Data analysis - từ Tinh hoa đến Bình dân (bài 2)

Hướng dẫn thiết lập việc đo lường và đọc report eCommerce.

Không có số liệu thì như người mù bước ra đường. Quá nhiều số liệu thì như nông dân lạc giữa phố thị. Đấy là điều thường xuyên xảy ra trong các doanh nghiệp bán hàng online hoặc eCommerce.

Chúng ta không nên tham lam đo lường mọi thứ, mà hãy tập trung vào metrics quan trọng nhất và metrics ảnh hưởng đến chúng. Thật may Google analytics đã cung cấp đầy đủ các metrics đó, việc còn lại là hiểu được cần phải đọc các số liệu gì, theo framework nào. Bài viết này sẽ đào sâu vào vấn đề đó.

Đối với eCommerce website, có 4 mục tiêu quan trọng nhất mà chúng ta cần tập trung vào để đạt hiệu quả bán hàng. Đó là:

• Củng cố các kênh QC online/ offline để tạo ra nhận biết và nhu cầu của khách hàng tiềm năng;
• Cung cấp thông tin sản phẩm & dịch vụ rõ ràng, đầy đủ nhất để khách hàng tìm hiểu trên cả online lẫn offline;
• Tạo ra sự an tâm và thuận tiện khi khách hàng muốn giao dịch;
• Dẫn dắt tới các hành động chuyển đổi tại offline (nếu có): chỉ đường, lấy hàng tại cửa hiệu...

Để đo lường 4 mục tiêu này, Google analytics cung cấp hàng trăm loại metrics khác nhau, với đầy đủ biểu đồ và bảng số. Tuy vậy để hiểu mối tương quan giữa các metrics và ảnh hưởng của chúng đến từng mục tiêu là điều không hề dễ dàng. Cũng không có công thức chung mà phụ thuộc vào từng ngành, từng mô hình kinh doanh. Ở đây chúng ta sẽ xem một framework cơ bản về đo lường dựa theo hành trình 4 bước để chuyển đổi khách hàng:

Như vậy thay vì theo dõi lung tung các metrics, chúng ta chỉ cần tập trung vào khoảng 30 metrics quan trọng nhất và sắp xếp chúng theo một trình tự logic. Việc tiếp theo là cài đặt chuyển đổi cho thật kĩ càng để đo lường chính xác các metrics này. Điều đáng tiếc là ở VN, trên 50% các bạn không biết cách cài đặt chuyển đổi, và chỉ khoảng 30% số liệu của Google analytics được quan tâm.

Cuối cùng, chúng ta hãy minh hoạ chúng bằng các bảng biểu thống kê trực quan và giàu ý nghĩa. Việc này hoàn toàn có thể làm bằng Google data studio/ Tableau với sự trợ giúp của supermetrics hoặc liên hệ với A1 analytics để được hỗ trợ với chi phí tốt hơn.

Có dashboard rồi thì phải làm gì ? Chúng ta cần dành thời gian đào sâu vào từng dashboard để đi tìm ra lời giải cho bài toán tăng trưởng. Việc này không hề dễ dàng với những người lười nhìn số, hơn nữa không phải dashboard nào cũng có ý nghĩa. Tuy thế cần nghiền ngẫm, kiên nhẫn và rèn luyện mỗi ngày, vì trước khi đào thấy vàng bao giờ cũng phải bới ra hàng đống sỏi đá.

Vài ví dụ để tập dợt nhé.

Ví dụ 1

Thử suy nghĩ 5’ xem từ hình sau đây thì sẽ ra được thông tin gì?

Giải:

Đối với các users thu hút được thông qua Google Paid Search, 31% sẽ quay lại bằng tìm kiếm tự nhiên (Organic) trong 90 ngày tiếp theo, tạo ra tăng trưởng visit đều đặn trong dài hạn mà không phải tốn tiền; ngoài ra có 48% quay lại thông qua các hình thức Paid Search ads - tuy vẫn tốn tiền nhưng chất lượng visit tốt hơn Facebook Paid ads tạo ra hiệu quả ít hơn 3 lần so với Google ads: chỉ có 11% quay lại thông qua Organic và 31% qua các hình thức Facebook Paid, 29% qua Facebook Content Marketing. Tăng trưởng trong dài hạn mạnh nhất đến từ nhóm người dùng có trên 10+ sessions sau khi được thu hút bằng Google Paid Search: 80% sẽ quay trở lại bằng organic.

Lời khuyên:

Hãy đầu tư vào Paid Traffic, đặc biệt là Google Paid Search để tạo ra lượng quay trở lại lớn thông qua tìm kiếm tự nhiên trong dài hạn.

Rất thú vị và hữu ích đúng không? Đấy chính là công việc của Data analysis - biến những số liệu thô, có vẻ không liên quan thành những thông tin có ý nghĩa để ra quyết định.

Ví dụ 2

Thử 1 biểu đồ nữa: Kênh nào đem lại nhiều giao dịch online nhất. Dùng metrics là tỉ lệ Assisting/ Last Click Conversions

Google Paid Search và Google Display thiên về assist hơn là Last Click Conversions (tỉ lệ 5-7 lần). Direct và Organic Search đóng góp nhiều nhất vào tổng chuyển đổi (Last Click), Paid Traffic tác động quan trọng đến chuyển đổi cuối của 2 kênh này.

Như vậy, nên tiếp tục đầu tư vào Google Paid Search và Display để giữ hiệu quả assist lẫn last click. Phân tích lại hiệu quả của assist bằng cách quan sát thêm các metrics về product engagement thể hiện trên cả desktop lẫn mobile.

Hơi nhức não, nhưng thú vị đúng không các bạn. Còn rất nhiều thông tin quý giá ẩn sâu sau những metrics và bảng biểu, các bạn hãy dành thời gian khám phá thêm nhé.

Thông tin chi tiết

• A1digihub: https://platform.a1digihub.com/v3#/login
• Form đăng ký các hoạt động diễn ra tại A1digihub: https://docs.google.com/forms/d/1g6_Drz4SuP0RLdqcx5jKdVZFQVMZ-z830my3d0P6IEk/viewform
• Xem lại bài 1: Data analysis - từ Tinh hoa đến Bình dân (bài 1)