- Những trang/màn hình nào trên trang web/ứng dụng của tôi thu hút nhiều lượt xem nhất?
- Những trang đích nào hoạt động hiệu quả nhất hoặc thu hút nhiều lượt chuyển đổi nhất?
- Mọi người đang tìm thông tin gì trên trang web/ứng dụng của tôi? Tôi có thể cải thiện điều gì về nội dung hoặc cách thao tác trên trang web của tôi?
- Trang đích của tôi hoạt động như thế nào theo thời gian? Người dùng có truy cập vào các trang khác nhau với cùng một tỷ lệ không?
- Người dùng di chuyển như thế nào trong phễu mua sắm?
- Người dùng di chuyển như thế nào qua các cấp độ trong trò chơi của tôi?
- Điều gì đã thúc đẩy người dùng thêm sản phẩm vào giỏ hàng?
- Điều gì khiến người dùng xoá ứng dụng của tôi?
- Có sự tương đồng thú vị nào giữa các phân khúc dựa trên dữ liệu của tôi không?
- Hành vi của người dùng có khác nhau tuỳ thuộc vào lần đầu tiên họ truy cập vào trang web của tôi không?
- Những nguồn giới thiệu nào đang tạo ra nhiều người dùng có giá trị nhất?
Những trang nào trên trang web/ứng dụng của tôi thu hút nhiều lượt xem nhất?
Trong Universal Analytics, chúng ta thường xem báo cáo về Trang với những thông tin chi tiết theo phương diện “Đường dẫn trang” và các chỉ số như “Số lượt xem trang”, “Số lượt xem trang duy nhất”, “Tỷ lệ thoát”, v.v. Trong tài sản Google Analytics 4, báo cáo về trang sẽ có giao diện khác, nhưng bạn vẫn có thể dễ dàng tạo lại dữ liệu bạn muốn dưới dạng dữ liệu khám phá trong tính năng Khám phá.
Trước tiên, bạn cần bật một phương diện bổ sung thông qua biểu tượng dấu + để thêm các phương diện trên ngăn Cài đặt thẻ của tính năng Khám phá. Cụ thể là bạn sẽ thêm phương diện "Đường dẫn trang + Chuỗi truy vấn". Nếu cũng muốn xem dữ liệu theo tiêu đề trang (trong UA, báo cáo về Trang sử dụng "Đường dẫn trang"), thì bạn có thể bật một phương diện bổ sung là "Tiêu đề trang và tên màn hình".
Tiếp theo, bạn cần thêm chỉ số "Số lượt xem" để có thể đưa chỉ số này vào dữ liệu khám phá. Cách thực hiện: Nhấp vào biểu tượng dấu + cho mục Chỉ số trong ngăn Biến, rồi tìm chỉ số "Số lượt xem" để thêm.
Để tạo dữ liệu khám phá về trang, bạn cần xoá những chỉ số và phương diện mặc định được áp dụng trong chế độ cài đặt hàng và cột, đồng thời thêm "Đường dẫn trang + chuỗi truy vấn" làm phương diện hàng và thêm "Số lượt xem" làm chỉ số cột. Nếu muốn so sánh, bạn cũng có thể thêm "Số người dùng đang hoạt động" làm một chỉ số cột để tìm hiểu mức độ phổ biến của từng trang theo người dùng riêng biệt.
Đối với Google Merchandise Store, nếu xoá trang chủ (/) và trang giỏ hàng, bạn sẽ nhanh chóng thấy rằng các trang sản phẩm phổ biến nhất là các mục Hàng thanh lý và Trang phục nam trên trang web.
Những trang đích nào hoạt động hiệu quả nhất hoặc thu hút nhiều lượt chuyển đổi nhất?
Nếu biết nơi người dùng truy cập đầu tiên trên trang web hoặc ứng dụng của bạn, bạn có thể tối ưu hoá trải nghiệm người dùng và cải thiện hiệu quả tiếp thị. Trong Universal Analytics, đây là báo cáo có sẵn trong giao diện người dùng báo cáo. Tuy nhiên, trong các tài sản Google Analytics 4, báo cáo này chưa tồn tại. Chúng ta có thể tạo lại báo cáo này từ đầu dưới dạng dữ liệu khám phá trong công cụ Khám phá.
