Hiểu được hành vi của người dùng trên trang web là chìa khóa để cải thiện mức độ tương tác và tỉ lệ chuyển đổi.
Với sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số, hành trình mua sắm của người tiêu dùng ngày càng phức tạp. Và với các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến, hiểu hành vi người dùng là điều càng quan trọng. Một người tiêu dùng thông thường sở hữu trung bình 3,6 thiết bị. Có nghĩa là hành trình mua hàng của một khách hàng có thể bắt đầu từ máy tính xách tay và kết thúc trên thiết bị di động hoặc máy tính bảng.
Trong kinh doanh thương mại điện tử, tỷ lệ sản phẩm được khách hàng bỏ giỏ là điều luôn khiến các doanh nghiệp lo lắng. Theo nghiên cứu của Statista, 88,05% đơn đặt hàng mua sắm trực tuyến bị cancel vào tháng 3 năm 2020. Điều đó có nghĩa, 88% người tiêu dùng đã thêm sản phẩm đã chọn vào giỏ hàng mà rời đi không mua vì nhiều lý do. Đây là một tổn thất rất lớn cho các doanh nghiệp thương mại điện tử.
Tuy nhiên, nếu hiểu biết hành vi người tiêu dùng, các doanh nghiệp sẽ quản lý tốt hơn những trở ngại này. Tất cả các hoạt động tiếp thị đi kèm với các công cụ phân tích sẽ giúp doanh nghiệp nhận biết hành vi, chỉ số tương tác và nhân khẩu học của khách hàng truy cập vào trang web. Có một số công cụ phân tích web phổ biến nhất là Google Analytics, Adobe Analytics, Kiss Metrics và Mixpanel. Chúng thường đi kèm với các tính năng sau:
- Phân tích thời gian thực
- Phân tích di động
- Mô hình phân bổ
- Phân khúc thị trường
- Thiết lập tracking thương mại điện tử
- Phân tích phễu
- Phân tích theo nhóm
- Theo dõi chéo thiết bị
- Phân tích trong trang
- Theo dõi chuyển đổi mục tiêu
- Theo dõi sự kiện
- Thử nghiệm A/B
Các tính năng này đều có bộ dữ liệu riêng giúp các doanh nghiệp có thể dễ dàng so sánh và đưa ra quyết định sáng suốt. Dưới đây là ví dụ về Cohort analysis (phân tích theo nhóm) và Behavior Analysis (phân tích hành vi) để người đọc hiểu có thể hiểu rõ hơn.
Xem thêm: Trải nghiệm người dùng sẽ ‘quyết định’ xếp hạng của Google trên công cụ tìm kiếm
Nội dung chính
Cohort Analysis là gì và vì sao nó quan trọng?
Phân tích theo nhóm (Cohort analysis) là một tập hợp phân tích người dùng với các đặc điểm chung. Tuy nhiên công cụ này chỉ cho phép bạn so sánh hành vi và số liệu của các nhóm khác nhau theo dòng thời gian.
Ví dụ về Cohort analysis
Giả sử bạn có một trang web/ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến và sử dụng nhóm ngày mua (khi người dùng bắt đầu phiên đầu tiên), bạn có thể tìm hiểu chu trình mua hàng của khách và biết khi nào người dùng có xu hướng bỏ qua hoặc cancel lệnh đặt hàng.
Cách tốt nhất để trực quan hóa dữ liệu này là lập biểu đồ đường cong, mô tả tỷ lệ giữ chân khách hàng theo thời gian.
Đường cong này phản ánh rõ ràng nhất thông tin của khách hàng – khoảng 75% người dùng ngừng sử dụng trang web sau ngày đầu tiên. Sự sụt giảm trong tương tác được thể hiện rõ rệt. Do đó, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm tổng thể và thu hút khách bằng các phiếu ưu đãi hoặc phiếu thưởng hàng ngày để tăng tỷ lệ giữ chân người tiêu dùng.
So sánh phân tích theo nhóm dựa trên lưu lượng truy cập tự nhiên và lưu lượng mất phí
Phân tích theo nhóm dưới đây chỉ ra rằng lưu lượng truy cập organic có tỷ lệ giữ chân người dùng tốt hơn lưu lượng mất phí.
Phân tích hành vi người tiêu dùng và tầm quan trọng của nó
Visitor behavior là quá trình theo dõi hành vi của người dùng trên một trang web. Có một số công cụ giúp doanh nghiệp phân tích chỉ số này như Hotjar, MouseFlow, Crazy Egg… ghi lại các phiên truy cập của khách hàng, từ đó theo dõi cách họ điều hướng trên trang web.
Các công cụ cũng cung cấp theo dõi số lần click và heatmaps để phân tích các yếu tố hấp dẫn nhất và yếu tố dễ bị bỏ qua nhất trên trang web.
Nếu nhìn vào bản đồ nhiệt ở trên, chúng ta có thể nhận thấy rằng có rất ít người click vào mục “PORTFOLIO” ở menu trên cùng, có nghĩa là người xem không muốn xem danh mục này. Các marketers cần phải thay thế bằng các nội dung khác thú vị hơn như case study, thành tích… Những loại thông tin chi tiết này giúp cải thiện mức độ tương tác của trang, thu hút sự chú ý của khách truy cập.
Ngoài ra, marketers có thể sử dụng bộ lọc để phân đoạn đối tượng cụ thể, rõ ràng hơn và rút ra thông tin hữu ích.
Tham khảo: Google: Cách người dùng ra quyết định mua hàng trong ‘purchase journey’
Trong Google Analytics, luồng hành vi cung cấp cái nhìn trực quan về cách người dùng đang điều hướng trên trang web cũng như hiểu sâu hơn về hành vi của họ. Thế mạnh của công cụ này cho phép bạn xem khách hàng nào rời đi và điều gì khiến họ muốn thoát khỏi trang web. Tuy nhiên nếu chưa biết sử dụng công cụ một cách hiệu quả, bạn có thể thuê một agency chuyên về digital marketing để giúp bạn tìm ra các trở ngại, nâng cao mức độ tương tác.
