Khóa học được xây dựng theo tiếp cận PDMT – cách tiếp cận đi ngược dòng: xuất phát từ bài toán của doanh nghiệp, không phải từ công nghệ.

Hình thức

Offline

Thời lượng

2 ngày

Khai giảng

16, 17/5/2026

Bức tranh toàn cảnh: Kinh doanh trong kỷ nguyên số

Kinh doanh hiện đại không còn là cuộc chơi của những phán đoán cảm tính. Chúng ta đang sống trong nền kinh tế nền tảng, kinh tế nội dung và các mô hình thực – số đan xen.

Trong bối cảnh đó, dữ liệu và AI không còn là lựa chọn, mà là trung tâm của mọi hoạt động vận hành, từ sản xuất đến tiếp thị và tài chính.

Lãnh đạo “hổng” ở đâu trong bức tranh ấy?

Chưa nắm bắt công nghệ số cốt lõi và vai trò của dữ liệu
Lãnh đạo thường thiếu cái nhìn toàn cảnh về các mô hình kinh doanh hiện đại như kinh tế nền tảng, kinh tế nội dung và sự giao thoa thực – số. Điều này dẫn đến việc chưa xác định được vai trò trung tâm của AI trong các hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp
Thiếu công cụ dự báo tài chính và quản trị rủi ro khoa học
Việc quản lý tài chính vẫn dừng lại ở mức báo cáo số liệu quá khứ, thiếu khả năng dự báo tương lai về dòng tiền và lợi nhuận. Lãnh đạo khó xác định chính xác các đòn bẩy thực sự tạo ra giá trị cho cổ đông.
Vận hành sản xuất và chuỗi cung ứng dựa trên kinh nghiệm
Các kế hoạch sản xuất, lịch trình vận hành và quản lý kho bãi thường dựa trên thói quen hoặc kinh nghiệm cá nhân, dẫn đến lãng phí nguồn lực và kém linh hoạt.
Chi phí Marketing/Bán hàng cao nhưng thiếu hiệu quả và tính cá nhân hóa
Doanh nghiệp đổ nhiều ngân sách vào quảng cáo nhưng không đánh giá được hiệu quả thực tế trên từng kênh bán hàng. Thông điệp truyền thông mang tính đại trà, không chạm đúng nhu cầu của từng phân khúc khách hàng.

Chúng ta sẽ hoàn thiện bức tranh kinh doanh, bằng cách…

Thông qua việc giải quyết trực tiếp các “điểm nghẽn” trong quản trị và các vấn đề cốt yếu của kinh doanh dựa trên AI và các phương pháp phân tích dữ liệu thực tiễn.

1. Hiểu rõ và làm chủ các công nghệ số thiết yếu

Lãnh đạo không cần trở thành chuyên gia kỹ thuật, nhưng cần nắm vững “vũ khí” để điều hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

Hệ thống hóa công nghệ: Hiểu rõ bản chất và ứng dụng của Thống kê, AI, Tối ưu hóa, Mô phỏng và Hệ khuyến nghị trong các hoạt động kinh doanh.
Tiếp cận PDMT: Làm quen với phương pháp tiếp cận hiện đại: Dữ liệu (Data) – Mô hình (Model) – Công nghệ (Technology) – Quản trị (Management) để giải quyết mọi bài toán vận hành.
Tư duy kinh doanh số: Nhận diện bức tranh toàn cảnh về kinh tế nền tảng, kinh tế nội dung và các mô hình kinh doanh thực – số hiện đại.

2. Làm chủ phương pháp phân tích Khách hàng và Nhân sự để tối ưu nguồn lực

Chuyển đổi từ quản trị dựa trên cảm tính sang quản trị dựa trên sự thấu hiểu sâu sắc các đối tượng cốt lõi của doanh nghiệp

Phân tích khách hàng toàn diện: Xây dựng năng lực phân loại tập khách hàng, dự báo hành vi mua hàng, đo lường sự hài lòng và chủ động ngăn chặn việc khách hàng rời bỏ dịch vụ.
Tối ưu hóa tiếp thị và bán hàng: Biết cách sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa thông điệp truyền thông, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và xây dựng chiến lược giá cạnh tranh.
Quản trị nhân sự khoa học: Ứng dụng dữ liệu trong việc tuyển chọn, đào tạo, đánh giá hiệu suất và đặc biệt là dự báo xu hướng nghỉ việc để ổn định bộ máy tổ chức.