Bạn sẽ cần một vài yếu tố quan trọng để xây dựng dữ liệu khám phá này: Phương diện "Trang đích + chuỗi truy vấn" và các chỉ số liên quan như "Số lượt xem", "Số phiên" và "Số người dùng". Bạn sẽ cần bật các phương diện và chỉ số khác thông qua biểu tượng dấu + để thêm các phương diện:
Khi có những phương diện và chỉ số này để sử dụng, bạn sẽ bắt đầu thêm phương diện "Trang đích + chuỗi truy vấn" dưới dạng một hàng và các chỉ số liên quan (như "Số lượt xem", "Số phiên" và "Số người dùng đang hoạt động") dưới dạng giá trị. Việc này sẽ giúp bạn có dữ liệu khám phá về các trang đích theo những chỉ số này.
Bằng cách thêm một chỉ số "Mua hàng" khác, bạn có thể biết người dùng đã xem những trang đích nào khi thực hiện một giao dịch mua:
Giờ đây, bạn có thể biết người dùng đã xem những trang đích nào khi thực hiện một giao dịch mua, nên có thể so sánh với kết quả tổng số để hiểu rõ hơn về mức độ hiệu quả của trang đích.
Mọi người đang tìm thông tin gì trên trang web/ứng dụng của tôi? Tôi có thể cải thiện điều gì về nội dung hoặc cách thao tác trên trang web của tôi?
Một báo cáo phổ biến khác mà bạn nên tạo trong tính năng Khám phá là dữ liệu khám phá Tìm kiếm trang web. Bạn có thể tạo báo cáo này qua một vài bước.
Trước tiên, bạn phải bật sự kiện Đo lường nâng cao hoặc sự kiện tuỳ chỉnh để thu thập dữ liệu tìm kiếm trang web. Nếu bạn đang sử dụng tính năng Đo lường nâng cao, sự kiện này sẽ được gọi là “view_search_results”. Tiếp theo, bạn cần đảm bảo đã bật thông số "search_term" làm Phương diện tuỳ chỉnh trong tài sản của mình. Sau đó, bạn sẽ có thể dùng thông số này trong tính năng Khám phá.
Sau khi có dữ liệu phù hợp, bạn có thể tạo dữ liệu khám phá. Dữ liệu này sẽ bao gồm một vài phần. Trước tiên, bạn cần phải bật phương diện "search_term" để có sẵn khi cần sử dụng trong Dữ liệu khám phá:
Sau khi bật phương diện này, bạn có thể thêm phương diện vào dữ liệu khám phá trong phần cài đặt "Hàng". Sau đó, bạn sẽ thấy kết quả tương tự như sau:
Dữ liệu khám phá này đang hiển thị rất nhiều giá trị (not set) vì bạn đang xem xét trên tất cả các sự kiện. Để giảm dữ liệu không liên quan, bạn cần phải tạo một bộ lọc cho “Tên sự kiện” khớp chính xác với “view_search_results” để chỉ hiển thị dữ liệu cho sự kiện đó:
Sau khi áp dụng bộ lọc, bạn sẽ thấy một dữ liệu khám phá cập nhật cho biết số lượt tìm kiếm cho mỗi cụm từ được liệt kê. Do đó, dữ liệu khám phá cụm từ tìm kiếm trên trang web sẽ xuất hiện:
Việc biết người dùng đang tìm thông tin gì trên trang web của bạn là một cách hiệu quả để tối ưu hoá nội dung của bạn nhằm tăng mức độ tương tác và hài lòng của người dùng. Ví dụ: nếu thấy một cụm từ tìm kiếm cụ thể tăng đột biến, bạn nên cân nhắc bổ sung thêm nội dung liên quan đến cụm từ đó để giúp người dùng trang web dễ dàng tìm thấy những thông tin mà họ cần hoặc trả lời câu hỏi của họ.
