Ví dụ về cách phân tích và đào sâu dữ liệu website của Beth

Posted on 17/03/2010

7


Như đã nói ở bài trước, đợt vừa rồi đi Sin dự Google Analytics Master Class nghe được nhiều case study rất thú vị. Nhưng quan trọng là nó rất cụ thể. Chợt nhận ra trước giờ mình toàn nói “lý thuyết” nên làm 1 số người ngán ngẩm. Người ta luôn thích nghe ví dụ, thí dụ, … :))
Và đây là thí dụ của Beth Liebert, giám đốc sản phẩm Google Analytics.


Cô đem ngay Google Store ra làm ví dụ. Google store là 1 ecommerce site, vì vậy theo bài trước, ta có primary goals va secondary goals như  sau:

Goals - mục tiêu cho web thương mại điện tử
Beth vào Google Analytics của google store và vào trang set goal cho nó. Google Analytics cho phép set tổng cộng 20 goals cho 1 profile. Có 3 loại goal mà bạn có thể set:
thiết lập mục tiêu cho báo cáo web Google Analytics
URL selection dùng để đặt goal cho 1 trang nào đó trên site của bạn, chẳng hạn như trang Hóa đơn (sau khi mua hàng thành công). 2 loại goal còn lại Time on site và Pages/visit dùng để đặt goal cho user engagement – mức độ quan tâm của người dùng trên website. Trong ví dụ này Beth chọn đặt goal loại Pages/visit. Cô chọn mức độ 4 pages/visit làm goal:
chọn goal la pages/visit > 4
Kết quả: dựa trên goal, thì Beth đạt conversion rate đến 12% cho Google store, tuyệt vời?
Không, con số chỉ là con số, nó chả có ý nghĩa gì nếu thiếu 1 mặt bằng để so sánh, chúng ta không biết được như thế là tốt hay xấu. Beth nhắc nhở 1 nguyên tắc quan trọng khi phân tích:
“Context turns data in to opportunities”
Do đó, cô sẽ đem số liệu conversion rate của thời điểm hiện tại để so sánh với tháng trước:
so sánh với tháng trước
Kết quả cho thấy: conversion rate bị tụt đến gần 40%. Đấy bây giờ thì ta đã thấy là “xấu” rồi. Nhưng đó chỉ mới là sự  so sánh trong nội bộ website, tháng trước và tháng sau. Beth vào phần benchmark của Google Analytics để so sánh số liệu với các website cùng lĩnh vực và cùng traffic (số liệu này trong Google Analytics ở bên Mĩ thì có sẵn nhiều hơn ở Việt Nam). Và kết quả cho thấy:
benchmark, so sánh với site đối thủ
Số lượt truy cập > 4 trang của google store chỉ bằng chưa tới 1 nửa so với các website cùng lĩnh vực –> Mệt rồi!🙂 Tuy vậy, ta đã thấy vấn đề ở đây. Giờ ta tiến vào sâu hơn để xem xét nguyên nhân là gì bằng cách click tiếp vào xem báo cáo Depth of Visit:
Ngay lập tức, vấn đề lộ ra rõ hơn: hầu hết các lượt truy cập vào website không vượt qua trang đầu tiên. 66% lượt truy cập vào website của Beth bị “tưng” (bounce) ra ngay lập tức. Beth nhận xét rằng thật tuyệt là người dùng đã đến và làm thổi phồng con số lượt truy cập của website nhưng xin lỗi đó là những lượt truy cập không có giá trị gì cả vì nó không thực hiện được tiêu chí của website. Vì vậy Beth phải cố gắng làm giảm con số bounce rate này càng nhiều càng tốt. Do đó cô phải tìm hiểu “Chuyện gì đang xảy ra?”. Cô nghĩ “ok, nếu như ai đó đến website của tôi rồi ngay lập tức bỏ đi, tôi muốn biết trang nào đã làm họ bỏ đi, có thể tại cái trang mà khách đặt chân tới đó (landing page) đó đã đuổi họ đi?”. Và sau đây là bảng báo cáo Landing Pages trên website của cô:
Nhìn vào bảng báo cáo landing pages được chỉnh cho rõ về mặt so sánh bounce rate, ta thấy ngay vấn đề nằm ở 3 trang đầu tiên trong danh sách. Cần phải ‘xử lý’ 3 trang này! Tiếp tục, Beth lại nhắc nhở chúng ta 1 nguyên tắc khi phân tích:
“Once you’ve pinpointed the problem, dig deeper with segments”
