Nhiều người sẽ nghĩ học Xử lý dữ liệu là liên quan đến CNTT và không hợp với nghề truyền thông – marketing. Tuy nhiên, các bạn lầm to rồi!
Nhiều người đều biết ngành truyền thông – digital marketing hiện nay đều cần phải “viral”, có tính lan truyền tốt. Những điều này yêu cầu ở các nhà truyền thông, marketer phải hiểu đối tượng công chúng mà các dự án, sự kiện hướng tới để kế hoạch truyền thông, marketing hiệu quả. Một trong những cách để xác định đối tượng chính là thực hiện xử lý dữ liệu. Vậy nên, đừng nghĩ học xử lý dữ liệu ra trường làm truyền thông là trái ngành nhé!!!
Xử lý dữ liệu là gì?
Hãy cùng xem qua định nghĩa của chuyên ngành này để biết lý do vì sao nó đóng vai trò quan trọng trong truyền thông nhé!
Xử lý dữ liệu (data processing) là quá trình tiếp nhận, biến đổi và tổ chức dữ liệu thành thông tin hữu ích để thực hiện các tác vụ hoặc ra quyết định. Quá trình này có thể bao gồm một loạt các bước và phương pháp để làm cho dữ liệu trở nên có ý nghĩa và hữu ích cho mục đích cụ thể.
Hiểu đơn giản, trong truyền thông – marketing – ads, công việc này sẽ phân tích những dữ liệu đã có sẵn thông qua những lượt tương tác trên Fanpage, lượt like, lượt truy cập để chọn ra đối tượng mục tiêu, thời gian nên thực hiện, chọn ra kênh để truyền thông.
Trong chạy quảng cáo trên Facebook chẳng hạn, quá trình xử lý dữ liệu sẽ dựa vào tương tác của người dùng để biết họ quan tâm những gì, đang muốn mua những gì để mang những nội dung liên quan làm hiện lên nhiều trên news feed của họ.
Các loại dữ liệu cần xử lý trong truyền thông – marketing
-
Dữ liệu quảng cáo (Advertising Data)
Dữ liệu quảng cáo là toàn bộ thông tin liên quan đến các chiến dịch quảng cáo, được đo lường và thu thập từ các nền tảng quảng cáo như Google, Facebook, TikTok,… hoặc từ những kênh thứ 3 hỗ trợ đo lường quảng cáo (3rd party tracking) như Atlas, DoubleClick,… Dữ liệu quảng cáo liên quan tới các chỉ số bạn thường gặp như: Reach, Impression, Click, Engagement, View, Lead,…
-
Dữ liệu hiệu quả kinh doanh (Business Data)
Business Data là tất cả dữ liệu liên quan đến việc vận hành hay kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Dữ liệu này được đo lường bằng các hệ thống nội bộ của doanh nghiệp như CRM, OMS,… hoặc các bên thứ 3 như Google Analytics, Appsflyer, Adjust,… Một số ví dụ về các chỉ số thường gặp là: Lượt truy cập Website, đơn hàng, khách hàng tiềm năng, doanh số, khách hàng mới, ROI,…
-
Dữ liệu khách hàng (Customer Data)
Đây là tất cả các dữ liệu liên quan đến khách hàng doanh nghiệp như: Thông tin cá nhân (tên, tuổi, số điện thoại, email,…), dữ liệu mua sắm (mua bao nhiêu lần, mua gì, giá trị bao nhiêu,…) cho đến hành vi của khách hàng trên các nền tảng Digital của doanh nghiệp (số lần truy cập website, xem sản phẩm gì, xem bao lâu,…).
Quá trình xử lý dữ liệu trong làm truyền thông – marketing
Tùy theo độ phức tạp của một dự án truyền thông – marketing, các nhà hoạch định chiến lược sẽ đưa ra những bước cần thiết để quá trình xử lý dữ liệu diễn ra hiệu quả. Bạn có thể tham khảo những bước làm dưới đây:
- Thu thập dữ liệu: Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu liên quan đến dự án truyền thông của bạn. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về khách hàng, thị trường, sản phẩm/dịch vụ, và chiến dịch truyền thông trước đây.
- Sắp xếp và lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu thường không đồng nhất và cần được sắp xếp và lưu trữ một cách cấu trúc. Trong bước này, bạn có thể sử dụng các công cụ như Excel, Google Sheets, hoặc cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu.
- Xử lý và làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thường chứa nhiễu hoặc không chính xác. Ví dụ, bạn cần xử lý loạt thông tin trên một form đăng ký tham gia sự kiện, bạn phải lọc ra những thông tin trùng lặp, thiếu chính xác, vô lý hay chỉ làm cho có.
- Phân tích dữ liệu: Sau khi lọc dữ liệu, bạn cần sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu để hiểu thông tin bên trong dữ liệu như: tạo biểu đồ, đồ thị, và báo cáo để thể hiện xu hướng và thông tin quan trọng.