Trang đích của tôi hoạt động như thế nào theo thời gian? Người dùng có truy cập vào các trang khác nhau với cùng một tỷ lệ không?
Mỗi dữ liệu khám phá sẽ có một số loại hình ảnh. Một loại hình ảnh có thể hữu ích là biểu đồ dạng đường để xem xu hướng dựa trên dữ liệu theo thời gian. Để kiểm tra xu hướng của các trang đích theo thời gian, bạn chỉ cần thay đổi loại hình ảnh bằng cách nhấp vào một trong 6 loại hình ảnh trên ngăn Cài đặt thẻ.
Việc chuyển hình ảnh thành biểu đồ dạng đường sẽ tạo ra một hình ảnh đồ hoạ gồm 10 trang đích thịnh hành nhất theo thời gian.
Nếu di chuột lên biểu đồ này, bạn sẽ thấy các điểm dữ liệu được liệt kê cho mỗi ngày.
Bạn cũng có thể thấy dữ liệu về điểm bất thường được đánh dấu bằng một vòng tròn trống. Nếu bạn di chuột lên vòng tròn trống này, thì thông tin về điểm bất thường sẽ xuất hiện. Trong ví dụ bên dưới, dựa trên dữ liệu được thu thập trước đó, Google Analytics dự đoán có khoảng 1.000 người dùng đang hoạt động sẽ truy cập trang chủ vào ngày 2 tháng 2. Tuy nhiên, số lượng người dùng đang hoạt động quan sát được là 2.200 người, cao hơn 116% so với dự kiến.
Phễu là một công cụ hiệu quả giúp bạn dễ dàng hình dung cách người dùng di chuyển qua một loạt các bước mà bạn cho là họ sẽ thực hiện. Các trường hợp sử dụng phễu phổ biến có thể là một luồng hành vi mua sắm hoặc luồng hành vi thanh toán đối với những doanh nghiệp thương mại điện tử. Đối với nhà phát triển trò chơi, bạn có thể sẽ muốn xem người dùng đang di chuyển như thế nào qua các cấp độ trong trò chơi. Hãy cùng tìm hiểu các ví dụ cụ thể về từng khía cạnh trong số này.
Người dùng di chuyển như thế nào trong phễu mua sắm?
Đối với hành vi mua sắm, bạn có thể muốn phân tích xem các phân khúc người dùng khác nhau đang di chuyển như thế nào qua phễu hành vi mua sắm gồm có xem một mặt hàng, thêm vào giỏ hàng và mua hàng. Để bắt đầu, bạn có thể tạo phễu này từ đầu hoặc sử dụng một trong các mẫu tiện lợi có sẵn thông qua tài khoản minh hoạ GA4 của Google Merchandise Store. Để chọn mẫu phễu, hãy chuyển đến trung tâm Khám phá, di chuyển xuống rồi chọn "Phễu hành vi mua sắm" trong số các dữ liệu khám phá "Minh hoạ" được liệt kê.
Khi dữ liệu khám phá này mở ra, nó sẽ ở dạng chỉ có thể đọc. Tuy nhiên, bạn có thể nhấp vào mục "Tạo bản sao" ở góc trên bên phải để tạo và sở hữu bản sao của dữ liệu khám phá minh họa này. Sau khi có bản sao, bạn có thể chỉnh sửa và điều chỉnh theo bất kỳ cách nào mà bạn muốn.
Google Merchandise Store bán thiết bị mang thương hiệu Google, 2 danh mục thiết bị phổ biến trên trang web là các mặt hàng mang thương hiệu Android và các mặt hàng mang thương hiệu YouTube. Việc so sánh 2 danh mục mặt hàng này có thể giúp bạn hiểu rõ hành vi mua sắm. Để so sánh, bạn cần phải tạo 2 phân khúc mới, một phân khúc cho mỗi danh mục. Trong trường hợp này, bạn có thể tạo một phân khúc có điều kiện với sự kiện "select_item" và tham số mà "item_name" chứa "Android" hoặc "YouTube".
