Giữ người dùng trong ứng dụng di động là cả một khoa học. Tác giả của khóa học đã mô tả những điều cơ bản về nó trong bài viết của chúng tôi trên VC.ru Maxim Godzi, Trưởng bộ phận Học máy tại App in the Air. Maxim nói về các công cụ được phát triển trong công ty bằng cách sử dụng ví dụ về công việc phân tích và tối ưu hóa ứng dụng di động. Cách tiếp cận có hệ thống này để cải tiến sản phẩm, được phát triển trong Ứng dụng trực tuyến, được gọi là Giữ chân. Bạn có thể sử dụng những công cụ này trong sản phẩm của mình: một số trong số chúng có trong trên GitHub.
App in the Air là một ứng dụng có hơn 3 triệu người dùng hoạt động trên khắp thế giới, nhờ đó bạn có thể theo dõi các chuyến bay, nhận thông tin về những thay đổi về thời gian khởi hành/hạ cánh, làm thủ tục và đặc điểm sân bay.
Từ phễu đến quỹ đạo
Tất cả các nhóm phát triển đều xây dựng một kênh giới thiệu (một quy trình nhằm mục đích khiến người dùng chấp nhận sản phẩm). Đây là bước đầu tiên giúp bạn nhìn toàn bộ hệ thống từ trên cao và tìm ra các vấn đề của ứng dụng. Nhưng khi sản phẩm phát triển, bạn sẽ cảm nhận được những hạn chế của phương pháp này. Sử dụng một kênh đơn giản, bạn không thể nhìn thấy các điểm tăng trưởng không rõ ràng của một sản phẩm. Mục đích của kênh là cung cấp cái nhìn tổng quát về các giai đoạn của người dùng trong ứng dụng, để hiển thị cho bạn các số liệu về tiêu chuẩn. Nhưng kênh sẽ che giấu một cách thận trọng những sai lệch so với tiêu chuẩn đối với các vấn đề rõ ràng hoặc ngược lại, hoạt động đặc biệt của người dùng.
Tại App in the Air, chúng tôi đã xây dựng kênh của riêng mình nhưng do đặc thù của sản phẩm nên cuối cùng chúng tôi đã tạo ra một chiếc đồng hồ cát. Sau đó, chúng tôi quyết định mở rộng cách tiếp cận và sử dụng lượng thông tin phong phú mà chính ứng dụng cung cấp cho chúng tôi.
Khi bạn xây dựng một kênh, bạn sẽ mất đi quỹ đạo đưa người dùng vào. Quỹ đạo bao gồm một chuỗi hành động của người dùng và chính ứng dụng (ví dụ: gửi thông báo đẩy).
Bằng cách sử dụng dấu thời gian, bạn có thể dễ dàng xây dựng lại quỹ đạo của người dùng và tạo biểu đồ từ đó cho từng người trong số họ. Tất nhiên, có rất nhiều đồ thị. Vì vậy, bạn cần nhóm những người dùng giống nhau. Ví dụ: bạn có thể sắp xếp tất cả người dùng theo hàng trong bảng và liệt kê tần suất họ sử dụng một chức năng nhất định.
Dựa trên bảng như vậy, chúng tôi đã tạo một ma trận và nhóm người dùng theo tần suất sử dụng các chức năng, nghĩa là theo các nút trong biểu đồ. Đây thường là bước đầu tiên hướng tới thông tin chi tiết: ví dụ: ở giai đoạn này, bạn sẽ thấy rằng một số người dùng hoàn toàn không sử dụng một số chức năng. Khi thực hiện phân tích tần suất, chúng tôi bắt đầu nghiên cứu các nút nào trong biểu đồ là “lớn nhất”, tức là những trang nào người dùng truy cập thường xuyên nhất. Các danh mục khác nhau về cơ bản theo một số tiêu chí quan trọng đối với bạn sẽ ngay lập tức được đánh dấu. Ví dụ: đây là hai nhóm người dùng mà chúng tôi chia dựa trên quyết định đăng ký (tổng cộng có 16 cụm).
Làm thế nào để sử dụng nó
Bằng cách xem xét người dùng của bạn theo cách này, bạn có thể biết bạn sử dụng những tính năng nào để giữ chân họ hoặc, chẳng hạn như thu hút họ đăng ký. Đương nhiên, ma trận cũng sẽ hiển thị những điều hiển nhiên. Ví dụ: những người đã mua đăng ký đã truy cập vào màn hình đăng ký. Nhưng bên cạnh đó, bạn cũng có thể tìm thấy những mẫu mà bạn chưa bao giờ biết đến.
