[Growth Hacking] Công cụ và thuật ngữ – Phần 5

[Growth Hacking] Công cụ và thuật ngữ - Phần 5

Bạn đọc có thể tìm hiểu phần 4 trước khi bắt đầu phần 5: Phễu chuyển đổi của Growth Hacker

Nếu bạn chỉ cài đặt một công cụ phân tích, không có triết lý về việc Growth Hacking là gì. Không hiểu các thuật ngữ hay cách thức hoạt động của Growth Hack, thì bạn sẽ chỉ chơi với những con số, thay đổi ngẫu nhiên mọi thứ trong sản phẩm của bạn, với cảm giác sai lầm.

 

Các số liệu sẽ làm cho bạn nghĩ rằng bạn biết những gì bạn đang làm. Những biểu đồ sẽ trông rất lôi cuốn. Bạn có thể sử dụng những từ phức tạp để mô tả những gì bạn đang nhìn. Đừng làm điều đó.

Một lí do khác, tôi đã lưu phần này lại cho đến giờ là bởi vì công cụ thì luôn hướng dẫn mọi người thông qua kênh của bạn. Bạn sẽ luôn tạo ra các giả thuyết, chạy thử nghiệm và tối ưu hóa kết quả.

Tuy nhiên, bạn nhận được dữ liệu và gắn nhãn dữ liệu, bạn sẽ luôn được tham gia vào một quy trình sâu hơn các công cụ và thuật ngữ bạn sử dụng. Growth hack là một suy nghĩ và xử lí nhiều hơn một bộ công cụ.

Thực tế, Growth Hacking không phải chỉ là tổng hợp của các chiến thuật (mặc dù số lượng của chiến thuật đã được đề cập trong quyển sách này).

Growth Hack là quá trình đến với các loại chiến thuật nhưng buộc phải hiểu các nguyên tắc cơ bản của growth hack tăng trưởng trước khi đưa ra kết luận. Nếu bạn cho phép bản thân suy nghĩ như một Growth Hacker thì bạn sẽ phát hiện ra các chiến thuật không ai nghĩ đến, và bạn có thể sống sót ngay cả khi các mẹo và thủ thuật hiện tại đang diễn ra.

Điều này thì còn lâu mới là danh sách đầy đủ, nhưng sau đây là một số thuật ngữ mà bạn sẽ thường xuyên nghe thấy khi ở trong vòng tròn Growth Hacking. 

Key Performance Indicator (KPI)

Mỗi doanh nghiệp đều có những KPI khác nhau. Một KPI là một con số giúp bạn nắm bắt nhanh mọi thứ đang diễn ra trong công ty bạn. Nếu bạn đang bán đăng ký phần mềm thì KPI sẽ là có bao nhiêu đăng kí mới mà bạn bán hôm nay.

Key Performance Indicator (KPI)  thuật ngữ Growth Hacking A1digihub
Key Performance Indicator (KPI) thuật ngữ Growth Hacking
Một KPI khác sẽ có bao nhiêu người hủy đăng ký của họ ngày hôm nay. KPI không phải là một điểm dữ liệu tối nghĩa mà không có ý nghĩa trừ khi nó chạy qua một phương trình phức tạp. KPI là một con số quan trọng vì những lý do rõ ràng và chỉ cần nhìn vào bạn có thể hiểu được xu hướng của công ty và sức khỏe của công ty. Dưới đây là một vài thực tiễn tốt nhất xung quanh KPI:

  • Có một email tự động gửi dữ liệu KPI mỗi ngày, tuần và tháng.
  • Có bảng điều khiển có dữ liệu KPI được hiển thị theo cách mà bạn có thể thấy xu hướng dựa trên hiệu suất trong quá khứ. Nó rất hữu ích để xem nếu một KPI đang tăng hay giảm nói chung.
  • Cho phép mọi người trong công ty của bạn truy cập dữ liệu KPI. Điều này sẽ thông báo cho mọi người về những số liệu quan trọng đối với công ty, do đó ảnh hưởng đến quyết định của họ.

