2 chỉ tiêu Hạn: 2026-07-31

Mô tả công việc

- Chịu trách nhiệm quản lý và triển khai các sáng kiến data và Analytics liên quan đến triển khai CRM. - Triển khai chiến lược CRM & Analytics để tìm cách xây dựng mối quan hệ khách hàng lâu dài, có đạo đức và kết quả phân tích chất lượng cao; với mục tiêu mang lại những giá trị lâu dài từ mỗi khách hàng. - Lập kế hoạch và triển khai tất cả sáng kiến data&analytics data liên quan đến dự án CRM của KHDN để triển khai CRM hiệu quả cao nhằm tăng lợi nhuận và số lượng bán hàng cho tất cả các sản phẩm và lực lượng bán hàng khác nhau. - Hỗ trợ người quản lý sử dụng dữ liệu khách hàng để chủ động chuẩn bị các phương pháp xử lý sản phẩm nhằm tối ưu hóa giá trị cho cả khách hàng và ngân hàng. - Cộng tác với các thành viên khác trong nhóm để tích hợp việc sử dụng dữ liệu như một phần của quy trình bán hàng và quản lý khách hàng, bao gồm cả cải tiến quy trình và hệ thống - Hỗ trợ người quản lý thực hiện các sáng kiến/chiến dịch trên tất cả các kênh bán hàng/tiếp thị. - Hỗ trợ quản lý trực tiếp để Chuẩn hóa tất cả quy trình/quy trình làm việc cốt lõi. - Duy trì các chương trình làm sạch dữ liệu và toàn vẹn dữ liệu thường xuyên để đảm bảo cơ sở dữ liệu CRM tiếp tục có tính toàn vẹn dữ liệu cao. - Giám sát & đề xuất giải pháp nâng cao tính toàn vẹn cơ sở dữ liệu khách hàng khi được yêu cầu. - Đảm bảo hệ thống CRM tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và pháp lý, đặc biệt là trong việc quản lý thông tin khách hàng. - Báo cáo cho người đứng đầu triển khai CRM.

Yêu cầu ứng viên

Bằng cấp/Kinh nghiệm: - Có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng. - Kiến thức và kỹ năng về CRM và Analytics (Salesforce/Microsoft/Sap…). - Tốt về SQL và Python. Phẩm chất/Năng lực/Kỹ năng cần thiết: - Quản lý thời gian tốt, kỹ năng giao tiếp tốt. - Có thể đáp ứng thời hạn chặt chẽ và đa nhiệm. - Phải là người làm việc độc lập cũng như có tinh thần đồng đội tốt. Trình độ ngoại ngữ/tin học: - Tốt về SQL và Python. - Có thể giao tiếp bằng Tiếng Anh.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho vị trí CRM Data & Analytics - KHDN ### 1. Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn bắt buộc) | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú | |---------|---------------|---------| | **SQL** | Tốt | Xử lý truy vấn, phân tích dữ liệu từ database CRM | | **Python** | Tốt | Phân tích dữ liệu, automation, data processing | | **CRM Platform** | Trung bình - Tốt | Salesforce, Microsoft Dynamics, SAP CRM là ưu tiên | | **Data Analytics** | Tốt | Phân tích hành vi khách hàng, segmentation | | **Data Governance** | Trung bình | Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu, tuân thủ pháp lý | ### 2. Hard Skills bổ sung (khuyến nghị) - **Power BI / Tableau** — Trực quan hóa dữ liệu báo cáo CRM - **Excel nâng cao** — Xử lý data, pivot table, VBA - **Kiến thức nghiệp vụ KHDN** — Hiểu quy trình tín dụng, sản phẩm DN - **Data cleaning/Data quality** — Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu ### 3. Soft Skills (Kỹ năng mềm) | Kỹ năng | Tại sao quan trọng | |---------|-------------------| | **Quản lý thời gian** | Xử lý đa dhiệm: data + CRM + campaign + báo cáo | | **Giao tiếp** | Làm việc với nhiều bộ phận (sales, marketing, IT, quản lý) | | **Đa nhiệm** | Cùng lúc triển khai dự án, hỗ trợ chiến dịch, duy trì data quality | | **Hợp tác đội nhóm** | Tích hợp data vào quy trình nghiệp vụ cần phối hợp nhiều bên | | **Tư duy logic** | Phân tích dữ liệu, xây dựng insight cho KHDN | ### 4. Chứng chỉ gợi ý - **Salesforce Administrator / Salesforce Analyst** — CRM platform phổ biến nhất - **Microsoft Certified: Data Analyst Associate** — Nếu ngân hàng dùng Microsoft ecosystem - **Google Data Analytics Certificate** — Nền tảng phân tích dữ liệu - **CS50 (Harvard)** hoặc các khóa Python/SQL trên Coursera, Udemy - **Chứng chỉ nghiệp vụ ngân hàng** (nếu có) — Bổ sung kiến thức KHDN ### 5. Bảng so sánh: Ứng viên IT thuần vs Ứng viên nghiệp vụ ngân hàng | Tiêu chí | Ứng viên IT thuần | Ứng viên nghiệp vụ ngân hàng | |----------|------------------|------------------------------| | SQL/Python | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | Hiểu nghiệp vụ KHDN | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | CRM Platform | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | Giao tiếp nghiệp vụ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | **Vị trí này cần** | **Kết hợp cả 2** | **Có lợi thế hơn nếu biết SQL/Python** |

