Chuyên viên Phân tích dữ liệu

1. Phân tích dữ liệu bán hàng & tồn kho (Sales & Inventory Analytics)
• Tổng hợp và phân tích dữ liệu theo:
SKU / Category / Collection / Season
Kênh bán (Online - Offline - Marketplace)
Cửa hàng / Cluster
• Đánh giá hiệu suất theo các chỉ số ngành fast fashion:
ROS, STR, WOS, Stock Turn, GMROI, Size Curve Accuracy, Aging
• Xác định sản phẩm:
Top seller / Bestseller
Underperformer (ROS thấp, STR thấp)
Sản phẩm đang nguy cơ vào diện markdown
• Phân tích sales velocity để đề xuất replenishment hoặc chuyển hàng (stock transfer).
2. Product Performance & Merch Analytics (Phân tích hàng hóa)
• Đánh giá hiệu quả mỗi mẫu (style), mỗi drop, mỗi collection.
• Tính toán performance:
Category contribution
Sell-in vs Sell-out gap
Seasonal trend analysis
• Làm việc với Product team để cung cấp insight cho việc:
Quyết định tăng/giảm sản lượng
Quyết định dừng/tiếp tục sản phẩm
Đánh giá trend / nhu cầu thị trường
3. Forecasting (Dự báo)
• Xây dựng các mô hình dự báo:
Demand forecast
Sales forecast theo tuần/tháng/season
Forecast theo kênh bán
• Nhận diện yếu tố ảnh hưởng doanh số:
Trend
Marketing campaign
Out-of-stock
Price changes
4. Customer & Marketing Analytics (Phân tích khách hàng)
• Phân tích hành vi khách hàng từ CRM / Loyalty:
CLV
RFM
Retention rate
Cohort analysis
• Đo lường hiệu quả chiến dịch chạy ads / influencer / social commerce:
Conversion
CAC
ROMI (Return on Marketing Investment)
5. Xây dựng Dashboard & Báo cáo (BI Dashboard)
• Xây dựng báo cáo tự động trên:
Power BI
Tableau
Google Looker Studio
• Tăng tốc độ ra quyết định cho team:
Product
Planning/Merch
Marketing
Sales
E-commerce
• Thường xuyên tối ưu hóa dashboard để phù hợp tình hình kinh doanh.
6. Data Governance & System (Quản trị dữ liệu)
• Phối hợp IT/ERP để đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác.
• Chuẩn hóa:
Mã SKU
Category mapping
Size curve
Season/campaign tagging
• Xây dựng data pipeline cơ bản (nếu có khả năng):
SQL
Python
ETL