Những phân tích dưới đây là một trong những ví dụ rõ nhất để bạn hình dung Product market fit là gì!
Tìm một cộng đồng để khảo sát sản phẩm
Tất nhiên, nhắm vào các cộng đồng có sẵn để có được những hiểu biết về cách đạt được khoảnh khắc aha của sản phẩm cũng có thể được thực hiện thông qua kỹ thuật số. Trường hợp của Paypal trên eBay là ví dụ điển hình.
Khi Paypal ra mắt lần đầu, nhóm nhận thấy user thường xuyên sớm nhất của họ là những người mua và bán hàng trên eBay; và quyết định tìm hiểu chính xác họ đang sử dụng Paypal như thế nào, và làm thế nào để đưa nó tới tay nhiều những user tích cực này hơn.
Một yêu cầu cho phép sử dụng biểu tượng Paypal trên danh sách đấu giá của một người bán thu hút sự quan tâm của nhóm Paypal, và họ bắt đầu nghiên cứu cách mọi người dùng Paypal trên eBay.
Vào thời điểm đó, seller của eBay không thể chấp nhận thanh toán bằng credit card, vì họ thích nhận được tiền ngay thay vì chờ séc hoặc lệnh chuyển tiền, nên họ rất vui khi quảng bá với những khách hàng tiềm năng Paypal là phương thức mua hàng được ưa thích hơn.
Nhóm Paypal sục sạo tìm hiểu các vụ đấu giá trên eBay để hiểu cách seller sử dụng Paypal, bao gồm cách họ hiển thị và nói về nó trong danh sách của họ.
Nhóm cũng miệt mài nghiên cứu phản hồi từ seller trên các forum thảo luận của eBay, những người đã chia sẻ thông tin phản hồi và những hiểu biết sâu sắc mà nhóm từng sử dụng để hiểu rõ hơn về nhu cầu của họ.
Kết quả là nhóm Paypal đã xây dựng AutoLink để thêm logo Paypal và một đoạn văn bản ngắn khuyến khích seller đăng ký và thanh toán bằng Paypal cho tất cả các cuộc đấu giá của họ.
Việc này hóa ra hiệu quả đến mức eBay nhận thức được Paypal có giá trị như thế nào đối với sự tăng trưởng của nó, cuối cùng đã mua lại công ty này.
Ngày nay, sự đa dạng của các nền tảng online giúp tìm kiếm đối tượng chính cho sản phẩm gần như vô hạn, từ các social network lớn như Facebook và Instagram, đến các app store của Apple và Google, cho tới các nhóm WordPress và Meetup đủ quy mô và hình thức.
Tận dụng lợi thế của các nền tảng mục tiêu này có thể giúp bạn tìm ra user sớm có khả năng giúp giải quyết các vấn đề về sản phẩm và có thể cung cấp phản hồi về việc những thứ bạn tạo ra có mang lại trải nghiệm aha cho họ hay không.
Tiến hành các cuộc khảo sát và phỏng vấn dường như khá tốn thời gian, nhưng trên thực tế, những hiểu biết rõ ràng thường có thể thu được với một lượng phản hồi khảo sát vừa phải và một vài cuộc phỏng vấn.
Bạn cũng không nhất thiết phải đặt ra những câu hỏi phức tạp. Thông thường, chỉ cần một vài câu hỏi cơ bản. Ví dụ, Josh Elman chỉ nêu ra 4 câu hỏi mà nhóm Twitter đã hỏi những user rời bỏ rồi sau đó quay trở lại:
- Bạn có thể cho chúng tôi biết tại sao bạn đăng ký lúc đầu;
- Điều gì không hiệu quả với bạn? Tại sao bạn lại rời đi;
- Điều gì khiến bạn trở lại và dùng lại;
- Lần này, điều gì hiệu quả với bạn?
Và mặc dù đúng là nghiên cứu cho thấy quy trình quản lý các nhóm tập trung đắt đỏ hầu như không hiệu quả và tốn thời gian, nhưng các cuộc khảo sát đơn giản về user mà Sean đã sử dụng để khám phá ra user không tin LogMeIn thực sự là một dịch vụ miễn phí lại có thể được triển khai rất nhanh chóng và dễ dàng, không cần bí quyết kỹ thuật nào.
Và trong hầu hết các trường hợp, chỉ cần vài trăm phản hồi khảo sát là có được hiểu biết toàn diện về các động cơ tiềm ẩn đằng sau những hành vi bạn đã khám phá ra trong dữ liệu của mình, cho thấy những thông tin hữu ích về các cơ hội phát triển thực sự và chuyển sang việc nên bắt đầu tập trung các nỗ lực thử nghiệm phát triển vào đâu.