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn vị trí CRM Data & Analytics - VietinBank KHDN ### Quy trình phỏng vấn dự kiến **Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ & Kiểm tra kỹ năng - Hồ sơ được đánh giá qua HR - Có thể có bài test SQL/Python hoặc phỏng vấn phone screening **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (Trực tiếp/Virtual) - Gặp Trưởng phòng KHDN hoặc Quản lý CRM - Đánh giá kỹ năng CRM, Analytics, SQL/Python - Hỏi về kinh nghiệm triển khai dự án **Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao (nếu có) - Gặp Giám đốc/Phó giám đốc phòng KHDN - Tập trung vào tư duy chiến lược, khả năng quản lý **Vòng 4: HR/Admin - Thủ tục, lương, phúc lợi, onboarding --- ### Câu hỏi phỏng vấn theo từng vòng #### Vòng 1 - Sàng lọc 1. "Giới thiệu ngắn về bản thân và kinh nghiệm liên quan đến CRM/Data" 2. "Bạn có kinh nghiệm sử dụng những CRM platform nào?" 3. "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" #### Vòng 2 - Chuyên môn (KHẢ NĂNG CAO) 1. "Mô tả một dự án CRM bạn đã tham gia. Vai trò của bạn là gì?" 2. "Bạn sử dụng SQL như thế nào để phân tích dữ liệu khách hàng? Viết một câu query đơn giản" 3. "Python được sử dụng trong những task nào trong công việc CRM của bạn?" 4. "Làm thế nào để đảm bảo chất lượng và toàn vẹn dữ liệu trong hệ thống CRM?" 5. "Bạn hiểu gì về quy trình nghiệp vụ KHDN (Khách hàng doanh nghiệp)?" 6. "Mô tả cách bạn phân tích hành vi khách hàng để đề xuất chiến dịch bán hàng" 7. "Bạn xử lý thế nào khi dữ liệu bị duplicate hoặc không nhất quán?" 8. "Làm sao để cân bằng giữa việc sử dụng data và tuân thủ bảo mật thông tin khách hàng?" #### Vòng 3 - Cấp cao 1. "Bạn sẽ đề xuất giải pháp CRM nào để tăng hiệu quả bán hàng cho KHDN?" 2. "Khi có xung đột giữa yêu cầu từ sales team và data quality, bạn xử lý ra sao?" 3. "Bạn định hướng phát triển nghề nghiệp 3-5 năm tới như thế nào?" --- ### Tips chuẩn bị quan trọng **✅ Nghiên cứu trước:** - Tìm hiểu hệ thống CRM hiện tại của VietinBank (nếu có thông tin) - Nắm vững các sản phẩm KHDN: tín dụng, bảo lãnh, thanh toán quốc tế, FX... - Đọc về chiến lược chuyển đổi số của VietinBank gần đây **✅ Chuẩn bị portfolio/dự án mẫu:** - Mang theo sample dashboard, report đã làm - Sẵn sàng demo một phân tích data thực tế **✅ Kỹ năng kỹ thuật cần ôn lại:** - SQL: JOIN, GROUP BY, subquery, window function - Python: pandas, numpy, data visualization (matplotlib/seaborn) - CRM concepts: customer lifecycle, segmentation, funnel analysis --- ### Dress Code - **Nam:** Áo sơ mi trắng, quần dài (không jeans), giày lịch sự - **Nữ:** Áo sơ mi/blouse lịch sự, quần/váy dài - **Màu sắc:** Trung tính (trắng, xanh navy, xám, đen) - VietinBank là ngân hàng nhà nước → phong cách conservative business ### Một số lưu ý thực tế - Vị trí này thuộc Khối KHDN — tiếp xúc với doanh nghiệp lớn, yêu cầu tính chính xác cao - Cần chuẩn bị tâm lý cho deadline chặt chẽ (chiến dịch, báo cáo định kỳ) - Làm việc với data cần sự cẩn thận — "một con số sai có thể ảnh hưởng cả chiến dịch"