Vì vậy, chúng tôi hoàn toàn vô tình tìm thấy một nhóm người dùng thêm chuyến bay, tích cực theo dõi chuyến bay đó suốt cả ngày rồi biến mất một thời gian dài cho đến khi họ lại bay đi đâu đó. Nếu chúng tôi phân tích hành vi của họ bằng các công cụ thông thường, chúng tôi sẽ nghĩ rằng họ chỉ đơn giản là không hài lòng với chức năng của ứng dụng: làm sao chúng tôi có thể giải thích rằng họ đã sử dụng nó trong một ngày và không bao giờ quay lại. Nhưng với sự trợ giúp của biểu đồ, chúng tôi thấy rằng họ rất năng động, chỉ là tất cả hoạt động của họ đều diễn ra trong một ngày.
Bây giờ nhiệm vụ chính của chúng tôi là khuyến khích người dùng như vậy kết nối với chương trình khách hàng thân thiết của hãng hàng không của anh ấy trong khi anh ấy đang sử dụng số liệu thống kê của chúng tôi. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ nhập tất cả các chuyến bay anh ấy mua và cố gắng thúc đẩy anh ấy đăng ký ngay khi anh ấy mua vé mới. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi cũng bắt đầu hợp tác với Aviasale, Svyaznoy.Travel và các ứng dụng khác. Khi người dùng của họ mua vé, ứng dụng sẽ nhắc họ thêm chuyến bay vào Ứng dụng trên không và chúng tôi sẽ thấy điều đó ngay lập tức.
Nhờ vào biểu đồ, chúng tôi thấy rằng 5% số người vào màn hình đăng ký đã hủy đăng ký. Chúng tôi bắt đầu phân tích những trường hợp như vậy và thấy rằng có một người dùng truy cập trang đầu tiên, bắt đầu kết nối tài khoản Google của mình và hủy ngay lập tức, quay lại trang đầu tiên, v.v. bốn lần. Lúc đầu, chúng tôi nghĩ: “Rõ ràng có điều gì đó không ổn với người dùng này”. Và sau đó chúng tôi nhận ra rằng rất có thể đã có lỗi trong ứng dụng. Trong kênh, điều này sẽ được hiểu như sau: người dùng không thích bộ quyền mà ứng dụng yêu cầu và anh ta đã rời đi.
Một nhóm khác có 5% người dùng bị lạc trên màn hình nơi ứng dụng nhắc họ chọn một ứng dụng từ tất cả các ứng dụng lịch trên điện thoại thông minh của họ. Người dùng sẽ chọn đi chọn lại các lịch khác nhau rồi chỉ cần thoát khỏi ứng dụng. Hóa ra đã xảy ra sự cố UX: sau khi một người chọn lịch, họ phải nhấp vào Xong ở góc trên cùng bên phải. Chỉ là không phải tất cả người dùng đều nhìn thấy nó.
Màn hình đầu tiên của Ứng dụng trên không
Trong biểu đồ của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng khoảng 30% người dùng không vượt quá màn hình đầu tiên: điều này là do chúng tôi khá tích cực trong việc thúc đẩy người dùng đăng ký. Ở màn hình đầu tiên, ứng dụng sẽ nhắc bạn đăng ký bằng Google hoặc Triplt và không có thông tin nào về việc bỏ qua đăng ký. Trong số những người rời khỏi màn hình đầu tiên, 16% người dùng nhấp vào “Thêm” và quay lại lần nữa. Chúng tôi phát hiện ra rằng họ đang tìm cách đăng ký nội bộ trong ứng dụng và chúng tôi sẽ phát hành nó trong bản cập nhật tiếp theo. Ngoài ra, 2/3 số người rời đi ngay lập tức không bấm vào bất cứ thứ gì cả. Để tìm hiểu điều gì đang xảy ra với họ, chúng tôi đã xây dựng một bản đồ nhiệt. Hóa ra là khách hàng đang nhấp vào danh sách các tính năng của ứng dụng mà không phải là liên kết có thể nhấp vào.
Ghi lại khoảnh khắc nhỏ
Bạn thường có thể thấy người ta giẫm đạp lên những con đường cạnh đường nhựa. Việc giữ lại là một nỗ lực để tìm ra những con đường này và nếu có thể, hãy thay đổi những con đường đó.
