Tổng quan & Mục tiêu khóa học | MinAI Learning

Tổng quan

1/13•45 phút

Đang tải...

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

Giới thiệu Marketing Analytics, vai trò trong digital marketing, và dataset VNBrand

🎯 Mục tiêu bài học

TB5 min

Sau bài học này, bạn sẽ:

Hiểu bức tranh toàn cảnh Digital Marketing tại Việt Nam và xu hướng data-driven marketing
Phân biệt Marketing Analytics vs Traditional Marketing — từ cảm tính đến dữ liệu
Nắm rõ 4 trụ cột Marketing Analytics: Customer, Campaign, Channel, Content
Hiểu vai trò Marketing Analyst và các bài toán chính trong doanh nghiệp
Làm quen với dataset VNBrand — 5 bảng, 50K khách hàng, Beauty/Cosmetics D2C
Xác định lộ trình nghề nghiệp từ Marketing Analyst đến CMO

📋 Thông tin bài học

Thông tin	Chi tiết
⏱️ Thời lượng	45 phút
📖 Chủ đề chính	Digital Marketing landscape, Marketing Analyst role, VNBrand dataset

Task 0

Tiếp: Marketing Data Foundations

📖 Thuật ngữ quan trọng

TB5 min

Thuật ngữ	Viết tắt	Mô tả
Customer Acquisition Cost	CAC	Chi phí trung bình để có 1 khách hàng mới
Lifetime Value	LTV	Tổng giá trị 1 khách hàng mang lại trong vòng đời
Return on Ad Spend	ROAS	Doanh thu trên mỗi đồng chi cho quảng cáo
Click-through Rate	CTR	Tỷ lệ click trên tổng impressions
Conversion Rate	CVR	Tỷ lệ chuyển đổi (mua hàng, đăng ký...)
Cost per Mille	CPM	Chi phí cho 1,000 lượt hiển thị
Touchpoint	—	Điểm tiếp xúc giữa khách hàng và thương hiệu
Attribution	—	Gán giá trị chuyển đổi cho các kênh/touchpoint
UTM Parameters	UTM	Tham số theo dõi nguồn traffic (source, medium, campaign)
D2C	D2C	Direct-to-Consumer — bán trực tiếp, không qua trung gian

Checkpoint

CAC là chi phí có 1 khách hàng mới. LTV là tổng giá trị vòng đời khách hàng. ROAS đo doanh thu trên chi phí quảng cáo. CTR đo tỷ lệ click, CVR đo tỷ lệ chuyển đổi. Touchpoint là điểm tiếp xúc, Attribution là gán giá trị chuyển đổi cho từng kênh.

Task 1

🌏 Digital Marketing Landscape Việt Nam

TB5 min

Thị trường Digital Marketing Việt Nam — Toàn cảnh

Với 78 triệu người dùng internet (2025), chi tiêu quảng cáo số ~2.2 tỷ USD/năm, Việt Nam là thị trường digital marketing sôi động nhất Đông Nam Á. Social commerce, TikTok Shop, và MoMo/ZaloPay đang thay đổi hoàn toàn cách người Việt mua sắm.

Xu hướng Marketing nổi bật

Xu hướng	Mô tả	Tác động đến Analytics
Social Commerce	Mua hàng trực tiếp trên MXH (TikTok Shop, Facebook)	Cần track conversion cross-platform
MoMo/ZaloPay	Thanh toán số phổ biến, loyalty programs	Dữ liệu transaction chi tiết hơn
TikTok Shop	Short-video → mua hàng trực tiếp	Attribution model mới cho video content
Shopee/Lazada	Marketplace vẫn chiếm ~60% e-commerce	Walled garden — hạn chế data sharing
D2C Brand	Thương hiệu bán trực tiếp (website, app)	Full control data, cần first-party data strategy
AI Marketing	ChatGPT, AI content, personalization	Automated optimization, predictive analytics

