Chúng ta đang sống trong thời đại mà dữ liệu trở thành tài nguyên vô cùng quý giá, hữu ích cho đa ngành nghề, lĩnh vực. Vì vậy, ngành phân tích dữ liệu cũng được chú trọng và phổ biến hơn. Vậy, để hiểu rõ Analytics là gì và cách sử dụng công cụ Google Analytics thì bạn hãy đọc tiếp bài viết này nhé!
I. Analytics là gì?
1. Định nghĩa Analytics
Analytics trong tiếng Việt có nghĩa là phân tích, đây là quá trình khám phá, diễn giải, truyền đạt những thông tin quan trọng từ dữ liệu. Việc phân tích giúp chúng ta phát hiện ra những insight và dữ liệu có ý nghĩa mà chúng ta khó có thể tự phát hiện ra.
2. Lịch sử hình thành Analytics
Năm 1785, William Playfair đưa ra khái niệm về biểu đồ thanh, đây là một trong những tính năng trực quan hóa dữ liệu cơ bản và được sử dụng rộng rãi. Năm 1890, Herman Hollerith đã phát minh ra “máy lập bảng”, máy ghi dữ liệu trên thẻ đục lỗ. Điều này cho phép dữ liệu được phân tích nhanh hơn, do đó đẩy nhanh quá trình kiểm đếm của Điều tra dân số Hoa Kỳ từ bảy năm chỉ còn 18 tháng. Đến những năm 1970 – 1980 là sự ra đời của cơ sở dữ liệu quan hệ (RDB) và phần mềm Ngôn ngữ truy vấn chuẩn (SQL) ngoại suy dữ liệu để phân tích theo yêu cầu. Vào cuối những năm 1980, William H. Inmon đề xuất khái niệm về một “data warehouse (kho dữ liệu)” nơi thông tin có thể được truy cập nhanh chóng và lặp đi lặp lại. Vào những năm 1990, khái niệm khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp phân tích và khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu cực lớn.
Các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu đã đổ xô sang các ngôn ngữ lập trình như R và Python để phát triển các thuật toán học máy, làm việc với các bộ dữ liệu lớn và tạo hình ảnh trực quan dữ liệu phức tạp. Vào những năm 2000, những đổi mới trong tìm kiếm trên web đã cho phép phát triển MapReduce, Apache Hadoop và Apache Cassandra để giúp khám phá, chuẩn bị và trình bày thông tin.
Tin tuyển dụng có thể bạn quan tâm – việc làm IT:
– Tuyển dụng Software Developer
– Nhân viên IT Phân tích nghiệp vụ (BA)
– Nhân viên IT Triển khai nội bộ
II. Data Analytics là gì?
1. Định nghĩa Data Analytics
Data Analytics có nghĩa là phân tích dữ liệu, bao gồm quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu.Mục tiêu của Data Analytics là khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Có một số phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu thông dụng nhưng tùy vào từng ngành nghề và mục đích sử dụng để các nhà phân tích lựa chọn phương pháp phù hợp.
2. Một số thuật ngữ của Data Analytics
– Data visualization (trực quan hóa): Trình bày thông tin bằng đồ thị hay hình ảnh để minh họa rõ ràng, hấp dẫn các xu hướng và kiểu mẫu. Kỹ năng này rất quan trọng khi các nhà phân tích phải trình bày những kết luận quan trọng của họ với cấp trên.
– Exploratory data analysis (phân tích dữ liệu thăm dò): Là cách tiếp cận để giải thích dữ liệu dựa vào nhiều đồ thị thống kê, khuyến khích testing và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.
– Data model: Là cách tổ chức, sắp xếp các phần tử của tập dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau tạo ra các mô hình trực quan.
– Analytical database: Là phần mềm bảo trì và giúp thao tác với dữ liệu dễ dàng hơn.
– Data cleaning/data cleansing: Là hoạt động tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác, bị lỗi hoặc không liên quan. Làm sạch dữ liệu thường là bước đầu tiên của quá trình phân tích.
III. Phân biệt Data Analytics và Data Analysis
Về cơ bản, sự khác biệt chính giữa Data Analytics và Data Analysis là về quy mô, Data Analytics là một thuật ngữ rộng hơn còn Data Analysis chỉ là một thành phần phụ. Data Analytics là một ngành khoa học hoặc kỷ luật tổng thể bao gồm việc quản lý toàn bộ dữ liệu.
