강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
Business & Marketing

/

Marketing & PR

Tất cả về phân tích hiệu quả marketing (feat. GA4) [Xem lại seminar tháng của Datarian | Tháng 11 năm 2023]

Kỷ nguyên không cookie, marketing sẽ thay đổi như thế nào? Nếu bạn không biết bắt đầu phân tích hiệu quả marketing ra sao, hãy tham gia buổi hội thảo tháng 11.

(5.0) 3 đánh giá

83 học viên

  • datarian
GA4
데이터분석
디지털 마케팅
퍼포먼스 마케팅
Digital Marketing
Performance Marketing
Thumbnail

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Vì sao cần phân tích đóng góp trong phân tích hiệu quả marketing

  • Phân tích quy kết đang thay đổi trong kỷ nguyên không cookie

  • Trường hợp đo lường hiệu quả marketing

  • Mẹo ra quyết định dựa trên dữ liệu

📍Lưu ý

  • Khóa học này sẽ được chuyển thành khóa học miễn phí bắt đầu từ thứ Hai, ngày 2 tháng 6 năm 2025. Vui lòng lưu ý điều này trước khi thanh toán cho khóa học.

  • Để biết thêm thông tin, vui lòng nhấp vào nút 'Liên hệ với chúng tôi' ở góc dưới bên phải.

Hội thảo phân tích dữ liệu hàng tháng 💡
Hãy đón xem Monthly Datalian một lần nữa vào tháng 11 năm 2023!

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Bài giảng này là video ghi lại buổi hội thảo trực tiếp “ Tất tần tật về Phân tích hiệu suất tiếp thị (có sự tham gia của GA4)được tổ chức vào tháng 11 năm 2023 .

  • Bao gồm các câu trả lời cho cuộc trò chuyện thời gian thực xuất hiện trong quá trình thuyết trình trực tiếp.

Hội thảo Datalian hàng tháng

Vào tháng 11, chúng tôi sẽ trình bày về phân tích hiệu suất tiếp thị !

Hội thảo Datalian vào tháng 11 là 🔍

Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này

  • Một nhà tiếp thị mới vào nghề không có ai nói với anh ta rằng tiếp thị dựa trên dữ liệu là xu hướng

  • Các học viên tò mò về cách các công ty khác sử dụng dữ liệu để tiếp thị

  • Các nhà tiếp thị đã thực hiện bán hàng nhưng không chắc chắn liệu những doanh số này có thực sự được tạo ra thông qua quảng cáo hay không

  • Khi kỷ nguyên không có cookie đang đến gần, các chuyên gia ngày càng lo ngại về khó khăn trong việc xem toàn bộ dữ liệu đường dẫn chuyển đổi.

  • Một nhà phân tích dữ liệu được nhóm tiếp thị yêu cầu phân tích dữ liệu nhưng không biết cách thực hiện

  • Những người tìm việc làm trong lĩnh vực tiếp thị tò mò về cách thực hiện 'phân tích dữ liệu', một kỹ năng thường thấy trong các bài đăng tuyển dụng tiếp thị hiện nay.

  • Tôi đã tạo ra dịch vụ của riêng mình, nhưng tôi không biết liệu hoạt động tiếp thị có diễn ra tốt đẹp hay tiền đến từ đâu.

📺 Vào tháng 12 năm 2023, chúng ta sẽ nói về phân tích hiệu suất tiếp thị!

  • [Chủ đề tháng 12] Chuyên gia phân tích dữ liệu cao cấp tiết lộ bí quyết kiểm tra mã hóa SQL

  • Đi đến tin tức hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://datarian.io/seminar

Lịch trình Hội thảo tháng 11

#Phần 1 Bài giảng - Bạn chỉ quan tâm đến khâu hoàn thiện cuối cùng về mặt hiệu quả quảng cáo thôi sao?

Diễn giả Kim Min-joo

  • Chuyên gia tiếp thị tăng trưởng Datalian, Nhà phân tích dữ liệu


'Tôi nên phân bổ ngân sách quảng cáo ở đâu và bao nhiêu?' Bạn sẽ trả lời câu hỏi này như thế nào, giống như số phận của các nhà tiếp thị?

