Tính ứng dụng của hàm index và match trong việc phân tích dữ liệu khách hàng theo nhiều tiêu chí khác nhau

Đối với bộ phận chăm sóc khách hàng và kinh doanh, việc phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng từ các bảng thông tin như vùng miền, loại sản phẩm mua, mức chi tiêu, giúp tối ưu hóa chiến lược marketing. Sử dụng hàm INDEX và MATCH giúp trích xuất thông tin chi tiết theo nhiều tiêu chí phức tạp, như lọc khách hàng theo nhóm tuổi và khu vực địa lý hoặc theo chiến dịch đã tham gia. Công thức kết hợp hàm index và match hỗ trợ phản hồi nhanh chóng nhu cầu tìm kiếm dữ liệu cập nhật theo từng đợt chương trình. Việc sử dụng tính năng này còn giảm bớt gánh nặng nhập liệu thủ công và tăng độ chính xác trong việc phân loại khách hàng phục vụ cho việc phát triển sản phẩm và chăm sóc khách hàng cá nhân hóa. Looker Studio provides a number of powerful functions that can be used inside of calculated field formulas. Quá trình làm việc với bảng dữ liệu lớn yêu cầu các công thức phải được tối ưu để tránh tải chậm hoặc bộ nhớ bị quá tải khi mở file. Hàm INDEX và MATCH cung cấp hiệu quả vượt trội so với nhiều hàm tìm kiếm khác nhờ cách hoạt động dựa trên chỉ số thay vì tìm tìm kiếm tuần tự toàn bộ bảng. Thêm vào đó, việc sử dụng kết hợp này tránh giới hạn cứng về vị trí cột hoặc hàng, giúp công thức tự điều chỉnh khi chèn hoặc xoá cột trong bảng. Một lưu ý quan trọng khi sử dụng hàm index và match là cần đặt các vùng tham chiếu ứng với dữ liệu cần tìm một cách hợp lý, không lấy toàn bộ cột hoặc hàng để tránh làm chậm hệ thống. Việc áp dụng công thức dễ đọc và dễ bảo trì giúp nhóm làm việc phối hợp hiệu quả, giảm sai sót trong báo cáo phân tích hoặc nhập liệu. Hàm IMPORTRANGE sẽ tải lại khi tài liệu được mở lần đầu hoặc mới mở trong vòng 5 phút. Cũng giống với chuỗi nội dung cập nhật, thao tác này yêu cầu hàm IMPORTRANGE "kích hoạt" tất cả tài liệu mà hàm này lấy dữ liệu.