getpivotly
getpivotly là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để hướng dẫn các công …
getpivotly là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để hướng dẫn các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp vượt qua quá trình phức tạp để đạt được Sự phù hợp của sản phẩm với thị trường (PMF). Nó hoạt động như một người trợ giúp được cá nhân hóa, cung cấp các hành động từng bước, phân tích phản hồi của người dùng và đưa ra những hiểu biết dựa trên dữ liệu để giúp bạn xây dựng các sản phẩm mà khách hàng thực sự cần và yêu thích.
Về Phân tích người dùng
Công cụ Phân tích người dùng là một danh mục phần mềm AI chuyên dụng được thiết kế để thu thập, phân tích và trực quan hóa hành vi của từng người dùng trong các sản phẩm kỹ thuật số như trang web và ứng dụng. Chúng sử dụng các công nghệ như phát lại phiên, bản đồ nhiệt và phân tích phễu để vượt ra ngoài các chỉ số tổng hợp và khám phá 'lý do' đằng sau các hành động của người dùng. Điều này cung cấp những hiểu biết định tính sâu sắc về trải nghiệm người dùng, giúp các nhóm xác định các điểm gây khó khăn, khám phá các vấn đề về khả năng sử dụng và hiểu ý định của người dùng. Cuối cùng, những công cụ này trao quyền cho doanh nghiệp để tối ưu hóa thiết kế sản phẩm, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng dựa trên bằng chứng hành vi trực tiếp.
Tính năng cốt lõi
- Phát lại phiên (Session Replay): Ghi lại và phát lại các phiên của từng người dùng, hiển thị chuyển động chuột, nhấp chuột và cuộn trang để cung cấp một bản ghi trực quan về hành trình của họ.
- Bản đồ nhiệt & Bản đồ nhấp chuột: Tổng hợp dữ liệu tương tác của người dùng để tạo các lớp phủ trực quan trên các trang, làm nổi bật các khu vực được tương tác nhiều nhất và ít nhất.
- Phân tích phễu chuyển đổi: Theo dõi tiến trình của người dùng qua các quy trình công việc chính (ví dụ: đăng ký, thanh toán) để xác định người dùng rời đi ở đâu và tại sao.
- Phát hiện bất thường bằng AI: Tự động xác định hành vi người dùng bất thường, các tín hiệu thất vọng (như 'nhấp chuột giận dữ') và các lỗi kỹ thuật tiềm ẩn.
- Phân khúc theo hành vi: Nhóm người dùng thành các nhóm dựa trên hành động của họ, cho phép phân tích nhắm mục tiêu vào các nhóm người dùng cụ thể.
Trường hợp sử dụng
Công cụ Phân tích người dùng rất cần thiết cho các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế UX/UI, nhà tiếp thị và đội ngũ hỗ trợ khách hàng. Chúng được sử dụng để xác thực các giả thuyết thiết kế bằng dữ liệu thực tế, tối ưu hóa các đường dẫn chuyển đổi trên các trang web thương mại điện tử, xác định và tái tạo các lỗi do người dùng báo cáo, và cải thiện việc áp dụng tính năng trong các sản phẩm SaaS. Bằng cách hiểu những khó khăn của người dùng, các nhóm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để nâng cao khả năng sử dụng và giá trị tổng thể của sản phẩm.
Cách chọn
Khi chọn một công cụ Phân tích người dùng, hãy xem xét tác động của nó đến hiệu suất trang web, vì các tập lệnh theo dõi có thể làm chậm thời gian tải. Đánh giá các tính năng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của nó để đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR. Đánh giá chiều sâu của khả năng phân tích, bao gồm chất lượng của các bản phát lại phiên và sự thông minh của các thông tin chi tiết do AI cung cấp. Cuối cùng, hãy kiểm tra khả năng tích hợp liền mạch với các nền tảng khác trong hệ thống của bạn, chẳng hạn như các công cụ kiểm tra A/B hoặc hỗ trợ khách hàng.
Phân tích người dùngTrường hợp sử dụng
Tối ưu hóa Phễu thanh toán Thương mại điện tử
Một người quản lý thương mại điện tử quan sát thấy tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng cao bằng công cụ phân tích web của họ. Để hiểu lý do, họ chuyển sang một nền tảng Phân tích người dùng. Bằng cách xem lại các phiên của những người dùng rời đi, họ phát hiện ra rằng một trường mã giảm giá khó hiểu đang gây ra sự thất vọng. Bản đồ nhiệt cũng cho thấy tùy chọn 'Thanh toán với tư cách khách' hầu như không nhìn thấy và hiếm khi được nhấp vào. Với dữ liệu định tính này, nhóm đã thiết kế lại trang thanh toán, đơn giản hóa trường phiếu giảm giá và làm cho tùy chọn khách trở nên nổi bật hơn. Điều này dẫn đến việc giảm 15% tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng có thể đo lường được và tăng doanh thu đáng kể.