(Một khi bạn đã đánh dấu được cái sự cố, cần phải đào sâu hơn bằng cách tách chúng ra nhỏ hơn nữa.)
Vì thế, Beth bắt đầu xắn tay áo lên và lôi thằng đầu tiên trong 3 trang trên ra xem xét:
Nhìn cũng không tệ, có đủ sản phẩm, đủ navigation link, tiêu đề, nội dung đều đúng cả, không có gì sai lầm ở đây. Vậy thì nó phải nằm ở chỗ khác, ở chính cái dòng người chạy vào đây. Thế thì ta hãy vào phần Sources để điều tra thêm, xem có gì khác biệt ở các nguồn dẫn khác nhau đã đưa khách vào:
Nếu chỉ nhìn vào phần báo cáo All traffic sources của toàn bộ traffic thật sự chẳng giúp được gì cho bạn vì nó cứ na ná như nhau, chả nói lên được điều gì. Cách khoa học nhất là bạn hãy tạo 1 phân khúc, tách riêng những visit đã vào 1 trong 3 trang bị vấn đề và có số trang xem nhỏ hơn hoặc bằng 1. Google Analytics cho phép bạn tạo Custom Segment. Đặt tên cho Custom Segment sắp tạo là “high bounce rate: search page”, nó có 2 điều kiện như đã nói nên bạn phải tạo tổ hợp 2 điều kiện. Sau đó bạn trở về trang all traffic sources và áp Custom segment “high bounce rate: search page” nay và thấy được kết quả như sau:
Rất rõ ràng! Gần như tất cả lượt truy cập bị bounce ở trang search đều đến từ cái nguồn blogger.com. Vấn đề đã trở rất dễ dàng hơn để giải quyết, vì giờ đây ta đã thu gọn nó lại một mối, chứ không còn mập mờ như ban đầu. Giờ đây ta cũng đã có 1 ý niệm rất rõ ràng hơn về những người đến website của chúng ta rồi bỏ đi ngay lập tức. Hãy nhìn lại trang landing page của chúng ta 1 lần nữa:
Có gì liên quan đến Blogger.com ở đây không ??? Phải chăng sẽ thích hợp hơn nếu lượng khách đến từ Blogger.com nhìn thấy những sản phẩm sau:
Bằng cách tách dữ liệu thành từng khúc nhỏ và đào sâu vào đó, Beth đã có thể trả lời được những câu hỏi rất cụ thể. Beth nhắc nhở :”Khi bạn sẵn sàng để trả lời các câu hỏi cụ thể, bạn không thể nhìn vào các dữ liệu tổng quát nữa mà phải tập trung vào các dữ liệu cụ thể”. Vậy là giờ đây Beth đã biết những công việc thực tế cần phải làm: cô sẽ thay đổi trang landing page cho các visit từ blogger.com về trang search cho từ blogger thay vì chỉ dẫn về trang search khơi khơi như hiện tại.
Beth cũng lưu ý thêm nếu chúng ta không hài lòng với giải pháp của vừa đưa ra (dẫn về trang search từ blogger), ta hoàn toàn có thể thử nhiều phương án khác nhau bằng cách dùng website optimizer rồi sau đó để cho số liệu tự nói lên phương án nào là tốt nhất.
Để nhìn lại toàn bộ quá trình phân tích vừa rồi Beth rút ra 4 câu hỏi chính đã đưa chúng ta đi xuyên suốt đến lời giải:
1/ Tôi có bán được hàng không?
2/ Có bao nhiêu người ghé thăm website của tôi mà xem hơn 4 trang?
3/ Số liệu đó so với tháng trước thì như thế nào? so với đối thủ của tôi thì như thế nào?
4/ Các trang landing pages nào tôi nên tập trung vào cải thiện trước?
Đây là 4 câu hỏi phân biệt được 1 người chỉ biết báo cáo với 1 người có đầu óc phân tích. Nhưng điều thật sự đưa 1 người phân tích thành chuyên gia phân tích là anh ta đưa ra giải pháp và hành động:
Hành động: đặt lại trang landing page cho dòng truy cập từ blogger.com vào trang search từ blogger.
Anh ta tìm ra vấn đề và anh ta tạo ra sự khác biệt, mời gọi sự thay đổi vào website của doanh nghiệp mình.
Analyst — Activist

Người phân tích, theo Beth thế vẫn chưa đủ, bạn còn phải là người hành động. Không chỉ nhận thấy các xu hướng, bạn còn phải giải phóng cho chúng – có nghĩa là chia sẻ nó với đồng nghiệp của bạn, chia sẻ nó với những người mà họ không ưa việc chúi mũi vào dữ liệu và đem lại cho họ chính xác cái mà họ đang tìm kiếm.