29.999.999 ₫
299.999 ₫
Video bài giảng và tài liệu giống mô tả
Học online trên drive bằng điện thoại hoặc máy tính
Kích hoạt khóa học tự động ngay lập tức 24/7
Bộ khóa học từ Tomorrow Marketers giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về Marketing, từ tư duy chiến lược đến kỹ năng thực thi. Chương trình học được thiết kế bài bản, bám sát thực tế với các ví dụ từ doanh nghiệp lớn. Học viên sẽ được tiếp cận với phương pháp tư duy logic, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch Marketing. Đây là khóa học phù hợp cho sinh viên, người đi làm muốn nâng cao chuyên môn hoặc những ai muốn bước chân vào lĩnh vực Marketing chuyên nghiệp.
✅ Sinh viên muốn học Marketing bài bản, từ nền tảng đến chuyên sâu.
✅ Marketer muốn nâng cao kỹ năng Digital Performance, Data Analysis, Case Solving.
✅ Những ai đang chuẩn bị ứng tuyển vào các tập đoàn lớn và cần kiến thức thực tế về Marketing.
✅ Chủ doanh nghiệp, startup muốn tối ưu hóa chiến dịch Marketing để tăng trưởng doanh thu.
✅ Những người muốn chuyển ngành sang lĩnh vực Marketing và cần một lộ trình học rõ ràng.
Bạn sẽ học được gì
Hiểu rõ cách vận hành và tối ưu hóa quảng cáo trên các nền tảng như Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads.
Học cách thiết lập chiến dịch quảng cáo từ A-Z, tối ưu ngân sách và đo lường hiệu quả qua các chỉ số KPIs.
Nắm vững tư duy Performance Marketing, giúp doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu lợi nhuận.
Nội dung khóa học
Chương 1- Performance Mindset
Chương 2 Facebook Awareness Ads
Chương 3 Facebook Consideration
Chương 4 Facebook Integrated Planning
Chương 5 Google Search Ads
Chương 6 Google Video & Display Ads
Chương 7- Google Integrated Planning
Chương 8 Tiktok Ads & Channel Building
Chương 9 Multi channel tracking & optimization
Chương 10 Performance long term strategy
Bạn sẽ học được gì
Chinh phục Business/Marketing case từ các cuộc thi lớn như Unilever Future Leaders League, P&G CEO Challenge, L'Oréal Brandstorm.
Rèn luyện tư duy phản biện, phân tích thị trường, nghiên cứu khách hàng và xây dựng chiến lược Marketing thực chiến.
Là khóa học không thể bỏ qua dành cho những ai muốn ứng tuyển vào các tập đoàn FMCG, Tech, Consulting.
Nội dung khóa học
Phần 1: Case Overview & Market Entry Case
Phần 2: M & A Case
Phần 3: Profit Optimization
Phần 4: New Product Launch
Phần 5: Brand Communication
Phần 6: Finance Investment Case
Phần 7: Supply Chain Case
Bạn sẽ học được gì
Học cách tư duy phản biện để phân tích vấn đề, đưa ra giải pháp logic và thuyết phục.
Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua các bài tập tình huống thực tế trong doanh nghiệp.
Chuẩn bị sẵn sàng cho các vòng phỏng vấn tuyển dụng tại các tập đoàn lớn, cải thiện khả năng trả lời câu hỏi sắc bén và chuyên nghiệp.
Nội dung khóa học
Buổi 1: Creating An Argument
Kiến thức căn bản về Critical thinking
Cấu trúc lập luận và bài tập xác định thành phần lập luận
Cách phát triển một lập luận chắc chắn
Buổi 2: Protecting Or Attacking An Argument & Finding Assumption
Cách phân tích một lập luận và vẽ argument map
Cách bảo vệ và làm suy yếu một lập luận
Phát hiện các assumption
Buổi 3: Evaluating An Argument, create a conclusion & Inference
Cách đánh giá chất lượng của một lập luận
Phân biệt conclusion & inference
Cách phát triển các inference/ prediction
Buổi 4: Common Reasoning Patterns & Fallacies
Các reasoning pattern phổ biến: analogical reasoning, causal reasoning, deduction reasoning, number reasoning, plan & goal reasoning, abductive reasoning
Các lỗi nguỵ biện lập luận thường gặp
Buổi 5: 4Writing CV & Essays
Cấu trúc và cách viết CV ứng tuyển công việc chuẩn
Cách viết Essay, trả lời Application Form hiệu quả
Sử dụng AI Tool để viết và chấm điểm CV/ Essay
Buổi 6: Aptitude Test 1 Quantitative Test
Luyện khả năng tính toán và tư duy logic (Quantitative-focused questions)
Numerical Reasoning: Đọc số, đọc biểu đồ, tính toán cơ bản
Logical Reasoning: Xác định logic, mối quan hệ giữa các biến
Buổi 7: Aptitude Test 2 Reasoning Test
Nâng cao khả năng tư duy về ngôn ngữ và khả năng lập luận (Verbal-focused questions)
Reading Comprehension: Đọc hiểu nội dung văn bản phức tạp
Situational Judgement: Đưa ra giải pháp cho các tình huống phức tạp
Critical Reasoning: Xác định premise, inference, assumption, và đánh giá lập luận
Buổi 8: Initial Interview/ HR Interview
Mục tiêu, hình thức, tiêu chí đánh giá của nhà tuyển dụng
Đoán mục đích hỏi và chuẩn bị cho vòng Initial Interview với sự hỗ trợ từ AI Tool
Cách sử dụng non-verbal & verbal tips để ghi điểm trong Initial Interview
Demo thi thử Initial Interview
Buổi 9: Group interview
Mục tiêu, tiêu chí và quy trình đánh giá của nhà tuyển dụng
Kĩ năng influence, negotiation và communication trong làm việc nhóm
Áp dụng Critical thinking vào Teamwork
Demo thi thử Group Interview và sử dụng AI làm group interview simulation
Buổi 10: Individual & Final interview
Mục tiêu, tiêu chí và quy trình đánh giá của nhà tuyển dụng trong AC (Assessment Center)
Kĩ năng thuyết trình và trả lời dạng câu hỏi follow up
Cách thể hiện Culture Fit & Commitment trong Final Interview
Cách đoán mục đích hỏi, cách đặt câu hỏi và dự đoán kết quả trong buổi phỏng vấn
Bạn sẽ học được gì
Học cách sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định Marketing chính xác.
