StorifyMe
StorifyMe là một nền tảng tất cả trong một để tạo và nhúng nội dung tương tác gốc …
StorifyMe là một nền tảng tất cả trong một để tạo và nhúng nội dung tương tác gốc trên thiết bị di động như story, short và quảng cáo trực tiếp vào trang web và ứng dụng của bạn. Được hỗ trợ bởi trợ lý AI, nó giúp các doanh nghiệp tăng cường sự tương tác của người dùng, tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao khả năng giữ chân khách hàng bằng nội dung video năng động, được cá nhân hóa và có thể mua sắm, tất cả đều có thể quản lý từ một bảng điều khiển mạnh mẽ duy nhất.
Về Trải nghiệm người dùng
Công cụ Trải nghiệm người dùng (UX) AI là một danh mục phần mềm chuyên dụng, tận dụng học máy để phân tích và diễn giải cách người dùng tương tác với các sản phẩm kỹ thuật số như trang web và ứng dụng. Các công cụ này vượt xa phân tích truyền thống bằng cách tự động xử lý lượng lớn dữ liệu hành vi, chẳng hạn như lượt nhấp, cuộn chuột và các mẫu điều hướng, để khám phá những thông tin chi tiết hữu ích. Giá trị chính của chúng nằm ở việc xác định các điểm gây khó khăn cho người dùng, tối ưu hóa phễu chuyển đổi và cho phép đưa ra các quyết định thiết kế dựa trên dữ liệu để nâng cao khả năng sử dụng và sự hài lòng. Là một thành phần quan trọng của sự tương tác với khách hàng, các công cụ này tập trung đặc biệt vào việc cải thiện hành trình trong sản phẩm.
Tính năng Cốt lõi
- Phân tích hành vi tự động: Các thuật toán AI tự động tạo bản đồ nhiệt, bản đồ cuộn và bản đồ nhấp chuột để trực quan hóa sự chú ý và các điểm nóng tương tác của người dùng.
- Phát lại phiên thông minh: Ghi lại và phân tích các phiên của người dùng, với AI tự động gắn cờ những khoảnh khắc thất vọng như nhấp chuột giận dữ, nhấp chuột chết hoặc lỗi điều hướng.
- Phân tích dự đoán: Sử dụng các mô hình học máy để dự báo hành vi của người dùng, chẳng hạn như xác suất rời bỏ hoặc khả năng chuyển đổi, dựa trên các mẫu tương tác.
- Thử nghiệm A/B được hỗ trợ bởi AI: Tối ưu hóa các quy trình thử nghiệm bằng cách phân bổ động lưu lượng truy cập đến các biến thể chiến thắng và cá nhân hóa trải nghiệm cho các phân khúc người dùng khác nhau.
- Tổng hợp dữ liệu định tính: Sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích phản hồi dạng văn bản mở từ các cuộc khảo sát và phiếu hỗ trợ để xác định các chủ đề UX và tình cảm lặp lại.
Trường hợp sử dụng
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế UX/UI, chuyên gia tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) và các nhà tiếp thị kỹ thuật số. Chúng rất cần thiết để cải thiện hành trình của người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử, tinh chỉnh quy trình giới thiệu trong các sản phẩm SaaS và tăng cường sự tương tác trong các ứng dụng di động bằng cách cung cấp những hiểu biết định tính sâu sắc về hành vi của người dùng.
Cách chọn
Khi chọn một công cụ UX AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống phân tích và phát triển hiện tại của bạn. Đánh giá độ sâu của các tính năng phân tích của nó—liệu bạn cần dữ liệu định lượng, phát lại phiên định tính hay thông tin chi-đoán. Ngoài ra, hãy đánh giá các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu của nó (ví dụ: GDPR, CCPA) và đảm bảo mô hình định giá phù hợp với lưu lượng truy cập trang web và nhu cầu phân tích của bạn.
Trải nghiệm người dùngTrường hợp sử dụng
Tối ưu hóa Phễu thanh toán Thương mại điện tử
Một người quản lý thương mại điện tử nhận thấy tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng cao. Bằng cách sử dụng công cụ UX AI, họ phân tích các bản phát lại phiên của những người dùng rời đi trong quá trình thanh toán. AI tự động gắn cờ các phiên mà người dùng nhấp liên tục vào một nút không phản hồi hoặc do dự trên trang vận chuyển. Bản đồ nhiệt cho thấy các tùy chọn thanh toán không được hiển thị rõ ràng. Dựa trên những thông tin chi tiết này, nhóm đã thiết kế lại bố cục và chạy thử nghiệm A/B do AI cung cấp, xác nhận rằng thiết kế mới giúp tăng chuyển đổi lên 15%.
