30+ Câu hỏi trắc nghiệm online Phân tích dữ liệu Web – Bộ 1

Lọc bỏ lưu lượng truy cập nội bộ giúp loại bỏ dữ liệu từ nhân viên công ty, đảm bảo dữ liệu phân tích phản ánh chính xác hành vi của khách hàng thực tế, từ đó đưa ra quyết định đúng đắn hơn; Kết luận Lý giải: Để đảm bảo dữ liệu phân tích chính xác hơn bằng cách loại bỏ lưu lượng truy cập từ nhân viên công ty.

Xác định 'micro-conversions' (ví dụ: xem video, tải tài liệu) giúp hiểu rõ hơn hành trình khách hàng và tối ưu hóa từng bước trong quy trình chuyển đổi, dẫn đến tăng 'macro-conversions' (ví dụ: mua hàng); Kết luận Lý giải: Để hiểu rõ hơn hành trình khách hàng và tối ưu hóa từng bước trong quy trình chuyển đổi.

Attribution Modeling (Mô hình phân bổ) giúp xác định giá trị của từng điểm tiếp xúc (ví dụ: quảng cáo, email) trong hành trình khách hàng, từ đó phân bổ giá trị chuyển đổi một cách chính xác và tối ưu hóa chiến dịch; Kết luận Lý giải: Phân bổ giá trị chuyển đổi cho các điểm tiếp xúc (touchpoints) khác nhau trên hành trình của khách hàng.

Tỷ lệ thoát trên thiết bị di động (Mobile Bounce Rate) cao có thể chỉ ra rằng trang web không thân thiện với thiết bị di động, trải nghiệm người dùng kém, cần tối ưu hóa giao diện và tốc độ tải trang; Kết luận Lý giải: Để xác định xem trang web có thân thiện với thiết bị di động hay không.

Nếu không có mã theo dõi (tracking code), các công cụ phân tích web không thể thu thập dữ liệu về lưu lượng truy cập, hành vi người dùng, làm cho việc phân tích và tối ưu hóa trang web không thể thực hiện được; Kết luận Lý giải: Không thể thu thập dữ liệu phân tích web.

Để đánh giá hiệu quả của email marketing, cần kiểm tra tỷ lệ nhấp chuột (CTR) từ email và tỷ lệ chuyển đổi trên trang web sau khi người dùng nhấp vào liên kết trong email; Kết luận Lý giải: Kiểm tra tỷ lệ nhấp chuột (CTR) từ email và tỷ lệ chuyển đổi trên trang web sau khi nhấp vào email.

Google Analytics là một dịch vụ phân tích web của Google, theo dõi và báo cáo lưu lượng truy cập trang web; Kết luận Lý giải: Google Analytics.

Bounce Rate là tỷ lệ phần trăm số lượt truy cập trang web mà người dùng rời đi sau khi chỉ xem một trang, cho thấy mức độ liên quan hoặc hấp dẫn của trang đó; Kết luận Lý giải: Tỷ lệ người dùng rời khỏi trang web sau khi chỉ xem một trang duy nhất.

Để cải thiện SEO, cần xem xét từ khóa, tốc độ tải trang, tỷ lệ thoát, nhưng màu sắc chủ đạo của trang web không trực tiếp ảnh hưởng đến thứ hạng tìm kiếm; Kết luận Lý giải: Màu sắc chủ đạo của trang web.

Hệ thống quản lý thẻ (Tag Management System) giúp quản lý và triển khai mã theo dõi dễ dàng hơn, giảm phụ thuộc vào nhà phát triển và cải thiện độ chính xác, nhưng không trực tiếp tăng tốc độ tải trang web; Kết luận Lý giải: Tăng tốc độ tải trang web.

'Dark traffic' (lưu lượng truy cập tối) là lưu lượng truy cập không xác định được nguồn gốc, thường xuất phát từ các liên kết trực tiếp hoặc email, gây khó khăn trong việc phân tích hiệu quả của các kênh marketing; Kết luận Lý giải: Lưu lượng truy cập không được gán cho bất kỳ nguồn cụ thể nào trong các báo cáo phân tích web.

Tích hợp Google Analytics với Google Ads cho phép theo dõi hiệu quả của quảng cáo (ví dụ: chi phí, lượt nhấp, chuyển đổi), từ đó tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dữ liệu và tăng ROI (Return on Investment); Kết luận Lý giải: Để theo dõi hiệu quả của quảng cáo và tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dữ liệu chuyển đổi.

Google Analytics, CRM và mạng xã hội là các nguồn dữ liệu phổ biến cho phân tích web, trong khi dữ liệu dự báo thời tiết thường không liên quan trực tiếp đến phân tích hành vi người dùng trên web; Kết luận Lý giải: Dữ liệu từ dự báo thời tiết.

Theo dõi chuyển đổi (Conversion Tracking) đo lường số lượng người dùng hoàn thành các mục tiêu cụ thể trên trang web, như mua hàng, đăng ký, giúp đánh giá hiệu quả chiến dịch; Kết luận Lý giải: Theo dõi các hành động cụ thể mà người dùng thực hiện trên trang web, chẳng hạn như mua hàng hoặc đăng ký.

