Hôm trước mình có dịp trao đổi với vài người bạn về cách sử dụng số liệu trong marketing và nên bắt đầu từ đâu, hoặc là “Đi học Data Analytics hả?”, “Học Power BI hả?”, “Học Looker hả?” .

Mình mới hỏi mấy bạn thử xem các bạn đang có dữ liệu gì và dùng chúng như thế nào. Hầu hết các bạn đều có Google Analytics và cách sử dụng khá giống nhau: biết đọc và phân tích được traffic, bounce rates, sources, engagement, conversion… căn bản. Tuy nhiên, các bạn đều chia sẻ rằng để phân tích sâu hơn thì việc tải xuống và xử lý dữ liệu quá tốn thời gian, khiến việc phân tích chuyên sâu này khó lặp lại hàng ngày.

Thế nên, nếu sếp bất chợt hỏi: “Doanh thu ở landing A so với landing B thế nào? Tương quan giữa năm nay và năm ngoái thì sao?”, bạn sẽ phải mất vài tiếng đồng hồ ngồi “vọc” để trả lời “What” trước khi đào sâu được đến “Why”.

Từ kinh nghiệm thực tế làm phân tích dữ liệu marketing, mình khuyên các bạn hãy thử bắt đầu với nguồn dữ liệu sẵn có và quen thuộc, như Google Analytics (GA4). Điều này giúp bạn nhận diện được cấp độ kỹ năng hiện tại của mình, từ đó có kế hoạch cải thiện các tập hợp kỹ năng liên quan để đạt tới cấp độ cao nhất. Khi đó, nền tảng kỹ năng xử lý dữ liệu và tư duy phân tích cũng sẽ tăng theo, và bạn có thể áp dụng những kỹ năng này vào các tập hợp dữ liệu khác (data set).

Việc nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu không chỉ giúp bạn trả lời câu hỏi của sếp nhanh hơn, mà còn mở ra cơ hội ra quyết định tốt hơn, tối ưu hiệu quả chiến dịch và gia tăng lợi nhuận rõ rệt.

Dưới đây, mình phân loại các cấp độ kỹ năng phân tích dữ liệu với GA4 để các bạn tiện đánh giá và có kế hoạch nâng cấp kỹ năng phù hợp:

CẤP ĐỘ 1 – “XEM”: MỚI BIẾT ĐỌC DỮ LIỆU

Ở cấp độ này, các marketer chủ yếu dùng giao diện mặc định của GA4 để xem các chỉ số cơ bản như:

• Số phiên, người dùng, nguồn traffic
• Sự kiện (event), conversion
• Xem báo cáo funnel, path trong phần Explore

Google cũng đã tích hợp một chút AI để gợi ý một số insight nổi bật, giúp bạn tiết kiệm thời gian tìm kiếm.

🔍 Case Study 1:

Bạn Thảo – làm content cho trang web về nha khoa. Mỗi tuần, Thảo vào GA xem traffic theo từng bài blog, đo hiệu quả nội dung kéo về từ organic/social. Khi thấy một bài có bounce rate cao, Thảo biết cần cải thiện CTA hoặc liên kết nội bộ.

⛔️ Hạn chế:

• Dashboard dựng sẵn nên giới hạn góc nhìn, thiếu linh hoạt.
• Mất nhiều thời gian khi muốn phân tích sâu insight, khó so sánh các giai đoạn hoặc nguồn khác nhau một cách nhanh chóng.
• Không thể kết hợp với dữ liệu bên ngoài như CRM hay chi phí quảng cáo để có cái nhìn tổng thể về hiệu quả kinh doanh.

📌 Kỹ năng cần học để ở cấp độ 1:

• Cách sử dụng phần Explore của GA4.
• Hiểu rõ các chỉ số trong GA4 và ý nghĩa của chúng.
• Làm quen với tư duy phân tích insight, không chỉ đơn thuần là “xem chỉ số” mà còn đặt câu hỏi “tại sao” và “làm thế nào”.

🟡 CẤP ĐỘ 2 – “KHÁM PHÁ”: BẮT ĐẦU TỰ DO VỚI DỮ LIỆU

Bạn đã biết dùng Looker Studio, Power BI hoặc Tableau để:

• Tập trung (Centralize) các báo cáo về một chỗ để tiện cho việc quản lý hiệu suất, review và báo cáo, đặc biệt nếu doanh nghiệp của bạn có nhiều website hoặc ứng dụng.
• Tạo Dashboard (báo cáo tự động) với khả năng cập nhật từ near-time (gần thời gian thực) đến real-time (thời gian thực), giúp trình bày với sếp/khách hàng và tiết kiệm rất nhiều thời gian làm báo cáo thủ công.
• Bạn cũng có thể kết hợp (blend) nhiều nguồn dữ liệu như Google Ads, Facebook Ads, CRM đơn giản – từ đó có cái nhìn tổng quan hơn về hành trình khách hàng và hiệu quả đa kênh.

