thông tin với người cần đào sâu.

2. Dashboard này hỗ trợ quyết định gì?

Đây là câu hỏi mình thấy quan trọng nhất. Dashboard không nên chỉ trả lời “số liệu là bao nhiêu”. Nó nên hỗ trợ một quyết định cụ thể.

Ví dụ:

• Có nên tăng ngân sách không?

• Nên tối ưu kênh nào trước?

• Campaign nào cần dừng hoặc điều chỉnh?

• Vấn đề nằm ở traffic, conversion hay cost?

Khi biết dashboard hỗ trợ quyết định gì, mình sẽ dễ chọn chỉ số hơn. Chỉ số nào giúp ra quyết định thì giữ. Chỉ số nào chỉ làm dashboard trông đầy đủ hơn nhưng không giúp người xem hành động thì nên cân nhắc bỏ hoặc đưa xuống phần phụ.

3. KPI chính và chỉ số giải thích là gì?

Một dashboard tốt cần có logic giữa các chỉ số.

Ví dụ:

• Nếu KPI chính là Revenue, các chỉ số giải thích có thể là Orders, AOV, Conversion Rate, Traffic hoặc Channel breakdown.

• Nếu KPI chính là Leads, các chỉ số giải thích có thể là Spend, Traffic, Conversion Rate, CPL và Campaign breakdown.

Điểm quan trọng là các chỉ số không nên xuất hiện rời rạc. Chúng cần tạo thành một logic phân tích: kết quả là gì, yếu tố nào giải thích kết quả đó, và nên đào sâu theo lát cắt nào.

4. Người xem nên làm gì sau khi xem dashboard?

Dashboard tốt không nhất thiết phải đưa ra toàn bộ recommendation. Nhưng ít nhất, nó nên giúp người xem biết bước tiếp theo.

Sau khi xem dashboard, người đọc nên biết:

• Cần kiểm tra nhóm campaign nào.

• Cần tối ưu chỉ số nào.

• Cần đào sâu thêm nguồn dữ liệu nào.

• Cần đặt câu hỏi gì trong buổi họp tiếp theo.

• Hoặc cần ra quyết định gì.

Vì vậy, trước khi gửi báo cáo, mình sẽ thử đặt bản thân là người xem và đọc lại chính dashboard mình làm để xem mình có thật sự hiểu ý nghĩa của dashboard đó là gì không.

Tạm kết

Làm dashboard không chỉ là kéo thật nhiều chart lên một trang.

Mình nghĩ đây là bài học lớn nhất của mình sau lần đầu nhận feedback từ trainer.

Với mình, cách làm dashboard hiệu quả không phải là làm dashboard thật đẹp hay thật nhiều chart. Một dashboard hiệu quả nên giúp người xem hiểu nhanh hơn:

• Điều gì đang xảy ra.

• Vì sao điều đó đáng chú ý.

• Nên đào sâu hoặc hành động tiếp theo ở đâu.

Và để làm được điều đó, mình không chỉ cần biết dùng công cụ. Mình cần hiểu cách chọn KPI, sắp xếp thông tin, đọc số liệu, tìm insight và kể một câu chuyện dữ liệu đủ rõ để người khác có thể ra quyết định.

Nếu bạn cũng đang học Excel/Data và muốn hiểu cách làm dashboard hiệu quả hơn, không chỉ biết kéo chart hay dùng slicer, mà nắm được cả workflow từ xử lý dữ liệu, chọn KPI, thiết kế dashboard, đọc insight đến đưa ra đề xuất, bạn có thể tham khảo khóa Excel & AI for Data Analytics của Tomorrow Marketers nha.

Trong khóa học, bạn sẽ được thực hành trên dataset gần với bài toán thực tế và học cách dùng Excel, Power Query, dashboard và AI như một phần của quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh.

Tham khảo khoá học tại đây

Và đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” để được cập nhật thêm nhiều bài viết hữu ích về AI & Marketing Analytics bạn nhé ^^

Subscribe now

Với những file nhỏ thì không sao. Nhưng khi dữ liệu lên đến vài nghìn dòng, việc ngồi dò lỗi, chỉnh từng cột, chuẩn hoá từng định dạng hay kiểm tra từng giá trị bất thường thực sự ngốn của mình rất nhiều thời gian.

Trước đây, để giảm bớt phần xử lý thủ công, mình thường dùng Power Query. Công cụ rất tiện ở chỗ là mình có thể xây sẵn một quy trình làm sạch dữ liệu. Sau đó, mỗi khi có dữ liệu mới, mình chỉ cần refresh là các bước xử lý sẽ tự động chạy lại, không cần phải làm lại từ đầu. À đây là kiến thức mình được học trong khoá Excel & AI for Data Analytics tại Tomorrow Marketers, mọi người có thể tham khảo thử nha :)))

Tuy nhiên, dạo gần đây mình thấy khá nhiều người khen Claude xử lý dữ liệu trong Excel rất tốt, nên mình cũng bắt đầu tò mò dùng thử, tranh thủ test luôn xem có xứng đáng với số tiền mình bỏ ra để mua bản Pro không =)))

Trong quá trình thử nghiệm, mình cũng gặp không ít tình huống mà mình nghĩ bất kỳ ai mới bắt đầu sử dụng AI cho công việc dữ liệu đều có thể gặp phải. Phần lớn trong số đó đến từ cách mình giao tiếp với AI thông qua prompt.

Vì vậy, trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ lại cách mình dùng Claude để xử lý và làm sạch dữ liệu trong Excel: từ cách prompt để AI hiểu dataset, đề xuất hướng làm sạch, xử lý trực tiếp trên workbook, cho đến cách kiểm tra lại để hạn chế lỗi trước khi phân tích.

Để việc test thực tế hơn, mình sử dụng dataset lấy từ game FIFA 21, một trò chơi mô phỏng bóng đá do Electronic Arts phát hành. Dataset gồm thông tin của 8110 cầu thủ bóng đá trong năm 2021, với 19 cột dữ liệu liên quan đến thông tin cá nhân, chỉ số, hợp đồng và giá trị cầu thủ.

Một số cột trong file bao gồm: ID, Name, LongName, Nationality, OP, Potential Rating, Contract, Best Positions, Height, Preferred Foot, Best Position, Joined, Loan Date End, Value, Wage, Release Clause, W/F, SM, Hits.

Trước khi dùng AI, mình có nhìn qua file một lượt để xem dữ liệu đang có những lỗi gì. Sau đó, mình mới bắt đầu dùng Claude để rà sâu hơn và kiểm tra xem AI có phát hiện thêm vấn đề nào không.

Bước 1: Cho AI hiểu bối cảnh của dataset

Mình thấy khá nhiều người khi dùng AI sẽ upload file lên rồi prompt ngay kiểu: “Làm sạch giúp tôi bộ dữ liệu này.”

Prompt này không sai, nhưng hơi chung. Khi không có đủ bối cảnh, AI có thể vẫn xử lý được một phần, nhưng câu trả lời dễ bị chung chung hoặc không đúng với mục đích phân tích của mình. Vì vậy, trước khi yêu cầu Claude làm sạch dữ liệu, mình sẽ mô tả ngắn gọn dataset này là gì và mình dùng nó để làm gì.

Đây là prompt mình dùng:

Điểm quan trọng ở đây là mình nói rõ mục đích: dataset sẽ được dùng để phân tích trong Excel, không chỉ để xem dữ liệu.

Khi có context, AI sẽ biết cần chú ý đến những lỗi ảnh hưởng đến phân tích, ví dụ: kiểu dữ liệu sai, giá trị tiền tệ đang ở dạng text, chiều cao chưa chuẩn hóa, ngày tháng không đồng nhất, cột rating có ký tự thừa…

Và sau khoảng 2-3 phút, đây là kết quả Claude trả về cho mình:

Điều khiến mình khá bất ngờ là Claude trả về phần nhận diện vấn đề chi tiết hơn mình nghĩ. Dù trước đó mình đã tự xem qua file, vẫn có một vài lỗi hoặc điểm bất thường trong dữ liệu mà mình chưa kịp phát hiện ra.

Bước 2: Yêu cầu AI đề xuất cách làm sạch dữ liệu

Sau khi Claude đã giúp mình rà soát các vấn đề trong dataset, bước tiếp theo là yêu cầu AI đề xuất cách xử lý.

Các bạn có thể sử dụng prompt sau:

Mình đợi khoảng 3-5 phút thì Claude tạo cho mình một sheet dữ liệu đã clean. Trong quá trình xử lý, Claude có thể hỏi thêm một vài quyền thao tác với file, lúc đó mình chỉ cần nhấn “Allow” để tiếp tục là được nha.

Đây là sheet mà AI trả về cho mình:

Nhìn qua thì các lỗi Claude phát hiện trước đó đều đã được sửa. Một điểm mình khá thích là Claude còn sắp xếp lại các cột liên quan gần nhau hơn, nên file nhìn cũng dễ theo dõi hơn.

Ví dụ cho mọi người dễ hình dung nha:

Sau khi trả về sheet data đã clean xong thì Claude tạo cho mình một sheet Cleaning Log như thế này để mình tiện theo dõi xem những dữ liệu nào đã được làm sạch:

Cách làm này khá tiện nếu bạn muốn có một phiên bản dữ liệu sạch nhanh để kiểm tra hoặc phân tích thử. Thay vì tự xử lý thủ công từng bước, mình có thể để Claude tạo sẵn một sheet mới với dữ liệu đã được chuẩn hoá.

Tuy nhiên, mình sẽ không dùng luôn file AI trả về để phân tích. Vì ngoài khả năng hiểu sai logic ở một vài cột, AI cũng có thể tự nhận diện một số dòng hoặc cột là không cần thiết và xoá đi, trong khi những dữ liệu đó vẫn có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích sau này.

Vì vậy, bước tiếp theo mình sẽ nhờ Claude kiểm tra lại xem trong file còn lỗi nào chưa đc xử lý không.

Bước 3: Nhờ Claude giải thích các bước đã xử lý và chỉ ra điểm cần kiểm tra lại

Một trong những điều khiến mình đắn đo nhất khi dùng AI để xử lý dữ liệu là: Làm sao để chắc chắn Claude đã clean hết lỗi trong file?.

Bởi với những file dữ liệu lớn, rất khó để ngồi dò từng dòng từng cột một để check xem liệu còn lỗi nào chưa được xử lý hay không. Vì vậy, sau khi Claude tạo xong sheet Cleaned Data, mình tiếp tục prompt để AI kiểm tra lại một lần nữa:

Sau khi Claude trả về kết quả, mình vẫn kiểm tra lại một lượt và phát hiện một lỗi khá rõ ở cột Height: có một dòng đang có giá trị 17888.

Đây là kiểu lỗi mà nếu nhìn trong bảng dữ liệu lớn thì khá dễ bị bỏ qua, nhưng khi kiểm tra Min/Max hoặc nhờ Claude rà lại các giá trị bất thường, nó sẽ nổi lên ngay. Vì chiều cao của cầu thủ thường chỉ dao động quanh một khoảng hợp lý, nên 17888 gần như chắc chắn là lỗi nhập liệu.

Trong trường hợp này, mình sẽ không yêu cầu AI tự đoán và sửa toàn bộ. Mình chọn tự sửa tay giá trị 17888 thành 178, vì khả năng cao đây là lỗi đánh thừa số 8 khi nhập dữ liệu.

Bước này giúp mình có một lớp kiểm tra thứ hai, thay vì chỉ nhận file cleaned data rồi dùng luôn.

Bước 4: Dùng Power Query để kiểm tra dữ liệu có bị mất dòng/cột không

Vì mình vốn khá kỹ tính với dữ liệu nên để cho chắc chắn, mình vẫn muốn có thêm một lớp kiểm tra nữa trước khi bắt đầu phân tích. Mục tiêu của bước này là kiểm tra xem trong quá trình AI xử lý, dữ liệu có bị thay đổi sai cấu trúc hay không.

Ở bước này, mình dùng Power Query để đối chiếu lại một số điểm cơ bản:

• Số dòng trước và sau khi clean có giống nhau không

• Số cột có bị thiếu hoặc bị thêm bất thường không

• Tên cột có bị đổi ngoài ý muốn không

• Các cột quan trọng như ID, Name, Height, Value, Wage, Release Clause có còn được giữ lại đầy đủ không

• Kiểu dữ liệu của các cột chính có được chuyển đúng không

Cách kiểm tra này là phần mình được học trong khóa Excel & AI for Data Analytics của Tomorrow Marketers. Với mình, đây là bước “confirm” lại lần cuối để chắc chắn file dữ liệu đủ ổn trước khi chuyển sang tạo dashboard và phân tích.

Slide hướng dẫn sử dụng Power Query - thuộc khoá học Excel & AI for Data Analytics

Tham khảo khoá học tại đây

Đọc thêm:

Nói ngắn gọn, Claude giúp mình tạo bản cleaned data nhanh hơn, còn Power Query giúp mình kiểm soát lại cấu trúc dữ liệu. Nhờ vậy, mình có thể hạn chế rủi ro dữ liệu bị mất dòng, mất cột hoặc bị thay đổi ngoài ý muốn trước khi bước sang phân tích.

Tạm kết

Sau khi thử dùng Claude để làm sạch dữ liệu trong Excel, mình thấy AI thật sự giúp tiết kiệm khá nhiều thời gian.

AI có thể đọc file nhanh, phát hiện lỗi, đề xuất hướng xử lý, thậm chí tạo luôn một sheet dữ liệu đã được làm sạch để mình kiểm tra. Với những bước như rà format, chuyển kiểu dữ liệu, tìm giá trị bất thường hay gợi ý workflow, AI là một trợ lý rất hữu ích.

Tuy nhiên, có một điểm mình nghĩ rất cần lưu ý khi dùng AI để xử lý file Excel đó là tính chính xác và vấn đề bảo mật dữ liệu.

• Về tính chính xác, mình sẽ không mặc định file AI trả về là đúng 100%. AI có thể xử lý rất nhanh, nhưng vẫn có khả năng hiểu sai logic, sửa nhầm giá trị, xoá nhầm dòng/cột hoặc bỏ sót một vài điểm bất thường. Vì vậy, sau khi để AI clean dữ liệu, mình vẫn cần kiểm tra lại bằng Power Query trước khi dùng file đó để phân tích.

• Còn về tính bảo mật, trong ví dụ này, mình dùng dataset thực hành nên không có vấn đề gì quá nhạy cảm. Nhưng nếu bạn đang làm với dữ liệu nội bộ của công ty, dữ liệu khách hàng, doanh thu, chi phí, lương thưởng hoặc bất kỳ thông tin nào chưa được phép chia sẻ ra bên ngoài, thì không nên upload trực tiếp lên AI chỉ để xử lý cho nhanh.

Và nói thật là càng dùng, mình càng nhận ra rằng AI không làm mất đi nhu cầu học phân tích dữ liệu bài bản. Ngược lại, nó khiến nền tảng này quan trọng hơn.

Vì nếu không hiểu dữ liệu, mình sẽ rất khó biết output của AI có hợp lý không. Nếu không biết logic phân tích, mình dễ copy một kết quả trông có vẻ đúng nhưng thực ra sai từ bước xử lý. Nếu không hiểu Excel, Power Query hay cách dữ liệu được transform, mình cũng khó phát hiện khi AI sửa nhầm, xoá nhầm hoặc diễn giải sai một cột nào đó.

Vậy nên với mình, AI không phải là lý do để bạn bỏ qua Excel hay kỹ năng phân tích dữ liệu.

Nói ngắn gọn lại thì AI nên được xem như một lớp hỗ trợ trong workflow, giúp mình làm nhanh hơn, rà kỹ hơn và có thêm gợi ý khi xử lý dữ liệu. Nhưng để dùng AI hiệu quả, mình vẫn cần có nền tảng dữ liệu, biết cách đặt câu hỏi, hiểu logic dữ liệu, kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm với phân tích cuối cùng.

À, nếu bạn muốn học cách xử lý dữ liệu trong Excel bài bản hơn, không chỉ biết vài công thức rời rạc mà hiểu được toàn bộ workflow từ làm sạch dữ liệu, phân tích, trực quan hoá đến ứng dụng AI để làm nhanh và kiểm tra tốt hơn, bạn có thể tham khảo khóa học Excel & AI for Data Analytics của Tomorrow Marketers nhé!

Và đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” nếu bạn cảm thấy bài viết này hữu ích nhé! Hẹn gặp các bạn trong những bài viết sau ^^

Subscribe now

Thực ra, sau thời gian ngụp lặn với các model, mình nhận ra: Bản tính của AI rất “lười”. Nếu câu prompt của bạn có kẽ hở, nó sẽ tự động lấp liếm bằng các template ảnh stock an toàn và công nghiệp nhất có sẵn trong dữ liệu.

Để trị dứt điểm cái “vibe nhựa” này, bạn cần chủ động chặn đứng cơ chế tự suy diễn mặc định của chúng. Cùng mình áp dụng ngay 6 nguyên tắc dưới đây để ép AI nhả ra những bức hình chân thực, có gu và quan trọng nhất là mang đi ráp vào chiến dịch dùng được luôn nhé!

Subscribe now

1. Cấu trúc prompt tối ưu:

Bệnh chung của tụi mình khi làm việc với AI là hay viết kiểu “nghĩ đến đâu, gõ đến đó”. Kết quả là prompt dài lê thê nhưng AI không phân biệt được đâu là trọng tâm, đâu là chi tiết phụ. AI xử lý ngôn ngữ theo luồng (token), nên nếu bạn ném cho nó một mớ bòng bong, nó sẽ bắt sai từ khóa trọng tâm ngay lập tức.

Thay vì vậy, mình khuyên mọi người nên viết theo một flow có logic cố định. Dưới đây là một cấu trúc tuyến tính rất hay từ các anh chị ở OpenAI mà mình đang áp dụng khá thành công:

Bối cảnh → Chủ thể → Chi tiết quan trọng → Ràng buộc → Mục đích sử dụng

Trong đó:

• Bối cảnh (Context): Ảnh đang diễn ra ở môi trường nào? Thời gian nào trong ngày?

• Chủ thể (Subject): Đâu là nhân vật/vật thể trung tâm cần làm nổi bật? (Mô tả kỹ độ tuổi, trang phục, cảm xúc).

• Chi tiết (Details): Các yếu tố bổ trợ giúp chủ thể có chiều sâu và ảnh bớt chung chung.

• Ràng buộc (Constraints): Cho AI biết điều gì tuyệt đối không được làm sai, không được thêm vào hoặc thay đổi.

• Mục đích sử dụng (Usage): Giúp AI điều chỉnh mức độ chỉn chu, bố cục cho đúng nhu cầu thực tế.

