Cách sử dụng Analytics để tìm kiếm insight

Bài viết nằm trong chuỗi bài viết nổi bật “Tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi A-To-Z”, cập nhật thường xuyên

Tại một hội nghị SMX gần đây, tôi đã được người điều hành hội thảo (Barry Schwartz) hỏi, về lỗi lầm lớn nhất mà bạn thấy mọi người thường hay mắc phải khi nói đến phân tích của họ là gì? Sau khi xem xét câu hỏi một lúc, câu trả lời trở nên rất rõ ràng với tôi.

Mọi người cảm thấy choáng ngợp trước một núi dữ liệu và họ không biết bắt đầu từ đâu để tìm hiểu. Tôi nên tìm kiếm gì trong phân tích của mình?

Câu trả lời đầu tiên của tôi với Barry là khi nói đến phân tích, mọi người nên bắt đầu với các mối quan tâm của doanh nghiệp. Dữ liệu phân tích của bạn là để bạn tìm hiểu về những người truy cập đến trang web của bạn và hành vi của họ.

Bắt đầu với các mối quan tâm của doanh nghiệp, sau đó tìm kiếm insight từ từ các số liệu phân tích sẽ luôn đưa bạn đến thành công thay vì chỉ nhìn vào các báo cáo, chờ đợi một cái gì đó xuất hiện.

Như đã nói, tôi sẽ chia sẻ với bạn một số thủ thuật để tìm kiếm insight trong chính dữ liệu của bạn. Bật mí trước 1 tí: Phần còn lại của bài học email này chủ yếu sẽ là về phân khúc.

NHƯNG KHOAN HẴNG TẮT BÀI VIẾT NÀY ĐI ĐÃ!

Nó thực sự không nhàm chán như bạn nghĩ! Để trả lời bất kỳ câu hỏi kinh doanh hợp lý nào bạn có thể đưa ra, bạn sẽ cần phải chia nhỏ dữ liệu của mình để có được insight cụ thể. Một khi bạn quen thuộc với quá trình chia nhỏ dữ liệu, tôi nghĩ bạn sẽ thấy nó khá thú vị. (Và nó sẽ kiếm được cho bạn rất nhiều tiền.)

công nghệ

  • Mục tiêu → Cải thiện trải nghiệm người dùng (và chuyển đổi).
  • Câu hỏi → Có bất kỳ dấu hiệu nào cho thấy trải nghiệm người dùng khác nhau đáng kể khi họ sử dụng nhiều thiết bị hoặc trình duyệt khác nhau không?
  • Hành động → Khắc phục các sự cố kỹ thuật đang làm ảnh hưởng xấu trải nghiệm người dùng.

Hãy bắt đầu với một số trường hợp mà tôi thấy có thể dễ dàng tối ưu và cho kết quả ngay tức thì → tập trung vào những tối ưu công nghệ

Kiểm tra trình duyệt chéo, thường là cực kỳ quan trọng, nhưng lại rất tốn thời gian và không phải nhóm web dev nào cũng đủ siêng năng để việc đảm bảo trang web của họ hoạt động tốt trên các trình duyệt khác nhau. Hãy thẳng thắn: Nếu trang web của bạn bị “biến dạng” trên một số trình duyệt nhất định, những người đó sẽ không thể chuyển đổi.

Điểm bắt đầu để có được dữ liệu này là sử dụng Standard Reports. Audience> Technology> Browser & OS.

Standard Reports

Nói chung, bạn sẽ có thể tìm thấy thông tin nhanh hơn và hiệu quả hơn nếu bạn có một số cách để trực quan hóa dữ liệu tốt hơn các báo cáo dạng bảng trong GA.

Hãy xuất dữ liệu của bạn sang Excel hoặc Google Sheets và áp dụng một số chức năng format theo điều kiện, cách làm này sẽ giúp dữ liệu được trình bày một cách trực quan hơn.