Cải thiện việc áp dụng tính năng sản phẩm SaaS
Một người quản lý sản phẩm cho một ứng dụng SaaS ra mắt một tính năng mới, mạnh mẽ nhưng thấy tỷ lệ áp dụng thấp. Họ sử dụng một công cụ Phân tích người dùng để tạo một phễu theo dõi các bước từ lần đầu tiên nhìn thấy tính năng đến khi sử dụng thành công. Dữ liệu cho thấy sự sụt giảm lớn ở bước cấu hình. Bằng cách phân tích các phiên phát lại của những người dùng thất bại ở giai đoạn này, PM xác định được một nút được gắn nhãn kém và một quy trình làm việc khó hiểu. Họ tạo ra một nhóm hành vi của 'người dùng thành thạo' đã áp dụng tính năng để xem họ đã đi những con đường nào, từ đó cung cấp thông tin cho việc thiết kế lại quy trình giới thiệu tính năng. Các thay đổi dẫn đến việc tăng 40% tỷ lệ áp dụng tính năng trong tháng đầu tiên.
Xác định và tái tạo các lỗi do người dùng báo cáo
Một nhóm hỗ trợ khách hàng nhận được một phiếu yêu cầu từ một người dùng báo cáo một vấn đề mơ hồ: 'Bảng điều khiển không hoạt động.' Thay vì trao đổi qua lại dài dòng, nhân viên hỗ trợ sử dụng công cụ Phân tích người dùng để tìm các phiên gần đây của người dùng. Bằng cách xem lại một phiên, nhân viên thấy được chuỗi hành động chính xác mà người dùng đã thực hiện dẫn đến lỗi JavaScript. Họ có thể thấy trình duyệt, hệ điều hành của người dùng và lỗi cụ thể trên bảng điều khiển. Nhân viên đính kèm một liên kết đến phiên phát lại trong báo cáo lỗi cho nhóm phát triển, cho phép họ tái tạo và khắc phục sự cố trong vài giờ thay vì vài ngày.
Xác thực các giả thuyết thiết kế UX/UI
Một nhà thiết kế UX đề xuất thiết kế lại màn hình chính của một ứng dụng di động, giả thuyết rằng nó sẽ tăng tương tác với các tính năng chính. Trước khi cam kết phát triển đầy đủ, họ phát hành thiết kế mới cho 10% người dùng dưới dạng thử nghiệm A/B. Họ sử dụng một công cụ Phân tích người dùng để so sánh hành vi giữa thiết kế cũ và mới. Bản đồ nhấp chuột trên thiết kế mới xác nhận rằng người dùng đang tương tác với các tính năng mục tiêu thường xuyên hơn. Bản đồ cuộn cho thấy sự tương tác sâu hơn, với nhiều người dùng hơn đến cuối màn hình. Dữ liệu hành vi định lượng này xác thực giả thuyết của nhà thiết kế, cung cấp một trường hợp vững chắc để triển khai thiết kế mới cho tất cả người dùng.
Nâng cao tương tác nội dung trên Blog
Một nhà tiếp thị nội dung viết một bài blog dài, có giá trị cao nhưng nhận thấy nó có tỷ lệ thoát cao và thời gian trên trang thấp. Sử dụng công cụ Phân tích người dùng, họ phân tích bản đồ cuộn và phát hiện ra rằng 80% độc giả rời đi trước khi đọc đến nửa bài. Các phiên phát lại cho thấy người dùng lướt nhanh rồi rời đi. Nhà tiếp thị đưa ra giả thuyết rằng nội dung quá dày đặc. Họ định dạng lại bài viết với nhiều tiêu đề, gạch đầu dòng và hình ảnh hơn để cải thiện khả năng đọc lướt. Sau những thay đổi, bản đồ cuộn cho thấy sự cải thiện đáng kể, với 60% người dùng hiện đã đọc đến lời kêu gọi hành động ở cuối, dẫn đến tỷ lệ tạo khách hàng tiềm năng cao hơn từ bài đăng.
Giảm tỷ lệ rời bỏ bằng cách xác định sự thất vọng của người dùng
Một nhóm sản phẩm lo ngại về tỷ lệ rời bỏ ngày càng tăng. Họ sử dụng một công cụ Phân tích người dùng được hỗ trợ bởi AI, công cụ này tự động hiển thị các phiên có 'tín hiệu thất vọng' như nhấp chuột giận dữ (nhấp liên tục vào một khu vực) và nhấp chuột lỗi. Bằng cách lọc các phiên này, họ nhanh chóng xác định được một vấn đề lặp đi lặp lại khi người dùng nhấp vào một yếu tố không tương tác trên trang cài đặt, mong đợi nó là một nút. Lỗi khả dụng nhỏ nhưng dai dẳng này đã gây ra sự thất vọng đáng kể cho người dùng, góp phần vào tỷ lệ rời bỏ. Nhóm làm cho yếu tố đó có thể nhấp được, giải quyết một điểm đau ẩn và nhận được phản hồi tích cực từ những người dùng đã từng gặp khó khăn trước đây.