Làm quen với Google Analytics, Excel, Tableau để phân tích thị trường và đo lường hiệu suất chiến dịch.
Hiểu cách đọc, xử lý dữ liệu và đưa ra chiến lược tối ưu hóa dựa trên số liệu thực tế.
Nội dung khóa học
Chương 1: From Business problem to Data solution
Vai trò của Data Analysis trong doanh nghiệp và xu hướng phát triển
Các nhóm vấn đề thường gặp trong doanh nghiệp và xác định dữ liệu cần thu thập tương ứng
Thực hành vẽ bản đồ phân tích để định hướng quá trình làm việc với dữ liệu, xử lý vấn đề doanh nghiệp
Chương 2: Data Analysis Technique
7 kỹ thuật phân tích và tips đọc insight từ dữ liệu.
Thực hành đọc hiểu dữ liệu
Các lỗi sai thường gặp khi đọc dữ liệu
Chương 3: Digital 1: Nhóm dữ liệu Paid Media
Phễu chuyển đổi và các KPI chính trên nền tảng Digital
Các vấn đề thường gặp về hiệu quả quảng cáo digital và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó.
Thực hành đọc và phân tích dữ liệu Facebook Ads & Google Ads
Chương 4: Digital 2: Nhóm dữ liệu Owned Media
Xây dựng dashboard trên Google Analytics, đọc hiểu các chỉ số đánh giá hiệu quả Website
Phân tích Facebook Insight, Facebook Ads Manager đánh giá hiệu quả kênh Facebook.
Chương 5: Digital 3: Case study
Thực hành phân tích dữ liệu Paid Media (Facebook Ads, Google Ads) và Owned Media (Website, Fanpage) qua 1 Case study cụ thể
Chương 6: Nhóm dữ liệu bán hàng (Sales data)
Cây tăng trưởng doanh số dựa trên năng lực phân phối
6 nhóm số liệu đo lường trong Bán lẻ và vai trò của từng loại tới quyết định marketing/ sales
Thực hành case study về Sales (retail) data
Chương 7: Nhóm dữ liệu sản phẩm & hành vi khách hàng
Cây tăng trưởng doanh số từ hành vi mua hàng
Các vấn đề thường gặp về sản phẩm, khách hàng và dữ liệu tương ứng cần truy xuất vấn đề đó. Thực hành đọc và phân tích dữ liệu.
Quy trình đánh giá sản phẩm và phát triển sản phẩm mới dựa trên phân tích dữ liệu
Chương 8: Nhóm dữ liệu Tài chính (Finance data)
Đọc hiểu các chỉ số tài chính quan trọng với Data/ Business Analyst, Marketer trong bảng P&L, bảng ngân sách chi tiêu cho quảng cáo và khuyễn mãi
Thực hành đọc số, phân tích case study phân tích bảng P&L và ngân sách marketing để đưa ra quyết định đầu tư
Chương 9: Data Visualization
Tầm quan trọng của Data Visualization trong quá trình làm việc với dữ liệu
Phương pháp Lọc, Sắp xếp và Xử lý dữ liệu thô bằng Excel
Thực hành với 10 loại đồ thị phổ biến: Dùng khi nào, Vẽ ra sao?
Bạn sẽ học được gì
Sử dụng Python để phân tích dữ liệu nâng cao, dự đoán xu hướng tiêu dùng và tối ưu hóa chiến dịch Marketing.
Tích hợp Machine Learning vào Marketing để tự động hóa quy trình, tối ưu chi phí quảng cáo và tăng hiệu suất kinh doanh.
