Tổng quan & Mục tiêu khóa học

🎯 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
🎯 Output	Hiểu toàn cảnh ngành và định hướng học tập

Task 0

📖 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

🛒E-commerce Vietnam

🏪Marketplace (Sàn TMĐT)

Shopee

Lazada

Tiki

TikTok Shop

🏷️D2C & Brand.com

Thế Giới Di Động

CellphoneS

Haravan Shops

📱Social Commerce

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	📊 Business Analytics	Tổng quan kinh doanh	GMV tracking, P&L analysis, market share
2	🔍 Product Analytics	Sản phẩm/Platform	A/B testing, feature adoption, UX metrics
3	👥 CRM / Customer	Khách hàng	Segmentation, CLV, churn prediction, personalization
4	📢 Marketing Analytics	Marketing	Attribution, CAC, ROAS, campaign optimization
5	🏪 Seller/Merchant	Người bán	Seller quality, onboarding analytics, GMV per seller
6	🚚 Operations / Logistics	Vận hành	Fulfillment rate, delivery time, return analysis
7	💰 Finance Analytics	Tài chính	Revenue recognition, payment analysis, fraud detection

Kỹ năng yêu cầu

Kỹ năng	Mức độ	Ứng dụng trong E-commerce
SQL	Bắt buộc	Query order data, funnel analysis, cohort queries
Excel	Bắt buộc	Ad-hoc analysis, pivot tables, weekly reports
Power BI/Tableau	Quan trọng	Dashboard GMV, conversion funnel, seller scorecard
Python	Nice-to-have	Automation, RFM scoring, cohort analysis
A/B Testing	Quan trọng	Product experiments, pricing tests
Domain Knowledge	Bắt buộc	Hiểu marketplace metrics, e-commerce operations

Career Path

Lộ trình nghề nghiệp Data Analyst E-commerce

🌱Junior DA

📊Data Analyst

⭐Senior DA / Lead

👔Analytics Manager

Vị trí	Mức lương	Kinh nghiệm	Kỹ năng nổi bật
🌱 Junior DA	8–14M VND	0–1 năm	SQL cơ bản, Excel, weekly reports
📊 Data Analyst	14–22M VND	1–3 năm	SQL nâng cao, BI tools, funnel analysis
⭐ Senior DA / Lead	22–40M VND	3–5 năm	Python, A/B testing, strategic insights
👔 Analytics Manager	40–70M VND	5+ năm	Team leadership, data strategy, cross-functional

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

Data Flow Architecture

Luồng dữ liệu trong E-commerce Platform

📱User Interactions

⚙️Data Pipeline

🗄️Data Warehouse

📊Analytics & BI

Giai đoạn	Thành phần	Chi tiết
📱 User Interactions	Website/App	Page views, clicks, searches, add to cart
	Order System	Đơn hàng, thanh toán, trạng thái
	Seller Portal	Sản phẩm, inventory, pricing
	Customer Support	Tickets, reviews, returns
⚙️ Data Pipeline	ETL (Airflow, Spark)	Trích xuất, chuyển đổi, tải dữ liệu
🗄️ Data Warehouse	BigQuery / Redshift	Star Schema — Fact + Dimension tables
📊 Analytics & BI	Dashboards	GMV, conversion, seller performance
	Ad-hoc Reports	Deep-dive analysis theo yêu cầu
	ML Models	Recommendation, fraud detection, demand forecast

Các loại dữ liệu chính

Loại dữ liệu	Ví dụ	Tần suất	Bảng trong khóa học
Customer Data	Profile, segments, CLV	Real-time	`dim_customer`
Product Catalog	SKU, giá, category, brand	Daily	`dim_product`
Seller Info	Shop profile, rating, fulfillment	Daily	`dim_seller`
Time Dimension	Ngày, tuần, tháng, quý, lễ	Static	`dim_time`
Orders	Đơn hàng, payment, shipping	Real-time	`fact_orders`
Order Items	Chi tiết line items, returns	Real-time	`fact_order_items`
Reviews	Rating, review text, images	Daily	`fact_reviews`
Page Views	Browsing behavior, sessions	Real-time	`fact_page_views`

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
`fact_reviews`	120,000	Đánh giá sản phẩm (1-5 sao)
`fact_page_views`	2,000,000	Lượt xem trang (sessions, bounces)

Key Business Metrics trong dataset

Metric	Giá trị	Ý nghĩa
Tổng doanh thu 2024	~500 tỷ VND	GMV sau khi trừ cancel + returns
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
Average Rating	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 Social Commerce
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

Key Takeaways

✅ 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

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

🎯 Mục tiêu bài học

📖 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

Career Path

Lộ trình nghề nghiệp Data Analyst E-commerce

📊 Quy trình dữ liệu trong E-commerce

Data Flow 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

Key Takeaways

Câu hỏi tự kiểm tra

Khóa học

Mentor & Hỗ trợ

Blog

Giới thiệu