Data Analyst trong Marketing khác gì Marketing Analyst? Góc nhìn từ dữ liệu, marketing và tổ chức

Trong hệ sinh thái marketing hiện đại, dữ liệu không còn chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà đã trở thành nền tảng cho hầu hết các quyết định quan trọng. Vì vậy, những vị trí như Data Analyst trong Marketing và Marketing Analyst ngày càng xuất hiện nhiều trong mô tả công việc và sơ đồ tổ chức doanh nghiệp.

Tuy nhiên, ranh giới giữa hai vai trò này lại thường không rõ ràng. Ở nhiều doanh nghiệp, chúng thậm chí bị xem là một, hoặc được dùng thay thế cho nhau. Khi cùng làm việc với dữ liệu marketing và cùng phân tích hiệu quả chiến dịch, việc nhầm lẫn là điều dễ hiểu.

Để phân biệt đúng, cần đi xa hơn việc so sánh công cụ hay đầu việc bề mặt. Bài viết này tiếp cận sự khác biệt từ bản chất công việc, vai trò trong chuỗi ra quyết định và mức độ can thiệp vào hệ thống dữ liệu.

Data Analyst trong Marketing: tập trung vào độ tin cậy của dữ liệu

Data Analyst trong Marketing là người chịu trách nhiệm cho chất lượng và cấu trúc của dữ liệu marketing. Vai trò này thường nằm giữa team Marketing và hệ thống dữ liệu chung của doanh nghiệp, đóng vai trò kết nối giữa hoạt động marketing và phân tích kinh doanh.

Trong thực tế, Data Analyst trong Marketing làm việc với nhiều nguồn dữ liệu như website, nền tảng quảng cáo, CRM và hệ thống bán hàng. Họ chuẩn hóa dữ liệu, đảm bảo các chỉ số được định nghĩa nhất quán và kiểm soát cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng.

Ngoài ra, họ còn tham gia thiết kế hoặc giám sát các hệ thống tracking, funnel và attribution. Ở mức độ phân tích sâu hơn, Data Analyst trong Marketing thường xây dựng các mô hình dài hạn như cohort, LTV hoặc hành vi lặp lại để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn giá trị thực sự của marketing.

Thay vì hỏi “chiến dịch này có hiệu quả không?”, họ thường phải trả lời những câu hỏi nền tảng hơn: dữ liệu đang được đo lường theo cách nào, mức độ tin cậy ra sao và liệu các quyết định marketing hiện tại có đang dựa trên dữ liệu đúng hay không.

Marketing Analyst: biến dữ liệu thành quyết định marketing

Marketing Analyst là người sử dụng dữ liệu để đánh giá và tối ưu hiệu quả marketing. Vai trò này thường thuộc trực tiếp team Marketing hoặc Growth và làm việc rất sát với các quyết định về chiến dịch, kênh và ngân sách.

Trong công việc hằng ngày, Marketing Analyst phân tích hiệu suất chiến dịch theo từng kênh, nhóm khách hàng hoặc thông điệp. Họ theo dõi các chỉ số như CTR, CVR, CPA hay ROAS để so sánh và đánh giá hiệu quả giữa các campaign.

Điểm mạnh của Marketing Analyst nằm ở khả năng diễn giải số liệu trong bối cảnh marketing cụ thể. Thay vì đào sâu vào cấu trúc dữ liệu, họ tập trung chuyển số liệu thành insight có thể hành động, giúp đội marketing đưa ra quyết định nhanh và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Khác biệt cốt lõi: vị trí trong chuỗi dữ liệu – quyết định – hành động

Một cách nhìn rõ ràng là đặt hai vai trò này vào cùng một chuỗi giá trị: dữ liệu được thu thập, phân tích, chuyển thành insight, từ đó dẫn đến quyết định và hành động marketing.