Marketing Analytics vs Traditional Marketing

Khía cạnh	Traditional Marketing	Marketing Analytics
Ra quyết định	Cảm tính, kinh nghiệm	Dựa trên dữ liệu, bằng chứng
Đo lường	"Tôi biết 50% ngân sách quảng cáo lãng phí, nhưng không biết nửa nào"	Tracked từng đồng: CPC, CPM, ROAS theo channel
Targeting	Quảng cáo đại trà, demographic rộng	Micro-segmentation, lookalike audience, retargeting
Tối ưu	Thay đổi theo cảm nhận, chậm	A/B testing, real-time bidding, auto-optimization
Báo cáo	Cuối quý, slide deck	Real-time dashboard, automated alerts

D2C = Mỏ vàng cho Marketing Analyst

Khác với marketplace (Shopee, Lazada) nơi seller bị hạn chế data, thương hiệu D2C như VNBrand sở hữu toàn bộ dữ liệu khách hàng — từ first click đến repeat purchase. Đây là môi trường lý tưởng để làm Marketing Analytics.

Task 2

📊 4 Trụ cột Marketing Analytics

TB5 min

Marketing Analytics Framework

Diagram

Đang vẽ diagram...

Trụ cột	Câu hỏi chính	KPIs	Bài học trong khóa
Customer	Khách hàng là ai? Giá trị bao nhiêu?	LTV, CAC, Churn Rate, Segments	Bài 05-06
Campaign	Chiến dịch nào hiệu quả?	ROAS, CVR, Lift %, CPA	Bài 04
Channel	Kênh nào mang lại ROI cao nhất?	Attribution, Channel ROAS, CPC	Bài 07-08
Content	Nội dung nào engage tốt nhất?	Engagement Rate, CTR, Shares	Bài 09

Đừng nhảy cóc!

Phần lớn startup Việt Nam chạy campaign mà chưa hiểu khách hàng (Customer Analytics). Hãy luôn bắt đầu từ Customer → Campaign → Channel → Content. Khóa học này đi theo đúng thứ tự này.

Task 3

👨‍💻 Vai trò Marketing Analyst

TB5 min

Các bài toán chính của Marketing Analyst

🎯 5 nhóm bài toán Marketing Analytics

#	Nhóm bài toán	Mô tả	Stakeholder
1	📣 Campaign Optimization	Đánh giá hiệu quả, tối ưu ngân sách, A/B testing	Marketing Manager
2	👥 Customer Insights	Segmentation, LTV prediction, churn analysis	Head of Marketing
3	📡 Attribution & Channel Mix	Kênh nào drive conversion? Phân bổ ngân sách tối ưu	CMO, CFO
4	📈 Growth & Retention	Cohort analysis, retention curves, growth levers	Growth Lead
5	📊 Reporting & Dashboard	Automated reporting, KPI tracking, anomaly detection	Toàn bộ team

Kỹ năng yêu cầu

Kỹ năng	Mức độ	Ứng dụng trong Marketing Analytics
SQL	Bắt buộc	Truy vấn dữ liệu campaign, tính KPIs, cohort analysis
Excel/Sheets	Bắt buộc	Báo cáo ad-hoc, budget planning, media plan
GA4/Analytics	Bắt buộc	Web analytics, conversion tracking, audience insights
Power BI/Tableau	Quan trọng	Dashboard campaign, customer 360, channel performance
Python/R	Khuyến khích	Attribution modeling, LTV prediction, marketing mix
Ad Platforms	Quan trọng

Lộ trình nghề nghiệp

Lộ trình nghề nghiệp Marketing Analytics

🌱Marketing Analyst

📊Growth Analyst

⭐Marketing Data Scientist

👔Head of Marketing Analytics

Vị trí	Mức lương	Kinh nghiệm	Kỹ năng nổi bật
🌱 Marketing Analyst	12–18M VND	0–2 năm	SQL, Excel, GA4, báo cáo campaign
📊 Growth Analyst	18–30M VND	2–4 năm	A/B testing, cohort, attribution
⭐ Marketing Data Scientist	30–50M VND	4–6 năm	ML models, MMM, LTV prediction
👔 Head of Marketing Analytics	50–80M VND	6+ năm	Strategy, team management, MarTech stack
🏆

