Data Analyst

Chúng tôi đang xây dựng một nền tảng Data-as-a-Service cho các nhà bán hàng Ecommerce đa kênh, giúp sellers theo dõi, phân tích và tối ưu hiệu quả kinh doanh trên nhiều marketplace và sales channels như Amazon, Shopify, TikTok Shop, eBay, Etsy, Walmart, Shopee, Lazada và các nền tảng quảng cáo liên quan.

Sản phẩm tập trung vào việc tổng hợp dữ liệu bán hàng, chi phí, lợi nhuận, tồn kho, quảng cáo, hoàn hàng và vận hành từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó chuyển hóa thành dashboard, insight và recommendation dễ hiểu cho người bán.

Mục tiêu của nền tảng là giúp ecommerce sellers trả lời các câu hỏi quan trọng như:

• Sản phẩm nào đang thật sự có lợi nhuận?
• Kênh bán hàng nào hiệu quả nhất?
• Chi phí quảng cáo đang ảnh hưởng thế nào đến biên lợi nhuận?
• SKU nào cần tối ưu giá, tồn kho hoặc ngân sách ads?
• Doanh thu tăng nhưng lợi nhuận có thật sự tăng không?
• Dòng tiền, tồn kho và chi phí marketplace đang tác động ra sao đến business?

Data Analyst sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu ecommerce phức tạp thành các báo cáo, chỉ số và insight có giá trị cho người dùng cuối.

• Bạn sẽ làm việc chặt chẽ với Product, Engineering, Customer Success và Business team để:
• Xây dựng hệ thống metrics cho ecommerce sellers.
• Phân tích dữ liệu bán hàng, chi phí, ads, inventory và profit.
• Thiết kế dashboard, report và data model phục vụ sản phẩm.
• Phát hiện insight giúp sellers tối ưu lợi nhuận.
• Hỗ trợ định nghĩa logic tính toán các chỉ số như profit, margin, ROI, TACoS, ACoS, LTV, refund rate, inventory turnover.
• Đảm bảo dữ liệu hiển thị chính xác, nhất quán và dễ hiểu.

Trách nhiệm chính

A. Phân tích dữ liệu ecommerce đa kênh

• Thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như marketplace, shopping cart, payment, ads platform, fulfillment và ERP.
• Phân tích doanh thu, đơn hàng, lợi nhuận, chi phí, hoàn hàng, tồn kho và performance theo từng kênh bán.
• Xây dựng các báo cáo theo seller, store, marketplace, SKU, product, brand, campaign và thời gian.
• Theo dõi hiệu quả kinh doanh theo ngày, tuần, tháng, quý.
• Phân tích sự khác biệt giữa gross revenue, net revenue, COGS, fees, ads cost, refund, tax, shipping cost và net profit.

B. Xây dựng metrics và business logic

• Định nghĩa và chuẩn hóa bộ chỉ số cốt lõi cho nền tảng, bao gồm:
  • Gross Sales
  • Net Sales
  • Units Sold
  • Orders
  • Refunds
  • Marketplace Fees
  • COGS
  • Shipping Cost
  • Fulfillment Cost
  • Ads Spend
  • Gross Profit
  • Net Profit
  • Profit Margin
  • ROI
  • ACoS
  • TACoS
  • ROAS
  • Contribution Margin
  • Inventory Value
  • Inventory Turnover
  • Stockout Risk
  • Customer Lifetime Value nếu có dữ liệu customer
• Làm việc với Product Manager để chuyển nhu cầu người dùng thành dashboard, chart và report cụ thể.
• Viết tài liệu logic tính toán metrics để Engineering triển khai chính xác.
• Kiểm tra và đối chiếu dữ liệu với báo cáo từ các marketplace hoặc nguồn gốc.

C. Dashboard, reporting và insight

• Thiết kế dashboard cho các use case như:
  • Profit & Loss dashboard
  • Sales performance dashboard
  • Product/SKU profitability dashboard
  • Ads performance dashboard
  • Inventory dashboard
  • Refund & return dashboard
  • Marketplace fee analysis
  • Multi-channel comparison
  • Cashflow overview
• Xây dựng báo cáo giúp sellers hiểu nhanh:
  • SKU nào bán chạy nhưng lợi nhuận thấp.
  • SKU nào có ads cost quá cao.
  • Sản phẩm nào có refund rate bất thường.
  • Kênh nào có margin tốt nhất.
  • Tồn kho nào có nguy cơ hết hàng hoặc tồn đọng.
  • Chi phí marketplace nào đang tăng bất thường.
• Đề xuất insight và alert tự động cho sản phẩm, ví dụ:
  • Profit giảm bất thường.
  • Ads spend tăng nhưng sales không tăng.
  • SKU có margin âm.
  • Inventory sắp hết hàng.
  • Refund rate vượt ngưỡng.
  • Marketplace fee tăng bất thường.

D. Làm việ