Question 1

Funnel (phễu) trong analytics là gì?

Accepted Answer

Funnel là một biểu diễn tuần tự các bước chính mà người dùng trải qua để đạt được một mục tiêu nhất định, chẳng hạn như mua hàng hoặc đăng ký. Mỗi bước cho thấy số người dùng tiến đến giai đoạn tiếp theo, giúp xác định các điểm ma sát và drop-off. Thuật ngữ 'phễu' bắt nguồn từ thực tế là số người dùng giảm tự nhiên ở mỗi bước kế tiếp.

Question 2

Thứ tự thông thường của các bước trong một funnel e-commerce cổ điển là gì?

Accepted Answer

Một funnel e-commerce cổ điển tuân theo logic hành trình mua hàng: người dùng truy cập trang web, xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, chuyển đến trang thanh toán, sau đó hoàn tất mua hàng. Mô hình tuyến tính này giúp xác định nơi khách hàng tiềm năng drop off. Bước giữa giỏ hàng và thanh toán thường có tỷ lệ từ bỏ cao nhất, thường liên quan đến chi phí vận chuyển hoặc quy trình checkout quá phức tạp.

Question 3

Làm thế nào để tính tỷ lệ chuyển đổi tổng thể của một funnel?

Accepted Answer

Tỷ lệ chuyển đổi tổng thể của funnel được tính bằng cách chia số người dùng đã hoàn thành bước cuối cho số người dùng đã vào bước đầu tiên, nhân với 100. Ví dụ, nếu 10.000 khách truy cập đến trang web và 200 mua hàng, tỷ lệ chuyển đổi tổng thể là 2%. Tỷ lệ này cung cấp cái nhìn tổng hợp về hiệu suất funnel nhưng không tiết lộ nơi xảy ra tổn thất, do đó cần phân tích cả tỷ lệ từng bước.

Phân tích Funnel và Chuyển đổi

Funnel (phễu) trong analytics là gì?

Câu trả lời

Thứ tự thông thường của các bước trong một funnel e-commerce cổ điển là gì?

Câu trả lời

Làm thế nào để tính tỷ lệ chuyển đổi tổng thể của một funnel?

Câu trả lời

Drop-off rate (tỷ lệ từ bỏ) giữa hai bước của funnel là gì?

Sự khác biệt giữa sales funnel và marketing funnel là gì?

Các chủ đề phỏng vấn Data Analytics khác

Google Sheets - Kiến thức cơ bản

Google Sheets - Công thức nâng cao

SQL - Cơ bản

SQL - Tổng hợp và nhóm

SQL - Joins

BigQuery - Kiến thức cơ bản

Data Cleaning - Làm sạch dữ liệu

KPI và chỉ số kinh doanh

Thống kê mô tả

Zapier và tự động hóa No-Code

Nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu

Python & Pandas - Cơ bản

Google Sheets - Dashboard tự động

SQL - Truy vấn con và CTE

SQL - Window Functions

BigQuery - Tính năng nâng cao

Data Modeling

Phân tích Cohort và Retention

Google Tag Manager và Tracking

API và Webhook

dbt - Kiến thức cơ bản

AB Testing và Thống kê Ứng dụng

Looker Studio (Google Data Studio)

Power BI - Kiến Thức Cơ Bản

SQL - Truy Vấn Phân Tích Nâng Cao

dbt - Tính năng nâng cao

Power BI - DAX và Dashboard Nâng Cao

Python Analytics - Phân tích nâng cao và ML

Nắm vững Data Analytics cho lần phỏng vấn tiếp theo