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:
o SKU / Category / Collection / Season
o Kênh bán (Online - Offline - Marketplace)
o Cửa hàng / Cluster
• Đánh giá hiệu suất theo các chỉ số ngành fast fashion:
o ROS, STR, WOS, Stock Turn, GMROI, Size Curve Accuracy, Aging
• Xác định sản phẩm:
o Top seller / Bestseller
o Underperformer (ROS thấp, STR thấp)
o 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:
o Category contribution
o Sell-in vs Sell-out gap
o Seasonal trend analysis
• Làm việc với Product team để cung cấp insight cho việc:
o Quyết định tăng/giảm sản lượng
o Quyết định dừng/tiếp tục sản phẩm
o Đánh giá trend / nhu cầu thị trường
3. Forecasting (Dự báo)
• Xây dựng các mô hình dự báo:
o Demand forecast
o Sales forecast theo tuần/tháng/season
o Forecast theo kênh bán
• Nhận diện yếu tố ảnh hưởng doanh số:
o Trend
o Marketing campaign
o Out-of-stock
o Price changes
4. Customer & Marketing Analytics (Phân tích khách hàng)
• Phân tích hành vi khách hàng từ CRM / Loyalty:
o CLV
o RFM
o Retention rate
o Cohort analysis
• Đo lường hiệu quả chiến dịch chạy ads / influencer / social commerce:
o Conversion
o CAC
o ROMI (Return on Marketing Investment)
5. Xây dựng Dashboard & Báo cáo (BI Dashboard)
• Xây dựng báo cáo tự động trên:
o Power BI
o Tableau
o Google Looker Studio
• Tăng tốc độ ra quyết định cho team:
o Product
o Planning/Merch
o Marketing
o Sales
o 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:
o Mã SKU
o Category mapping
o Size curve
o Season/campaign tagging
• Xây dựng data pipeline cơ bản (nếu có khả năng):
o SQL
o Python
o ETL