Trong rất nhiều đội product, growth hay data, có một cảnh tượng quen thuộc thường xuyên lặp lại: landing page được chỉnh sửa liên tục, ads được chạy thêm, A/B test diễn ra không ngừng. Tuần nào cũng có một ý tưởng “tối ưu” mới được đưa ra.
Nhưng khi nhìn lại kết quả sau vài tháng, conversion chỉ nhích lên rất ít, doanh thu tăng chậm, còn đội ngũ thì ngày càng mệt mỏi.
Cảm giác chung là: chúng ta làm rất nhiều, nhưng không chắc mình đang tối ưu đúng chỗ.
Vấn đề ở đây không phải là thiếu ý tưởng hay thiếu dữ liệu. Vấn đề nằm ở chỗ chúng ta không biết nên tối ưu ở đâu trước. Và đó chính là lý do Funnel Analysis trở thành một công cụ quan trọng.
Funnel Analysis không giúp bạn tối ưu nhiều hơn. Nó giúp bạn tối ưu đúng chỗ.
FUNNEL ANALYSIS LÀ GÌ VÀ KHÔNG PHẢI LÀ GÌ?
Funnel Analysis là cách nhìn hành trình người dùng như một dòng chảy gồm nhiều bước liên tiếp. Ở mỗi bước, một phần người dùng tiếp tục đi xuống, và một phần rời bỏ.
Ở mức cơ bản, Funnel Analysis cho biết:
– Có bao nhiêu người đi từ bước này sang bước tiếp theo
– Bao nhiêu người rơi rụng tại mỗi điểm
Tuy nhiên, nếu Funnel Analysis chỉ dừng lại ở việc vẽ biểu đồ hay báo cáo conversion rate, thì giá trị mang lại vẫn còn rất hạn chế.
Funnel Analysis không phải:
– Một biểu đồ funnel “cho đẹp” trong dashboard
– Một bảng tỷ lệ chuyển đổi theo từng bước
– Hay một công cụ để so sánh bước nào thấp hơn bước nào
Bản chất của Funnel Analysis là một công cụ ra quyết định. Nó giúp bạn:
– Hiểu dòng chảy thực sự của người dùng
– Nhìn ra điểm nghẽn tạo tổn thất lớn nhất
– Và quan trọng nhất, xác định thứ tự ưu tiên khi tối ưu
VÌ SAO TỐI ƯU FUNNEL THƯỜNG THẤT BẠI?
Nhiều đội đã làm Funnel Analysis, nhưng việc tối ưu vẫn không mang lại kết quả như kỳ vọng. Nguyên nhân thường không nằm ở dữ liệu, mà nằm ở cách dữ liệu được sử dụng.
1. Tối ưu theo cảm giác
Một sai lầm phổ biến là tối ưu dựa trên cảm nhận:
– Bước nào trông “xấu” thì xử lý trước
– Bước nào conversion thấp thì ưu tiên
– Hoặc đơn giản là bước nào “dễ làm” nhất
Cách tiếp cận này có thể cải thiện một chỉ số cục bộ, nhưng hiếm khi tạo ra impact đáng kể cho business.
2. Tối ưu từng bước một cách rời rạc
Ở nhiều tổ chức, mỗi team tối ưu một đoạn funnel:
– Marketing lo đầu funnel
– Product lo middle funnel
– Sales lo cuối funnel
Khi thiếu góc nhìn tổng thể, những cải thiện này không cộng hưởng với nhau, thậm chí còn triệt tiêu lẫn nhau.
3. Không gắn funnel với mục tiêu kinh doanh
Conversion rate có thể tăng, nhưng:
– Doanh thu không tăng tương ứng
– Chất lượng khách hàng không cải thiện
– Retention không thay đổi
Khi funnel không gắn chặt với mục tiêu kinh doanh, việc tối ưu rất dễ trở thành “tối ưu cho đẹp”.
FUNNEL ANALYSIS THỰC SỰ GIÚP TRẢ LỜI CÂU HỎI GÌ?
Một khi nhìn đúng vai trò của Funnel Analysis, câu hỏi bạn đặt ra cũng sẽ khác.
Funnel Analysis không trả lời:
“Chúng ta nên chỉnh cái gì cho đẹp hơn?”
Mà trả lời:
– Bước nào đang gây ra tổn thất lớn nhất?
Nếu chỉ cải thiện một bước, bước nào tạo impact lớn nhất?
Với nguồn lực hạn chế, nên dồn vào đâu trước?
Nói cách khác, Funnel Analysis là công cụ để ưu tiên hóa quyết định, không chỉ là công cụ mô tả dữ liệu.
XÁC ĐỊNH ĐÚNG FUNNEL TRƯỚC KHI TỐI ƯU
Một trong những sai lầm nguy hiểm nhất là xác định sai funnel.
Không phải funnel nào cũng giống nhau. Funnel phải phản ánh đúng mục tiêu mà business đang theo đuổi:
– Funnel acquisition khác với funnel revenue
– Funnel activation khác với funnel retention
Nếu business quan tâm đến doanh thu, nhưng funnel lại được xây quanh feature usage, thì dù bạn tối ưu rất tốt, impact mang lại vẫn rất hạn chế.
Nguyên tắc quan trọng là:
Funnel được định nghĩa sai thì mọi phân tích phía sau đều mất ý nghĩa.
