Check with seller Tuyển- Business Intelligence Analyst (Ads Data)- Phú Nhuận

Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM để giúp bạn tìm kiếm và chuẩn bị cho vị trí Business Intelligence Analyst (Ads Data) tại Phú Nhuận, bao gồm cả từ khóa tìm kiếm, tag, và các bước chuẩn bị cần thiết:

I. Tóm tắt về vị trí Business Intelligence Analyst (Ads Data)

Mô tả công việc:

Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các kênh quảng cáo (Google Ads, Facebook Ads, v.v.) để đưa ra các insights giúp tối ưu hóa chiến dịch.
Xây dựng báo cáo, dashboard trực quan để theo dõi hiệu quả quảng cáo.
Phối hợp với các bộ phận Marketing, Sales để hiểu rõ nhu cầu và đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu.
Đề xuất các thử nghiệm A/B testing để cải thiện hiệu suất quảng cáo.
Nghiên cứu các xu hướng mới trong lĩnh vực quảng cáo và phân tích dữ liệu.

Yêu cầu kỹ năng:

Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng quảng cáo (Google Ads, Facebook Ads, v.v.).
Kỹ năng phân tích dữ liệu và sử dụng các công cụ như Excel, SQL, Python/R (tùy công ty).
Kỹ năng visualization (Tableau, Power BI, v.v.).
Khả năng giao tiếp và trình bày tốt.
Hiểu biết về các chỉ số quảng cáo (CPM, CPC, CTR, Conversion Rate, ROAS, v.v.).

Mức lương:

Dao động tùy theo kinh nghiệm, thường từ 15 - 30 triệu VNĐ trở lên.

II. Từ khóa tìm kiếm (Keywords)

Sử dụng các từ khóa sau khi tìm kiếm trên các trang tuyển dụng như Việc làm uy tín, Cantuyengap, #cantuyen, ITviec, tuyendungvieclam:

Chính:

Business Intelligence Analyst Ads
BI Analyst Ads Data
Data Analyst Ads
Marketing Data Analyst
Ads Data Analyst

Bổ sung (kết hợp với các từ khóa chính):

Phú Nhuận
HCM
Digital Marketing
Performance Marketing
Google Ads
Facebook Ads
SQL
Python
R
Tableau
Power BI
Data Visualization

Ví dụ:

Business Intelligence Analyst Ads Phú Nhuận
Data Analyst Ads HCM Google Ads
BI Analyst Ads Data Python Tableau

III. Tags (cho #cantuyen, trang tuyển dụng, v.v.)

Sử dụng các tags sau để tăng khả năng hiển thị hồ sơ của bạn:

#BusinessIntelligence
#DataAnalysis
#AdsData
#DigitalMarketing
#PerformanceMarketing
#GoogleAds
#FacebookAds
#SQL
#Python
#R
#Tableau
#PowerBI
#DataVisualization
#PhuNhuan
#HCM
#Vietnam
#Tuyendung
#Job

IV. Các bước chuẩn bị

1.

Cập nhật CV/Resume và #cantuyen:

Nhấn mạnh kinh nghiệm làm việc với dữ liệu quảng cáo.
Liệt kê các kỹ năng liên quan (SQL, Python/R, Tableau/Power BI).
Đề cập đến các dự án phân tích dữ liệu quảng cáo bạn đã thực hiện, kết quả đạt được.
Sử dụng các từ khóa đã liệt kê ở trên trong CV/Resume và #cantuyen.
2.

Ôn tập kiến thức:

SQL:

Ôn tập các câu lệnh truy vấn cơ bản và nâng cao (JOIN, GROUP BY, window functions).

Python/R:

Ôn tập các thư viện phân tích dữ liệu (Pandas, NumPy, dplyr, data.table).

Visualization:

Thực hành tạo dashboard trên Tableau hoặc Power BI với dữ liệu quảng cáo mẫu.

Kiến thức về quảng cáo:

Nắm vững các chỉ số quảng cáo quan trọng (CPM, CPC, CTR, Conversion Rate, ROAS) và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu quả chiến dịch.
3.

Chuẩn bị câu trả lời phỏng vấn:

Giới thiệu bản thân:

Tập trung vào kinh nghiệm và kỹ năng liên quan đến vị trí.

Kể về các dự án đã thực hiện:

Mô tả chi tiết vấn đề, cách bạn phân tích dữ liệu, giải pháp bạn đưa ra và kết quả đạt được.

Trả lời các câu hỏi kỹ thuật:

Bạn sẽ sử dụng phương pháp nào để xử lý dữ liệu bị thiếu?, Bạn đã từng gặp khó khăn gì khi phân tích dữ liệu quảng cáo và cách bạn giải quyết?.

Đặt câu hỏi cho nhà tuyển dụng:

Thể hiện sự quan tâm của bạn đến công ty và vị trí. Công ty sử dụng những công cụ phân tích dữ liệu nào?, Đâu là những thách thức lớn nhất mà bộ phận Marketing đang gặp phải?.
4.

Tìm hiểu về công ty:

Nghiên cứu về sản phẩm/dịch vụ, thị trường mục tiêu, đối thủ cạnh tranh, và chiến lược Marketing của công ty.
Tìm hiểu về văn hóa công ty và các giá trị mà công ty theo đuổi.
5.

Xây dựng portfolio (nếu có thể):

Tạo một trang web hoặc tài khoản GitHub để trưng bày các dự án phân tích dữ liệu quảng cáo bạn đã thực hiện.
Chia sẻ portfolio của bạn với nhà tuyển dụng.

V. Các trang web/công cụ hữu ích:

Trang tuyển dụng:

Việc làm uy tín, Cantuyengap, #cantuyen, ITviec, tuyendungvieclam

Học SQL:

Mode Analytics SQL Tutorial, Khan Academy SQL

Học Python:

DataCamp, Codecademy, Coursera

Học R:

DataCamp, Coursera

Học Tableau:

Tableau Public, Coursera

Học Power BI:

Microsoft Learn, Coursera

Blog về Digital Marketing và Data Analysis:

Neil Patel, Analytics Vidhya, Towards Data Science

Lời khuyên:

Kiên trì:

Quá trình tìm việc có thể mất thời gian, đừng nản lòng nếu bạn không nhận được kết quả ngay lập tức.

Mở rộng mạng lưới:

Kết nối với những người làm trong lĩnh vực Data Analysis và Digital Marketing trên #cantuyen.

Học hỏi liên tục:

Tham gia các khóa học, hội thảo, webinar để nâng cao kiến thức và kỹ năng.

Tự tin:

Tin vào khả năng của bản thân và thể hiện sự nhiệt huyết của bạn trong quá trình phỏng vấn.

Chúc bạn thành công! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, đừng ngần ngại hỏi nhé.

Contact seller Share

Comments