Phân tích Tốt nhất trong lĩnh vực 17 cái Hành vi người dùng Công cụ AI

Các công cụ AI phổ biến thuộc danh mục Hành vi người dùng trong lĩnh vực Phân tích bao gồm MOWA.ai、Userpilot、Eyeware、Userflow、Glassbox、Castle、Zipy、Instabug、Plotline、Human Behavior Co. Session Replay, v.v., giúp bạn nhanh chóng nâng cao hiệu quả.

Userflow

Userflow

Userflow là một nền tảng không cần mã, được hỗ trợ bởi AI để xây dựng quy trình …

94.3K
Plotline

Plotline

Plotline là một nền tảng không cần mã, giúp các nhóm ứng dụng di động thiết kế, triển …

20.2K
Zipy

Zipy

Zipy là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI, kết hợp ghi lại phiên làm việc, theo …

43.7K
Sahha

Sahha

Sahha là một API về Sức khỏe, Lối sống và Sức khỏe tinh thần, giúp các ứng dụng …

9.8K
Glassbox

Glassbox

Glassbox là một nền tảng phân tích trải nghiệm kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI, giúp …

55.1K
Eyeware

Eyeware

Eyeware cung cấp phần mềm theo dõi đầu và mắt được hỗ trợ bởi AI, biến webcam tiêu …

135.6K
UserWise

UserWise

UserWise là một nền tảng phân tích người dùng và phản hồi được hỗ trợ bởi AI, được …

2.3K
Orango AI

Orango AI

Orango AI là một tác nhân AI trong sản phẩm được thiết kế để tăng cường kích hoạt …

3.0K
uxsniff

uxsniff

Một nền tảng phân tích UX do AI cung cấp, cung cấp bản đồ nhiệt trang web, ghi …

5.0K
Userpilot

Userpilot

Userpilot là một nền tảng tăng trưởng sản phẩm toàn diện được thiết kế cho các công ty …

145.8K
1Flow

1Flow

1Flow là một nền tảng khảo sát vi mô trong sản phẩm được hỗ trợ bởi AI, dành …

4.2K
Human Behavior Co. Session Replay

Human Behavior Co. Session Replay

Human Behavior Co. là một nền tảng phân tích do AI cung cấp, tự động xem và phân …

13.7K
Instabug

Instabug

Instabug là một nền tảng quan sát di động được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế cho …

37.0K
MOWA.ai

MOWA.ai

MOWA.ai là một nền tảng do AI cung cấp để tự động hóa việc tối ưu hóa ứng …

1.1M
Castle

Castle

Castle là một nền tảng ngăn chặn gian lận và lạm dụng được hỗ trợ bởi AI, bảo …

54.8K
PLG OS

PLG OS

PLG OS là một nền tảng không mã, tất cả trong một được thiết kế cho các doanh …

11.2K
Cedar

Cedar

Cedar là một trợ lý AI dựa trên dữ liệu được thiết kế để tăng cường sự tương …

3.6K

Về Hành vi người dùng

Công cụ phân tích Hành vi người dùng là một danh mục phần mềm chuyên dụng được thiết kế để trực quan hóa và hiểu cách người dùng tương tác với một trang web hoặc ứng dụng. Chúng ghi lại các hành động chi tiết như nhấp chuột, di chuyển chuột và các mẫu cuộn trang thông qua các tính năng như bản đồ nhiệt và ghi lại phiên truy cập. Dữ liệu định tính này giúp các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế UX và nhà tiếp thị xác định các điểm gây khó khăn cho người dùng, tối ưu hóa phễu chuyển đổi và cải thiện trải nghiệm kỹ thuật số tổng thể. Các công cụ này cung cấp câu trả lời cho câu hỏi 'tại sao' đằng sau dữ liệu định lượng có trong các nền tảng phân tích chung.

Tính năng Cốt lõi

  • Ghi lại Phiên (Session Replays): Xem các bản ghi giống như video về các phiên truy cập của người dùng thực để thấy hành trình và tương tác chính xác của họ.
  • Bản đồ nhiệt (Heatmaps): Trực quan hóa sự chú ý tổng hợp của người dùng bằng bản đồ cho các lần nhấp chuột, di chuyển chuột và độ sâu cuộn trang.
  • Phễu chuyển đổi: Theo dõi tiến trình của người dùng qua các bước chính (ví dụ: thanh toán) và xác định nơi họ rời đi.
  • Phân tích Biểu mẫu: Phân tích cách người dùng tương tác với các biểu mẫu theo từng trường để giảm tỷ lệ bỏ ngang.
  • Khảo sát tại chỗ: Thu thập phản hồi trực tiếp, theo ngữ cảnh từ người dùng về các trang hoặc tính năng cụ thể trong thời gian thực.