Lộ trình ôn thi

## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị (1-2 tuần) ### Giai đoạn 1: Ôn tập Kiến thức Nền (3-4 ngày) **A. Kiến thức Ngân hàng - KHDN** 📚 **Tài liệu đọc:** - Các sản phẩm KHDN cơ bản: tín dụng ngắn hạn, trung hạn, bảo lãnh, L/C, eKYC - Quy trình thẩm định và quản lý rủi ro KHDN - Mô hình phân khúc khách hàng doanh nghiệp (SME, Corporate, FI) - Nghị định/Thông tư về quản lý ngoại hối, AML (nếu có liên quan) 🔍 **Nguồn tham khảo:** - Website VietinBank (mục sản phẩm KHDN) - Website NHNN về quy định KHDN **B. Kiến thức CRM** 📚 **Concepts cần nắm:** - CRM lifecycle: Acquisition → Activation → Retention → Revenue - Customer segmentation & targeting - Marketing automation, lead scoring - Data quality management (DQM) - Customer journey mapping 📚 **Platform:** - Salesforce: Trailhead (miễn phí) — hoàn thành basic modules - Microsoft Dynamics 365 CRM: documentation - SAP CRM: overview --- ### Giai đoạn 2: Rà soát Kỹ năng Kỹ thuật (4-5 ngày) **A. SQL — Ôn các topics sau:** ```sql -- 1. Basic queries SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT -- 2. Aggregation & Grouping GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN -- 3. Joins INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN -- 4. Subqueries Nested queries, Common Table Expressions (CTE) -- 5. Window Functions (nếu có thời gian) ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD -- 6. Data type handling DATE, CAST/CONVERT, CASE WHEN ``` 📚 **Thực hành:** LeetCode (Easy-Medium SQL), HackerRank SQL **B. Python — Ôn các libraries sau:** ```python # Data Analysis stack import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Common operations cần thành thạo: # - Đọc data từ CSV/Excel # - Data cleaning (dropna, fillna, duplicate handling) # - Groupby & aggregation # - Merge/concat dataframes # - Basic visualization ``` 📚 **Thực hành:** Kaggle pandas tutorials, W3Schools Python **C. Data Visualization (bonus):** - Power BI basics: Import data, tạo basic charts, measures DAX đơn giản - Hoặc Tableau Public (miễn phí) --- ### Giai đoạn 3: Chuẩn bị Phỏng vấn (3-4 ngày) **A. Ôn câu hỏi hành vi (STAR method)** Chuẩn bị 5-7 câu chuyện STAR covering: - Một dự án CRM thành công - Một lần xử lý deadline chặt chẽ - Một tình huống conflict với đồng nghiệp - Một bài học từ thất bại - Một lần đề xuất cải tiến quy trình **B. Research thêm:** - VietinBank: lịch sử, quy mô, sản phẩm nổi bật, chiến lược 2024-2025 - Các ngân hàng khác đã triển khai CRM như thế nào - Xu hướng CRM trong ngành ngân hàng Việt Nam **C. Chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng:** - "Đội ngũ CRM hiện tại có bao nhiêu người?" - "Hệ thống CRM hiện tại là platform nào?" - "Mục tiêu chính của vị trí này trong 6 tháng đầu?" - "Cơ hội đào tạo và phát triển nghề nghiệp?" --- ### Tài liệu tham khảo tổng hợp | Chủ đề | Nguồn | Link/Địa chỉ | |--------|-------|-------------| | SQL Practice | LeetCode | leetcode.com/problems/database | | Python pandas | Kaggle | kaggle.com/learn/pandas | | Salesforce CRM | Salesforce Trailhead | trailhead.salesforce.com | | VietinBank | Website chính thức | vietinbank.vn | | Nghiệp vụ KHDN | Đề thi nghiệp vụ NH | Tự tìm kiếm | | Data Governance | Google/GPT | Tìm hiểu khái niệm cơ bản |