Tất nhiên, thật tệ khi chúng tôi học hỏi từ người dùng thực, nhưng ít nhất chúng tôi đã bắt đầu tự động theo dõi các mẫu chỉ ra vấn đề của người dùng trong ứng dụng. Giờ đây, người quản lý sản phẩm sẽ nhận được thông báo qua email nếu xảy ra một số lượng lớn "vòng lặp"—khi người dùng quay lại cùng một màn hình nhiều lần.
Chúng ta hãy xem những mẫu nào trong quỹ đạo người dùng thường thú vị để tìm kiếm để phân tích các vấn đề và lĩnh vực phát triển của ứng dụng:
- Vòng lặp và chu kỳ. Các vòng lặp được đề cập ở trên là khi một sự kiện lặp lại theo quỹ đạo của người dùng, ví dụ: lịch-lịch-lịch-lịch. Vòng lặp có nhiều lần lặp lại là dấu hiệu rõ ràng về sự cố giao diện hoặc đánh dấu sự kiện không đầy đủ. Một chu kỳ cũng là một quỹ đạo khép kín, nhưng không giống như một vòng lặp, nó bao gồm nhiều sự kiện, ví dụ: xem lịch sử chuyến bay - thêm chuyến bay - xem lịch sử chuyến bay.
- Flowstoppers - khi người dùng, do một số trở ngại, không thể tiếp tục chuyển động mong muốn của mình thông qua ứng dụng, chẳng hạn như một màn hình có giao diện mà khách hàng không rõ ràng. Những sự kiện như vậy làm chậm lại và thay đổi quỹ đạo của người dùng.
- Điểm phân nhánh là các sự kiện quan trọng mà sau đó quỹ đạo của các khách hàng thuộc các loại khác nhau được tách ra. Đặc biệt, đây là những màn hình không chứa chuyển đổi trực tiếp hoặc lời kêu gọi hành động đến hành động mục tiêu, thúc đẩy một số người dùng hướng tới hành động đó một cách hiệu quả. Ví dụ: một số màn hình không liên quan trực tiếp đến việc mua nội dung trong ứng dụng nhưng trên đó khách hàng có xu hướng mua hoặc không mua nội dung, sẽ hoạt động khác. Điểm phân nhánh có thể là điểm ảnh hưởng đến hành động của người dùng bằng dấu cộng - chúng có thể ảnh hưởng đến quyết định mua hàng hoặc nhấp chuột hoặc dấu trừ - chúng có thể xác định rằng sau một vài bước người dùng sẽ rời khỏi ứng dụng.
- Điểm chuyển đổi bị hủy bỏ là điểm phân nhánh tiềm năng. Bạn có thể coi chúng như những màn hình có thể nhắc nhở một hành động mục tiêu, nhưng không phải vậy. Đây cũng có thể là thời điểm người dùng có nhu cầu nhưng chúng ta không đáp ứng được vì đơn giản là chúng ta không biết về nó. Phân tích quỹ đạo sẽ cho phép xác định nhu cầu này.
- Điểm mất tập trung - màn hình/cửa sổ bật lên không cung cấp giá trị cho người dùng, không ảnh hưởng đến chuyển đổi và có thể “làm mờ” quỹ đạo, khiến người dùng mất tập trung khỏi các hành động mục tiêu.
- Điểm mù là những điểm ẩn của ứng dụng, màn hình và tính năng mà người dùng rất khó tiếp cận.
- Cống thoát nước - điểm rò rỉ giao thông
Nói chung, phương pháp toán học cho phép chúng tôi hiểu rằng khách hàng sử dụng ứng dụng theo cách hoàn toàn khác với những gì người quản lý sản phẩm thường nghĩ khi cố gắng lập kế hoạch cho một số kịch bản sử dụng tiêu chuẩn cho người dùng. Ngồi trong văn phòng và tham dự các hội nghị sản phẩm thú vị nhất, vẫn rất khó để tưởng tượng ra tất cả các điều kiện thực tế đa dạng mà người dùng sẽ giải quyết vấn đề của mình bằng cách sử dụng ứng dụng.
