Khi marketer biết đọc dữ liệu: Bỏ lại file Excel rối rắm để kể chuyện bằng báo cáo Power BI sắc nét 

Ngày đăng: 06/06/2025

Làm việc trong lĩnh vực Performance Marketing, Hà My vốn đã quen với việc xử lý dữ liệu từ rất sớm. Nhưng khi khối lượng data ngày càng nhiều, Excel hay Google Sheets không còn đủ để giúp cô nhìn ra được insight một cách nhanh chóng. 

Việc lựa chọn học Power BI tại Datapot là bước ngoặt giúp My xử lý báo cáo hiệu quả hơn và trực quan hóa dữ liệu thành các dashboard dễ hiểu – không chỉ cho bản thân, mà còn để trình bày thuyết phục trước sếp và đồng đội. Project cuối khóa là một ví dụ điển hình: phân tích dữ liệu từ sàn thương mại điện tử Olist với góc nhìn marketing rõ nét và chiến lược hành động cụ thể. 

Những điểm nổi bật trong dự án 

Dự án của Hà My được đánh giá cao nhờ khả năng chuyển hóa dữ liệu thành insight phục vụ mục tiêu marketing cụ thể: 

  • Góc nhìn phân tích rõ ràng, thực tế: My chọn lọc insight phù hợp với vai trò người làm marketing và thể hiện tư duy phân tích theo từng mục tiêu hành động cụ thể. 
  • Hiểu rõ đặc điểm ngành và dataset: Dự án thể hiện sự hiểu biết sâu sắc về hành vi khách hàng, mô hình vận hành và điểm mạnh/điểm yếu của sàn TMĐT. 
  • Visual rõ ràng, có label số liệu: Biểu đồ sử dụng hợp lý, trực quan, dễ đọc, được chú thích chỉ số cụ thể hỗ trợ người đọc theo dõi nhanh. 
  • Cấu trúc báo cáo mạch lạc: Phân bổ nội dung thành các tab theo chủ đề rõ ràng: sales, product, delivery, review… giúp việc theo dõi và phân tích logic hơn. 

Report trên Power BI 

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

Làm marketing, sales hay vận hành – bạn đều cần công cụ để nhìn dữ liệu rõ hơn và quyết định nhanh hơn. Power BI là một khởi đầu hiệu quả.  

Bứt phá trong công việc với Power BI tại đây

Thông tin bài tập Power BI 

Học viên: Đinh Hà My 

Lớp: PL-300   

Khoá: K134 

Chủ đề dự án: Brazilian E-commerce Platform Analysis  

Giới thiệu về Dataset: Bài tập thực hành Power BI của học viên Đinh Hà My sử dụng bộ dữ liệu gần 100.000 đơn hàng từ nền tảng e-commerce Olist từ năm 2016 đến năm 2019, bao gồm thông tin khách hàng, đơn hàng, sản phẩm, thanh toán, đánh giá, giao nhận… 

Mục tiêu của project 

  • Đánh giá hiệu quả giao hàng, tỷ lệ thành công, thời gian giao thực tế theo địa phương 
  • Phân tích mối quan hệ giữa đánh giá khách hàng với thời gian, chi phí giao hàng và giá trị đơn 
  • Tối ưu mô tả sản phẩm và đề xuất phân loại highlight để tăng tỷ lệ mua 
  • Phân tích tập khách hàng tiêu biểu theo vị trí địa lý, thói quen và mức chi tiêu

Insights rút ra từ báo cáo 

  • Tốc độ giao hàng tốt, tỷ lệ giao hàng thành công cao (98%) 
  • Sản phẩm có mô tả ngắn (500–1000 từ) và đánh giá cao (4–5 sao) có lượt mua cao 
  • Thời gian giao hàng lâu hơn ở khu vực dân số thấp 
  • Đơn hàng giá trị cao đi kèm kỳ vọng cao hơn, ảnh hưởng đến trải nghiệm nếu giao chậm 
  • Khách hàng tập trung ở thành phố lớn, GDP cao, ưa chuộng nhóm hàng điện tử và chăm sóc cá nhân 

Từ góc nhìn của một người làm marketing, Hà My đã tận dụng Power BI để kể một câu chuyện dữ liệu vừa rõ ràng vừa có tính chiến lược – một bước tiến không chỉ trong tư duy, mà còn trong năng lực hành động. 

Tại Datapot, mỗi dự án cuối khóa không chỉ là một bài kiểm tra kỹ năng – mà còn là cơ hội để bạn rèn luyện tư duy, phát triển năng lực thực chiến và chạm tay vào những sản phẩm đủ sức thuyết phục bất kỳ nhà tuyển dụng nào. 

Kết nối thêm với chúng mình

Fanpage

Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên

Youtube

Zalo

Chia sẻ bài viết này

Bài viết liên quan

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.