Marketing Analyst — Nhu cầu cực cao tại VN

🚀 Mỗi doanh nghiệp D2C/E-commerce đều cần ít nhất 1 Marketing Analyst
📊 Lĩnh vực Beauty/Cosmetics tại VN tăng trưởng 25%/năm — cần người đọc data
💰 Lương trung bình cao hơn marketing generalist 40-60%

Task 4

🗄️ Dataset VNBrand

TB5 min

🏢 Giới thiệu VNBrand

VNBrand là thương hiệu beauty/cosmetics D2C hàng đầu Việt Nam với 50,000 khách hàng, 100 marketing campaigns, 8 marketing channels, và 5 product categories (Skincare, Makeup, Body Care, Hair Care, Fragrance).

Star Schema — 5 bảng dữ liệu

Star Schema — VNBrand Marketing Analytics

🗄️VNBrand Dataset

📐Dimension Tables

dim_customer (50K)

dim_campaign (100)

📊Fact Tables

fact_touchpoint (500K)

fact_email_event (200K)

fact_social_post (2K)

Chi tiết từng bảng

Bảng	Số dòng	Mô tả	Cột chính
dim_customer	50,000	Khách hàng VNBrand	segment, city, age, gender, lifetime_orders, lifetime_revenue_vnd
dim_campaign	100	Marketing campaigns 2023-2024	campaign_type, channel, budget_vnd, spend_vnd, target_segment
fact_touchpoint	500,000	Customer touchpoints	customer_id, campaign_id, channel, action, revenue_vnd
fact_email_event	200,000	Email marketing events	email_type, delivered, opened, clicked, unsubscribed
fact_social_post	2,000	Bài viết social media	platform, content_type, reach, engagements, engagement_rate

Khám phá nhanh với SQL

SQL

1-- Tổng quan khách hàng theo segment
2SELECT
3  segment,
4  COUNT(*) AS customers,
5  ROUND(AVG(age), 1) AS avg_age,
6  ROUND(AVG(lifetime_orders), 1) AS avg_orders,
7  ROUND(AVG(lifetime_revenue_vnd) / 1000000, 1) AS avg_ltv_m
8FROM dim_customer
9GROUP BY segment
10ORDER BY customers DESC;

SQL

1-- Campaign overview theo channel
2SELECT
3  channel,
4  COUNT(*) AS campaigns,
5  ROUND(SUM(budget_vnd) / 1000000000, 1) AS total_budget_b,
6  ROUND(SUM(spend_vnd) / 1000000000, 1) AS total_spend_b,
7  ROUND(100.0 * SUM(spend_vnd) / SUM(budget_vnd), 1) AS utilization_pct
8FROM dim_campaign
9GROUP BY channel
10ORDER BY total_spend_b DESC;

Task 5

📚 Lộ trình khóa học

TB5 min

Các bài học trong khóa

#	Bài học	Chủ đề	Output
01	Tổng quan & Mục tiêu	Marketing Analytics landscape, VNBrand	Hiểu toàn cảnh
02	Marketing Data Foundations	Funnel, customer journey, UTM, data architecture	Hiểu cấu trúc dữ liệu
03	Marketing KPIs & Metrics	CAC, LTV, ROAS, CTR, CVR	Tính được mọi KPI
04	Campaign Performance	Đánh giá chiến dịch, A/B testing, optimization	Phân tích campaign
05	Customer Segmentation	RFM, behavioral segments, segment profiling	Phân khúc khách hàng
06	Customer Lifetime Value	LTV calculation, cohort LTV, prediction	Dự đoán giá trị KH
07	Channel Attribution	Multi-touch attribution, channel optimization	Phân bổ ngân sách
08	Email Marketing Analytics	Open/Click rates, A/B testing email	Tối ưu email marketing
09	Social Media Analytics	Engagement, content performance, viral analysis	Phân tích social
10	Marketing Dashboard	Dashboard design, storytelling, reporting	Thiết kế dashboard
11	Capstone Project	End-to-end marketing analytics project	Dự án tổng hợp

