Phương pháp thực hành của người dùng: Cách xây dựng hệ thống hiểu biết về người dùng

Nhiều đồng nghiệp phụ trách vận hành không thể hiểu rõ hơn về người dùng trong thời gian ngắn và không thể giải quyết vấn đề tỷ lệ chuyển đổi người dùng thấp. Vâng, thực ra rất dễ để giải quyết bằng cách sử dụng mô hình hiểu biết của người dùng. Bài viết này tóm tắt những ý tưởng về cách xây dựng hệ thống phân tích thông tin người dùng và tôi hy vọng nó sẽ truyền cảm hứng cho bạn.

Để xây dựng hệ thống hiểu biết về người dùng, chúng tôi sẽ xây dựng bốn hệ thống phân tích để dán nhãn cho người dùng, cụ thể là hiểu biết về động lực, hiểu biết về sở thích giá trị, hiểu biết về đặc điểm hành vi và hiểu biết về vòng đời.

Chúng tôi thường tự hỏi bốn câu hỏi từ góc nhìn của người dùng:

Đầu tiên: Tại sao người dùng lại chọn mua sắm trên nền tảng của bạn? Điều chúng ta cần hiểu ở đây là động cơ mua sắm của người dùng. Nhìn chung, người dùng được chia thành hai loại: người dùng thích giảm giá và người dùng thích sản phẩm dịch vụ.

Thứ hai: Đặc điểm của hành vi mua sắm liên tục của người dùng trên nền tảng của bạn là gì? Điều chúng ta cần hiểu ở đây là giá trị và sở thích của người dùng. Việc mua lại liên tục không nhất thiết có nghĩa là người dùng tốt. Tại sao? Có thể tôi sẽ chỉ tiêu thụ nếu bạn gửi cho tôi những phiếu giảm giá lớn mỗi ngày, và tôi sẽ không tiêu thụ nếu bạn không gửi chúng. Nhãn đặc điểm giá trị người dùng thường bao gồm loại len, loại rủi ro, giá trị tài sản ròng cao, v.v.; nhãn tùy chọn bao gồm tùy chọn kênh, tùy chọn danh mục, tùy chọn thời gian và tùy chọn giá.

Thứ ba: Đặc điểm hành vi mua lại của người dùng là gì? Điều chúng ta đang tìm hiểu ở đây là đặc điểm hành vi của người dùng, liệu người dùng có đi thẳng vào vấn đề, mua hàng rồi rời đi hay chỉ muốn so sánh giá. Nhãn của chúng tôi hướng đến mục đích tìm kiếm, so sánh giá và mua sắm.

Thứ tư: Vòng đời của người dùng đang ở giai đoạn nào? Ở đây chúng ta có thể tập trung vào việc phân tích xem doanh số chung của nền tảng có được thúc đẩy bởi khách hàng mới, khách hàng thường xuyên hay người dùng đang trong giai đoạn tăng trưởng hay không. Các nhãn là khách hàng mới, tăng trưởng và trưởng thành.

Những vấn đề cụ thể nào trong tình huống kinh doanh sẽ được giải quyết? Chúng ta hãy đưa ra một vài ví dụ:

1. Tỷ lệ người dùng quay lại mua hàng thấp. Có phải do người dùng hay do sản phẩm? Làm thế nào để xác định nguyên nhân?

2. Làm thế nào để cải thiện khả năng giữ chân người dùng

3. Làm thế nào để tăng tần suất người dùng

Để giải quyết vấn đề tỷ lệ người dùng quay lại mua hàng thấp, tôi đã thấy nhiều đồng nghiệp phụ trách hoạt động chỉ đơn giản phát hành phiếu giảm giá một cách thô thiển, nghĩ rằng người dùng sẽ không mua hàng nếu không được giảm giá. Trên thực tế, chúng ta có thể dễ dàng giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng mô hình hiểu biết sâu sắc.

Mô hình phân tích đầu tiên là mô hình phân tích chéo các đặc điểm mua lại, đặc điểm vòng đời và đặc điểm giá trị. Chúng tôi mô tả nó bằng biểu đồ bong bóng. Trục ngang thể hiện vòng đời của người dùng và trục dọc thể hiện mức độ nhạy cảm với chiết khấu. Kích thước của bong bóng được thể hiện bằng số lượng người dùng và màu sắc của bong bóng được thể hiện bằng sự phân tầng giá trị. Hãy quan sát rằng nếu bong bóng của người dùng len một lần đặc biệt lớn, điều này giải thích tại sao chất lượng thu hút khách hàng mới của bạn không cao. Sau đó, chúng ta chia biểu đồ bong bóng thành bốn phần tư. Các bong bóng ở góc trên bên trái tập trung hơn, điều này có nghĩa là một số lượng lớn khách hàng mới có độ nhạy cảm cao hoặc người dùng đang trong giai đoạn tăng trưởng đã không di chuyển và chúng ta cần phải làm việc trên hệ thống lộ trình tăng trưởng của người dùng.