Ví dụ khi bạn chỉ đơn thuần yêu cầu tạo một ảnh quảng cáo, AI sẽ chỉ tạo ra những ảnh trông rất “AI” ta thường gặp đầy rẫy trên mạng:

Nhưng khi bạn viết một prompt follow theo công thức, yêu cầu rõ ràng hơn trên như sau:

Ảnh tạo ra được sẽ chính xác, trông tự nhiên hơn và phù hợp để quảng cáo:

📌 Prompting là 1 trong những kỹ năng quan trọng khi dùng AI, đây cũng là một trong những kiến thức nền tảng được dạy cực kỳ chi tiết trong khóa AI Marketing của TM AI mà mình từng học.

Một số kỹ thuật prompting hiệu quả được học trong khóa AI Marketing

Tham khảo khoá học tại đây

2. Cụ thể hóa chất liệu, phong cách và phương thức thị giác:

Rất nhiều người prompt ảnh theo kiểu dùng các tính từ cảm xúc: “đẹp hơn”, “xịn hơn”, “trông sang lên”, “ảo diệu vào”. Nhưng thực sự AI không hiểu cái “sang” của bạn là gì đâu, nó sẽ dịch “đẹp” thành việc đánh bóng mọi bề mặt, đẩy độ bão hòa màu (saturation) lên mức chói lóa, khiến ảnh nhìn rất đồ họa rẻ tiền.

Để ảnh trông thật và có gu hơn, bạn hãy nói rõ với AI bức ảnh đó thuộc phương thức thị giác nào (3D, màu nước,...), chất liệu ra sao. Càng cụ thể về “ngôn ngữ thị giác”, AI càng bớt phải đoán hộ.

• Nếu muốn ảnh chụp thật (Photography): Hãy quên từ “đẹp” đi, mà thay bằng các thuật ngữ nhiếp ảnh như: photorealistic (chân thực), shot on 35mm lens, macro detail, film grain (độ nhiễu hạt của phim ảnh - cái này cực kỳ quan trọng để xóa độ “nhựa” của AI), soft shadow (bóng đổ mềm), candid shot (chụp khoảnh khắc tự nhiên không dàn dựng).

• Nếu muốn ảnh minh họa (Illustration): Hãy chỉ định rõ thể loại nghệ thuật: watercolor (màu nước), 3D render, flat illustration, paper cut (nghệ thuật cắt giấy), editorial collage (cắt dán tạp chí).

• Thêm yếu tố chất liệu (Texture): textured brushstrokes (vệt cọ nổi), matte finish (bề mặt nhám mờ), frosted glass (kính mờ).

Ví dụ 1 prompt mẫu như sau:

Ảnh sản phẩm, các element sẽ rõ ràng và chân thực hơn:

3. Kiểm soát bố cục ngay từ câu lệnh đầu tiên:

Với hình ảnh phục vụ làm content marketing hay chạy ads, bố cục nhiều khi quan trọng không kém gì độ nét của hình ảnh. Một bức hình xuất sắc đến mấy mà không có chỗ nào để đặt text, logo hay nút CTA thì cũng không thể đưa vào thiết kế được.

Đó là lý do mình luôn ưu tiên kiểm soát bố cục ngay từ đầu thay vì đợi AI tạo xong rồi mới lo hì hục ngồi photoshop mở rộng khung hình. Một số cụm từ hay bạn có thể “nhắc bài” cho AI những yếu tố định hướng không gian như:

• Góc máy: Eye-level (ngang tầm mắt), top-down view (chụp từ trên xuống - rất hợp làm ảnh flatlay sản phẩm), close-up (cận cảnh), wide shot (góc rộng).

• Vị trí chủ thể: Off-center (lệch tâm), Rule of thirds (quy tắc 1/3), Symmetrical framing (Đối xứng).

• Khoảng trắng: Negative space (để chừa chỗ cho headline, text, logo, CTA), Clean background (Nền trơn giúp dễ dàng tách nền hoặc ghép text).

• Mật độ hình ảnh: Minimalist (tối giản), Highly detailed (dày chi tiết).

Ví dụ khi viết một prompt đơn giản ta chỉ được một bức ảnh vô hồn, sắp xếp chủ thể lung tung:

Nhưng khi bạn trình bày rõ bố cục hơn, ảnh trả về sẽ vừa có chiều sâu vừa phù hợp với mục đích sử dụng:

4. Khi sửa ảnh: Rõ ràng giữa điều “cần giữ” và điều “được đổi”:

Nguyên tắc này cực kỳ quan trọng khi bạn dùng các tính năng edit ảnh (như Inpainting của Midjourney hay bôi đen sửa ảnh của DALL-E). Có ai từng nhờ AI “sửa lại cái áo nhân vật màu đỏ” xong nó tiện tay đổi luôn mặt nhân vật, làm sập luôn ánh sáng và thay cái background đằng sau chưa? Mình cá là rất nhiều!

Với AI, những gì không nói rõ rất dễ bị hiểu là có thể thay đổi. Vì vậy, khi cần chỉnh sửa, hãy viết thật cụ thể, dứt khoát theo công thức: “Chỉ thay đổi [X], giữ nguyên [Y].”

Ví dụ khi mình muốn bỏ hết phần subtitle nhưng mình chỉ nói bỏ cái khung có subtitle ra thì nó chỉ bỏ đúng cái khung, vẫn giữ phần text:

Ngược lại, khi mình nói bỏ phần nào, thay bằng phần nào, thì AI sẽ tạo ảnh rõ ràng hơn:

5. Cẩn trọng tối đa với chữ trong ảnh:

Chữ viết sai chính tả, giãn cách lỗi hay font lạc quẻ từng là lỗi “kinh điển” tố cáo một bức ảnh là do AI làm. Nhưng hiện tại, các model như ChatGPT Image 2.0 đã có khả năng tạo chữ cực kỳ chuẩn xác. Hoặc model Nano Banana 2 của Gemini cũng đang xử lý phần text cho các headline to, rõ ràng rất mượt (dù với các đoạn text nhỏ, chi tiết thì vẫn hơi “hên xui” một chút).

Dù các tool đã thông minh hơn, nhưng cẩn tắc vô áy náy. Để AI in ra đúng dòng chữ bạn cần mà không tự chế ra một ngôn ngữ mới, mình khuyên mọi người nên nằm lòng 4 nguyên tắc sau:

• Luôn đóng khung nội dung text trong ngoặc kép: Hãy đặt cụm từ bạn muốn trong dấu ngoặc kép để AI hiểu đó là phần chữ cần in ra chính xác tuyệt đối.

Ví dụ: Thêm text “5 NGUYÊN TẮC VIẾT PROMPT TẠO ẢNH”

• Với các từ khó hoặc tên thương hiệu: Hãy viết IN HOA. Nếu tool vẫn cứng đầu viết sai, hãy thử đánh vần (spelling) từng chữ cái một, phân tách bằng dấu gạch ngang.

Ví dụ: “Tomorrow Marketers” hoặc chắc cú hơn thì ghi là T-O-M-O-R-R-O-W M-A-R-K-E-T-E-R-S

• Định hình rõ Typography: Dùng font sans-serif (không chân) hay serif (có chân)? Định dạng bold (in đậm) hay ilatic (in nghiêng)? Màu gì, đặt ở vị trí nào và kích cỡ tương đối ra sao?

• Với những ảnh dày đặc chữ: Đừng cố ép AI làm hết 100%, cách tối ưu nhất là dùng AI để tạo phần visual và background nền (layout) thật xịn. Sau đó, xuất file mang qua Canva, Figma hoặc Photoshop để tự tinh chỉnh typography thủ công (ChatGPT có hỗ trợ xuất trực tiếp qua Canva nha). Vừa sắc nét, chuẩn brand guidelines, lại đỡ mất công ngồi generate đi generate lại chỉ vì sai một dấu phẩy!

Vậy nếu bạn không biết mô tả ảnh thì sao? Hãy nhờ AI phân tích ảnh mẫu trước

Đây là một mẹo nhỏ mình hay dùng khi phải cần tạo quá nhiều ảnh cùng một định dạng, bố cục. Nhất là khi bạn biết mình thích một phong cách visual nào đó nhưng chưa đủ ngôn ngữ để mô tả lại. Cách làm khá đơn giản:

Bước 1: Cho ChatGPT hoặc một công cụ AI khác xem một ảnh mẫu

Bước 2: Nhờ nó phân tích phong cách, bố cục, ánh sáng, chất liệu, màu sắc

Bước 3: Sau đó yêu cầu nó viết ra prompt để tạo một ảnh tương tự nhưng với nội dung khác.

Xong! Việc còn lại của bạn chỉ là copy cái prompt hoàn chỉnh đó và đưa vào tool tạo ảnh.

‼️ Tuy nhiên, nhớ dùng cách này có chọn lọc để hình ảnh của mình vẫn có nét riêng chứ không mang tính “copy paste” hoàn toàn nha (Mình khuyên thật lòng là chỉ nên sử dụng hình ảnh do chính thương hiệu mình tạo ra thôi để tránh vi phạm bản quyền nhé!).

Một vài model tạo ảnh đang được đánh giá tốt, đặc biệt ở khả năng tạo chữ

Nếu mục tiêu là tạo ảnh có text rõ hơn, bố cục tốt hơn và dễ dùng cho công việc marketing, hiện nay có một vài nhóm công cụ được nhiều người dùng đánh giá khá cao:

• ChatGPT Image 2.0 & Nano Banana 2: Hai “ngôi sao” cực mạnh khoản tạo chữ (text) chuẩn xác, đặc biệt là ráp các headline to rõ.

• Ideogram: Lựa chọn chân ái nếu bạn cần làm typography uốn lượn, thiết kế logo hay poster thiên hướng đồ họa.

• Midjourney (v6+): Vẫn giữ ngôi vương về độ chân thực và tính thẩm mỹ, nhưng đòi hỏi kỹ năng viết prompt thông số phải cứng.

• Adobe Firefly 3 / Gemini (Imagen 3): Khá mượt nếu bạn cần tích hợp sâu vào workflow chỉnh sửa (hệ sinh thái Adobe/Google) và ưu tiên tính an toàn bản quyền.

Trong lớp AI Marketing mà mình được học cũng đã giới thiệu cách dùng những công cụ GenAI để tạo ảnh, làm video tiên tiến nhất (như trong hình các bạn có thể tham khảo, các công cụ đều được cập nhật theo model tiên tiến nhất trong thời gian học nha!).

Tạm kết

Suy cho cùng, để một bức ảnh thoát mác “giả trân” và trông “bớt AI” hơn, bạn sở hữu một con model xịn thôi là chưa đủ. Chìa khóa thực sự nằm ở cách tụi mình lên brief phải cực kỳ rõ ràng về bối cảnh, chủ thể, khóa chặt bố cục, định hình chuẩn chất liệu, xử lý khéo léo phần text và dứt khoát với những chi tiết tuyệt đối không được tự ý thay đổi. Khi bạn brief càng nét, AI sẽ càng bớt tự biên tự diễn, và thành phẩm trả về sẽ càng “ăn tiền” để mang đi dùng ngay.

Một số ảnh quảng cáo tạo bởi AI - bài làm học viên khóa AI Marketing

Và tất nhiên, việc tạo visual thực ra cũng chỉ là một mảnh ghép nhỏ trong bức tranh công việc mỗi ngày. Nếu bạn đang muốn đi xa hơn - ứng dụng AI một cách bài bản, trơn tru vào toàn bộ luồng marketing, từ khâu research móc insight, brainstorm ý tưởng, viết content đa kênh cho đến khâu scale-up và tối ưu creative - thì có thể tham khảo thử khóa AI Marketing của Tomorrow Marketers AI nhé.

Khóa học này được thiết kế siêu thực chiến dành riêng cho anh em marketer tụi mình, tập trung vào việc ráp thẳng AI vào các đầu việc thực tế. Cực kỳ thân thiện và dễ áp dụng ngay cả khi bạn không có sẵn nền tảng hay background về công nghệ!

Tham khảo khoá học tại đây

Và đừng quên subscribe kênh để nhận thêm nhiều bài viết hữu ích trong thời gian tới nhé!

Subscribe now

Câu chữ thì lưu loát, lập luận nghe rất logic, số liệu trình bày rất đàng hoàng… nhưng đến lúc kiểm tra lại thì hóa ra có những phần 100% không có thật.

Đó chính là căn bệnh “AI Hallucination” (ảo giác AI). AI rất giỏi trò trộn 7 phần thực với 3 phần hư, đóng gói thành một lập luận siêu logic khiến dân trong nghề nếu không vững data cũng dễ dính “bẫy”.

➤ Đọc thêm: AI thực chất chỉ là một “cỗ máy đoán từ”

Bản chất là do các mô hình này chỉ đang “đoán chữ tiếp theo” dựa trên xác suất, chứ không hề lấy thông tin từ một database có thật nào cả. Do đó, để trị được vấn đề này, thay vì phó mặc cho trí nhớ có phần “ảo ma” của AI, chúng ta nên cấp cho nó một bộ dữ liệu input. Dưới đây là framework mình đang áp dụng để ép AI phải “nói có sách, mách có chứng”:

Bước 1: Sử dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Đừng hỏi suông. Trừ khi hỏi ý tưởng sáng tạo, còn với các dữ kiện quan trọng, mình luôn quăng các đống tài liệu, báo cáo vào những công cụ hỗ trợ RAG như NotebookLM. Lúc này, AI buộc phải trích xuất câu trả lời từ đúng tệp PDF/Doc mình cấp và luôn có footnote đàng hoàng để mình click vào kiểm chứng ngay lập tức.

Bước 2: Tối ưu hóa Câu lệnh (Context & Constraint Prompting)

Dù dùng tool nào, anh em nhớ cài cắm mấy “câu thần chú” này vào System Prompt để khóa mỏ AI khi nó định bốc phét:

• “Nếu thông tin không có trong tài liệu tôi cung cấp, bắt buộc trả lời: ‘Tôi không biết’.”

• “Phân định rõ ràng: đâu là dữ liệu thực tế (fact-based) có trong nguồn, đâu là suy luận (inference) của bạn.”

• “Đánh giá mức độ tự tin (Confidence score 0-100%) cho từng luận điểm đưa ra.”

💡 Mẹo khác: Thiết lập quy trình kiểm chứng nhiều tầng

Cái này mình nghĩ nhiều anh chị em cũng sẽ hay sử dụng. Với các task nặng đô như phân tích số liệu hay ra quyết định kinh doanh, mình thường setup thêm các màng lọc sau (anh em rành công nghệ có thể dùng n8n để nối các luồng này tự động hóa):

• Cross-check chéo Model: Quăng cùng 1 prompt cho cả ChatGPT, Claude và Gemini. Nếu 3 ông đưa ra 3 kết quả khác nhau (đặc biệt là về số liệu), đó là cờ đỏ cảnh báo bạn phải tự tay check lại nguồn.

• Setup AI “Kiểm toán viên”: Dùng model A (ví dụ Claude) để tạo bài viết/báo cáo. Sau đó copy thành phẩm ném sang model B (như Gemini chế độ Thinking) kèm prompt: “Vào vai một chuyên gia kiểm duyệt khắt khe (Fact-checker), hãy soi ra mọi lỗ hổng logic, điểm mâu thuẫn và các thông tin thiếu căn cứ trong đoạn văn này.”

Tạm kết

Đừng bao giờ coi những gì AI tạo ra là chân lý tuyệt đối. Hãy coi nó như một trợ lý phân tích siêu tốc nhưng cần được quản lý chặt chẽ. Bên trên là một số mẹo sẽ giúp anh chị em tận dụng được sức mạnh của AI một cách an toàn và minh bạch nhất!

5-minute AI - Đây là series mình chia sẻ những kiến thức AI ngắn gọn, dễ hiểu và có thể ứng dụng ngay trong công việc. Follow để mỗi tuần cùng mình cập nhật, tìm hiểu thêm một chút về AI nha!

➤ Đọc thêm:

Nếu các bạn muốn nâng cấp thêm kỹ năng sử dụng các tool AI như Gemini, ChatGPT hay các tool tạo ảnh, video tiên tiến như Seedance, Image 2.0,... để làm marketing nhanh và hiệu quả hơn, các bạn có thể tham khảo khóa học AI Marketing tại TM AI nhé. Khóa học sẽ dạy bạn cách ứng dụng AI trực tiếp từ nghiên cứu đến sản xuất nội dung, chăm sóc khách hàng.

Tham khảo khoá học tại đây

Ngoài ra, bạn có dùng thêm cách nào để giảm bịa dữ liệu khi dùng AI không?

Và đừng quên subscribe kênh để nhận thêm nhiều bài viết hữu ích trong thời gian tới nhé!

Subscribe now

Có một cảm giác rất khó nuốt mà nhiều Senior đi làm lâu năm chắc từng trải qua ít nhất một lần: team mở vị trí Team Leader/Manager, bạn nghĩ mình là người có lợi thế nhất, nhưng cuối cùng sếp lại chọn một người bên ngoài.

Hồi trước mình nghĩ công ty sính ngoại hoặc không ghi nhận người cũ. Nhưng khi trực tiếp ngồi ghế quản lý và tuyển dụng, mình mới nhận ra thực tế khác hẳn: Sếp không chọn người làm lâu nhất, sếp chọn người khiến họ cảm thấy an toàn nhất khi giao team. Hôm nay mình share lại vài góc nhìn từ phía người quản lý khi cân nhắc cất nhắc một nhân sự lên làm lead, anh em đọc thử xem sao nha 👇

Phần 1: Vì sao người làm lâu năm vẫn bị lép vế trước ứng viên bên ngoài?

Để hiểu chuyện này, mình nghĩ phải tạm gạt cảm giác ấm ức của người trong cuộc sang một bên và thử nhìn từ phía sếp khi cân nhắc một người vào vị trí leader.

Sếp cần người đọc đúng vấn đề từ số liệu, không phải người nhảy ngay vào giải pháp

Một điểm khá chí mạng mình thấy nhiều bạn Senior hay mắc phải: có số liệu trong tay, có cả kinh nghiệm thực chiến, nhưng khi báo cáo với sếp thì chỉ dừng lại ở việc mô tả bề nổi chứ không giải thích được nguyên nhân cốt lõi. Trong khi cái sếp thực sự khát khao muốn hiểu lại là chữ “Tại sao”.

Ví dụ nhé, tháng này số đơn đăng ký tư vấn sản phẩm/ dịch vụ giảm. Một senior quen xử lý việc có thể nói ngay: “Vậy mình chạy thêm ads, làm thêm content, đẩy thêm email để kéo số lên.” Nghe thì chủ động, nhưng nguyên nhân vấn đề do đâu?