Viral Coefficient (K)

Hệ số lan truyền là một con số cho bạn biết có bao nhiêu người mới được đưa vào sản phẩm của bạn nhờ người dùng hiện tại của bạn.

 
Đo lường hệ số lan truyền
Đo lường hệ số lan truyền
                                          

Nếu cứ 50 khách truy cập vào sản phẩm của bạn mang lại 100 khách truy cập mới cho sản phẩm của bạn thì hệ số lan truyền của bạn sẽ là 2. Bất cứ điều gì trên 1 có nghĩa là bạn đang tăng trưởng mạnh mẽ. Dưới đây là một số điều cần biết về viral:

  • Làm virus là dựa trên một phương trình. Nó không chỉ là một cụm từ được ném xung quanh để mô tả một cái gì đó dường như ở khắp mọi nơi trực tuyến.
  • Hệ số virus trên 1 là một điều tuyệt vời, nhưng ngay cả khi bạn dưới 1 thì nó vẫn mang lại lợi ích cho công ty. Viral luôn luôn là mục tiêu (hoặc thậm chí có thể). Bất cứ điều gì trên 0 có nghĩa là bạn đang khuếch đại phân phối sản phẩm của mình đến một mức độ nào đó.
  • Virality có lẽ tập trung vào quá nhiều. Hack tăng trưởng là một tập hợp lớn các kỹ năng và có thể phát triển một sản phẩm một cách đáng kể và có lợi nhuận mà không phải lo lắng về tính độc hại

Cohorts

Cohorts là một phân khúc người dùng dựa trên thời điểm họ đăng ký sản phẩm. Mọi người đã đăng ký vào tháng 1 tương đương cả tháng 1 . Tất cả mọi người đã đăng ký vào tháng hai là trong toàn tháng hai. Nếu mỗi tháng KPI của bạn được cải thiện thì mọi thứ đang đi đúng hướng.

Cohort Analytics Thuật ngữ Growth Hacking
Cohort Analytics Thuật ngữ Growth Hacking
                    

Nếu bạn chỉ nhìn vào một số liệu duy nhất và tính trung bình cho tất cả người dùng kể từ khi bắt đầu sản phẩm, thì dữ liệu của bạn sẽ bị sai lệch bởi những mặt tốt và xấu của các chỉ số trong quá khứ và bạn không thấy mọi thứ đang diễn ra như thế nào với sản phẩm của bạn rõ ràng như bạn nên biết.

Phân khúc khách hàng

Phân khúc cũng giống phân khách hàng thành những nhóm cohort, mang những đặc điểm giống nhau. Nhưng thay vì dựa trên những nhóm khách hàng với đặc điểm ngày đăng ký sử dụng sản phẩm/ứng dụng. Bạn có thể dựa trên những đặc điểm khác để phân khúc cohort.

Bạn có thể chọn đặc điểm giới tính khách hàng như nam, nữ để thấy được hành vi của họ khác nhau như thế nào. Nếu những nhóm khách hàng phân theo giới tính này mang lại đủ dữ liệu để bạn phân tích và có những hành vi khác biệt rõ ràng, bạn có thể tiếp tục phân họ thành những cohort chi tiết hơn nữa. 

Thử nghiệm đa biến

Thử nghiệm đa biến (A/B testing) là khi bạn thay đổi một vài đặc điểm của sản phẩm và thử nghiệm với một số nhóm người dùng.

Thử nghiệm đa biến (A/B testing) A1digihub
Thử nghiệm đa biến (A/B testing)
                                                         

Với nhóm người dùng A bạn thử nghiệm một số đặc điểm, với nhóm người dùng B bạn thử nghiệm một số đặc điểm. Sau đó, bạn sẽ có được kết quả với nhóm khách hàng A và B và những đặc điểm của sản phẩm bạn đã thử nghiệm với họ.