Exported to Excel

Tương tự như vậy, bằng cách sử dụng chức năng so sánh với các mẫu đồ thị khác nhau trong các báo cáo GA, dữ liệu trong báo cáo của bạn được thể hiện rõ ràng và nổi bật hơn.

Visualization
Visualization Tab

Trong ví dụ trên, chúng tôi thấy rằng Internet Explorer 8 và 9 đang có tỷ lệ chuyển đổi rất thấp và lượng lưu lượng truy cập đến trang web từ các trình duyệt đó không đáng kể.

Trong trường hợp cụ thể này, bạn có thể chạy một số thử nghiệm trình duyệt chéo để ngay lập tức tìm thấy (và khắc phục) một vấn đề kỹ thuật đang ảnh hưởng đến doanh số.

Tốc độ tải trang

  • Mục tiêu → Cải thiện trải nghiệm người dùng (và chuyển đổi).
  • Câu hỏi → Có trang nào đang tải chậm mà tôi nên chú ý không?
  • Hành động → Nhận CNTT để cải thiện hiệu suất tải trang.

Một vấn đề kỹ thuật khác có thể ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm người dùng (và tỷ lệ chuyển đổi) là tốc độ tải trang.

Google Analytics có thu thập số liệu về thời gian tải trang của bạn. Mặc dù nó không phải là một công cụ phân tích tốc độ trang chuyên nghiệp, nhưng bạn sẽ có thể lập danh sách những cải tiến cần ưu tiên và làm việc với phòng IT để điều chỉnh.

Phòng IT sau đó có thể sử dụng các công cụ phát triển web chuyên nghiệp để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.

Nếu bạn cần phải chứng minh với boss của bạn v/v tốc độ tải trang thực sự có tác động đến doanh nghiệp, thì chỉ cần so sánh các phiên “Bounce” và “Non-Bounce” để thấy rằng khách truy cập khi đến trang web và rời đi ngay lập tức đang có trải nghiệm kém vì trang web chậm. Điều đó chẳng khác gì để tiền rơi ra khỏi ví

Bounced vs. Non-Bounced

Hoặc so sánh tốc độ tải trang của người dùng đã qua các giai đoạn khác nhau của kênh chuyển đổi của bạn.

Stages

Tôi đã sử dụng loại báo cáo này trên hàng chục trang web khác nhau và kết quả đều rất giống nhau. Điều quan trọng là tốc độ tải trang tạo ra sự khác biệt cho doanh nghiệp và bây giờ là lúc để cải thiện nó.

Tips: Thường xuyên sử dụng báo cáo cho từng phân khúc khách khác nhau trong công cụ phân tích của bạn. Trong ví dụ trên, chúng tôi chỉ đơn giản là so sánh các phiên mà người dùng không tương tác với trang web với các phiên có tương tác. Dữ liệu chứng minh rằng tốc độ tải trang ảnh hưởng đến việc người dùng có ở lại hay rời đi.

Custom Reports

Có một số yếu tố khác nhau có thể ảnh hưởng đến việc tải trang, bao gồm: loại thiết bị, loại trình duyệt và vị trí của người dùng so với vị trí máy chủ web. Áp dụng phân tích theo phân khúc khách hàng khi phân tích tốc độ trang web sẽ cho phép bạn vừa xác định được những trang cần tối ưu và bối cảnh khi người dùng trup cập vào trang đó.

Segmenting Speed

Một chức năng cốt lõi của các công cụ phân tích là chúng có thể cho bạn biết những thay đổi bạn thực hiện đối với trang web của mình có ảnh hưởng như thế nào. Mặc dù trường hợp sử dụng hiện tại của chúng ta là tốc độ tải trang, nhưng chức năng này có thể được áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực tối ưu hóa nào.

Bạn sẽ muốn biết những gì đang tốt, những gì chưa tốt và chúng thay đổi theo thời gian như thế nào. Liên quan đến những gì chúng ta đang thảo luận, tôi cũng muốn giới thiệu cho bạn một trong những công cụ yêu thích của tôi trong Google Analytics → Biểu đồ chuyển động (Motion Charts).