Trường hợp sử dụng

Các công cụ này rất cần thiết cho các doanh nghiệp thương mại điện tử tối ưu hóa quy trình thanh toán, các công ty SaaS cải thiện quá trình giới thiệu người dùng và các nhà xuất bản nội dung hiểu được sự tương tác của độc giả. Các nhà thiết kế UX/UI sử dụng chúng để xác thực các thay đổi thiết kế bằng dữ liệu thực, trong khi các nhóm hỗ trợ sử dụng ghi lại phiên để chẩn đoán lỗi do khách hàng báo cáo mà không cần phải tái tạo lại.

Cách chọn

Khi chọn một công cụ, hãy xem xét tác động của nó đến hiệu suất trang web, các tính năng về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu (ví dụ: GDPR, CCPA) và độ chính xác của các phương pháp lấy mẫu dữ liệu. Ngoài ra, hãy đánh giá khả năng tích hợp của nó với hệ thống phân tích hiện có của bạn, chẳng hạn như Google Analytics hoặc hệ thống CRM, và sự thân thiện với người dùng của bảng điều khiển và các tính năng báo cáo.

Hành vi người dùngTrường hợp sử dụng

1

Tối ưu hóa Phễu Thanh toán Thương mại điện tử

Một người quản lý thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ bỏ giỏ hàng cao. Họ sử dụng công cụ Phân tích Hành vi Người dùng để xem lại các phiên của những người dùng rời đi trong quá trình thanh toán. Họ phát hiện ra một trường biểu mẫu khó hiểu đang gây ra sự thất vọng. Bằng cách phân tích bản đồ nhiệt, họ thấy người dùng liên tục nhấp vào một yếu tố không thể nhấp. Dựa trên bằng chứng trực quan trực tiếp này, họ thiết kế lại biểu mẫu, dẫn đến sự gia tăng có thể đo lường được trong số lượng mua hàng hoàn tất và giảm các yêu cầu hỗ trợ liên quan đến vấn đề thanh toán.

2

Tối ưu hóa Phễu thanh toán Thương mại điện tử

Một người quản lý thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ rời bỏ cao giữa trang 'giỏ hàng' và 'thanh toán'. Bằng cách sử dụng công cụ Hành vi người dùng, họ phân tích các bản ghi lại phiên của những người dùng đã từ bỏ giỏ hàng và phát hiện ra một trường địa chỉ giao hàng khó hiểu. Họ cũng sử dụng phân tích phễu để xác nhận đây là điểm rời bỏ chính. Sau khi thiết kế lại biểu mẫu dựa trên những thông tin chi tiết này, tỷ lệ hoàn thành thanh toán tăng lên đáng kể.

3

Cải thiện Tỷ lệ chấp nhận Tính năng SaaS

Một người quản lý sản phẩm cho ứng dụng SaaS muốn hiểu tại sao một tính năng mới có mức độ tương tác thấp. Họ thiết lập một phễu để theo dõi người dùng từ bảng điều khiển đến tính năng mới. Các bản ghi phiên cho thấy người dùng không nhìn thấy điểm truy cập hoặc bị bối rối bởi các bước thiết lập ban đầu. Nhóm sau đó sử dụng thông tin này để cải thiện khả năng hiển thị của tính năng và thêm một hướng dẫn giới thiệu, giúp tăng tỷ lệ chấp nhận và sự hài lòng của người dùng.

4

Cải thiện tỷ lệ chấp nhận tính năng sản phẩm SaaS

Một người quản lý sản phẩm cho một ứng dụng SaaS muốn hiểu tại sao một tính năng mới không được sử dụng. Họ thiết lập bản đồ nhiệt trên bảng điều khiển nơi có tính năng đó, tiết lộ rằng nút bấm nằm trong khu vực 'lạnh' ít được người dùng chú ý. Họ cũng khởi chạy một cuộc khảo sát tại chỗ nhắm vào những người dùng chưa sử dụng tính năng này. Dữ liệu này cung cấp thông tin cho việc thiết kế lại giao diện người dùng để làm cho tính năng nổi bật hơn, dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong việc chấp nhận.

5

Xác thực việc Thiết kế lại Trang web

Một nhà thiết kế UX đề xuất một bố cục trang chủ mới. Trước khi cam kết các nguồn lực phát triển, họ tạo ra một nguyên mẫu và sử dụng công cụ Phân tích Hành vi Người dùng để chạy thử nghiệm người dùng. Họ phân tích bản đồ nhiệt và các bản ghi phiên từ những người tham gia thử nghiệm để xem họ tương tác với thiết kế mới như thế nào. Dữ liệu định tính này giúp xác thực các lựa chọn thiết kế và xác định các vấn đề tiềm ẩn về khả năng sử dụng sớm trong quy trình, đảm bảo thiết kế cuối cùng lấy người dùng làm trung tâm và hiệu quả.