Điều này không chỉ bao gồm phân tích mà còn thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu và tất cả các công cụ và kỹ thuật được sử dụng. Còn Data Analysis đề cập đến quá trình kiểm tra, chuyển đổi và sắp xếp một tập dữ liệu nhất định theo những cách cụ thể để nghiên cứu các phần riêng lẻ của nó và trích xuất thông tin hữu ích.
IV. Lợi ích Data Analytics trong kinh doanh
1. Tăng độ chính xác khi ra quyết định
Phân tích dữ liệu một cách kỹ càng có thể giúp nhà kinh doanh có một nền tảng vững chắc cho các quyết định quan trọng của mình, loại bỏ sự suy đoán chủ quan khi đề xuất kế hoạch. Ngoài ra, quá trình này còn giúp bạn có cái nhìn chi tiết, hiểu rõ vấn đề khách hàng đang gặp phải để đưa ra các quyết định cải tiến chương trình, kế hoạch thích hợp. Với sự phát triển của công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại, bạn có thể liên tục thu thập và phân tích các dữ liệu mới, cập nhật các thông tin mới nhất trong thời gian thực.
2. Giúp chiến dịch Marketing hiệu quả hơn
Một chiến dịch Marketing thành công và hiệu quả luôn bắt đầu từ việc thấu hiểu khách hàng mục tiêu. Và Data Analytics đóng vai trò quan trọng giúp Marketer thu thập, phân tích dữ liệu khách hàng nhằm tìm ra insight, hiểu rõ nhu cầu, hành vi người truy cập để đề xuất các chiến dịch Marketing đánh đúng tâm lý đối tượng mục tiêu. Hiện nay cũng có nhiều công cụ Data Analytics có thể giúp bạn thu thập được insight và giúp bạn biết được nhóm đối tượng nào sẽ tương tác với các chiến dịch và có khả năng chuyển đổi cao.
3. Nâng cao dịch vụ khách hàng tốt hơn
Nhờ phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ về nhu cầu của khách hàng để phục vụ khách hàng bằng các dịch vụ thiết thực hơn, làm tăng mối quan hệ tốt với khách hàng. Ngoài ra, các công cụ Data Analytics hiện đại cũng có thể cá nhân hóa thông tin, hiển thị các giao diện phù hợp cho từng nhóm khách hàng trong phễu phân loại hành vi.
4. Quy trình hoạt động hiệu quả hơn
Data analytics giúp bạn dễ dàng sắp xếp các quy trình hoạt động, tiết kiệm chi phí và tối ưu kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Khi bạn đã biết khách hàng mong muốn gì, thì bạn sẽ tiết kiệm nhiều thời gian hơn trong việc thiết kế quảng cáo phù hợp với đối tượng khách hàng của mình.
V. Các loại Data Analytics – phân tích dữ liệu
– Descriptive Analysis (phân tích mô tả): phân tích mô tả giúp tóm tắt các bộ dữ liệu lớn để mô tả kết quả cho các bên liên quan. Bằng cách phát triển bộ chỉ số đánh giá hiệu suất công việc (KPI), lợi tức đầu tư (ROI), các thước đo chuyên biệt được phát triển để theo dõi hiệu suất, sự thành công hay thất bại trong các ngành cụ thể. Quá trình này yêu cầu thu thập dữ liệu liên quan, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết cần thiết về hiệu suất trong quá khứ.
– Predictive Analysis (phân tích dự đoán): phân tích dự đoán giúp trả lời các câu hỏi về những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Các kỹ thuật này sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng và xác định xem chúng có khả năng tái diễn hay không. Các công cụ phân tích dự đoán cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về những gì có thể xảy ra trong tương lai và các kỹ thuật của nó bao gồm nhiều kỹ thuật thống kê và học máy, chẳng hạn như: mạng nơ-ron, cây quyết định và hồi quy.
– Diagnostic Analysis (phân tích chẩn đoán): phân tích chẩn đoán giúp trả lời các câu hỏi về lý do tại sao sự việc lại xảy ra. Các kỹ thuật này bổ sung cho các phân tích mô tả cơ bản, từ những phát hiện của phân tích mô tả, ta có thể đào sâu hơn để tìm ra nguyên nhân. Các chỉ số hiệu suất được nghiên cứu thêm để tìm ra lý do tại sao chúng trở nên tốt hơn hoặc kém đi. Quy trình này thường gồm ba bước: Xác định các điểm bất thường trong dữ liệu, thu thập dữ liệu liên quan đến những điểm bất thường này và sử dụng các kỹ thuật thống kê để tìm các mối quan hệ và xu hướng giải thích những bất thường này.
