“Giải mã” người dùng bằng dữ liệu sản phẩm

Nền kinh tế kỹ thuật số ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào các sản phẩm phần mềm giúp tạo và thu thập dữ liệu dễ dàng hơn bao giờ hết. Trên thực tế, tổng số ứng dụng dành cho thiết bị di động công khai ước tính đạt khoảng 9 triệu, với mỗi ứng dụng tạo ra “hằng hà sa số” dữ liệu về hành vi của từng người dùng.

Ông Wes Bush, người sáng lập Product Lead Institute cho biết: “Trong mỗi sản phẩm phần mềm, có những kiểu cách sử dụng dẫn chúng ta đến những kết quả cốt lõi, đóng vai trò quan trọng đối với khách hàng. Những công ty định hướng sản phẩm luôn liên tục theo dõi, giám sát những cách sử dụng này để biết được liệu người dùng có đang hoàn thành mô-tuýp họ đặt ra”.

Nói một cách đơn giản, dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể giúp bạn hiểu người dùng của mình làm gì và tại sao họ lại làm như vậy.

Dữ liệu sử dụng sản phẩm là gì và tại sao nó lại quan trọng như vậy?

Dữ liệu sử dụng sản phẩm là dữ liệu được tạo bởi các tương tác của người dùng trong sản phẩm (mọi thứ từ đăng ký đến xem video và mua gói dịch vụ). Dữ liệu này cho biết ai là người dùng cuối, cũng như thời điểm và cách thức họ tương tác với sản phẩm đó.

Điều làm cho dữ liệu sử dụng sản phẩm trở nên thiết yếu là số lượng thông tin chi tiết mà dữ liệu này tạo ra trên toàn bộ trải nghiệm người dùng và mức độ khả thi của những thông tin này đối với hầu hết bộ phận (team) trong một nhóm tổ chức (organization) – từ sản phẩm, đến tiếp thị, bán hàng, tăng trưởng... Cuối cùng, việc phân tích dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể giúp các nhóm sản phẩm đưa ra các thử nghiệm – giải pháp thực tế cho sự tăng trưởng của người dùng, sản phẩm và doanh nghiệp.

Có lẽ quan trọng nhất, dữ liệu sử dụng sản phẩm là dữ liệu khách quan. Hơn cả dữ liệu phỏng vấn và khảo sát người dùng – mặc dù chúng cực kỳ có giá trị khi được sử dụng song song với dữ liệu sử dụng sản phẩm – những dữ liệu này chỉ có thể cho bạn biết những gì người dùng nói họ làm chứ không phải những gì họ thực sự làm. Đây là một trong những lý do lớn nhất khiến nhiều sản phẩm không thể đổi mới.

Dữ liệu sử dụng sản phẩm cho biết ai là người dùng cuối, cũng như thời điểm và cách thức họ tương tác với sản phẩm đó.

Phân tích sử dụng sản phẩm có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng như thế nào?

Vậy chính xác thì việc phân tích dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng sản phẩm của bạn như thế nào? Điều này phụ thuộc vào phần nào của trải nghiệm người dùng mà bạn đang cố gắng dịch chuyển. Hãy xem xét một số trường hợp dưới đây để xem những gì phân tích sử dụng sản phẩm có thể thực hiện.

1. Tăng mức độ tương tác của người dùng

Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể cho bạn biết phần nào của sản phẩm mà người dùng yêu thích và tương tác nhiều nhất cũng như mức độ tương tác của họ với sản phẩm của bạn.

• Xác định các sự kiện (event) dẫn đến mức độ tương tác (engagement) cao hơn, hoặc dẫn đến rời bỏ (churn)

Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể cho bạn biết sự kiện nào thu hút người dùng hơn so với những sự kiện khác. Từ đây, bạn có thể đánh dấu sự kiện cho người dùng.

Ví dụ, dữ liệu từ Viber cho thấy rằng các cuộc trò chuyện nhóm rất hấp dẫn với người dùng. Sau đó, khi quá trình tạo nhóm trên Viber trở nên dễ dàng hơn, mức độ tương tác trên nền tảng trò chuyện của họ cũng tăng 10%.

