Hello mọi người,
Chuyện là cuối tuần vừa rồi không bị deadline dí nên mình có thử ngồi làm bài Midterm khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School. Đề bài là: Phân tích hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh cho công ty Global Retail với dữ liệu hơn 40,000 khách hàng.
Dưới đây là thông tin chi tiết về dataset:
Mày mò làm bài tập suốt 3 ngày 3 đêm (và 7749 công thức Excel sau đó 🥲), cuối cùng mình cũng rút ra được kha khá kinh nghiệm khi làm một bản Dashboard Campaign Performance. Cái mà trước đây mình vẫn hay nghĩ chỉ cần “vẽ vài cái biểu đồ” là xong.
Dưới đây là 4 tab chính để cho vào Dashboard Marketing mà mình đã rút ra được trong quá trình làm, mọi người tham khảo nha:
1. Tổng quan hiệu quả chiến dịch (Campaign Overview)
Trước khi bắt đầu thu thập, xử lý hay làm sạch dữ liệu, việc đầu tiên mình làm là xem những file sheet có sẵn để kiểm tra mình đang có những dữ liệu gì.
Một trong những điều quan trọng của phần này là hãy đặt câu hỏi: “Mình đang cần giải quyết vấn đề nào của doanh nghiệp?”. Bước này giúp mình xác định rõ mục tiêu của bản báo cáo, từ đó định hướng cách mình xây dựng, thu thập và trình bày thông tin trong dashboard.
💡 Ví dụ như trong bài tập trên, việc đặt câu hỏi sẽ giúp mình có cái nhìn tổng quan về chiến dịch và hiểu rõ vấn đề cần phải giải quyết. Đó là phân tích hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh của công ty.
Trong phần này, các bạn cũng cần phải đưa ra một vài chỉ số quan trọng (Key Cards) để giúp người xem có cái tổng quát về tình hình và hiệu quả của chiến dịch. Ví dụ:
Impressions (lượt hiển thị)
Clicks (lượt nhấp)
CTR (%)
Conversion Rate (%)
Revenue / ROAS,...
💡 Trong bài tập trên, để đánh giá về hiệu quả chiến dịch marketing đa kênh nên mình đã highlight một vài chỉ số là lượt clicks, impressions, CTR, revenue,... để người xem nhìn vào là biết ngay: chiến dịch này đang đạt kỳ vọng hay không.
Có một cách khá hay để giúp mọi người phân tích vấn đề đó là dùng Issue Tree để chia nhỏ các phần cho dễ hình dung nha. Đây là hình minh họa mình dùng cho bài tập lần này.
2. Phân tích hiệu suất theo từng chiến dịch
Sau phần tổng quan, mình đi sâu vào từng chiến dịch để xem kênh nào đang “ăn tiền” nhất. Đây là phần khiến mình tốn nhiều thời gian nhất vì cần vừa tổng hợp dữ liệu vừa đảm bảo cách so sánh hợp lý. Mục tiêu của phần này là xác định chiến dịch nào đang hoạt động hiệu quả nhất, từ đó đưa ra những sự điều chỉnh để tối ưu ngân sách.
Dựa vào bảng “Campaign” dưới đây, mình có chọn những chỉ số để đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch:
Tỷ lệ CTR và Conversion Rate theo từng chiến dịch.
Phân tích chi phí và hiệu quả ngân sách bỏ ra so với lợi nhuận thu về.
💡 Sau khi chọn các chỉ số và lập được biểu đồ, mình đã có thể dễ dàng đưa ra kết luận:
Black Friday & Cyber Monday là campaign hiệu quả nhất về mặt kinh doanh: ROI cao nhất dù ad spend không cao nhất, cho thấy khả năng tận dụng rất tốt nhu cầu mua sắm cao điểm.
Tet Holiday cũng là một campaign nổi bật: conversion rate cao, CTR tốt và ROI ở mức khá, phản ánh chất lượng traffic và khả năng chuyển đổi mạnh.
Back-to-School Promo và Summer Sale 2024 có mức đầu tư cao nhưng ROI chỉ ở mức trung bình, cho thấy hiệu quả chưa tương xứng với ngân sách bỏ ra, cần tối ưu thêm về thông điệp hoặc ưu đãi.
Christmas và Flash Discount có hiệu suất ổn định nhưng không nổi bật: conversion rate và CTR ở mức trung bình, phù hợp vai trò duy trì doanh thu hơn là campaign bứt phá.
Winter Collection 2025 là campaign kém hiệu quả nhất: CTR và conversion rate tương đối tốt nhưng ROI thấp, cho thấy chi phí cao hoặc giá trị đơn hàng chưa đủ bù ngân sách quảng cáo.