Data Analyst trong Marketing đứng gần phía dữ liệu và phân tích. Trọng tâm của họ là đảm bảo dữ liệu đủ tốt để có thể sử dụng lâu dài và mở rộng phân tích về sau.

Marketing Analyst đứng gần phía insight và hành động. Họ sử dụng dữ liệu hiện có để tối ưu marketing trong bối cảnh thực tế, nơi thời gian và nguồn lực luôn có hạn.

Cả hai đều phân tích dữ liệu marketing, nhưng khác nhau ở mục tiêu ưu tiên: một bên ưu tiên tính đúng và tính bền vững, bên còn lại ưu tiên hiệu quả và tốc độ.

Góc nhìn dữ liệu: mức độ can thiệp vào hệ thống

Nhìn từ góc độ dữ liệu, sự khác biệt giữa hai vai trò trở nên rõ ràng hơn. Data Analyst trong Marketing thường xuyên xử lý các vấn đề như tracking thiếu hoặc trùng event, sai lệch số liệu giữa các nền tảng, attribution không phản ánh đúng hành trình khách hàng hoặc funnel sụt giảm do lỗi dữ liệu.

Những vấn đề này đòi hỏi khả năng truy vết dữ liệu đến tận gốc và tư duy hệ thống. Đây cũng là lý do Data Analyst trong Marketing thường có nền tảng kỹ thuật và phân tích sâu hơn.

Marketing Analyst, ngược lại, chủ yếu làm việc với hệ thống đo lường đã có sẵn. Họ tập trung đọc, so sánh và diễn giải số liệu, thay vì thiết kế hoặc tái cấu trúc dữ liệu.

Góc nhìn marketing: khác nhau về mục tiêu phân tích

Từ phía marketing, hai vai trò này phục vụ những mục tiêu khác nhau nhưng mang tính bổ trợ.

Marketing Analyst giúp marketing đạt hiệu quả trong hiện tại, ngay trong từng chiến dịch cụ thể. Data Analyst trong Marketing giúp marketing được đo lường đúng, từ đó tránh những quyết định sai lầm lặp lại trong dài hạn.

Marketing Analyst thường phải ra quyết định trong điều kiện dữ liệu chưa hoàn hảo và áp lực thời gian cao. Trong khi đó, Data Analyst trong Marketing ưu tiên độ chính xác, tính nhất quán và khả năng kết nối dữ liệu marketing với các chỉ số kinh doanh cốt lõi như doanh thu hay giá trị vòng đời khách hàng.

Góc nhìn tổ chức: vì sao ranh giới thường bị làm mờ

Ở các doanh nghiệp nhỏ hoặc đang tăng trưởng nhanh, một người có thể vừa phân tích chiến dịch vừa xử lý dữ liệu. Điều này khiến ranh giới giữa hai vai trò trở nên mờ nhạt.

Khi tổ chức trưởng thành hơn về dữ liệu, hai vai trò này thường được tách rõ ràng hơn. Marketing Analyst tập trung vào performance và insight, còn Data Analyst trong Marketing tập trung vào hệ thống đo lường và chuẩn hóa dữ liệu.

Sự phân tách này phản ánh mức độ trưởng thành về dữ liệu của doanh nghiệp, chứ không đơn thuần là sự khác nhau về chức danh.

Kết luận: khác nhau về vai trò, không phải về giá trị

Data Analyst trong Marketing và Marketing Analyst không đối lập nhau. Họ đại diện cho hai cách tiếp cận dữ liệu marketing trong cùng một hệ sinh thái.

Một bên đảm bảo dữ liệu đủ đáng tin để phân tích. Bên còn lại sử dụng dữ liệu đó để tối ưu hoạt động marketing. Sự khác biệt không nằm ở việc ai “giỏi dữ liệu hơn”, mà nằm ở vai trò họ đảm nhận trong hành trình biến dữ liệu thành quyết định marketing.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp

Nguồn tham khảo: Internet
yardstick: What is the Difference Between a Data Analyst and a Marketing Analyst?