Mô hình phân tích thứ hai là mô hình phân tích chéo đặc điểm sở thích, đặc điểm hành vi và thời gian. Chúng tôi sử dụng biểu đồ thanh xếp chồng để thể hiện mô hình này. Trục ngang là khoảng thời gian mua lại và mỗi khối của biểu đồ xếp chồng là đặc điểm hành vi mua lại của người dùng. Đặc điểm của hành vi mua lại là gì? Có các loại nhu cầu rõ ràng, loại so sánh giá, loại mua sắm và loại xã hội. Các cột khác nhau đại diện cho các danh mục. Mô hình này cho phép chúng ta trực quan thấy loại người dùng nào mua lại trong từng danh mục, tỷ lệ là bao nhiêu và chu kỳ mua lại tập trung ở đâu. Sau đó, chúng ta có thể tập trung vào tình hình mua lại của những người dùng đang gần đến chu kỳ mua lại và theo dõi xem có bất kỳ hành động nào để nhắc nhở việc mua lại danh mục hay không.

Để giải quyết vấn đề cải thiện khả năng giữ chân người dùng, các giải pháp phổ biến nhất mà chúng tôi thấy là phát điểm, phát phiếu giảm giá, thúc đẩy, v.v., nhưng không có giải pháp nào thực sự tiến hành phân tích chuyên sâu về động lực giữ chân người dùng. Giải pháp của tôi là tiến hành phân tích chuyên sâu về hành vi của người dùng và thực hiện thử nghiệm AB để so sánh khả năng duy trì các hành vi khác nhau.

Trước tiên, chúng ta có thể xem xét cách người dùng hoàn tất đơn hàng đầu tiên của họ trong tình huống thu hút khách hàng, chẳng hạn như bằng cách quét mã QR tại sự kiện khuyến mại địa phương, được mời tham gia mua hàng theo nhóm hoặc tự mình nhận được gói quà tặng cho người dùng mới. Bước tiếp theo là tập trung vào người dùng mới trong từng tình huống. Hành động nào được kích hoạt khi hành vi ban đầu xảy ra để kích thích hành vi lưu giữ thông tin tiếp theo của người dùng?

Ví dụ, hãy lấy kịch bản thăng tiến trong lĩnh vực này làm ví dụ và áp dụng bốn hành vi có ảnh hưởng để tiến hành một thí nghiệm kiểm soát.

1. Đầu tiên là kích hoạt chiết khấu khi mua nhiều, cho phép người dùng mua nhiều sản phẩm thay vì một sản phẩm.
2. Loại thứ hai là kích hoạt quà tặng mời sau khi thanh toán hoàn tất;
3. Khoản thanh toán thứ ba sẽ kích hoạt nhiệm vụ thành viên mới sau khi hoàn tất;
4. Loại thứ tư kích hoạt việc trả lại phiếu giảm giá sau khi thanh toán hoàn tất.

Bốn hành động này đóng vai trò là nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng là những người dùng không thực hiện bất kỳ hành động nào. Người ta thấy rằng tỷ lệ giữ chân người dùng thực hiện những hành động này trong tháng tiếp theo cao hơn 5-10 điểm so với người dùng không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ hành động nào. Sau đó, phương pháp tương tự được sử dụng. Sau khi người dùng có các đặc điểm khác nhau quay lại nền tảng và hành vi truy cập lại của họ được theo dõi, loại hành động bật lên hoặc lời nhắc hướng dẫn nào có thể khiến người dùng ở lại lâu hơn và tăng chiều sâu duyệt web của họ? Đây chính là trọng tâm của nghiên cứu.

Vấn đề kinh doanh về việc tăng tần suất và tăng tỷ lệ duy trì về cơ bản có mối quan hệ nhân quả. Giữ chân khách hàng có nghĩa là quay lại và sự khác biệt duy nhất giữa giữ chân khách hàng và tần suất truy cập là sự chuyển đổi. Đây thực chất là sự chuyển đổi của vấn đề. Làm thế nào để tiếp tục cải thiện tỷ lệ chuyển đổi sau khi đã cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng? Chúng tôi không đi sâu vào thông tin chi tiết về động lực của người dùng trong liên kết giữ chân khách hàng. Trên thực tế, mối tương quan giữa tần suất tăng và động lực của người dùng là tương đối lớn. Lý do khiến người dùng thường xuyên mua hàng rất đơn giản, hoặc là giá rẻ hoặc là trải nghiệm tốt. Chúng tôi phân loại chúng thành hai nhãn: nhãn theo chiết khấu và nhãn theo sản phẩm và dịch vụ. Rất dễ để tăng tần suất người dùng được giảm giá. Chúng tôi đã tạo ra một nhóm sản phẩm có tần suất tăng dần và cung cấp phiếu giảm giá hoặc giá cho nhóm người dùng này bất kỳ lúc nào. Người dùng sản phẩm và dịch vụ không cần phải đẩy phiếu giảm giá mà chỉ cần đẩy các dịch vụ có quyền lợi và lợi ích thành viên có giá trị ròng cao và tìm cách nâng cao trải nghiệm dịch vụ.

Trên đây là ý tưởng và phương pháp xây dựng hệ thống hiểu biết về người dùng. Để giải quyết những điểm khó khăn trong các tình huống, cũng cần phải tiến hành nghiên cứu sâu về người dùng theo các khía cạnh như động lực, giá trị và đặc điểm để tìm ra giải pháp tốt hơn.

Tác giả: Zhao Wenbiao, tài khoản công khai: User Operation Observation (ID: yunyingguancha), một học viên cao cấp trong lĩnh vực hoạt động của người dùng và tiếp thị lưu lượng truy cập miền riêng, tập trung vào việc chia sẻ các bài viết thực tế và hiểu biết độc đáo về hoạt động của người dùng theo kịch bản và tiếp thị cộng đồng.