Một trong những cách tốn kém nhất để phát triển một sản phẩm số là dựa vào phỏng đoán và ý kiến thay vì dữ liệu thật. Người ta tranh luận trong phòng họp về việc người dùng thích gì, tính năng nào quan trọng, hay vì sao khách rời bỏ, dựa trên cảm tính và niềm tin cá nhân, rồi ra những quyết định đắt đỏ dựa trên những phỏng đoán đó. Vấn đề là con người, kể cả những người tạo ra sản phẩm, thường sai về việc người dùng thật sự làm gì. Product analytics, tức việc đo lường hành vi thật của người dùng trên sản phẩm, giải quyết điều này bằng cách thay phỏng đoán bằng bằng chứng. Nó cho phép bạn thấy người dùng thực sự làm gì, thay vì đoán, và ra quyết định dựa trên thực tế. Bài viết này giải thích nó là gì và vì sao nó thay đổi cách làm sản phẩm.
Product analytics là gì
Product analytics, nói đơn giản, là việc thu thập và phân tích dữ liệu về cách người dùng thật sự tương tác với sản phẩm số của bạn. Thay vì đoán hay hỏi ý kiến, bạn quan sát hành vi thực tế: người dùng dùng những tính năng nào, họ đi theo luồng nào, họ vấp ở đâu, họ rời bỏ ở bước nào. Những dữ liệu này vẽ nên một bức tranh về cách sản phẩm được dùng trong thực tế, thường khác với những gì người tạo ra nó hình dung.
Điểm mạnh của cách tiếp cận này là nó dựa trên điều người dùng thật sự làm, chứ không phải điều họ nói hay điều bạn nghĩ họ làm. Con người thường không giỏi mô tả chính xác hành vi của mình, và những gì họ nói trong khảo sát có thể khác với những gì họ thật sự làm. Bằng cách quan sát hành vi thật, product analytics cung cấp một loại sự thật khách quan mà ý kiến không có. Hiểu nó như một cửa sổ nhìn vào hành vi thực tế của người dùng, thay vào chỗ của sự phỏng đoán, là điểm khởi đầu để thấy giá trị của nó trong việc làm sản phẩm.
Vì sao đoán mò lại tốn kém
Để thấy giá trị của việc đo lường, hãy hiểu cái giá của việc đoán mò. Khi quyết định về sản phẩm dựa trên phỏng đoán, bạn đặt cược nguồn lực vào những giả định có thể sai. Bạn có thể dồn công sức xây một tính năng mà bạn nghĩ người dùng cần nhưng thực ra họ không dùng. Bạn có thể bỏ qua một vấn đề thật đang khiến người dùng rời bỏ vì bạn không nhận ra nó. Bạn có thể tranh luận vô tận về những câu hỏi mà dữ liệu có thể trả lời ngay.
Cái giá của việc đoán mò tích lũy qua những quyết định sai và nguồn lực bị lãng phí. Mỗi tính năng được xây dựa trên giả định sai là công sức đổ vào nơi không tạo giá trị. Mỗi vấn đề không được nhận ra là người dùng bị mất. Trong khi đó, những quyết định dựa trên hành vi thật hướng nguồn lực vào đúng nơi tạo ra giá trị. Sự khác biệt giữa một sản phẩm được phát triển dựa trên dữ liệu và một sản phẩm được phát triển dựa trên phỏng đoán tích lũy theo thời gian thành một khác biệt lớn về hiệu quả và thành công. Hiểu cái giá của việc đoán mò giúp thấy vì sao đầu tư vào việc đo lường hành vi là một quyết định khôn ngoan.
Đo hành vi thật thay vì ý kiến
Một sự phân biệt quan trọng là giữa việc đo hành vi thật và việc thu thập ý kiến. Cả hai đều có giá trị, nhưng chúng khác nhau về bản chất và độ tin cậy. Ý kiến, thu thập qua khảo sát hay phản hồi, cho bạn biết người dùng nghĩ gì và nói gì, hữu ích để hiểu cảm nhận và mong muốn của họ. Nhưng ý kiến có thể không phản ánh đúng hành vi thật; người dùng có thể nói họ muốn một thứ nhưng lại không dùng nó khi có, hay không nhận ra chính xác họ vấp ở đâu.
Hành vi thật, đo qua product analytics, cho bạn biết người dùng thực tế làm gì, một loại sự thật khách quan bổ sung cho ý kiến. Sự kết hợp giữa hai loại thông tin này mạnh nhất: hành vi cho biết cái gì đang xảy ra, và ý kiến giúp hiểu vì sao. Nhưng khi hai loại mâu thuẫn, hành vi thật thường đáng tin hơn cho những quyết định về việc sản phẩm nên làm gì. Hiểu sự phân biệt này giúp bạn dùng đúng loại thông tin cho đúng câu hỏi, và không nhầm lẫn giữa điều người dùng nói và điều họ thật sự làm.
Những câu hỏi mà analytics trả lời
Product analytics đặc biệt giỏi trả lời những câu hỏi cụ thể về cách sản phẩm được dùng. Người dùng có thật sự dùng tính năng mà bạn đã tốn công xây không? Họ đi theo luồng nào để hoàn thành một việc, và họ vấp hay bỏ cuộc ở bước nào? Điều gì phân biệt những người dùng gắn bó với những người rời bỏ? Những thay đổi bạn thực hiện có cải thiện hành vi như mong đợi không?
