Tổng quan & Mục tiêu khóa học | MinAI Learning

Tổng quan

1/13•45 phút

Đang tải...

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

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

🎯 Mục tiêu bài học

TB5 min

Sau bài học này, bạn sẽ:

Hiểu hệ sinh thái thương mại điện tử Việt Nam và các mô hình kinh doanh
Nắm được vai trò Data Analyst trong E-commerce và các team liên quan
Hiểu quy trình dữ liệu từ platform đến analytics
Làm quen với dataset ShopVN — 8 bảng, 3.4 triệu records
Xác định lộ trình học tập và career path trong E-commerce Analytics

📋 Thông tin bài học

Thông tin	Chi tiết
⏱️ Thời lượng	45 phút
📖 Chủ đề chính	E-commerce ecosystem, DA role, ShopVN dataset
💡 Kiến thức cần có	Không yêu cầu

Task 0

Tiếp: Cơ bản E-commerce

🧠 Expert Lens: E-commerce Analytics vận hành tăng trưởng

TB5 min

Ma trận quyết định cho team Growth & Product

Bài toán	Dữ liệu đầu vào	KPI chính	Quyết định hành động
Conversion giảm theo tuần	Funnel theo device/channel, page speed, payment success	CVR, Drop-off Rate, Payment Success Rate	Ưu tiên tối ưu bước checkout có drop-off cao nhất
CAC tăng nhưng GMV không tăng tương ứng	Paid traffic, cohort quality, AOV, refund	CAC, MER, LTV/CAC	Cắt campaign low-quality, chuyển ngân sách cho cohort có retention tốt
Seller performance không đồng đều	Seller SLA, cancel rate, rating, fulfillment lead time	Seller Score, Cancel Rate, Repeat Rate	Tạo tiering seller + chính sách incentive theo chất lượng

Lộ trình trưởng thành cho E-commerce BI

Diagram

Đang vẽ diagram...

Playbook 90 ngày cho team analytics

Tháng 1: Chuẩn hóa event tracking và dashboard North Star
Tháng 2: Thiết lập cohort/RFM review định kỳ với Marketing & CRM
Tháng 3: Vận hành growth experiment board (ưu tiên theo impact × effort)

Task 8

📖 Thuật ngữ quan trọng

TB5 min

Thuật ngữ	Tiếng Việt	Mô tả
TMĐT	Thương mại điện tử	E-commerce — mua bán hàng hóa qua Internet
Marketplace	Sàn thương mại điện tử	Nền tảng kết nối người mua và người bán (Shopee, Lazada, Tiki)
GMV	Gross Merchandise Value	Tổng giá trị hàng hóa giao dịch (bao gồm cả đơn hủy, trả hàng)
AOV	Average Order Value	Giá trị đơn hàng trung bình
Conversion Rate	Tỷ lệ chuyển đổi	Phần trăm khách truy cập thực hiện hành động mong muốn
Funnel	Phễu chuyển đổi	Các bước khách hàng trải qua từ xem đến mua
RFM	Recency, Frequency, Monetary	Mô hình phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua
CLV	Customer Lifetime Value	Giá trị vòng đời khách hàng — tổng doanh thu kỳ vọng
Cohort	Nhóm đồng đại	Nhóm khách hàng có chung đặc điểm (ngày đăng ký, tháng mua đầu)
SKU	Stock Keeping Unit	Mã quản lý sản phẩm/biến thể

Checkpoint

Thương mại điện tử (TMĐT) hoạt động trên mô hình Marketplace — kết nối người mua và người bán. Các chỉ số quan trọng gồm GMV (tổng giá trị giao dịch), AOV (giá trị đơn trung bình), và Conversion Rate (tỷ lệ chuyển đổi). RFM là mô hình phân khúc khách hàng phổ biến nhất trong E-commerce.

Task 1

🛒 Hệ sinh thái E-commerce Việt Nam

TB5 min

Thị trường TMĐT Việt Nam — Toàn cảnh

Tính đến 2025, thị trường TMĐT Việt Nam đạt 25 tỷ USD, tăng trưởng 25%/năm — nhanh nhất Đông Nam Á. Với 60+ triệu người mua online, E-commerce là ngành có nhu cầu Data Analyst cao nhất Việt Nam.

