BI

Product analytics khác BI báo cáo truyền thống thế nào: tập trung vào hành vi người dùng qua event tracking. Bài mở đầu series giới thiệu mô hình dữ liệu sự kiện, khung AARRR, North Star Metric & metric tree, quy trình phân tích và lộ trình học, đặt trong bối cảnh app ngân hàng số.

Cách chọn và thiết kế chỉ số tốt: vanity vs actionable, North Star Metric và metric tree, guardrail, leading/lagging, phân khúc và bẫy Goodhart. Kèm ví dụ North Star cho app ngân hàng số và SQL chạy được để tính stickiness và ARPU.

Phân tích phễu chuyển đổi: chuỗi bước dẫn tới mục tiêu, đo conversion và drop-off từng bước để tìm điểm nghẽn. Bài đi qua loại phễu (ordered/any-order, conversion window), chỉ số (overall/step conversion, time-to-convert), bẫy thường gặp, và phễu onboarding eKYC ngân hàng số. Kèm SQL chạy được mô phỏng phễu từ dữ liệu thật.

Retention là chỉ số sống còn của sản phẩm số: giữ khách rẻ hơn thu hút mới. Bài đi qua cohort analysis (nhóm theo kỳ acquisition), retention curve và ý nghĩa đường phẳng, các định nghĩa retention (N-day/unbounded), quan hệ với churn, ma trận cohort-retention (heatmap tam giác), resurrection. Kèm SQL chạy được dựng cohort theo tháng mở tài khoản và đo retention giao dịch.

Phân khúc chia khách thành các nhóm đồng nhất để phục vụ và nhắm mục tiêu khác nhau. Bài đi qua các cơ sở phân khúc (nhân khẩu, hành vi, giá trị, vòng đời, nhu cầu), RFM analysis chi tiết (Recency/Frequency/Monetary, chấm điểm NTILE, ghép segment Champions/At-risk/Lost), rule-based vs clustering, tiêu chí đánh giá segment và kích hoạt. Kèm SQL chạy được tính RFM và phân nhóm từ giao dịch.

Hai mặt của giá trị khách hàng: CLV/LTV (tổng giá trị một khách mang lại suốt vòng đời, dùng cân với CAC qua LTV:CAC) và Churn (rời bỏ). Bài đi qua cách tính CLV lịch sử vs dự đoán, mô hình BG/NBD-Gamma-Gamma, đặc thù CLV & churn 'ngầm' trong ngân hàng, churn prediction bằng ML và ma trận CLV × rủi ro để ưu tiên giữ chân. Kèm SQL chạy được xấp xỉ CLV, phát hiện khách im lặng và xếp hạng theo giá trị.

Tăng trưởng dựa dữ liệu thay vì đoán mò: tư duy growth (toàn phễu, đòn bẩy, growth loop), quy trình thử nghiệm có hệ thống (ý tưởng → ICE/RICE → giả thuyết → A/B → đo → học), primary + guardrail, cỡ mẫu, các dạng ngoài A/B (holdout, feature flag, quasi-experiment), tối ưu activation/retention/referral, văn hoá và cạm bẫy. Ứng dụng ngân hàng số.

Bài tổng kết ghép toàn bộ phương pháp của series vào phân tích một app ngân hàng số: bản đồ hành trình khách (thu hút→eKYC→kích hoạt→gắn kết→bán chéo→giữ chân) và phương pháp tương ứng mỗi chặng, chọn North Star & metric tree, event taxonomy, dashboard sản phẩm, công cụ, ràng buộc đạo đức NĐ13. Kèm SQL chạy được dựng dashboard sản phẩm mini và bản đồ 8 bài của series.