Motion Charts

Biểu đồ chuyển động là một cách tuyệt vời để phát hiện sự bất thường trong dữ liệu của bạn cũng như xem các điểm dữ liệu của bạn thay đổi theo thời gian như thế nào.

Trong ví dụ trên, các nỗ lực tối ưu hóa tốc độ tải trang có thể được nhìn thấy trên mỗi trang. (Nó chỉ đơn giản là một biểu đồ đường xếp chồng lên nhau, nơi bạn có thể dễ dàng cô lập một trang riêng lẻ và xem xu hướng chung trên nhiều trang.)

Nếu bạn chọn biểu đồ bong bóng, biểu đồ cho phép bạn trực quan hoá dữ liệu với các quả bóng có kích thước và màu sắc khác nhau,

Thời gian trong ngày / ngày trong tuần

  • Mục tiêu → Cung cấp dữ liệu tối ưu các hoạt động marketing
  • Câu hỏi → Có thời gian nào là tối ưu nhất để gửi bản tin email của bạn không? Thời gian nào trong ngày bạn nên tăng CPC trong paid search? Thời điểm nào là tốt nhất để đăng lên bài trên trang MXH?
  • Hành động → Cung cấp thông điệp tiếp thị của bạn tại thời điểm lý tưởng.

Google Analytics có thể giúp bạn xác định cách trang web của bạn hoạt động vào các thời điểm khác nhau trong ngày và vào các ngày khác nhau trong tuần. Để truy cập dữ liệu này, bạn sẽ cần tạo một báo cáo tùy chỉnh và xuất dữ liệu của bạn vào Excel.

Bạn có thể tải về một bản mẫu báo cáo ở đây.

Nếu bạn tự tạo báo cáo, trước tiên bạn sẽ tạo báo cáo tùy chỉnh và chọn Flat Table. Các Dimensions của bạn sẽ là Ngày trong tuần, Tên và Giờ.

Bây giờ, hãy thêm các số liệu như Phiên, Số lượt xem và Tỷ lệ chuyển đổi (cho mục tiêu hoặc thương mại điện tử).

Flat Table

Để tải xuống tất cả các hàng của báo cáo, bạn sẽ cần chọn Show Rows ‘ở cuối bảng. Sau đó xuất sang Excel.

Show Rows

Khi bạn có dữ liệu của mình trong Excel, bạn sẽ cần tạo một pivot table. Áp dụng một số chức năng định dạng có điều kiện và VOILA! Một bản đồ nhiệt (heat map) tuyệt vời với dữ liệu Google Analytics của bạn.

Heatmap

Tips: Thêm Channel (Kênh) hoặc Source/Medium (Nguồn / Phương tiện) vào kích thước của bạn trong Flat table để có thể phân đoạn lưu lượng truy cập và tỷ lệ chuyển đổi theo nguồn truy cập.

Phễu chuyển đổi

  • Mục tiêu → Tăng số lượng chuyển đổi.
  • Câu hỏi → Phễu chuyển đổi của bạn bị mất người dùng ở đâu?
  • Hành động → Cải thiện lưu lượng phễu & Tiếp thị lại thông minh trực tuyến để nhận thông điệp phù hợp với khách hàng tiềm năng vào đúng thời điểm.
Conversion Funnel

Một báo cáo quan trọng bạn nên xem xét để tìm hiểu về insights là báo cáo phễu bán hàng của bạn. Phễu banns hàng là biểu đồ dạng phễu miêu tả các bước mà người dùng thường thực hiện trước khi chuyển đổi trên trang web của bạn.

