Nâng trình phân tích dữ liệu kinh doanh bằng những khóa học của MDA
Phân Tích Marketing: Hiểu Khách Hàng, Tối Ưu Chiến Dịch và Tăng Doanh Thu
Làm sao để hiểu khách hàng sâu hơn, tối ưu chiến dịch marketing và tăng trưởng doanh thu một cách bền vững? Câu trả lời không nằm ở cảm tính – mà nằm trong dữ liệu!
Nếu bạn là Data Analyst, Marketer hay Business Owner đang muốn rèn luyện khả năng phân tích dữ liệu thực tế, hãy bắt đầu với Marketing Dataset dưới đây – một bộ dữ liệu thực tiễn, đa chiều, giúp bạn thực chiến với các bài toán phổ biến trong lĩnh vực marketing hiện đại.
Về Dataset: Marketing Data từ chiến dịch thực tế
Bộ dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về:
- Hồ sơ khách hàng: độ tuổi, thu nhập, tình trạng hôn nhân, số lượng con cái…
- Hành vi mua sắm và mức chi tiêu
- Phản hồi của khách hàng với các chiến dịch marketing khác nhau
- Tình trạng đăng ký chương trình khuyến mãi
Đây là nguồn dữ liệu lý tưởng để bạn rèn luyện kỹ năng:
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu khách hàng
- Phân khúc thị trường
- Dự đoán hành vi tiêu dùng
- Đưa ra chiến lược marketing dựa trên insight từ dữ liệu
3 Bài Toán Thực Tế Bạn Có Thể Bắt Đầu Ngay
1. Hiểu Khách Hàng Qua Dữ Liệu
Hành vi tiêu dùng nói lên nhiều điều hơn bạn nghĩ.
- Nhóm khách hàng nào chi tiêu nhiều nhất?
- Có mối liên hệ nào giữa thu nhập, tình trạng gia đình và mức độ mua sắm?
- Ai là khách hàng trung thành nhất?
2. Phân Tích Hiệu Quả Chiến Dịch Marketing
Không phải chiến dịch nào cũng mang lại hiệu quả như nhau.
- Khách hàng phản hồi tốt với chiến dịch nào?
- Những yếu tố nào thúc đẩy họ tham gia chương trình khuyến mãi?
- Có sự khác biệt nào giữa các nhóm khách hàng trong mức độ tương tác?
3. Dự Đoán & Tối Ưu Hóa Chiến Lược
Biến dữ liệu thành hành động.
- Xây dựng mô hình dự đoán khả năng tham gia chiến dịch
- Phân cụm khách hàng để cá nhân hóa thông điệp và kênh tiếp cận
- Gợi ý chiến lược giữ chân và tăng tỷ lệ chuyển đổi

Ai Nên Thử Thách Với Dataset Này?
Đây là một bộ dữ liệu lý tưởng cho:
- Data Analyst muốn luyện phân tích insight khách hàng
- Data Scientist đang tìm case thực hành mô hình dự đoán
- Marketer cần hiểu sâu hơn về hiệu quả chiến dịch
- Chủ doanh nghiệp muốn ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Hoặc bất kỳ ai đang học BI, Machine Learning, Data Visualization…
Tải dataset: tại đây
Nếu bạn muốn trang bị bài bản kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hãy tham khảo khóa học Business Intelligence ứng dụng thực tiễn của MDA – nơi bạn được học từ dữ liệu thực, case thực, và công cụ chuyên nghiệp như Power BI.
Xem chi tiết khóa học: tại đây
Liên hệ tư vấn: Zalo 0961 48 66 48
Bài viết mới nhất
Bài viết liên quan
 
                                            
                                            Media Dataset – Bộ dữ liệu quảng cáo đa kênh để tối ưu Marketing
Sample Superstore Dataset: Bộ dữ liệu “huyền thoại” để học Business Intelligence
 
                                            
                                            Đột phá mới – Bộ dataset năng lượng kể trọn hành trình điện mặt trời bạn đã nghe chưa?
 
                                            
                                            Revenue & Profitability Dataset – Chân dung toàn diện hoạt động kinh doanh bán lẻ
 
                                            
                                            KPI Dataset – Bộ thực hành kinh điển cho Sales, Marketing, Customer & Profit Analysis
 
                                            
                                            Học Phân Tích Nhân Sự? Đây là dataset chuẩn để luyện dashboard BI
 
                                            
                                            Global CO₂ Dataset – Bộ dataset 3 trong 1 để đọc vị phát triển bền vững
 
                                            
                                            Dataset Learning Portal: Thực hành Learning Analytics với Dashboard Power BI
 
                                            
                                            Phân tích OEE – Dataset sản xuất thực tế cho người học BI
 
                                            
                                             
     
                                                         
                                                         
                                                         
                                                         
                                                         
                                                         
                                