Buổi 3 — Đọc dữ liệu sản phẩm: funnel, cohort, retention

Marketer quen với phễu: hiển thị → bấm → đăng ký. PM cần thêm hai công cụ nữa, và chúng thay đổi cách bạn nhìn mọi con số.

Funnel: quen thuộc nhưng khác điểm dừng

Phễu marketing thường kết thúc ở chuyển đổi. Phễu sản phẩm bắt đầu ở đó.

Phễu sản phẩm điển hình: đăng ký → kích hoạt → dùng lặp lại → trả tiền → mở rộng.

Bước quan trọng nhất và hay bị bỏ qua nhất là kích hoạt — thời điểm người dùng lần đầu nhận được giá trị. Không qua được bước này thì mọi thứ phía sau bằng không.

Cách tìm ngưỡng kích hoạt: nhìn vào nhóm người dùng ở lại lâu, xem họ đã làm gì trong tuần đầu mà nhóm rời đi không làm. Hành động chung đó là ứng viên cho định nghĩa kích hoạt.

Cohort: câu hỏi mà số tổng không trả lời được

Số tổng luôn nói dối khi sản phẩm đang tăng trưởng. Nếu tháng này bạn có gấp đôi người dùng mới, tỉ lệ giữ chân tổng thể sẽ giảm — không phải vì sản phẩm tệ đi, mà vì tỉ trọng người mới tăng.

Cohort giải quyết việc đó: nhóm người dùng theo thời điểm gia nhập, rồi theo dõi riêng từng nhóm.

Câu hỏi cohort trả lời được mà số tổng không: sản phẩm đang tốt lên hay xấu đi? Nếu cohort tháng 3 giữ chân tốt hơn cohort tháng 1 ở cùng mốc tuần thứ 4, sản phẩm đang cải thiện thật.

Retention curve: chỉ số quan trọng nhất

Vẽ tỉ lệ người dùng còn hoạt động theo số ngày kể từ khi gia nhập. Đường cong này có ba hình dạng:

• Giảm về 0 — chưa có product-market fit. Mọi người cuối cùng đều rời đi.
• Giảm rồi phẳng — có một nhóm ở lại lâu dài. Đây là tín hiệu tốt nhất trong toàn bộ phân tích sản phẩm.
• Giảm rồi đi lên (smile curve) — hiếm, thường ở sản phẩm có hiệu ứng mạng.

Một đường cong phẳng ở mức 20% tốt hơn nhiều so với đường giảm dần từ 60%. Marketer hay bị con số ban đầu đánh lừa; PM nhìn vào chỗ nó phẳng ra.

Sai lầm phổ biến khi mới chuyển

Nhầm chỉ số phù phiếm với chỉ số thật. Lượt truy cập, lượt tải, số đăng ký đều tăng đơn điệu theo chi tiêu marketing. Chúng không cho biết sản phẩm có tốt không.

Đọc số mà không chia phân khúc. Một chỉ số tổng đi ngang có thể che giấu một phân khúc tăng mạnh và một phân khúc sụp đổ.

Kết luận nhân quả từ tương quan. Người dùng tính năng X giữ chân tốt hơn — không có nghĩa X gây ra giữ chân. Có thể người vốn đã gắn bó mới tìm tới X.

Bài tập

Lấy sản phẩm bạn đang làm. Vẽ retention curve cho ba cohort gần nhất. Nếu không lấy được dữ liệu, đó cũng là một phát hiện quan trọng — và là việc đầu tiên cần sửa.

<!--les-append-->

Ba công cụ và điều mỗi cái cho biết

Hai công cụ sau thay đổi cách bạn đọc mọi con số, và đây là lý do:

Chỉ số tổng trộn lẫn nhiều nhóm. "Người dùng hoạt động hằng tháng tăng 15%" có thể che giấu việc mọi nhóm đều đang trượt về 0 — chỉ là khách mới bù vào. Nhìn theo nhóm cùng thời điểm thì sự thật hiện ra ngay.

Đường cong giữ chân: ba hình dạng

Một đường phẳng ở 20% tốt hơn nhiều so với đường giảm đều từ 60% về 5%. Con số ban đầu gây ấn tượng; chỗ nó phẳng ra mới là thị trường thật của bạn.

Và nhóm phẳng đó đáng nghiên cứu riêng: họ là ai, họ dùng sản phẩm để làm gì, có tìm thêm người giống họ được không? Rất nhiều công ty tìm được phân khúc thật bằng cách này thay vì bằng nghiên cứu thị trường.

Bước kích hoạt — đòn bẩy lớn nhất

Phễu sản phẩm: đăng ký → kích hoạt → dùng lặp lại → trả tiền → mở rộng. Bước kích hoạt là bước hay bị bỏ qua nhất và có đòn bẩy lớn nhất — không qua được nó thì mọi thứ phía sau bằng không.

Cách tìm ngưỡng kích hoạt: so hành vi tuần đầu giữa nhóm ở lại và nhóm rời đi. Hành động mà nhóm ở lại làm với tỉ lệ cao hơn hẳn là ứng viên.

Làm ngay

Vẽ đường cong giữ chân theo nhóm cùng thời điểm cho 6 tháng gần nhất. Nó phẳng ra ở mức nào, hay trượt về 0? Đây là con số quan trọng nhất bạn sẽ học đọc trong khoá này. <!--/les-append-->