Phân Tích User Behavior P.1: How to Track? How to Analyze?

Thấu hiểu được công tác đo lường và phân tích chuỗi hành vi của người dùng, khách hàng sẽ là chìa khóa giúp mọi doanh nghiệp tạo nên điểm khác biệt trong nỗ lực tiếp cận và cải thiện trải nghiệm người dùng bất kể trên nền tảng trực tuyến hay offline. Vì vậy, Tuấn mong muốn chia sẻ đến mọi người một số mẹo nhỏ nhằm tối ưu hóa khâu chuẩn bị cũng như triển khai các chiến dịch trong tương lai dựa vào phân tích hành vi người dùng ứng dụng (app user).

“Data is an action of Unfolding Facts” - Dữ liệu là một hành động của sự thật được phơi bày. Vậy User Behavior là tập hợp các hành động mà người dùng thể hiện khi tương tác với sản phẩm, ứng dụng. Theo dõi, đo lường và phân tích hành vi của người dùng sẽ giúp marketer đánh giá những giá trị gì mà người dùng đã, đang tìm thấy và tạo tiền đề để marketer có thể đưa ra giải pháp nhằm cải thiện trải nghiệm của họ.

Series bài viết User Behavior gồm 3 phần:

P.1. How to Track? How to Analyze?

P.2. 10 Bước Phân Tích Hành Vi Người Dùng

P.3. Những Lỗi Thường Thấy Khi Phân Tích User Behavior

Vai Trò Quan Trọng Của User Behavior

Một trong những nhầm lẫn phổ biến mà các anh chị marketer thường mắc phải đó là phân biệt giữa User Behavior và Marketing Behavior. Đầu tiên, ta cần xác định rõ, những chỉ số ghi nhận được từ các công cụ đo lường như Google Analytics, Similarweb, Sensortower, etc. không phải là các metrics thể hiện cho User Behavior.

Hành vi của người dùng tập trung vào các chỉ số như đăng ký (register), tỷ lệ kích hoạt (activated rate), mức độ sử dụng (active user) và tác động của tính năng (feature usage), tỷ lệ bỏ qua kênh để mua hàng trong ứng dụng (drop-rate / purchase rate) và tỷ lệ giữ chân người dùng (retention rate). Vd, sản phẩm A1 trong ứng dụng thay đổi giá (giảm giá) thì tỷ lệ mua hàng tăng hay không? Tăng trong thời điểm nào? Trong trường hợp A1 giảm giá trong khung giờ vàng (16h-19h) thì tỷ lệ mua hàng tăng lên bao nhiêu? Chúng ta đều có thể xác định được hành vi của người dùng thông qua các chỉ số này.

Hành động dựa trên dữ liệu hành vi của người dùng sẽ giúp ứng dụng trở nên dẫn đầu về sản phẩm và hướng đến trải nghiệm của người dùng, khách hàng tốt nhất. Marketer có thể đưa ra các quyết định phát triển sản phẩm và tiếp thị sản phẩm dựa trên dữ liệu khả thi, thay vì phỏng đoán. Hiểu cách khác, TEAM MARKETING KHÔNG XÁC ĐỊNH ĐƯỢC USER BEHAVIOR LÀ ĐANG NỖ LỰC EDUCATE THỊ TRƯỜNG GIÚP CHO ĐỐI THỦ CẠNH TRANH.

Theo Dõi User Behavior Cần Đo Lường Key Metrics Nào?

11 Key Metrics cần xác định trong công tác theo dõi User Behavior:

1. Feature usage: Cho biết người dùng đang sử dụng những tính năng nào trong app và không quan tâm những tính năng nào.
2. Element clicks and interactions: Cho biết người dùng đang click, tương tác với cái gì? Chỗ này nhạy cảm nhé! Có một số anh chị sẽ mặc định cho rằng cái nào user click nhiều thì cái đó ngon. Thực tế cho thấy, một số điểm không hài lòng, user vẫn click vào để tắt đi chứ không phải để sử dụng (hiểu cách khác là ta đang vô tình làm phiền họ).
3. Funnel drop-off during activation: Cho thấy người dùng từ bỏ việc tiếp tục mua hàng, hoàn thành việc mua hàng, thanh toán,.. Thường gặp ở những bước xác minh thông qua OTP hoặc thanh toán VISA, Master Card,.. (nhất là các đội làm game, gãy chỗ này thì không khác gì tự bóp chết team mình).
4. Stickiness ratio: Mức độ kết nối và hài lòng của khách hàng, người dùng. Công thức tính cái này thường thấy sẽ là A1/A30 (DAU/MAU).
5. Sessions per user (cái này quen thuộc nên em không giải thích thêm).
6. Adoption rate: Tỷ lệ phần trăm người dùng sử dụng tính năng mới mà ứng dụng cung cấp.
7. Activation rate.
8. Referral rate: Người dùng hiện tại giới thiệu, khuyến khích người dùng mới sử dụng.
9. Churn rate (em sẽ đề cập đến metrics này cụ thể hơn ở một bài viết khác).
10. MRR và ARR: Doanh thu hàng tháng và hàng năm mà sản phẩm, ứng dụng đạt được.
11. Retention rate.

Hành Vi Người Dùng: How To Analyze?

Ngày nay, marketer có nhiều phương pháp để phân tích hành vi người dùng ứng dụng, tuy nhiên dưới đây là một số gợi ý các mẹo phổ biến và được đánh giá hiệu quả cao:

1. Behavioral cohorts
2. Journeys
3. Anomalies
4. Engagement matrix
5. Stickiness
6. Funnel A/B analysis
7. Conversion behaviors
8. Impact analysis
9. Revenue and LTV

Khi phân tích hành vi của người dùng, trọng tâm là các hành động được thực hiện trong sản phẩm ứng dụng, vd: bắt đầu trò chơi, mở ứng dụng hoặc hoạt động có liên quan của người dùng (phản hồi với thông báo, thêm vào giỏ hàng, mua hàng). Đối với các đội ecom như Shopee, họ gọi những chuỗi hành vi này là "sự kiện" (“event”).

_ _ _

Hy vọng nội dung mang lại thông tin hữu ích đến mọi người,

Xin chân thành cảm ơn.

Ngo Thai Hoang Tuan