Phân tích Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Phân tích UX & Website Công cụ AI

Một người quản lý thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ bỏ giỏ hàng cao trên trang thanh toán. Bằng cách sử dụng các công cụ phát lại phiên, họ xem các bản ghi về việc người dùng gặp khó khăn khi tìm trường nhập CVV, vốn được đặt ở vị trí không tốt. Bản đồ nhiệt xác nhận rằng người dùng đang nhấp vào một huy hiệu bảo mật không thể nhấp ở gần đó. Dựa trên bằng chứng trực quan trực tiếp này, nhóm thiết kế đã di chuyển trường CVV và làm cho nó nổi bật hơn. Thay đổi duy nhất này giúp giảm 20% tỷ lệ rời bỏ thanh toán và tăng doanh thu tổng thể.

Một người quản lý sản phẩm cho một ứng dụng SaaS muốn tăng tỷ lệ kích hoạt người dùng. Họ thiết lập một phân tích phễu để theo dõi người dùng mới qua quy trình giới thiệu nhiều bước. Dữ liệu cho thấy một sự sụt giảm đáng kể ở bước 'kết nối tài khoản bên ngoài'. Các công cụ insight do AI cung cấp tự động gắn cờ các bản ghi phiên nơi người dùng do dự hoặc gặp lỗi API. Bằng cách phân tích các phiên này, nhóm phát hiện ra một thông báo lỗi khó hiểu. Họ viết lại thông báo để hữu ích hơn, điều này làm tăng tỷ lệ hoàn thành quy trình giới thiệu lên 35%.

Một nhà thiết kế UX được giao nhiệm vụ thiết kế lại một trang đích tiếp thị quan trọng. Trước khi bắt đầu, họ phân tích bản đồ cuộn của trang hiện tại để xem người dùng thực sự đọc những phần nào. Sau khi ra mắt thiết kế mới trong một thử nghiệm A/B, họ sử dụng bản đồ nhấp chuột để so sánh sự tương tác của người dùng giữa phiên bản cũ và mới. Họ phát hiện ra rằng mặc dù thiết kế mới có tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn một chút, nhưng sự tương tác của nó trên các mô tả tính năng chính lại cao hơn nhiều. Insight này đã khiến họ thực hiện một điều chỉnh nhỏ đối với nút kêu gọi hành động, dẫn đến một thiết kế cuối cùng vượt trội hơn bản gốc cả về sự tương tác và chuyển đổi.

Một trưởng nhóm hỗ trợ khách hàng muốn giảm số lượng phiếu hỗ trợ liên quan đến lỗi trang web. Họ cấu hình công cụ phân tích UX của mình để tự động phát hiện và gắn thẻ các phiên có 'cú nhấp chuột giận dữ' (nhấp chuột nhanh, lặp đi lặp lại vào một yếu tố). Bằng cách xem xét các phiên được gắn thẻ này hàng ngày, nhóm có thể nhanh chóng xác định các nút bị hỏng, các trường biểu mẫu không phản hồi hoặc các yếu tố giao diện người dùng gây hiểu lầm. Điều này cho phép nhóm phát triển chủ động sửa lỗi, thường là trước khi một người dùng gửi phiếu hỗ trợ, dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt hơn và giảm khối lượng công việc hỗ trợ.

Một nhà tiếp thị nội dung muốn hiểu tại sao các bài đăng blog dài của họ không dẫn đến việc đăng ký nhận bản tin. Họ sử dụng bản đồ cuộn để phát hiện ra rằng 80% người dùng rời đi trước khi đến biểu mẫu đăng ký ở cuối bài viết. Bản đồ nhiệt cũng cho thấy người dùng đang nhấp vào hình ảnh và tiêu đề phụ, mong đợi chúng là liên kết. Dựa vào đó, nhà tiếp thị di chuyển biểu mẫu đăng ký đến một vị trí dễ thấy hơn ở giữa bài viết và thêm các liên kết nội bộ có liên quan vào hình ảnh và tiêu đề phụ. Những thay đổi này làm tăng thời gian trên trang và tăng gấp đôi tỷ lệ đăng ký nhận bản tin từ lưu lượng truy cập blog.

Một chủ sở hữu sản phẩm đang gặp khó khăn trong việc ưu tiên các tính năng cho sprint phát triển tiếp theo. Thay vì chỉ dựa vào ý kiến của các bên liên quan, họ sử dụng phân tích phễu để xác định các điểm rời bỏ người dùng quan trọng nhất trong ứng dụng hiện tại. Họ cũng xem lại các bản phát lại phiên của người dùng tương tác với một tính năng mới ra mắt nhưng ít được sử dụng. Dữ liệu cho thấy người dùng không khám phá ra tính năng này vì nó bị ẩn trong một menu. Bằng chứng này giúp họ ưu tiên một thay đổi giao diện người dùng để cải thiện khả năng hiển thị của tính năng thay vì xây dựng một tính năng mới, ít quan trọng hơn, đảm bảo nỗ lực phát triển được dành cho những gì thực sự tác động đến người dùng.