Với phân tích mức sử dụng sản phẩm, bạn có thể xác định các sự kiện tương quan với mức độ tương tác cao.

• Hiểu mức độ tương tác của các phân khúc người dùng khác nhau

Tạo nhóm thuần tập (cohort) với dữ liệu sử dụng sản phẩm cho phép bạn hiểu ai là người dùng tích cực, và người dùng nào có khả năng trở thành người dùng tích cực hay người dùng nào có nguy cơ rời bỏ. Sau đó, bạn có thể thúc đẩy họ đi đúng hướng để tăng mức độ tương tác của họ.

Nhóm thuần tập có thể giúp bạn xác định những người dùng có khả năng trở thành người dùng tích cực.

• Sử dụng hành động của người dùng trong sản phẩm để thúc đẩy tương tác, giao tiếp (messaging)

Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể giúp bạn xác định người dùng để nhắn tin và thời điểm nhắn phù hợp. Từ đây, bạn có thể đồng bộ hóa dữ liệu nhắm mục tiêu đó với các công cụ nhắn tin của bên thứ ba, đồng thời tăng mức độ tương tác bằng cách gửi khuyến mại/ ưu đãi qua email hoặc tin nhắn trong ứng dụng.

Nhóm thuần tập cũng có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu người dùng cụ thể để nhắn tin dựa trên hoạt động của họ.

2. Cải thiện tỷ lệ giữ chân

Mặc dù mức độ tương tác và tỷ lệ giữ chân luôn đi đôi với nhau (người dùng tương tác ít có khả năng rời bỏ cao), việc hiểu cách sản phẩm của bạn được sử dụng cũng cho phép bạn cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng.

• Hiểu quy trình sử dụng sản phẩm của người dùng để loại bỏ các điểm xung đột

Dữ liệu sử dụng sản phẩm cho phép bạn phân tích luồng người dùng để xác định các điểm bất đồng, nhờ đó, bạn có thể cải thiện sản phẩm của mình để tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng.

Phân tích luồng người dùng để xác định các điểm xung đột gây ra tình trạng rời bỏ.

• Xác định các hành động hoặc thuộc tính của người dùng tương quan với tỷ lệ giữ chân

Tương quan giữa việc sử dụng sản phẩm với tỷ lệ giữ chân người dùng cho phép bạn thúc đẩy người dùng thực hiện các hành động có thể để giữ chân họ lâu hơn.

Ví dụ, một trang web bất động sản nhận thấy rằng các lượt tìm kiếm bất động sản liên quan đến trường học có mối tương quan chặt chẽ với tỷ lệ giữ chân người dùng. Sau đó, họ đã tạo thêm các tính năng liên quan đến trường học và nhận thấy người dùng của các tính năng đó đã giữ lại nhiều hơn hai lần.

Một số sự kiện người dùng tương quan cao với tỷ lệ giữ chân.

Ví dụ, việc đăng ký Bill Pay tương quan với tỷ lệ giữ chân người dùng trong tuần thứ 2, điều này cho thấy rằng việc quảng cáo tính năng này cho người dùng mới có thể cải thiện tỷ lệ giữ chân họ.

• Chia nhỏ dữ liệu lưu giữ để có thông tin chi tiết hơn

Việc chia nhỏ dữ liệu theo các thuộc tính như trình duyệt, kênh chuyển đổi hoặc hệ điều hành cho phép bạn tìm ra người dùng nào có tỷ lệ ở lại cao hơn và phần còn lại cần tập trung vào điều gì.

Chia nhỏ dữ liệu thường cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn.

Chẳng hạn như báo cáo tỷ lệ giữ chân của người dùng Touch ID, khi được chia nhỏ dữ liệu sẽ tiết lộ người dùng của tính năng nào đang được giữ chân tốt hơn. Vì vậy, quảng cáo tính năng này có thể tăng số lượng người dùng, từ đó có thể cải thiện trải nghiệm đăng nhập, tăng tần suất sử dụng và tỷ lệ giữ chân.