Thử nghiệm hiệu quả
Sự tăng trưởng của phân tích dữ liệu chi phí thấp và dễ sử dụng, cùng công nghệ marketing online khiến việc thử nghiệm cả sản phẩm và thông điệp nhằm tìm ra sự kết hợp đúng đắn giữa database và tính năng cần thiết để bạn vượt qua ngưỡng “phải có” trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Một số thử nghiệm rất dễ dàng và nhanh chóng, đòi hỏi ít hoặc không cần yêu cầu về kỹ thuật và tốn ít hoặc không mất chi phí, trong khi nhiều thử nghiệm lớn có thể đòi hỏi lượng thời gian và tiền bạc đáng kể, đặc biệt nếu chúng cần đến đội ngũ nhân viên kỹ thuật để xây dựng một tính năng mới hoặc tiến hành thiết kế lại đáng kể.
Các quyết định về những thử nghiệm sẽ được tiến hành phải được đưa ra một cách nghiêm túc, chặt chẽ, và hầu hết các growth team đã áp dụng phương pháp kiểm tra khả thi tối thiểu (MVT), một thử nghiệm ít tốn kém nhất có thể được thực hiện nhằm đánh giá ý tưởng một cách thỏa đáng.
Nếu MVT thành công, nhóm sẽ đầu tư vào một thử nghiệm tiếp theo mạnh mẽ hơn hoặc triển khai mô hình chi tiết hơn.
Để duy trì thử nghiệm tốc độ cao vốn luôn là nhiệm vụ của growth hacking, nhóm nên tiến hành một sự kết hợp: thử nghiệm những thay đổi phức tạp hơn về sản phẩm mà họ muốn, kết hợp với việc thử nghiệm nhắn tin và marketing vốn dễ thực hiện hơn.
Cách này hay cách kia tốt hơn?
Như Sean đã phát hiện ra khi hỗ trợ phát triển LogMeIn, đôi khi thứ cản trở bạn đạt được sự tăng trưởng không phải là vấn đề bản thân sản phẩm hoặc dịch vụ thiếu giá trị, mà là cách bạn truyền thông giá trị đó tới khách hàng hiện tại và tiềm năng ra sao.
May mắn thay, sự nổi lên của marketing online đã khiến việc nhắn tin trở thành một thứ khoa học dễ được đón nhận, cho phép các growth team thay đổi và kiểm tra các tin nhắn, ngay cả đối với các sản phẩm không dựa trên nền tảng web một cách vô cùng nhanh chóng với chi phí thấp hoặc hầu như không tốn kém.
Một phương thức đặc biệt mạnh mẽ và thường không tốn kém là A/B testing, theo đó 2 thông điệp khác nhau – giả sử là 2 title khác nhau trong một bản tin online, hoặc 2 mẫu thiết kế khác nhau của một landing page, được thử nghiệm trên 2 hoặc nhiều nhóm mục tiêu ngẫu nhiên nhằm xác định xem phương án nào có phản hồi tốt hơn.
Đôi khi các thử nghiệm này có thể phát hiện ra một tinh chỉnh đơn giản nhất, như sử dụng một dòng title khác trên email, thay đổi phiên bản bằng một nút bấm, hoặc thay đổi từ ngữ trên một form online có thể đưa đến những kết quả lớn.
Như trường hợp của Highrise, một sản phẩm quản lý quan hệ khách hàng mà hãng Basecamp đưa ra để bổ sung cho phần mềm quản lý dự án phổ biến, một A/B testing của bản sao trên trang đăng ký cho thấy chỉ cần thay đổi ngôn ngữ từ “Đăng ký để nhận bản thử nghiệm miễn phí” thành “Xem Các chương trình và Giá cả” đã tăng lên 200% số lần đăng ký.
Có vẻ như đó là một trường hợp hiếm hoi, nhưng không phải như vậy; trong số những công ty chúng tôi đã nghiên cứu có hàng trăm ví dụ về những thay đổi đơn giản tương tự khác được phát hiện thông qua A/B testing, dẫn khách hàng đến khoảnh khắc aha và do đó tăng lượng người tiếp nhận một cách đáng kể.