• Market demand: Ít người quan tâm hơn vì nhu cầu thị trường đang giảm, mùa vụ đi xuống, đối thủ có ưu đãi mạnh hơn hay khách hàng chưa còn thấy vấn đề đủ cấp thiết?

• Customer need: Nhiều người vẫn quan tâm nhưng chưa đăng ký vì pain chưa đủ đau, nhu cầu chưa rõ, ngân sách chưa sẵn sàng hay họ chưa thấy lý do phải hành động ngay?

• Content message: Nội dung có đang nói trúng vấn đề của khách hàng không, hay chỉ đang nói về sản phẩm/khóa học theo cách mình muốn nói?

• Channel performance: Kênh nào đang kéo traffic tốt, kênh nào tụt hiệu suất, kênh nào có nhiều người xem nhưng ít người để lại thông tin?

Sếp thừa hiểu: Leader mà nhìn số rồi đoán mò next steps thì chỉ khiến cả team cày cuốc vô tri và đốt sạch ngân sách. Chưa bắt đúng bệnh mà đã đòi dẫn dắt team, chỉ có nước kéo nhau đi xuống. 🤦

Đọc thêm:

Sếp cần người biết quản trị và phân bổ nguồn lực, không phải người biến số liệu thành đống việc lẻ tẻ

Một cái bẫy kinh điển của nhiều Senior khi mới lên Lead là tưởng càng track nhiều số thì càng quản lý tốt. Vì muốn mọi thứ trơn tru, bạn bắt đầu soi từng hoạt động nhỏ, từng chỉ số lẻ, từng đầu việc của cấp dưới. Cuối tuần, cả team ngồi nhìn báo cáo rất đầy đủ số, nhưng lại không ai chốt được tuần tới nên ưu tiên làm gì.

🙅 Track số không sai, nhưng việc thiếu tư duy dữ liệu dữ liệu (Data Mindset) sẽ biến quy trình quản trị thành một đống thủ tục rườm rà.

Đây là điều sếp rất ngại khi promote một Senior lên Manager. Vì nếu người lead không biết chọn ưu tiên, họ sẽ biến mọi tín hiệu trên dashboard thành task mới cho team. Kết quả là team rất bận nhưng nguồn lực bị rải mỏng, không việc nào đủ lực để kéo KPI.

Sếp sợ nhất chữ “Em thấy, em tin” khi ra quyết định lớn

Level Senior trở xuống thường chỉ cần làm tốt việc của mình, sai một chiến dịch thì sửa, thiệt hại cùng lắm là vài chục triệu tiền ads hay một tuần chậm KPI. Nhưng ở level Leader/Manager, một quyết định sai của bạn có thể đốt sạch vài trăm triệu tiền ngân sách, làm chệch hướng cả một quý của công ty và kéo sụt tinh thần của cả tập thể.

Đây là lý do sếp rất sợ những câu kiểu: “Em thấy angle này đang hot”, “Em tin kênh này sẽ win”, “Em nghĩ mình cứ dồn ngân sách vào đây đi”. Kinh nghiệm và trực giác không vô dụng, nhưng nếu chỉ dựa vào “em thấy” và “em tin”, quyết định đó trong mắt sếp vẫn giống một canh bạc. Đặc biệt với những senior còn trẻ tuổi muốn thăng tiến sớm, vừa ít kinh nghiệm vừa không có số chứng minh thì ai tin bạn cho được?!

Đọc thêm:

Phần 2: Chiến lược “thoát kẹt” - Senior phải làm gì để không bị sếp bỏ qua khi có vị trí Manager?

Muốn được nhìn như một Manager, bạn phải chứng minh được năng lực: bóc đúng vấn đề, chọn đúng ưu tiên, vận hành team bằng chỉ số đúng và ra quyết định có kiểm soát rủi ro.

1. Thay đổi cách báo cáo: Ngừng kể lể lại data, hãy nói ngôn ngữ của người dùng dữ liệu ra quyết định

Thứ sếp thực sự cần ở một người Leader là tư duy Outcome-based: Tại sao KPI lại đang bị nghẽn (stuck) ở đó và hành động tiếp theo của bạn là gì.

Để dịch chuyển sang bậc tư duy này, có một công cụ cực kỳ mạnh mẽ mà bạn nên bỏ túi ngay là Issue Tree. Bạn có thể hình dung Issue Tree giống như một chiếc kính hiển vi, giúp bóc tách một bài toán tăng trưởng lớn thành các nhánh nguyên nhân gốc rễ. Khi đã định vị được chính xác nguyên nhân vấn đề, bạn sẽ biết đâu là chỉ số cốt lõi cần tối ưu để đưa ra next steps sát với thực tế, thay vì đoán mò theo cảm tính!

Bạn có thể tham khảo cách xây dựng một Issue Tree hoàn chỉnh trong khóa học Power BI & AI for Data Analytics của TM Data School

Khi đã làm chủ được tư duy Issue Tree, một bài báo cáo của bạn gửi sếp sẽ được chuẩn hóa theo bộ khung 3 phần cực kỳ logic như sau:

• Phần 1 - Tình hình hiện tại: Đi thẳng vào vấn đề bằng cách nêu bật số liệu tổng quan và khoảng cách (gap) so với mục tiêu ban đầu.

• Phần 2 - Nguyên nhân gốc rễ: Dùng dữ liệu để chỉ rõ đâu là nguyên nhân vấn đề. Ở phần này, bạn có thể áp dụng các kỹ thuật phân tích như:

  • So sánh theo thời gian (Time series analysis): Đối chiếu số liệu tuần này/tháng này với các chu kỳ trước để tìm ra thời điểm số bắt đầu gãy.

  • So sánh chéo (Cross-channel/Product analysis): Đặt các kênh marketing hoặc các nhóm sản phẩm lên bàn cân để xem phần nào đang kéo sụt hiệu suất chung.

  • So với tiêu chuẩn thị trường (Market benchmark): Nhìn rộng ra ngoài để biết số tụt là do nội tại team hay do xu hướng chung của ngành.

  • Phân tích chuyên sâu hành vi (RFM hoặc Cohort Analysis): Đào sâu xem nhóm khách hàng nào đang rời bỏ mình, hoặc tần suất/giá trị mua sắm của họ thay đổi ra sao.

• Phần 3 - Next steps: Đề xuất hành động giải quyết trực tiếp nguyên nhân vừa tìm ra.

Để dễ hình dung, bạn có thể tham khảo sơ đồ Issue Tree dưới đây mình từng dùng để giải trình và chốt phương án cứu số với sếp đợt team bị chậm KPI:

Trộm vía tìm đúng nguyên nhân nên cuối cùng cũng fix được, cuối tháng team kéo lại đạt 93% KPI overall. Đợt đó sếp không trách gì mà còn khen mình có tư duy growth vì biết dùng data để giải quyết vấn đề. Sau đó, mình cũng được sếp tin tưởng giao lead team ở các dự án tiếp theo luôn, hehe.

Đọc thêm:

2. Thay đổi cách vận hành team: Quản trị bằng hệ thống dashboard

Sau khi biết bóc vấn đề bằng Issue Tree, bước tiếp theo là biến nó thành cách vận hành team. Vì nếu insight chỉ nằm trong báo cáo gửi sếp mà không đi vào thực thi hằng tuần, team vẫn sẽ quay lại cách làm cũ: bận rộn, rời rạc và phản ứng theo cảm tính.

Đầu tiên, bạn cần lọc ra chỉ số cốt lõi để theo dõi để ngừng quản lý vi mô khiến team khó chịu và kìm hãm sự sáng tạo của cấp dưới. Vậy làm sao để biết đâu là chỉ số “core” cần đưa lên dashboard vận hành? Thay vì gom tất cả số liệu vào một chỗ một cách vô tri, bạn chỉ cần phân chia bộ chỉ số của team thành 2 tầng rõ rệt dưới đây:

• Tầng Lagging (1 trang Overview tracking - Chỉ số kết quả): Hiển thị những số liệu thuộc về quá khứ mà bạn không thể thay đổi ngay lập tức được (ví dụ: tổng số MQL, doanh thu cuối tháng). Trang này đóng vai trò như một cái nhìn tổng quan để bạn và sếp nhìn vào là biết ngay tình hình “sống chết” của dự án, team đang đi đúng hay lệch hướng để kiểm soát mục tiêu chung.

• Tầng Leading (Các tab Deep-dive - Chỉ số dẫn dắt): Khu vực dành riêng cho nhân viên thực thi, hiển thị dưới dạng đồ thị xu hướng (Trend). Tầng này sẽ chứa các chỉ số giúp dự báo kết quả tương lai, thứ mà nhân viên có thể chủ động tác động và thay đổi bằng hành động hàng ngày (ví dụ: Tỷ lệ click - CTR, Tỷ lệ chuyển đổi - CR). Nhìn vào đây, member sẽ biết ngay lỗ hổng đang nằm ở đâu để tự sửa mà không cần bạn phải đi chỉ tay năm ngón.

Lưu ý, bạn cần phân định rõ mục đích của dữ liệu theo thời gian thực:

• Dữ liệu theo ngày: Dùng để phát hiện các bất thường mang tính kỹ thuật hoặc hệ thống (ví dụ: sập đường link, lỗi form đăng ký, lỗi phân phối chiến dịch). Cứ thấy biến động chạm ngưỡng cảnh báo thì vào dập lửa ngay lập tức.

• Dữ liệu tối ưu chiến lược: Đối với các Leading Indicators như CTR hay CR, bạn phải hướng dẫn team đánh giá dựa trên xu hướng theo tuần hoặc dựa trên một quy mô mẫu đủ lớn để đưa ra kết luận. Tuyệt đối không đè nhân viên ra bắt bẻ hay ép sửa bài ngay lập tức chỉ vì số của ngày hôm nay trồi sụt nhẹ so với ngày hôm qua.

Mình đã thử áp dụng cho task làm email dashboard của mình. Trang 1 là màn hình Overview tổng quan, hiển thị các chỉ số kết quả. Mình chỉ cần dùng đúng trang này để đại diện cả team báo cáo nhanh với sếp nhìn là hiểu ngay.

Còn trang 2 là các tab bóc tách sâu chỉ số dẫn dắt, mình giao thẳng cho team để anh em tự theo dõi hiệu suất thực thi và chủ động tối ưu công việc hàng ngày.

3. Thay đổi cách ra quyết định: Thử nghiệm nhỏ, đặt ngưỡng để kiểm soát rủi ro

Thực ra, không ai bắt bạn phải chắc chắn 100% rồi mới được hành động. Vấn đề là niềm tin của bạn phải có cơ sở: có số liệu ban đầu để backup, có kế hoạch test nhỏ, có chỉ số tracking và có ngưỡng rõ ràng để biết khi nào nên scale, khi nào nên sửa, khi nào nên dừng.

Đó là lúc bạn có thể áp dụng định lý Bayes trong ra quyết định. Bạn bắt đầu bằng một niềm tin ban đầu, nhưng không bám chặt vào nó. Khi có thêm dữ liệu mới từ test thực tế, bạn cập nhật lại mức độ tin tưởng của mình vào quyết định đó.

Mình đã học được định lý này trong khoá Analytics for Strategy của TM Data School

Ví dụ, team mình từng muốn đổi định vị của một khóa học. Team có một giả thuyết mới: nếu chuyển thông điệp từ A sang B thì nhóm manager có thể sẽ quan tâm hơn. Nhưng đây là quyết định lớn nên team không đổi toàn bộ ngay, mà test trước qua một tệp email nhỏ.

Trước khi test, team đặt rõ:

• Baseline định vị cũ: conversion rate trung bình 1.4%

• Ngưỡng để test tiếp: conversion rate đạt ít nhất 2%

• Ngưỡng an toàn: unsubscribe không vượt 0.4%

Kết quả test đầu tiên: email theo định vị mới đạt conversion rate 2.3%, unsubscribe 0.31%. Số này tốt hơn baseline, nên team có cơ sở để tin hơn vào định vị mới.

Nhưng như vậy vẫn chưa đủ để đổi toàn bộ ngay, vì kết quả tốt có thể bị ảnh hưởng bởi tiêu đề, chất lượng tệp gửi, thời điểm gửi hoặc giá cả. Quyết định tiếp theo là:

• Nếu định vị mới tiếp tục giữ conversion rate trên 2% trong 2-3 vòng test tiếp theo, đồng thời unsubscribe không vượt 0.4%, team sẽ rollout rộng hơn sang landing page, ads và sales script.

• Nếu conversion rate rơi dưới 2%, team chưa đổi định vị mà quay lại sửa message hoặc offer.

• Nếu unsubscribe vượt 0.4%, team dừng test để kiểm tra xem thông điệp mới có đang tạo sai kỳ vọng với người nhận không.

Tạm kết

Làm lâu năm là một lợi thế, nhưng không phải tấm vé đảm bảo cho vị trí Team Leader/Manager. Nhưng khi kết hợp với tư duy data-driven, thì bạn thực sự trở thành ứng viên nổi bật cho các vị trí quản lý để dẫn dắt team và xử lý những bài toán tăng trưởng phức tạp.

Tư duy data driven và năng lực nhìn nhận hệ thống như một Business Owner không phải là kỹ năng tự động bộc phát, mà là kết quả của một quá trình mài giũa bài bản. Nếu bạn đang tìm kiếm một bệ phóng để làm chủ năng lực thiết lập Issue Tree, đọc số và dùng dữ liệu làm vũ khí quản lý team, hãy tham khảo khóa học Analytics for Strategy tại TM Data School. Khóa học được thiết kế không phải để dạy bạn những lý thuyết data khô khan, mà tập trung giải quyết đúng bài toán tăng trưởng qua 5 case study thực tế.

Tham khảo khóa học ở đây nha!

Có một giai đoạn khi bắt đầu có ý định chuyển sang làm Data, cụ thể hơn là Marketing Analyst, mình đã từng nghĩ phần kinh nghiệm Marketing của mình sẽ hơi “lệch” nếu đưa vào CV ứng tuyển các role liên quan nhiều đến số liệu.

Vì khi lướt qua một vòng các JD trên Linkedin, mình thấy rất nhiều yêu cầu nghe khá technical: SQL, Power BI, Python, dashboard, data cleaning, business intelligence, reporting, analysis,…

Trong khi đó, những gì mình đang làm hằng ngày lại rất Marketing, chẳng liên quan gì đến số mấy: làm content, chạy ads, build kênh,... Nếu nhìn từ góc độ tuyển dụng cho các vị trí Data Analyst/Marketing Analyst, CV của mình rất dễ bị đọc như một CV Marketing thuần, chứ chưa chắc khiến người khác thấy mình có năng lực phân tích dữ liệu.

Thế nên để hồ sơ của mình mạnh hơn về phần data, mình đã quyết định đăng ký đi học thêm ^^. Sau khi tham gia chương trình Professional Data Analyst tại Tomorrow Marketers và nhận được feedback từ trainers, mình mới nhận ra vấn đề là “À thì ra kinh nghiệm Marketing của mình không phải không liên quan”. Vấn đề là mình chưa biết kể lại những kinh nghiệm đó bằng ngôn ngữ của người làm data, nên trước giờ cứ apply đâu là fail chỗ đó.

Do vậy, mình quyết định viết series này, dựa trên chính những trải nghiệm của mình. Bài viết này không phải hướng dẫn bạn “đổi ngành thành công trong 30 ngày”, vì mình vẫn đang trên hành trình chuyển hướng. Chính vì còn đang đi, mình cảm nhận rất rõ cảm giác khó khăn này: có kinh nghiệm business, có tiếp xúc với số liệu, nhưng chưa biết làm sao để biến những thứ đó thành CV và portfolio đủ liên quan với các role Data/Marketing Analytics.

Mong rằng nếu bạn cũng đang có background Marketing/Sales và đang trên hành trình chuyển ngành giống mình, bài viết này sẽ giúp bạn có thêm một góc nhìn hữu ích.

1. Với CV: Đừng cố giấu kinh nghiệm Marketing/Sales vì sợ “không liên quan”

Một trong những phản xạ mình thấy khá nhiều ở người trái ngành là cố làm CV trông “Data” nhất có thể bằng cách đẩy phần tool lên thật mạnh, còn kinh nghiệm cũ thì viết rất ngắn hoặc mô tả một cách chung chung.

Mình cũng đã từng làm như vậy. Khi mới bắt đầu chuyển hướng, mình rất sợ nhà tuyển dụng nhìn vào CV và nghĩ: “Bạn này là marketer, không phù hợp cho vị trí analyst.” Nhưng nếu vì sợ như vậy mà làm mờ hết kinh nghiệm cũ, CV của mình lại mất đi phần có thể giúp bản thân trở nên khác biệt.

Và may mắn là trong quá trình đi học, mình đã học được tips khá hay từ các trainers lúc được review CV là thay vì chỉ viết nguyên xi các đầu việc, hãy cố gắng liên kết những công việc việc đó liên quan hơn với Data hơn.

Ví dụ như trong trường hợp của mình làm Content marketing, thay vì ghi trong CV những câu như “viết bài và theo dõi hiệu quả nội dung”.

Mình đã chọn cách viết liên quan hơn đến phân tích: “Theo dõi content performance theo traffic, conversion rate và lead quality; phân tích nhóm topic tạo nhiều lead nhưng tỷ lệ sales-qualified thấp để điều chỉnh content angle.”

Cách viết này không phải phóng đại kinh nghiệm. Mà là giúp người đọc thấy rõ hơn rằng trong công việc Marketing/Sales, bạn đã từng chạm vào metric, dữ liệu, tìm hiểu vấn đề, nguyên nhân và đưa ra quyết định.

Một CV tốt cho người chuyển từ Marketing/Sales sang Data hoặc Marketing Analyst không nhất thiết phải thành thạo 7749 tools. Nhưng nó cần cho thấy trong kinh nghiệm cũ bạn thật sự có kinh nghiệm làm phân tích, biết ứng dụng những phân tích đó để cải thiện performance thực tế, hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Đây chính là thứ mà nhiều công ty đang tìm kiếm ở một Data Analyst chứ không phải người chỉ biết dùng mỗi tools.

Nói ngắn gọn, khi viết CV, mình sẽ cố gắng trả lời 3 câu hỏi sau:

• Mình đã làm việc với chỉ số hoặc dữ liệu nào?

• Mình dùng dữ liệu đó để hiểu vấn đề gì?

• Công việc đó hỗ trợ quyết định business nào?

Nếu bullet trong CV của bạn trả lời được những câu hỏi này, kinh nghiệm Marketing/Sales sẽ bớt giống “ngành cũ không liên quan” và trở thành điểm lợi thế trong vòng phỏng vấn với những câu hỏi về business.