Cách học hiệu quả

Đọc lý thuyết trước, nắm bối cảnh marketing business
Chạy SQL trên dataset VNBrand ngay khi gặp
Liên hệ thực tế — so sánh với thương hiệu bạn biết (Cocoon, The Ordinary, innisfree)
So sánh benchmark ngành Beauty/D2C Việt Nam

Task 6

🧠 Expert Lens: Marketing Analytics Maturity Model

TB5 min

Marketing Analytics Maturity — Từ Ad Hoc đến Automated

Giai đoạn	Đặc điểm	Công cụ	Timeline
Stage 1: Ad Hoc	Report khi được yêu cầu, không consistent, mỗi lần khác nhau	Excel, Google Sheets	—
Stage 2: Standardized	Dashboard cố định, KPIs rõ ràng, weekly report tự động	GA4, Power BI, Looker Studio	3-6 tháng
Stage 3: Advanced	Segmentation, cohort analysis, A/B testing framework	SQL + BI + Statistical tools	6-12 tháng
Stage 4: Predictive	LTV prediction, churn scoring, next-best-action	Python/R, ML pipeline	1-2 năm
Stage 5: Automated	Real-time optimization, automated bidding, AI personalization	CDP, ML Ops, Marketing Automation	2-3 năm

Diagram

Đang vẽ diagram...

Marketing Analytics Ecosystem

Diagram

Đang vẽ diagram...

Phần lớn D2C brand Việt Nam đang ở Stage 1-2

Khóa học này giúp bạn thành thạo Stage 2-3 — đủ để tạo impact lớn tại hầu hết doanh nghiệp. Stage 4-5 cần thêm kiến thức Machine Learning (xem pathway Data Science).

Task 7

✅ Tổng kết & Checkpoint

TB5 min

Tóm tắt bài học

Chủ đề	Takeaway chính
Digital Marketing VN	Social commerce, TikTok Shop, D2C brand — tất cả cần data
Analytics vs Traditional	Từ "tôi nghĩ" → "dữ liệu cho thấy"
4 trụ cột	Customer → Campaign → Channel → Content
Vai trò Marketing Analyst	Campaign optimization, customer insights, attribution
VNBrand dataset	5 bảng star schema, 50K customers, 752K records
Maturity model	Ad Hoc → Standardized → Advanced → Predictive → Automated

Checkpoint

Marketing Analytics ứng dụng dữ liệu vào tối ưu marketing qua 4 trụ cột: Customer (khách hàng), Campaign (chiến dịch), Channel (kênh), Content (nội dung). Marketing Analyst cần SQL, GA4, BI tools, và marketing domain knowledge. Dataset VNBrand gồm 5 bảng star schema: 2 dimension (customer, campaign) và 3 fact (touchpoint, email_event, social_post) với tổng 752K records. Maturity model đi từ Ad Hoc → Standardized → Advanced → Predictive → Automated.

Task 8

Khóa học

Mentor & Hỗ trợ

Blog

Giới thiệu

Tổng quan & Mục tiêu khóa học

🎯 Mục tiêu bài học

📖 Thuật ngữ quan trọng

Checkpoint

🌏 Digital Marketing Landscape Việt Nam

Xu hướng Marketing nổi bật

Marketing Analytics vs Traditional Marketing

📊 4 Trụ cột Marketing Analytics

Marketing Analytics Framework

👨‍💻 Vai trò Marketing Analyst

Các bài toán chính của Marketing Analyst

Kỹ năng yêu cầu

Lộ trình nghề nghiệp

Lộ trình nghề nghiệp Marketing Analytics

🗄️ Dataset VNBrand

Star Schema — 5 bảng dữ liệu

Star Schema — VNBrand Marketing Analytics

Chi tiết từng bảng

Khám phá nhanh với SQL

📚 Lộ trình khóa học

Các bài học trong khóa

🧠 Expert Lens: Marketing Analytics Maturity Model

Marketing Analytics Maturity — Từ Ad Hoc đến Automated

Marketing Analytics Ecosystem

✅ Tổng kết & Checkpoint

Tóm tắt bài học

Checkpoint