Cải thiện Luồng giới thiệu sản phẩm SaaS
Một người quản lý sản phẩm cho một công ty SaaS muốn giảm tỷ lệ người dùng mới rời bỏ trong tuần đầu tiên. Họ sử dụng một công cụ UX AI để tạo phân tích phễu của quy trình giới thiệu. Công cụ này xác định một sự sụt giảm đáng kể ở bước 'thiết lập dự án'. Bằng cách xem các bản phát lại phiên do AI chọn lọc cho phân khúc này, người quản lý thấy người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm một menu cấu hình quan trọng. Nhóm đã thực hiện một thay đổi nhỏ về giao diện người dùng để làm cho menu nổi bật hơn, kết quả là tỷ lệ hoàn thành quy trình giới thiệu đã cải thiện 20%.
Chủ động xác định các lỗi giao diện người dùng nghiêm trọng
Một kỹ sư QA sử dụng một công cụ UX AI tự động phát hiện các tín hiệu thất vọng của người dùng. Hệ thống gắn cờ một phiên mà người dùng trên một phiên bản trình duyệt cụ thể đã gặp phải một loạt lỗi JavaScript, dẫn đến việc nhấp chuột giận dữ vào nút thanh toán. Cảnh báo này cho phép nhóm phát triển xác định và sửa một lỗi nghiêm trọng, dành riêng cho trình duyệt trước khi nó ảnh hưởng đến số lượng lớn người dùng hoặc được báo cáo qua các kênh hỗ trợ, do đó ngăn ngừa tổn thất doanh thu tiềm năng và bảo vệ danh tiếng của thương hiệu.
Xác thực các giả thuyết thiết kế bằng dữ liệu
Một nhà thiết kế UX đề xuất một cuộc tái thiết kế lớn cho menu điều hướng chính của sản phẩm, tin rằng nó sẽ cải thiện khả năng khám phá tính năng. Thay vì dựa vào ý kiến, nhóm sử dụng một công cụ UX AI để chạy một thử nghiệm đa biến trên thiết kế mới. AI tự động phân tích luồng người dùng và tỷ lệ hoàn thành mục tiêu cho các phân khúc người dùng khác nhau. Kết quả cho thấy trong khi thiết kế mới hoạt động tốt cho người dùng thành thạo, nó lại gây nhầm lẫn cho người dùng mới. Dữ liệu này cho phép nhóm lặp lại trên một thiết kế lai phục vụ hiệu quả cho cả hai đối tượng, tránh được một sai lầm thiết kế tốn kém.
Cá nhân hóa hành trình người dùng trên quy mô lớn
Một nhóm tiếp thị kỹ thuật số cho một trang web nội dung lớn muốn tăng thời gian tương tác của người dùng. Họ triển khai một công cụ UX AI phân tích thói quen đọc cá nhân, chủ đề quan tâm và thời gian dành cho các trang. Dựa trên dữ liệu này, AI tự động cá nhân hóa trang chủ cho mỗi khách truy cập quay lại, quảng bá các bài viết và danh mục nội dung phù hợp nhất với họ. Việc cá nhân hóa tự động này giúp tăng 30% thời lượng phiên trung bình và tăng đáng kể doanh thu quảng cáo mà không cần quản lý thủ công cho hàng nghìn người dùng.
Tổng hợp phản hồi của người dùng từ nhiều kênh
Một nhóm nghiên cứu UX bị quá tải với phản hồi từ các cuộc khảo sát, đánh giá trên cửa hàng ứng dụng và các phiếu hỗ trợ. Họ sử dụng một công cụ UX AI có khả năng NLP để xử lý tất cả văn bản phi cấu trúc này. AI tự động phân loại phản hồi thành các chủ đề như 'vấn đề đăng nhập', 'yêu cầu tính năng' và 'nhầm lẫn giao diện người dùng'. Nó cũng thực hiện phân tích tình cảm để đánh giá mức độ thất vọng của người dùng đối với mỗi chủ đề. Điều này cung cấp cho nhóm sản phẩm một danh sách các điểm đau của người dùng đã được định lượng và ưu tiên, cho phép họ tập trung nỗ lực phát triển vào những nơi sẽ có tác động lớn nhất.