Cấu trúc hệ sinh thái

Hệ sinh thái E-commerce Việt Nam 2025

🛒Thương mại điện tử Việt Nam

🏪Marketplace (Sàn TMĐT)

Shopee

Lazada

Tiki

TikTok Shop

🏷️D2C & Brand.com

Thế Giới Di Động

CellphoneS

Haravan Shops

📱Thương mại xã hội

Facebook Shops

Instagram Shopping

Zalo Mini App

Các mô hình E-commerce chính

Mô hình	Ví dụ	Đặc điểm	Data chính
B2C Marketplace	Shopee, Lazada, Tiki	Sàn kết nối seller - buyer	Orders, Products, Sellers, Reviews
D2C (Direct to Consumer)	TGDĐ, CellphoneS	Brand bán trực tiếp	Customer Journey, Inventory, CRM
C2C	Chợ Tốt, Facebook	Cá nhân bán cho cá nhân	Listings, Messages, Transactions
Social Commerce	TikTok Shop, FB Shops	Bán hàng qua mạng xã hội	Content, Engagement, Conversion
Quick Commerce	GrabMart, ShopeeFood	Giao nhanh trong 1-2 giờ	Delivery, Real-time Inventory

🔑 E-commerce = Data-driven

E-commerce là ngành data-driven nhất vì mọi hành vi khách hàng đều được ghi nhận: từ lúc xem sản phẩm, thêm vào giỏ, đặt hàng, đến đánh giá. Điều này tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ và nhu cầu phân tích rất cao.

Task 2

👨‍💼 Vai trò Data Analyst trong E-commerce

TB5 min

Các team cần Data Analyst

🏢 7 Team tuyển Data Analyst trong E-commerce

#	Team	Lĩnh vực	Công việc chính
1	📊 Phân tích kinh doanh	Tổng quan kinh doanh	Theo dõi GMV, phân tích P&L, thị phần
2	🔍 Phân tích sản phẩm	Sản phẩm/Platform	Thử nghiệm A/B, mức độ sử dụng tính năng, chỉ số UX
3	👥 CRM / Khách hàng	Khách hàng	Phân khúc, CLV, dự đoán rời bỏ, cá nhân hóa
4	📢 Phân tích Marketing	Marketing	Phân bổ, CAC, ROAS, tối ưu chiến dịch
5	🏪 Người bán/Đối tác	Người bán	Chất lượng seller, phân tích gia nhập, GMV mỗi seller
6	🚚 Vận hành / Logistics	Vận hành	Tỷ lệ hoàn thành, thời gian giao hàng, phân tích đổi trả
7	💰 Phân tích tài chính	Tài chính	Ghi nhận doanh thu, phân tích thanh toán, phát hiện gian lận

Kỹ năng yêu cầu

Kỹ năng	Mức độ	Ứng dụng trong E-commerce
SQL	Bắt buộc	Truy vấn dữ liệu đơn hàng, phân tích phễu, truy vấn cohort
Excel	Bắt buộc	Phân tích ad-hoc, bảng tổng hợp, báo cáo tuần
Power BI/Tableau	Quan trọng	Dashboard GMV, phễu chuyển đổi, thẻ điểm seller
Python	Khuyến khích	Tự động hóa, chấm điểm RFM, phân tích cohort
A/B Testing	Quan trọng	Thử nghiệm sản phẩm, thử nghiệm giá
Domain Knowledge	Bắt buộc

Lộ Trình Nghề Nghiệp

Lộ trình nghề nghiệp Data Analyst E-commerce

🌱Junior DA

📊Data Analyst

⭐Senior DA / Trưởng nhóm

👔Quản lý Analytics

Vị trí	Mức lương	Kinh nghiệm	Kỹ năng nổi bật
🌱 Junior DA	8–14M VND	0–1 năm	SQL cơ bản, Excel, báo cáo tuần
📊 Data Analyst	14–22M VND	1–3 năm	SQL nâng cao, công cụ BI, phân tích phễu
⭐ Senior DA / Lead	22–40M VND	3–5 năm	Python, thử nghiệm A/B, insight chiến lược
👔 Analytics Manager	40–70M VND	5+ năm	Lãnh đạo đội nhóm, chiến lược dữ liệu, liên phòng ban

E-commerce DA — Nhu cầu rất cao

E-commerce là ngành có nhu cầu tuyển DA cao nhất tại Việt Nam nhờ:

🚀 Tăng trưởng 25%/năm tạo nhiều vị trí mới
📊 Mọi quyết định đều cần data (pricing, promotion, inventory)
🌏 Cơ hội làm việc cho công ty regional/global (Shopee, Lazada, TikTok)