Một cuộc tranh luận là nếu việc thử nghiệm cùng lúc nhiều đặc điểm như vậy sẽ mang lại kết quả thực sự. Vì sẽ khó nhận ra trong nhóm các đặc điểm kết hợp đó, đặc điểm nào thật ra là có tác động thực sự. Thử nghiệm là việc phải thực hiện liên tục và những cuộc tranh luận có thể sẽ tiếp tục diễn ra. 

Với A/B testing, kích thước mẫu, nghĩa là số lượng khách hàng chọn để thử nghiệm sẽ quan trọng. Nếu bạn chọn số mẫu ở hàng trăm thì kết quả chưa đại diện để kết luận cho đa số khách hàng mục tiêu của bạn. Có một ví dụ để minh họa chuyện này.

Nếu bạn A/B testing trong 1 ngày và có 2000 visitors, và kết quả là 70% với nhóm đặc điểm này. Bạn có thể cho là thử nghiệm này đã thành công. Sau đó, bạn cũng tìm thấy rằng khi một blog mới được liên kết với sản phẩm của bạn. Lượng traffic từ blog chiếm khoảng 90% lượng traffic trong ngày đó của trang sản phẩm được liên kết.

Một ví dụ minh họa A/B testing thành công của một app, bạn có thể tìm hiểu tại đây:www.experimentcalculator.com.

Chi phí để chuyển đổi thành khách hàng (CAC)

Đây là loại chi phí chỉ lượng tiền cần thiết để chuyển đổi người dùng thành một khách hàng. Nếu bạn dành $500 để quảng cáo trên kênh Google, bạn mang về được 2 khách hàng. Vậy thì chi phí để chuyển đổi thành khách hàng của kênh này là $250.

Chi phí để chuyển đổi thành khách hàng (CAC) A1digihub
Chi phí để chuyển đổi thành khách hàng (CAC)
                                                               

Biết CAC cho mỗi kênh sẽ rất quan trọng đối với bạn. Vì bạn có thể xác định được chi phí sẽ dành cho mỗi kênh để có khách hàng như vậy là bao nhiêu hoặc bạn nên tập trung vào kênh đó hay không. 

Giá trị vòng đời của khách hàng (LTV)

Giá trị vòng đời của khách hàng là một lượng tiền khách hàng sẽ bỏ ra cho sản phẩm của bạn trong suốt hành trình là khách hàng của họ. Nếu khách hàng trả $300 một tháng cho sản phẩm, bạn giữ khách hàng trong vòng 2 năm, vậy thì giá trị vòng đời của khách hàng (LTV) là $300×24 (24 tháng)= $7200. 

Tính giá trị vòng đời của khách hàng (LTV) dựa vào các phân khúc để giúp bạn xác định giá trị vòng đời khách hàng của mỗi phân khúc. Nhu vậy, bạn có thể xác định chi phí chuyển đổi thành khách hàng (CAC) cho mỗi phân khúc. 

Nếu bạn không hiểu các loại chi phí và doanh thu như CAC và LTV, nó sẽ rất khó để sử dụng các chiến thuật để kéo traffic về cho trang sản phẩm. Và điều này cũng gây khó khăn để dự báo tài chính mà sau đó sẽ gây ảnh hưởng trong việc thuê nhân sự và những sáng kiến không nằm trong công việc growth hack. 

Đọc đến đây, bạn có thể đã làm quen được với những thuật ngữ trong growth hack. Và câu hỏi là làm sao để bạn thu được những dữ liệu về hành vi người dùng. Vậy thì, chúng ta cùng đi đến phần các công cụ growth hacker sử dụng. 

Công cụ phân tích tổng hợp

Google Analytics là nền tảng phân tích dữ liệu tổng quan phổ biến. Tuy nhiên Google Analytics lại phù hợp cho việc xem xét tổng quan về sản phẩm ở mức độ cao. Đối với những sự kiện phân nhỏ cần theo dõi chi tiết, sử dụng Google Analytics sẽ gây khó khăn cho bạn ở việc cấu hình để theo dõi chuyển đổi.

Nhưng nếu bạn muốn xem dữ liệu về vị trí, thiết bị truy cập, tỷ lệ rời bỏ và những chỉ số chung khác, Google Analytics sẽ phù hợp. Lý do là vì Google Analytics không cung cấp cho bạn các dashboard xem số liệu được cấu hình sẵn theo nhu cầu.