Ứng dụng Python để xử lý dữ liệu lớn, khám phá insights tiềm năng và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.
Nội dung khóa học
Module 1- Căn bản về Predictive analytics & machine learning
1. 3 level của Business analytics.
2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning.
3. Các loại mô hình dự đoán.
4. Tư duy: Máy học như thế nào?
5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu.
Module 2- Python 1 Kiến thức nhập môn
1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,….
2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python.
Module 3- Python 2 Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu
1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số.
2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với ‘join’, các phép toán tổng hợp dữ liệu.
Module 4- Python 3 Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn
1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.
2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.
Module 5- Python 4 Phân tích mô tả
Thực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hoá)
Module 6- Phân loại khách hàng với thuật toán KNN
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN
3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại
4. Thực hành thuật toán KNN trên Google Colab
Module 7- Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàng
Case study: Customer Classification
Phân tích EDA khám phá dữ liệu khách hàng
Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng
Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
Module 8- Dự báo doanh thu với Linear Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression
3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo
4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google Colab
Module 9- Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial regression
1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression
2. Case study: Dự đoán giá bất động sản
Phân tích EDA để phân tích dữ liệu
Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản
Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
Module 10- Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression
3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại
4. Case study: Loan default prediction
Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng có rủi ro cao
Đánh giá độ hiệu quả
Module 11- Chọn và chuẩn hóa mô hình training
1. Các kĩ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo
2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification
3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2
Module 12- Assignment 2: Capstone project (Regression)
Case study tối ưu marketing budget/ ROI
Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue
Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue
Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán
Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
Bạn sẽ học được gì
Số hoá quy trình nhằm thu thập dữ liệu nội bộ doanh nghiệp qua thời gian.
Xây dựng nhà kho dữ liệu giúp tập trung dữ liệu tại một nơi duy nhất, tránh tình trạng dữ liệu bị phân mảnh rời rạc, giúp doanh nghiệp thuận tiện khi khai thác.
Xây dựng đường ống dữ liệu tránh mất mát dữ liệu có giá trị sử dụng.
Xây dựng báo cáo quản trị giúp lãnh đạo theo dõi, giám sát toàn bộ các phòng ban trong doanh nghiệp, đồng thời phát hiện nguy cơ và vấn đề.
Nội dung khóa học
Buổi 1 Bức tranh chuyển đổi số và quản trị doanh nghiệp bằng dữ liệu
Các yếu tố cần thiết để bắt đầu chuyển đổi số
Ứng dụng mô hình tháp nhu cầu & Chuỗi giá trị trong lộ trình chuyển đổi số
Lộ trình xây dựng doanh nghiệp data-driven (doanh nghiệp định hướng dữ liệu)
Ưu, nhược điểm của từng quy mô doanh nghiệp khi chuyển đổi số
Buổi 2 Tổng quan hệ thống dữ liệu nội bộ
Bức tranh tổng quan của hệ thống dữ liệu nội bộ
Cấu trúc một hệ thống dữ liệu nội bộ
Các bước xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ trong doanh nghiệp
Khó khăn, thách thức khi xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ
Buổi 3 Xây dựng và quản lý quy trình (Data Collector)
Định nghĩa quy trình và cách quản lý quy trình trong doanh nghiệp.
Các bước xây dựng quy trình. Thực hành xây dựng quy trình cho một doanh nghiệp
Cách lựa chọn tool phù hợp để thiết lập quy trình
Thực hành xây dựng quy trình trên phần mềm Base Workflow
Buổi 4 Xây dựng đường ống dữ liệu (Data Pipeline)
Tại sao cần đường ống dữ liệu?
Các cách xây dựng đường ống dữ liệu, ưu & nhược điểm.
Lựa chọn loại dữ liệu để xây dựng đường ống.
Thực hành xây dựng đường ống dữ liệu bằng phần mềm trung gian (thực hành với Zapier)
Buổi 5+6 Xây dựng nhà kho dữ liệu (Data model + Database)
Quy trình thiết kế nhà kho dữ liệu
Các mô hình nhà kho dữ liệu
Các bước xây dựng nhà kho dữ liệu
Thực hành thiết kế mô hình nhà kho dữ liệu
Buổi 7 Trực quan hoá dữ liệu (Data Visualization)
Tại sao cần trực quan hoá dữ liệu
Các bước trực quan hoá dữ liệu
Thực hành trực quan hoá dữ liệu
Buổi 8 Final
7.000.000 ₫
89.999 ₫
11.500.000 ₫
99.999 ₫
4.490.000 ₫
79.999 ₫
5.900.000 ₫
79.999 ₫
4.700.000 ₫
149.999 ₫
599.000 ₫
49.999 ₫
10.000.000 ₫
99.999 ₫
779.000 ₫
99.999 ₫
1.499.000 ₫
49.999 ₫
6.000.000 ₫
39.999 ₫
4.099.999 ₫
99.999 ₫
6.345.000 ₫
109.999 ₫