Task 3

📊 Quy trình dữ liệu trong E-commerce

TB5 min

Luồng dữ liệu Architecture

Luồng dữ liệu trong E-commerce Platform

📱Tương tác người dùng

⚙️Luồng dữ liệu

🗄️Kho dữ liệu

📊Phân tích & BI

Giai đoạn	Thành phần	Chi tiết
📱 Tương tác người dùng	Website/App	Lượt xem, click, tìm kiếm, thêm vào giỏ
	Hệ thống đơn hàng	Đơn hàng, thanh toán, trạng thái
	Cổng người bán	Sản phẩm, tồn kho, định giá
	Hỗ trợ khách hàng	Phiếu hỗ trợ, đánh giá, đổi trả
⚙️ Luồng dữ liệu	ETL (Airflow, Spark)	Trích xuất, chuyển đổi, tải dữ liệu
🗄️ Kho dữ liệu	BigQuery / Redshift	Star Schema — Bảng Fact + Dimension
📊 Phân tích & BI	Dashboards	GMV, chuyển đổi, hiệu suất seller
	Báo cáo Ad-hoc	Phân tích chuyên sâu theo yêu cầu
	Mô hình ML	Gợi ý sản phẩm, phát hiện gian lận, dự báo nhu cầu

Các loại dữ liệu chính

Loại dữ liệu	Ví dụ	Tần suất	Bảng trong khóa học
Dữ liệu khách hàng	Hồ sơ, phân khúc, CLV	Thời gian thực	`dim_customer`
Danh mục sản phẩm	SKU, giá, danh mục, thương hiệu	Hàng ngày	`dim_product`
Thông tin người bán	Hồ sơ shop, đánh giá, hoàn thành	Hàng ngày	`dim_seller`
Chiều thời gian	Ngày, tuần, tháng, quý, lễ	Tĩnh

Lưu ý về dữ liệu E-commerce

Dữ liệu E-commerce có đặc thù riêng:

Volume cực lớn: Hàng triệu page views/ngày, cần query tối ưu
Real-time: Nhiều metrics cần theo dõi gần real-time (GMV, conversion)
Seasonality: Doanh số biến động mạnh vào các dịp sale (11.11, 12.12, Tết)
Data quality: Cần xử lý đơn hủy, trả hàng, fraud orders trước khi phân tích

Task 4

📚 Giới thiệu Dataset ShopVN

TB5 min

ShopVN — Dataset khóa học

Về ShopVN

ShopVN là sàn thương mại điện tử mô phỏng, được thiết kế sát với thực tế marketplace Việt Nam. Dataset bao gồm 8 bảng với tổng cộng 3.4 triệu records, phản ánh đầy đủ hoạt động của một sàn TMĐT từ browsing đến delivery.

ERD tổng quan

ShopVN — Star Schema

Quy mô dữ liệu

Bảng	Số records	Mô tả
`dim_customer`	80,000	Khách hàng trên sàn ShopVN
`dim_product`	2,000	Sản phẩm từ 8 danh mục chính
`dim_seller`	500	Người bán (Official Store, Mall, Standard)
`dim_time`	731	Lịch ngày 2023-2024 (bao gồm ngày lễ)
`fact_orders`	350,000	Đơn hàng 2 năm 2023-2024
`fact_order_items`	850,000	Chi tiết line items

Key Business Metrics trong dataset

Metric	Giá trị	Ý nghĩa
Tổng doanh thu 2024	~500 tỷ VND	GMV sau khi trừ hủy + đổi trả
AOV	~1.4 triệu VND	Giá trị đơn hàng trung bình
Conversion Rate	~3.5%	Tỷ lệ view → purchase
Cancel Rate	~8%	Tỷ lệ hủy đơn hàng
Return Rate	~4%	Tỷ lệ trả hàng
Đánh giá trung bình	4.3/5	Đánh giá trung bình sản phẩm

Checkpoint

ShopVN có 8 bảng theo mô hình Star Schema: 4 dimension tables (customer, product, seller, time) và 4 fact tables (orders, order_items, reviews, page_views). Tổng cộng 3.4 triệu records phản ánh hoạt động marketplace thực tế tại Việt Nam, bao gồm cả hành vi browsing (page views) và post-purchase (reviews).