Vì giá trị của loại thử nghiệm này đã trở nên rõ ràng hơn, các công ty phần mềm như Optimizely và Visual Ops Optimizer đã xây dựng các công cụ nhằm khiến cho việc thử nghiệm trở nên dễ dàng và tiết kiệm hơn bao giờ hết, cho phép thiết lập các thử nghiệm trên các trang web của họ mà không sự trợ giúp của đội ngũ kỹ thuật.
Các sản phẩm này cho phép bất kỳ thành viên nào quản lý các phần của một trang web đều có thể triển khai A/B testing tuần tự nhanh chóng đối với title, dòng khẩu hiệu, hình ảnh, video, các nút và nhiều tính năng khác, cho phép triển khai thử nghiệm nhanh và linh động hơn, đồng thời giải phóng thời gian cho các kỹ sư để họ có thể phát triển thêm các thử nghiệm lớn.
Một lưu ý về các công cụ A/B testing là dễ thực hiện, nhưng dữ liệu mà chúng cung cấp có phần hạn chế, bởi các công cụ này dựa vào chỉ số bề nổi, chẳng hạn như nút nào nhận được nhiều cú nhấp chuột, thay vì quan tâm đến việc người nhấn nút có trở thành user lâu dài hay không.
Bất cứ ai đã nhấp chuột vào một title tin tức quá hấp dẫn để rồi thất vọng về nội dung bài viết đó có thể hiểu việc “nhấp chuột” là một chỉ số nghèo nàn về lòng trung thành lâu dài của khách hàng.
Để giải quyết vấn đề này, cần phân tích những dữ liệu có thể theo dõi những người tham gia trong bất kỳ A/B testing nào, từ một cú nhấp chuột đến việc sử dụng lâu dài của khách hàng. A/B testing nên vượt ra ngoài phạm vi ngôn ngữ, thiết kế của các landing page và các chương trình khuyến mãi marketing.
Hãy nhớ nguyên lý cốt yếu của growth hacking là thử nghiệm tất cả thông qua phễu trải nghiệm khách hàng: không chỉ bao gồm nhận thức và giành được khách hàng, mà còn là sự kích hoạt, duy trì khách hàng, tăng doanh thu và giới thiệu cho người khác.
Ví dụ, tại Inman News, khi nhóm A/B của Morgan thực hiện A/B testing về giá cả và thời lượng của bản tin trả phí, họ có thể cải thiện đáng kể tỷ lệ duy trì bằng cách thay kế hoạch đăng ký hàng tháng bằng kế hoạch mới đăng ký 3 tháng.
Các kỹ sư có thể là nguồn của những ý tưởng hiệu quả cho các cơ hội thử nghiệm bổ sung sâu hơn xuống phễu, có xu hướng phức tạp hơn về mặt kỹ thuật và thường có thể vượt xa tầm nhìn của các thành viên không chuyên về kỹ thuật.
Ví dụ, làm thế nào các kỹ sư trong growth team Pinterest xây dựng được chương trình học máy Copytune để tăng tốc độ thử nghiệm với bản sao ở 30 ngôn ngữ trong vô số email được sử dụng để duy trì những user Pinterest hiện tại.
Đây là một ví dụ về thử nghiệm đa biến, vượt xa việc so sánh chỉ 2 lựa chọn bằng cách so sánh mọi kết hợp khả thi của từng phần thông điệp với nhau để tìm ra hoán vị có hiệu quả cao nhất.
Hoặc các công ty có thể dùng cách kết hợp nhiều nguồn lực khác nhau (multi-armed bandit), một thử nghiệm phức tạp hơn để tìm ra kết quả nhanh hơn.
Các thử nghiệm về sản phẩm
Các thử nghiệm sản phẩm phức tạp hơn đòi hỏi thời gian đáng kể về kỹ thuật thường sẽ tạo ra những thay đổi đối với sản phẩm. Mặc dù kiểu thử nghiệm này phổ biến trên web và sản phẩm phần mềm, nhưng nó cũng có thể áp dụng được cho các sản phẩm hiện vật thông thường.
Xây dựng mẫu sản phẩm đơn giản nhất có thể & đề nghị user thử nghiệm nó; hoặc tạo video hay thể hiện bản mẫu trên máy tính, cho thấy một tính năng mới sẽ hoạt động như thế nào và quan sát phản ứng của khách hàng, là 2 cách mà các nhóm làm về các sản phẩm hữu hình có thể tận dụng từ việc học hỏi từ thử nghiệm.
Các điều chỉnh trước đây từng được chứng minh là có thể cải thiện kết quả và tăng cường trải nghiệm user nên được ưu tiên, chẳng hạn như gia tăng tốc độ phản hồi của giỏ hàng trên web hoặc cải tiến quá trình đăng ký.