3. Xây dựng năng lực quản trị và ra quyết định dựa trên số liệu thực tế

Nâng cao tính chính xác và tốc độ trong việc điều hành thông qua các mô hình dự báo khoa học

Quản trị tài chính dự báo: Không chỉ nhìn vào số liệu quá khứ, lãnh đạo sẽ biết cách dự báo doanh thu, dòng tiền và phân tích các đòn bẩy tạo ra giá trị cho cổ đông.
Kiểm soát rủi ro: Nhận diện và phân tích các rủi ro tài chính tiềm ẩn của doanh nghiệp một cách định lượng.
Tối ưu hóa vận hành và sản xuất: Làm chủ việc lập kế hoạch sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho dựa trên các mô hình tối ưu thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm.
Văn hóa ra quyết định bằng dữ liệu: Hình thành năng lực quản trị và ra quyết định dựa trên số liệu tại mọi cấp độ trong doanh nghiệp.

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

Thông qua phương pháp đào tạo

Tiếp cận PDMT: Kết nối lý thuyết với thực tiễn dữ liệu của doanh nghiệp.

Vòng tròn tiếp cận kết hợp dữ liệu thực tế

Phân tích tài chính
Phân tích sản xuất
Phân tích tiếp thị
Phân tích bán hàng
Phân tích khách hàng
Phân tích nhân sự

Thảo luận trực tiếp: Các phiên thảo luận chuyên sâu giúp giải quyết bài toán cụ thể của từng học viên

Dưới sự dẫn dắt của các chuyên gia giàu kinh nghiệm, đã có nhiều nghiên cứu ở Việt Nam và quốc tế.

Mỗi chuyên gia có thế mạnh riêng về thống kê, tài chính, khóa học máy tính, dữ liệu.

GS. Hồ Tú Bảo

Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu tại Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán của Việt Nam (VIASM) và Giáo sư danh dự của Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (JAIST)

PGS.TS. Phan Xuân Hiếu

Giảng viên và nghiên cứu tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

TS. Phạm Thị Việt Hương

Giảng viên Khoa Quốc tế, ĐHQGHN

PGS. TS. Trần Thị Oanh

Giảng viên tại Trường Quốc Tế – ĐHQGHN

TS. Trần Đức Quỳnh

Chuyên gia đào tạo và nghiên cứu về tối ưu hoá, học máy và trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong quản lý, tài chính, kinh doanh, vận tải

TS. Lê Đức Thịnh

Giảng viên Khoa Các khoa học ứng dụng, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Xem thêm về giảng viên

Nội dung học

Chuyên đề 1. Phân tích kinh doanh và tóm tắt các công nghệ số cần cho kinh doanh số

Những vấn đề chính của kinh doanh trong kỷ nguyên số
Vai trò của dữ liệu
Các nội dung cơ bản của phân tích kinh doanh
Tiếp cận PDMT
Các điểm chính của thống kê, AI, tối ưu, mô phỏng, hệ khuyến nghị dùng trong phân tích kinh doanh

Chuyên đề 2. Kinh doanh số

Khái niệm và bức tranh nhiều góc nhìn về kinh doanh hiện đại như các mô hình kinh doanh số, kinh tế nền tảng, kinh tế nội dung, các mô hình kinh doanh thực-số
Dự báo trong kinh doanh, quản trị và ra quyết định dựa trên số liệu
Vai trò trung tâm của AI trong nhiều hoạt động của mỗi doanh nghiệp

Chuyên đề 3. Phân tích tài chính

Phân tích dự báo doanh thu
Phân tích lợi nhuận khách hàng
Phân tích lợi nhuận sản phẩm
Phân tích dòng tiền
Phân tích các đòn bẩy tạo giá trị
Phân tích giá trị cổ đông
Phân tích rủi ro tài chính của doanh nghiệp