Những câu hỏi này, vốn thường được trả lời bằng phỏng đoán, có thể được trả lời bằng dữ liệu thật qua analytics. Câu trả lời cho chúng định hướng những quyết định quan trọng: nên đầu tư vào đâu, nên sửa gì, nên bỏ gì. Khả năng trả lời những câu hỏi này bằng bằng chứng thay vì tranh luận là giá trị cốt lõi của product analytics. Nó biến những cuộc thảo luận về sản phẩm từ những cuộc tranh cãi dựa trên ý kiến thành những phân tích dựa trên thực tế, giúp cả đội cùng nhìn vào sự thật thay vì bảo vệ những phỏng đoán của mình. Đây là một sự thay đổi về chất trong cách quyết định về sản phẩm.
Đo đúng thứ, không đo mọi thứ
Một cạm bẫy của analytics là sa vào việc đo lường mọi thứ có thể đo, tạo ra một biển dữ liệu mà không có hiểu biết. Sức mạnh của analytics không nằm ở lượng dữ liệu mà ở việc đo đúng những thứ quan trọng cho những quyết định bạn cần đưa ra. Đo lường vô tội vạ tạo ra sự phức tạp và nhiễu, che khuất những tín hiệu thật sự quan trọng.
Cách tiếp cận đúng là bắt đầu từ những câu hỏi quan trọng bạn cần trả lời, rồi đo lường những thứ giúp trả lời chúng, thay vì đo mọi thứ rồi hy vọng tìm ra hiểu biết. Điều này đòi hỏi sự rõ ràng về việc bạn đang cố hiểu điều gì và quyết định gì. Một vài chỉ số đúng, gắn với những câu hỏi quan trọng, hữu ích hơn nhiều một biển dữ liệu không có trọng tâm. Sự tập trung vào việc đo đúng thứ, thay vì đo mọi thứ, là điều phân biệt một cách dùng analytics tạo ra giá trị với một cách chỉ tạo ra sự phức tạp. Hãy để những câu hỏi và quyết định dẫn dắt việc đo lường, không phải ngược lại.
Dữ liệu và quyền riêng tư
Vì product analytics liên quan tới việc thu thập dữ liệu về người dùng, nó đi kèm trách nhiệm về quyền riêng tư cần được coi trọng. Người dùng ngày càng quan tâm tới việc dữ liệu của họ được thu thập và dùng ra sao, và các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân ngày càng chặt. Việc thu thập và dùng dữ liệu hành vi cần được làm một cách có trách nhiệm và tuân thủ.
Điều này nghĩa là minh bạch với người dùng về việc dữ liệu được thu thập, thu thập những gì thật sự cần thay vì mọi thứ có thể, và bảo vệ dữ liệu một cách an toàn. Tuân thủ các quy định về dữ liệu cá nhân là bắt buộc, không phải tùy chọn. Một cách tiếp cận analytics có trách nhiệm cân bằng giữa giá trị của việc hiểu hành vi người dùng và sự tôn trọng quyền riêng tư của họ. Điều này không chỉ là vấn đề pháp lý mà còn là vấn đề niềm tin: người dùng gắn bó hơn với những sản phẩm tôn trọng dữ liệu của họ. Làm analytics đúng cách vì thế bao gồm cả việc làm nó một cách có trách nhiệm với dữ liệu người dùng.
Bắt đầu với analytics thế nào
Với một doanh nghiệp muốn bắt đầu dùng product analytics, lời khuyên là đi từ câu hỏi, không từ công cụ. Hãy bắt đầu bằng việc xác định vài câu hỏi quan trọng nhất bạn cần trả lời về cách sản phẩm được dùng, rồi thiết lập việc đo lường để trả lời chúng. Cách tiếp cận tập trung này tránh được cái bẫy đo lường mọi thứ và mang lại giá trị sớm.
Khi những phép đo đầu tiên bắt đầu trả lời câu hỏi và định hướng quyết định, bạn có thể mở rộng dần dựa trên những câu hỏi mới nảy sinh. Quan trọng là xây dựng một thói quen ra quyết định dựa trên dữ liệu, nơi những câu hỏi về sản phẩm được trả lời bằng cách nhìn vào hành vi thật thay vì tranh luận dựa trên ý kiến. Với thời gian, thói quen này biến việc phát triển sản phẩm từ một quá trình dựa nhiều vào phỏng đoán thành một quá trình dựa trên bằng chứng, giảm lãng phí và tăng khả năng thành công. Product analytics, khi được dùng đúng cách và có trách nhiệm, là một trong những công cụ mạnh nhất để làm sản phẩm số một cách thông minh, và bắt đầu từ những câu hỏi đúng là cách để khai thác giá trị của nó.
Tại Microads, chúng tôi giúp khách thiết lập việc đo lường hành vi người dùng quanh những câu hỏi quan trọng nhất, một cách có trách nhiệm với quyền riêng tư, để quyết định sản phẩm dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán. Nếu bạn muốn ngừng đoán mò và bắt đầu hiểu người dùng của mình thật sự làm gì, hãy gọi 0919 788 815 hoặc trao đổi với chúng tôi qua khanhn@microads.vn.