Tuy nhiên, những thay đổi khác ít được thử nghiệm thực tế như thiết kế lại đáng kể hoặc xây dựng các tính năng sản phẩm mới, chỉ nên được thực hiện trên cơ sở một giả thuyết mạnh mẽ, được hình thành thông qua phân tích nghiên cứu user và data.
Nói cách khác, đối với các thử nghiệm sản phẩm cần nhiều thời gian và nhân lực, các nhóm nên giảm thiểu rủi ro của khoản đầu tư vào công cuộc này bằng việc có một lý do chắc chắn từ đầu, và kết hợp các sáng kiến lớn hơn, nhiều rủi ro hơn với những điều chắc chắn hơn.
Khi làm như vậy nhóm sẽ đảm bảo được sự cân bằng giữa sự đánh cược quá lớn và những cải tiến hiệu quả dẫn đến sự phát triển nhất quán.
Tiến hành phân tích dữ liệu
Hiện nay, dữ liệu sẵn có cho các growth team nhiều hơn bao giờ hết, nhưng tất cả dữ liệu này về cơ bản là vô ích nếu không có khả năng phân tích để đưa ra các hiểu biết hữu ích.
Điều đó có nghĩa là không chỉ đơn giản xem xét dữ liệu được cung cấp bởi các công cụ và bảng dữ liệu khác nhau, để tìm ra những gì làm (hoặc sẽ làm) cho sản phẩm của bạn trở thành “phải có”, bạn cần phải thu thập dữ liệu phù hợp với công việc kinh doanh của mình, và xây dựng chuỗi liên kết giữa các nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu email marketing và hệ thống bán hàng, từ đó có thể tạo ra một bức tranh dữ liệu hoàn chỉnh.
Sau đó, bạn cần một data analyst có thể khai thác những nguồn dữ liệu đó cho các mẫu sản phẩm cùng những hiểu biết sâu sắc có thể đưa đến các ý tưởng tăng trưởng để tiến hành thử nghiệm.
Ngày nay hầu hết các công ty, ngay cả những người mới bắt đầu, startup nhỏ, đều đang theo dõi chặt chẽ các phân tích cơ bản cho các web và sản phẩm của họ, chẳng hạn như những thông tin được Google Analytics thu thập.
Nhưng trong khi các số liệu quan trọng như lượt xem trang, lượt truy cập và tỷ lệ rời bỏ được thu thập, chúng hầu như không kể toàn bộ câu chuyện về cách khách hàng tương tác với sản phẩm của bạn.
Vì đây là các số liệu bề nổi, không có xu hướng thể hiện những hiểu biết sâu sắc hơn về những gì khách hàng thực sự coi trọng với sản phẩm mà công ty bạn đang bán, và liệu bạn đã có được product/market fit hay chưa.
Điều quan trọng là team bạn có dữ liệu về từng trải nghiệm của khách hàng – ngoài việc chỉ có mức độ họ thường xuyên truy cập web bạn ra sao, và họ ở lại lâu đến mức nào – để có thể phân tích ở mức độ chi tiết nhằm xác định cách mọi người thực sự sử dụng sản phẩm so với cách bạn đã vạch ra cho họ.
Điều này có nghĩa là các marketer, data scientist và kỹ sư phải làm việc cùng nhau để thêm theo dõi thích hợp vào các web, app cho mobile, hệ thống điểm bán hàng, email marketing và database khách hàng.
Một khi đã có sự theo dõi phù hợp, cần kết hợp các nguồn thông tin user với nhau để cung cấp một bức tranh chi tiết và sâu sắc về hành vi của user mà nhóm dữ liệu của bạn có thể phân tích.
Những gì bạn muốn tạo ra chính là thứ thường được gọi là kho dữ liệu: nơi duy nhất chứa tất cả thông tin khách hàng, và nơi bạn có thể thật sự đào sâu và tìm hiểu những nhóm user đặc biệt có thể đang sử dụng sản phẩm theo cách khác với các nhóm khác.
Điều này cũng cho phép bạn tìm hiểu việc sử dụng sản phẩm ở user cá nhân hoặc mức độ “siêu nhỏ”, và đem phân tích, ví dụ như làm thế nào, một user hoạt động rất tích cực sử dụng thời gian của mình trên web hoặc app, hoặc user đã có ý định mua số lượng hàng đáng kể nhưng sau đó không tiếp tục đến lúc nhấn nút Buy.
