Tomorrow Marketers – Việc thu thập thông tin về các chỉ số sản phẩm sẽ cung cấp cho doanh nghiệp những insight vô giá về điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm, cũng như các vấn đề tiềm ẩn nhằm cải thiện chúng một cách đáng kể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào định nghĩa về Product Metrics – định nghĩa, các bước để tìm ra chỉ số phù hợp cho sản phẩm và một số ví dụ.
Product Metrics là gì?
Giống như bất kỳ số liệu nào, Product Metrics là các phép đo định lượng giúp ta hiểu rõ hơn về hiệu quả của các phương pháp và sự phát triển của dự án – cụ thể hơn, đánh giá hiệu suất sản phẩm bằng cách kiểm tra xem sản phẩm có đáp ứng các mục tiêu kinh doanh ban đầu hay không. Nếu không có KPI và metrics sản phẩm, việc đánh giá hiệu suất sẽ bị sai lệch so với thực tế. Tùy thuộc ngành hàng và đối tượng mà các chỉ số sản phẩm sẽ khác nhau.
Và đó là một thách thức lớn, bởi không phải tất cả các sản phẩm đều giống nhau. Một số dữ liệu thu thập được sẽ có giá trị hơn những dữ liệu khác. Theo dõi quá nhiều KPI và metrics không cần thiết sẽ làm mờ “tầm nhìn” dài hạn của công ty, nên ta cần chọn lọc những chỉ số hữu ích nhất. Sau đây là một vài Product Metrics phổ biến trong kinh doanh.
Một vài metrics quan trọng trong phát triển sản phẩm
Các chỉ số liên quan đến khách hàng (Customer-oriented metrics)
Giữ chân khách hàng là một thước đo sản phẩm quan trọng để đo lường lòng trung thành.
Tỷ lệ giữ chân khách hàng (customer retention rate): Đo lường số lượng khách hàng sử dụng sản phẩm/ dịch vụ của bạn nhiều lần. Việc giữ chân khách hàng cũ sẽ ít tốn kém hơn nhiều so với việc thu hút khách hàng mới, nên doanh nghiệp cần tập trung tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.
Chỉ số đo lường mức độ trung thành – Net Promoter Score: cho biết khả năng khách hàng sẽ giới thiệu sản phẩm. NPS là một trong những số liệu cho ra các insights về mức độ hài lòng của khách hàng và cảm nhận của họ về sản phẩm.
Tỷ lệ khách hàng rời đi (churn rate): ngược lại với tỷ lệ giữ chân khách hàng, vì nó đo lường những khách hàng đã ngừng sử dụng sản phẩm của bạn và rời đi. Điều quan trọng nhất ở chỉ số này là phải so sánh nó với dữ liệu trước đó, vì tỷ lệ churn cao đột ngột nghĩa là khách hàng đang không hài lòng với sự thay đổi về tính năng, giá cả hoặc cấu trúc.
Tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate): số lượng người dùng dùng thử miễn phí chuyển đổi thành khách hàng thực thụ.
Các chỉ số về Tương tác và Tính năng sản phẩm
Loại chỉ số này rất hữu ích khi doanh nghiệp muốn tìm hiểu cách khách hàng tương tác với sản phẩm và xác định đâu là chỗ cần phải cải thiện.
Tần suất sử dụng sản phẩm (Product usage): điểm khởi đầu tốt là theo dõi tần suất người dùng sử dụng sản phẩm (đăng nhập tài khoản đối với các sản phẩm SaaS). Chỉ số này chính là số lượt sử dụng trên mỗi người dùng và là điểm khởi đầu tốt để phân tích hành vi tương tác của khách hàng.
Số lượng hành động chính của người dùng trên mỗi phiên sử dụng (Number of key user actions per session): Sau khi xác định các hành động quan trọng mà bạn mong đợi nhất ở người dùng (ví dụ: click vào nút chia sẻ hoặc ấn thêm vào giỏ hàng), hãy theo dõi chúng theo thời gian trên các nhóm người dùng khác nhau. Sau đó so sánh sự khác biệt giữa khách hàng hiện tại và những khách hàng đã rời đi để tìm ra vấn đề cốt lõi.
Tần suất sử dụng tính năng (Feature usage): Là một metrics sâu hơn của Product Usage, Feature Usage đo lường tần suất sử dụng một tính năng cụ thể của sản phẩm và thời gian người dùng bỏ ra cho nó. Đặc điểm của những người sử dụng tính năng này là gì? Có xu hướng nào trong việc sử dụng chúng không (ví dụ: theo mùa, theo khu vực)? Đây là những câu hỏi chính mà bạn có thể trả lời để xây dựng một hồ sơ tính năng cụ thể.
Các chỉ số định hướng kinh doanh (Business-oriented)
Những chỉ số này nằm ở mức vận hành cao cấp và sẽ giúp bạn định hình lại chiến lược của doanh nghiệp. Một chỉ số kinh doanh phổ biến chính là Chi phí thu hút khách hàng (Customer Acquisition Cost) – tất cả các chi phí liên quan đến quá trình biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự, thường bao gồm chi phí tiếp thị, bán hàng, quảng cáo, v.v.
