Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Data Analysis

Bí quyết thiết kế phân loại dữ liệu cần biết trước khi triển khai công cụ CRM·PA·MMP (5 ví dụ theo ngành)

Khóa học này được thiết kế để ngay cả những người mới tiếp cận taxonomy dữ liệu cũng có thể dễ dàng hiểu được. Để triển khai các công cụ marketing CRM như Braze, các công cụ phân tích như Mixpanel, Amplitude, và các công cụ MMP như Airbridge, AppsFlyer và xây dựng môi trường, nhất định phải có thiết kế taxonomy dữ liệu. Nếu tham gia khóa học này, bạn sẽ nắm vững các tiêu chuẩn thực hành và phương pháp ứng dụng theo từng ngành, và có thể tự mình xây dựng hệ thống tự động hóa marketing dựa trên dữ liệu và hệ thống phân tích chính xác. Nếu là một tổ chức làm việc với dữ liệu, đây là một hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải tham gia.

3 học viên đang tham gia khóa học này

  • kdaejung
데이터텍소노미
디지털마케팅
amplitude
데이터분석
Braze
Digital Marketing
Amplitude

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Nhiệm vụ thiết yếu cho phân tích dữ liệu dịch vụ của chúng tôi. Thực chiến nắm vững thiết kế Taxonomy dữ liệu.

  • Từ nguyên lý đến thực tiễn phân loại dữ liệu, ai cũng làm được!

  • Bí kíp thống nhất ngôn ngữ dữ liệu toàn đội hiểu ngay!

  • Học cách thiết lập môi trường phân tích có hệ thống, không còn rối loạn dữ liệu.

Nếu bạn bỏ lỡ việc thiết kế phân loại dữ liệu ngay bây giờ, bạn sẽ tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh 🤔

Bạn có đang sử dụng đúng cách khối lượng dữ liệu khổng lồ được tích lũy trong tổ chức của mình không?

Các công ty không có phân loại dữ liệu thường chỉ thu thập dữ liệu và diễn giải dữ liệu không chính xác, thời gian phân tích tăng lên, sự hợp tác không đồng bộ, và cuối cùng, tự động hóa, cá nhân hóa và AI chỉ là viễn cảnh viển vông. Các công ty hàng đầu trong và ngoài nước đã vượt lên trước đối thủ cạnh tranh nhờ ngôn ngữ dữ liệu và hệ thống nhất quán.

Chúng tôi cung cấp mọi thứ, từ các trường hợp thực tế về "sự hỗn loạn dữ liệu" trong từng bộ phận kinh doanh, chẳng hạn như tiếp thị, CRM và phát triển, đến các mẫu và danh sách kiểm tra ứng dụng thực tế cho từng ngành, chẳng hạn như thương mại điện tử/du lịch/nền tảng. Nếu bạn muốn nâng cao chất lượng dữ liệu và khả năng cạnh tranh tự động hóa của tổ chức mình lên một tầm cao mới thông qua thiết kế phân loại dữ liệu có hệ thống, đây chính là thời điểm để bắt đầu.

Các tính năng của khóa học này

📌 Tiết lộ đầy đủ về quy trình thiết kế phân loại được sử dụng tại hiện trường để tận dụng Braze, Mixpanel, Amplitude, v.v.! Bạn có thể nắm được các phương pháp thiết kế có thể áp dụng ngay tại hiện trường chỉ sau một lần nghe.

📌 Bao gồm các trường hợp từ nhiều ngành khác nhau như thương mại điện tử, du lịch và nội dung! Không chỉ giải thích khái niệm một cách mơ hồ, sách còn có các trường hợp thực tế.

📌 Từ quy tắc đặt tên dữ liệu đến hệ thống quản lý, một hướng dẫn toàn diện từ A đến Z! Chỉ một bài giảng sẽ xua tan nỗi sợ thiết kế phân loại của bạn.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Các nhà tiếp thị và nhà phân tích dữ liệu đã từng gặp phải sự nhầm lẫn do sự khác biệt liên tục trong cách giải thích dữ liệu giữa các phòng ban.

Có ai từng thắc mắc: "Tại sao cách giải thích của nhóm chúng tôi và nhóm phát triển lại khác nhau không?"

Các nhà điều hành dịch vụ/nền tảng đã thu thập rất nhiều dữ liệu nhưng việc phân tích và báo cáo luôn tốn nhiều thời gian và tiền bạc.

“Liệu chúng ta có thể quản lý dữ liệu của công ty hiệu quả hơn không?” là mối quan tâm của các chuyên gia.

Bạn đã bao giờ cảm thấy cần phải sắp xếp dữ liệu của mình nhưng lại không biết cách thực hiện như thế nào chưa?

Các PM, PO và người quản lý dữ liệu luôn cảm thấy rằng các định nghĩa dữ liệu, lập bản đồ sự kiện và tài liệu hướng dẫn dữ liệu cần thiết cho công việc thực tế là không đủ.

Sau giờ học

  • Bạn có thể xây dựng một hệ thống dữ liệu nhất quán mà không có dữ liệu trùng lặp, thiếu sót hoặc nhầm lẫn.


  • Về cơ bản, nó có thể giải quyết vấn đề không nhất quán trong việc diễn giải dữ liệu trong một tổ chức.

  • Trên thực tế, bạn có thể áp dụng phương pháp thiết kế phân loại dữ liệu tùy chỉnh cho từng dịch vụ và ngành.

  • Bạn sẽ có khả năng tạo định nghĩa dữ liệu và tài liệu hướng dẫn mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng ngay lập tức.

  • Nó có thể tăng đáng kể hiệu quả của tất cả các hoạt động dựa trên dữ liệu, bao gồm phân tích, tự động hóa và tiếp thị.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người cần hệ thống phân tích hiệu suất kinh doanh thống nhất giữa Marketing, Phát triển, Dữ liệu.

  • Chuyên viên quan tâm đến tự động hóa marketing dựa trên dữ liệu.

  • Người lập kế hoạch đang gặp vấn đề về tính nhất quán dữ liệu trong tổ chức.

  • Người muốn tăng độ chính xác và tin cậy trong phân tích dữ liệu.

  • Người phụ trách cần quản lý tích hợp dữ liệu đa kênh

Xin chào
Đây là

329

Học viên

19

Đánh giá

3

Trả lời

3.6

Xếp hạng

6

Các khóa học

✍️  지식 공유자 프로필

현) 리멤버, 전사 CRM 마케팅 DRI(Directly Responsible Individual)

제가 가진 경험, 인사이트를 가지고 → 멘토링, 창업 기관들과 연계 된 기업 컨설팅, 대학교 출강 교육 등을 사이드 프로젝트로 하고 있습니다.

  • 우아한형제들, 하이퍼커넥트, 에이블리, 펫프렌즈, 강남언니, 리디, 마이리얼트립, 사람인, 센트비, 한국프로축구 각 구단(K리그) 등 현직 마케터 대상

  • 고용노동부, 대한상공회의소, 오픈놀, 잇다, 캐치(진학사), 스펙업, 코멘토, 클래스101, 팀스파르타, 그로스쿨(모비커리어에듀), 서울청년센터,한국MICE협회 등

  • 세종대, 명지대, 중앙대, 수원대, 서울여대, 숭실대, 인천대, 한밭대, 백석대, 국방전직교육원 등 대학 출강

  • 서울창업허브 성수, 서울 청년창업사관학교, 강남취창업허브센터, 학생유망창업팀 300 도약트랙 (일반) 등 초기 스타트업 등

     

Chương trình giảng dạy

Tất cả

3 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!

358.187 ₫

Khóa học khác của kdaejung

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!