Chuyên đề 4. Phân tích sản xuất

Phân tích các hoạt động sản xuất

Lập kế hoạch và lập lịch sản xuất
Quản lý chuỗi cung ứng
Quản lý hàng tồn kho
Quản lý các hoạt động dịch vụ

Chuyên đề 5. Phân tích tiếp thị và bán hàng

Tiếp thị:

Phân tích đối thủ cạnh tranh
Phân tích khách hàng mục tiêu
Định giá sản phẩm cạnh tranh
Tạo thông điệp truyền thông cá nhân hoá
Tối ưu hoá chiến dịch truyền thông
Đánh giá hiệu quả của chiến lược tiếp thị

Bán hàng:

Dự đoán doanh thu bán hàng
Tối ưu hoá giá cả và chiến lược khuyến mại
Đánh giá và cải thiện trải nghiệm với khách hàng
Đánh giá hiệu quả bán hàng qua các kênh bán hàng khác nhau

Chuyên đề 6. Phân tích khách hàng và nhân viên

Quan hệ khách hàng:

Phân tích sự hài lòng của khách hàng
Xác định và phân loại tập khách hàng
Dự đoán hành vi mua hàng
Phân tích việc rời bỏ dịch vụ của khách hàng
Thu hút khách hàng mới

Nhân viên:

Tuyển dụng và tuyển chọn nhân viên
Đào tạo và phát triển nhân viên
Quản lý hiệu suất và đánh giá nhân viên
Quản lý nhân viên và phát triển văn hóa tổ chức
Dự đoán nghỉ việc của nhân viên

Áp dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong phân tích kinh doanh sẽ giúp các nhà lãnh đạo có những chiến lược không cảm tính trong dòng chảy kinh doanh vô cùng phức tạp hiện nay.

Nâng cao năng lực ra quyết định

– Làm chủ phương pháp tiếp cận PDMT (Dữ liệu – Mô hình – Công nghệ – Quản trị) để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

– Biết cách sử dụng các công cụ bổ trợ như thống kê, AI, tối ưu hóa và mô phỏng để ra quyết định dựa trên số liệu thực tế.

– Có khả năng quản trị và ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách khoa học và chính xác hơn.

Biết vận dụng AI và dữ liệu trong Phân tích kinh doanh

– Hiểu rõ vai trò của AI và dữ liệu trong việc dự báo doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền của doanh nghiệp.

– Biết cách ứng dụng phân tích dữ liệu vào lập kế hoạch sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho.

– Nắm vững phương pháp dùng AI để phân loại khách hàng, dự đoán hành vi mua hàng và quản lý hiệu suất nhân sự.

Quản trị rủi ro và Khách hàng

– Có công cụ phân tích rủi ro tài chính định lượng và xác định được các đòn bẩy tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

– Chủ động dự đoán việc khách hàng rời bỏ dịch vụ để có các chiến dịch thu hút và giữ chân kịp thời.

– Biết cách tối ưu hóa chiến dịch truyền thông và định giá sản phẩm cạnh tranh dựa trên phân tích đối thủ và khách hàng mục tiêu.

Hoàn thiện mô hình vận hành doanh nghiệp

– Hiểu và có thể triển khai các mô hình kinh doanh hiện đại như kinh tế nền tảng, kinh tế nội dung và các mô hình kinh doanh thực – số.

– Chuyển đổi tư duy quản trị sang mô hình kinh doanh dựa trên số liệu và các nền tảng công nghệ số.

– Biết cách tối ưu hóa quy trình vận hành thông qua việc tích hợp các giải pháp phần cứng và phần mềm.

Khóa học

Đào tạo Phân tích kinh doanh cho lãnh đạo doanh nghiệp

Khai giảng: Hàng tháng
Khai giảng: 16, 17/5/2026
Địa điểm: Văn phòng Libero Education
Học phí: 10.000.000đ/học viên
Liên hệ (Mr. Tiến Anh – 0965.035.659, Ms. Thu – 0914.344.305)