Tối ưu hóa hình ảnh, sử dụng CDN và nén tệp CSS/JavaScript giúp cải thiện tốc độ tải trang, trong khi tăng số lượng quảng cáo có thể làm chậm trang web; Kết luận Lý giải: Tăng số lượng quảng cáo trên trang web.

Phân đoạn (Segmentation) là quá trình chia nhỏ dữ liệu web thành các nhóm nhỏ hơn dựa trên các thuộc tính chung (ví dụ: nguồn truy cập, hành vi), cho phép phân tích sâu hơn; Kết luận Lý giải: Việc chia nhỏ dữ liệu thành các nhóm nhỏ hơn dựa trên các tiêu chí cụ thể.

Khi thiết lập mục tiêu (Goals) trong Google Analytics, cần tránh đặt mục tiêu quá chung chung và khó đo lường, thay vào đó nên tập trung vào các mục tiêu cụ thể, rõ ràng, liên quan đến mục tiêu kinh doanh; Kết luận Lý giải: Thiết lập mục tiêu quá chung chung và không thể đo lường.

Phân tích когортный (Cohort Analysis) cho phép theo dõi và so sánh hành vi của các nhóm người dùng (когорт) khác nhau theo thời gian, giúp hiểu rõ hơn về sự thay đổi trong hành vi và hiệu quả của các chiến dịch; Kết luận Lý giải: Phân tích hành vi của các nhóm người dùng có đặc điểm chung theo thời gian.

Trong Google Analytics, session (phiên) là khoảng thời gian người dùng tương tác tích cực với trang web, bắt đầu khi họ truy cập và kết thúc sau một khoảng thời gian không hoạt động (thường là 30 phút); Kết luận Lý giải: Khoảng thời gian người dùng hoạt động trên trang web.

Phân tích dữ liệu web tập trung vào việc hiểu hành vi người dùng để cải thiện trải nghiệm và hiệu suất trang web, từ đó đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu; Kết luận Lý giải: Cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hiệu suất trang web dựa trên dữ liệu.

Phân tích 'phễu' (Funnel Analysis) giúp theo dõi và phân tích các bước mà người dùng thực hiện để hoàn thành một mục tiêu (ví dụ: mua hàng), từ đó xác định các điểm nghẽn và tối ưu hóa quy trình; Kết luận Lý giải: Theo dõi và phân tích các bước mà người dùng thực hiện để hoàn thành một mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như mua hàng.

Để đánh giá tính thân thiện với thiết bị di động, cần kiểm tra tỷ lệ thoát (Bounce Rate) cao và thời gian trên trang (Time on Page) thấp trên thiết bị di động, cho thấy trải nghiệm người dùng kém; Kết luận Lý giải: Kiểm tra tỷ lệ thoát (Bounce Rate) và thời gian trên trang (Time on Page) trên thiết bị di động.

Giá trị trung bình đơn hàng (Average Order Value - AOV) là doanh thu trung bình mà một đơn hàng mang lại, được tính bằng tổng doanh thu chia cho số lượng đơn hàng; Kết luận Lý giải: Doanh thu trung bình mỗi đơn hàng.

Phân tích dữ liệu web trên thiết bị di động quan trọng vì số lượng người dùng truy cập internet bằng thiết bị di động ngày càng tăng, cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người dùng trên nền tảng này; Kết luận Lý giải: Vì hầu hết người dùng hiện nay truy cập internet bằng thiết bị di động.

Thời gian trên trang (Time on Page) đo lường khoảng thời gian trung bình mà người dùng dành để xem một trang cụ thể, phản ánh mức độ tương tác của họ với nội dung; Kết luận Lý giải: Thời gian trung bình người dùng ở lại trên một trang cụ thể.

Tuân thủ GDPR và các quy định tương tự giúp tránh bị phạt, xây dựng lòng tin với người dùng bằng cách bảo vệ quyền riêng tư của họ, và đảm bảo hoạt động phân tích dữ liệu hợp pháp; Kết luận Lý giải: Để tránh bị phạt và xây dựng lòng tin với người dùng.

Google Analytics cung cấp các báo cáo về đối tượng, hành vi, chuyển đổi, nhưng không cung cấp báo cáo thời tiết; Kết luận Lý giải: Báo cáo thời tiết (Weather report).

A/B testing (Thử nghiệm A/B) là phương pháp so sánh hai phiên bản (A và B) của một trang web hoặc yếu tố để xem phiên bản nào mang lại kết quả tốt hơn (ví dụ: tỷ lệ chuyển đổi cao hơn); Kết luận Lý giải: So sánh hai phiên bản khác nhau của một trang web hoặc yếu tố để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn.

Đối với trang web thương mại điện tử, tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) là KPI quan trọng nhất, đo lường tỷ lệ người dùng thực hiện mua hàng so với tổng số lượt truy cập; Kết luận Lý giải: Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate).

CTR (Click-Through Rate) là tỷ lệ phần trăm số lượt nhấp chuột vào một quảng cáo hoặc liên kết so với tổng số lần hiển thị, được tính bằng (Số lượt nhấp / Số lượt hiển thị) * 100; Kết luận Lý giải: Tỷ lệ số lượt nhấp chuột trên tổng số lần hiển thị quảng cáo.