Marketing Source

Recap sự kiện: Quản lý và tận dụng dữ liệu quảng cáo

Chia sẻ đầu tiên của sự kiện đến từ anh Lê Anh Tuấn – Đạo diễn Marketing onlineDigihub.

Lê Anh Tuấn – Giám đốc Marketing onlineDigihub

Anh Tuấn chia sẻ về 2 case study đã rất thành công tại Việt Nam. Bắt đầu từ con số 0, họ đã phát triển như thế nào?

Nghiên cứu tình huống 1: Đến từ một tổ chức giáo dục trực tuyến

Chúng đã mang lại hiệu quả trong việc tự động hóa quy trình quản lý dữ liệu thông qua việc sử dụng các bảng điều khiển tự động cập nhật dữ liệu theo thời gian thực để kiểm soát hiệu quả các hoạt động quảng cáo và bán hàng. Cụ thể, hiệu quả của việc sử dụng trang tổng quan tự động được thể hiện qua các nội dung sau:

  • Giảm 50% tài nguyên thủ công.
  • Cấp quản lý kiểm soát hoạt động của công ty
  • Xác định vấn đề ngay khi bạn nhìn thấy dữ liệu trực quan
  • Phần mở rộng cài đặt tự động kiểm soát quảng cáo

Nghiên cứu điển hình 2: về Thương mại điện tử

Vấn đề họ đang gặp phải:

  • Dữ liệu lớn
  • Chỉ số chuyển đổi thấp
  • Dữ liệu dễ bay hơi

Kết quả sau khi áp dụng tự động hóa vào phân tích dữ liệu thông qua một bảng điều khiển trực quan:

  • Giảm 50% thời gian báo cáo
  • Đánh giá hiệu quả của từng kênh quảng cáo
  • Xem vấn đề và tập trung nguồn lực để giải quyết nó ngay lập tức
  • Kiểm soát quảng cáo tự động có thể được sử dụng để kiểm soát chi tiêu và lợi nhuận.

Phần chia sẻ sự kiện thứ hai đến từ chị Ngân – Chuyên viên phân tích dữ liệu cấp cao tại Prudential.

sukien-quan-ly-du-lieu-quang-cao

Bà Ngân – Chuyên viên phân tích dữ liệu cao cấp tại Prudential

Yêu cầu để có thể làm việc như một Nhà phân tích dữ liệu phải bao gồm kiến ​​thức về toán học, thống kê, lập trình và khả năng tạo ý nghĩa của dữ liệu và hình dung chúng thành biểu đồ và bảng.

Cô cũng chia sẻ quá trình làm việc với dữ liệu, từ xác định vấn đề đến thu thập, xử lý, phân tích, mô hình hóa và dự báo. Trong đó, tư duy kinh doanh là điều quan trọng giúp bạn xác định các vấn đề hiện tại của doanh nghiệp và đặt ra các câu hỏi làm nền tảng để làm việc với dữ liệu để đưa ra câu trả lời có thể giải quyết các vấn đề. môn học. Tiến thêm một bước nữa vào những gì được coi là các bước nâng cao trong phân tích dữ liệu là làm việc với ngôn ngữ lập trình Python để tạo ra các mô hình dự đoán.

Quá trình trên hoàn toàn có thể được hỗ trợ bởi sự cải tiến của công nghệ, đối với những doanh nghiệp chỉ quan tâm đến việc có thể nhìn thấy các con số và đọc chúng. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng các dịch vụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí của Google Data Studio. Nhưng nhìn chung, thách thức vẫn còn khi một mẫu báo cáo hiện có có rất nhiều chỉ số và bạn sẽ không dễ dàng đọc và thực hiện hành động từ chúng.

sukien-quan-ly-du-lieu-quang-cao-2

Nguyễn Bảo Trung – Quản lý dự án

Anh Nguyễn Bảo Trung – Giám đốc dự án Marketing onlineDigihub chia sẻ về giải pháp tích hợp phân tích dữ liệu từ các kênh quảng cáo, bán hàng,… để hình dung với các mẫu dashboard tham khảo từ các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả trong ngành. phân tích dữ liệu cho các ứng dụng thành công cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB).

recap-quan-ly-du-lieu-quang-cao-2

Marketing online


Thông tin thêm

Recap sự kiện: Quản lý và tận dụng dữ liệu quảng cáo

#Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo
[rule_3_plain] #Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo

Recap sự kiện: Quản lý và tận dụng dữ liệu quảng cáo
Phần chia sẽ đầu tiên của sự kiện đến từ Anh Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub.

