Thực hành cùng chuyên gia Big4 “Tạo báo cáo E-Commerce đa kênh trên Power BI” | Những kiến thức đáng chú ý tại webinar ngày 09/10/2024

Tối ngày 9/10 vừa qua, Datapot cùng cộng đồng Data Analytics and Business Intelligence Vietnam đã tổ chức thành công buổi thực hành trực tuyến cùng chuyên gia Big4 “Tạo báo cáo E-Commerce đa kênh trên Power BI”. Buổi thực hành có sự góp mặt của diễn giả Nguyễn Thế Vinh – Data Analyst tại Deloitte Việt Nam cùng 117 anh chị, các bạn đang học tập và hoạt động trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu và E-Commerce.

Hãy cùng Datapot điểm lại các phần nổi bật, quan trọng của buổi thực hành trực tuyến dưới đây.

Phần 1: Những khó khăn khi xây dựng báo cáo E-commerce đa kênh

Trong quá trình phân tích dữ liệu và tạo lập báo cáo bán hàng đa kênh trong E-commerce, anh Nguyễn Thế Vinh đã chỉ ra một số thách thức:

• Không nắm rõ các phương pháp crawl dữ liệu từ các sàn E-Commerce
• Chưa biết cách tập trung dữ liệu từ nhiều sàn thương mại điện tử khác nhau vào một nền tảng để dễ dàng quản lý và so sánh
• Quản lý và vận hành hoạt động kinh doanh E-Commerce nhưng chưa thực sự hiểu rõ ý nghĩa và câu chuyện của các con số
• Lấy dữ liệu vẫn đang thực hiện thủ công, chưa biết cách cài đặt tự động cập nhật

Ở những phần tiếp theo của sự kiện, anh Thế Vinh sẽ giới thiệu những giải pháp hiệu quả và thực tế nhất, giúp các bạn, dù chưa có kiến thức về phân tích dữ liệu hay lập trình, cũng có thể tự mình thực hiện được.

Phần 2: Các cách để crawl dữ liệu từ các kênh thương mại điện tử

Sau khi chỉ ra những khó khăn trong việc xử lý dữ liệu từ các sàn thương mại điện tử, diễn giả Thế Vinh và người tham dự đã bắt đầu phân tích từng khía cạnh. Khía cạnh đầu tiên: Chưa nắm rõ các phương pháp crawl dữ liệu từ các sàn E-Commerce.

Hiện nay, có nhiều phương pháp để thu thập dữ liệu từ các sàn thương mại điện tử, bao gồm cả cách thực hiện thủ công và tự động:

Cách 1: Tải trực tiếp các báo cáo có sẵn trên kênh E-Commerce như Shopee, Lazada,…

Theo diễn giả Thế Vinh, đây là cách thức đơn giản và dễ thực hiện nhất, không yêu cầu các kỹ năng nâng cao để thực hiện. Người vận hành sàn có thể tự tải trực tiếp các bản báo cáo một cách thủ công về để theo dõi và phân tích. Do đây là cách thức thực hiện thủ công nên điểm yếu của cách thức này chính là tốn thời gian và các dữ liệu sẽ chỉ dừng lại ở thời điểm bảng báo cáo được tải xuống.

Tuy nhiên, việc tải trực tiếp các báo cáo từ các kênh thương mại điện tử sẽ đảm bảo tính chính xác, thể hiện đúng tình trạng kinh doanh trên sàn trong khoảng thời gian bạn muốn theo dõi và phân tích. Ngoài ra, chỉ có những người bán hàng có tài khoản đăng nhập vào Seller Center mới có quyền được truy xuất dữ liệu, đảm bảo tính bảo mật cao.

Đánh giá:

• Điểm mạnh:

+ Phù hợp với những cửa hàng nhỏ, không có quá nhiều data và không cần theo dõi số liệu nhiều lần mỗi ngày

+ Dễ thực hiện, không yêu cầu các kỹ năng nâng cao, ai cũng có thể thực hiện

+ Tính bảo mật cao, cần có tài khoản Seller mới có thể truy xuất dữ liệu

+ Hoàn toàn miễn phí

• Điểm yếu:

+ Khó quản lý và so sánh chỉ số bởi nguồn dữ liệu bị phân mảnh, rời rạc trên các file khác nhau

+ Tốn thời gian thực hiện tải dữ liệu thủ công

+ Dữ liệu chỉ được cập nhật tới thời điểm tải xuống báo cáo, muốn xem dữ liệu mới cần tải file mới

Cách 2: Crawl dữ liệu từ front-end bằng Python, app trên Web Extension

Cách thức crawl dữ liệu này sẽ tập trung vào mục tiêu nghiên cứu thị trường và đối thủ. Python và Web Extension sẽ hỗ trợ người thực hiện “cào” dữ liệu ở trên giao diện hiển thị của các shop, có thể bao gồm các chỉ số như:

• Tên sản phẩm
• Số lượng
• Phân loại
• Chương trình khuyến mãi
• Review
• …

Đây là cách thức có thể lấy dữ liệu mà không có bất cứ một ràng buộc hay yêu cầu nào. Bạn hoàn toàn có thể lấy dữ liệu của các shop khác nhau để nghiên cứu đối thủ và thị trường. Tuy nhiên, hiện nay các sàn đã có hình thức chặn robot, do đó, việc sử dụng Python và Web Extension cũng sẽ khiến bạn gặp nhiều rủi ro như không thể thực hiện thao tác crawl dữ liệu, chặn IP,…

Crawl dữ liệu từ front-end bằng app trên Web Extension

Crawl dữ liệu từ front-end bằng Python

Đánh giá:

• Điểm mạnh:

+ Có thể lấy dữ liệu hiển thị công khai của các shop khác để nghiên cứu thị trường và sản phẩm

+ Chạy tự động, tiết kiệm thời gian và công sức

+ Web Extension dễ dàng cài đặt, giao diện dễ sử dụng

+ Các dữ liệu crawl được sẽ tự động được cập nhật vào bảng dữ liệu

• Điểm yếu:

+ Người thực hiện cần biết công thức lập trình Python để thực hiện thao tác crawl dữ liệu

+ Các dữ liệu “cào” được là những thông tin ở thời điểm crawl và không có tính năng cập nhật tự động

+ Rủi ro về việc quét robot, có thể bị chặn IP,…

Cách 3: Query dữ liệu bằng cách call API

Query có nghĩa là câu truy vấn hoặc yêu cầu. API (Application Programming Interface), có nghĩa là giao diện lập trình ứng dụng. Nói một cách đơn giản, API như một cánh cửa để người bán hàng có thể truy cập tự động vào kho dữ liệu của cửa hàng mình. Đây là cách thức ưu việt hơn so với việc tải báo cáo tự động bởi các dữ liệu được call qua API sẽ có khả năng tự động cập nhật.

Đánh giá:

• Điểm mạnh:

+ Tự động cập nhật dữ liệu Real-time khi đặt lệnh query, không giới hạn số lệnh yêu cầu

+ Tính bảo mật cao, chỉ những Seller có key mới truy xuất được dữ liệu của cửa hàng đó

+ Có những số liệu chỉ trên API mới có thể tải về, cách thức tải thủ công không thể xem được

+ Các dữ liệu crawl được sẽ tự động được cập nhật vào bảng dữ liệu

• Điểm yếu:

+ Cần có Data Engineer hỗ trợ thao tác

+ Phải kêu gọi sự hỗ trợ từ các kênh E-Commerce cung cấp API để cài đặt và thao tác

Cách 4: Sử dụng app crawl dữ liệu và tạo báo cáo của bên thứ 3

Cách cuối cùng để crawl dữ liệu được diễn giả Thế Vinh liệt kê trong buổi thực hành vừa qua chính là sử dụng các bên cung cấp dịch vụ thứ 3. Đây là phương thức giúp bạn không cần động tay vào bất kỳ một thao tác nào, các bên cung cấp dịch vụ này sẽ hỗ trợ bạn A-Z từ việc Crawl dữ liệu, Tập trung và Tổng hợp dữ liệu, Quản trị và xây dựng báo cáo chính xác, chi tiết. Có thể nói, đây là một giải pháp toàn diện cho các doanh nghiệp, người bán đang vận hành kinh doanh trên các kênh E-Commerce. Tuy nhiên, cách thức thứ 4 này sẽ đòi hỏi các doanh nghiệp, Seller phải tốn một khoản chi phí nhất định để sử dụng.

Đánh giá:

• Điểm mạnh:

+ Rảnh tay, tiết kiệm tối đa thời gian và công sức trong quá trình thu thập, quản trị dữ liệu để xây dựng báo cáo

+ Có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như Tiktokshop, Facebook, Shopee, Lazada,…

+ Báo cáo có thể xem được thông qua nhiều nền tảng khác nhau như Power BI, Google Data Studio, Tableau,…

+ Dữ liệu đảm bảo được tính chính xác cao, được cập nhật liên tục để theo dõi và phân tích dễ dàng

• Điểm yếu:

+ Tốn chi phí, không phù hợp với những doanh nghiệp nhỏ hoặc những người bán cá nhân

Phần 3: Tại sao nên lựa chọn Power BI là công cụ xử lý và trực quan hoá dữ liệu?

Theo diễn giả Thế Vinh, khi doanh nghiệp phải xử lý lượng dữ liệu lớn từ các sàn thương mại điện tử, việc chọn công cụ phân tích phù hợp rất quan trọng. Power BI là giải pháp tối ưu với khả năng xử lý hàng triệu dòng dữ liệu mượt mà, không giật lag, cùng nhiều ưu điểm như kết nối mạnh mẽ và trực quan hóa hiệu quả. Đặc biệt, phiên bản miễn phí giúp tiết kiệm chi phí mà vẫn mang lại hiệu suất cao trong việc ra quyết định chiến lược.

