DMA. Chương 4. Phân tích dữ liệu web (Web analytics).pptx

DMA. Chương 4. Phân tích dữ liệu web (Web analytics).pptx

1. Chương 4: Phân tích dữ liệu web GV: TS. Lê Phạm Khánh Hoà & TS. Nguyễn Hoàng Linh Khoa Marketing – Trường Kinh doanh – Đại học K i nh tế quốc dân

2. Kết cấu của học phần Chương Tên chương Bài tập thực hành Số buổi 1 Tổng quan về phân tích dữ liệu số (Introduction to Digital Marketing Analytics) 1 2 Chiến lược phân tích và quản lý dữ liệu (Data Strategy) Case Study 1 3 Chuẩn bị và thu thập dữ liệu (Digital data readiness) Google BigQuery Google Cloud Platform 2 4 Phân tích dữ liệu web (Web analytics) Google Analytics 3 5 Phân tích dữ liệu mạng xã hội (Social media analytics) Social Sprout 3 DỰ ÁN CÁ NHÂN (LÀM Ở NHÀ) 6 Trình bày kết quả phân tích dữ liệu số (Digital visualization) Looker Studio Google Sheet 2 7 Ý nghĩa và giải pháp từ phân tích (Digital action) 1   TRÌNH BÀY DỰ ÁN NHÓM 2

3. Nội dung

4. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) Các thuật ngữ Metrics v.s Dimension Hit, event, conversion Session Source/medium …

5. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) hệ sinh thái Hệ sinh thái bên ngoài (external ecosystem): khách hàng, đối tác, người cung cấp dữ liệu Hệ sinh thái mở rộng (extended ecosystem): các cá nhân, nhóm và hệ thống định hướng cho các dự án phân tích và phối hợp với nhóm chính, họ cung cấp dữ liệu và sử dụng kết quả (thường là các bộ phận, phòng ban của tổ chức) Hệ sinh thái cốt lõi (core ecosystem): các cá nhân và công nghệ tạo nên dữ liệu cần thiết, phân tích để tìm ra hiểu biết sâu sắc (insight) từ đó đề xuất các hành động nhằm đạt được kết quả kinh doanh.

6. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) hệ sinh thái

7. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) hệ sinh thái

8. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) Các kỹ thuật Phân tích hành trình người dùng website (user journey analysis): dựa trên các điểm tiếp xúc/chạm (touchpoints) thông qua theo dõi (tracking) và phân tích các tương tác, hành vi, con đường chuyển đổi (conversion path) của người dùng trên các kênh và thiết bị khác nhau như website, mobile apps, mạng xã hội, thậm chí tương tác ngoại tuyến (offline) từ đó tối ưu trải nghiệm của người dùng và nhận diện những khía cạnh, vấn đề cần cải thiện .

9. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) Các kỹ thuật Phân đoạn thị trường (customer segmentation) và cá nhân hoá (personalization): phân tích web có thể phân chia người ghé thăm web thành các nhóm tách biệt dựa trên hành vi, sở thích và thông tin nhân khẩu. Trên cơ sở đó, tổ chức có thể cung cấp các trải nghiệm cá nhân hoá, các chiến dịch marketing hướng mục tiêu và các sản phẩm được tuỳ biến (customized product). Mục đích là cung cấp các nội dung được “may đo” đáp ứng nhu cầu người dùng, tăng tương tác và chuyển đổi.

10. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) Các kỹ thuật Mô hình quy gán (cross-channel attribution): phân tích tác động của các kênh/hoạt động marketing, điểm tiếp xúc, khác nhau tới chuyển đổi qua đó hiểu được đóng góp của từng kênh với hành trình khách hàng và phân bổ nỗ lực một cách hiệu quả.

11. Giới thiệu về phân tích web (web analytics) Các kỹ thuật Phân tích nâng cao (advanced analytics techniques) Phân tích thời gian thực (real-time analytics) Phân tích giọng nói và điện thoại (voice and mobile analytics)

12. các nhóm hữu quan trong phân tích web

13. các nhóm hữu quan trong phân tích web Account – Property – Display/view

14. Quy trình phân tích web

15. Quy trình phân tích web Từ phân tích web đến hiểu biết sâu sắc về hoạt động kinh doanh

16. Quy trình phân tích web Vòng tròn cải thiện trong phân tích

17. KPI trong phân tích web KBR v.s KPI

18. KPI trong phân tích web KBR v.s KPI theo ngành

19. KPI trong phân tích web KBR v.s KPI theo kênh

20. KPI trong phân tích web tham khảo metrics của ga4

21. Thiết lập mục đích và chuyển đổi Mục đích (goals) có thể là các KPIs. Chúng cần được thiết lập trước khi tiến hành theo dõi và phân tích web. Mục đích theo một số ngành: Bán lẻ: xem sản phẩm, checkout, mua Truyền thông: subscription, xem trang, xem video Tài chính: cài đặt, nộp form

22. Thiết lập mục đích và chuyển đổi định nghĩa 1 kpi tốt

23. Phân đoạn (segmentation) trong phân tích web Các nền tảng phân tích web chia người tới trang (visitors) thành các nhóm khác nhau, gọi là các phân đoạn/đoạn (segment). Các đoạn (segments) bao gồm nhiều kiểu dữ liệu hoặc kết hợp của nhiều kiểu dữ liệu (demographics, visiting patterns, abandonment, persona/user type, interest level, industry, conversion, changing activity, content viewed, platform/device, day/time) Phân đoạn xuất hiện trong nhiều hình thức báo cáo khác nhau của GA4: comparision, explorations, filters

24. Phân đoạn (segmentation) trong phân tích web comparisions – segments – audiences Comparisions sử dụng trong các báo cáo tiêu chuẩn của GA4 Segments sử dụng trong công cụ Explore (một phần của GA4) Audiences được xác định trong panel Admin của GA4 (không được hồi tố, chỉ bắt đầu được đo lường từ thời điểm xác định audience). Liên quan đến chủ đề rộng hơn trong GA4 – audience building.

25. Mô hình quy gán (attribution modelling) Khi người dùng đến website từ nhiều nguồn (điểm tiếp xúc) khác nhau, tiếp cận với nhiều hoạt động marketing khác nhau, vấn đề đặt ra là làm thế nào để xác định trọng số của các điểm tiếp xúc, các kênh truyền thông giúp người làm marketing ra quyết định về việc đầu tư nhiều hơn cho hoạt động nào hiệu quả. Mô hình quy gán là một giải pháp.

26. Mô hình quy gán (attribution modelling)