Khả năng đọc hiểu dữ liệu của top 1% - Khung phân tích khách hàng và tự động hóa marketing siêu khác biệt chỉ bằng Excel

Dữ liệu thì cứ tích tụ dần nhưng bạn lại thấy mịt mờ không biết nên nhắm vào ai đúng không?
Hãy tìm kiếm khách hàng trọng tâm thông qua tóm tắt dữ liệu và thiết kế logic nhắm mục tiêu tối ưu nhất.

Dữ liệu khách hàng khổng lồ, tại sao lại vô dụng trong marketing?

Khi chiến lược bị bế tắc, bạn cần một 'tiêu chuẩn' để giải mã những dữ liệu đã được phân tách.

Giờ đây, hãy chuyển đổi dữ liệu hành vi khách hàng tập trung vào lợi nhuận

Hãy tóm tắt bằng ‘khung phân khúc’ và đưa vào tiếp thị ngay lập tức!

– Tập trung nguồn lực marketing vào nhóm khách hàng cốt lõi có đóng góp lợi nhuận cao

– Tóm tắt dữ liệu giao dịch phân mảnh theo trạng thái khách hàng để xác định mức độ ưu tiên

– Phân tích chu kỳ mua hàng và dấu hiệu rời bỏ để can thiệp vào thời điểm tối ưu

– Tăng tốc độ thực thi bằng cách tự động hóa các bước sắp xếp dữ liệu lặp đi lặp lại

Phân khúc dữ liệu tinh vi sẽ đánh thức doanh thu đang trì trệ một cách chắc chắn.

Hãy ngừng việc nhắm mục tiêu mơ hồ và chứng minh hiệu quả vượt trội thông qua phân tích dữ liệu!

Khả năng đọc hiểu dữ liệu thuộc top 1%, triển khai chỉ với Excel

Đặc điểm chương trình đào tạo Phân tích khách hàng siêu khác biệt và Khung tự động hóa Marketing

Đây là khóa học thực hành giúp cấu trúc hóa dữ liệu hành vi bị phân mảnh và tự động hóa các quy trình phân tích để nâng cao hiệu quả marketing.

1. Thiết kế tiêu chuẩn tóm tắt để phân tích dữ liệu

Nhóm các dữ liệu thô (raw data) rải rác theo mục đích kinh doanh và tóm tắt chúng thành dạng có thể so sánh được.

2. Khung phân tích kết nối luồng hành vi

Xây dựng hệ thống phân tích hữu cơ nhằm đưa ra ưu tiên tiếp thị theo từng đối tượng mục tiêu, vượt xa việc ghi chép đơn thuần

3. Tự động phân loại giá trị khách hàng dựa trên các chỉ số cốt lõi

Sử dụng mô hình RFM và phân tích Pareto để xác định các khách hàng VIP có đóng góp lợi nhuận cao trong thời gian thực

4. Phân tích chu kỳ mua hàng và thiết kế thời điểm can thiệp

Quy trình chiến lược giúp nắm bắt trước các dấu hiệu rời bỏ và gửi thông điệp vào thời điểm tối ưu nhất

5. Tự động hóa sàng lọc khách hàng tiềm năng thông qua dự đoán chuyển đổi

Phân cụm dựa trên mô hình hành vi giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả thông qua các đề xuất tùy chỉnh.

Hãy để Excel lo việc lặp đi lặp lại!

Giờ đây, bạn chỉ cần tập trung vào ‘chiến lược marketing’ để chốt doanh thu.

Dữ liệu khách hàng trông có vẻ phức tạp, chúng ta hãy cùng phân tích thật nhanh chóng và chính xác nhé?

1. Đăng ký khóa học

2. Thực hành hoàn hảo phương pháp phân khúc khách hàng cùng giảng viên Choi Jung-ah

3. Xây dựng hệ thống ‘Tự động hóa quản lý khách hàng’ để áp dụng ngay vào chiến lược marketing

Bây giờ, hãy bắt đầu ‘chiến lược doanh thu dựa trên dữ liệu’ dành riêng cho bạn.

Bản chất của phân tích dữ liệu
không phải là ‘sắp xếp’ mà là tìm kiếm ‘khách hàng’!

Bạn có đang bị mắc kẹt trong những con số lặp đi lặp lại mà bỏ lỡ việc xác định đối tượng mục tiêu cốt lõi không?

Đừng lạc lối trong dữ liệu, hãy tập trung hỏa lực vào marketing chinh phục VIP.

Chúng tôi tự tin đề xuất cho những đối tượng sau đây.