Mặc dù một số trở ngại này, một số công ty vẫn cài đặt Google Analytics để sử dụng và sử dụng cùng lúc các công cụ khác có thể tùy chỉnh theo nhu cầu xem số liệu của họ. 

Phân tích hành vi người dùng/ sự kiện

Bởi vì những giới hạn của Google Analytics, một số sản phẩm công nghệ mới đã được giới thiệu trên thị trường để đáp ứng nhu cầu xem số liệu của Growth hacker.

Khi bạn cài đặt Google Analytics, bạn sẽ gắn đoạn mã Javascript trên mỗi trang của website của bạn. Đối với từng sự kiện bạn muốn theo dõi chuyển đổi trên trang web của mình, bạn sẽ gắn đoạn mã code lên các sự kiện. Còn bây giờ, bạn phải trả lời các câu hỏi sau:

  • Người dùng có sử dụng tính năng X mà đang mang lại LTV cao?
  • Người dùng trong phân khúc Y có tương tác cao với tính năng Z?
  • Và các đặc điểm khác bạn có thể nghĩ đến

Bạn chú ý, cách chúng ta đo lường những sự kiện có thể dẫn đến việc đào ra được các  insight về người dùng. 

Nhưng có lẽ sử dụng Google Analytics có thể chưa hỗ trợ bạn với các mẫu báo cáo số liệu tùy chỉnh được nghiên cứu theo nhu cầu cụ thể. 

Kho Template Report A1 Analytics A1digihub
Kho Template Report A1 Analytic

                                                  

A1 Analytics Tool cũng là một công cụ quản lý, báo cáo số liệu quảng cáo đa kênh với số lượng mẫu template report đa dạng được thiết kế theo nhu cầu của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam. Link truy cập: Trial A1 Analytics Tool

Phân tích ngách

Một xu hướng mới trong phân tích là những nền tảng tập trung vào phân tích các ngách trong các doanh nghiệp/shop kinh doanh. Hơn thế nữa, bạn có thể tìm một công cụ analytics thích hợp cả khi dùng trên mobile, dành cho những doanh nghiệp vừa và nhỏ có mô hình kinh doanh tinh gọn hoặc bán hàng thương mại điện tử. 

Phân tích tùy chỉnh

Nhiều Growth hacker sử dụng công cụ báo cáo số liệu quảng cáo đa kênh như A1 Analytics, một số sử dụng các công cụ tự xây dựng. Điều này phụ thuộc vào đội ngũ kỹ sư công nghệ của doanh nghiệp của bạn để xây dựng công cụ làm report tự động từ các kênh quảng cáo.

Chúng tôi cũng gợi ý bạn sử dụng Google Analytics để xem số liệu các kênh quảng cáo tổng quát. Để xây dựng các mẫu report tùy chỉnh và hiển thị dữ liệu dưới dạng trực quan, bạn cần một công cụ hỗ trợ với các mẫu report đa dạng được dựng sẵn. Công cụ A1 Analytics phù hợp với bạn trong trường hợp này.

Kết luận

Growth hack được xem là một bộ kĩ năng cần thiết để thúc đẩy sự tăng trưởng của một tổ chức. Chúng tôi hy vọng rằng đây sẽ là những nội dung có thể rẻ hướng đi đúng cho chính bạn và tổ chức.

Để thực sự thành thục về những điều này, bạn nên đi kèm với thực hành để thấy được sức mạnh và sự thành công. Bạn có thể tham gia vào một dự án, một startup để rồi áp dụng tư duy của một growth hacker vào chính công việc với mục tiêu growth, growth, growth.

Để tìm hiểu các chủ đề về các chiến thuật và chiến lược growth hack, bạn có thể đọc thêm các bài bên dưới:

Những Bài Viết Liên Quan

Theo dõi A1 Blog

Nhận các bài viết mới về các lĩnh vực tại A1

Call Now Button