강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Data Science

/

Data Analysis

[Cung cấp thực hành trên DB thực tế] Phân tích dữ liệu sản phẩm bắt đầu ngay với Claude Code

Thay vì chỉ "học" SQL hay Python, bạn sẽ học cách đặt ra những câu hỏi cần thiết cho sự tăng trưởng của dịch vụ/doanh nghiệp ngay lúc này và thực hiện ngay lập tức: Phân tích → Insight → Đưa ra chiến lược thực thi. Với tư cách là một Tech Lead đang đảm nhận cả vai trò PO, tôi nhận thấy nhu cầu cấp thiết về phân tích dữ liệu tăng trưởng (Growth Data Analysis). Tôi đã áp dụng phương pháp này vào thực tế công việc để cải thiện đáng kể tốc độ ra quyết định và thực thi. Trong khóa học này, tôi đã hệ thống hóa các mẫu câu hỏi dùng ngay trong thực tế, cùng cách rút ra hành động cụ thể thông qua phân tích phễu (funnel), chuyển đổi và tỷ lệ rời bỏ, giúp bạn có thể áp dụng được ngay chỉ bằng cách làm theo.

2 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • macro
Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude
Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Dựa trên dữ liệu dịch vụ của bản thân, có thể tìm ra vấn đề về chuyển đổi/rời bỏ và đưa ra chiến lược thực hiện.

  • Chỉ với 1 dòng câu hỏi, bạn có thể tạo ra một quy trình làm việc thực tế giúp trích xuất Phân tích → Thông tin chi tiết (Insight) → Hành động (Action) chỉ trong vòng 1 phút.

  • Có thể tự mình trích xuất dữ liệu cần thiết mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ phát triển, giúp vận hành chu kỳ thử nghiệm và cải tiến một cách nhanh chóng.

Có phải bạn đang ở trong tình huống này không?

Muốn xem dữ liệu nhưng
yêu cầu phân tích thì mất vài ngày,

Khi hỏi vì gấp:

“Hiện tại tôi đang ưu tiên làm phân tích khác trước ạ.”
“Tuần này có vẻ hơi khó rồi ạ.”

Vì vậy, cuối cùng... hay là mình tự làm luôn cho rồi!

Chắc hẳn bạn đã từng gặp tình huống này ít nhất một lần.


Khoảnh khắc khi việc phân tích dữ liệu trở nên cần thiết,

Thông thường mọi người bắt đầu từ những nỗi trăn trở như thế này.

Dịch vụ vừa mới ra mắt,
dữ liệu đã bắt đầu tích lũy,
và có vẻ như bây giờ là lúc cần phải phân tích...


Điều mà các bạn cần học để phân tích dữ liệu dạo gần đây là

Không phải là SQL hay Python:

👉 Cần thu thập những dữ liệu nào
👉 Cần đặt ra những câu hỏi gì
👉 Cần thực hiện điều gì để dịch vụ hoặc doanh nghiệp tăng trưởng

Khóa học này cung cấp dữ liệu và DB thực tế từ thực tế công việc để bạn có thể học được ba điều này.
Thông qua đó, bạn sẽ tạo ra một nhà phân tích AI luôn sẵn sàng trả lời các câu hỏi của bạn 24/24.
Bây giờ, chúng ta chỉ cần đặt những câu hỏi cần thiết.


Vì vậy, khóa học này cung cấp sẵn môi trường như thế này ngay từ đầu.

👉 Cung cấp DB thực tế để bạn biết cần phải thu thập những dữ liệu nào.
👉 Cung cấp 30 mẫu câu hỏi thực tế trong công việc để bạn biết nên đặt câu hỏi như thế nào.
👉 Trưởng nhóm phân tích AI do bạn tạo ra sẽ trả lời kết quả phân tích và chiến lược thực thi cho các câu hỏi của bạn vào bất kỳ lúc nào, suốt 24 giờ.

Nhiều người thường có suy nghĩ như thế này tại đây.

"Oa... làm theo đúng bài giảng này xong, mình muốn áp dụng ngay vào dịch vụ của bên mình luôn."


Vì vậy, tôi muốn đặt cho bạn một câu hỏi.

Nếu tình huống như thế này thì bạn thấy sao?

Bỗng nhiên nảy ra thắc mắc và đặt câu hỏi vào lúc 11 giờ đêm
và việc phân tích dữ liệu được bắt đầu ngay lập tức,

👉 Đưa ra thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu hiện tại
👉 Tổng hợp cùng với chiến lược thực hiện
👉 Trạng thái có thể thực thi ngay vào ngày hôm sau.

Thành thật mà nói…

Bạn có thấy tốc độ công việc sẽ hoàn toàn thay đổi không?


Thông qua bài giảng này, bạn sẽ biết được dữ liệu nào là quan trọng và

Bạn sẽ biết mình cần phải đặt những câu hỏi như thế nào.

Một chuyên gia phân tích dữ liệu AI dành riêng cho công ty chúng ta sẽ được tạo ra.

