KẾT NỐI VÀO HỆ THỐNG

Nhận bộ công cụ hỗ trợ A1-Gads cùng nhiều ưu đãi giúp tối ưu tài khoản Google Ads ngay khi kết nối vào hệ thống.

phan-tich-thuong-mai-dien-tu

[Ecommerce Analytics] Chương 4: Trực quan hóa, lập bảng điều khiển kỹ thuật số (dash board*) và báo cáo dữ liệu & phân tích thương mại điện tử

Bạn đọc có thể tìm hiểu chương 3 trước khi bắt đầu chương 4: Phương pháp và kĩ thuật phân tích thương mại điện tử

(*Dashboard có thể được hiểu là một bảng điều khiển kỹ thuật số (digital control), hay một giao diện số được dùng để thu thập và tổng hợp dữ liệu của toàn bộ tổ chức. Trong dashboard không chỉ cung cấp các dữ liệu chuyên sâu trong quá trình sản xuất kinh doanh, đồng thời nó còn đưa ra một cái nhìn tổng quát về năng suất của từng bộ phận, các xu hướng, các hoạt động, các chỉ số KPI (Key Performance Indicator – hay còn gọi là chỉ số đánh giá thực hiện công việc).

Một trong những hoạt động quan trọng nhất đối với một nhà phân tích là trình bày dữ liệu và phân tích. Ngay cả phân tích tốt nhất cũng không được sử dụng nếu nó không được trình bày đầy đủ, dễ hiểu kèm các đề xuất khả thi cho các bên liên quan.

Báo cáo, bảng điều khiển kỹ thuật số và các mô hình dữ liệu được sử dụng để:

• So sánh: so sánh dữ liệu để tìm ra điểm tương đồng và khác biệt. So sánh được thực hiện theo thời gian hoặc theo mặt hàng. Bạn có thể so sánh dữ liệu qua các khoảng thời gian hoặc so sánh hai hàng trong một báo cáo. Khi so sánh được thực hiện theo thời gian, chúng được thực hiện qua một hoặc nhiều giai đoạn bằng cách sử dụng dữ liệu theo chu kỳ hoặc không theo chu kỳ trên một hoặc nhiều thể loại. So sánh các mặt hàng có thể dựa trên một bối cảnh hoặc thước đo trên một hoặc nhiều thể loại có chứa một hoặc nhiều mặt hàng. Lưu ý rằng bạn có thể so sánh tỷ lệ chuyển đổi theo bối cảnh địa lý.

• Mối liên hệ: xem cách dữ liệu được kết nối hoặc có thể được kết nối để áp dụng cho một mục đích nhất định. Mối liên hệ có thể được hiển thị trên hai hoặc ba chiều và đôi khi nhiều chiều hơn. Ví dụ: mối liên hệ giữa thời gian phản hồi của máy chủ và tỷ lệ chuyển đổi theo ngày & theo thành phố.

• Phân phối: tần suất xuất hiện của các giá trị trên toàn bộ tập dữ liệu. Phân phối thường được phân tích qua một, hai hoặc ba chiều và một vài đến nhiều điểm dữ liệu. Ví dụ, giá trị trọn đời theo thành phố & theo khách hàng.

• Cấu tạo: các yếu tố hoặc thành phần của một tổng thể, có thể tĩnh, không thay đổi hoặc động và thay đổi theo thời gian. Khi các thành phần là động, chúng được kiểm tra qua một vài thời kỳ hoặc nhiều thời kỳ và được phân tích để cho thấy sự khác biệt tương đối và tuyệt đối. Cấu tạo tĩnh có thể cho thấy tổng số, tích lũy, thành phần… Ví dụ: doanh thu do tiếp thị tạo ra được cấu thành từ 43% tìm kiếm có trả phí và 57% tìm kiếm không phải trả phí.

Template So sánh hiệu quả quảng cáo giữa kênh Facebook và Google

Các báo cáo có thể hiển thị dữ liệu so sánh, hiển thị các mối liên hệ, làm sáng tỏ sự phân phối và xác định các thành phần. Người ta thường xem báo cáo là các bảng dữ liệu so sánh đơn giản nhiều mặt hàng, trên một hoặc nhiều thể loại theo một khía cạnh, ví dụ, tỷ lệ chuyển đổi theo ngày, giá trị đơn hàng trung bình theo loại khách hàng, v.v.

Các báo cáo thường cho thấy sự thay đổi theo thời gian và có thể chứa nhiều thứ nguyên, các danh mục khác nhau và mối liên hệ của vài biến. Một số báo cáo hiển thị các thành phần dữ liệu theo thời gian thay đổi qua các thời kỳ hoặc dưới dạng ảnh chụp nhanh dạng tĩnh (static snapshot).

Các báo cáo khác cung cấp dữ liệu về phân phối được truy vấn chéo theo nhiều chiều. Báo cáo có thể hiển thị tất cả những điều kể trên, nhưng rất ít khi các bên kinh doanh liên quan thực sự nghiên cứu kỹ các báo cáo, đó là lý do tại sao chúng bị hạn chế sử dụng trong phân tích. Báo cáo thường hiển thị dữ liệu. Các bên liên quan muốn xem các chủ đề chính, nổi bật, các mô hình, quan sát và các hiểu biết sâu sắc về thành phần, phân phối, mối quan hệ và so sánh. Họ muốn biết tất cả các yếu tố trên ảnh hưởng đến công việc của họ như thế nào và phải làm gì để cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Bảng điều khiển kỹ thuật số và các hình thức trực quan hóa dữ liệu cung cấp nhiều hơn những gì các bên liên quan yêu cầu để dễ dàng và nhanh chóng hiểu dữ liệu trong các báo cáo và sử dụng dữ liệu đó. Các nhà điều hành yêu thích bảng điều khiển và họ yêu thích chúng hơn khi các nhà phân tích nói với họ những chuyển động và thay đổi của dữ liệu có ý nghĩa gì trong bối cảnh kinh doanh.

Bằng cách xây dựng trực quan minh họa các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và các số liệu khác liên quan đến mục tiêu kinh doanh, người dùng cuối không còn cần phải xem báo cáo. Sau đó, nhóm phân tích có thể sử dụng bảng điều khiển và trực quan hóa để giúp tăng hiệu suất của doanh nghiệp. Bảng điều khiển có thể củng cố phân tích bằng văn bản và là nội dung cho bài thuyết trình.

Trực quan hóa dữ liệu có thể được dùng độc lập hoặc như một sự bổ sung cho phân tích, và cũng được sử dụng để tạo bảng điều khiển. Hai hoặc nhiều mô hình dữ liệu (hoặc một bảng dữ liệu) có thể được kết hợp để tạo ra các bảng điều khiển giúp các bên liên quan hiểu dữ liệu nhanh chóng và sâu sắc hơn:

• Sử dụng báo cáo cho công việc vận hành và các trường hợp khi cần xem xét dữ liệu cụ thể

• Sử dụng bảng điều khiển để báo cáo định kỳ, đặc biệt là với quản lý cấp cao, để làm nổi bật những thay đổi trong xu hướng và mô hình liên quan đến mục tiêu được đo bằng các chỉ số hiệu suất chính.

• Sử dụng trực quan hóa để bắt đầu khám phá dữ liệu phân tích, như là một bổ sung cho các báo cáo và bảng điều khiển, hoặc như là một kết quả chuyển giao cuối cùng.

Cảm ơn chị Đỗ Vũ Lưu Phương đã đồng hành cùng A1 Digihub để tạo ra những bản dịch quý giá về Ecommerce Analytics cho cộng đồng.