Các chỉ số liên quan trực tiếp đến sản phẩm (Product Metrics)
Loại chỉ số này sẽ theo dõi tất cả các yếu tố của doanh thu định kỳ hàng tháng, nhằm cung cấp thông tin chi tiết về mức tăng trưởng trong tương lai
Doanh thu Định kỳ Hàng tháng (Monthly Recurring Revenue – MRR): đánh giá tổng doanh thu mà công ty mong đợi trong một tháng nhất định. MRR đi đôi với tỷ lệ sụt giảm doanh thu – một metric đo lường phần trăm doanh thu mà công ty mất đi mỗi tháng do tụt hạng (hoặc ngừng hoạt động). Bằng cách đo lường doanh thu của một sản phẩm, công ty sẽ tìm ra hướng đi mới cho sản phẩm đó trong tương lai nhằm thu được nhiều lợi nhuận . Việc phục vụ ít khách hàng hơn nhưng doanh thu cao sẽ quan trọng hơn phục vụ vô số khách hàng mà nhận về doanh thu thấp.
KPI sản phẩm (Product KPIs)
Giá trị vòng đời của khách hàng (Customer Lifetime Value): đo lường mức độ sinh lợi của khách hàng về lâu dài bằng cách dự đoán số tiền trung bình bạn có thể kiếm được từ một khách hàng. KPI này càng cao thì doanh nghiệp của bạn càng bền vững. Nó cũng giúp xác định hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị so với giá trị và chi phí mà doanh nghiệp bỏ ra.
Những điều cần lưu ý khi bắt đầu tìm kiếm metrics phù hợp
Xác định mục tiêu kinh doanh của bạn
Thiết lập quản lý sản phẩm bằng việc có tầm nhìn rõ ràng về mục tiêu kinh doanh mà sản phẩm của bạn đáp ứng. Ta cần xác định rõ mục đích của sản phẩm: Phát triển doanh nghiệp hiện tại, Tiếp cận thị trường mới hay Quảng bá một sản phẩm đã tồn tại lâu?
Tìm các chỉ số phù hợp bằng cách đặt câu hỏi phù hợp
Framework HEART của Google là một dàn ý tốt để đặt ra các câu hỏi logic: happiness, engagement, adoption, retention, and task success (hài lòng, tương tác, chấp nhận, giữ chân và thành công trong nhiệm vụ). Hợp tác với những người khác nhau trong nhóm sản phẩm (quản lý, nghiên cứu, thiết kế, kỹ sư) để mở rộng phạm vi đặt câu hỏi và phát triển các chỉ số thành công.
Tránh những “cạm bẫy” phổ biến:
Đo lường tất cả những gì bạn có thể mà không xác định mục tiêu: bạn sẽ lãng phí thời gian và nỗ lực quý báu để phân tích những dữ liệu tạo ra ít hoặc không insights cần thiết.
Sử dụng các metrics không mang tính áp dụng: Có một vài metrics rất hữu ích về mặt lý thuyết, nhưng trên thực tế, khi áp vào sản phẩm của bạn, lại không đem đến hiệu quả cho việc cải tiến sản phẩm.
Phân tích dữ liệu và trực quan hóa chúng: Khi bạn đã chọn được các chỉ số phù hợp cho sản phẩm của mình, bạn cần phải thu thập các chỉ số liên quan và phân tích nó thường xuyên. Việc trực quan hóa tất cả dữ liệu của bạn trên một trang tổng quan cũng sẽ giúp cung cấp một góc nhìn tổng thể về dữ liệu, cũng như mối tương quan giữa từng metrics.
Tạm kết
Với các metrics đặc trưng trên đây, bạn có thể theo dõi, đo lường và đánh giá chất lượng một sản phẩm, để đưa ra các quyết định doanh đúng đắn. Nếu bạn đang phải tiếp xúc với hàng loạt dữ liệu, biểu đồ, mà chưa biết tận dụng chúng như thế nào để tìm kiếm Insights phục vụ công việc và ra các quyết định kinh doanh chiến lược, đừng bỏ lỡ khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketes nhé!
Bằng cách xác định mục tiêu chiến lược của sản phẩm và thiết lập các chỉ số phù hợp để đo lường tiến trình đạt được các mục tiêu đó, bạn sẽ thu về được những dữ liệu sản phẩm vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, phân tích những dữ liệu đó thành các insights sâu sắc và mang tính chiến lược mới là bước quan trọng nhất, và đây không phải là một điều dễ dàng với các Marketer trẻ. Đến với khóa học Data System của Tomorrow Marketers, bạn sẽ được trang bị tư duy phân tích dữ liệu logic và khoa học, cũng như được tìm hiểu sâu hơn về các nhóm dữ liệu giải quyết từng bài toán cụ thể của doanh nghiệp.