Điều này làm tôi nhớ đến một trò đùa tuyệt vời. Một người thử nghiệm bước vào quán bar và gọi: một ly bia, 2 ly bia, 0 ly bia, 999999999 ly bia, một con thằn lằn trong ly, -1 ly bia, qwertyuip ly bia. Khách hàng thực sự đầu tiên bước vào quán bar và hỏi nhà vệ sinh ở đâu. Quán bar bốc cháy và mọi người đều chết.
Các nhà phân tích sản phẩm, đang đắm chìm sâu vào vấn đề này, bắt đầu đưa ra khái niệm về micromoment. Người dùng hiện đại cần một giải pháp tức thời cho vấn đề của họ. Google đã bắt đầu nói về điều này vài năm trước: công ty gọi những hành động như vậy của người dùng là những khoảnh khắc bất chợt. Người dùng bị phân tâm, vô tình đóng ứng dụng, không hiểu yêu cầu của mình, đăng nhập lại một ngày sau đó, lại quên và sau đó nhấp vào liên kết mà một người bạn đã gửi cho anh ta trong tin nhắn. Và tất cả các phiên này có thể kéo dài không quá 20 giây.
Vì vậy, chúng tôi bắt đầu cố gắng thiết lập công việc của dịch vụ hỗ trợ để nhân viên có thể hiểu được vấn đề gần như theo thời gian thực. Vào thời điểm một người đến trang hỗ trợ và bắt đầu viết câu hỏi của mình, chúng tôi có thể xác định bản chất của vấn đề, biết được quỹ đạo của anh ta - 100 sự kiện gần đây nhất. Trước đây, chúng tôi đã tự động hóa việc phân phối tất cả các yêu cầu hỗ trợ thành các danh mục bằng cách sử dụng phân tích ML đối với văn bản yêu cầu hỗ trợ. Bất chấp sự thành công của việc phân loại, khi 87% tất cả các yêu cầu được phân bổ chính xác vào một trong 13 danh mục, thì việc làm việc theo quỹ đạo có thể tự động tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho tình huống của người dùng.
Chúng tôi không thể phát hành bản cập nhật một cách nhanh chóng, nhưng chúng tôi có thể nhận thấy sự cố và nếu người dùng làm theo tình huống mà chúng tôi đã thấy, hãy gửi cho họ một thông báo đẩy.
Chúng tôi thấy rằng nhiệm vụ tối ưu hóa ứng dụng đòi hỏi phải có các công cụ phong phú để nghiên cứu quỹ đạo của người dùng. Hơn nữa, biết tất cả các đường dẫn mà người dùng đi, bạn có thể mở các đường dẫn cần thiết và với sự trợ giúp của nội dung tùy chỉnh, thông báo đẩy và các thành phần giao diện người dùng thích ứng “bằng tay” sẽ dẫn người dùng đến các hành động được nhắm mục tiêu phù hợp nhất với nhu cầu của họ và mang lại tiền , dữ liệu và giá trị khác cho doanh nghiệp của bạn.
Cần lưu ý điều gì
- Việc nghiên cứu chuyển đổi của người dùng chỉ sử dụng kênh làm ví dụ có nghĩa là làm mất đi thông tin phong phú mà chính ứng dụng cung cấp cho chúng ta.
- Phân tích duy trì quỹ đạo của người dùng trên biểu đồ giúp bạn biết bạn sử dụng tính năng nào để giữ chân người dùng hoặc khuyến khích họ đăng ký chẳng hạn.
- Các công cụ lưu giữ giúp tự động, trong thời gian thực, theo dõi các mẫu chỉ ra sự cố của người dùng trong ứng dụng, tìm và đóng các lỗi mà chúng khó nhận thấy.
- Chúng giúp tìm ra các mô hình hành vi người dùng không rõ ràng.
- Các công cụ giữ chân giúp bạn có thể xây dựng các công cụ ML tự động để dự đoán các sự kiện và số liệu chính của người dùng: lượng người dùng mất đi, LTV và nhiều số liệu khác có thể dễ dàng xác định trên biểu đồ.
Chúng tôi đang xây dựng một cộng đồng xoay quanh việc Giữ chân để trao đổi ý tưởng miễn phí. Bạn có thể coi các công cụ chúng tôi đang phát triển như một ngôn ngữ trong đó các nhà phân tích và sản phẩm từ các ứng dụng web và di động khác nhau có thể trao đổi thông tin chuyên sâu, kỹ thuật và phương pháp tốt nhất. Bạn có thể học cách sử dụng những công cụ này trong khóa học Quận nhị phân.
Nguồn: www.habr.com