2. Với Portfolio: Hãy bắt đầu từ domain bạn hiểu, không phải dataset nghe “ngầu”

Nếu CV là nơi tóm tắt câu chuyện chuyển hướng, thì portfolio là nơi chứng minh câu chuyện đó bằng case cụ thể.

Khi bắt đầu làm portfolio Data Analyst, mình từng bị cuốn vào những project nghe rất “xịn”: movie dataset, e-commerce dataset, financial dashboard,... Những project này không sai. Nhưng nếu chọn chỉ vì thấy người khác làm nhiều, portfolio sẽ rất dễ giống một bài tập. Và nói thật là khi xem những dataset đó, mình thật sự không biết phải nhìn vào đâu, chọn metrics nào cho đúng.

Vì vậy, với người có background Marketing/Sales, mình nghĩ một hướng tốt hơn là bắt đầu từ những bài toán gần với domain mình hiểu.

Có 2 cách mà mình đã sử dụng để cho vào portfolio khi apply các vị trí về Data hoặc Marketing Analyst:

• Cách thứ nhất là mình tận dụng chính những dữ liệu hằng ngày trong công việc để phát triển thành project.

Ví dụ, trước đây mình từng có một task phân tích khách hàng mục tiêu để xây dựng lại nhóm TA mới cho các sản phẩm mình phụ trách, dựa trên dữ liệu khách hàng cũ. Đây là một task khá gần với data, vì mình không chỉ “đọc insight” theo cảm tính, mà phải nhìn vào dữ liệu khảo sát, phân nhóm thông tin và rút ra chân dung khách hàng phù hợp cho từng khóa học.

Mình đã sử dụng chính task này để cho vào portfolio. Mình cũng có viết bài chi tiết cách mình làm, mọi người tham khảo tại đây nha:

Về sau khi bắt đầu đi học và có chút kiến thức về tools, mình đã thử làm lại một project khó hơn là build dashboard theo dõi hiệu quả Facebook Ads cho team Marketing. Project này giúp mình học được cách xác định KPI cần theo dõi, tổ chức dữ liệu quảng cáo, sử dụng một số tools cơ bản và trình bày dashboard sao cho team có thể dùng để đọc performance nhanh hơn.

• Cách thứ hai là thay vì chọn những project nghe rất “xịn” như case về tài chính, y tế hay một ngành mình chưa có nhiều bối cảnh, mình sẽ lên GitHub/Kaggle để tìm những dataset liên quan đến Marketing hơn, ví dụ như campaign performance, funnel conversion, customer segmentation, content performance hay lead quality.

Mình có tổng hợp những link tổng hợp Dataset về Marketing/Sales mà mình hay làm, mọi người có thể tham khảo tại đây nha.

Nói chung là khi đã có khoảng 2-3 project tạm ổn rồi, thì mình thường trình bày portfolio theo workflow sau đây, đơn giản mà hiệu quả:

• Business question: Bạn đang muốn trả lời câu hỏi gì?

• Dataset: Dữ liệu gồm những trường nào, có giới hạn gì?

• Metric: Bạn dùng chỉ số nào để đánh giá?

• Analysis: Bạn phân tích theo channel, segment, time, funnel step hoặc product group như thế nào?

• Insight: Bạn tìm ra điều gì đáng chú ý?

• Recommendation: Nếu là team business, bạn sẽ đề xuất làm gì tiếp theo?

• Limitation: Dữ liệu còn thiếu gì, phân tích này chưa kết luận được điều gì?

Phần limitation thường bị bỏ qua, nhưng mình nghĩ nó rất quan trọng. Vì một người làm analysis tốt không chỉ biết đưa ra insight nghe hay, mà còn hiểu dữ liệu của mình có giới hạn ở đâu. Có những thứ dataset hiện tại cho phép mình kết luận, nhưng cũng có những thứ cần thêm dữ liệu hoặc kiểm chứng thêm.

Đây là phần portfolio làm tốt hơn CV. Vì CV chỉ nên tóm tắt những điểm quan trọng nhất để người đọc hiểu nhanh bạn có kinh nghiệm và project liên quan. Portfolio mới là nơi bạn trình bày rõ hơn logic phân tích, dashboard, notebook, insight, recommendation và limitation.

Nhân tiện mình cũng muốn khoe một chút thành quả mình và các bạn học viên trong khóa học Professional Data Analyst đã làm trong 6 tháng vừa rồi. Siêu vất vả nhưng xứng đáng vì bọn mình đã học được rất nhiều kiến thức hữu ích. Mọi người có thể xem thử nha:

Xem chi tiết bài report

Với mình, điểm quan trọng nhất khi làm portfolio cho hướng Marketing Analyst là: đừng cố chứng minh mình làm được một project thật “ngầu”. Hãy chứng minh mình biết đặt một câu hỏi đủ gần với business, chọn metric hợp lý, phân tích có logic và đưa ra đề xuất có cơ sở.

Tạm kết

Chuyển ngành từ Marketing/Sales sang Data Analyst không nhất thiết là bắt đầu lại từ số 0. Nếu bạn từng làm việc với campaign, funnel, lead, customer, revenue hoặc performance report, bạn đã có một phần business context rất đáng giá.

Nhưng để kinh nghiệm đó giúp được bạn khi apply, CV và portfolio cần được viết lại theo hướng phân tích hơn.

• CV nên tóm tắt rõ bạn đã làm việc với dữ liệu/chỉ số nào, dùng kỹ năng gì và tạo ra output gì.

• Portfolio nên đi sâu hơn vào phân trình bày: problem, dataset, method, insight và recommendation.

Nếu bạn đang muốn xây dựng nền tảng Data Analyst bài bản, gắn với Marketing domain, Professional Data Analyst Program tại TM Data School sẽ là một lộ trình phù hợp với bạn.

Trong 6 tháng, bạn sẽ xây nền tảng với các công cụ data như SQL, Power BI, Python và AI workflow, đồng thời hoàn thiện 2-3 dự án thực tế có business context. Trong quá trình học, bạn cũng được trainer feedback, review CV và review portfolio để biết mình cần cải thiện ở đâu trước khi ứng tuyển.

Tham khảo khoá học tại đây

Và đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” nếu bạn cảm thấy bài viết này hữu ích nhé! Hẹn gặp các bạn trong những bài viết sau ^^

Subscribe now

Dạo gần đây trên các trang mạng xã hội về Data, mình thấy mọi người khá quan tâm đến chủ đề làm thế nào để CV của newbie có thể pass vòng screening cho các vị trí Data Analyst. Bởi có khá nhiều bạn làm CV nhìn rất chỉn chu: biết các tool phổ biến, có project, có portfolio, thậm chí còn chỉnh CV theo keyword trong JD khá cẩn thận. Nhưng đến khi gửi hồ sơ, kết quả nhận lại vẫn là im lặng.

Mình biết rằng nhiều bạn rơi vào trường hợp này sẽ cảm thấy khá hoang mang khi không biết CV của mình có vấn đề gì mà mãi không có kết quả, vì mình cũng đã từng như vậy. Nếu CV còn sơ sài thì việc chưa có phản hồi có thể dễ hiểu hơn. Nhưng khi bạn đã học nhiều tool, làm project, sửa CV nhiều lần mà vẫn không nhận được phản hồi, bạn rất dễ nghĩ rằng mình “chưa đủ giỏi”, rồi tiếp tục học thêm một công cụ mới, làm thêm một dashboard mới, hoặc thêm nhiều keyword hơn vào CV.

Vì vậy, trong bài viết này, hãy cùng mình nhìn lại 4 lỗi CV phổ biến mà các bạn newbie/fresher/junior muốn apply Data Analyst thường gặp phải và vì sao những lỗi này có thể khiến CV của bạn bị loại ngay từ vòng đầu.

À nếu bạn là newbie đang apply Data Analyst nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, bạn có thể tham khảo lộ trình học Professional Data Analyst Program nhé.

Lỗi 1: CV không tối ưu theo vị trí ứng tuyển

Một lỗi khá phổ biển mình thường thấy đó là rất nhiều bạn khi apply job chỉ dùng một bản CV duy nhất để gửi cho nhiều vị trí khác nhau: Data Analyst, Business Analyst, BI Analyst, Marketing Analyst,...

Cách này tiết kiệm thời gian, nhưng lại khiến CV của bạn bị chung chung, không có gì nổi bật. Vì mỗi vị trí sẽ ưu tiên một nhóm năng lực khác nhau. Ví dụ:

• Data Analyst cần khả năng xử lý dữ liệu, phân tích và trình bày insight.

• BI Analyst thường chú trọng dashboard, data model, reporting logic và khả năng làm việc với stakeholder.

• Marketing Analyst lại cần hiểu campaign, funnel, customer behavior, CAC, CVR, ROAS hoặc lead quality.

Nếu bạn dùng cùng một CV cho tất cả, những phần liên quan nhất với từng role có thể không được làm nổi bật đúng mức.

Ví dụ, khi apply Marketing Analyst, một project về campaign performance nên được viết sâu hơn những project khác. Nhưng nếu project đó bị đặt sau một task quá chung về sales dashboard hoặc movie dataset, nhà tuyển dụng có thể đánh giá bạn chưa thực sự phù hợp với job đang apply.

Tối ưu CV theo vị trí ứng tuyển không có nghĩa là viết lại toàn bộ CV từ đầu cho mỗi JD. Nó có nghĩa là bạn cần điều chỉnh thứ tự, cách nhấn mạnh và ngôn ngữ trong CV để match với role hơn.

Do vậy, trước khi gửi CV, bạn hãy kiểm tra thật kỹ xem:

• CV này đang apply role gì?

• JD nhấn mạnh nhóm năng lực nào?

• Project hoặc kinh nghiệm nào liên quan nhất với role đó?

• Keyword nào nên xuất hiện tự nhiên trong bullet, thay vì chỉ nằm ở phần Skills?

• Có thông tin nào ít liên quan nên rút gọn để nhường chỗ cho phần quan trọng hơn không?

Một CV tốt không chỉ cho thấy bạn đã học gì. Nó còn cần cho thấy bạn hiểu vị trí mình đang ứng tuyển cần gì, và bạn có những bằng chứng để chứng minh mình phù hợp với vị trí đó.

Lỗi 2: CV nhồi nhét nhiều keyword nhưng thiếu bằng chứng ứng dụng

Thêm một lỗi mà khá nhiều bạn newbie mắc phải là phần kỹ năng trong CV được viết rất dày: SQL, Power BI, Python, Excel, Tableau, Statistics, Data Cleaning, Data Visualization, Dashboarding,… Nói chung là có bao nhiêu kỹ năng liên quan là bạn nhồi nhét hết vào trong CV.

Những keyword này không sai. Nhưng nếu phần Experience và Projects lại không cho thấy bạn đã dùng những công cụ đó vào bài toán cụ thể nào, người đọc sẽ khó đánh giá năng lực thật của bạn.

Ví dụ: CV bạn ghi Power BI trong phần Skills, nhưng phần kinh nghiệm chỉ viết vài từ sơ sài như “Sử dụng Power BI để xây dashboard bán hàng.”

Dòng này chưa đủ để chứng minh bạn dùng Power BI như thế nào.

• Bạn dùng Power BI để thiết kế dashboard theo nhóm chỉ số nào?

• Dashboard đó giúp theo dõi vấn đề gì?

• Bạn có dùng DAX, data model, filter, drill-down hay logic phân tích nào không?

• Quan trọng hơn, bạn rút ra được insight gì từ dashboard đó?

Đó mới là những thứ nhà tuyển dụng muốn đọc. Do vậy, thay vì viết một cách rời rạc, bạn hãy đào sâu thêm một tầng nữa để người đọc hiểu rõ bạn dùng tools đó để làm gì.

Một cách viết tốt hơn là: “Xây Power BI dashboard theo dõi doanh thu, biên lợi nhuận và số lượng đơn hàng theo sản phẩm/khu vực; dùng DAX để tính profit margin và xác định nhóm sản phẩm có doanh thu tăng nhưng biên lợi nhuận giảm.”

Ở đây, keyword Power BI không chỉ nằm trong phần Skills. Nó có bằng chứng đi kèm trong project: bạn dùng tool đó để xử lý metric cụ thể, có thao tác cụ thể và có kết quả rõ ràng.

Với CV Data Analyst, keyword chỉ giúp nhà tuyển dụng biết bạn đã biét công cụ nào. Nhưng phần Experience và Projects mới là nơi chứng minh bạn dùng công cụ đó để làm gì. Nếu hai phần này không kết nối với nhau, CV sẽ dễ tạo cảm giác “biết tên tool” nhiều hơn là “dùng được tool trong một bài toán cụ thể”.

Lỗi 3: Mô tả công việc quá chung chung, không liên kết được với kinh nghiệm cũ

Lỗi này đặc biệt phổ biến với các bạn trái ngành từ Marketing, Sales, Business, Operations muốn chuyển sang làm Data Analyst. Bởi nhiều bạn nghĩ rằng kinh nghiệm cũ của mình không liên quan, nên thường không đề cập đến hoặc nếu có thì chỉ mô tả rất chung chung:

• Làm báo cáo hiệu quả marketing hằng tuần

• Theo dõi data khách hàng

• Hỗ trợ team sales cập nhật pipeline

• Tổng hợp số liệu từ nhiều nguồn

Những task này thật ra có thể liên quan đến Data Analyst nhiều hơn bạn nghĩ. Nhưng nếu chỉ viết như vậy, nhà tuyển dụng sẽ nhìn thấy một marketer, sales executive hoặc business intern đang kể lại công việc cũ. Họ chưa thấy phần “analyst” trong đó.

Với người trái ngành, kinh nghiệm business chỉ trở thành lợi thế khi được chuyển hóa thành bằng chứng phân tích.

Ví dụ, thay vì viết: “Làm báo cáo hiệu quả campaign hằng tuần.”

Bạn có thể viết theo hướng: “Theo dõi hiệu quả campaign theo CTR, CVR và CPL; phát hiện nhóm creative có CTR cao nhưng CVR thấp, từ đó đề xuất kiểm tra lại message trên landing page và chất lượng lead theo từng nguồn.”

Câu này không biến bạn thành một Senior Data Analyst. Nhưng nó cho thấy bạn đã từng tiếp xúc với dữ liệu, hiểu metrics biết đặt câu hỏi về nguyên nhân, và biết nối dữ liệu với hành động tiếp theo.

Mình nghĩ nhiều bạn trái ngành thường hay tự đánh giá thấp kinh nghiệm cũ vì nghĩ những công việc cũ không liên quan, chuyển ngành thì mình phải “bắt đầu từ số 0”. Nhưng thực tế, Marketing, Sales, hay Business đều có rất nhiều data context như funnel, conversion, lead quality, campaign performance, customer behavior, revenue pipeline, retention, budget allocation.

Vì vậy, thay vì xem background trái ngành là điểm yếu, bạn có thể thử nhìn lại những công việc mình từng làm dưới góc nhìn phân tích hơn.

Khi viết được những trải nghiệm đó rõ hơn trong CV, bạn không chỉ cho thấy mình có kinh nghiệm business, mà còn cho thấy mình hiểu dữ liệu được dùng để hỗ trợ quyết định như thế nào. Đây là lợi thế rất đáng tận dụng, vì Data Analyst không chỉ là người làm dashboard, mà còn cần hiểu bài toán kinh doanh phía sau đó.

Lỗi 4: Formatting thiếu chuyên nghiệp

Đây là lỗi phổ biến nhất mà newbie thường mắc phải khi viết CV.

Với người mới, mình thấy nhiều bạn dành rất nhiều thời gian để học tool và làm project, nhưng lại xem nhẹ cách trình bày CV. Kết quả là CV có nội dung ổn, nhưng khi đọc vào lại bị rối: font chữ không đồng nhất, spacing chỗ rộng chỗ hẹp, bullet quá dài, section sắp xếp thiếu logic, hoặc mỗi project được viết theo một format khác nhau.

Ở vòng lọc CV, nhà tuyển dụng thường không đọc kỹ từng dòng ngay từ đầu. Họ scan rất nhanh để xem bạn có những tín hiệu phù hợp không: skill, project, kinh nghiệm, mức độ liên quan với role. Nếu CV trình bày rối, người đọc sẽ khó nắm được điểm mạnh của bạn, dù bên trong có thể có thông tin tốt.

Một số lỗi formatting khá phổ biến mà nhiều newbie mắc phải:

• CV dùng quá nhiều font, quá nhiều màu hoặc quá nhiều icon.

• Các heading như Education, Skills, Projects, Experience không nổi bật rõ.

• Bullet point dài như đoạn văn, khiến người đọc khó scan.

• Thông tin quan trọng như SQL, Power BI, project liên quan hoặc kết quả phân tích bị giấu ở cuối dòng.

• CV dài quá 2 trang dù kinh nghiệm còn ít.

Với CV Data Analyst fresher hoặc newbie, formatting tốt không có nghĩa là thiết kế phải thật đẹp. Nó có nghĩa là CV phải dễ đọc, dễ scan và giúp thông tin quan trọng nổi bật đúng chỗ.

Bạn có thể tự kiểm tra bằng một nguyên tắc đơn giản: Nếu một người chỉ nhìn CV của bạn trong 20-30 giây, họ có thấy ngay bạn đang apply Data Analyst, bạn biết những skill liên quan nào, bạn có project gì, và project đó chứng minh năng lực gì không?

Nếu câu trả lời là không, có thể vấn đề không nằm ở năng lực của bạn, mà nằm ở cách bạn đang trình bày CV.

Vậy CV Data Analyst của newbie nên chứng minh điều gì?

Có 3 nhóm năng lực mình nghĩ cần có trong CV Data Analyst của một newbie:

Thứ nhất là technical foundation: Bạn không cần chứng minh mình biết mọi tool, nhưng cần cho thấy bạn có thể làm việc với dữ liệu bằng SQL, Excel, BI tool hoặc Python tùy role.

Thứ hai là analytical thinking: Bạn biết đặt câu hỏi, chọn metric, tìm pattern, giải thích nguyên nhân và đưa ra recommendation.

Thứ ba là business context: Bạn hiểu dữ liệu không tồn tại để làm dashboard cho đẹp. Dữ liệu đúng sẽ được dùng để ra quyết định tốt hơn: tăng doanh thu, tối ưu chi phí, cải thiện conversion, giữ chân khách hàng, giảm rủi ro hoặc phân bổ nguồn lực hợp lý hơn.

