Hướng dẫn [Phân tích hành vi người dùng] này thật chuyên nghiệp!

Tôi nên làm gì nếu có quá nhiều yêu cầu về hành vi? Tác giả đã tóm tắt hướng dẫn [Phân tích hành vi người dùng] để bạn tham khảo.

Có rất nhiều hành vi của người dùng mà khi chúng tôi nhận được các yêu cầu phân tích như vậy, trước tiên chúng tôi không biết bắt đầu như thế nào, và thứ hai, sau khi hoàn thành, chúng tôi lại phàn nàn rằng "phân tích không kỹ lưỡng" hoặc "không có trọng tâm, phân tích để làm gì!".

Tôi nên làm gì?

1. Những lỗi thường gặp trong Phân tích hành vi người dùng

Sai lầm 1: Đặt các chỉ báo ngẫu nhiên và trộn chúng lại với nhau

Ví dụ điển hình nhất là đưa thông tin cơ bản của người dùng như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, chiều cao và cân nặng lên đầu. Xin lưu ý rằng khi phân tích hành vi của người dùng, chúng ta chỉ quan tâm đến hành vi chứ không phải thông tin cơ bản. Quá nhiều chỉ số không liên quan sẽ chỉ cản trở tầm nhìn của bạn và khiến mọi thứ trở nên khó hiểu hơn.

Sai lầm 2: Liệt kê dữ liệu mà không đưa ra phán đoán

Ví dụ điển hình nhất là danh sách một lượng lớn dữ liệu như số lần người dùng đăng nhập, số lần nhấp và số lần chuyển trang. Điều này thực sự chỉ ra điều gì? Không có kết luận. Những thứ như thế này không thể được gọi là "phân tích" được, nó chỉ là cách hiển thị dữ liệu cơ bản. Vì đây là một bài phân tích nên phải có kết luận, câu hỏi và câu trả lời.

Sai lầm 3: Hiểu theo nghĩa đen và vội đưa ra kết luận

Các phân tích phổ biến nhất của loại này là:

• Có ít người dùng đăng nhập hơn, vì vậy chúng tôi cần tăng
• Sản phẩm này được nhiều người dùng mua nên chúng tôi phải bán nhiều hơn
• Nội dung này có rất nhiều người dùng nhấp vào, vì vậy hãy tiếp tục phát hành nó.

Về cơ bản, nếu dữ liệu thấp thì hãy tăng lên, còn nếu dữ liệu cao thì hãy duy trì. Kết luận này ngu ngốc đến nỗi bộ phận kinh doanh đã khóc...

Sự hỗn loạn trên chủ yếu xuất phát từ việc thiếu hiểu biết về trọng tâm hành vi người dùng của các phòng ban khác nhau. Nếu bạn không biết những điểm chính, bạn có thể chỉ ghép các dữ liệu lại với nhau và bỏ qua cách rút ra kết luận từ dữ liệu, điều này sẽ trở nên thừa thãi. Nếu bạn muốn phá vỡ thế bế tắc, bạn phải suy nghĩ nghiêm túc: Doanh nghiệp có thể thấy được điều gì khi xem xét hành vi của người dùng?

2. Hành vi của người dùng là gì?

ID người dùng và mọi hành động có thể ghi lại được tạo ra trong hệ thống nội bộ của doanh nghiệp có thể được gọi là hành vi của người dùng.

Một hành vi người dùng hoàn chỉnh bao gồm 6 yếu tố:

• Thời gian: Khi nào nó xảy ra
• Vị trí: Xảy ra trên kênh/nền tảng/hệ thống XX
• Nhân vật: Ai đã xảy ra
• Nguyên nhân: Hành động đầu tiên
• Pass: Chuỗi bao gồm tất cả các hành động
• Hậu quả: Kết quả của một hành vi

Các yếu tố này được thể hiện khác nhau trên các nền tảng khác nhau (như được hiển thị bên dưới).

Phương pháp thu thập hành vi của người dùng khác nhau trên các nền tảng hệ thống khác nhau. Có ba loại phổ biến:

1. Hồ sơ lý lịch: biểu mẫu đăng ký người dùng, biểu mẫu yêu cầu dịch vụ, lệnh giao dịch, v.v.

2. Theo dõi hồ sơ: hồ sơ duyệt của người dùng trong APP, chương trình nhỏ và H5

3. Phản hồi từ nhân viên bán hàng: Thông tin được cung cấp bởi nhân viên bán hàng, dịch vụ khách hàng và sau bán hàng

Tóm lại, đây là lý do tại sao dữ liệu chỉ báo liên quan đến hành vi của người dùng có vẻ nhiều, phức tạp và hỗn loạn: có nhiều loại hành vi của người dùng và nếu chúng không được kết hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể, chúng sẽ không thể được giải thích rõ ràng.

