Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Looker Studio – Giải Pháp Báo Cáo Marketing Miễn Phí & Nhanh Gọn

Looker Studio – Giải Pháp Báo Cáo Marketing Miễn Phí & Nhanh Gọn


Nếu bạn đang làm Marketing hoặc Performance Ads, chắc chắn từng đau đầu vì phải tải dữ liệu Facebook Ads, Google Ads về Excel mỗi tuần để làm báo cáo. 💡 Looker Studio (trước đây là Google Data Studio) là giải pháp miễn phí giúp bạn kết nối trực tiếp với các nguồn quảng cáo và tạo dashboard tự động.

  301 lượt xem

Nội dung bài viết

Looker Studio Là Gì?

Looker Studio là công cụ BI miễn phí của Google, cho phép:

  • Kết nối dữ liệu trực tiếp (Google Ads, GA4, BigQuery, Sheets)
  • Tạo báo cáo online, chia sẻ được link public hoặc hạn chế theo email
  • Cập nhật realtime (hoặc mỗi khi mở report)

📌 Điểm mạnh: không cần cài phần mềm, chỉ cần trình duyệt và tài khoản Google.

Ưu Điểm So Với Power BI / Tableau

Tiêu chí

Looker Studio

Power BI / Tableau

Giá

✅ Miễn phí

Trả phí (Power BI Pro $10/tháng)

Cài đặt

✅ 100% online

Cần desktop app

Dễ dùng

✅ Drag & drop đơn giản

Hơi phức tạp hơn

Modeling

❌ Không có star schema phức tạp

✅ Có

Dữ liệu lớn

❌ Giới hạn hiệu năng

✅ Tốt hơn

📌 Tóm lại: Looker Studio phù hợp báo cáo marketing, dự án nhỏ, không đòi hỏi model phức tạp.

Các Bước Tạo Dashboard Looker Studio

Bước 1 – Kết Nối Dữ Liệu

  • Chọn Connector: Google Ads, GA4, Google Sheet
  • Hoặc dùng connector bên thứ ba (Supermetrics, Funnel.io) để kết nối Facebook Ads, TikTok Ads

Bước 2 – Chuẩn Hóa Trường

  • Đổi tên cột (field) để dễ đọc
  • Định dạng lại kiểu dữ liệu (Date, Number, Currency)

Bước 3 – Tạo Chart

  • Dùng bảng, biểu đồ cột, line chart để theo dõi trend
  • Thêm filter theo ngày, chiến dịch, kênh quảng cáo

Bước 4 – Thiết Kế Dashboard

  • Dùng grid layout, logo brand
  • Thêm scorecard hiển thị KPI (Cost, CTR, ROAS)

Bước 5 – Chia Sẻ & Lịch Refresh

  • Chia sẻ link cho team hoặc sếp
  • Thiết lập email delivery hàng tuần → dashboard tự gửi PDF

Case Study – Báo Cáo Ads Cho SME

Một cửa hàng online chạy quảng cáo Facebook + Google Ads:

  • Kết nối Facebook Ads qua Supermetrics → Looker Studio
  • Tạo dashboard hiển thị CPC, CPM, ROAS theo ngày
  • Gửi báo cáo tự động cho chủ shop mỗi sáng thứ 2

📌 Kết quả: giảm 100% thời gian copy-paste Excel, có insight sớm hơn → điều chỉnh ngân sách nhanh.

Hạn Chế Cần Biết

⚠ Hiệu năng chậm khi dữ liệu > 1 triệu dòng
⚠ Không có khả năng model phức tạp như Power BI
⚠ Cần trả phí cho connector ngoài Google (Facebook Ads, TikTok Ads)

Khi Nào Nên Dùng Looker Studio?

✅ Team marketing muốn báo cáo nhanh, trực quan
✅ SME không muốn tốn phí phần mềm
✅ Chỉ cần báo cáo top-line, không cần phân tích đa chiều phức tạp


📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Tableau – “Vũ Khí Trực Quan Hóa” Cho Data Analyst 2025

Trong thời đại data-driven, mọi quyết định kinh doanh đều cần dựa trên số liệu. Nhưng số liệu thô thường khô khan, khó đọc, và khó truyền đạt cho những người không chuyên về dữ liệu. Đây chính là lúc Tableau bước vào cuộc chơi: một công cụ trực quan hóa mạnh mẽ, giúp Data Analyst biến dữ liệu thành insight rõ ràng, dễ hiểu, và mang tính thuyết phục. 💡 Nếu coi dữ liệu là “ngôn ngữ”, thì Tableau chính là “nghệ thuật kể chuyện” của Data Analyst. Bài viết này sẽ hướng dẫn toàn diện cách tận dụng Tableau để nâng hiệu suất phân tích, tăng khả năng thuyết phục, và giúp bạn trở thành “người dẫn dắt quyết định” thay vì chỉ là “người chạy số”.

📊 Công Cụ Hỗ trợ Phân Tích Dữ Liệu Cho Data Engineer và Data Analyst: Tableau, Power BI & Looker

Trong kỷ nguyên dữ liệu hiện đại, Data Engineer không chỉ xây dựng pipeline mà còn cần hiểu cách dữ liệu được khai thác ở tầng phân tích (Analytics Layer). Điều này giúp bạn thiết kế Data Warehouse tối ưu, hỗ trợ các nhà phân tích (Data Analyst, Business Analyst) và giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng. Bài viết này sẽ phân tích ba công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất: Tableau, Power BI và Looker – từ góc nhìn của một Data Engineer.

Data Analyst – Data Engineer – Data Scientist: Khác biệt và lộ trình

Bài viết giới thiệu về vai trò Data Analyst – Data Engineer – Data Scientist: Khác biệt và lộ trình

Các bài viết liên quan