Có thể bạn thấy cô ấy bị cuốn hút bởi một tính năng quảng cáo đặc biệt cho một mục đã xuất hiện ngay khi cô ấy sắp hoàn thành việc mua sản phẩm; mặc dù thông tin này chỉ là thông tin của một user nhưng nó có thể hướng bạn tới những mảng nhỏ có thể phân tích thêm và thử nghiệm tăng trưởng.
Khi dữ liệu được thu thập hợp lý, nó cũng làm cho các data analyst dễ dàng hơn trong việc chia sẻ kết quả của các thử nghiệm sản phẩm nhanh chóng đã được thực hiện như một sự thúc đẩy tăng trưởng của công ty.
Người dùng tích cực đang làm gì?
Bước đầu tiên trong việc thu thập dữ liệu để sau đó chắt lọc những hiểu biết sâu sắc là theo dõi hành động chính của user hoặc khách hàng. Điều này được thực hiện thông qua quá trình theo dõi sự kiện.
Hầu hết các nền tảng phân tích cho phép bạn xác định các sự kiện chính trong hệ thống của bạn như khi user nhấp chuột, xem video, tải tài liệu, điền vào form, phát bài hát, add friend, chia sẻ tệp và hơn thế nữa.
Một lần nữa, các growth team phải thiết lập theo dõi sự kiện cho các hoạt động mà khách hàng đang thực hiện thông qua trải nghiệm khách hàng, khi họ từ khách truy cập trở thành khách hàng mới, và từ khách hàng mới trở thành khách hàng thường xuyên và trung thành.
Bạn có thể theo dõi lộ trình hoàn thiện về những gì khách hàng làm, bắt đầu từ lần đầu tiên họ ghé thăm cửa hàng hoặc trang web, họ có mua hàng ngay lần đầu tiên và sau đó là những lần tiếp theo hay không?
Nếu có những khoảng trống ở đó, đó là những sự kiện đáng để theo dõi đầu tiên.
Nhiệm vụ trọng yếu ở giai đoạn này là tìm kiếm những hành vi tạo nên sự khác biệt giữa những khách hàng thấy sản phẩm của bạn là phải có, nghĩa là những user hoặc mua hàng nhiều lần, với những người không cảm thấy như vậy.
Cụ thể, các analyst nên tìm kiếm các tính năng được sử dụng nhiều nhất bởi những user khao khát nhất, và bất kỳ khía cạnh đặc biệt khác nào trong hành vi của họ khi tương tác với sản phẩm.
Bằng cách chia dữ liệu khách hàng thành nhiều thuộc tính khác nhau, chẳng hạn như thông tin nhân khẩu học bao gồm địa điểm, tuổi hoặc giới tính, và các thuộc tính bổ sung như chức danh công việc, ngành, hoặc loại mobile cũng như cách thức họ đang sử dụng sản phẩm.
Chẳng hạn như liệu họ có phải là user thành thạo hay chỉ sử dụng sản phẩm một cách liên tục, và kiểm tra các lựa chọn bao gồm sản phẩm mà họ đang mua sắm hay các dịch vụ họ đang sử dụng, bạn sẽ khám phá ra mối tương quan giữa các thuộc tính đó với hành vi và mức độ mua sắm sâu hơn, gắn kết bền vững hơn và sử dụng lâu dài hơn.
Ví dụ, tại Netflix, bằng cách kiểm tra các bộ phim và chương trình mà khách hàng đang xem, công ty nhận thấy các bộ phim của Kevin Spacey và loạt phim truyền hình chính trị rất được khách hàng yêu thích.
HIểu biết đó đã cho phép công ty tự tin phát triển chuỗi phim bộ House of Cards trở thành không chỉ một thành công không chỉ rất lớn mà còn là một trải nghiệm phải có đối với nhiều người theo dõi.
Tương tự, tại RJMetrics, một công ty về phân tích dữ liệu doanh nghiệp, nhóm phát hiện ra trong khoảng thời gian dùng thử miễn phí phần mềm, user đã chỉnh sửa một biểu đồ có khả năng chuyển thành khách hàng trả tiền cao gấp đôi so với những người không làm gì, và con số đó thậm chí còn tăng lên khi một user thử đã chỉnh sửa 2 biểu đồ. Vậy RJMetrics đã làm gì?
Họ đã làm cho chỉnh sửa biểu đồ trở thành một bước quan trọng trong định hướng new user của mình.