- Phân đoạn đối tượng mục tiêu: Dựa trên thông tin từ dữ liệu, bạn có thể phân đoạn đối tượng mục tiêu thành các nhóm dựa trên đặc điểm chung như độ tuổi, giới tính, sở thích, và hành vi trực tuyến.
- Lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị: Dựa trên phân tích dữ liệu và phân đoạn đối tượng mục tiêu, bạn có thể lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị như: tạo nội dung, quảng cáo, và chiến lược tiếp thị phù hợp cho từng nhóm đối tượng.
- Thực hiện chiến dịch: Triển khai và thực hiện các chiến dịch tiếp thị và truyền thông theo kế hoạch đã lập.
- Theo dõi và đánh giá: Trong khi diễn ra và sau chiến dịch, hãy theo dõi hiệu suất của chiến dịch bằng cách sử dụng các chỉ số và metric để biết được chiến dịch đang hoạt động như thế nào và điều chỉnh chiến lược nếu cần thiết. Bạn có thể kiểm tra số liệu thông qua các công cụ để điều chỉnh.
- Tối ưu hóa chiến dịch: Dựa trên phản hồi và dữ liệu mới, bạn có thể tối ưu hóa chiến dịch để đảm bảo rằng nó đạt được mục tiêu của bạn.
- Báo cáo kết quả: Tạo báo cáo về hiệu suất chiến dịch và trình bày tới cấp quản lý và đồng nghiệp.
Một số công cụ xử lý dữ liệu hiệu quả trong làm truyền thông – marketing
Bên cạnh Microsoft Excel, Google Sheets là một công cụ tin học văn phòng giúp thống kê các thông tin, dữ liệu thu được trong chiến dịch truyền thông – marketing, một số công cụ dưới đây sẽ giúp các bạn phân tích dữ liệu chính xác, đúng mục tiêu hơn:
-
SPSS
SPSS Statistics là một chương trình phân tích thống kê đã ra đời được gần 40 năm. SPSS có giao diện nhập liệu tương đối giống Excel nên rất dễ sử dụng. Các đồ thị này có thể dễ dàng xuất ra để nhúng vào các phần mềm phổ biến khác như Word hay Excel.
Ưu điểm:
-
Dễ sử dụng, dễ dàng xuất ra để nhúng vào Word hoặc Excel, giao diện đơn giản
-
Thế mạnh của SPSS là phân tích phương sai: Cho phép thực hiện nhiều loại kiểm định tác động riêng biệt) và phân tích nhiều chiều (thí dụ phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhân tố, phân tích nhóm tổ).
Nhược điểm:
-
Khó đưa ra được các ước lượng sai số
-
Không hỗ trợ các công cụ phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu.
-
Không có công cụ quản lý dữ liệu
-
Chỉ xử lý được mỗi một file dữ liệu ở cùng một thời điểm. Các file dữ liệu bị giới hạn trong dung lượng của đĩa cứng.
2. Ngôn ngữ lập trình R
R (hay ngôn ngữ lập trình R) là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phân tích thống kê miễn phí, có thế mạnh trong việc thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp và tạo các biểu đồ và đồ thị.
Ưu điểm:
- Hoàn toàn miễn phí sử dụng
-
Khả năng phân tích biểu đồ bất bại, ít phần mềm nào sánh nổi!
-
Hỗ trợ mạnh mẽ những mô hình thống kê
-
Chạy được trên nhiều hệ điều hành
Nhược điểm:
-
Chỉ dùng lệnh chứ không dùng menu như Excel.
-
Yêu cầu ở người dùng phải có hiểu biết về CNTT, code để thực hiện các bước ước lượng và kiểm định hay phân tích các vấn đề cần thiết trong dữ liệu.
3. Google Analytics
Google Analytics là công cụ hỗ trợ việc theo dõi và phân tích hoạt động trang web và ứng dụng di động.
Ưu điểm:
- Miễn phí và dễ sử dụng, có thể tùy chỉnh
- Cung cấp thông tin toàn diện về lưu lượng truy cập trang web, nguồn lưu lượng, hành vi của người dùng, và nhiều chỉ số khác.
- Cho phép người dùng tạo ra nhiều loại báo cáo và biểu đồ để hiển thị thông tin theo cách dễ hiểu
- Cho phép theo dõi hiệu suất chiến dịch tiếp thị, bao gồm quảng cáo trực tuyến và tiếp thị truyền thông xã hội.
- Có thể tích hợp với nhiều dịch vụ khác nhau như Google Ads và Google Search Console để cung cấp thông tin chi tiết hơn về hiệu suất trang web của người dùng
Nhược điểm:
- Dữ liệu có thể bị trễ, đặc biệt là trong báo cáo thời gian thực.
- Hạn chế về bảo mật: Google Analytics thu thập dữ liệu về người dùng, điều này có thể gây lo ngại về quyền riêng tư và tuân thủ GDPR. Cần phải thực hiện các biện pháp bảo mật để đảm bảo dữ liệu được bảo vệ.
