Data Analyst and Digital Marketing được biết đến là hai phân ngành được nhiều doanh nghiệp kết hợp nhằm thúc đẩy các hoạt động kinh doanh của mình. Vậy hai ngành này có liên quan gì với nhau và nó có những tiềm năng gì để phát triển doanh nghiệp? Để làm rõ hơn về vấn đề này, cùng theo dõi ngay bài viết sau đây.

Nếu như bạn là một newbie muốn theo đuổi ngành Data Analyst nhưng không biết bắt đầu từ đâu, xây dựng lộ trình học Data Analysis như nào cho hợp lý, đừng lo lắng, Askany sẽ cung cấp cho bạn đội ngũ chuyên gia Data Analyst giỏi, có kinh nghiệm sâu rộng giúp bạn có những định hướng đúng đắn nhất.

Data Analyst trong Digital Marketing là gì?

Trong tiếp thị, Data Analyst là làm gì? phân tích dữ liệu là hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu, từ nhiều nguồn kỹ thuật số khác nhau, để có được những hiểu biết sâu sắc hữu ích về chiến lược tiếp thị kỹ thuật số của công ty. Các công cụ phân tích tiếp thị kỹ thuật số có thể được sử dụng để truyền cảm hứng cho các phương pháp tiếp cận mới, giảm thiểu tỷ lệ rời bỏ (khi khách hàng ngừng tương tác với công ty) và tăng giá trị khách hàng hiện tại bằng cách tạo trải nghiệm cá nhân hóa. Một nghiên cứu về phân tích doanh nghiệp năm 2020 cho thấy 94% doanh nghiệp xem dữ liệu và phân tích là cần thiết cho quá trình chuyển đổi và phát triển kỹ thuật số của họ, nhưng chỉ 30% có chiến lược dữ liệu rõ ràng.

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn bằng cách loại bỏ phỏng đoán khỏi chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị tối ưu từ ngân sách tiếp thị của công ty.

>> Tham khảo thêm: Entity Relationship Diagram là gì? Cách xây dựng mô hình ERD

Các mô hình Data Analyst phổ biến trong Digital Marketing 

Để lập kế hoạch, quản lý và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của mình, các nhà tiếp thị chuyên nghiệp sử dụng ba loại mô hình phân tích. 

• Mô tả: Dữ liệu lịch sử được thu thập từ các chiến dịch trước đó và thông tin này được sử dụng để cung cấp cái nhìn sâu sắc nhằm giúp lập kế hoạch chiến lược cho các chiến dịch trong tương lai.
• Dự đoán: Các mô hình phân tích dữ liệu này sử dụng thông tin chi tiết từ các chiến dịch tiếp thị trước đó để cố gắng dự đoán hành vi của khách hàng để công ty có thể phát triển chiến dịch được nhắm mục tiêu tốt hơn, có thông tin tốt hơn.
• Quy định : Các mô hình này thu thập dữ liệu từ tất cả các điểm tiếp xúc có sẵn, phân tích tác động của từng sáng kiến ​​của công ty và tương tác với khách hàng, để giúp tổ chức tạo ra các chiến dịch được nhắm mục tiêu cao có ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng.

Cùng với nhau, các mô hình phân tích này tạo thành một bức tranh hoàn chỉnh về hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và cách mỗi công ty có thể đạt được kết quả mong muốn một cách hiệu quả hơn.

>> Tham khảo thêm: Exploratory Data Analysis (EDA) là gì? Cách thực hiện quy trình EDA

Data Analyst được sử dụng như thế nào trong Digital Marketing?

Các nhà tiếp thị sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu một lượng lớn dữ liệu khách hàng, sử dụng những hiểu biết này để định hướng chiến lược sản phẩm, thương hiệu và chiến dịch tiếp thị của họ. 

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu phức tạp, các công ty có thể hiểu rõ hơn về thị trường và khách hàng của mình, điều này có thể dẫn đến các chiến thuật tiếp thị kỹ thuật số hiệu quả, tương tác với khách hàng được cá nhân hóa hơn, mức độ hài lòng của khách hàng cao hơn, hiệu quả cao hơn và lợi nhuận lớn hơn.

Bài viết trên đây đã chia sẻ cho bạn về mối liên kết giữa Data Analyst and Digital Marketing. Có thể thấy rằng, hai ngành này khi kết hợp với nhau sẽ cho ra kết quả vô cùng tốt cho doanh nghiệp. Nếu như bạn muốn trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp với mức thu nhập ấn tượng, đầu tiên bạn cần tìm hiểu kỹ ngành này, bao gồm nên học trường nào, lộ trình học như thế nào, các cơ hội nghề nghiệp ra sao,…. Tất cả những điều này sẽ được giải đáp nhanh chóng thông qua các chuyên gia Data Analyst giỏi và uy tín tại Askany. Hãy truy cập ngay ứng dụng để dễ dàng gặp gỡ các chuyên gia hơn.