Tập trung vào những điều ngoài dự kiến
Có thể khó tìm ra được những hành vi và sở thích đặc biệt, một phần vì đôi khi chúng nằm ngoài dự kiến; nghịch lý thay, bạn thường không biết mình đang tìm kiếm gì cho đến khi tìm thấy điều đó.
Hãy xem cách Yelp phát hiện ra những user cuồng nhiệt nhất của họ bị cuốn hút vào trang, bởi nó cho phép họ viết comment: họ không biết mình đang tìm kiếm hoạt động viết comment để khiến khách hàng tiếp tục truy cập web; đó là một phát hiện được tìm ra bằng cách chọn lọc thông qua các dữ liệu về trang web.
Những khám phá bất ngờ như vậy là lý do để đầu tư vào việc thu thập dữ liệu trước, và đó là những điều cần thiết cho growth hacking nhanh chóng và không ngừng; càng thử nghiệm nhiều, bạn càng phải phân tích nhiều dữ liệu, và càng khám phá ra nhiều điều.
Instagram là một case thành công khác. App chia sẻ ảnh nổi tiếng ban đầu có tên là Burbn, vốn được thành lập để trở thành một social network dựa trên location, được đặt theo tên của một loại đồ uống có cồn yêu thích của founder Kevin Systrom.
Nhưng Systrom thừa nhận ngay cả bản thân sản phẩm ban đầu cũng quá phức tạp, hoặc như tác giả Keith Sawyer viết trong cuốn Zig Zag: The Surprising Path to Greater Creativity “một mớ lộn xộn các tính năng khiến nó trở nên khó hiểu”.
Nhưng Systrom vẫn tiếp tục phân tích dữ liệu để hiểu cách user đang sử dụng sản phẩm. Ông nhận thấy mọi người đang sử dụng nhiều tính năng của sản phẩm, ngoại trừ một tính năng: các bức ảnh.
Systrom và co-founder Mike Krieger nhận ra chụp và chia sẻ ảnh chính là trải nghiệm aha họ nên thiết kế lại.
Như Sawyer viết “Mike và Kevin đã thấy một cơ hội nằm giữa Hipstamatic [một app chỉnh sửa ảnh phổ biến] và Facebook, bằng cách phát triển một app dễ sử dụng khiến việc chia sẻ hình ảnh trở nên đơn giản. Họ đã loại tất cả mọi thứ ra khỏi Burbn ngoại trừ các tính năng đăng ảnh, comment và like”.
Sau khi tinh chỉnh sản phẩm còn yếu tố thiết yếu đó, họ đã tung ra dịch vụ với tên Instagram, có 400 triệu user và sau đó bán cho Facebook với giá 1 tỷ đô.
Công ty hiện vẫn đang phát triển mạnh mẽ, kiếm được hơn 1 tỷ đô một năm doanh thu quảng cáo kể từ quý I năm 2016.
Instagram không phải là công ty thành công duy nhất về app online ngay từ những ngày đầu, dựa trên phân tích chặt chẽ dữ liệu của sản phẩm để tìm ra khoảnh khắc aha.
Pinterest với phiên bản ban đầu là Tote, một app thương mại trên mobile, tập trung vào mục đích khám phá và chia sẻ các web, khi Ben Silbermann thấy user Tote không mua hàng như đã dự kiến, mà thay vào đó là lưu trữ các collection lớn những thứ họ thích trên app.
Với hiểu biết này, Silbermann đã thiết kế một sản phẩm khiến việc hiển thị các collection có giá trị trên web trở nên dễ dàng hơn.
Brian Cohen, nhà đầu tư đầu tiên của Silbermann cho biết sự tập trung này là “sự tăng trưởng trực tiếp của những gì ông học được từ hoạt động kinh doanh đầu tiên”, có thể thực hiện bằng phân tích hành vi của user tích cực đang tìm thấy giá trị từ sản phẩm như thế nào.
Điều tương tự cũng xảy ra với Groupon, khi công ty đang trên bờ vực phá sản thì một phân tích chặt chẽ về hành vi của user đã đưa founder Andrew Mason đến một sự tập trung trọng yếu.
Ban đầu được thai nghén như là một trang gây quỹ vì nhiều mục đích, và các nhóm được gọi là The Point, nơi mọi người có thể tài trợ các chiến dịch chỉ có thể được triển khai khi có đủ người tham gia, trang hoạt động rất tệ khiến Mason gần như đã trả lại cho các nhà đầu tư của mình tất cả tiền của họ.