💡 Kinh nghiệm rút ra:
Mình nhận ra một lỗi khá phổ biến khi làm báo cáo: nhiều người chỉ dừng ở việc “xếp hạng” các chiến dịch. Nhưng để thật sự hữu ích, phần này nên có phân tích nguyên nhân, vì sao chiến dịch đó tốt, chiến dịch kia chưa. Ví dụ như chiến dịch A có CTR cao do visual bắt mắt, nhưng ROAS thấp vì target quá rộng.
3. Phân tích vai trò và mức độ đóng góp của các kênh (Channel Contribution)
Sau khi biết chiến dịch nào tốt nhất, mình muốn hiểu sâu hơn: kênh nào đang đóng góp chính cho hiệu quả đó? Mục đích là đánh giá hiệu quả từng kênh, từ đó phân bổ ngân sách theo mục tiêu, và điều chỉnh chiến lược nội dung phù hợp với từng nền tảng.
Tương tự mình cũng vẫn dùng bảng “Campaign” để so sánh.
💡 Ví dụ: Ở phần này, dashboard của mình chỉ theo dõi ba chỉ số chính: Ad Spend (ngân sách), Revenue (doanh thu) và Impressions (lượt hiển thị). Điều mình quan tâm là mối tương quan giữa chi phí và kết quả : Kênh nào đang mang lại doanh thu xứng đáng với số tiền bỏ ra, và kênh nào đang “ăn ngân sách” mà hiệu quả không rõ ràng.
Qua biểu đồ, mình dễ dàng thấy được:
Facebook, Google Ads và TikTok là các kênh được ưu tiên ngân sách lớn nhất, với ad spend ở mức tương đương (~$2M), cho thấy đây là các kênh trọng tâm trong chiến lược phân phối quảng cáo.
Google Ads và TikTok tạo ra lượng impressions và clicks cao nhất, phản ánh khả năng tiếp cận và thu hút traffic tốt ở quy mô lớn.
Facebook có mức độ tiếp cận và tương tác ở mức trung bình so với hai kênh trên, đóng vai trò ổn định trong việc duy trì traffic.
E-commerce Ads có ngân sách, impressions và clicks thấp nhất, cho thấy kênh này chỉ đóng vai trò bổ trợ, không phải kênh chính trong các chiến dịch.
4. Phân tích đối tượng khách hàng (Audience Insights)
Đây cũng là một phần rất quan trọng khi phân tích hiệu quả của một chiến dịch marketing. Nếu các phần trước nói về hiệu suất chiến dịch, thì phần này giúp mình hiểu ai là người đang thực sự mang lại kết quả.
Một số chỉ số, thông tin chính mà mình dùng để phân tích trong case này:
Nhân khẩu học: Giới tính, độ tuổi, khu vực
Hành vi & tương tác: Engagement score
Hiệu quả chuyển đổi: Conversion rate (CCR), purchase history, total spent / revenue
Sau khi đã phân tích xong số liệu, đây là những biểu đồ mình đã vẽ được:
💡 Từ đây, mình kết luận được những ý chính sau:
Theo location: Christianfort và Northfield có mức chi tiêu cao, nhưng CCR cao nhất lại nằm ở East William, cho thấy phân bổ ngân sách theo khu vực chưa hoàn toàn tương xứng với hiệu quả chuyển đổi.
Theo giới tính: Nam giới có purchase history và engagement score cao hơn nữ, cho thấy đây là nhóm khách hàng tương tác và mua hàng tích cực hơn.
Theo độ tuổi: Nhóm 45–54 có CCR cao nhất, trong khi nhóm 18–24 chi tiêu thấp và chuyển đổi kém hơn; hiệu quả chuyển đổi tăng dần theo độ tuổi.
Tóm lại với những gì mình chia sẻ thì một dashboard tốt không chỉ đẹp, mà còn phải giúp bạn:
Hiểu chiến dịch đang ở đâu,
Biết kênh nào sinh lời nhất,
Và quan trọng nhất: nắm được ai là khách hàng tiềm năng để đầu tư đúng chỗ.
Dưới đây là những kinh nghiệm mình rút ra được sau khi hoàn thiện báo cáo này. Còn bạn thì sao? Dashboard marketing của bạn hiện đang hiển thị những chỉ số nào, đã kể được “câu chuyện” đằng sau chiến dịch chưa? Nếu bạn có cách làm hay insight thú vị hơn, chia sẻ cùng mình nhé, biết đâu lại học được thêm vài “tips” mới khi làm dữ liệu.
Hoặc nếu bạn muốn học một cách bài bản hơn: từ việc xác định vấn đề, phân tích dữ liệu, cho đến trực quan hóa và xây dựng dashboard chuyên nghiệp, bạn có thể tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School nhé!
Và đừng quên subscribe để nhận được email về các bài post mới nhất!