🔍 Case Study 2:

Anh Dũng – leader marketing trong lĩnh vực fitness. Anh dùng Looker Studio để tạo một dashboard thể hiện hiệu suất landing page từ nhiều kênh (Google Ads, Facebook, Tiktok, Zalo, email, CRM…). Nhờ dashboard đó, team tiết kiệm 10 tiếng làm báo cáo/tháng. Đồng thời, anh nhận thấy 1.000 lượt đăng ký (lead) nhưng chỉ chốt được 80 khách hàng mới. Tỷ lệ chuyển đổi thấp ở bước tư vấn sale, thông thường thì các marketing leader khác sẽ chuyển sang tìm hiểu cải thiện sale. Tuy nhiên, anh kiểm tra thêm ở các chiều (dimension) khác nhau như: loại thiết bị (điện thoại/máy tính), nguồn traffic (quảng cáo Facebook, Google Search, email), vị trí địa lý của người dùng, kết hợp với kết quả chuyển đổi từ trong CRM. Anh Dũng nhận ra rằng lead thu thập từ thiết bị di động thì cao hơn máy tính, tuy nhiên nguồn từ kênh Tiktok mang về lượt lead cao nhưng tỉ lệ chuyển đổi rất thấp, trong khi đó kênh Zalo thì tỉ lệ chuyển đổi tăng gấp đôi Tiktok. Insight này giúp anh Dũng nhanh chóng điều chỉnh chiến lược phân bổ ngân sách, tối ưu hiệu quả chuyển đổi.

⛔️ Hạn chế:

• Kết nối trực tiếp từ GA sang công cụ trực quan hóa dữ liệu (visualization tool) không lưu lại dữ liệu theo thời gian (no snapshot) một cách tự động, điều này gây khó khăn khi cần phân tích xu hướng dài hạn hoặc làm việc với dữ liệu lịch sử lớn.
• Khó phân tích theo giai đoạn tùy chỉnh hoặc xử lý các tập dữ liệu cực lớn.
• Không thể “truy vấn sâu” hoặc viết logic phân tích nâng cao hiệu suất chuyển đổi.

📌 Kỹ năng cần học để đến Cấp độ 2:

• Cách kết nối GA4 vào các công cụ trực quan hóa dữ liệu visualization như: Power BI, Looker Studio.
• Các thao tác cơ bản sử dụng trong công cụ visualization: thiết kế biểu đồ, kết hợp dữ liệu (blend data), kiểm soát dữ liệu (data control)…
• Nâng cao tư duy phân tích và kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling) để biến các con số khô khan thành câu chuyện có ý nghĩa cho doanh nghiệp.

🔴 CẤP ĐỘ 3 – “CHIẾN THẦN”: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHUYÊN SÂU

Ở cấp độ này, bạn:

• Kết nối GA4 với BigQuery – biến data thành bản sao lưu hàng ngày
• Viết SQL để truy vấn dữ liệu linh hoạt (gộp CRM, e-commerce, quảng cáo…)
• Xử lý & làm sạch data ngay tại warehouse
• Đẩy data đã xử lý ngược về Looker Studio/Power BI để visualize

Bạn giải quyết được gần như mọi bài toán phân tích dữ liệu marketing.

🔍 Case Study 3:

Chị Linh – growth lead tại một app đặt lịch làm đẹp.

Chị kết hợp dữ liệu GA4, chi phí từ các chiến dịch marketing, CRM và đơn hàng e-commerce → xây được mô hình phân bổ ngân sách theo kênh.

Nhờ insight: “Khách từ kênh Facebook có LTV (giá trị trọn đời) cao hơn 25% nhưng chi phí thấp hơn”, chị reallocate ngân sách giúp ROAS tăng 40% sau 2 tháng.

✨ Vì sao mình khuyên dùng Big Query:

• BigQuery miễn phí 10TB/tháng
• Looker Studio bản thường cũng đủ dùng
• Gemini tích hợp trong BigQuery giúp bạn viết SQL nhanh hơn

📌 Kỹ năng cần học để đến Cấp độ 3:

• SQL cơ bản (SELECT, JOIN, GROUP BY…)
• Kiến trúc dữ liệu marketing
• Cách lên lộ trình ETL (Extract – Transform – Load) & xây Data Warehouse cơ bản cho người làm Marketing
• Nâng cao tư duy phân tích với các model: co-hort analysis, CLV, RFM, …

Là một người làm marketing không có background code, mình cũng từng bắt đầu từ việc chỉ xem report đơn giản. Nhưng nhờ liên tục nâng cao kỹ năng & thực hành, mình đã “tiến hóa” đến cấp độ 3 – và bạn cũng có thể!

Hiện tại, mình đang tổng hợp tài liệu và kiến thức thành một lộ trình 1 – 2 tuần giúp các bạn có thể từng bước đạt cấp độ 3. Nếu bạn quan tâm, thì có thể đăng ký nhận bản tin miễn phí “From Insights To Impacts” vào thứ Năm hàng tuần nhé!

Cảm ơn bạn đã đăng ký, blog sẽ ngay lập tức gửi thư xác nhận về email của bạn, hãy kiểm tra hộp thư và “Xác nhận”/ “Confirm” để đảm bảo nhận được bản tin bạn nhé! Hẹn gặp bạn vào thứ Năm hàng tuần.