Hầu hết người dùng trải qua nhiều kênh để thực hiện sự kiện chuyển đổi, chẳng hạn như mua hàng. Kênh nào đã gây ra giao dịch mua? Kênh đưa người dùng đến đầu tiên, kênh cuối cùng thực hiện giao dịch mua hay tất cả đều có ảnh hưởng như nhau trên tất cả các kênh mà người dùng đã trải qua? Phân tích thuộc tính có ở đó để trả lời những câu hỏi này.

Trong bài thuyết trình này, hãy tìm hiểu lý do tại sao phân tích đóng góp lại cần thiết cho phân tích hiệu suất tiếp thị và nó đang thay đổi như thế nào trong thời đại không có cookie.

#2 Panel Talk - Một bộ sưu tập các trường hợp tiếp thị dựa trên dữ liệu có thể mở rộng quan điểm của các nhà tiếp thị

Diễn giả Kim Min-joo

  • Chuyên gia tiếp thị tăng trưởng Datalian, Nhà phân tích dữ liệu

  • Cựu chuyên gia phân tích dữ liệu, nhà tiếp thị hiệu suất của công ty khởi nghiệp hậu cần B2B SwatchOn

  • Cựu đồng sáng lập, giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp nhà ở chung Napster

Bảng Lee Bo-min

  • Nhà tiếp thị nội dung Datalian, Nhà phân tích dữ liệu

  • Cựu chuyên gia phân tích dữ liệu của Jobplanet

Bảng Yoon Seon-mi

  • Nhà phân tích dữ liệu Datalian

  • Cựu) Coupang, Hyperconnect, Chuyên gia phân tích dữ liệu Kakao

H. Khả năng phân tích dữ liệu nào là cần thiết cho tiếp thị dữ liệu?

H. Làm thế nào tôi có thể bắt đầu tiếp thị dựa trên dữ liệu khi tôi không có nhóm dữ liệu và không có môi trường phân tích?

H. Tôi đang gặp khó khăn trong việc tìm ra dữ liệu nào cần xem để đánh giá hiệu suất tiếp thị. Có quá nhiều dữ liệu tôi muốn xem.

Chúng tôi sẽ trả lời những câu hỏi thường gặp nhất về tiếp thị dựa trên dữ liệu từ những người thực hành. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ, từ đo lường hiệu suất tiếp thị đến các mẹo để ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Hội thảo tháng 11
Về những người tham gia
📖

Kim Min Joo

Phần 1 Người nói

  • Chuyên gia tiếp thị tăng trưởng Datalian, Nhà phân tích dữ liệu

  • Cựu) Nhà phân tích dữ liệu, Nhà tiếp thị tăng trưởng tại Công ty khởi nghiệp hậu cần B2B SwatchOn

  • Cựu đồng sáng lập, giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp nhà ở chung Napster

Tôi đã học phân tích dữ liệu để tìm câu trả lời trong một thế giới không có câu trả lời đúng sau khi khởi nghiệp. Tôi đã làm việc như một nhà phân tích dữ liệu và hiện tôi đang làm việc để phát triển các dịch vụ dựa trên dữ liệu.

Yoon Seon-mi

Phần 2 bảng điều khiển

  • Nhà phân tích dữ liệu Datalian

  • Cựu) Coupang, Hyperconnect, Chuyên gia phân tích dữ liệu Kakao

Tôi đã làm việc được 8 năm rồi. Trớ trêu thay, tôi đã tin vào sức mạnh của dữ liệu nhiều hơn khi làm việc với các thành viên Datalian về nhiều nhiệm vụ khác nhau như tiếp thị và lập kế hoạch dịch vụ hơn là khi tôi chỉ làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Tôi quan tâm đến việc truyền đạt phân tích dữ liệu theo cách mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng hiểu được.

Lý Bảo Mẫn

Người điều hành

  • Nhà tiếp thị nội dung Datalian, Nhà phân tích dữ liệu

  • Cựu chuyên gia phân tích dữ liệu của Jobplanet

Tôi đã làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại nền tảng tuyển dụng Jobplanet và hiện tại tôi làm việc với tư cách là nhà tiếp thị nội dung và nhà phân tích dữ liệu tại Datalian. Tôi làm việc để truyền bá thông tin để những người tò mò về phân tích dữ liệu có thể dễ dàng và nhanh chóng tiếp cận nội dung phân tích dữ liệu gần với ứng dụng thực tế.