Cho đến khi nhìn vào dữ liệu của mình, công ty nhận thấy các chiến dịch một nhóm user mua để có được một thỏa thuận tốt hơn về giá là những chiến dịch thành công nhất, và nhóm đã tập trung vào khía cạnh đầy hứa hẹn này để thiết lập thỏa thuận mua chung hàng ngày, theo đó ông đặt ra khẩu hiệu “Hãy mua chung tại Groupon.com”.
Công ty bắt đầu tăng trưởng từ đó.
Tương tự, mặc dù ngày nay rất khó để tin Youtube bắt đầu như một trang video hẹn hò, đã tập trung trở thành homepage cho tất cả các video online, khi founder nhận thấy user không chỉ tải lên các video giới thiệu bản thân để tìm cơ hội hẹn hò, mà còn chia sẻ các loại video khác.
Co-founder Jawed Karim nói “User của chúng tôi đã đi trước chúng tôi một bước. Họ bắt đầu sử dụng YouTube để chia sẻ các loại video. Thú cưng, kỳ nghỉ, bất cứ thứ gì. Chúng tôi thấy điều này rất thú vị.
Chúng tôi đã nói ‘Tại sao không để user định nghĩa YouTube là gì?’ Cho đến tháng 6, chúng tôi đã hoàn toàn cải tạo web, khiến nó mở hơn và chung chung hơn. Việc đó đã hiệu quả”.
Tất cả các trọng điểm này nói về tầm quan trọng của việc thu thập và phân tích dữ liệu định tính và định lượng trong việc khách hàng sử dụng sản phẩm của bạn; và những suy nghĩ của họ về điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm trước khi đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc thúc đẩy tăng trưởng.
Chúng ta có thể thấy không công ty nào trong số này thúc đẩy được sự đón nhận của khách hàng trước khi tạo ra được các trọng điểm của họ. Thay vì có được thành công đột phá, họ sẽ lãng phí thời gian và tiền bạc quý giá để cố gắng bán những sản phẩm chưa phải là thứ phải có.
Tất nhiên, việc phân tích dữ liệu sâu về hành vi khách hàng cũng có thể cung cấp sự xác nhận sản phẩm hay dịch vụ, hoặc thậm chí thông điệp không phải là vấn đề, mà vấn đề nằm ở chỗ cách sản phẩm đang được giới thiệu ra thị trường mục tiêu như thế nào.
Giống như trường hợp của Hubspot, công ty bán phần mềm quản lý và marketing cấp độ doanh nghiệp. Bằng cách phân tích dữ liệu user một cách nghiêm ngặt, họ đã phát hiện những khách hàng trải qua quá trình đào tạo sản phẩm trước khi dùng có tỷ lệ duy trì lâu hơn nhiều so với những người không được đào tạo.
Vì vậy, công ty đã thay đổi chính sách bán hàng của mình, và yêu cầu việc đào tạo sản phẩm phải trả phí là một phần bắt buộc của trải nghiệm khách hàng mới.
Ý tưởng khách hàng nên được yêu cầu thanh toán một khoản tiền bổ sung cho việc đào tạo sử dụng phần mềm mà họ đã mua đi ngược lại những gì được coi là thông lệ vào thời điểm đó.
Các công ty lo ngại việc cộng thêm nhiều chi phí vào chi phí phần mềm sẽ là rào cản đối với những khách hàng quan tâm về giá cả. Nhưng nhóm Hubspot tin tưởng vào dữ liệu và triển khai việc đào tạo trước khi dùng phần mềm.
Đây là một ví dụ tuyệt vời về những gì Chamath Palihapitiya ngụ ý khi ông nói trách nhiệm của growth team là “loại bỏ những quan niệm truyền thống” về sản phẩm và thị trường, và theo đuổi những nỗ lực tăng trưởng bằng chứng cứ thực nghiệm.
Kết quả dành cho Hubspot là một database đang phát triển nhanh chóng, tạo động lực cho công ty có một kỳ IPO thành công vào năm 2014.
Hướng đến khoảnh khắc AHA của sản phẩm
Hãy nhớ tất cả các thử nghiệm và phân tích này cần được tập trung vào việc phát hiện khoảnh khắc aha mà bạn đang cung cấp, hoặc có thể cung cấp cho khách hàng về sản phẩm.
Một khi các điều kiện tạo ra trải nghiệm tuyệt vời đó đã được xác định, growth team nên chú ý đến việc thu hút nhiều khách hàng hơn để trải nghiệm khoảnh khắc đó càng nhanh càng tốt.
