Đây là cách xây dựng hệ thống chỉ số dữ liệu, không chỉ ghi nhớ AARRR

Bài viết này sẽ đi sâu tìm hiểu cách xây dựng hệ thống chỉ báo dữ liệu thực tế về tình trạng mất người dùng. Bằng cách phân loại ba quy trình cốt lõi là luồng kinh doanh, luồng quản lý và luồng dữ liệu, công cụ này sẽ giúp các công ty xác định chính xác nguyên nhân gây mất khách hàng, xây dựng chiến lược thu hồi hiệu quả, đạt được tăng trưởng kinh doanh và tối đa hóa giá trị người dùng.

Khi nói đến hệ thống chỉ báo dữ liệu, nhiều người thích đọc AARRR, RFM, v.v. Nhưng khi nói đến công việc, chúng ta thường thấy khó đáp ứng được nhu cầu kinh doanh. Ví dụ, vài ngày trước, một người bạn cùng lớp đã đặt một câu hỏi trên Planet: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống chỉ số về tình trạng mất người dùng?

Nguyên nhân là: một công ty định nghĩa chỉ số tỷ lệ mất người dùng là "không sử dụng trong ba tháng liên tiếp", nhưng doanh nghiệp đã bối rối khi nhìn thấy chỉ số này:

1. Chúng ta biết rằng tỷ lệ người dùng rời bỏ là 30%, vậy thì sao? Tôi có thể làm gì?

2. Chúng tôi biết rằng cần phải thu hồi người dùng đã mất, nhưng liệu việc này có hiệu quả về mặt chi phí và đáng thực hiện không?

3. Tại sao chúng ta phải đợi đến khi người dùng rời bỏ mới bắt đầu làm việc? Chúng ta không thể làm gì đó sớm hơn sao?

Do đó, chúng tôi muốn yêu cầu bộ phận dữ liệu hỗ trợ thiết lập hệ thống chỉ số mất người dùng để phản ánh toàn diện vấn đề và hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh. Vậy chúng ta nên làm gì? Để xây dựng một hệ thống chỉ số có thể sử dụng trong kinh doanh, bạn cần xem xét ba quy trình: luồng kinh doanh, luồng quản lý và luồng dữ liệu. Chúng ta hãy cùng xem xét từng cái một.

1. Sắp xếp luồng kinh doanh

Việc sắp xếp luồng kinh doanh chính là tìm ra số bước cần thiết để đạt được mục tiêu kinh doanh. Một số quy trình kinh doanh rất rõ ràng, chẳng hạn như quy trình bán hàng, đây là một kênh chuyển đổi lớn; Ví dụ, quy trình dịch vụ khách hàng phân loại và xử lý các vấn đề theo nhu cầu của khách hàng. Quy trình kinh doanh là cơ sở của các chỉ số dữ liệu (như được hiển thị bên dưới):

Trong kịch bản phân tích tình trạng mất khách hàng trong bài viết này, thách thức đầu tiên phải đối mặt là quy trình kinh doanh không rõ ràng . Bản thân phía doanh nghiệp không biết phải làm gì và chắc chắn không biết nên xem xét những chỉ số nào vào lúc này.

Đối với tình trạng mất người dùng, các biện pháp phổ biến bao gồm:

1. Biện pháp phòng ngừa: Khi người dùng phàn nàn hoặc trả lại sản phẩm, hãy nhanh chóng xoa dịu họ

2. Các biện pháp phòng ngừa: Khi người dùng chi tiêu ngày càng ít hơn mỗi tháng, các ưu đãi kịp thời sẽ được đưa ra

3. Phòng ngừa trước: Khi người dùng không sử dụng trong vòng 1 tháng hoặc 2 tháng (lúc này người dùng chưa đạt đến tiêu chuẩn churn), hãy kích thích người dùng

4. Khắc phục hậu sự kiện: Sử dụng các hoạt động khuyến mại/ra mắt sản phẩm mới/sản phẩm bán chạy để thu hồi và cố gắng kích hoạt lại