Nếu CV của bạn chỉ thể hiện phần tool, nhà tuyển dụng có thể chỉ thấy bạn là một người mới học công cụ. Nhưng nếu CV làm rõ được cả nền tảng technical, tư duy phân tích và khả năng hiểu bài toán kinh doanh, nhà tuyển dụng sẽ có nhiều lý do hơn để cân nhắc bạn cho vòng tiếp theo.

Demo buổi review CV Data Analyst với Trainer trong chương trình Professional Data Analyst

» Bạn có thể xem buổi review CV của học viên với trainers tại đây.

Tạm kết

Không thể phủ nhận rằng job Data Analyst đang ngày càng cạnh tranh hơn, đặc biệt với fresher/newbie khi các vị trí “entry-level” không còn dễ tiếp cận như trước. Vì vậy, CV và portfolio là hai phần rất quan trọng để nhà tuyển dụng có lý do cân nhắc bạn cho vòng tiếp theo.

Một CV Data Analyst tốt cần cho người đọc thấy bạn đang có nền tảng gì, từng làm những project hoặc công việc liên quan nào, và những trải nghiệm đó chứng minh được năng lực gì.

Vì thực tế là, ở vòng lọc CV, nhà tuyển dụng không có nhiều thời gian để phân tích năng lực thật của bạn. Họ chỉ nhìn vào những gì bạn viết và đánh giá: “Ứng viên này có đang thể hiện tư duy của một Data Analyst không, hay chỉ đang liệt kê những thứ đã học?”.

Nếu bạn đang apply Data Analyst và muốn xây dựng nền tảng dữ liệu bài bản: có project, portfolio và CV rõ ràng hơn, chương trình Professional Data Analyst tại TM Data School sẽ là một lộ trình phù hợp với bạn.

Trong 6 tháng, bạn sẽ xây nền tảng với các công cụ data như SQL, Power BI, Python và AI workflow, đồng thời hoàn thiện 2-3 dự án thực tế có business context. Trong quá trình học, bạn cũng sẽ được trainer trực tiếp feedback, review CV và portfolio để biết mình cần cải thiện ở đâu trước khi ứng tuyển.

Roadmap Data Analyst thời AI trong chương trình học Professional Data Analyst

Bạn mở báo cáo ra. Lead về 200, cao hơn tháng trước. CPL giảm. ROAS tốt hơn. Nhìn vào tất cả những gì Marketing làm được, tháng này thậm chí tốt hơn tháng trước.

Nhưng revenue vẫn thấp. Và bạn không có câu trả lời. Vì một nửa kết quả của bạn không nằm trong tay bạn, mà nằm trong tay team Sales

Khi KPI là doanh thu, ranh giới “mình kéo lead, Sales chốt” không còn hiệu lực

CPL, ROAS, volume lead là những chỉ số Marketing. Chúng đo mức độ hiệu quả của việc kéo người vào phễu, không đo kết quả cuối của phễu đó.

Nếu KPI của bạn là lead, việc bạn chỉ nhìn những chỉ số đó là hoàn toàn hợp lý. Bạn kéo đủ số, đủ chất lượng, Sales nhận. Xong phần bạn.

Nhưng khi tổ chức đặt KPI doanh thu lên bạn, họ không giao cho bạn nửa phần việc.

Tháng này bạn kéo về 200 lead, Sales chốt 18 deal, revenue miss target 30%. Sếp hỏi tại sao. Câu trả lời “lead về đủ, mình làm đúng phần của mình” không sai. Nhưng nó không trả lời câu hỏi đang được đặt ra.

182 lead còn lại đi đâu? Bao nhiêu được gọi trong 24 giờ đầu? Bao nhiêu rớt vì chưa đủ tiêu chí? Kênh nào tạo ra 18 deal đó, và kênh nào chỉ tạo volume mà không thể chuyển đổi được?

Người chịu KPI doanh thu cần có câu trả lời cho chúng. Không phải để làm thay việc của Sales, mà để hiểu pipeline đang hoạt động thế nào và tối ưu đúng chỗ.

Vậy thì người chịu KPI doanh thu cần nhìn thấy gì?

Không phải toàn bộ quy trình của Sales. Chỉ cần hiểu pipeline đang hoạt động thế nào để ra quyết định đúng chỗ.

Nguồn lead và tỷ lệ tạo deal theo kênh: Lead từ kênh nào, kênh nào thật sự tạo ra deal, không phải chỉ tạo ra volume. Nếu Facebook Ads mang về 120 lead nhưng tạo 3 deal, trong khi email mang về 30 lead nhưng tạo 9 deal, bạn cần biết điều đó trước khi lập kế hoạch tháng sau. CPL không nói cho bạn điều này. Chỉ có lead-to-deal rate theo từng kênh mới nói được.

Lead đang rớt ở stage nào: Pipeline từ lúc nhận lead đến lúc chốt deal có nhiều stage. Lead rớt nhiều ở stage đầu, tức là chưa liên lạc được hoặc không qualified, thì vấn đề nằm ở targeting hoặc chất lượng nội dung dẫn lead. Lead rớt ở stage giữa hoặc cuối, tức là đã tư vấn nhưng không chốt, thì vấn đề nằm ở quy trình tư vấn hoặc offer. Biết rớt ở đâu mới tìm được đúng chỗ để fix, thay vì phỏng đoán hoặc đổ lỗi qua lại.

Tốc độ xử lý lead: Lead được gọi trong bao lâu sau khi submit form. Lead nóng nguội rất nhanh, đặc biệt trong B2C có nhiều lựa chọn. Nếu cam kết là gọi trong 2 giờ nhưng thực tế trung bình là 8 giờ, đó là nguyên nhân doanh thu thấp không nằm trong bất kỳ báo cáo Marketing nào của bạn.

Đây là thứ tách biệt người chỉ làm Marketing giỏi với người thật sự nắm được toàn bộ revenue pipeline mà mình đang chịu trách nhiệm.

Khi bạn nhìn thấy full pipeline, cuộc họp review sẽ khác

Khi bạn có số từ full pipeline, thay vì “lead về đủ”, bạn có thể nói: “200 lead về đúng target. Nhưng tỷ lệ được liên lạc trong 24 giờ đầu giảm từ 70% tháng trước xuống còn 45% tháng này. Stage đầu rớt nhiều hơn bình thường. Cần kiểm tra xem Sales đang gọi lead trong bao lâu trước khi kết luận về lead quality.”

Hoặc: “Facebook tháng này kéo nhiều lead nhưng tỷ lệ tạo deal thấp nhất trong 3 tháng. Email ngược lại, ít lead hơn nhưng conversion cao hơn gấp đôi. Tháng sau đang cân nhắc dịch một phần ngân sách sang email.”

Khi bạn nói được như vậy, bạn không còn là người chỉ báo cáo số Marketing trong cuộc họp. Bạn trở thành người hiểu pipeline đủ để đặt câu hỏi đúng và đề xuất phương án cụ thể.

Người chịu KPI doanh thu mà chỉ báo cáo được số Marketing thì mãi bị động trong mọi cuộc họp revenue. Hiểu full pipeline, hiểu lead đang rớt ở đâu và vì sao, là thứ giúp bạn làm đúng vai trò của mình, không phải chờ Sales báo cáo lại.

Khóa học AI Marketing & Sales System giúp bạn hiểu đúng điều đó:

• Tracking logic từ lead đến deal: Hiểu cách đo nguồn lead và hiệu quả kênh, biết lead từ đâu convert thành deal và từ đâu thì không. Không còn chỉ nhìn CPL mà không biết kênh nào thật sự tạo ra doanh thu.

• Pipeline Sales hoạt động như thế nào: Hiểu quy trình từ lúc Sales nhận lead đến lúc chốt deal, lead được phân bổ theo logic nào, rớt ở stage nào thường có nghĩa là gì. Có đủ context để phối hợp với Sales thay vì đứng ngoài không hiểu chuyện gì đang xảy ra.

• Đọc dashboard để trả lời câu hỏi doanh thu: Biết nhìn vào số nào khi sếp hỏi tại sao revenue miss, chỉ ra được bottleneck nằm ở Marketing hay Sales, có số để báo cáo thay vì chỉ có cảm giác.

Đăng ký tư vấn tại đây.

Dạo này mình thấy mọi người bắt đầu chuyền tai nhau chuyển sang dùng Claude vì nó viết lách mượt hơn và ít bị “ngáo” hơn ChatGPT. Nhưng vẫn có một rào cản lớn khiến mọi người ngại đổi là vì ChatGPT đã quá hiểu dữ liệu, ngữ cảnh về mình rồi. Bao nhiêu thói quen, phong cách viết lách đều nằm bên đó, giờ sang Claude chẳng lẽ lại phải ngồi mô tả lại bản thân từ đầu?

Tin vui là Anthropic vừa tung ra tính năng Memory Import cực hay, giúp bạn di cư bộ nhớ của AI chỉ trong 1-2 phút. Dưới đây là cách mà mình đã làm, các bạn có thể tham khảo nhé 🥸

1️⃣ Bí kíp để lấy được nhiều dữ liệu nhất từ ChatGPT:

Bình thường mọi người hay copy mấy dòng hướng dẫn cá nhân rồi dán qua, nhưng thế thì sơ sài quá, sẽ không giúp AI học được hết về mình đâu. Thay vào đó, anh chị em có thể:

• Vào phần Settings > Capabilities trong Claude để lấy một đoạn mã chuyển bộ nhớ từ AI platform khác (như trong hình đầu).

• Sau đó, dán đoạn mã này vào 1 cuộc trò chuyện mới với ChatGPT, nhớ sử dụng tính năng “Thinking” - điều này cực kỳ quan trọng vì đây là mô hình thực hiện nhiều chu kỳ suy nghĩ hơn. Nó sẽ rà soát kỹ lưỡng toàn bộ lịch sử chat và những mảnh ký ức rời rạc mà các bản “Auto” thường bỏ lỡ, giúp bạn gom được cả những chi tiết nhỏ nhất mà chính bạn cũng không nhớ là mình đã từng dạy cho AI.

• Như vậy, sau khi đã có đoạn code về phong cách làm việc của mình (như hình thứ 2), bạn có thể copy chúng và import sang Claude. Từ đó, Claude sẽ tự học và cập nhật về bạn mà không cần tốn thời gian import nhiều context khác nhau (thông tin tổng hợp như hình cuối)

2️⃣ Cách quản lý thông tin của Claude:

Sau khi bạn dán dữ liệu vào Claude, nó sẽ chia các thông tin của bạn vào từng mục rõ ràng, bạn có thể vào đọc và sửa lại nếu thấy nó hiểu sai.

Đặc biệt, Claude có khả năng “tự cập nhật” mỗi ngày dựa trên những gì bạn chat. Nghĩa là bạn càng dùng, nó càng thông minh và hiểu ý bạn hơn mà bạn không cần phải nhắc lại nhiều lần.

➤ Đọc thêm: Những tính năng của Claude mà mình ước mình biết sớm hơn

3️⃣ (Mẹo nhỏ) Bạn nên chia nhỏ không gian làm việc cho từng dự án:

Nếu mọi người đang làm cho nhiều Brand khác nhau, hãy dùng tính năng Projects. Bạn chỉ cần tạo một dự án riêng (ví dụ: “Dự án Brand A”), dán thông tin của Brand đó vào phần hướng dẫn. Vậy là từ đó về sau, Claude sẽ chỉ dùng đúng phong cách và dữ liệu của Brand đó để tư duy trong dự án này, không bị lẫn lộn với các việc khác.

Tạm kết

Việc đổi công cụ bây giờ không còn là nỗi lo phải “làm lại từ đầu” nữa. Bạn cứ mang hết những gì quý giá nhất từ ChatGPT sang và tận hưởng khả năng viết lách cực “human-like” của Claude thôi!

5-minute AI - Đây là series mình chia sẻ những kiến thức AI ngắn gọn, dễ hiểu và có thể ứng dụng ngay trong công việc. Follow để mỗi tuần cùng mình cập nhật, tìm hiểu thêm một chút về AI nha!

➤ Đọc thêm: Lộ trình học AI từ con số 0 cho marketer (kèm nguồn học tham khảo)

📌 Nếu các bạn muốn nâng cấp thêm kỹ năng sử dụng các tool AI như Gemini, ChatGPT hay các tool tạo ảnh, video tiên tiến như Seedance, Image 2.0,... để làm marketing nhanh và hiệu quả hơn, các bạn có thể tham khảo khóa học AI Marketing tại TM AI nhé. Khóa học sẽ dạy bạn cách ứng dụng AI trực tiếp từ nghiên cứu đến sản xuất nội dung, chăm sóc khách hàng.

Tham khảo khóa học tại đây

Một năm trước, mình từng phụ trách một line product mới trong portfolio của công ty. Vì chưa có doanh số đủ lớn để được ưu tiên như các core product, line này luôn bị xếp xó khi chia resource, nhưng nghịch lý là vẫn gánh KPI tăng trưởng rất cao. Vấn đề đau đầu nhất là trong các buổi họp duyệt kế hoạch, mình hoàn toàn lép vế, không có đủ tiếng nói để giành quyền lợi.

Kết quả là team mình vừa bị cắt bớt nhân sự, vừa phải nhận thêm những đầu việc lặt vặt mà các team khác đùn đẩy sang (vì sếp mặc định: sản phẩm nhỏ = ít việc 😭). KPI thì tăng, nhưng người không tăng, budget không tăng, sự phối hợp từ các phòng ban khác lại càng mập mờ.

Trầy trật một thời gian dài, mình mới nhận ra vấn đề không phải vì sản phẩm nhỏ, mà vì bản thân chưa biết cách work để bảo vệ team. Muốn kéo lại nguồn lực, Leader không thể bước vào phòng họp chỉ với cảm giác “team mình đang rất khó”, mà phải dùng dữ liệu để chứng minh line này đang đóng vai trò gì trong mục tiêu chung. Bài viết này là vài đúc kết thực chiến của mình, hy vọng sẽ giúp các Leader không còn phải im lặng nhận KPI vô lý rồi về team tự xoay sở.

Tham khảo khóa học Analytics for Strategy được thiết kế riêng cho Leader/ Middle Manager muốn trang bị data skills

Phần 1: Vì sao Leader thấy bị lép vế?

Để giải quyết được bài toán bị dồn ép KPI, trước hết mình phải dũng cảm nhìn thẳng vào thực tế: Tại sao mình lại lép vế? Giai đoạn đầu, mình từng nghĩ do sếp thiên vị hoặc các team khác ích kỷ. Nhưng khi bóc tách kỹ, mình nhận ra bản thân đang bị kẹp giữa một “gọng kìm” 3 phía, mà ở góc nào mình cũng thiếu vũ khí để tự vệ.

1.1. Áp lực từ trên xuống (Sếp tổng): “Sản phẩm nhỏ nhưng kỳ vọng phải lớn”

Đứng ở góc độ Business Owner, sếp tổng luôn muốn đa dạng hóa danh mục sản phẩm và tìm kiếm những động cơ tăng trưởng mới. Nhưng nghịch lý ở chỗ: vì là line mới/nhỏ, sếp chỉ xem đây là một phép thử.

Tư duy quản trị lúc này sẽ là: Chi phí tối thiểu nhưng tăng trưởng phải tối đa. Sếp chỉ nhìn vào con số tổng và muốn thấy kết quả thật nhanh để chứng minh line này có tiềm năng đi tiếp. Kết quả là sếp giao cho bạn một mục tiêu rất “khủng” nhưng lại thắt chặt hầu bao, đẩy Leader vào thế phải tự bơi với một nguồn lực vô cùng hạn chế.

Đọc thêm: Customer Growth Models: Các mô hình và công thức tăng trưởng khách hàng

1.2. Áp lực từ ngang sang (Các team bạn): “Vô can, vô cảm và vô trách nhiệm”

Phòng họp Portfolio thực chất là một “sàn đấu” về lợi ích. Mỗi Leader bước vào đó đều mang theo một tâm lý phòng vệ cực cao: bảo vệ lợi ích của team mình trước tiên.

Nguyên tắc bất di bất dịch ở công sở là không ai muốn ôm thêm việc, thêm trách nhiệm khi quyền lợi không thay đổi. Khi thấy sản phẩm của bạn nhỏ, họ mặc định đó là việc riêng của bạn. Các team chủ lực sẽ tìm mọi cách hướng KPI và ngân sách về phía họ để dễ ra số và an toàn nhất. Thậm chí, họ sẵn sàng dùng luật ngầm để đùn đẩy những task râu ria, khó đo lường hiệu quả sang cho team bạn với lý do: “Sản phẩm nhỏ, ít việc thì cầm đỡ hộ team anh/chị”. Nếu không có tiếng nói, bạn nghiễm nhiên trở thành cái “bãi đáp” cho những việc không ai muốn làm.

1.3. Áp lực từ dưới lên (Nội bộ team): “Sức người có hạn, lòng người lung lay”

Đây mới là cái tát đau nhất tỉnh thức mình. Áp lực từ sếp hay đồng nghiệp, mình vẫn có thể gồng gượng được. Nhưng áp lực từ chính nội bộ team mới là thứ khiến Leader dễ gục ngã.

Khi bạn bước ra khỏi phòng họp với một mớ KPI vô lý mà không mang về được bất kỳ một “chiến lợi phẩm” nào: không thêm người, không thêm budget, cũng chẳng có cam kết hỗ trợ từ team bạn. Team member sẽ là người gánh hậu quả trực tiếp. Sức người có hạn, tụi nhỏ cày cuốc mãi nhưng nguồn lực mỏng, không có outsource, sếp lại đòi hỏi kết quả ngay lập tức nên chạy hoài không thấy “đỉnh”.

Hậu quả nhãn tiền là member bắt đầu bất mãn. Họ không chỉ kiệt sức (burnout) về thể xác, mà quan trọng hơn, họ mất niềm tin vào năng lực “bảo vệ team” của Leader. Khi lòng người đã lung lay, việc họ chọn rời đi chỉ là vấn đề thời gian.

Phần 2: Vì sao bạn thất bại trên bàn đàm phán?

Nhìn vào gọng kìm 3 phía ở Phần 1, có phải bạn thấy mình hoàn toàn có lý do để cam chịu? 😞 Giai đoạn đầu mình cũng tự an ủi bản thân như vậy, rằng “tại cái thế nó thế, sản phẩm nhỏ thì phải chịu”.

Nhưng nhìn lại đi, phòng họp Portfolio thực chất là một bàn đàm phán kinh doanh, nơi các Leader “bán” kế hoạch để “mua” lại nguồn lực. Nếu bạn bước ra khỏi phòng họp với một bụng ấm ức và mớ KPI quá tải, thì sự thật phũ phàng là: Bạn đã thất bại trong một cuộc thương lượng.

