Điều gì làm nên một dự án Kickstarter thành công? Câu trả lời từ báo cáo Power BI của Thành Long & Phương Khanh

“Điều gì thực sự quyết định thành bại của một dự án trên Kickstarter – mức vốn kêu gọi, danh mục dự án, thời gian chạy chiến dịch hay thậm chí chỉ là một từ khóa trong tên?”

Đó là câu hỏi mà Nguyễn Thành Long – sinh viên IT – và Lê Phương Khanh – sinh viên Quản trị Kinh doanh – đã tự đặt ra khi bắt đầu dự án Power BI cuối khóa tại Datapot. Muốn thử sức với một đề tài hoàn toàn mới lạ so với chuyên môn, hai cựu học viên lớp PL300 – 145 chọn phân tích dữ liệu Kickstarter để khám phá những “quy luật ngầm” phía sau thành công của một dự án gọi vốn cộng đồng.

Thay vì nhìn các chỉ số một cách rời rạc, Long và Khanh tiếp cận dự án theo tư duy phân tích dữ liệu bài bản: làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng mô hình quan hệ và trực quan hóa trên Power BI. Bằng việc phân tích các yếu tố như goal (mục tiêu gọi vốn), số tiền pledge, category, quốc gia, thời gian chạy campaign, mùa phát động, và từ khóa trong tiêu đề, hai bạn đã biến bộ dữ liệu lớn và phức tạp thành một câu chuyện rõ ràng về cách creator tối ưu chiến dịch và gia tăng cơ hội thành công trên Kickstarter.

Mục lục

1 Thông tin của dự án Power BI
2 Hành trình xây dựng báo cáo Power BI
3 Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Long & Khanh
4 Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Long và Khanh?
5 Điều học viên tâm đắc nhất trong quá trình học:
6 Kết nối thêm với chúng mình

Thông tin của dự án Power BI

Học viên: Nguyễn Thành Long & Lê Phương Khanh
Lớp: PL-300
Khoá: K145
Chủ đề dự án: KickStarter Platform Analysis

Giới thiệu Dataset

Bộ dữ liệu Kickstarter mà Long và Khanh sử dụng là một tập dữ liệu lớn, ghi nhận hơn 378.000 dự án được khởi chạy trên nền tảng Kickstarter trong giai đoạn 2009–2018. Dataset bao gồm nhiều bảng thông tin chính như:

Kickstarter: Thông tin chi tiết từng dự án (mục tiêu gọi vốn, số tiền pledge, quốc gia, thời gian launch & deadline, trạng thái thành công/ thất bại, main category…).
ExchangeCurrency: Thông tin quy đổi tiền tệ giúp chuẩn hóa pledges giữa các quốc gia.
Date: Phân cấp ngày – tháng – năm phục vụ phân tích theo thời gian.
Word Frequency: Ghi nhận mức độ xuất hiện của các từ khóa trong mô tả dự án nhằm phục vụ phần Word Analysis.
Fact: Chứa các chỉ số KPI được tính toán như %growth, success rate, target investment, backers per project…

Đây là bộ dữ liệu có cấu trúc đa chiều, bao quát từ danh mục ngành, khu vực địa lý, thời gian chạy chiến dịch cho tới hành vi backers – tạo điều kiện để phân tích toàn diện về hiệu quả gọi vốn của từng loại dự án.

Mục tiêu của dự án

Mục tiêu của dự án KickStarter Platform Analysis là:

Xác định các yếu tố cốt lõi quyết định một dự án Kickstarter thành công, bao gồm: ngành, quốc gia, mức mục tiêu gọi vốn, thời gian launch, mô tả dự án và hành vi của backers.
Xây dựng hệ thống KPI đánh giá hiệu quả gọi vốn như success rate, median pledge, average pledged per backer, YoY growth…
Khám phá mô hình hành vi qua phân tích theo thời gian, khu vực, thể loại và mật độ từ khóa trong phần mô tả dự án.
Đưa ra gợi ý chiến lược cho nhà sáng tạo (creator) về cách tối ưu hóa khả năng thành công trên Kickstarter.

