Nếu ở Bài 1, vai trò của Data Analyst trong E-commerce được nhìn từ góc độ vận hành funnel và hỗ trợ tăng trưởng, thì ở bài này, trọng tâm dịch chuyển sang nội dung công việc cốt lõi: hiểu funnel như thế nào, sử dụng KPI ra sao và đọc dữ liệu hành vi theo cách nào để các con số thực sự giúp ra quyết định.
Trong thực tế E-commerce, rất nhiều Data Analyst làm đúng KPI nhưng vẫn tối ưu sai. Nguyên nhân hiếm khi nằm ở kỹ thuật phân tích, mà nằm ở việc KPI được đặt trong một funnel không phản ánh đúng hành vi người dùng. Khi đó, dữ liệu càng nhiều thì quyết định sai càng nhanh.
Mục lục
Funnel E-commerce: cấu trúc phải phản ánh cách người dùng ra quyết định
Funnel trong E-commerce thường được mô tả bằng các bước quen thuộc như truy cập, xem sản phẩm, thêm vào giỏ, thanh toán và mua hàng. Tuy nhiên, trong vận hành thực tế, người dùng hiếm khi đi theo một đường thẳng. Họ có thể quay lại nhiều lần, so sánh giá ở nhiều kênh, hoặc chỉ mua khi gặp đúng thời điểm phù hợp.
Với Data Analyst, vấn đề không phải là thuộc lòng một mô hình funnel chuẩn, mà là xác định cấu trúc funnel phản ánh đúng cách người dùng của doanh nghiệp mình đưa ra quyết định. Một funnel đúng cho marketplace có thể trở nên vô nghĩa khi áp sang mô hình D2C, và ngược lại. Khi cấu trúc funnel sai, mọi KPI phía sau dù chính xác về mặt số học cũng khó tạo ra insight có giá trị.
Đây là lý do vì sao Data Analyst E-commerce cần bắt đầu từ câu hỏi: người dùng của chúng ta thực sự đi qua những bước nào trước khi mua? – thay vì áp dụng sẵn một mô hình có sẵn.
KPI trong E-commerce: công cụ định hướng, không phải bảng thành tích
KPI trong E-commerce rất nhiều và rất dễ gây nhiễu. Doanh thu, conversion rate, AOV, retention hay repeat rate đều quan trọng, nhưng không phải lúc nào cũng cần được đặt ngang hàng. KPI chỉ thực sự có giá trị khi gắn với một câu hỏi kinh doanh cụ thể và một giai đoạn tăng trưởng cụ thể.
Một trong những rủi ro lớn nhất là theo dõi KPI như bảng thành tích. Khi KPI được nhìn tách rời khỏi hành vi người dùng, chúng có thể tạo cảm giác an toàn giả tạo. Ví dụ, conversion rate tăng không đồng nghĩa với việc funnel đang khỏe hơn, nếu sự gia tăng đó đến từ khuyến mãi ngắn hạn hoặc traffic kém bền vững.
Trong thực tế, KPI thường bị kéo theo ưu tiên của từng bộ phận. Marketing quan tâm đến chuyển đổi, product quan tâm đến tương tác, còn finance tập trung vào doanh thu. Data Analyst cần hiểu rõ những mối đánh đổi này để biết KPI nào nên được ưu tiên tại từng thời điểm, thay vì cố gắng làm hài lòng tất cả các bên cùng lúc.
Đọc KPI theo đúng thứ tự của funnel
Một kỹ năng phân tích quan trọng trong E-commerce là đọc KPI theo đúng thứ tự của funnel, thay vì nhìn từng chỉ số một cách độc lập. Rất nhiều quyết định tối ưu sai bắt nguồn từ việc tối ưu một KPI mà không hiểu nó đang phụ thuộc vào bước nào trong hành trình người dùng.
Chẳng hạn, khi conversion rate giảm, phản xạ phổ biến là đổ lỗi cho traffic. Tuy nhiên, dữ liệu hành vi thường cho thấy người dùng vẫn xem sản phẩm và thêm vào giỏ như cũ, chỉ có bước thanh toán là sụt giảm mạnh. Nếu không bóc tách KPI theo từng bước funnel, doanh nghiệp rất dễ tối ưu sai kênh, trong khi vấn đề thực sự nằm ở trải nghiệm checkout.
Ở đây, KPI không phải là kết luận cuối cùng, mà là điểm khởi đầu để đặt câu hỏi đúng về hành vi người dùng.
Dữ liệu hành vi: nhiều nhưng không hề “dễ đọc”
E-commerce tạo ra lượng lớn dữ liệu hành vi như click, view, scroll, add-to-cart hay abandon checkout. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất không nằm ở số lượng, mà ở việc hành vi người dùng hiếm khi nhất quán. Cùng một người có thể hành xử rất khác nhau giữa mobile và desktop, giữa ngày thường và ngày khuyến mãi, hoặc giữa lần mua đầu tiên và những lần quay lại sau đó.
Nếu không đặt dữ liệu hành vi vào đúng bối cảnh funnel và giai đoạn tăng trưởng, insight rất dễ bị phẳng. Data Analyst E-commerce cần tránh bẫy “trung bình hóa dữ liệu”, nơi mọi hành vi được gộp chung và các khác biệt quan trọng bị làm mờ.
Phân khúc hành vi: kỹ thuật không khó, tư duy mới là khó
Về mặt kỹ thuật, phân khúc hành vi không quá phức tạp. Điều khó nằm ở việc chọn đúng chiều phân tích. Phân sai chiều có thể tạo ra những insight nghe rất thuyết phục, nhưng lại dẫn doanh nghiệp đi sai hướng.
Trong E-commerce, việc phân biệt người dùng mới và người dùng quay lại, hành vi trong ngày thường và ngày cao điểm, hoặc hành vi trước và sau khuyến mãi có thể tạo ra khác biệt rất lớn trong cách đọc KPI. Data Analyst cần hiểu rõ bối cảnh kinh doanh để quyết định phân khúc nào thực sự có ý nghĩa, thay vì phân tích theo cảm tính hoặc theo thói quen.
Từ KPI và dữ liệu hành vi đến insight tăng trưởng
Insight trong E-commerce hiếm khi đến từ một chỉ số đơn lẻ. Nó thường xuất hiện khi Data Analyst kết nối KPI với dữ liệu hành vi và bối cảnh vận hành. Một thay đổi nhỏ trong hành vi người dùng, nếu được phát hiện sớm, có thể tạo ra tác động lớn đến hiệu quả tăng trưởng.
Ở giai đoạn này, Data Analyst không còn chỉ là người “làm báo cáo”, mà trở thành người định hình cách tổ chức hiểu về tăng trưởng. Họ giúp doanh nghiệp trả lời không chỉ điều gì đang xảy ra, mà còn vì sao nó xảy ra và nên phản ứng như thế nào.
Kết luận
Funnel, KPI và dữ liệu hành vi là ba yếu tố không thể tách rời trong E-commerce. Data Analyst chỉ thực sự tạo ra giá trị khi hiểu rõ mối quan hệ giữa chúng và biết cách sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Trong môi trường E-commerce cạnh tranh cao, nơi những con số đẹp có thể che giấu rủi ro dài hạn, khả năng đọc đúng funnel và hành vi người dùng trở thành lợi thế quan trọng nhất của Data Analyst.
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
