Hệ thống Dữ liệu & Tự động hóa (40%)
Kết nối đa kênh: Xây dựng luồng tự động kéo dữ liệu từ hệ thống quản lý phòng khám (HIS/CRM), các chiến dịch Facebook Ads và Google Ads (đặc biệt cho dòng dược mỹ phẩm).
Kho dữ liệu bảo mật: Thiết kế và duy trì Data Warehouse (BigQuery/Snowflake), đảm bảo tính bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu y tế và hình ảnh khách hàng nhạy cảm.
Tối ưu vận hành: Sử dụng AI và các công cụ Automation (n8n, Make, Python) để thu thập dữ liệu nhanh chóng, giảm thiểu sai sót từ việc nhập liệu thủ công tại phòng khám.
2. Phân tích Dashboard & Trực quan hóa (30%)
Báo cáo Marketing Thẩm mỹ: Theo dõi CPA (Chi phí mỗi khách đến phòng khám), ROAS, và tỷ lệ chuyển đổi từ Lead tư vấn sang lịch hẹn thực tế.
Hiệu suất Vận hành: Phân tích tỷ lệ lấp đầy giường (Occupancy rate), hiệu suất làm việc của Bác sĩ/KTV và doanh thu trung bình trên mỗi liệu trình thẩm mỹ.
Chân dung khách hàng: Phân tích tỷ lệ khách hàng quay lại (Retention rate), giá trị vòng đời khách hàng (LTV) và phân hạng khách hàng (RFM) để có chính sách chăm sóc phù hợp.
3. Ứng dụng AI & Hỗ trợ Chiến lược (30%)
Có năng lực xây dựng AI Agents hoặc học tập nhanh các kiến thức kỹ năng để xây dựng hệ thống AI Agents
Dự báo & Tối ưu nguồn lực bằng AI: Xây dựng các mô hình dự báo lưu lượng khách hàng theo khung giờ và mùa vụ để tối ưu hóa điều phối nhân sự Bác sĩ/KTV, đảm bảo hiệu suất khai thác phòng điều trị luôn ở mức cao nhất.
Phân tích Hiệu quả Chiến dịch (Ad-hoc Analysis): Thực hiện các báo cáo chuyên sâu đánh giá ROI của các chương trình khuyến mãi, sự kiện khai trương hoặc các chiến dịch thúc đẩy doanh số đặc biệt theo yêu cầu từ Ban Giám đốc.
Phân tích Hành trình & Chuyển đổi: Phối hợp chặt chẽ với khối Marketing và Sales để khớp nối chi phí quảng cáo với doanh thu thực tế từ dịch vụ, từ đó xác định chính xác biên lợi nhuận trên từng ca điều trị cụ thể.
Tham vấn Quản trị Hệ thống: Đóng góp ý kiến chuyên môn dưới góc độ dữ liệu khi triển khai hoặc nâng cấp các hệ thống vận hành lõi như ERP, CRM chuyên dụng cho mô hình phòng khám.
Tối ưu hóa bằng Generative AI: Sử dụng các giải pháp AI (LLMs) để tự động hóa việc tóm tắt hồ sơ khách hàng, phân tích xu hướng phản hồi và tối ưu hóa hiệu suất xử lý truy vấn dữ liệu nhanh chóng.

Hiểu biết sâu về cấu trúc dữ liệu, kho dữ liệu (Data Warehouse) và quy trình ETL/ELT.
Nắm vững các phương pháp phân tích thống kê và mô hình dự báo hành vi khách hàng.
Có kiến thức về các chỉ số vận hành ngành Bán lẻ/Dịch vụ (O2O) và phễu chuyển đổi Marketing.
Am hiểu về bảo mật dữ liệu và quy định về quyền riêng tư thông tin khách hàng.
SQL: Thành thạo (Window functions, CTEs) để xử lý dữ liệu khách hàng phức tạp.
BI Tools: Sử dụng xuất sắc Power BI, Looker Studio hoặc Tableau.
Programming & AI: Biết sử dụng Python hoặc Google Apps Script; ứng dụng thành thạo AI (ChatGPT/Claude) để tối ưu hóa code và phân tích nhanh.
Automation: Có tư duy xây dựng luồng dữ liệu tự động (n8n, Make hoặc API integration)
Business Sense: Có tư duy nhạy bén về kinh doanh, hiểu được tầm quan trọng của việc tối ưu chi phí quảng cáo và gia tăng tỷ lệ quay lại của khách hàng.
Data Storytelling: Khả năng trình bày số liệu một cách đơn giản, dễ hiểu cho các nhóm không chuyên kỹ thuật (Bác sĩ, Tư vấn viên, Marketing).