Task 5

🗺️ Lộ trình khóa học

TB5 min

Cấu trúc 12 bài học

Lộ trình 4 Module — 12 Bài học

🛒Nền tảng E-commerce

👥Khách hàng & Funnel

📦Sản phẩm & Vận hành

📋Reporting & Capstone

Module	Bài học	Nội dung chính
🛒 Module 1	Bài 1–3	Hệ sinh thái TMĐT, Nghiệp vụ E-commerce, KPIs ngành
👥 Module 2	Bài 4–6	Funnel Analysis, Customer Segmentation (RFM), Cohort Retention
📦 Module 3	Bài 7–9	Product Analytics, Seller Performance, Marketing Attribution
📋 Module 4	Bài 10–12	Review Analysis, Dashboard Design, Capstone Project

Kết quả sau khóa học

Hoàn thành khóa học, bạn sẽ có 4 dự án portfolio ngành E-commerce:

📊 Conversion Funnel Dashboard — Phân tích funnel Browse → Purchase
👥 RFM Customer Segmentation — Phân khúc 80K khách hàng
🏪 Seller Performance Scorecard — Đánh giá 500 sellers
📋 Capstone: ShopVN Analytics Report — Báo cáo toàn diện cho CEO

Task 6

📋 Tổng kết

TB5 min

Kiến thức đã học

Chủ đề	Nội dung chính
Hệ sinh thái TMĐT	Marketplace vs D2C vs Thương mại xã hội
Vai trò Data Analyst	Phân tích dữ liệu hỗ trợ quyết định kinh doanh E-commerce
Dataset ShopVN	8 bảng Star Schema, 3.4 triệu records
Cấu trúc khóa học	4 module: Nền tảng → Khách hàng → Sản phẩm → Capstone
Key Metrics	GMV ~500 tỷ, AOV ~1.4M, Conversion ~3.5%
Lộ trình học	12 bài + 1 quiz, từ cơ bản đến dự án thực tế

Điểm chính cần nhớ

✅ E-commerce là ngành data-driven nhất — mọi hành vi đều được track
✅ Star Schema (4 dim + 4 fact) bao phủ toàn bộ customer journey
✅ Dataset ShopVN phản ánh hoạt động marketplace thực tế tại Việt Nam
✅ 4 dự án portfolio sẽ được xây dựng xuyên suốt khóa học

Câu hỏi tự kiểm tra

Marketplace khác D2C ở điểm nào?
Star Schema trong dataset ShopVN gồm những bảng nào?
Conversion Rate 3.5% có nghĩa là gì?
4 module của khóa học bao gồm những chủ đề gì?

Bài tiếp theo: E-commerce Fundamentals →

🎉 Tuyệt vời! Bạn đã nắm được tổng quan khóa học E-commerce Analytics!

Nhớ: Hiểu rõ hệ sinh thái TMĐT và dataset ShopVN sẽ giúp bạn học hiệu quả hơn ở các bài tiếp theo!

Task 7

Nguồn	Nội dung	Link
Google Analytics	Công cụ phân tích hành vi khách hàng e-commerce	Google Analytics Documentation
AWS for Retail	Giải pháp cloud cho thương mại điện tử	AWS for Retail
Google Looker Studio	Tạo dashboard trực quan cho e-commerce	Looker Studio
Databricks	Xử lý dữ liệu lớn cho e-commerce analytics	Databricks for Retail
pandas	Thư viện Python cho data wrangling & analysis	pandas Documentation
Kaggle E-commerce Datasets	Bộ dữ liệu thực hành phân tích TMĐT	Kaggle E-commerce

dim_time

fact_reviews

Khóa học

Mentor & Hỗ trợ

Blog

Giới thiệu

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

🎯 Mục tiêu bài học

🧠 Expert Lens: E-commerce Analytics vận hành tăng trưởng

Ma trận quyết định cho team Growth & Product

Lộ trình trưởng thành cho E-commerce BI

📖 Thuật ngữ quan trọng

Checkpoint

🛒 Hệ sinh thái E-commerce Việt Nam

Cấu trúc hệ sinh thái

Hệ sinh thái E-commerce Việt Nam 2025

Các mô hình E-commerce chính

👨‍💼 Vai trò Data Analyst trong E-commerce

Các team cần Data Analyst

Kỹ năng yêu cầu

Lộ Trình Nghề Nghiệp

Lộ trình nghề nghiệp Data Analyst E-commerce

📊 Quy trình dữ liệu trong E-commerce

Luồng dữ liệu Architecture

Luồng dữ liệu trong E-commerce Platform

Các loại dữ liệu chính

📚 Giới thiệu Dataset ShopVN

ShopVN — Dataset khóa học

ERD tổng quan

ShopVN — Star Schema

Quy mô dữ liệu

Key Business Metrics trong dataset

Checkpoint

🗺️ Lộ trình khóa học

Cấu trúc 12 bài học

Lộ trình 4 Module — 12 Bài học

📋 Tổng kết

Kiến thức đã học

Điểm chính cần nhớ

Câu hỏi tự kiểm tra

📚 Tài liệu tham khảo