Power BI Report

Bản report của Long và Khanh được thiết kế gồm 5 phần chính, mỗi phần cung cấp một góc nhìn quan trọng về hoạt động gây quỹ trên Kickstarter:

Overview – Toàn cảnh số lượng dự án, mức độ đầu tư USD, backers, KPI và success rate theo năm.
Project Details – Phân tích sâu theo ngành (main_category): success rate, median goal, median pledge, hành vi backers…
Market Details – So sánh theo khu vực và quốc gia: số lượng dự án, mức độ hào phóng của backers, tỷ lệ thành công theo từng market.
Time Details – Phân tích thời điểm launch, độ dài chiến dịch và tỷ lệ thành công theo seasonality.
Word Analysis – Khai thác từ khóa (keyword frequency) để tìm hiểu mối liên hệ giữa ngôn từ mô tả dự án và khả năng thành công.

Dưới đây là bản report trên Power BI của học viên:

Bài showcase trên đây là sản phẩm thực hành của học viên sau khóa học Power BI tại Datapot. Bài làm vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và có thể được nâng cấp thêm về mặt chuyên môn. Tuy vậy, sản phẩm đã thể hiện được khả năng vận dụng kiến thức vào thực tế và là một bước tiến đáng ghi nhận trong hành trình học tập.

Bạn có thể tham khảo cách lên bố cục, triển khai insight và xử lý nội dung trong bài để lấy cảm hứng cho báo cáo hoặc sản phẩm dữ liệu sắp tới của mình.

Hành trình xây dựng báo cáo Power BI

Trong quá trình thực hiện dự án KickStarter Platform Analysis, Thành Long và Phương Khanh bắt đầu bằng việc làm sạch toàn bộ dữ liệu, chuẩn hóa các trường thông tin và xây dựng mô hình dữ liệu cho hơn 378.000 dự án trên Kickstarter. Đây là bước quan trọng giúp hai bạn hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và đảm bảo các bảng như Kickstarter, Date, ExchangeCurrency và Word Frequency được liên kết chặt chẽ trong Power BI.

Tuy nhiên, quá trình không hề đơn giản. Ban đầu, nhóm gặp khó khăn khi mô tả dữ liệu không trùng khớp với file nguồn, nhiều khóa quan hệ bị nối chéo và ý nghĩa một số bảng chưa rõ ràng. Sau khi chuyển sang dataset Kickstarter, Long và Khanh tiếp tục đối mặt với thử thách: khối lượng thông tin quá lớn khiến việc chọn KPI và xây dựng câu chuyện phân tích trở nên khó khăn. Với sự hỗ trợ tận tâm từ giảng viên và trợ giảng, hai bạn đã xác định được giả thuyết cốt lõi và các chỉ số cần phân tích, từ đó xây dựng được khung báo cáo gồm 5 phần: Overview, Project Details, Market Details, Time Analysis và Word Analysis.

Nhờ đó, nhóm đã rút ra những insight quan trọng như: dự án đặt goal thấp có tỷ lệ thành công cao hơn, nhóm Technology dù có quy mô lớn nhưng success rate thấp do đặt mục tiêu quá cao, Mỹ là thị trường chủ lực, còn châu Á là thị trường mới đầy tiềm năng. Bên cạnh đó, các chiến dịch kéo dài 35–40 ngày hoặc có tên chứa từ “Album” cũng đạt hiệu quả vượt trội. Từ các kết luận này, Long và Khanh đề xuất chiến lược tối ưu thời gian triển khai, lựa chọn category phù hợp và đặt mức goal hợp lý để nâng cao khả năng thành công của dự án Kickstarter.

Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Long & Khanh

Dự án KickStarter Platform Analysis của Thành Long và Phương Khanh được giảng viên đánh giá rất cao nhờ mức độ đầu tư và sự nghiêm túc trong triển khai. Dù đến từ hai lĩnh vực khác nhau – IT và Quản trị Kinh doanh – cả hai đã phối hợp tốt để xây dựng một báo cáo có mục tiêu rõ ràng: xác định những yếu tố giúp một dự án Kickstarter thành công. Nhóm bám sát quy trình phân tích dữ liệu chuẩn, từ làm sạch, mô hình hóa cho tới xác định giả thuyết và thiết kế KPI, giúp toàn bộ báo cáo có định hướng và tính hệ thống.