Và đây là 2 sai lầm chí mạng khiến các Leader line nhỏ luôn thua ngay từ khi chưa kịp lật bài:

2.1. Bạn bước vào phòng họp với tư duy “Người đi xin”

Kịch bản quen thuộc của chúng ta là gì? Bước vào họp và dõng dạc nói: “Sản phẩm này có tiềm năng lắm, sắp tới mong các team đồng hành và hỗ trợ em”.

Đây là tư duy ngây thơ nhất chốn công sở. Bạn kỳ vọng mọi người sẽ vì đại cuộc, vì công ty mà xắn tay áo lên giúp bạn. Nhưng thực tế là ai cũng bận ngập đầu để bảo vệ lợi ích và số má của team họ trước. Việc hỗ trợ một sản phẩm mới, chưa ra doanh số rõ ràng, đối với họ là một khoản đầu tư rủi ro và tốn tài nguyên. Khi bạn không cho họ thấy họ được lợi gì ngoài việc gánh thêm việc, câu trả lời nhận lại chắc chắn sẽ là cái lắc đầu, hoặc những lời hứa hẹn “để anh/chị xem lại” rồi mất hút.

2.2. Bạn thiếu “vũ khí” cốt lõi: Dữ liệu chứng minh (Data) và sự liên kết lợi ích (win-win)

Sai lầm lớn nhất của mình ngày trước là khi sếp ép KPI, mình chỉ biết phản kháng bằng cảm giác: “KPI này cao quá sếp ơi, team em đang quá tải, không làm nổi đâu”.

Các team khác phản đòn ngay bằng những con số: “Line của em nhỏ nhưng biên lợi nhuận cao”, “Team anh đã hỗ trợ đẩy ngần này lead rồi”. Thế là mình cứng họng.

Bạn nói về cái khổ của team mình, nhưng sếp và các team bạn chỉ quan tâm đến KPI của họ và mục tiêu chung của công ty. Khi bạn thiếu dữ liệu chứng minh (Data) và không tạo được sự liên kết lợi ích (Win - Win), mọi lời nói của bạn đều bị coi là sự ngụy biện, lười nhác hoặc kém năng lực. Bạn thất bại vì bạn mang một “trái tim tổn thương” bước vào trận chiến của những “cái đầu lạnh” đầy rẫy số liệu.

Đọc thêm: Kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling) không khó chỉ với 4 bước

Phần 3: Chiến lược “thoát hiểm”, Leader phải làm gì để lật ngược thế cờ?

Để không còn là “bãi đáp” cho những KPI vô lý, Leader line nhỏ buộc phải thay đổi vị thế từ người nhận task sang đối tác chiến lược. Muốn làm được điều đó, bạn cần trang bị lại bộ vũ khí đàm phán của mình theo 4 bước sau:

Bước 1: Ngưng ăn mày lòng thương cảm, hãy nói chuyện bằng data

Sai lầm lớn nhất của các Leader khi gánh line sản phẩm nhỏ là bước vào phòng họp với một trái tim tổn thương và những câu cảm thán quen thuộc: “Team em quá tải rồi”, “KPI này vô lý quá sếp ơi”. Trong cuộc chơi con số, mọi lời kêu ca mà không có dẫn chứng số liệu cụ thể đều bị coi là sự bất lực hoặc lười biếng.

Vũ khí tối thượng của bạn lúc này là Metric Tree (Cây chỉ số). Trước buổi họp, hãy vẽ rõ sơ đồ phễu và bóc tách vị trí của dòng sản phẩm này trong bức tranh tổng thể của công ty.

Ví dụ thực tế:

Team Marketing đang bị Sales nói là “lead không chất lượng” vì chưa đạt doanh số. Nếu Marketing chỉ cãi lại rằng “bên em vẫn ra đủ lead mà”, cuộc họp rất dễ thành màn đổ lỗi qua lại. Lúc này, thay vì tranh luận cảm tính, Leader nên kéo cả hai team về cùng một Issue Tree:

Số deal chốt = Số lead × Tỷ lệ booking tư vấn × Tỷ lệ tham gia tư vấn × Win rate = Số deal chốt

Sau khi bóc số, team phát hiện vấn đề không nằm ở số lead vì Marketing vẫn đạt 95% lead target. Tỷ lệ booking tư vấn cũng không giảm nhiều. Điểm rơi chính nằm ở win rate của Sales, từ 32% giảm xuống còn 18% trong 1 tháng gần nhất.

Bảng Issue Tree mình tự tổng hợp trước buổi họp với sales

Lúc này, Marketing không cần nói “Sales làm chưa tốt”, mà có thể đàm phán bằng số:

“Nếu mục tiêu là đủ doanh số lớp, vấn đề hiện tại không phải thiếu lead đầu vào mà là tỷ lệ chốt đang giảm. Marketing sẽ hỗ trợ thêm 2 nhóm nội dung long form để Sales input cho khách khi tư vấn, nhưng Sales cần cùng review lại script và feedback lý do mất học viên trong 2 tuần tới. Nếu win rate quay lại mức 28-30%, với tình hình lead về như hiện tại mình có thể đủ doanh số.”

Ở đây, Marketing không đẩy lỗi ngược lại Sales, mà dùng Issue Tree để chứng minh: muốn tăng số lượng deal won thì phải xử lý đúng điểm nghẽn là win rate, không phải cứ đòi Marketing bơm thêm lead.

Đọc thêm: Team làm nhiều mà vẫn không đạt KPI? Cách team mình bóc tách mục tiêu để bám sát Growth thực tế

Bước 2: Nghệ thuật trao đổi lợi ích

Đừng bao giờ sang team bạn và mở lời bằng câu: “Bên anh/chị giúp em phần này với”. Câu trả lời bạn nhận được 90% sẽ là: “Bên anh cũng đang ngập việc”, có khi còn bị mắng xối xả. Bản chất của mối quan hệ ngang hàng ở công sở là sự trao đổi lợi ích win-win. Bạn muốn họ nhúng tay vào việc của mình? Hãy chủ động đóng gói task đó thành một món hời cho họ.

Công thức đàm phán ở đây là: Gói sẵn tài nguyên + Lồng ghép vào KPI của họ.

Ví dụ thực tế:

Mình từng phụ trách chính cho việc tăng trưởng một sản phẩm mới, nhưng nếu chỉ bán riêng lẻ, độ phủ còn thấp nên doanh thu tăng chậm. Sau khi nhìn lại dữ liệu, mình thấy sản phẩm này có thể bán theo combo với một product line khác vì hai nhóm khách có nhu cầu bổ trợ nhau.

Nếu mình sang nói với owner của product line kia: “Bạn cho mình ké truyền thông/sales chung để đẩy sản phẩm mới nhé.” thì khả năng cao họ sẽ từ chối, vì với họ đây là thêm việc, thêm rủi ro, trong khi chưa chắc đã support tốt cho KPI của họ. Nên là trước khi “nhờ vả” mình đã ngồi làm proposal siêu chi tiết để trình bày trong phòng họp giữa các team:

“Sản phẩm mới có thể đi kèm product line kia như một combo, vì hai nhóm khách có nhu cầu bổ trợ nhau. Team mình chuẩn bị sẵn landing page, nội dung truyền thông, sales script và cách tracking. Team kia chỉ cần cùng chọn tệp khách phù hợp và test trong 2 tuần.”

Mình không yêu cầu họ trợ giúp mà thể hiện rõ đây là mối quan hệ win-win, cả hai dòng sản phẩm cùng có cơ hội tăng trưởng.

Bước 3: Quản trị kỳ vọng với Sếp

Thay vì thụ động nhận một mục tiêu quá tầm rồi loay hoay tự gồng gánh trong âm thầm, cách tiếp cận chuyên nghiệp của một Leader thực chiến là chủ động ngồi lại riêng với sếp. Công cụ thuyết phục nhất lúc này chính là Scenario Planning (Lập kế hoạch theo kịch bản).

Bạn không từ chối mục tiêu tham vọng của sếp cho portfolio mới, bạn chỉ mang đến các kịch bản vận hành thực tế tương ứng với từng mức độ đầu tư để sếp đưa ra quyết định đánh đổi (Trade-off):

• Kịch bản tối ưu: Với mức ngân sách và nhân sự hiện có, team sẽ tập trung tối ưu cốt lõi để đạt mức tăng trưởng an toàn là Z. Phương án này giúp công ty kiểm chứng sản phẩm mới mà không tốn thêm chi phí, nhưng tốc độ sẽ chậm và khó tạo đột phá ngay lập tức.

• Kịch bản tăng tốc (bứt phá để chiếm lĩnh thị trường): Nếu sếp muốn đạt mục tiêu tăng trưởng kỳ vọng là 2Z hoặc 3Z, bài toán vận hành bắt buộc phải có thêm điều kiện cần. Lúc này, team cần được cấp thêm một khoản budget nhỏ để outsource các task vận hành. Đồng thời, sếp cần đứng ra làm cầu nối chiến lược, điều phối nhân sự cứng từ các team lớn sang hỗ trợ đẩy tiến độ trong giai đoạn đầu.

Cách tiếp cận này biến buổi thảo luận thành một phiên làm việc chiến lược sòng phẳng. Bạn đang đứng cùng một phía với sếp để giải bài toán kinh doanh, giúp sếp thấy rõ: để mở khóa được kịch bản tăng trưởng đột phá, hệ thống luôn cần một đòn bẩy nguồn lực tương xứng.

Bước 4: Minh bạch với team member

Sau khi đã chiến đấu ở “tiền tuyến”, bước cuối cùng và quan trọng nhất là quay về bảo vệ “hậu phương”. Đừng cố đóng vai một vị anh hùng cô độc, gồng mình nhận hết áp lực rồi âm thầm chịu trận, vì member của bạn rất nhạy cảm, họ sẽ ngửi thấy mùi bế tắc ngay lập tức.

Hãy minh bạch mọi chuyện với team:

• Họp team thẳng thắn: Chia sẻ rõ bối cảnh công ty, những sức ép mà sản phẩm đang phải gánh và lý do vì sao có những mục tiêu bắt buộc phải đạt được trong 6 tháng tới.

• Vạch rõ ranh giới bảo vệ: Chỉ cho member thấy Leader đã đấu tranh để cắt giảm những task râu ria nào, đòi được quyền lợi gì (dù là nhỏ nhất) cho team.

• Tái cấu trúc công việc: Rà soát lại bảng phân vai, kiên quyết loại bỏ hoặc hoãn lại các đầu việc không trực tiếp tạo ra giá trị để dồn toàn lực cho trận đánh lớn.

Khi member thấy Leader của mình dám đứng mũi chịu sào, dám bảo vệ họ bằng hành động cụ thể chứ không chỉ hứa suông, họ sẽ không còn cảm giác bị bỏ rơi. Sự bất mãn sẽ biến thành sự đồng lòng, và đó là cái gốc vững chắc nhất để team cùng bạn vượt qua giai đoạn trầy trật.

Tạm kết

KPI sếp giao có thể vô lý, nhưng cách bạn phản kháng thì bắt buộc phải logic. Khi bạn biết cách dùng dữ liệu để bảo vệ team với văn hoá làm việc minh bạch, mình tin bạn sẽ có đủ kỹ năng để giải quyết bài toán tăng trưởng và quản lý team.

Tư duy data driven và năng lực nhìn nhận hệ thống như một Business Owner không phải là kỹ năng tự động bộc phát khi bạn được lên chức, mà là kết quả của một quá trình mài giũa bài bản. Nếu bạn đang tìm kiếm một bệ phóng để làm chủ năng lực thiết lập Metric Tree, đọc số và dùng dữ liệu làm vũ khí giành thế chủ động trên bàn đàm phán, hãy tham khảo khóa học Analytics for Strategy tại TM Data School. Khóa học được thiết kế không phải để dạy bạn những lý thuyết data khô khan, mà tập trung giải quyết đúng bài toán tăng trưởng qua 5 case study thực tế.

Tham khảo khóa học ở đây nha!

Nhưng doanh thu không tăng tương ứng.

Đây là tình huống nhiều founder gặp khi công ty bắt đầu scale: bộ máy phình ra nhanh hơn năng lực tạo revenue. Lúc đó, phản xạ thường là nhìn vào chất lượng con người. Người này chưa đủ tốt. Team kia chưa đủ chủ động. Sales chưa đủ sắc. Marketing chưa đủ hiểu khách hàng.

Những nhận định đó có thể đúng ở từng trường hợp. Nhưng nếu năm nào công ty cũng tuyển thêm, đổi người, tăng lương, thêm quản lý, mà doanh thu vẫn không tăng theo cùng nhịp, có thể câu hỏi cần đặt lại không chỉ là “team đã đủ giỏi chưa?”.

Bài viết này đi vào khoảng giữa chi phí nhân sự và doanh thu: vì sao tuyển thêm người giỏi chưa chắc giúp công ty tạo ra nhiều kết quả hơn.

Tham khảo ngay khóa học AI Marketing & Sales System - Kết nối toàn bộ Marketing – Sales – Data thành một hệ thống tăng trưởng doanh thu bền vững với AI & Tech.

Người giỏi chưa đủ để tạo năng lực tổ chức

Một người Marketing giỏi có thể tự biết campaign nào nên giữ, message nào nên đổi, kênh nào nên test tiếp. Một người Sales giỏi có thể tự biết khách nào nên ưu tiên, tình huống từ chối nào cần xử lý kỹ hơn, deal nào có khả năng chốt cao.

Nhìn vào những cá nhân làm tốt, founder dễ nghĩ bài toán scale là tuyển thêm người tương tự. Marketing thiếu bandwidth thì thêm content hoặc performance. Sales follow-up không kịp thì thêm tư vấn. Founder bị kéo vào quá nhiều việc thì thêm quản lý.

Trong ngắn hạn, cách này giúp công ty “dễ thở” hơn. Việc tồn đọng có người xử lý. Team bớt quá tải. Bộ máy nhìn có vẻ đầy đủ hơn.

Nhưng năng lực cá nhân không tự biến thành năng lực tổ chức.

• Vấn đề đầu tiên là mỗi người hiểu “làm tốt” một kiểu. Người giỏi có thể tự biết thế nào là một lead tốt, khi nào nên đổi message, deal nào cần follow-up trước, hoặc lỗi nào đang làm khách không chốt. Nhưng nếu những tiêu chí đó không được làm rõ, người khác vẫn phải tự đoán.

• Vấn đề thứ hai là các phần việc không nối với nhau. Marketing có thể tạo nhiều lead hơn, Sales có thể tư vấn nhiều hơn, quản lý có thể họp review đều hơn. Nhưng nếu không có điểm bàn giao rõ, không có feedback ngược, không có cùng cách nhìn về chất lượng lead và lý do mất deal, công ty vẫn chỉ có nhiều hoạt động hơn, chứ chưa chắc có một dòng vận hành tốt hơn.

• Vấn đề thứ ba là founder không biết mỗi vai trò đang tạo ra kết quả ở đâu. Khi Marketing, Sales và quản lý đo hiệu suất theo những cách khác nhau, rất khó biết nên tuyển thêm, coaching, đổi KPI hay sửa quy trình ở chỗ nào.

Mỗi lần tuyển mới vì vậy có thể trở thành một lần reset vận hành: người mới học qua chia sẻ rời rạc của người cũ, quản lý giải thích lại những nguyên tắc đã từng giải thích, người giỏi bị kéo vào sửa lỗi lặp lại thay vì xử lý những vấn đề thật sự cần kinh nghiệm của họ.

Đây là lý do chi phí nhân sự có thể tăng mà doanh thu không tăng tương ứng. Công ty không chỉ trả thêm lương; công ty còn trả cho onboarding lặp lại, sai lệch trong cách làm, và thời gian của người giỏi bị mắc kẹt trong những việc hệ thống đáng lẽ phải xử lý được.

Hệ thống biến năng lực cá nhân thành cách vận hành chung

Hệ thống ở đây không phải một bộ tài liệu để lưu trữ. Nó là cách công ty đảm bảo những việc quan trọng được xử lý nhất quán, được bàn giao rõ ràng, và được đo bằng cùng một logic.

Hệ thống đó có 3 phần.

1. Chuẩn hóa cách làm - Xử lý lỗi “mỗi người hiểu một kiểu”

Chuẩn hóa không phải là biến mọi thứ thành checklist cứng nhắc, mà là làm rõ những công việc lặp lại để team không phải xử lý lại từ đầu mỗi lần.

Ví dụ:

• Lead nào nên được ưu tiên?

• Deal nào cần follow-up trước?

• Khi nào một khách hàng được xem là đủ tiềm năng?

• Lý do mất deal cần được ghi nhận ra sao?

• Campaign nên được review bằng những chỉ số nào?

Hệ thống là cách công ty giữ lại những câu trả lời đó dưới dạng nguyên tắc, quy trình, tiêu chí đánh giá và cách làm chung cho cả team.

Khi đó người mới không phải bắt đầu từ một khoảng trống. Họ có chuẩn để học, có tiêu chí để tự kiểm tra, có dữ liệu để biết mình đang làm đúng hay sai. Người quản lý cũng không phải review bằng cảm giác, mà có thể nhìn vào cùng một logic vận hành để coaching.

2. Kết nối các bộ phận với nhau - Xử lý lỗi “các phần việc không nối với nhau”

Hệ thống cần làm rõ điểm nối giữa hai bên: lead đủ điều kiện là gì, Marketing bàn giao lead lúc nào, Sales phản hồi trong bao lâu, thông tin nào phải đi kèm lead, và insight từ Sales được trả ngược lại cho Marketing ra sao.

Khi điểm nối này rõ, Marketing không chỉ tạo lead rồi dừng lại. Sales cũng không chỉ nhận lead rồi xử lý theo cảm giác. Cả hai team cùng nhìn vào một dòng vận hành: từ nguồn lead, chất lượng lead, tốc độ follow-up, lý do mất deal, đến doanh thu tạo ra.

Một hệ thống Marketing - Sales tối thiểu cần làm rõ:

• Lead quality: Lead như thế nào được xem là đủ điều kiện để Sales ưu tiên.

• Handoff: Marketing bàn giao lead lúc nào, với những thông tin gì.

• Follow-up: Sales cần phản hồi trong bao lâu, theo nhịp nào.

• Feedback loop: Sales trả lại insight gì để Marketing sửa message, kênh hoặc offer.

3. Đo hiệu suất theo cùng một logic - Xử lý lỗi “không biết mỗi vai trò đang tạo ra kết quả ở đâu”

Nếu mỗi team tự đo theo chỉ số riêng, founder vẫn khó biết từng vai trò đang tạo ra kết quả ở phần nào. Marketing có thể báo lead tăng. Sales có thể báo tư vấn nhiều. Nhưng nếu không nhìn được các stage nối nhau thế nào, công ty vẫn không biết bottleneck thật nằm ở đâu.