3. Vận dụng và tối ưu chuyển đổi

 Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể cho bạn biết mức độ tương tác của người dùng với các sản phẩm và tính năng mới.

• Nhận biết mức độ phổ biến và áp dụng của tính năng

Xem tần suất sử dụng một tính năng giúp bạn xác định phản hồi nào cần thu thập để cải thiện tính năng và tăng cường áp dụng trong tương lai. Đó là cách Seelk cải thiện việc áp dụng ứng dụng logistics của họ lên 120% chỉ trong vài tuần.

Dữ liệu của hình trên cho thấy tính năng tạo kênh (create channel) và tích hợp (create integration) không được sử dụng thường xuyên như trước, điều đó có nghĩa là doanh nghiệp cần thu thập phản hồi của khách hàng về hai tính năng này.

• Xác định người dùng nào có nhiều khả năng sử dụng các tính năng cụ thể

Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể cho bạn biết người dùng nào thích tính năng của sản phẩm nhất, dựa trên hoạt động trước đó của họ. Vì vậy, bạn có thể giới thiệu các tính năng mới của mình cho đúng đối tượng người dùng, với đúng thông điệp. Đây chính xác là những gì Sunrun đã làm để cải thiện việc sử dụng ứng dụng mySunrun của họ lên 50% .

Báo cáo nhóm đối tượng đặc trưng có thể được sử dụng để xác định những người dùng có thể tìm thấy giá trị trong một số tính năng nhất định dựa trên hoạt động trong sản phẩm của họ.

• Hiểu các thử nghiệm A/B và tác động của việc ra mắt tính năng

Dữ liệu sử dụng sản phẩm có thể cho bạn biết liệu những thay đổi về sản phẩm có ảnh hưởng đến người dùng như dự định hay không, vì vậy, bạn có thể ưu tiên tài nguyên một cách hiệu quả dựa trên số liệu và dữ kiện thực tế. Mặc dù điều này sẽ không cải thiện việc áp dụng các tính năng hiện tại, nhưng nó giúp việc khởi chạy các tính năng phù hợp được áp dụng nhanh hơn trong tương lai.

Báo cáo tác động có thể cho bạn thấy mối quan hệ nhân quả giữa việc ra mắt tính năng và các chỉ số chính.

4. Tối ưu chuyển đổi

Dữ liệu sử dụng sản phẩm cũng giúp bạn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trong sản phẩm của mình. Đây có thể là bất cứ điều gì từ việc ai đó hoàn thành sự kiện hoặc giới thiệu sản phẩm của bạn đến việc nâng cấp gói của họ.

Dữ liệu sử dụng sản phẩm rất “quyền năng” nếu bạn có thể tận dụng nó

Trên đây là những chia sẻ về các cách cải thiện trải nghiệm người dùng với dữ liệu sử dụng sản phẩm. Để làm được điều này, bạn cần có một công cụ phân tích sản phẩm chuyên dụng. Điều này giúp các team phân tích dữ liệu sử dụng sản phẩm mà không cần chuyên gia dữ liệu, khởi chạy phân tích khám phá và hiển thị dữ liệu cho phù hợp.

Và mặc dù các công cụ phân tích marketing (GA) và kinh doanh (BI) là những phần thiết yếu của hệ thống công nghệ hiện đại, nhưng chúng không được xây dựng để phân tích dữ liệu sử dụng sản phẩm. GA không cung cấp dữ liệu chuyên sâu cần thiết để hiểu người dùng đang làm gì trong quá trình sử dụng sản phẩm, còn BI thì yêu cầu đầu tư quá nhiều thời gian và nguồn lực để có được kết quả tương tự. Hiển nhiên là sẽ thật thú vị khi có một công cụ giúp bạn làm tất cả (như mọi người vẫn thường nói về GA4), những điều này cũng giống như “giết hai con chim bằng một con dao” – có thể, nhưng không thực tế cho lắm.

Một số sản phẩm phân tích sản phẩm trên thị trường mà bạn có thể tham khảo: Mixpanel, Amplitude, Pendo, Heap.

AKADigital (Biên soạn)
* Nguồn tham khảo: Mixpanel