6

Gỡ lỗi các sự cố kỹ thuật do người dùng báo cáo

Một nhân viên hỗ trợ khách hàng nhận được một báo cáo lỗi mà các nhà phát triển không thể tái tạo. Thay vì trao đổi qua lại dài dòng, nhân viên này tìm thấy bản ghi lại phiên của người dùng trong công cụ Hành vi người dùng. Bằng cách xem bản ghi, họ thấy được chuỗi hành động chính xác, loại trình duyệt và các lỗi console đã dẫn đến lỗi đó. Họ chia sẻ bản ghi với đội ngũ phát triển, cho phép sửa lỗi nhanh chóng và chính xác.

7

Xác định và Tái tạo Lỗi (Bug)

Một nhóm hỗ trợ khách hàng nhận được báo cáo lỗi mà các nhà phát triển không thể tái tạo. Bằng cách tìm lại bản phát lại phiên của người dùng trong công cụ Phân tích Hành vi Người dùng, họ có thể xem chuỗi hành động chính xác đã dẫn đến lỗi. Bản ghi bao gồm nhật ký bảng điều khiển và thông tin mạng, cung cấp cho các nhà phát triển tất cả bối cảnh cần thiết để nhanh chóng xác định và sửa lỗi, giảm thời gian giải quyết và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

8

Nâng cao Tương tác với Bài đăng Blog và Nội dung

Một nhà tiếp thị nội dung muốn cải thiện hiệu suất của các trang đích chính. Họ sử dụng bản đồ cuộn để xem hầu hết người dùng đọc đến đâu trên trang, xác định phần nào hấp dẫn nhất. Bản đồ nhấp chuột cho thấy những lời kêu gọi hành động (CTA) nào đang bị bỏ qua. Dựa trên dữ liệu trực quan này, họ tái cấu trúc nội dung, di chuyển các CTA quan trọng đến các khu vực 'nóng' và rút ngắn các đoạn văn kém hấp dẫn, dẫn đến thời gian trên trang lâu hơn và nhiều chuyển đổi khách hàng tiềm năng hơn.

9

Nâng cao Khả năng đọc của Bài đăng trên Blog

Một nhà tiếp thị nội dung muốn cải thiện sự tương tác trên blog của họ. Họ sử dụng bản đồ cuộn để xem hầu hết độc giả cuộn xuống trang bao xa trước khi rời đi, và phát hiện ra rằng các đoạn văn dài gây ra sự sụt giảm đáng kể. Họ cũng sử dụng bản đồ nhấp chuột để xem những lời kêu gọi hành động (CTA) nào đang bị bỏ qua. Dữ liệu này cung cấp thông tin cho việc làm mới nội dung, chia nhỏ văn bản bằng hình ảnh và cải thiện vị trí CTA để tăng thời gian đọc và tỷ lệ chuyển đổi.

10

Xác thực các thay đổi thiết kế UI/UX

Một nhà thiết kế UX đề xuất một menu điều hướng mới. Trước khi cam kết nguồn lực phát triển, họ triển khai thiết kế mới cho một phân khúc người dùng. Sau đó, họ so sánh bản đồ nhiệt và các bản ghi lại phiên của thiết kế cũ và mới. Dữ liệu cho thấy người dùng tìm thấy các trang chính nhanh hơn với điều hướng mới. Cách tiếp cận dựa trên bằng chứng này xác thực quyết định thiết kế và đảm bảo sự chấp thuận của các bên liên quan để triển khai đầy đủ.

11

Thu thập Phản hồi Người dùng theo Ngữ cảnh

Một nhóm sản phẩm không chắc nên xây dựng tính năng nào tiếp theo. Thay vì dựa vào các cuộc khảo sát bên ngoài, họ sử dụng một tiện ích phản hồi trên trang từ công cụ Phân tích Hành vi Người dùng của họ. Họ có thể kích hoạt một cuộc thăm dò ngắn hỏi 'Tính năng nào sẽ giúp bạn nhiều nhất?' để xuất hiện cho những người dùng có mức độ tương tác cao. Điều này cung cấp phản hồi tức thì, theo ngữ cảnh từ cơ sở người dùng thực tế của họ, giúp họ ưu tiên lộ trình sản phẩm một cách hiệu quả và xây dựng các tính năng mà người dùng thực sự cần.

12

Giảm tỷ lệ bỏ ngang biểu mẫu trên trang khách hàng tiềm năng

Một đội ngũ tiếp thị đang chạy một chiến dịch với một biểu mẫu tạo khách hàng tiềm năng, nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp. Sử dụng phân tích biểu mẫu, họ phát hiện ra rằng nhiều người dùng do dự ở trường 'Số điện thoại' và một số lượng đáng kể rời đi ở menu thả xuống 'Quy mô công ty'. Họ quyết định đặt số điện thoại là tùy chọn và đơn giản hóa các tùy chọn quy mô công ty. Điều này làm giảm sự cản trở và tăng tỷ lệ gửi biểu mẫu lên hơn 20%.

Hành vi người dùngCâu hỏi thường gặp