Câu hỏi dự kiến ​​Q&A 💬

H. Hội thảo Datalian Live hàng tháng diễn ra khi nào? Tôi có thể đăng ký ở đâu?

Bạn có thể xem thông tin hội thảo tháng tới trên trang web Datalian . Bạn cũng có thể nộp đơn ngay!

H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi nghe không?

Không :D Bất cứ ai cũng có thể nghe thấy!

H. Tôi có thể xem riêng các slide bạn đã sử dụng trong hội thảo không?

Vui lòng kiểm tra các slide ở liên kết bên dưới!
Slide Hội thảo tháng 11 : https://bit.ly/40FoUsU

Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò
👏

Điều ấn tượng nhất mà bạn học được trong hội thảo là gì ?

  • Tôi đã thấy nhiều thứ như 'cho phép cookie', nhưng tôi không biết chính xác nó là gì hoặc được sử dụng như thế nào. Thông qua bài giảng này, tôi đã biết cách sử dụng nó!

  • Tôi thích phần giới thiệu về các bản cập nhật GA4 và những cách khác nhau để áp dụng tiếp thị dữ liệu vào thực tế được thảo luận trong bài nói chuyện thứ hai.

  • Tôi thích những thông tin thực tế mà bạn cung cấp về việc thiết lập chiến lược chiến dịch theo kênh nhận thức-cân nhắc-chuyển đổi, cũng như những điều cần lưu ý khi tiến hành tiếp thị thông qua phân tích dữ liệu.

  • Nhờ những giải thích rõ ràng và hướng dẫn cụ thể trong các câu trả lời, tôi cảm thấy mình đã học và hiểu được khoảng 60-70% phân tích dữ liệu, mặc dù tôi hầu như không biết gì về nó. Đặc biệt, tôi nghĩ rằng có rất nhiều thông tin mà tôi có thể lấy từ các câu trả lời khác nhau được đưa ra trong bài nói chuyện nhóm thứ hai. Các trường hợp mà Datalian thực hiện cũng rất hữu ích cho sự hiểu biết của tôi.

  • Tôi đã rất ấn tượng với các câu trả lời liên quan đến các câu hỏi chủ quan trong buổi thảo luận nhóm! Thay vì tin tưởng mù quáng và tổng hợp dữ liệu do khách hàng để lại, tôi đã học được rằng cần phải lọc và lắng nghe ý kiến ​​do khách hàng để lại trong khi cùng nhau xem xét các câu hỏi chủ quan!

  • Tôi rất ấn tượng với lời giải thích rằng để đánh giá hiệu suất, chúng ta cần đặt ra các chỉ số mục tiêu chung cho từng chiến dịch và tập trung vào dữ liệu theo các mục tiêu.

  • Điều làm tôi ấn tượng nhất là bạn đã trả lời phần Hỏi & Đáp dựa trên các trường hợp thực tế. Là một người tìm việc, tôi thực sự tò mò về lý do tại sao những gì tôi đang học lại quan trọng, liệu tôi có nhìn nhận theo cách này không và nó được áp dụng như thế nào trong thực tế.

  • Là người mới bắt đầu tìm việc, thật tuyệt khi có thể tìm hiểu về những lĩnh vực tôi nên học (GA4, kênh tiếp thị, mô hình phân tích đóng góp, v.v.)

  • Điều khiến tôi ấn tượng nhất là tôi đã bỏ lỡ quan điểm rằng để đánh giá thành công, chúng ta cần xác định rõ mục đích của chiến dịch này, đó là nâng cao nhận thức hay chuyển đổi!

  • Tôi hoàn toàn không có kiến ​​thức về phân tích dữ liệu, vì vậy đây đều là những thuật ngữ tôi lần đầu tiên nghe thấy, nhưng chúng đã được giải thích theo cách dễ hiểu đối với tôi.

  • Thật tốt khi tìm hiểu về nhiều ví dụ thực tế (phân tích phễu, v.v.) về các phương pháp đo lường hiệu suất, không chỉ là các phương pháp sử dụng công cụ đơn giản. Chức danh công việc nhà phân tích dữ liệu-nhà tiếp thị có vẻ mơ hồ, nhưng cũng rất hữu ích với tư cách là người tìm việc khi biết rằng đó là công việc mà công ty cần.



