Looker Studio của Google mà trước đây có tên là Google Data Studio là một công cụ mà dân Digital Marketing không thể bỏ qua để có thể duy trì và phát triển trong nghề trước khi bị tầng lớp Data Analytics vùng lên chiếm trọn hết job.
Đúng là như vậy đấy các bạn ạ. Khi các kênh truyền thông kỹ thuật số ngày một dày đặc, việc phát triển mạng lưới Intergrated Digital Marketing Channels là một điều không thể tránh khỏi. Việc sáng tạo, lên ý tưởng có thể để dân Content/ Creative lo, còn các Digital Perfomance thì phải biết cách đánh giá hiệu quả của các kênh đó.
Vì sao phải dùng Looker Studio?
Real time report
Nếu chỉ ra một lý do duy nhất thì đó chính là Real time report!!!
Theo guồng phát triển của Data, mà bây giờ chúng mình còn ngồi screenshort report nữa, thì rất có lỗi với đồng đội.
Looker Studio giúp chúng ta liên tục theo dõi các chỉ số của nhiều kênh truyền thông khác nhau với thời gian thực mà không phải mất thời gian lục tìm nhiều dữ liệu ở các bên để đưa ra đánh giá.
Công cụ trực quan dữ liệu có chi phí tốt nhất
Chắc hẳn đối với những tính năng trên thì bạn có thể tìm kiếm ra rất nhiều tool khác nhau để phát triển, tuy nhiên cho đến thời điểm hiện tại, chắc chắn đây là công cụ Visualize data- trực quan hoá dữ liệu với chi phí thấp nhất.
Mặc dù việc kết nối các dữ liệu ở hệ thống bên ngoài ( như Facebook/ Instagram/ Tictok/ Linkedin…) vẫn cần phải trả một khoản phí cho bên thứ ba, nhưng dẫu sao đây cũng là một chi phí xứng đáng cho công cụ tuyệt vời này.
Công cụ kết nối dữ liệu bên ngoài hiện tại mình đang tìm hiểu có tên Porter Metrics.
Những Phương Án Thay Thế Cho Google Looker Studio
Nếu bạn thực sự dấn thân sâu hơn về data analytics, hoặc một số team làm việc chuyên nghiệp cũng sẽ sử dụng các phần mềm phổ biến dưới đây:
- Microsoft Power BI
- Tableau Online
- Zoho Analytic
Đối với những bạn đi sâu tìm hiểu về Google Data Analytics Professional Certificate thì có thể tham khảo khóa học bài bản của Coursera.
Vẫn là: bắt đầu từ một câu hỏi
Dù bạn có kỹ năng thể hiện data bằng tool tốt như thế nào, mà bạn chỉ đơn thuần bắt tay vào trực quan hoá dữ liệu để cho ” đẹp mắt”, thì bạn vẫn sẽ mãi đi vào đường cụt của câu chuyện ” rành nghề” nhưng ” không hữu ích” cho doanh nghiệp.
Khi bắt tay với dữ liệu, bạn cần phải có mục tiêu giải quyết rõ ràng. Quy trình cơ bản của phân tích dữ liệu gồm bước 1: xác định câu hỏi cần trả lời bằng dữ liệu. Tiếp theo mới đến xác định lượng data cần xử lý và phương pháp cụ thể. Sau đó đến việc xác định dữ liệu cần có, sau đó mới đến trực quan hoá dữ liệu và cuối cùng là diễn giải kết quả của bạn.
Đối với những bạn chưa biết bắt đầu trả lời điều gì từ data, hãy đơn thuần phân tích vào những báo cáo có sẵn của kênh truyền thông như: Google Analytics, Search Console hay Facebook Insight. Sau đó thảo luận với sếp hoặc đồng nghiệp để cùng nhau tìm ra mục tiêu cho team.