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí CRM Data & Analytics - KHDN ### 1. Bức tranh tổng quan vị trí Đây là vị trí **hybrid** — kết hợp giữa: - **Data Analytics** (40%) — phân tích dữ liệu, insight - **CRM Operations** (40%) — triển khai, vận hành, quy trình - **Business Support** (20%) — hỗ trợ nghiệp vụ KHDN Vị trí này phù hợp cho người: - Thích làm việc với data nhưng không muốn pure tech - Muốn hiểu nghiệp vụ ngân hàng + kỹ năng phân tích - Hướng tới career path Data-driven Business Analyst / CRM Manager --- ### 2. Lộ trình Thăng tiến dự kiến ``` CV/CVC CRM Data & Analytics (Entry ~ Middle) ↓ CV/CVC Senior / Team Lead CRM Analytics ↓ Trưởng nhóm CRM / CRM Project Manager ↓ Quản lý cấp cao (Phó phòng/Trưởng phòng KHDN) ↓ Giám đốc Khối / Chief Data Officer (nếu đi chuyên sâu data) ``` **Các lộ trình thay thế:** - Chuyên sâu Data: Data Scientist → Senior Data Scientist → Head of Data - Chuyên sâu CRM: CRM Manager → CRM Director → Chief Marketing Technology - Chuyên sâu KHDN: Chuyên viên KH DN → Trưởng phòng QLKH → Giám đốc DN --- ### 3. Mức lương Kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương ước tính (Hà Nội) | |---------|-------------|---------------------------| | CV/CVC mới | 0-2 năm | 12-18 triệu/tháng | | CV/CVC | 2-4 năm | 18-25 triệu/tháng | | CV/CVC Senior | 4-6 năm | 25-35 triệu/tháng | | Trưởng nhóm | 6-8 năm | 35-50 triệu/tháng | | Quản lý | 8+ năm | 50-80 triệu/tháng+ | **Lưu ý:** VietinBank là ngân hàng nhà nước — lương cứng có thể thấp hơn ngân hàng tư nhân, nhưng bù lại bằng: - Thưởng hiệu suất - Phụ cấp (xăng xe, điện thoại, ăn trưa) - Bảo hiểm cao cấp - Ổn định việc làm cao --- ### 4. Kỹ năng cần Phát triển thêm **Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):** - Thành thạo CRM platform của VietinBank (học nhanh) - Nắm vững nghiệp vụ KHDN cơ bản - Xây dựng portfolio data project thực tế - Networking nội bộ — hiểu pain points của sales team **Trung hạn (1-2 năm):** - Nâng cấp Python → Pandas, Scikit-learn (basic ML) - Học Power BI/Tableau → tự build dashboard - Salesforce certification (Advanced Admin hoặc Data Analyst) - Hiểu sâu hơn về data governance & compliance **Dài hạn (3-5 năm):** - Machine Learning cho customer analytics - Cloud platforms (AWS/GCP/Azure) — data engineering - Leadership skills nếu muốn lên quản lý - Industry knowledge: Fintech trends, Open Banking, API --- ### 5. Lời khuyên thực tế từ góc nhìn người đi trước > **⚠️ Cân nhắc trước khi ứng:** > - Vị trí này đòi hỏi đa nhiệm — bạn sẽ làm data, vận hành CRM, hỗ trợ campaign, viết báo cáo cùng lúc > - Cần chịu áp lực deadline từ nhiều hướng (sales, marketing, quản lý) > - Ngân hàng nhà nước: quy trình có thể chậm hơn, nhiều approval layers > **💡 Lời khuyên:** > - Học hỏi nghiệp vụ KHDN thật nhanh — đây là lợi thế cạnh tranh so với ứng viên pure IT > - Build relationships với sales team KHDN — họ là end-users của CRM > - Document mọi thành công (metrics, improvements) — dùng cho performance review và resume > - Nếu thấy phù hợp, đây là nền tảng tốt để chuyển sang Data Analytics hoặc CRM Consulting