Điểm nổi bật nhất trong bài làm là logic phân tích mạch lạc: mỗi phần đều được dẫn dắt bởi một câu hỏi rõ ràng, sử dụng tập KPI phù hợp để kiểm chứng từng giả thuyết. Nhờ đó, Long và Khanh không chỉ mô tả dữ liệu mà còn rút ra insight quan trọng như: dự án có goal thấp thường thành công hơn, Technology là ngành có vốn lớn nhưng success rate thấp, hay Thời điểm launch ảnh hưởng mạnh đến hiệu quả chiến dịch. Cách truyền tải insight được giảng viên nhận xét là “rõ ràng, nhiều thông tin và thuyết phục”.

Bên cạnh đó, nhóm thể hiện kỹ năng trực quan hóa rất tốt khi linh hoạt sử dụng nhiều loại biểu đồ như scatter plot, word cloud, boxplot, indicator KPI… nhưng vẫn giữ được sự nhất quán và dễ đọc. Điều này giúp báo cáo vừa giàu thông tin, vừa mang tính trực quan cao. Tổng thể, dự án không chỉ đạt chất lượng tốt mà còn chứng minh khả năng vận dụng kiến thức Power BI vào thực tế của cả hai bạn – một điểm sáng thực sự trong bài tập cuối khóa.

Buổi thuyết trình của học viên Long & Khanh

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Long và Khanh?

“Bài làm rất đầu tư, chất lượng, áp dụng được đầy đủ nguyên tắc – kiến thức – kỹ năng đã học và truyền tải insight rõ ràng.”

Thầy Hồ Bá Cường – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Đặc biệt, Long và Khanh đã đạt giải Nhất bài thuyết trình cuối khóa, minh chứng cho sự nghiêm túc, tinh thần cầu tiến và khả năng phối hợp hiệu quả của hai bạn dù đến từ hai chuyên ngành khác nhau.

Điều học viên tâm đắc nhất trong quá trình học:

Sau dự án, Long và Khanh nhận ra giá trị lớn nhất không nằm ở dashboard hoàn chỉnh, mà ở việc được tiếp cận một quy trình phân tích dữ liệu chuẩn chỉnh: từ làm sạch – chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng mô hình fact–dim, đến đọc hiểu bảng – quan hệ – KPI và viết DAX theo đúng logic. Cả hai dần biết cách “đọc” biểu đồ như một nhà phân tích thực thụ, hiểu nguyên nhân đằng sau mỗi biến động và kể lại câu chuyện dữ liệu một cách có chủ đích. Đây cũng là lúc kỹ năng storytelling bằng Power BI của nhóm trở nên rõ nét: biết đặt câu hỏi đúng, kiểm chứng giả thuyết và trình bày insight theo một flow mạch lạc, dễ hiểu. Những trải nghiệm này trở thành nền tảng quan trọng để Long và Khanh tự tin ứng dụng Power BI trong học tập lẫn các dự án cá nhân trong tương lai.

Dự án KickStarter Platform Analysis vì thế không chỉ là một bài tập cuối khóa, mà còn là cột mốc đánh dấu sự trưởng thành trong tư duy dữ liệu của Long và Khanh – từ những sinh viên chưa từng làm việc với data trở thành những người có thể phân tích, trực quan hóa và rút insight từ một bộ dataset phức tạp.

Đó cũng chính là điều Datapot luôn theo đuổi ở mỗi khóa học: học thật – làm được – có người đồng hành để bạn đi đúng và đi xa. Nếu bạn cũng đang tìm kiếm con đường để không chỉ học công cụ, mà còn biết cách biến dữ liệu thành insight chiến lược, thì câu chuyện của Long và Khanh chính là lời gợi mở dành cho bạn.

Tham khảo chương trình Power BI tại đây