Ngoài ra, Power BI có các tính năng vượt trội khác như:

• Kết nối mạnh mẽ với hơn 250 nguồn dữ liệu, dễ dàng tập trung và xử lý dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau bao gồm cả APIs và các dữ liệu online
• Có thể xử lý hàng triệu dòng dữ liệu mà không xảy ra tình trạng giật, lag trong quá trình thực hiện
• Tận dụng tối đa hệ sinh thái của Microsoft: Tích hợp tự động với Excel, Power Automate, Power Query,…
• Có tính trực quan hoá mạnh mẽ với đa dạng các phương thức biểu thị số liệu như biểu đồ, bảng, bản đồ, Slicer, Timeline, Card, Gauge,…
• Hệ thống cập nhật dữ liệu tự động, có thể cài đặt cập nhật tối đa lên đến 48 lần/ngày

Diễn giả Nguyễn Thế Vinh cho biết, bạn có thể tự học Power BI tại nhà. Tuy nhiên, các khóa học chuẩn Microsoft tại Datapot sẽ giúp bạn hệ thống hóa dữ liệu và nắm vững công thức DAX. Học cùng giảng viên giàu kinh nghiệm còn giúp bạn nhanh chóng áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế một cách hiệu quả.

Để tạo báo cáo E-Commerce “nhanh” và “chuẩn” chỉ sau 16 buổi học

Đăng ký ngay: Khoá học PL-300 – Analyzing Data with Power BI

Phần 4: Làm thế nào để biến số liệu trở thành câu chuyện?

Theo diễn giả Nguyễn Thế Vinh, để có thể tạo ra được một bản báo cáo đầy đủ các chỉ số cần thiết, có ý nghĩa và câu chuyện để khai thác, phân tích và đưa ra các đề xuất phù hợp, người thực hiện cần làm 5 bước sau:

• Hiểu rõ về đối tượng lắng nghe câu chuyện: Người thực hiện cần nắm rõ đối tượng sẽ đọc bảng báo cáo là ai, họ cần những thông tin gì để tìm ra các chỉ số quan trọng cần có.
• Chọn lọc và kết nối dữ liệu: Sau khi liệt kê được các chỉ số quan trọng cần có trong bảng báo cáo, người thực hiện cần chuẩn bị dữ liệu và kết nối chúng để tạo sự liên kết.
• Sử dụng các hình ảnh biểu đồ: Thực hiện thao tác kéo thả để xây dựng biểu đồ trong Power BI. Cần xác định được các chỉ số sẽ sử dụng phương thức nào để hiển thị một cách trực quan, dễ hiểu nhất.
• Xác định key message: Xác định thông điệp chính của bảng báo cáo. Ví dụ, báo cáo nhằm phân tích và so sánh các chiến dịch trên kênh Shopee, phân tích hiệu quả chiến dịch sản phẩm,….
• Đưa ra kết luận và gợi ý hành động: Phân tích thông qua bảng báo cáo trực quan và đưa ra các kết luận, hành động phù hợp

Phần 5: Hỏi và đáp cùng chuyên gia

Ban tổ chức và diễn giả Thế Vinh đã nhận về rất nhiều câu hỏi đa dạng bao gồm các cách xử lý dữ liệu và xây dựng báo cáo trên Power BI, cách cài đặt báo cáo tự động refresh dữ liệu hay những kinh nghiệm mà anh Vinh đã tích luỹ được trong quá trình làm Data Analyst và xây dựng báo cáo E-Commerce bằng Power BI.

Đặc biệt, ở phần hỏi và đáp này, anh Vinh cũng nhấn mạnh việc Phân tích dữ liệu đã và đang trở thành một kỹ năng được áp dụng trong đa lĩnh vực chứ không chỉ gói trong một ngành nghề nhất định. Do đó, ai cũng nên trang bị và rèn luyện kỹ năng này để cải thiện hiệu suất và chất lượng công việc tốt hơn.

Buổi thực hành trực tuyến cùng chuyên gia BIG4 “Tạo báo cáo E-Commerce đa kênh trên Power BI” diễn ra trong 2 tiếng với những chia sẻ và trao đổi tường tận, tâm huyết của anh Vinh. Đây cũng chính là phong cách giảng dạy tâm huyết, trực diện và dễ hiểu mà Datapot đang áp dụng trong các khoá học.

Xem video recap và nhận tài liệu thực hành

1.Recap sự kiện

2. Chuỗi video 14 ngày tự học Power BI đạt chứng chỉ PL-300

3. Dataset

4. Báo cáo file PBIX thay số dùng ngay

5. Slide diễn giả

Bạn vui lòng thực hiện khảo sát nhỏ dưới đây và ấn vào nút “Tải bộ tài liệu” để nhận về 3 tài liệu còn lại:

Cảm ơn bạn đã theo dõi và đồng hành cùng Datapot. Hẹn gặp lại bạn tại các sự kiện tiếp theo nhé!

My Đào Thị Trà