I. Phân tích dữ liệu doanh thu & kinh doanh (core)
- Phân tích toàn diện doanh số theo:
- Thời gian
- Dịch vụ/sản phẩm
- Kênh bán hàng
- Chi nhánh/cơ sở
- Theo dõi biến động doanh thu, xác định nguyên nhân cốt lõi
- Đánh giá hiệu quả kinh doanh và đề xuất hướng cải thiện
2. Phân tích chân dung & hành vi khách hàng
- Phân tích dữ liệu khách hàng:
- Phân khúc khách hàng
- Hành vi mua
- Tần suất, giá trị vòng đời (LTV)
- Xác định nhóm khách hàng mang lại giá trị cao
- Phát hiện insight phục vụ Marketing & chào bán sản phẩm
3. Đọc hiểu chỉ số & đề xuất dữ liệu/chỉ số mới
- Đọc hiểu và diễn giải các chỉ số hiện có theo góc nhìn kinh doanh
- Phát hiện các khoảng trống dữ liệu / chỉ số chưa có
- Đề xuất:
- Chỉ số mới
- Cách thu thập dữ liệu
- Hướng phân tích phù hợp mục tiêu kinh doanh
4. Xử lý dữ liệu & làm việc với code
- Xử lý, làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn
- Sử dụng SQL hoặc code (Python/R hoặc tương đương) để:
- Truy vấn dữ liệu
- Phân tích linh hoạt
- Hạn chế phụ thuộc thao tác thủ công
- Kiểm soát độ chính xác dữ liệu (yêu cầu cao về tính cẩn thận)
5. Báo cáo & hỗ trợ ra quyết định
- Xây dựng báo cáo và dashboard phục vụ Ban Điều Hành
- Trình bày số liệu rõ ràng, dễ hiểu cho người không chuyên data
- Đưa ra insight và khuyến nghị hành động cụ thể