III. Nhu cầu của các doanh nghiệp khác nhau

Có bốn tình huống mà phía doanh nghiệp chú ý đến hành vi của người dùng.

Tình huống 1: Tôi không biết gì cả, chúng ta hãy chờ xem

Những loại phổ biến như:

• Cán bộ mới nhậm chức, tình hình chưa rõ ràng
• Ngành kinh doanh mới, không cần đánh giá
• Vào đầu năm mới, chúng ta cần lập kế hoạch mới

Tóm lại, tôi không biết nhiều về tình hình cơ bản.

Trong trường hợp này, tốt hơn là thô hơn là tinh tế, và hoàn thiện hơn là chính xác. Trước tiên, hãy đưa ra cái nhìn tổng quan để các nhà lãnh đạo/đồng nghiệp có thể nắm bắt được tình hình, sau đó khi có các chủ đề cụ thể, hãy tiến hành phân tích chuyên sâu (như minh họa bên dưới). Ngược lại, nếu bạn bắt đầu bằng một loạt những điều tầm thường, rất có thể mọi người sẽ choáng váng và tự hỏi "Tất cả những điều này đang nói về cái gì vậy?"

Tình huống 2: Tập trung vào kết quả

Tình huống này thường xảy ra sau khi một quy trình kinh doanh, chức năng sản phẩm hoặc nội dung cụ thể được phát hành. Mục tiêu của phía kinh doanh rất rõ ràng: xem thử thứ này hoạt động tốt đến mức nào.

Những loại phổ biến như:

• Phần nội dung: nhấp chuột của người dùng, tham gia thảo luận và chuyển tiếp hành động
• Điểm chức năng: số lượng người dùng, tần suất sử dụng và thời gian sử dụng
• Hàng hóa: Người dùng duyệt, mua hàng, mua hàng lặp lại, mua hàng một lần với số lượng lớn

Ở thời điểm này, chúng ta không thể nói chi tiết về nó mà thay vào đó tập trung vào các điểm chức năng mà doanh nghiệp quan tâm và hiển thị dữ liệu từ lớn đến nhỏ (như hình bên dưới).

Để ý! Sai lầm lớn đầu tiên của việc phân tích hành vi người dùng là: hành vi người dùng nhiều không có nghĩa là hiệu suất tốt. Ví dụ, trong lĩnh vực thương mại điện tử, nhà điều hành đã nhiệt tình triển khai hoạt động cho phép người dùng được giảm giá khi tưới nước và trồng cây, nhằm mục đích tăng số lượng người dùng tích cực. Tuy nhiên, người ta phát hiện ra rằng tất cả người dùng đều đang chơi trò chơi và chờ giảm giá, và số lượng người đặt hàng đang giảm dần!

Lúc này, bạn có thể sử dụng phương pháp ma trận, phương pháp so sánh trước-sau, phân tích mối quan hệ hành vi và các phương pháp khác để xem xét cụ thể tác động của hành vi này đến hiệu suất (như thể hiện trong hình bên dưới).

Tình huống 3: Áp lực về hiệu suất, quá tải

Trong trường hợp này, một quy trình kinh doanh cụ thể thường được đánh giá và quy trình này là quy trình cốt lõi. Ví dụ: đăng ký người dùng mới, tham gia các sự kiện quy mô lớn, quy trình giao dịch, khiếu nại về các vấn đề chính, v.v.

Vào thời điểm này, mục tiêu phân tích rất cụ thể:

• Tỷ lệ chuyển đổi đăng ký phải cao!
• Tỷ lệ tham gia các hoạt động cần phải được tăng lên!
• Tỷ lệ giao dịch phải cao!
• Những khiếu nại quan trọng đã được giải quyết dứt điểm!

Loại phân tích hành vi người dùng có mục tiêu rõ ràng này có thể được coi là đơn giản và dễ dàng nhất. Ý tưởng cốt lõi là bốn mô-đun sau.

Cần lưu ý ở đây là nhiều sinh viên sẽ trực tiếp chèn phân tích quy trình chuyển đổi. Dữ liệu được trình bày theo cách này quá chi tiết và dễ làm lu mờ phán đoán tổng thể. Sự phán đoán tốt/xấu luôn được đưa ra trước tiên. Nếu bạn thậm chí đánh giá sai “tốt” và “xấu”, thì mọi phân tích sau đó về nguyên nhân đều sẽ sai. Vì vậy, điều đầu tiên cần làm là đánh giá tình hình chung và xem liệu nó có thể chấp nhận được hay không.