Vài lời với Datalian !

  • Cách tiến hành rất trôi chảy và tôi có thể cảm nhận được rằng bạn đã chuẩn bị rất nhiều. 😊😊 Thật tuyệt vời khi bạn chuẩn bị hàng tháng . 👍 👍 Nội dung cũng dựa trên phần Hỏi & Đáp với khán giả hơn là bài giảng thực tế, vì vậy tôi nghĩ đó là bài giảng gần với công việc thực tế hơn một chút.

  • Cảm ơn bạn đã cung cấp bài giảng chất lượng cao như vậy. Nó rất hữu ích :)

  • Tôi tình cờ biết đến Datalian khi đang tìm kiếm nhiều thông tin khác nhau ngay sau khi thay đổi công việc. Tôi hy vọng bạn sẽ tiếp tục có những buổi hội thảo tuyệt vời!

  • Tôi đã có thể tham gia trại GA4 và tham dự hội thảo miễn phí! Bạn đã chuẩn bị rất tốt và cung cấp cho tôi rất nhiều thông tin tuyệt vời, thực sự hữu ích. (Tôi nói nghiêm túc đấy!!!!) Cảm ơn bạn đã làm việc chăm chỉ đến tận đêm khuya. Cảm ơn bạn : )


  • Nội dung hội thảo khá bổ ích, và tôi ngạc nhiên khi các câu hỏi xuất phát từ câu trả lời cho các câu hỏi được đưa ra để mở rộng phạm vi hiểu biết. Tôi rất thích bài giảng. Cảm ơn vì sự chăm chỉ của bạn~

  • Tôi là người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu và có rất nhiều băn khoăn về việc phải làm gì, vì vậy cảm ơn bạn!!

  • Trước hết, có một người riêng dẫn dắt sự kiện, vì vậy mọi thứ diễn ra suôn sẻ mặc dù có nhiều người tham gia thảo luận. Bài giảng dựa trên các câu hỏi và thắc mắc của mọi người, vì vậy tôi có thể liên hệ với nó và nó rất hữu ích!


  • Đó là một bài giảng xứng đáng với thời gian và tiền bạc của tôi 😊😊

  • Cảm ơn bạn đã luôn cung cấp nội dung tuyệt vời! Tôi thích đọc bản tin và blog của bạn :)

  • Tôi thực sự mong đợi buổi hội thảo vào tháng tới! Cảm ơn bạn đã chuẩn bị một bài giảng tuyệt vời như vậy :)

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Junior marketer không có người hướng dẫn về marketing dữ liệu đang thịnh hành.

  • Chuyên viên muốn biết cách các công ty khác đang tận dụng dữ liệu trong marketing.

  • Marketer có doanh thu nhưng không chắc liệu doanh thu đó có từ quảng cáo.

  • Người làm thực tế đau đầu vì khó xem trọn dữ liệu hành trình chuyển đổi khi bước vào kỷ nguyên cookieless.

  • Chuyên viên phân tích dữ liệu mơ hồ không biết phân tích thế nào khi team marketing yêu cầu phân tích.

  • Ứng viên marketer tò mò về cách làm 'phân tích dữ liệu' - kỹ năng thường thấy trong tin tuyển dụng marketer gần đây.

  • 내 서비스를 만들었는데 마케팅이 잘 되고 있는 건지, 어디에서 와서 결제를 하고 있는 건지 감이 안 잡히는 분

Xin chào
Đây là

33,241

Học viên

2,907

Đánh giá

23

Trả lời

4.9

Xếp hạng

40

Các khóa học

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

👉 https://datarian.io/

Chương trình giảng dạy

Tất cả

5 bài giảng ∙ (1giờ 49phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • itsweird412565님의 프로필 이미지
    itsweird412565

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • jjhgwx님의 프로필 이미지
      jjhgwx

      Đánh giá 513

      Đánh giá trung bình 4.8

      5

      100% đã tham gia

      Thank you for the good lecture!

      • soralee6544님의 프로필 이미지
        soralee6544

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        60% đã tham gia

        Miễn phí

        Khóa học khác của datarian

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!