Hệ thống cần giúp team nhìn thấy phần nào đang tốt lên, phần nào đang nghẽn, và KPI của từng vai trò liên quan thế nào đến revenue. Khi đó, việc đánh giá nhân sự không chỉ dựa vào cảm giác hoặc kết quả cuối tháng, mà dựa vào việc mỗi người đang cải thiện điểm nào trong dòng vận hành chung.

Lúc này, hệ thống không làm người giỏi bớt quan trọng. Ngược lại, nó giúp năng lực của người giỏi có tác dụng rộng hơn. Thay vì chỉ tạo kết quả trong phần việc của mình, họ giúp cả team có cách làm tốt hơn, phối hợp rõ hơn và cải thiện hiệu suất theo cùng một mục tiêu.

Vì vậy, trước khi tiếp tục tăng headcount, câu hỏi không nên chỉ là: “Công ty đã tuyển được người đủ tốt chưa?”

Câu hỏi quan trọng hơn là:

Công ty đã có một hệ thống đủ rõ để người mới bước vào, hiểu cách làm đúng và tạo ra kết quả ổn định hay chưa?

Điều cần nhìn lại

Người giỏi luôn quan trọng. Nhưng nếu doanh thu không tăng tương ứng với chi phí nhân sự, điều cần nhìn lại không chỉ là chất lượng team. Việc cần nhìn lại là hệ thống mà team đang làm việc bên trong.

Khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers được thiết kế cho đúng bài toán này:

Thay vì học từng công cụ riêng lẻ, khóa học đi theo toàn bộ luồng Marketing → Sales → Dashboard → KPI.

• Hệ thống Marketing đầu phễu: Thiết kế customer journey Awareness → Conversion → Retention, chọn kênh theo logic rõ, xây lead magnet, chatbot, automation và landing page như một conversion system; đồng thời tracking nguồn lead và kết nối lead real-time về CRM để Marketing không chỉ chạy campaign rời rạc, Sales cũng nhận đủ thông tin trước khi follow-up.

• CRM & Quy trình Sales: Xây dựng pipeline từ lead qualification, follow-up đến deal; thiết lập rule phân bổ lead và chuẩn hóa cách Sales xử lý từng stage, để người mới không phải học qua chia sẻ của người cũ.

• Dữ liệu & Dashboard Tracking: Kết nối Ads, CRM và Chatbot về một hệ thống dữ liệu chung; chuẩn hóa logic đo từ Marketing đến Sales, để founder nhìn được bottleneck và hiệu suất team thay vì nghe từng bên báo cáo theo một kiểu.

• KPI, Incentive & Tối ưu hiệu suất: Chuyển mục tiêu doanh thu thành target cho team và từng cá nhân; minh bạch hiệu suất theo vai trò, để mỗi người biết mình cần cải thiện điểm nào và công ty không đánh giá nhân sự chỉ bằng cảm giác.

Đây là Level 1 trong lộ trình của Tomorrow Marketers: giúp doanh nghiệp nối Marketing và Sales thành một hệ thống tăng trưởng có thể đo được.

Sau khi hệ thống tăng trưởng đã rõ, Level 2 giúp founder ứng dụng AI & Tech vào vận hành và dẫn dắt tổ chức: biết phần việc nào nên giao cho công nghệ hỗ trợ, phần việc nào cần con người kiểm soát, để team làm việc gọn hơn và ít phụ thuộc vào xử lý thủ công hơn.

Xem lộ trình và đăng ký tư vấn tại đây

Không ai chắc khách này đã được follow-up lần mấy, đang vướng lý do từ chối gì, lần gần nhất Sales hứa gửi gì, hay bước tiếp theo đáng lẽ là gì. Một số ghi chú nằm trong CRM, một số nằm trong inbox cá nhân, một số nằm trong trí nhớ của bạn Sales vừa nghỉ. Founder phải vào hỏi từng người, mở lại từng đoạn chat, nối lại từng đầu mối.

Đây là lúc nhiều công ty mới nhận ra: quy trình tưởng là của công ty, nhưng thực ra đang nằm trong đầu một vài người.

Đó chỉ là một dấu hiệu. Bài viết này sẽ đi qua 5 dấu hiệu cho thấy công ty đang phụ thuộc vào con người thay vì hệ thống.

1. Key person nghỉ là công ty mất một phần trí nhớ

Dấu hiệu đầu tiên là khi một key person nghỉ, công ty bị xáo trộn ngay.

Khi một bạn Sales nghỉ, cả team mới phát hiện nhiều deal không có next step rõ ràng. Một bạn Marketing nghỉ, campaign vẫn còn chạy nhưng logic chọn audience, lý do đổi thông điệp, cách đọc tín hiệu từ comment và inbox đều nằm trong đầu bạn ấy. Một quản lý nghỉ vài ngày, các quyết định nhỏ bị treo lại vì không ai biết “theo rule thì nên xử lý thế nào”.

Điểm nguy hiểm ở đây nằm ở phần bị mất theo người đó: một phần bộ nhớ vận hành của công ty.

Bộ nhớ đó đáng lẽ phải nằm trong CRM, playbook, hay một quy trình. Nhưng vì trước đó mọi thứ vẫn chạy được, công ty để những thứ này nằm trong đầu người làm tốt nhất.

Khi key person còn ở đó, mô hình này tạo cảm giác rất hiệu quả. Hỏi là có câu trả lời. Có vấn đề là có người xử lý. Nhưng mô hình này không scale, vì mỗi điểm quan trọng đều cần đúng người đó xuất hiện.

Một hệ thống vận hành tốt không làm người giỏi kém quan trọng hơn. Nó giữ lại cách làm tốt của họ để người khác học được và cải thiện tiếp được.

Đó là khác biệt giữa một công ty “có người giỏi” và một công ty “có hệ thống tốt”.

Đây cũng là bài toán khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers tập trung xử lý: giúp doanh nghiệp chuẩn hóa CRM, pipeline, KPI và dashboard để cách làm tốt không biến mất theo một vài người giỏi. Xem chi tiết khóa học.

2. Người mới học bằng cách hỏi người cũ, nên mỗi lần tuyển là một lần làm lại từ đầu

Onboarding chậm thường bị quy về năng lực của người mới, nhưng nhiều khi lỗi nằm ở việc công ty chưa có một cách làm đủ rõ để dạy lại.

Người mới vào không biết đâu là cách làm chuẩn. Tài liệu nào là bản mới nhất? Lead nào nên ưu tiên? Khách nào đủ điều kiện tư vấn? Deal mất thì ghi lý do ở đâu? Báo cáo tuần cần nhìn chỉ số nào?

Kết quả là sau vài tuần, người mới bắt đầu bắt chước người ngồi gần nhất. Nếu người đó làm tốt, họ học được một phần đúng. Nếu người đó cũng đang tự bơi, lỗi sai được truyền tiếp. Cùng một stage nhưng mỗi người hiểu một kiểu. Cùng một lý do mất deal nhưng mỗi người ghi một cách. Cùng một chỉ số follow-up nhưng chất lượng thực tế không giống nhau.

Khi không có hệ thống, tuyển thêm người không tự động tạo thêm capacity. Mỗi người mới kéo theo gánh nặng phải giải thích, sửa lỗi, kiểm tra và chuẩn hóa lại. Headcount tăng, nhưng kết quả không được cải thiện vì công ty chưa biến được cách làm tốt thành quy trình có thể dạy lại cho nhân viên mới.

3. Team không tự xử lý được những tình huống lặp lại

Dấu hiệu thứ ba là team hỏi lại những câu đã từng xuất hiện nhiều lần: lead này có nên nhận không, khách này giảm giá được không, campaign này có nên tắt không, deal này nên follow-up theo hướng nào.

Nếu công ty có hệ thống, các tình huống lặp lại sẽ dần được chuyển thành rule hoặc playbook. Lead không phù hợp thì có tiêu chí loại sớm. Tình huống từ chối phổ biến thì có hướng xử lý chuẩn. Case giảm giá thì có khung quyết định rõ.

Nếu công ty phụ thuộc vào con người, những tình huống này tiếp tục tồn tại như ngoại lệ. Người mới không biết tự xử lý. Người cũ xử lý theo kinh nghiệm cá nhân. Người quản lý phải trả lời lại những câu đáng lẽ hệ thống đã trả lời được.

Khi đó, team vẫn làm được việc thường ngày, nhưng không thật sự tự vận hành. Chỉ cần tình huống hơi khác chuẩn, họ lại cần một người có kinh nghiệm hơn đứng ra quyết định.

4. Công ty có nhiều tool và quy trình, nhưng team không dùng trong thực tế

Một công ty có thể có CRM, dashboard, file KPI, sơ đồ funnel và vài bộ quy trình nhưng đây không gọi là hệ thống.

CRM hay quy trình chỉ hữu ích khi Sales thật sự import lead, chuyển stage và cập nhật next step theo cùng một rule. Dashboard chỉ có giá trị khi team dùng nó để trả lời câu hỏi vận hành thật. KPI chỉ có tác dụng khi người làm hiểu chỉ số đó liên quan thế nào đến công việc của họ và cố gắng đạt được nó.

Nếu không, tool và quy trình chỉ làm công ty cảm thấy mình đang chuyên nghiệp hơn.

Bạn có thể thấy lỗi này diễn ra rất thường xuyên. Có quy định về thời gian phản hồi lead, nhưng Sales vẫn chờ đến lúc nào rảnh mới xử lý. CRM có stage, nhưng deal được chuyển qua stage nào thì tùy cảm giác của từng người. Form có trường lý do mất deal, nhưng lúc thì ghi “giá cao”, lúc thì “chưa phù hợp”, lúc thì bỏ trống.

Ở phía Marketing cũng vậy. Có quy tắc đặt tên cho campaign, nhưng mỗi người đặt một kiểu. Có quy trình ghi nhận insight, nhưng sau campaign không ai tổng hợp lại. Có tiêu chí đổi message, nhưng cuối cùng vẫn đổi theo cảm giác vì không ai dùng chung một logic review. Founder thì tưởng mình đang quản trị bằng số, nhưng số đó lại được tạo ra từ những hành vi không nhất quán. Dữ liệu như vậy không giúp ra quyết định tốt hơn mà chỉ làm cảm giác chủ quan có vẻ có dữ liệu đi kèm.

5. Marketing và Sales báo cáo rời rạc, founder vẫn phải ra quyết định bằng cảm giác

Marketing nói campaign vẫn ổn: CPL không quá cao, lead vẫn về, traffic vẫn đều. Sales thì nói lead kém chất lượng: khách không đủ nhu cầu, không nghe máy, tư vấn xong không chốt.

Đây là dấu hiệu của một công ty có hoạt động, có báo cáo, nhưng chưa có hệ thống chung. Marketing nhìn lead theo nguồn. Sales nhìn deal theo trạng thái. Founder cần biết đoạn nào trong quy trình đi từ lead đến revenue đang nghẽn, nhưng lại nhận hai phần báo cáo tách rời nhau từ hai team.

Lead từ campaign nào có tỷ lệ chốt tốt nhất? Nhóm lead nào rẻ ở đầu phễu nhưng tốn nhiều công tư vấn? Lý do từ chối nào xuất hiện nhiều nhất? Sales cần feedback điều gì để Marketing sửa thông điệp tuần sau?

Nếu những câu hỏi này không có câu trả lời, cuộc họp review sẽ biến thành một buổi review đổ lỗi lẫn nhau. Ai cũng có lý, Founder phải dùng trực giác để quyết định tăng budget, đổi message, dừng một campaign hay ép Sales follow-up kỹ hơn.

Điều cần nhìn lại

Phụ thuộc vào con người không sai ở giai đoạn đầu. Công ty nào cũng bắt đầu bằng một vài người đủ giỏi để kéo mọi thứ đi lên.

Nhưng nếu muốn scale, công ty cần biến những cách làm tốt thành thứ người khác có thể học, làm theo và cải thiện tiếp. Việc lặp lại phải có rule. Việc cần phán đoán phải có dữ liệu.

Khi đó, người mới vào không phải học bằng cách hỏi người cũ. Key person nghỉ không làm công ty xáo trộn. Marketing và Sales có cùng logic để review kết quả. Tool và quy trình bắt đầu được ứng dụng vào thực tế, thay vì chỉ nằm trên giấy.

Khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers được thiết kế cho đúng bài toán này: chuẩn hóa cách Marketing và Sales vận hành, đo hiệu quả, sửa bottleneck và mở rộng team mà không phụ thuộc vào một vài key person.

• Hệ thống thu hút & nuôi dưỡng: Xây dựng hệ thống customer journey từ awareness đến conversion và retention, chọn kênh theo logic rõ ràng, kết nối flow Marketing với flow Sales để lead không phụ thuộc vào một kênh hay một người xử lý riêng lẻ.

• Hệ thống chuyển đổi traffic thành Lead & Sales: Xây dựng hệ thống chuyển traffic thành lead và sales, từ landing page, tracking nguồn lead đến rule xác định lead nào đi tiếp, để team không xử lý theo cảm giác.

• Hệ thống Dashboard & Tracking: Xây dựng hệ thống dữ liệu nối Ads, CRM và Chatbot về một nguồn chung, chuẩn hóa data logic Marketing - Sales để nhìn được ROI, revenue gap và bottleneck thay vì ghép báo cáo rời rạc.

• Hệ thống KPI, Incentive & Tối ưu hiệu suất: Xây dựng hệ thống target, KPI và incentive từ mục tiêu doanh thu xuống team và từng cá nhân, để mỗi người biết mình cần cải thiện hành vi nào.

Đây là Level 1 trong lộ trình của Tomorrow Marketers: giúp doanh nghiệp nối Marketing và Sales thành một hệ thống tăng trưởng có thể đo được.

Sau khi hệ thống tăng trưởng đã rõ, Level 2 giúp founder ứng dụng AI & Tech vào vận hành và dẫn dắt tổ chức: biết phần việc nào nên giao cho công nghệ hỗ trợ, phần việc nào cần con người kiểm soát, để team làm việc gọn hơn và ít phụ thuộc vào xử lý thủ công hơn.

Xem lộ trình và đăng ký tư vấn tại đây

Nhìn từ ngoài vào, doanh nghiệp có vẻ đã có đủ các mảnh cần thiết để vận hành từ lead đến revenue.

Nhưng nếu doanh thu vẫn khó scale, vấn đề có thể không nằm ở việc doanh nghiệp đã có đủ Marketing và Sales hay chưa. Bài viết này sẽ đi vào khoảng giữa lead và revenue: vì sao có Marketing và Sales rồi vẫn chưa đủ, và doanh nghiệp cần xây gì để lead không rơi mất trước khi trở thành doanh thu.

Đây cũng là bài toán khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers tập trung xử lý: giúp doanh nghiệp build một hệ thống revenue nối từ traffic, lead, tư vấn đến doanh thu, để tăng trưởng không còn phụ thuộc vào từng nỗ lực rời rạc của Marketing và Sales. Xem chi tiết →

Có team không đồng nghĩa với có hệ thống

Ở giai đoạn đầu, dựa vào con người và kinh nghiệm cá nhân thường vẫn đủ để doanh nghiệp vận hành trơn tru. Marketing biết cách kéo lead về. Sales biết cách tư vấn. Có CRM, có báo cáo, có meeting review. Nhìn qua, bộ máy có vẻ đầy đủ.

Nhưng một bộ máy đầy đủ vai trò chưa chắc đã là một hệ thống. Vì hệ thống không chỉ trả lời câu hỏi “ai phụ trách việc gì”, mà còn trả lời những câu hỏi nằm giữa các vai trò đó:

• Lead nào được xem là đủ chất lượng để chuyển cho Sales?

• Sales cần phản hồi trong bao lâu sau khi nhận lead?

• Một deal đang ở stage nào, và điều kiện nào để chuyển sang bước tiếp theo?

• Dữ liệu nào từ Sales cần quay lại Marketing để campaign sau tốt hơn campaign trước?

Nếu những câu hỏi này chưa có câu trả lời chung, Marketing và Sales vẫn có thể làm đúng phần việc riêng của mình, nhưng toàn bộ phễu lại không vận hành trên cùng một logic. Marketing có thể tối ưu theo số lead. Sales có thể ưu tiên chốt lead theo cảm giác. Báo cáo cuối tháng có thể cho biết doanh thu tăng hay giảm, nhưng không chỉ rõ lead đang rơi ở đâu.

Khi doanh nghiệp muốn scale, sự mơ hồ này bị phóng đại. Lead tăng lên nhưng tiêu chí lead chưa rõ, Sales sẽ nhận nhiều lead không phù hợp hơn. Số lượng các cuộc tư vấn tăng lên nhưng pipeline thiếu stage rõ, nhiều deal sẽ bị pending hơn. Campaign chạy nhiều hơn nhưng không có feedback ngược từ Sales, Marketing sẽ tiếp tục tối ưu theo tín hiệu sai lâu hơn.

Khi lead tăng mà Sales không chốt được nhiều hơn, cuộc họp review rất dễ biến thành một buổi phân xử. Marketing nói lead đủ rồi. Sales nói lead không chất lượng. Bạn nhìn vào báo cáo tổng và không biết phải quyết định nên fix ở đâu: đổi thông điệp, tăng budget, thay người, hay ép team follow-up kỹ hơn.

Khi không biết lead đang rơi ở bước nào, doanh nghiệp rất dễ fix mọi thứ theo cảm giác: bên nào phàn nàn nhiều hơn thì được ưu tiên xử lý trước, chỉ số nào nhìn xấu nhất thì được đem ra mổ xẻ trước. Nhưng nếu đó không phải bottleneck thật, những điều chỉnh này có thể làm team bận hơn mà doanh thu vẫn không tăng tương ứng.

Một hệ thống chuyển đổi thực sự cần có gì

Nhiều doanh nghiệp lầm tưởng một hệ thống chuyển đổi bắt đầu bằng việc mua thêm CRM hay làm thêm dashboard. Tuy nhiên, CRM chỉ ghi lại những gì doanh nghiệp yêu cầu team ghi lại. Dashboard chỉ hiển thị những dữ liệu đã được định nghĩa từ trước. Nếu logic vận hành phía dưới chưa rõ, tool mới chỉ làm cho sự rối rắm có vẻ có cấu trúc hơn.

Thứ cần xây là một luồng vận hành rõ từ đầu phễu đến cuối phễu: lead đến từ đâu, được phân loại thế nào, ai xử lý, xử lý trong bao lâu, điều kiện nào để chuyển sang bước tiếp theo, và dữ liệu nào phải quay lại Marketing sau khi Sales tư vấn.