– Prescriptive Analysis (phân tích đề xuất): phân tích đề xuất giúp trả lời các câu hỏi về những gì bạn nên làm. Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích dự đoán, bạn có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt khi đối mặt với sự không chắc chắn. Kỹ thuật phân tích đề xuất dựa trên các chiến lược học máy, khoa học máy tính, toán học. Bằng cách phân tích các quyết định và sự kiện trong quá khứ, bạn có thể ước tính khả năng xảy ra các kết quả khác nhau.
VI. Quy trình phân tích dữ liệu
– Data Requirement (Yêu cầu dữ liệu): việc đầu tiên cần làm là chúng ta cần phải biết loại dữ liệu cần thiết cho công việc hoặc vấn đề cần phân tích. Ví dụ, nếu bạn muốn biết tỷ lệ chuyển đổi mua hàng thì cần biết tổng số người dùng truy cập và tổng số người thực hiện hành động mua hàng.
– Data Collection (Thu thập dữ liệu): sau khi đã biết được loại dữ liệu cần thiết, chúng ta sẽ phải thu thập dữ liệu bằng nhiều phương pháp khác nhau. Dữ liệu thu thập cần có độ chính xác cao, không bị lỗi. Nếu dữ liệu được thu thập không chính xác thì kết luận rút ra cũng sẽ bị sai với thực tế.
– Data Processing (Xử lý dữ liệu): dữ liệu thô sau khi được thu thập về sẽ cần phải sắp xếp, phân bố một cách khoa học. Bạn có thể sắp xếp dữ liệu trong excel theo hàng và cột.
– Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu): vì không phải tất cả dữ liệu đều hữu ích mà có một số dữ liệu sẽ bị lỗi. Do đó, ở giai đoạn này, dữ liệu được làm sạch, sửa hoặc xóa các lỗi. Để kết quả được chính xác thì cần phải xử lý thật kỹ bước này.
– Data Analysis (Phân tích dữ liệu): đây có thể nói là bước cần dùng não nhiều nhất vì bạn phải dựa vào dữ liệu được phân tích để đưa ra kết luận. Bạn có thể dùng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để trực quan hóa dữ liệu, phân tích tương quan và hồi quy.
– Communication: Sau khi hoàn thành phân tích dữ liệu, bạn cần chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích, đơn giản hóa dưới dạng biểu đồ, bảng hoặc đồ thị để diễn giải, thuyết trình, trao đổi, giao tiếp,… cho các bên cần sử dụng kết quả phân tích như các nhà lãnh đạo, giám đốc, trưởng dự án,…
VII. Tìm hiểu về công cụ Google Analytics
1. Google Analytics là gì?
Google Analytics là công cụ được phát triển bởi Google với mục đích giúp các quản trị viên website dễ dàng quản lý tình trạng website của mình và đề xuất giải pháp cải thiện, phát triển hiệu quả. Google Analytics hoạt động bằng cách tự động theo dõi, đo lường, phân tích và báo cáo số liệu về lượt truy cập của website. Số liệu cung cấp từ công cụ này được Google cam kết là hoàn toàn chính xác.
2. Lợi ích khi sử dụng Google Analytics
Google Analytics giúp người dùng nhìn được bức tranh toàn diện về dữ liệu, thấy được cách dữ liệu hoạt động và khám phá ra các insight độc đáo mà chỉ Google mới có thể cung cấp. Công cụ này còn giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi nhờ có tính năng đồng bộ hóa dữ liệu Insights với các công cụ quảng cáo, giúp việc tiếp cận khách hàng tiềm năng chính xác và hiệu quả hơn. Nói chung, Google Analytics giúp người dùng khai thác tối đa dữ liệu, đem lại lợi ích lớn cho những doanh nghiệp, cửa hàng sử dụng website cho việc bán hàng
3. Những tính năng hữu ích từ Google Analytics
– Phân tích dữ liệu thông minh: cho phép nhiều người cộng tác, có thể truy cập nhanh chóng, sử dụng dữ liệu chung trong việc phân tích. Analytics tự động phân tích và cung cấp Insights về từ khóa, xu hướng mới từ chính dữ liệu của bạn. Ngoài ra nó còn có thể kết nối, tích hợp với các công cụ khác của Google như Smart Goals, Smart Lists và Session Quality,…
– Đa dạng các loại báo cáo: Analytics cung cấp nhiều loại báo cáo giúp cho việc phân tích được toàn diện hơn. Báo cáo người dùng cung cấp thông tin tổng quát về người truy cập website như hoạt động người dùng, tần suất, giá trị vòng đời. Báo cáo hành vi phân tích hoạt động của người dùng trên website, lý do thực hiện hành động đó. Báo cáo chuyển đổi cho biết hiệu quả hoạt động của các kênh Marketing và chi tiết các thao tác chi tiết tại từng kênh đó. Báo cáo thời gian thực thể hiện hành vi, hoạt động ngay tại thời điểm hiện tại.