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp CNTT, không có kinh nghiệm ngân hàng, có ứng tuyển được vị trí này không?

Có thể ứng tuyển được, nhưng cạnh tranh sẽ khó khăn hơn. Tin tuyển dụng ghi 'N/A' về kinh nghiệm nên vẫn có cơ hội cho fresher. Tuy nhiên, bạn cần thể hiện: (1) Dự án cá nhân liên quan đến phân tích dữ liệu (dataset trên Kaggle, portfolio Python/SQL), (2) Hiểu biết cơ bản về nghiệp vụ ngân hàng (tự học trước), (3) Kỹ năng CRM platform (học Salesforce Trailhead miễn phí). Điểm yếu kinh nghiệm ngân hàng có thể bù bằng kiến thức chứng minh được bạn đã chuẩn bị kỹ.

Mức lương thỏa thuận có nghĩa là bao nhiêu? Nên deal lương như thế nào?

Mức lương thỏa thuận phụ thuộc vào kinh nghiệm và năng lực. Với ứng viên có 2-4 năm kinh nghiệm liên quan (data/CRM/analytics), bạn có thể đề xuất 20-25 triệu/tháng. Với ứng viên 4-6 năm: 28-35 triệu. Khi deal lương: (1) Nói rõ số cụ thể thay vì 'tùy ngân hàng', (2) Có số backup nếu họ chê cao, (3) Nêu bật kỹ năng hiếm (ví dụ: biết cả SQL + Python + Salesforce), (4) Quan trọng: không chỉ hỏi lương cứng mà hỏi luôn thưởng, phụ cấp, bảo hiểm cao cấp.

Vị trí này làm việc với hệ thống CRM nào? Có cần học Salesforce không?

Tin tuyển dụng không nêu rõ hệ thống CRM của VietinBank (có thể là SAP, Microsoft Dynamics hoặc giải pháp tự build). Tuy nhiên, họ liệt kê Salesforce/Microsoft/SAP là ví dụ nên bạn nên có kiến thức về ít nhất một platform. Salesforce là lựa chọn tốt nhất để học vì: (1) Phổ biến nhất trên thị trường, (2) Có tài liệu học miễn phí (Trailhead), (3) Có chứng chỉ recognized toàn cầu. Học basic Salesforce Admin (5-7 ngày) + làm thử một project trên Salesforce Playground là đủ để trả lời phỏng vấn.