Trước tiên, bạn có thể lập danh sách, sau đó để doanh nghiệp tự quyết định: họ muốn bắt đầu theo hướng nào. Để ý! Phía doanh nghiệp có thể sẽ nói: "Chúng tôi không hiểu tình hình và không thể đưa ra lựa chọn vào lúc này". Sau đó, bước tiếp theo là trích xuất dữ liệu tương ứng với các tình huống này để phía doanh nghiệp có thể thấy rõ tình hình chung trước khi hành động:

2. Sắp xếp luồng quản lý

Sắp xếp luồng quản lý, nghĩa là tìm ra kết quả mà ban quản lý muốn doanh nghiệp đạt được. Để ý! Ngay cả khi quy trình kinh doanh rõ ràng, mục tiêu kinh doanh vẫn có thể đa dạng.

Ví dụ, trong quy trình bán hàng, có thể có một số phương pháp đánh giá:

1. Chỉ đánh giá doanh số bán hàng

2. Doanh số + Lợi nhuận gộp

3. Doanh số + Lợi nhuận gộp + Thu tiền

4. Bán hàng + Bán sản phẩm cụ thể

Các phương pháp đánh giá khác nhau quyết định các chỉ số chính khác nhau của hệ thống chỉ số, tất nhiên sẽ ảnh hưởng đến các chỉ số phụ được xem xét. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu được ý định của ban quản lý.

Trong kịch bản phân tích tình trạng mất khách hàng trong bài viết này, thách thức thứ hai là phía doanh nghiệp không rõ ràng về việc phải làm gì . Đó là lý do tại sao chúng ta đặt ra những câu hỏi như: "Liệu có đáng làm không?" và “Chúng ta có nên làm điều đó không?”

Tại thời điểm này, bạn có thể thực hiện một số công việc phụ trợ:

1. Những người dùng này đã đóng góp bao nhiêu trước khi họ rời đi? Về mặt lý thuyết, mức đóng góp trước khi hủy càng lớn thì mức độ thu hồi càng cao.

2. Những người dùng này đã ở trong trạng thái ngừng sử dụng dịch vụ trong bao lâu? Về mặt lý thuyết, trạng thái churn càng ngắn thì càng dễ nhớ lại.

3. Những người dùng này có dấu hiệu quay trở lại tự nhiên không? Về mặt lý thuyết, càng có nhiều dấu hiệu quay trở lại thì càng dễ nhớ lại chúng.

Trước tiên, bạn có thể sắp xếp dữ liệu và để bộ phận kinh doanh xem xét để nắm được tình hình, từ đó có thể dễ dàng đặt ra mục tiêu hơn.

Điều quan trọng là phải giúp doanh nghiệp đặt ra mục tiêu. Vì mục tiêu có độ khó khác nhau có nghĩa là phải sử dụng các phương tiện khác nhau nên các phương tiện kinh doanh mềm sẽ không hiệu quả. Ví dụ, nếu bạn muốn thu hồi người dùng đã mất, nếu bạn chỉ gửi tin nhắn văn bản mà không cung cấp cho họ bất kỳ lợi ích nào, sẽ không có cách nào khiến người dùng muốn quay lại và sử dụng dịch vụ.

Lúc này, doanh nghiệp yêu cầu bạn "phân tích sâu lý do tại sao việc thu hồi là vô ích". Có gì để phân tích chứ! Là người dùng, bạn có thể vui vẻ đưa tiền cho một công ty khi bạn nhìn thấy tin nhắn văn bản! Bạn cũng sẽ không làm điều đó.

Nếu bạn thực sự không thể đặt ra mục tiêu ngay từ đầu, bạn có thể dành thời gian để quan sát. Ví dụ, hãy dành ra ba tháng và lập một khoản ngân sách để thử nghiệm hiệu quả của các phương pháp thu hồi khác nhau và tìm hiểu kết quả nào có thể đạt được với sự hỗ trợ ngân sách nhất định. Với sự hỗ trợ của dữ liệu thử nghiệm, việc triển khai các mục tiêu sau này sẽ dễ dàng hơn.