Có năm mắt xích thường bị thiếu trong các doanh nghiệp đã có team Marketing và Sales:

• Biết kênh nào ra tiền, không chỉ kênh nào ra lead. Marketing không thể chỉ dừng ở CPL hoặc số lead. Một kênh tạo ra nhiều lead chưa chắc là kênh tạo ra nhiều khách hàng. Doanh nghiệp cần nối dữ liệu từ nguồn traffic đến lead, từ lead đến lịch tư vấn, từ lịch tư vấn đến deal chốt. Khi đó, ngân sách mới được phân bổ theo chất lượng thật thay vì số lượng nhìn thấy ở đầu phễu.

• Có tiêu chí lead chất lượng chung. Marketing và Sales cần dùng cùng một định nghĩa về lead đủ điều kiện: lead nào cần chuyển Sales ngay, lead nào cần nuôi dưỡng thêm, lead nào không nên đưa vào pipeline. Nếu thiếu tiêu chí này, Marketing sẽ tiếp tục tối ưu theo số lượng, Sales tiếp tục phàn nàn về chất lượng, và hai bên không có một ngôn ngữ chung để cải thiện.

• Có pipeline rõ từ tiếp nhận đến chốt. Mỗi stage trong pipeline cần có điều kiện vào, hành động cần làm, thời hạn xử lý và điều kiện chuyển bước. Nếu lead đã tư vấn xong nhưng chưa chốt, hệ thống phải biết bước tiếp theo là gì. Nếu deal mất, lý do phải được ghi nhận. Nếu một bước không được ghi lại, về mặt vận hành, gần như nó không tồn tại.

• Có cơ chế nuôi dưỡng lead chưa sẵn sàng mua. Không phải lead nào cũng có thể mua ngay. Một số người cần thêm bằng chứng, một số cần hiểu rõ sản phẩm hơn, một số cần thêm thời điểm. Nếu không có nội dung và automation để giữ họ lại trong phễu, doanh nghiệp mất đi những cơ hội đã tốn tiền để tạo ra.

• Có vòng phản hồi từ Sales về Marketing. Mỗi deal chốt được hoặc mất đi đều chứa dữ liệu quan trọng: objection nào lặp lại nhiều nhất, nhóm khách nào mua tốt hơn dự kiến, nguồn nào tạo ra lead có tỷ lệ chốt cao hơn. Khi thông tin này quay lại Marketing, campaign tháng sau có cơ sở để tốt hơn tháng trước. Khi vòng phản hồi bị thiếu, Marketing và Sales vẫn đang cùng phục vụ một mục tiêu doanh thu, nhưng vận hành như hai phần tách rời.

Khi hệ thống rõ, team không cần làm nhiều hơn để tạo ra kết quả tốt hơn

Điểm khác biệt của một hệ thống tốt không nằm ở việc team làm việc chăm hơn. Nó nằm ở việc những quyết định lặp lại không còn phải được xử lý lại từ đầu mỗi lần.

Khi đó:

• Sales không cần tự đoán lead nào nên ưu tiên, vì tiêu chí sàng lọc đã rõ.

• Marketing không cần chờ đến cuối tháng mới biết campaign nào tạo ra lead tốt, vì dữ liệu từ Sales quay về đều đặn.

• Bạn không cần ngồi giữa hai bộ phận để phân xử bằng cảm giác, vì hệ thống đã cho thấy lead đang rơi ở stage nào.

Khi tuyển thêm người, doanh nghiệp cũng không phải bắt đầu lại từ đầu. Người mới có pipeline để đi theo, rule để ra quyết định, template để ghi nhận dữ liệu, và dashboard để biết việc mình làm đang ảnh hưởng đến doanh thu như thế nào.

Nói cách khác, Marketing và Sales không tự tạo ra hệ thống. Họ vận hành hệ thống.

Nếu hệ thống chưa rõ, mỗi người mới chỉ làm tăng thêm chi phí và độ phức tạp. Khi hệ thống đã rõ, mỗi người mới mới thật sự cộng thêm năng lực vận hành.

Nếu doanh nghiệp của bạn đã có Marketing, đã có Sales, nhưng vẫn không trả lời rõ được lead đang rơi ở đâu và kênh nào tạo ra doanh thu thật, thêm người chưa chắc là phần cần làm tiếp. Phần cần xây là hệ thống nối từ đầu phễu đến cuối phễu.

Khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers được thiết kế để giúp doanh nghiệp xây từng mắt xích đó theo đúng thứ tự:

• Hệ thống thu hút & nuôi dưỡng khách hàng: Xây luồng nội dung và automation để lead chưa sẵn sàng mua không bị mất khỏi phễu sau lần chạm đầu tiên.

• Hệ thống chuyển đổi từ traffic thành Lead & Sales: Thiết lập tracking từ nguồn traffic đến lead, từ lead đến lịch tư vấn, để biết kênh nào tạo ra cơ hội bán hàng thật.

• Hệ thống CRM & Quy trình Sales: Chuẩn hóa pipeline, rule phân bổ lead, SLA tiếp nhận và quy trình follow-up để Sales vận hành theo cùng một logic.

• Hệ thống dữ liệu & Dashboard Tracking: Kết nối dữ liệu Ads, CRM và doanh thu thành một nguồn nhìn chung, để bạn thấy bottleneck thay vì đoán bằng cảm giác.

Đây là Level 1 trong lộ trình của Tomorrow Marketers: giúp doanh nghiệp nối Marketing và Sales thành một hệ thống tăng trưởng có thể đo được.

Sau khi hệ thống tăng trưởng đã rõ, Level 2 giúp founder ứng dụng AI & Tech vào vận hành và dẫn dắt tổ chức: biết phần việc nào nên giao cho công nghệ hỗ trợ, phần việc nào cần con người kiểm soát, để team làm việc gọn hơn và ít phụ thuộc vào xử lý thủ công hơn.

Xem lộ trình và đăng ký tư vấn tại đây

Sales nói lead tháng này kém chất lượng hơn. Marketing nói số lead đã đủ, Sales không chốt được thôi. Founder ngồi giữa, không biết ai đúng, không biết phải tin vào con số nào.

Vòng đổ lỗi đó lặp lại mỗi tháng, và revenue rớt ở đâu thì vẫn không ai giải thích được.

Lead và revenue không phải đường thẳng

Hầu hết founder đang nhìn vào hai con số: lead đầu vào và doanh thu đầu ra. Khi hai con số không đi cùng nhau, kết luận tự nhiên là hoặc đầu vào có vấn đề (lead kém chất lượng) hoặc đầu ra có vấn đề (Sales không chốt được). Marketing và Sales mỗi bên giữ một con số, mỗi bên có lý và không ai nhìn vào khoảng giữa.

Từ lead đến revenue là cả một chuỗi bước: lead vào → được tiếp nhận → được sàng lọc → được nuôi dưỡng → được tư vấn → được chốt. Mỗi bước đó có một tỷ lệ chuyển đổi riêng biệt, và có thể chính là điểm thất thoát.

Khi không đo từng bước, khoảng chênh 30% → 5% trở thành một hộp đen.

Khoảng chênh thường không nằm ở chỗ bạn đang tìm

Trong phần lớn trường hợp, thất thoát không xảy ra ở đầu (volume lead) hay cuối (khả năng chốt của Sales) mà ở giữa, tại những bước không ai đang theo dõi. Ba điểm rơi phổ biến nhất:

Tiếp nhận và phân loại: Lead về nhưng không được xử lý kịp thời. Không có SLA rõ ràng ai nhận trong bao lâu, không có tiêu chí thống nhất để phân loại lead nào chuyển tư vấn ngay, lead nào cần thêm thời gian. Sales nhận hết rồi tự quyết theo cảm tính - lead “dễ” được theo đuổi, lead “khó” bị bỏ qua dù có nhu cầu thực. Không ai biết bao nhiêu lead đã rơi ở bước này vì không có gì để đo.

Nurturing lead chưa sẵn sàng: Không phải mọi lead đều sẵn sàng mua ngay khi điền form. Những lead này cần được nuôi dưỡng trong phễu, được tiếp cận những nội dung phù hợp vào đúng thời điểm - cho đến khi họ sẵn sàng ra quyết định. Khi không có hệ thống nurture, toàn bộ nhóm này bị bỏ mặc sau lần tiếp xúc đầu tiên, nguội dần rồi biến mất.

Mất lead ở bước chốt: Lead đã qua tư vấn nhưng không chốt được. Lý do thường gặp: không xử lý được từ chối, không có quy trình follow-up sau buổi tư vấn, không biết lead đang mắc kẹt ở đâu trong quá trình ra quyết định. “Đã tư vấn rồi, khách vẫn không chốt thì chịu” là cách mà phần lớn công ty đang xử lý, nhưng tỷ lệ recover ở bước này có thể cao đáng kể nếu có đúng process.

Khi biết khoảng chênh nằm ở đâu, bài toán thay đổi hoàn toàn

Câu hỏi không còn là “làm sao để có thêm lead?” mà là “lead đang rơi ở bước nào và tại sao?” Hai câu hỏi đó dẫn đến hai hướng đầu tư hoàn toàn khác nhau.

Tăng lead volume mà không fix điểm rơi thì chỉ đưa thêm người vào một phễu đang thất thoát - chi phí tăng nhưng tỷ lệ kết quả không đổi. Fix điểm rơi trước thì cùng lượng lead đầu vào có thể tạo ra revenue cao hơn đáng kể, không cần thêm một đồng ngân sách ads nào.

Khoảng chênh giữa lead và revenue của bạn không phải do Marketing hay Sales làm việc không tốt. Nó nằm ở những bước ở giữa mà chưa được thiết kế, đo lường và tối ưu. Đó là thứ đáng đầu tư vào trước khi quyết định tăng thêm bất cứ thứ gì.

Khóa AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers được xây dựng để giúp bạn làm đúng điều đó - tìm ra điểm rơi trong phễu của mình và xây từng bước để lead không thất thoát giữa chừng.

Chương trình đi sâu vào các mắt xích chuyển đổi:

• Hệ thống tiếp nhận & phân loại lead: SLA, tiêu chí sàng lọc và rule phân bổ rõ ràng. Lead không bị rơi ở bước đầu tiên vì thiếu quy trình hay thiếu người chịu trách nhiệm.

• Nurturing workflow cho lead chưa sẵn sàng:Cơ chế giữ lead ở lại phễu với nội dung đúng và tín hiệu kích hoạt rõ ràng, thay vì bị bỏ mặc sau lần tiếp xúc đầu.

• Pipeline chốt deal chuẩn hóa: Quy trình follow-up, xử lý objection, và tracking lý do mất deal để biết cần tối ưu ở đâu.

Đây là Level 1 trong lộ trình của Tomorrow Marketers: giúp doanh nghiệp kết nối Marketing và Sales thành một hệ thống tăng trưởng có thể đo được.

Sau khi hệ thống tăng trưởng đã rõ, Level 2 giúp founder ứng dụng AI & Tech vào vận hành và dẫn dắt tổ chức: biết phần việc nào nên giao cho công nghệ hỗ trợ, phần việc nào cần con người kiểm soát, để team làm việc gọn hơn và ít phụ thuộc vào xử lý thủ công hơn.

Xem lộ trình và đăng ký tư vấn tại đây

Cycle đó cứ lặp. Và câu giải thích phổ biến nhất là: “Chắc do mùa vụ. Chắc do thị trường khó. Tháng đó đối thủ chạy mạnh quá.”

Những lý do đó không sai, nhưng không phải lý do chính.

Doanh thu không ổn định là triệu chứng, không phải bệnh

Khi revenue lên xuống theo kiểu không giải thích được, phản ứng tự nhiên của hầu hết founder là làm nhiều hơn: chạy thêm ads, tuyển thêm Sales, yêu cầu team báo cáo nhiều hơn, họp nhiều hơn. Chăm hơn.

Vấn đề là chăm hơn không giải quyết được sự không ổn định vì chăm hơn không phải nguyên nhân của vấn đề.

Nhìn lại những tháng tốt và tháng xấu của bạn: không phải tháng tốt thì team làm việc 150% công suất còn tháng xấu họ đột ngột lười biếng. Team vẫn vậy. Effort vẫn đó. Nhưng kết quả thay đổi vì kết quả đang bị điều khiển bởi những thứ nằm ngoài effort: ai gặp khách đó, ngày nào lead về, mood của Sales hôm nay tốt không, tháng này có sự kiện nào kéo attention không.

Khi kết quả phụ thuộc vào những thứ không kiểm soát được, dù cố gắng thêm bao nhiêu, sự không ổn định vẫn ở đó. Đây là sự khác biệt giữa hai loại công ty: một bên đang chạy trên effort, một bên đang chạy trên hệ thống.

Dấu hiệu bạn đang chạy trên effort

Công ty chạy trên effort có một pattern dễ nhận ra: mọi kết quả phụ thuộc vào con người và điều kiện cụ thể của tháng đó.

Tháng nào key Sales đang có động lực và gặp đúng tệp khách → doanh thu tốt. Tháng nào lead về ít hơn bình thường, Sales đang mệt, hoặc có vài deal lớn bị delay → revenue hụt. Không ai trong công ty có thể nói trước tháng tới sẽ về bao nhiêu, số forecast chỉ là ước tính dựa trên cảm giác.

Marketing chạy campaign, lead về. Sales nhận lead, tự xử theo cách của mỗi người. Không có tiêu chí thống nhất để sàng lọc lead nào đáng theo đuổi, không có quy trình rõ ràng ai nhận trong bao lâu, không có pipeline stage được định nghĩa cụ thể. Mỗi Sales có cách làm riêng, mỗi tháng ra một con số khác nhau, và không ai biết tại sao, kể cả founder.

Khi tháng tốt, không ai phân tích tại sao. Khi tháng xấu, không ai giải thích được, nên đổ cho thị trường, cho đối thủ, cho chất lượng lead. Vòng lặp đó không kết thúc chỉ bằng cách làm việc chăm hơn, vì chăm hơn không tạo ra hệ thống. Nó chỉ bơm thêm effort vào một cỗ máy không ổn định.

Đây không phải lỗi của team, mà là công ty chưa có hệ thống để kết quả không phụ thuộc vào điều kiện của từng tháng.

(Lưu ý là bài viết không nói rằng cố gắng không quan trọng. Ngược lại: effort là thứ vận hành hệ thống. Không có người làm việc, mọi quy trình đều là thứ vô dụng trên giấy.)

Công ty có hệ thống vận hành như thế nào

Công ty có hệ thống vận hành theo một logic khác: kết quả được tạo ra bởi process, không phụ thuộc vào người cụ thể hay điều kiện cụ thể của tháng đó.

Lead vào được sàng lọc theo tiêu chí thống nhất, chuyển sang Sales đúng SLA, đi qua pipeline stage được định nghĩa rõ ràng, kết quả được ghi nhận và phản hồi về Marketing để tối ưu kỳ tiếp theo. Mỗi bước có output cụ thể. Mỗi người biết mình cần làm gì ở bước đó - không phải tự nghĩ ra cách làm mỗi lần.

Khi tháng xấu, họ không cần đoán. Data trong pipeline cho thấy ngay lead đang rơi ở stage nào: rơi nhiều ở bước tiếp nhận thì xem lại SLA, rơi ở bước tư vấn thì xem lại cách tiếp cận, rơi ở bước chốt thì xem lại offer và lý do từ chối. Vấn đề được định vị trong hệ thống thay vì đổ cho yếu tố bên ngoài.

Điều đó không có nghĩa là kết quả không bao giờ biến động. Thị trường vẫn ảnh hưởng, mùa vụ vẫn có tác động. Nhưng họ biết bao nhiêu phần trăm biến động là do yếu tố ngoài tầm kiểm soát và bao nhiêu là do vấn đề trong hệ thống. Hai thứ đó cần cách xử lý hoàn toàn khác nhau, và bạn chỉ phân biệt được khi có hệ thống để đo.

Khóa học AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers sẽ giúp bạn xây hệ thống đó:

Tại sao điều này quan trọng hơn bạn đang nghĩ

Doanh thu không ổn định không chỉ là bài toán tài chính của từng tháng. Nó làm mất đi khả năng tự chẩn đoán của công ty. Khi không biết tại sao tháng tốt hay tháng xấu, bạn không thể nhân rộng cái đang hoạt động, không thể fix cái đang sai, và mọi quyết định như tăng budget, tuyển thêm, thay Sales đều là đặt cược.

Công ty scale được không phải vì team cố gắng thêm. Họ scale được vì biết bottleneck đang ở đâu và cần can thiệp vào điểm nào để tạo ra kết quả khác. Thứ cho phép bạn làm được điều đó là hệ thống, không phải thêm effort.

Câu hỏi đặt ra không phải “tháng tới làm gì để tốt hơn?” mà là “hệ thống của mình đang thiếu mắt xích nào?” Hai câu hỏi đó dẫn đến hai hướng hành động hoàn toàn khác nhau.

Khóa học AI Marketing & Sales System của Tomorrow Marketers được thiết kế để giải quyết bài toán hệ thống giúp bạn.

Chương trình đi sâu vào các mắt xích cốt lõi:

• Pipeline chuẩn hóa từ lead đến deal: Xây tiêu chí sàng lọc, SLA tiếp nhận, và stage rõ ràng từ tư vấn đến chốt. Kết quả không còn phụ thuộc vào Sales nào đang trực hay điều kiện của tuần đó - ai vào cũng vận hành được theo cùng một quy trình.

• Dashboard điều hành để tự chẩn đoán: Kết nối data từ ads, CRM đến revenue thực tế thành một nguồn số duy nhất. Tháng xấu biết ngay lead đang rơi ở stage nào và tại sao. Không còn phải đoán hay đổ lỗi cho nhau.

• Quy trình vận hành chuẩn cho Marketing & Sales: Chuẩn hóa cách team làm việc theo hệ thống thay vì theo thói quen cá nhân. Kết quả ổn định theo tháng, không phụ thuộc vào ai đang có động lực hay ai đang mệt.

Đây là Level 1 trong lộ trình của Tomorrow Marketers: giúp doanh nghiệp nối Marketing và Sales thành một hệ thống tăng trưởng có thể đo được.

Sau khi hệ thống tăng trưởng đã rõ, Level 2 giúp founder ứng dụng AI & Tech vào vận hành và dẫn dắt tổ chức: biết phần việc nào nên giao cho công nghệ hỗ trợ, phần việc nào cần con người kiểm soát, để team làm việc gọn hơn và ít phụ thuộc vào xử lý thủ công hơn.

Xem lộ trình và đăng ký tư vấn tại đây