– Cá nhân hóa dữ liệu và giao diện: Google Analytics có thể truy cập dữ liệu lịch sử của người dùng và cá nhân hóa dữ liệu, sắp xếp người dùng vào phễu đa kênh và phễu mua hàng tương ứng. Đồng thời hiển thị giao diện với các thành phần khác nhau đối với từng đối tượng.
– Thu nhập và quản lý dữ liệu: Google Analytics giúp hệ thống, tổ chức dữ liệu một cách hệ thống, khoa học bằng các tính năng tích hợp API, quản lý tag, tùy chỉnh biến số. Ngoài ra, bạn còn có thể nhập dữ liệu từ nguồn bên ngoài, kết hợp với bộ dữ liệu có sẵn.
– Xử lý dữ liệu: Analytics phân tích và đưa ra dữ liệu nhân khẩu học cơ bản của người dùng như độ tuổi, giới tính, khu vực sống. Bên cạnh đó, phân tích liên tục insight của người dùng, doanh nghiệp, nhắc nhở các lỗi dữ liệu, sai lệch kết quả, giúp bạn phát hiện tiềm năng, cơ hội phát triển cũng như các nguy cơ một cách sớm nhất.
– Tích hợp công cụ: Google Analytics có khả năng tích hợp tốt với nhiều công cụ khác vừa hiệu quả, vừa tiết kiệm thời gian phân tích. Một số công cụ phổ biến là: Google Ads, Google Adsense, SalesForce, Google Search Console.
4. Các chỉ số quan trọng theo dõi bằng Google Analytics
– Người dùng (User): là người truy cập mạng máy tính, mỗi User có một địa chỉ ID riêng biệt. Tổng số lượng người dùng truy cập website trong một khoảng thời gian nhất định gọi là chỉ số traffic.
– Phiên truy cập (Session): là một chuỗi hành động, thao tác mà người dùng thực hiện tương tác với website trong một lần truy cập. Session bắt đầu tính từ khi người dùng truy cập website và kết thúc khi sau 30 phút mà không có tương tác nào, hoặc khi người dùng đóng trình duyệt, truy cập website khác mà không quay lại sau 30 phút.
– Thời gian trung bình của phiên: cho biết thời lượng trung bình người dùng truy cập website trong một phiên, được tính bằng tổng thời lượng của tất cả các phiên trên tổng số phiên.
– Số trang/phiên: cho biết số lượng trang trung bình một người dùng truy cập trong một phiên.
– Số lần xem trang (Pageview): là tổng số lần trang web được xem bởi tất cả người dùng. Chỉ cần người dùng truy cập vào trang, có thể không có tương tác hoặc thoát ra ngay thì vẫn được tính là 1 lần xem trang.
– Tỷ lệ thoát (Bounce Rate): là tỷ lệ người dùng truy cập website và thoát ra mà không có bất kỳ tương tác nào (số phiên trang đơn). Tỷ lệ thoát càng cao càng cho thấy website không cung cấp những thông tin hữu ích, hấp dẫn cho người dùng. Do đó không được Google đánh giá cao.
– Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate): gồm có tỷ lệ chuyển đổi từ người truy cập thành khách hàng, khách hàng tiềm năng hoặc tỷ lệ thực hiện hành động cụ thể trên website.
Xem thêm:
>> Data Analyst là gì? Yếu tố cần để trở thành một Data Analyst giỏi
>> Business Analyst (BA) là gì? Các ngành đào tạo Business Analyst
>> Data Science là gì? Tố chất để trở thành Data Scientist chuyên nghiệp
Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Analytics hay Data Analytics và giúp bạn sử dụng công cụ Google Analytics một cách hiệu quả. Hãy để lại bình luận và chia sẻ bài viết nếu thấy nó hữu ích nhé!
Nguồn tham khảo: https://vi.wikipedia.org/wiki/Phân_tích_dữ_liệu_(Analytics)
