# data[].attributes.body
1. Học được cách process analyse data có hệ thống
Bản thân vẫn còn cảm tính nhiều khi đưa ra quyết định
2. Tự vấn lại bản thân và start to kiếm data để prove

# data[].attributes.body
1. Key learning:
- to have a good question, i need ability to look for problem
- Data is the source for me to find that problem
- Data process

2. Next action:
- Tạo Habit tự phản biện bản thân, tìm data để chắc chắc hơn về quyết định của bản thân
- Cùng team tạo habit để thu thập, phân tích và action dựa trên Data

# data[].attributes.body
1. Đừng nói "Em nghĩ thế..." mà hãy nói "Dựa vào cái này, số liệu này, em thấy rằng."
Đối chiếu data theo quý, giữa các market.
Biết report mục tiêu khác gì track theo week, biweekly. Track theo week sẽ để testing, để đối chiếu với cùng kỳ. Track theo month thì more about xem funnel coi mình đang hoạt động không ổn ở đâu.
2.  Store data tốt hơn, đặc biệt là khi mà IM chưa done cái tracking nữa í ạ.

# data[].attributes.body
1. Fact and data help making proper decisions
Sometimes những lập luận cảm tính gần với insight nhưng nhiều lúc cần data backup
2. Xây dựng habit collect data từ trong cuộc sống (nhưng k quá rigid), thực hàng cùng team

# data[].attributes.body
1. Combine Qualitative và Quantitative data giúp mình có 1 cái nhìn rõ hơn về insights. Ví dụ như 1 bạn sale dc #n partner sẽ là data định lượng (what). còn lí do bạn có đc con số đó, cách bạn đạt dc con số đó là định tính (how and why) Định lượng dùng để đánh giá nhưng mà định tính sẽ giúp mình tìm đc, giải quyết vấn đề, root cause

# data[].attributes.body
Key learning:
- Data có rất nhiều insightful information for us, quan trọng là phải có DATA

What action to be more data-driven?
- Review data weekly and define solution based on these

# data[].attributes.body
- Nói có sách, mách có data
- Tạo habit phân tích data cho team và cá nhân
- Luôn so sánh các dữ liệu để tìm ra insight
- Chuẩn bị tools để store data từ trước, tạo routine update hàng tuần
- Lôi data ra để bàn vào các buổi meeting
- Act base on data

# data[].attributes.headline
1. Em được học về mô hình để get insight từ data, rồi base on data đề ra được solution và next step. Case thực tế với JD hiện tại của mình luôn, thấy giống mình nên thấm hơn nữa. 

# data[].attributes.subject
1. Em được học về mô hình để get insight từ data, rồi base on data đề ra được solution và next step. Case thực tế với JD hiện tại của mình luôn, thấy giống mình nên thấm hơn nữa. 

# data[].attributes.body
2. Data là thứ hai thì người track data, utilize data là thứ nhất rồi

# data[].attributes.body
1. Ko cảm tính. Quạn trọng là phải action dựa trên data.
Have a routine : WEEKLY to look back on our data in our meeting with OC

# data[].attributes.body
1. Data worths more than just some numbers ak, có nguyên 1 cái process để làm việc với data và moi insight từ data luôn ạ, so cool
LAG & LEAD measures là cái em chưa biết nek, chắc sẽ về tìm hiểu thêm ẹ
MKT room thì analyze data ngầu quá trời, phân tích nhiều thứ, các tool để define data, collect data.
2. Chắc sẽ đi kiếm lại data rùi đi vẽ biểu đồ gùi mang vô meeting lôi TL ga đàm đạo ạ :)))
À còn phải design cái measure tool cho hợp lí nứa

# data[].attributes.body
1. Have a routine to store/review data
2. Ask myself a question before making any decision: "Do I have the data to back up my statement?"

# data[].attributes.body
1. Data is a great way to get audience's insights.
2. Since I had already stored and analyze the needed Data, me and my team will start a new habit of bi-weekly report Data, insights and head for upcoming CTA

# data[].attributes.body
1. What is the key learning you get

out from today's training?

2. What will you do differently

to become more data-driven?

# data[].attributes.body
hum thể dựa trên cảm tính, hum thể dựa trên bias