- Phiên bản miễn phí có giới hạn về số lượng sự kiện và người dùng mà bạn có thể theo dõi.
- Không hỗ trợ dữ liệu offline
4. STATA
STATA là một bộ chương trình mà nhiều người mới bắt đầu và sử dụng mạnh đều ưa thích vì dễ sử dụng, dễ học và có nhiều chức năng.
Ưu điểm:
- Người dùng dễ dàng thực hiện các thao tác phức tạp về dữ liệu
- STATA cũng có nhiều phương pháp ước lượng, hồi qui rất dễ sử dụng
- Các đồ thị STATA còn có chức năng bổ sung cho phân tích thống kê
Nhược điểm:
- Không có khả năng quản lý dữ liệu mạnh
- Chỉ làm việc được với một file dữ liệu
- Khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều truyền thống còn yếu
5. Adobe Analytics
Adobe Analytics là một công cụ phân tích và theo dõi hoạt động trang web và ứng dụng mạnh mẽ.
Ưu điểm:
- Cung cấp khả năng phân tích chi tiết và sâu rộng về hoạt động trang web và ứng dụng, cho phép bạn theo dõi và hiểu rõ hành vi của người dùng.
- Cung cấp báo cáo thời gian thực
- Có thể tùy chỉnh báo cáo và biểu đồ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
- Có khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu trực tuyến và offline. Điều này giúp bạn có cái nhìn toàn diện về hoạt động của bạn.
- Cho phép bạn theo dõi và phân đoạn đối tượng mục tiêu dựa trên nhiều yếu tố như độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý, và hành vi trang web.
Nhược điểm:
- Chi phí cao
- Khó sử dụng cho người mới, yêu cầu kiến thức kỹ thuật
- Hạn chế trong phiên bản cơ bản về số lượng sự kiện và người dùng do đó cần nâng cấp lên phiên bản cao cấp.
- Cần phát triển tích hợp tùy chỉnh
6. Hootsuite
Hootsuite là một nền tảng quản lý truyền thông xã hội, hỗ trợ quản lý và lên lịch đăng bài viết trên các mạng xã hội khác nhau.
Ưu điểm:
- Cho phép người dùng quản lý nhiều tài khoản mạng xã hội khác nhau từ một nền tảng duy nhất
- Có thể lên lịch đăng bài viết trên các mạng xã hội và đăng bài tự động vào thời gian phù hợp.
- Cung cấp các báo cáo và thống kê hiệu suất truyền thông xã hội, theo dõi sự tương tác của người dùng, số lượt xem, và các metric khác để đánh giá hiệu suất chiến dịch.
- Tích hợp với nhiều nền tảng như Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn, và nhiều nền tảng khác, giúp quản lý toàn bộ chiến dịch truyền thông xã hội từ một nơi.
- Có thể chia sẻ quyền truy cập vào tài khoản Hootsuite với đồng nghiệp để cùng quản lý và lên lịch đăng bài.
Nhược điểm:
- Giới hạn trong phiên bản miễn phí về số lượng tài khoản mạng xã hội có thể quản lý và số lượt đăng bài.
- Phiên bản trả phí đắt đỏ
- Hạn chế hỗ trợ tất cả tính năng trên tất cả mạng xã hội
- Yêu cầu người dùng phải có hiểu biết về kỹ thuật để sử dụng thành thạo
- Thiếu tích hợp hoàn chỉnh với một số mạng xã hội
Học Xử lý dữ liệu ra trường làm truyền thông “on top trending” với FPT Polytechnic!
Tại trường Cao đẳng FPT Polytechnic, sinh viên chuyên ngành Xử lý dữ liệu không chỉ được học các kiến thức, kỹ năng cần thiết mà còn được cọ xát, trải nghiệm làm các dự án truyền thông – marketing, kinh doanh sao cho hiệu quả với các công cụ. Những dự án của các bạn sẽ được chính thầy cô là các chuyên gia kinh tế, Quản trị kinh doanh, truyền thông – marketing đánh giá, thậm chí trong đó có cả doanh nghiệp.
Ngoài ra, FPT Polytechnic còn là một ngôi trường tổ chức sự kiện quanh năm! Vậy nên, khi tham gia làm truyền thông cho các sự kiện của trường, các bạn có thể học được nhiều kiến thức về xử lý dữ liệu để trở thành những nhà truyền thông, marketer tài năng trong tương lai.
Chỉ trong 2 năm học với 6 học kỳ liên tục, các bạn sinh viên đã có thể thành thạo những kỹ năng cơ bản, được tham gia các dự án thực về công việc Xử lý dữ liệu rồi! Chần chừ gì mà không đăng ký học ngay tại nhà Ong nào!!!!
Thông tin tham khảo: Báo Tuyên Quang Online, PMAX
Trường Cao đẳng FPT Polytechnic