Trước khi nói đến tối ưu, Data Analyst cần đảm bảo funnel:
– Phản ánh đúng hành trình tạo giá trị
– Mỗi bước đều liên quan trực tiếp tới mục tiêu cuối cùng
CÁCH DÙNG FUNNEL ANALYSIS ĐỂ BIẾT NÊN TỐI ƯU Ở ĐÂU TRƯỚC
Đây là phần cốt lõi, nơi Funnel Analysis tạo ra giá trị thực sự.
Nhìn funnel bằng số tuyệt đối, không chỉ tỷ lệ
Conversion rate rất dễ gây hiểu nhầm. Một bước có conversion thấp nhưng lượng người đi qua nhỏ có thể không đáng ưu tiên bằng một bước có conversion cao hơn nhưng số người rơi rụng tuyệt đối lớn hơn.
Việc nhìn vào số lượng người rời bỏ thực tế giúp bạn nhận ra:
– Điểm nào đang “đốt” nhiều cơ hội nhất
– Điểm nào gây tổn thất lớn nhất cho business
– Ước lượng impact tiềm năng
Không phải mọi 1% cải thiện đều có giá trị như nhau. Funnel Analysis giúp trả lời:
– Cải thiện 1% ở bước này mang lại kết quả gì?
– So với cải thiện 1% ở bước khác thì sao?
Ưu tiên tối ưu nên dựa trên impact tiềm năng, thay vì chỉ dựa vào cảm giác “bước này trông tệ”.
KẾT HỢP IMPACT VÀ EFFORT
Một bước có impact lớn nhưng đòi hỏi thay đổi hệ thống phức tạp có thể không phải lựa chọn đầu tiên. Ngược lại, một cải thiện nhỏ nhưng dễ triển khai có thể mang lại giá trị nhanh.
Funnel Analysis giúp bạn đặt các lựa chọn này lên cùng một mặt bàn để cân nhắc trade-off một cách rõ ràng.
Tránh bẫy “bước cuối”
Bước cuối của funnel thường có conversion thấp và gắn trực tiếp với doanh thu, nên rất dễ bị ưu tiên đầu tiên. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, vấn đề nằm ở:
– Chất lượng traffic đầu vào
– Trải nghiệm ở các bước trước
Nếu người dùng đến bước cuối đã “không còn phù hợp”, tối ưu bước cuối chỉ mang lại cải thiện rất hạn chế.
Ví dụ minh hoạ: Tối ưu sai và tối ưu đúng
Giả sử một funnel gồm bốn bước:
– Visit
– Sign up
– Activate
– Pay
Khi tối ưu sai thứ tự
Nhìn thấy conversion từ Activate → Pay thấp, đội ngũ lập tức tập trung:
– Giảm giá
– Thêm ưu đãi
– Tối ưu trang thanh toán
Kết quả:
– Conversion cuối tăng nhẹ
– Doanh thu tăng không đáng kể
– Chi phí ưu đãi tăng nhanh
Khi tối ưu đúng nhờ Funnel Analysis
Nhìn funnel bằng số tuyệt đối cho thấy:
Lượng rơi lớn nhất nằm ở bước Sign up → Activate
Chỉ cần cải thiện nhỏ ở bước này đã đưa nhiều người dùng chất lượng hơn xuống bước Pay
Khi tập trung cải thiện onboarding và activation:
– Số người đến bước Pay tăng rõ rệt
– Conversion cuối không đổi nhiều, nhưng doanh thu vẫn tăng
Khác biệt không nằm ở kỹ thuật tối ưu, mà nằm ở thứ tự ưu tiên.
FUNNEL ANALYSIS VÀ VAI TRÒ CỦA DATA ANALYST
Ở nhiều nơi, vai trò của Data Analyst dừng lại ở:
– Vẽ funnel
– Báo cáo conversion
– Chỉ ra bước nào thấp nhất
Nhưng vai trò thực sự của Data Analyst là:
– Chỉ ra điểm nghẽn có impact lớn nhất
– Giải thích trade-off giữa các lựa chọn tối ưu
– Định hướng thứ tự ưu tiên cho business
Khi đó, Data Analyst không chỉ là “người đo lường”, mà trở thành người định hướng tối ưu.
KẾT LUẬN: Tối ưu ít hơn, nhưng đúng hơn
Tối ưu mọi thứ cùng lúc thường dẫn đến việc không tối ưu được gì thật sự. Nguồn lực luôn có hạn, và tối ưu sai chỗ thường rất đắt.
Funnel Analysis giúp bạn:
– Nhìn thấy toàn bộ dòng chảy
– Hiểu rõ tổn thất nằm ở đâu
– Và quan trọng nhất, chọn đúng trận đánh
Giá trị thật của Funnel Analysis không nằm ở những con số trong dashboard, mà nằm ở những quyết định ưu tiên được đưa ra từ các con số đó.
Cheers!
—————————-
Nếu bạn quan tâm đến khóa coaching giúp bạn trở thành Data Analyst trong vòng 6-8 tháng thì tham khảo ngay lộ trình này: http://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst Hoàn tiền nếu không có offer.
Nếu bạn muốn học Phân tích dữ liệu để phục vụ công việc thì tham khảo lộ trình Khóa Power BI Mastery: http://link.unigap.io/powerbi-mastery
Thành thạo Power BI sau 2 tháng, học ~ 2 giờ mỗi ngày, 18 buổi training, có 4 projects để luyện tập, áp dụng tư duy Design Thinking vào phân tích dữ liệu.
