MinAI - Về trang chủ
🚀Trung cấpChứng chỉE-commerce AnalyticsFunnel Analysis

Data Analytics cho E-commerce & Marketplace

Phân tích dữ liệu chuyên sâu cho ngành thương mại điện tử. Học Funnel Analysis, RFM, Cohort Retention, Product Analytics, Seller Performance và xây dựng dashboard quản trị với dataset thực tế ShopVN.

6-8 tuần

Thời gian

13

Bài học

500+

Học viên

4.9

Đánh giá

Giảng viên: MinAI Team
Cập nhật: 2026-02-17
Data Analytics cho E-commerce & Marketplace
Miễn phí

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến thức nền tảng của khóa học

Hiểu sâu lý thuyết và ứng dụng thực tế

Thực hành với các bài tập và code mẫu

Phát triển kỹ năng tư duy và giải quyết vấn đề

Áp dụng kiến thức vào dự án thực tế

Sẵn sàng cho các khóa học nâng cao

Nội dung khóa học

Nội dung khóa học

13 bài học • Tổng thời gian: 6-8 tuần

0%

0/13

Hoàn thành

1
Tổng quan

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

Giới thiệu ngành thương mại điện tử Việt Nam, vai trò Data Analyst, và dataset ShopVN

2
Lý thuyết

E-commerce Fundamentals

Business models, order lifecycle, payment methods và logistics trong thương mại điện tử

3
Lý thuyết

E-commerce KPIs & Metrics

GMV, Revenue, AOV, Conversion Rate, Cart Abandonment, Return Rate và các chỉ số quan trọng trong TMĐT

4
Lý thuyết

Funnel Analysis

Phân tích phễu chuyển đổi Browse → View → Cart → Purchase, drop-off analysis và tối ưu conversion

5
Lý thuyết

Customer Segmentation

RFM Analysis, phân khúc khách hàng, customer profiles và Customer Lifetime Value (CLV)

6
Lý thuyết

Cohort & Retention Analysis

Monthly cohort analysis, retention curves, churn rate và chiến lược giữ chân khách hàng

7
Lý thuyết

Product Analytics

Category performance, ABC classification, pricing analysis và product lifecycle trong E-commerce

8
Lý thuyết

Seller & Marketplace Analytics

Seller performance scoring, fulfillment quality, seller segmentation và marketplace health metrics

9
Lý thuyết

Marketing Attribution

Traffic source analysis, channel ROI, campaign effectiveness và marketing mix optimization

10
Lý thuyết

Bài 10: Phân tích Review & Đánh giá Khách hàng

Khai thác dữ liệu review để hiểu sentiment khách hàng, phát hiện vấn đề chất lượng sản phẩm, và cải thiện trải nghiệm mua sắm trên ShopVN

11
Lý thuyết

Bài 11: Thiết kế Dashboard E-commerce

Học cách thiết kế dashboard hiệu quả cho e-commerce — từ Executive KPI Dashboard đến Operational Dashboard, với nguyên tắc storytelling bằng data

12
Dự án

Bài 12: Capstone — Báo cáo Phân tích Tổng hợp ShopVN

Dự án tổng hợp: Xây dựng báo cáo phân tích toàn diện cho ShopVN Marketplace, kết hợp tất cả kỹ thuật đã học từ funnel, RFM, cohort đến review analysis

13
Quiz

Quiz: E-commerce Analytics

Kiểm tra kiến thức về phân tích dữ liệu e-commerce — từ KPIs, Funnel, RFM, Cohort đến Product Analytics và Dashboard Design

Công nghệ & Công cụ

Ngôn ngữ

E-commerce Analytics

Framework

Funnel Analysis

Công cụ

RFMCohort AnalysisCustomer SegmentationMarketplaceConversion RateProduct AnalyticsData AnalysisSQLDashboard

Thông tin khóa học

13
Bài học
6-8 tuần
Thời lượng
500+
Học viên
4.9
Đánh giá

Bao gồm:

Truy cập trọn đời
Hỗ trợ 24/7
Chứng chỉ hoàn thành

Thông tin khóa học

6-8 tuần
Cấp độ: intermediate
1,000+ học viên
13 bài học

Đánh giá từ học viên

Hàng ngàn học viên đã thành công với khóa học này

"Khóa học rất chi tiết và dễ hiểu. Tôi đã áp dụng được kiến thức vào dự án thực tế ngay lập tức."

Nguyễn Văn A

Data Scientist tại FPT Software

15 tháng 1, 2024

"Giảng viên giải thích rất rõ ràng, ví dụ thực tế phong phú. Đây là khóa học tốt nhất tôi từng học."

Trần Thị B

ML Engineer tại Viettel

10 tháng 1, 2024

"Nội dung cập nhật, bài tập thực hành hay. Rất phù hợp cho người mới bắt đầu."

Lê Minh C

Data Analyst tại Vingroup

5 tháng 1, 2024

"Khóa học giúp tôi nắm vững nền tảng và tự tin hơn trong công việc. Highly recommended!"

Phạm Thị D

AI Researcher

28 tháng 12, 2023

1,000+ học viên đã đăng ký

Bắt đầu hành trình học tập của bạn ngay hôm nay

Tham gia cùng hàng ngàn học viên đã thành công với Data Analytics cho E-commerce & Marketplace. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.