Series trái ngành apply Data: Chỉ có kinh nghiệm làm Marketing, mình đã viết CV và làm Portfolio thế nào để apply Marketing Analyst?
Từ background Marketing/Sales chưa có bất kỳ kinh nghiệm gì về Data, mình đã viết lại CV và Portfolio như thế nào để tự tin apply Marketing Analyst?
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:
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.
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 ^^