Đối với trang web tạo lập để tìm kiếm lead cho kinh doanh B2B, phễu bán hàng có thể đơn giản là một biểu mẫu nhập thông tin liên hệ và yêu cầu bạn gửi chào giá. Đối với các trang web thương mại điện tử, phễu bán hàng đi từ việc thêm một mặt hàng vào giỏ hàng đến khi hoàn thiện thanh toán.

Mặc dù bài viết này không xoay quanh việc thiết lập các công cụ thu thập thông tin và phân tích, nhưng tôi muốn lưu ý rằng nếu bạn không thu thập dữ liệu hữu ích, bạn sẽ không thể tìm thấy insight.

Để tiến hành phân tích chuyển đổi, điều tối quan trọng là bạn phải thiết lập được mục tiêu và phễu bán hàng đúng

Horizontal Funnel

Bằng cách đặt các mục tiêu / số liệu trong công cụ phân tích của bạn cho từng giai đoạn trong phễu bán hàng, bạn sẽ có thể dễ dàng phân khúc phễu của mình theo bất kỳ trường thông tin nào. Ý tưởng này được đề xuất bởi John Henson là cách sử dụng phễu ngang. Mục đích chính là xác định các trang nơi khách hàng rời bỏ hành trình mua hàng, hay nói cách khác là xác định xem phễu của bạn đã bỏ rơi mất khách hàng ở giai đoạn nào. Đó chính là giai đoạn bạn cần phải tối ưu.

Điều tôi thích về việc sử dụng mô hình phễu ngang là bạn có thể phân khúc phễu của mình bằng các sử dụng báo cáo tùy chỉnh dựa trên bất kỳ các trường thông tin nào bạn thấy hữu ích. Trong ảnh trên, chúng tôi đã phân đoạn phễu theo Kênh.

Tuy nhiên, báo cáo của bạn có thể được cấu hình để phân tích:

  • Loại trang Landing Page
  • Biến thể thử nghiệm A / B testing
  • Người dùng mới so với người dùng cũ
  • Vị trí địa lý
  • Loại thiết bị
  • Loại trình duyệt
  • Vân vân.

Một cách khác để tìm hiểu insight trong phễu bán hàng của bạn là tạo phân khúc cho những người dùng đã rời bỏ phễu. Một số ví dụ cho những website thương mại điện tử bao gồm:

  • Đã xem sản phẩm, nhưng không thêm vào giỏ hàng.
  • Đã thêm vào giỏ hàng, nhưng không bắt đầu thanh toán.
  • Bắt đầu thanh toán, nhưng không mua hàng.

Logic đằng sau việc tạo các phân đoạn này khá đơn giản.

Conditions

Sau khi bạn tạo phân khúc của mình, bạn có thể tiến hành nghiên cứu chuyên sâu (yup, lại tiếp tục phân khúc). Những nguồn nào đã đưa những người dùng này đến với trang web của bạn? Họ đến với website của bạn qua trang landing page nào? Họ đã nhìn vào sản phẩm gì? Vị trí địa lý của họ là ở đâu?

Một chức năng đặc biệt mạnh mẽ mà tôi yêu thích về Google Analytics là khả năng lấy bất kỳ phân khúc nào trong số này và thêm trực tiếp vào Ads Remarketing List “Danh sách tiếp thị lại) có thể dùng cả cho quảng cáo hiển thị và quảng cáo tìm kiếm.

Khi bạn tiến hành phân khúc lượng truy cập đến trang web của mình, bạn sẽ có thể tạo smart audience lists (danh sách đối tượng thông minh) để tiến hành cài đặt chức năng truyền thông tự động nhằm truyền thông những thông điệp phù hợp đến với khách hàng tiềm năng của mình vào ngay đúng thời điểm khách hàng rời bỏ phễu của bạn.

Vì vậy, thay vì quảng cáo hiển thị tràn làn cho tất cả những người đã truy cập trang web của bạn với cùng một thông điệp, bạn có thể hiển thị tin nhắn được cá nhân hoá cho từng nhóm người dùng dựa trên vị trí hiện tại của họ trong phễu bán hàng của bạn.