Nói một cách đơn giản là:

👉 Đặt câu hỏi là có phân tích ngay
👉 Tổng hợp thông tin chi tiết
👉 Đưa ra cấu trúc các hành động thực thi.

Bạn sẽ có được một chuyên gia phân tích dữ liệu làm việc không nghỉ 24/7, 365 ngày một năm.


Tại sao điều này lại quan trọng:

Nhân lực phân tích dữ liệu dạo gần đây:

  • khó tìm được nhân sự tốt

  • Chi phí cũng cao và

  • Dù có nhân sự thì công việc vẫn bị tồn đọng

  • Rất khó để theo kịp tốc độ đó.

Vì vậy, rất nhiều đội ngũ cuối cùng đã:

👉 Có dữ liệu nhưng không thể tận dụng
👉 Bỏ lỡ thời điểm vì phải chờ đợi phân tích
👉 Quay lại với việc ra quyết định dựa trên cảm tính.

Nhưng trong môi trường coi trọng tốc độ thực thi,
điều này tạo ra sự khác biệt khá lớn.


Thực hành trực tiếp ngay với dữ liệu và câu hỏi thực tế từ công việc hiện tại

Vì vậy, khóa học đã được cấu trúc như sau:

👉 Cung cấp mẫu câu hỏi thực tế
👉 Môi trường thực hành dựa trên DB thực tế
👉 Bao gồm cả kết nối / quyền hạn / bảo mật
👉 Giải thích quy trình áp dụng ngay vào công ty.

Sau khi nghe xong, họ thường nói như thế này:

“À, cái này phải dùng ngay mới được.”


Đặc biệt là những người như thế này thường tìm đến chúng tôi nhiều nhất

  • PM / PO / Người lập kế hoạch dịch vụ

  • Performance Marketer

  • Người vận hành startup

  • Tổ chức không có đội ngũ dữ liệu.

Điểm chung là duy nhất một điều.

👉 Xem nhanh
👉 Quyết định nhanh
👉 Và môi trường cần phải thực thi ngay lập tức.


Cuối cùng, chỉ cần bạn suy nghĩ thêm về một điều này thôi cũng được.

Điều bạn cần lúc này là:

Là việc học phân tích dữ liệu sao?

Hay là…

Liệu đây có phải là một cấu trúc có thể phân tích ngay lập tức và dẫn đến thực thi vào bất cứ lúc nào không?

Bởi vì sự khác biệt đó cuối cùng có thể tạo nên
tốc độ tăng trưởng của dịch vụ.


Câu chuyện của người tạo ra (Tech Lead / PO hiện tại)

Tôi cũng đã từng giống như vậy lúc ban đầu.

Dữ liệu đã có sẵn nhưng tốc độ thực thi lại chậm,
việc phân tích đã được thực hiện nhưng lại không dẫn đến quyết định.

Vì vậy, phương pháp mà tôi đã tạo ra là:

👉 Phân tích tập trung vào câu hỏi
👉 Cấu trúc dẫn đến hành động ngay lập tức
👉 Phân tích dựa trên mẫu (template) phù hợp với thực tế công việc

Khi áp dụng điều này vào công việc thực tế:

  • Cải thiện tốc độ ra quyết định

  • Tăng tốc độ thực thi thử nghiệm

  • Xây dựng hệ thống tăng trưởng (Growth) dựa trên dữ liệu

đã trải nghiệm được hiệu quả.

Khóa học này là sự đúc kết lại toàn bộ quá trình đó.



Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Chủ doanh nghiệp startup hoặc người vận hành độc lập đang gặp tình trạng doanh thu không tăng nhưng không biết vấn đề nằm ở đâu.

  • Nhân viên Marketing/Growth luôn cảm thấy e ngại mỗi khi phải nhờ vả đội ngũ phát triển và dữ liệu.

  • Người vận hành dịch vụ có tỷ lệ đăng ký và chuyển đổi thấp nhưng chưa từng kiểm tra nguyên nhân thông qua dữ liệu.

  • Dành cho các nhà phân tích hoặc người mới bắt đầu muốn trích xuất chỉ số từ DB để đưa ra quyết định ngay lập tức mà không cần đến SQL hay Python.

  • PM/PO cần thực hiện phân tích phễu (AARRR) nhưng không biết nên bắt đầu xem từ đâu.

  • Người phụ trách không biết vấn đề nằm ở đâu khi quảng cáo vẫn chạy nhưng doanh thu không tăng.

  • Những người muốn tìm việc hoặc chuyển việc sang lĩnh vực Product Marketing hoặc Growth Marketing.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Người biết cách đăng ký thành viên và cài đặt chương trình

Xin chào
Đây là

Chia sẻ bí quyết về các công nghệ được sử dụng trong thực tế công việc.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

16 bài giảng ∙ (34phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 2 ngày ngày

99.000 ₫

10%

2.263.904 ₫

Khóa học khác của macro

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!