– Nhân viên thực thi đang tích lũy lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ nhưng chưa thực sự tận dụng được vào marketing
– Trưởng nhóm marketing muốn tìm kiếm căn cứ khách quan để xác định đối tượng nào là VIP cốt lõi của thương hiệu
– Nhân viên kế hoạch sản phẩm của trung tâm mua sắm thiếu thời gian lập chiến lược bán hàng do các công việc sắp xếp đơn giản lặp đi lặp lại
– Chủ doanh nghiệp cá nhân đang gặp khó khăn khi hiệu quả quảng cáo giảm sút và không biết nên phân loại khách hàng để tiếp cận như thế nào
– Nhân viên phụ trách dữ liệu có nhiều công cụ phân tích nhưng muốn sàng lọc các chỉ số cốt lõi dẫn đến doanh thu thực tế

Bạn vẫn đang chỉ dừng lại ở việc thống kê đơn thuần khi phân tích dữ liệu khách hàng sao?
Hãy xác định mục tiêu bằng hệ thống phân tích Excel và thực hiện ngay chiến lược tăng doanh thu.

Đặc điểm bài giảng

BƯỚC 1. Sử dụng Excel như một hệ thống phân tích thay vì chỉ để 'ghi chép đơn thuần'

Thiết lập tiêu chuẩn cấu trúc và tóm tắt dữ liệu để tạo môi trường có thể phân tích ngay lập tức ngay cả khi dữ liệu thô tăng lên.

BƯỚC 2. Nắm vững phương pháp phân loại giá trị khách hàng bằng con số

Xác định chính xác đối tượng mục tiêu cốt lõi có đóng góp doanh thu cao bằng mô hình RFM và phân tích Pareto.

BƯỚC 3. Xây dựng ‘Bảng điều khiển’ (Dashboard) để xem kết quả phân tích trên một màn hình

Trực quan hóa sự thay đổi hành vi theo từng cấp độ khách hàng và các chỉ số hiệu quả marketing để kiểm tra căn cứ ra quyết định trong một lần.

BƯỚC 4. Áp dụng logic tự động hóa thực tế để giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại

Hệ thống hóa các giai đoạn tổng hợp thủ công để rút ngắn thời gian lập báo cáo và tập trung vào hoạch định chiến lược

BƯỚC 5. Cung cấp kết quả ứng dụng ngay vào thực tế + Gói biểu mẫu tự động hóa/template

Trực tiếp thực hành theo tài liệu hướng dẫn, hoàn tất thiết lập để có thể áp dụng ngay vào dữ liệu thực tế trong công việc chỉ trong một lần.

Dữ liệu thì cứ tích tụ dần, nhưng tại sao vẫn không thấy những khách hàng mang lại lợi nhuận?

Khi chia khách hàng theo tiêu chí giá trị, những khách hàng cần tập trung sẽ được xác định rõ ràng.

Doanh thu không đến từ số lượng khách hàng mà đến từ cơ cấu khách hàng.
Hãy dùng dữ liệu để xác định rõ "nên bán cho ai".

Câu hỏi thường gặp Q&A

Q. Tôi hoàn toàn không có kiến thức tiên quyết về phân tích dữ liệu hay thống kê thì có thể theo học được không?
A. Khóa học này được thiết kế với mục tiêu cung cấp các kỹ năng mà ngay cả những người làm thực tế không quen thuộc với các công thức thống kê phức tạp hay lý thuyết phân tích dữ liệu cũng có thể áp dụng ngay vào công việc. Chúng tôi tập trung vào cách giải thích dữ liệu và chuyển đổi chúng thành các câu hỏi kinh doanh hơn là các kỹ thuật tính toán con số phức tạp, vì vậy nếu bạn làm theo từng bước các bài giảng và tài liệu thực hành, ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể hoàn thành khóa học mà không gặp vấn đề gì.

Q. Có yêu cầu hoặc chương trình bắt buộc nào để tham gia khóa học không?
A. Bạn không cần phải cài đặt các công cụ phân tích đặc biệt (như Python, v.v.). Khóa học được thiết kế để bạn có thể tóm tắt dữ liệu khách hàng và thực hiện phân tích RFM chỉ với Microsoft Excel phổ biến. Tuy nhiên, vì chúng ta sẽ sử dụng Google Sheets hoặc Excel trong quá trình thực hành, việc biết sử dụng các công cụ văn phòng cơ bản sẽ giúp quá trình học tập diễn ra thuận lợi hơn.

Q. Tôi có cần phải mua các giải pháp phân tích trả phí để tham gia khóa học này không?
A. Không, việc đăng ký các giải pháp trả phí riêng biệt là không bắt buộc. Khóa học sẽ đề cập đến các phương pháp theo dõi và phân đoạn dữ liệu hành vi khách hàng mà không cần các công cụ CRM đắt tiền. Các bài thực hành được thiết kế để có thể áp dụng vào thực tế chỉ với các công cụ miễn phí và Excel, nên sẽ không có bất kỳ trở ngại nào cho việc học tập. 

Vui lòng kiểm tra trước khi học!

• Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, bạn nên chuẩn bị màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

• Ngoài ra, vì bài thực hành được tiến hành trên nền tảng hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.

• Giáo trình bài giảng và tệp thực hành có trong phần <00. Trung tâm tải xuống tài liệu>.