Hãy nhớ tại Facebook, khi growth team nhận ra khoảnh khắc aha đối với user là cảm giác hứng thú khi kết nối với ngày càng nhiều bạn bè hơn trong network của mình (dựa trên dữ liệu cho thấy những người đã thêm ít nhất 7 người bạn trong 10 ngày đầu tiên gia nhập có nhiều khả năng trở thành user tích cực), tất cả các nỗ lực của nhóm được dồn vào việc tinh chỉnh trang để thúc đẩy mọi người kết bạn với nhiều người hơn.
Một trong những thay đổi quan trọng nhất mà nhóm thực hiện là cập nhật new UX để tập trung mạnh vào việc giúp user tìm kiếm bạn bè; trong khi ở phiên bản gốc của new UX, bước tìm kiếm bạn bè chỉ là một phần trong định hướng tổng thể về cách sử dụng Facebook, nhưng bây giờ nó đã trở thành phần chính.
Growth team đã thực hiện rất nhiều thử nghiệm để giảm bớt thông tin các trang user mới, tập trung sự chú ý của nhóm vào các cách giúp thành viên mới nhanh chóng xây dựng network, chẳng hạn như nhập địa chỉ email của người đó để tìm bạn bè đã sử dụng dịch vụ, đồng thời loại bỏ các thông tin khác làm phân tâm.
Nhóm cũng tận dụng không gian quảng cáo trên Facebook để giúp user tìm và kết nối với bạn bè mới bằng cách sử dụng không gian đó cho thông điệp về những người mà họ có thể muốn kết nối.
Twitter đẩy mạnh sự tăng trưởng ban đầu bằng cách sử dụng một chiến thuật tương tự để giúp user trải nghiệm những gì họ đã xác nhận là giá trị cốt lõi của dịch vụ.
Khi dữ liệu cho thấy khoảnh khắc aha dành cho user Twitter là đọc được tin tức từ bạn bè và những người họ coi trọng như những người nổi tiếng và các chính trị gia, Josh Elman và nhóm đã thiết kế một trải nghiệm new user lần đầu tiên, nhằm mục đích khiến mọi người theo dõi 30 user nhanh nhất có thể.
Họ đã bổ sung một tính năng gợi ý user theo dõi quá trình đăng ký, đưa ra các khuyến nghị về các tài khoản cụ thể dựa trên sở thích user đã chọn khi đăng ký, chẳng hạn như các đề xuất về người nổi tiếng và vận động viên họ quan tâm.
Tương tự, tại Qualaroo, khi phát hiện những người nhận được ít nhất 50 phản hồi cho các cuộc khảo sát họ tạo ra có nhiều khả năng trở nên tích cực hơn, trở thành user trả tiền, chúng tôi bắt đầu đề xuất các loại khảo sát và các thu xếp đến người dùng thử có khả năng đạt đến ngưỡng 50 phản hồi.
Các công ty triển khai nhiều chiến thuật bổ sung để thúc đẩy user đến khoảnh khắc aha, chẳng hạn như những chuyến thăm sản phẩm, truyền thông qua email, các chào hàng đặc biệt, và nhiều thứ hơn nữa.
Vì việc làm cho user đạt tới khoảnh khắc aha của sản phẩm rất quan trọng đối với việc xây dựng nền móng vững chắc cho tất cả những tăng trưởng xa hơn, các công ty thường đầu tư rất nhiều thời gian và nỗ lực để làm đúng điều này.
James Currier, một doanh nhân thành công và chuyên gia về tăng trưởng trở thành một nhà đầu tư vốn mạo hiểm, cho biết ⅓ thời gian kỹ thuật của công ty là để có được trải nghiệm user mới đúng như họ mong đợi.
Facebook, Twitter và Pinterest thậm chí còn coi những trải nghiệm new user này là những sản phẩm khác với sản phẩm chính và có đội ngũ chuyên biệt về thiết kế sản phẩm, quản lý sản phẩm, kỹ sư và lãnh đạo phát triển chỉ để hoàn thiện trải nghiệm user.
Một khi bạn đã khám phá ra được thị trường user tích cực và khoảnh khắc aha của sản phẩm – chẳng hạn khi có được product/market fit – thì bạn có thể bắt đầu xây dựng một cách có hệ thống trên nền tảng đó, để tạo ra một cỗ máy tăng trưởng tốc độ cao đầy uy lực cho sản phẩm.
Nguồn: Tăng trưởng đột phá – Sean Ellis & Morgan Brown