Công việc hàng ngày của vị trí này là gì?

Một ngày làm việc điển hình có thể bao gồm: Buổi sáng — check dashboard CRM xem data quality, chạy query SQL kiểm tra số liệu, trả lời ticket từ sales team về vấn đề data. Buổi chiều — làm báo cáo phân tích (số liệu khách hàng mới, tỷ lệ churn, hiệu quả chiến dịch), họp với team KHDN về cải tiến quy trình CRM, hỗ trợ chuẩn bị data cho chiến dịch marketing. Thỉnh thoảng — meeting với IT về integration, training sales team sử dụng CRM, viết SOP cho quy trình mới.

KPI của vị trí này là gì? Có áp lực không?

Dựa vào mô tả công việc, KPIs có thể bao gồm: (1) Data quality metrics — tỷ lệ duplicate, data accuracy, completion rate, (2) CRM adoption rate — % sales team sử dụng CRM đúng cách, (3) Project delivery — triển khai đúng deadline các sáng kiến CRM, (4) Report accuracy — báo cáo phải chính xác và đúng hạn. Áp lực đến từ: deadline chiến dịch marketing (không delay được), dữ liệu sai ảnh hưởng quyết định kinh doanh, nhiều stakeholders cùng đòi. Tuy nhiên, nếu bạn quản lý thời gian tốt và hệ thống hóa công việc, áp lực sẽ giảm đáng kể.

Tôi đang làm nghiệp vụ tín dụng KHDN 3 năm, muốn chuyển sang vị trí này có phù hợp không?

Rất phù hợp! Bạn có lợi thế lớn: hiểu nghiệp vụ KHDN sâu, biết pain points của sales team, quen với quy trình ngân hàng. Điều bạn cần bổ sung: kỹ năng SQL và Python (học trong 2-3 tháng là đủ mức phỏng vấn), kiến thức CRM concepts (tự học hoặc chứng chỉ ngắn hạn). Lộ trình khuyến nghị: apply → trong thời gian chờ phỏng vấn học SQL cơ bản → khi vào làm học thêm Python và Salesforce. Đây là career shift tốt nếu bạn muốn đi theo hướng data-driven trong ngân hàng.

Giờ làm việc của vị trí này như thế nào? Có OT thường xuyên không?

VietinBank là ngân hàng nhà nước nên giờ làm việc thường 8h-17h thứ 2-6, thứ 7 làm nửa ngày hoặc nghỉ. Tuy nhiên, tùy giai đoạn có thể OT: cuối quý (báo cáo), đợt triển khai dự án CRM mới, chiến dịch marketing lớn. Mức độ OT không quá khắc nghiệt như công ty fintech hay startup, nhưng vẫn có lúc bận rộn. So với các vị trí tín dụng KHDN khác, công việc này ít áp lực tín dụng hơn nhưng nhiều áp lực deadline dự án hơn.

Cơ hội học tập và phát triển từ vị trí này ra sao?

Cơ hội học tập khá tốt: (1) Tiếp xúc đa ngành — data analytics + CRM + nghiệp vụ KHDN, (2) Làm việc với nhiều stakeholders (sales, marketing, IT, quản lý), (3) Hệ thống CRM của ngân hàng lớn → hiểu cách vận hành enterprise CRM, (4) VietinBank có budget đào tạo nội bộ. Về phát triển: sau 2-3 năm có thể lên Senior hoặc Team Lead, hoặc chuyển sang (1) Data track (Data Scientist/Engineer), (2) CRM track (CRM Manager/Director), (3) Business track (lên quản lý KHDN). Đây là nền tảng tốt cho career path hybrid giữa tech và business.

CV/CVC Triển khai và vận hành CRM - Data and Analytics (KHDN)