Mục lục

Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub
Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub

Anh Tuấn chia sẽ về 2 case study đã thành công vang dội tại Việt Nam. Với xuất phát điểm từ số 0 họ đã lớn mạnh bằng cách nào?

Case study 1: Đến từ một tổ chức giáo dục online

Họ đã đạt hiệu quả trong việc tự động hóa quy trình quản lí dữ liệu thông qua việc sử dụng dashboard tự động cập nhật số liệu theo thời gian thực để kiểm soát hiệu quả hoạt động quảng cáo, bán hàng. Cụ thể, hiệu quả sử dụng dashboard tự động thể hiện qua các nội dung sau:

Giảm 50% nguồn lực thủ công.Cấp quản lí kiểm soát tình hình hoạt động của công tyNhận biết được vấn đề ngay khi nhìn số liệu trực quanTiện ích cài đặt tự động kiểm soát quảng cáo

Case study 2: về Ecommerce

Vấn đề họ đang gặp phải:

Dữ liệu lớnCác chỉ số chuyển đổi thấpDữ liệu có nhiều biến động

Kết quả sau khi áp dụng tự động hóa vào việc phân tích dữ liệu thông qua dashboard trực quan:

Giảm 50% thời gian làm báo cáoĐánh giá được hiệu quả từng kênh quảng cáoNhìn được vấn đề và tập trung nguồn lực để giải quyết được ngayCó thế sử dụng tính năng tự động kiểm soát quảng cáo để kiểm soát chi tiêu và lợi nhuận.

Phần chia sẻ sự kiện thứ 2 đến từ Chị Ngân – Senior Data Analyst tại Prudential.

Chị Ngân – Senior Data Analyst tại Prudential

Các yêu cầu để có thể có khả năng làm Data Analyst phải bao gồm kiến thức về toán học, thống kê, lập trình và khả năng trình bày ý nghĩa của dữ liệu và trực quan hóa chúng thành những biểu đồ bảng biểu.

Chị cũng chia sẽ quy trình là việc với dữ liệu thì khâu xác định vấn đề đến thu thập, xữ lí, phân tích, mô hình hóa, dự báo. Trong đó, tư duy kinh doanh là quan trọng để giúp bạn xác định những vấn đề hiện tại của doanh nghiệp và đưa ra những câu hỏi làm nền tảng để làm việc với dữ liệu cho ra được câu trả lời có khả năng giải quyết vấn đề. Đi xa hơn đến những bước được xem là advanced trong phân tích dữ liệu là làm việc với ngôn ngữ lập trình Python để tạo ra những mô hình dự báo.

Quy trình trên hoàn toàn có thể được hỗ trợ bởi sự cải tiến của công nghê, đối với những anh chị doanh nghiệp chỉ quan tâm đến việc có thể nhìn được các con số và đọc hiểu chúng. Các anh chị hoàn toàn có thể sử dụng các dịch vụ về trực quan dữ liệu miễn phí Google Data Studio. Nhưng nhìn chung, thách thức vẫn còn khi một mẫu report có sẳn lại có rất nhiều chỉ số và anh chị sẽ không dễ dàng để đọc hiểu và tìm ra hành động từ chúng.

Nguyễn Bảo Trung – Project Manager

Anh Nguyễn Bảo Trung – Project Manager Marketing onlineDigihub đã có bài chia sẽ về giải pháp phân tích dữ liệu tích hợp từ các kênh quảng cáo, bán hàng,… để trực quan với những mẫu dashboard được tham khảo từ các doanh nghiệp đang hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu để ứng dụng thành công cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB).

#Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo
[rule_2_plain] #Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo
[rule_2_plain] #Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo
[rule_3_plain]

#Recap #sự #kiện #Quản #lý #và #tận #dụng #dữ #liệu #quảng #cáo

Recap sự kiện: Quản lý và tận dụng dữ liệu quảng cáo
Phần chia sẽ đầu tiên của sự kiện đến từ Anh Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub.

Mục lục

Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub
Lê Anh Tuấn – Director Marketing onlineDigihub

Anh Tuấn chia sẽ về 2 case study đã thành công vang dội tại Việt Nam. Với xuất phát điểm từ số 0 họ đã lớn mạnh bằng cách nào?

Case study 1: Đến từ một tổ chức giáo dục online

Họ đã đạt hiệu quả trong việc tự động hóa quy trình quản lí dữ liệu thông qua việc sử dụng dashboard tự động cập nhật số liệu theo thời gian thực để kiểm soát hiệu quả hoạt động quảng cáo, bán hàng. Cụ thể, hiệu quả sử dụng dashboard tự động thể hiện qua các nội dung sau:

Giảm 50% nguồn lực thủ công.Cấp quản lí kiểm soát tình hình hoạt động của công tyNhận biết được vấn đề ngay khi nhìn số liệu trực quanTiện ích cài đặt tự động kiểm soát quảng cáo

Case study 2: về Ecommerce

Vấn đề họ đang gặp phải:

Dữ liệu lớnCác chỉ số chuyển đổi thấpDữ liệu có nhiều biến động

Kết quả sau khi áp dụng tự động hóa vào việc phân tích dữ liệu thông qua dashboard trực quan:

Giảm 50% thời gian làm báo cáoĐánh giá được hiệu quả từng kênh quảng cáoNhìn được vấn đề và tập trung nguồn lực để giải quyết được ngayCó thế sử dụng tính năng tự động kiểm soát quảng cáo để kiểm soát chi tiêu và lợi nhuận.

Phần chia sẻ sự kiện thứ 2 đến từ Chị Ngân – Senior Data Analyst tại Prudential.

Chị Ngân – Senior Data Analyst tại Prudential

Các yêu cầu để có thể có khả năng làm Data Analyst phải bao gồm kiến thức về toán học, thống kê, lập trình và khả năng trình bày ý nghĩa của dữ liệu và trực quan hóa chúng thành những biểu đồ bảng biểu.

Chị cũng chia sẽ quy trình là việc với dữ liệu thì khâu xác định vấn đề đến thu thập, xữ lí, phân tích, mô hình hóa, dự báo. Trong đó, tư duy kinh doanh là quan trọng để giúp bạn xác định những vấn đề hiện tại của doanh nghiệp và đưa ra những câu hỏi làm nền tảng để làm việc với dữ liệu cho ra được câu trả lời có khả năng giải quyết vấn đề. Đi xa hơn đến những bước được xem là advanced trong phân tích dữ liệu là làm việc với ngôn ngữ lập trình Python để tạo ra những mô hình dự báo.

Quy trình trên hoàn toàn có thể được hỗ trợ bởi sự cải tiến của công nghê, đối với những anh chị doanh nghiệp chỉ quan tâm đến việc có thể nhìn được các con số và đọc hiểu chúng. Các anh chị hoàn toàn có thể sử dụng các dịch vụ về trực quan dữ liệu miễn phí Google Data Studio. Nhưng nhìn chung, thách thức vẫn còn khi một mẫu report có sẳn lại có rất nhiều chỉ số và anh chị sẽ không dễ dàng để đọc hiểu và tìm ra hành động từ chúng.

Nguyễn Bảo Trung – Project Manager

Anh Nguyễn Bảo Trung – Project Manager Marketing onlineDigihub đã có bài chia sẽ về giải pháp phân tích dữ liệu tích hợp từ các kênh quảng cáo, bán hàng,… để trực quan với những mẫu dashboard được tham khảo từ các doanh nghiệp đang hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu để ứng dụng thành công cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB).

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button