Phân tích phễu bán hàng là rất cần thiết để tìm thấy những vùng cần điều chỉnh hoặc tối ưu (thường là vấn đề kỹ thuật / hoặc vấn đề động lực mua hàng).

Trong ảnh bên dưới, bạn có để ý thấy người dùng cứ quay xem đi xem lại trang đánh giá ngay cả khi họ đã nhập số thẻ tín dụng ở trang thanh toán.

Goal Flow Report

Điều đáng chú ý là các công cụ phân tích định lượng (như Google Analytics hoặc Adobe Analytics) sẽ chỉ có thể mô hình hóa hành vi của người dùng (những gì họ đã làm), nhưng sẽ không thể nói cho bạn biết tại sao người dùng lại hành xử như vậy.

Để biết được lý do tại sao người dùng rời đi, bạn sẽ cần các công cụ định tính như khảo sát khách hàng hoặc các công cụ quay lại hành động của khách hàng trên trang của bạn.

Tóm tắt

Các phương tiện truyền thông kỹ thuật số cho phép chúng ta đo lường hành vi của người dùng theo cách chưa từng có. Kết quả của các nỗ lực marketing, quyết định tối ưu UX, trang landing page và các thử nghiệm A / B testing có thể được đo lường với độ chính xác cao.

Phân đoạn dữ liệu là hành động TỐI QUAN TRỌNG để bạn có thể kiếm insight trong số dữ liệu phân tích của mình. Tất cả dữ liệu tổng hợp là thứ tào lao.

Bạn có thể bắt đầu với việc phân đoạn dữ liệu, bạn có thể chọn những trường dữ liệu như sau

  • Loại thiết bị và trình duyệt
  • Tốc độ tải trang
  • Phễu chuyển đổi

Trong quá trình khám phá những lĩnh vực khác nhau, tôi đã chia sẻ một số kỹ thuật quan trọng để tìm hiểu insights. Những kỹ thuật đó chủ yếu xoay quanh:

  • Trực quan hóa dữ liệu
    • Xuất dữ liệu sang bảng tính và áp dụng định dạng có điều kiện.
    • Sử dụng so sánh bật tắt trong công cụ phân tích của bạn.
    • Sử dụng Biểu đồ chuyển động (cho Google Analytics).
  • Sử dụng công cụ của bạn Khả năng phân đoạn ad hoc hoc.
    • Phiên truy cập bị Bounce vs Không.
    • Người dùng hoàn thành các hành động ẩn trên trang web của bạn.
    • Người dùng bỏ phễu bán hàng của bạn.

Analytics là cách bạn sẽ đo lường sự thành công (hoặc thất bại) của những nỗ lực tối ưu của bạn đồng thời cũng là một kho thông tin giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh của mình.

Bài học

  • Khi tìm kiếm insights, hãy bắt đầu với một vài mục tiêu cốt lõi và một danh sách các câu hỏi kinh doanh. Đừng mong đợi insights sẽ thể hiện rõ ràng trong những báo cáo thông thường.
  • Xuất dữ liệu Google Analytics của bạn sang Excel. Bạn có thể dễ dàng trực quan hóa dữ liệu của mình để khám phá những insights mà bạn có thể đã bỏ lỡ trong những báo cáo dạng bảng nhàm chán.
  • Phễu bán hàng rất có ích. Bạn có thể phát hiện ra những thay đổi trong hành vi khi khách truy cập di chuyển qua các giai đoạn khác nhau trong phễu, điều này sẽ định hơngs chính xác những vị trí nào bạn nên tập trung nỗ lực tối ưu hóa của mình.

Tổng hợp và Dịch từ liệu của Yehoshua trên www.analytics-ninja.com

Bài viết nằm trong chuỗi bài viết nổi bật “Tối ưu hoá tỷ lệ chuyển đổi A-To-Z”, cập nhật thường xuyên

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s