3. Sắp xếp luồng dữ liệu

Sắp xếp luồng dữ liệu, nghĩa là làm rõ liệu các mục tiêu kinh doanh đã được định lượng và ghi lại hay chưa và liệu các quy trình hoạt động kinh doanh đã được định lượng và ghi lại hay chưa. Bước này nhằm đảm bảo rằng nội dung được sắp xếp trong hai bước đầu tiên có thể được triển khai dưới dạng báo cáo bảng dữ liệu thay vì bị bỏ ngỏ. Điều được xem xét là nỗ lực bỏ ra để thu thập dữ liệu.

Ví dụ, trong quy trình bán hàng, vấn đề lớn nhất của các doanh nghiệp truyền thống là thiếu năng lực số. Ngoại trừ bước cuối cùng là ký hợp đồng, không có dữ liệu nào về quy trình trước đó. Đây là một thất bại hoàn toàn. Việc xây dựng một hệ thống chỉ số hoặc hướng dẫn công việc kinh doanh là vô nghĩa.

Quay trở lại ví dụ về tỷ lệ người dùng mất dịch vụ, ngoài chỉ số duy nhất về số lượng người dùng mất dịch vụ, tốt nhất là ghi lại nội dung của hai bước trên (như được hiển thị bên dưới):

Để ý! Hệ thống chỉ báo dữ liệu không chỉ có các chỉ báo, nhãn cũng rất quan trọng:

1. Mức tiêu thụ của người dùng trước khi ngừng sử dụng: mức tiêu thụ cao, mức tiêu thụ trung bình, mức tiêu thụ thấp

2. Sở thích của người dùng trước khi churn: sở thích danh mục/sở thích giảm giá

3. Trạng thái người dùng trước khi churn: có khiếu nại, không có khiếu nại

4. Phản hồi khi nhớ lại: Có hoặc Không

5. Nhắc lại tài liệu người dùng: giảm giá, sản phẩm mới và thay đổi theo mùa

6. Nhắc lại cường độ giảm giá của người dùng: cao, trung bình, thấp

Tất cả những thông tin này đều cần được dán nhãn để tạo điều kiện cho việc phân tích sâu hơn sau này. Khi bạn cần giải thích những câu hỏi như "Tại sao hiệu ứng hồi tưởng lại không tốt?" và "Tại sao tỷ lệ hủy dịch vụ ngày càng tăng?", bạn có thể nhận được câu trả lời sơ bộ bằng cách sử dụng trực tiếp so sánh nhãn, do đó cải thiện đáng kể khả năng sử dụng của hệ thống chỉ số dữ liệu.

4. Hiệu ứng lý tưởng

Trong điều kiện lý tưởng, một hệ thống chỉ số dữ liệu tốt có thể hướng dẫn doanh nghiệp đạt được hệ thống làm việc vòng kín. Nói một cách đơn giản, nó có nghĩa là: tôi muốn làm gì → tôi muốn làm điều đó cho ai → tôi muốn làm như thế nào → tôi đã làm hay chưa. Toàn bộ quá trình được theo dõi bằng dữ liệu. Theo cách này, dưới sự hướng dẫn của dữ liệu, phía doanh nghiệp tiếp tục chỉ định các trường hợp mất người dùng và toàn bộ hệ thống chỉ báo hoạt động như thể hiện trong hình dưới đây:

Theo cách này, đây không chỉ là chỉ số riêng biệt về "tỷ lệ hủy bỏ 35%" mà bạn có thể theo dõi các manh mối để tìm ra giải pháp cho vấn đề và theo dõi các tác động. Có thể nói rằng bạn có thể đạt được mục tiêu kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Tác giả: Thầy giáo thực tế Chen

Tài khoản công khai WeChat: Giáo viên Chen thực tế