Một điểm nữa là việc phân tích các biện pháp khắc phục thường bị nhiều sinh viên bỏ qua. Sai lầm lớn thứ hai của phân tích hành vi người dùng là nó là phân tích “biết nó là gì, nhưng không biết tại sao nó là như vậy”. Hành vi của người dùng là kết quả của nhiều yếu tố. Trong thực tế kinh doanh, không thể tiến hành nghiên cứu biến số được kiểm soát trên mọi dự án như trong phòng thí nghiệm. Ngay cả khi thử nghiệm AB được thực hiện trước, vẫn sẽ có nhiều khác biệt khi thực sự triển khai do thời gian và địa điểm.

Do đó, khi sự cố thực sự xảy ra, rất có thể nguyên nhân không thể được phân tích trong thời gian ngắn hoặc ngay cả khi biết sơ bộ nguyên nhân thì cũng không có cách nào để dừng hoạt động/thay đổi kênh. Ý tưởng ở thời điểm này không phải là lo lắng về việc người dùng có thích bản sao hay sản phẩm hay không, mà là chúng ta có thể làm gì khác để duy trì mối quan hệ.

Do đó, việc phân tích các biện pháp khắc phục không được bỏ qua. Điều này có giá trị hơn nhiều so với việc chỉ hét lên "Quy trình này không hiệu quả!" Đây cũng là lý do vì sao phía doanh nghiệp vẫn cho rằng nhiều dữ liệu rõ ràng cung cấp cho người dùng đường dẫn chuyển đổi nhưng “không mang tính xây dựng”. Không ai thích tiếng chim than khóc: “Kết thúc rồi! Kết thúc rồi!” Mọi người muốn nghe, “Hãy thử cái này! Hãy thử cái này!”

Tình huống 4: Tình huống không rõ ràng, đáng ngờ

Tình huống này thường xảy ra khi một doanh nghiệp nào đó hoạt động không tốt và bên kinh doanh không có giả định rõ ràng. Tôi nghĩ: "Chúng ta có thể đào sâu hơn vào hành vi của người dùng không? Tìm ra lý do?" Còn về việc nên đào sâu vào điều gì và lý do gì để đào sâu, có thể chính họ cũng không biết...

Đây là tình huống khó khăn nhất. Bởi vì mục tiêu phân tích hoàn toàn không rõ ràng. Có hai ý tưởng cơ bản ở đây:

Ý tưởng 1: Phía doanh nghiệp trước tiên khoanh tròn khách hàng mục tiêu của họ, sau đó xem khách hàng mục tiêu đang làm gì

Ý tưởng 2: Đầu tiên hãy tìm một khách hàng lớn có hành vi như vậy, sau đó hỏi phía doanh nghiệp: Đây có phải là điều bạn muốn không?

Nói tóm lại, sẽ dễ dàng hơn để tìm cảm hứng giải quyết vấn đề từ những tình huống khắc nghiệt.

Ví dụ, liên quan đến việc đổi điểm, phía doanh nghiệp chỉ cảm thấy rằng hoạt động kinh doanh này không tốt, nhưng họ không thể biết chính xác vấn đề nằm ở đâu. Tại thời điểm này, bạn có thể xem dữ liệu từ hai góc độ (như hiển thị bên dưới).

Nếu bạn thấy rằng người dùng có giá trị cao có sở thích rõ ràng đối với một số hình thức đổi quà nhất định, bạn có thể thiết kế các gói quà tặng tương ứng để thu hút người dùng có giá trị cao. Nếu phát hiện người dùng nhiều có hành vi rõ ràng lợi dụng hệ thống, các quy tắc khen thưởng có thể được sửa đổi cho phù hợp. Tóm lại, chỉ cần sự khác biệt về hành vi giữa các nhóm người dùng đủ lớn thì có thể tạo ra được chiến lược.

IV. Bản tóm tắt

Từ bốn tình huống trên, chúng ta có thể thấy rằng ngay cả cùng một dữ liệu cũng có thể được trình bày theo nhiều cách khác nhau trong những tình huống khác nhau. Điều này đòi hỏi sinh viên phải hiểu rõ nhu cầu kinh doanh trong công việc của mình.

Nhiều sinh viên sẽ nói: Tại sao không hỏi trực tiếp doanh nghiệp? Vấn đề là trong bốn tình huống, ngoại trừ tình huống thứ ba rõ ràng có áp lực về KPI, ba tình huống còn lại rất mơ hồ và yêu cầu cuối cùng được diễn đạt bằng lời là: "Phân tích hành vi người dùng".

Điều này đòi hỏi sinh viên khi làm việc với dữ liệu phải có một mức độ phán đoán nhất định. Bốn tình huống trên là tình huống tiến triển và mối quan hệ logic của chúng được thể hiện ở hình bên dưới. Sinh viên có thể điều hành doanh nghiệp như cách bóc vỏ hành tây, tìm ra những vấn đề mà họ thực sự quan tâm và đưa ra những phân tích có giá trị.