Sau đó, những phân khúc này sẽ hiển thị những người dùng đã tiếp tục đi qua phễu hành vi mua sắm, tối thiểu là đã nhấp vào một sản phẩm mang thương hiệu Android hoặc một sản phẩm mang thương hiệu YouTube. Một điều thú vị là có vẻ như những người dùng tối thiểu đã nhấp vào một sản phẩm mang thương hiệu Android có khả năng mua hàng cao hơn gấp 2 lần so với những người dùng đã tương tác với một sản phẩm mang thương hiệu YouTube. Xin lưu ý rằng điều này không có nghĩa là họ đã mua một sản phẩm mang thương hiệu, mà chỉ là họ đã nhấp vào sản phẩm đó. Nếu chỉ quan tâm đến những giao dịch mua thiết bị mang thương hiệu cụ thể, bạn nên sử dụng sự kiện mua hàng như bên dưới:
Sau khi áp dụng những phân khúc này, dữ liệu so sánh phễu Hành vi mua sắm sẽ có dạng như sau:
Một tính năng mới dành cho phễu trong GA4 là khả năng xem xét xu hướng của phễu này theo thời gian. Để làm như vậy, hãy thay đổi loại hình ảnh thành “Phễu theo xu hướng” trên ngăn Cài đặt thẻ. Thao tác này sẽ mở ra một chế độ xem phễu theo xu hướng, hiển thị tất cả các bước thịnh hành theo thời gian. Bạn có thể di chuột lên các bước để xem số lượng theo ngày cho từng bước và phân khúc.
Bạn cũng có thể chỉ xem một bước tại mỗi thời điểm theo xu hướng để dễ dàng hình dung các thay đổi theo thời gian. Trong ví dụ này, bạn có thể thấy rằng tính đến ngày 10 tháng 3, số lượt mua hàng đã tăng đột biến. Điều này không thể hiện rõ khi bạn xem xét dữ liệu trước đó. Điều thú vị là sự chênh lệch về số lượt mua hàng từ những người xem sản phẩm mang thương hiệu Android so với sản phẩm mang thương hiệu YouTube có vẻ xảy ra gần như ngay sau mốc tăng đột biến này. Điều đó cho thấy bố cục trang web hoặc hoạt động tiếp thị có thể đã thay đổi, khiến các sản phẩm Android trở nên nổi bật hơn từ thời điểm đó trở đi.
Người dùng di chuyển qua các cấp độ trong trò chơi của tôi như thế nào?
Đây là câu hỏi phổ biến mà nhà phát triển có thể đặt ra về trò chơi hoặc ứng dụng của họ. Bạn có thể phân tích câu hỏi này bằng một phễu.
Trước tiên, bạn cần xây dựng các bước cụ thể cho tiến trình thăng cấp. Trong ví dụ này, bạn có thể sử dụng sự kiện “level_up” và tạo 5 bước, cho 5 cấp độ trong Flood-it! Tài khoản minh hoạ GA4.
Khi áp dụng những bước này, bạn sẽ biết được tiến trình của người dùng trong từng cấp độ trò chơi.
Có vẻ như người dùng vượt qua cấp độ 1 có nhiều khả năng sẽ tiếp tục chơi. Thông tin này có thể giúp bạn tiến hành thử nghiệm A/B cho các trường hợp, trong đó bạn đưa ra các mẹo hoặc phương pháp khác để giúp người dùng hoàn thành cấp độ 1 nhằm giảm tỷ lệ rời bỏ.
Nếu xem xu hướng trên phễu theo thời gian, bạn cũng sẽ nhận thấy sự gia tăng trong tất cả các bước bắt đầu vào khoảng ngày 19 tháng 3. Điều này cho thấy rằng chương trình khuyến mãi hoặc khả năng hiển thị của trò chơi đã có sự thay đổi tại thời điểm đó.
Bạn cũng có thể phân khúc phễu này để xem liệu các kênh thu nạp khác nhau có tác động đến tiến trình lên cấp tổng thể hay không. Trong ví dụ này, bạn có thể xem báo cáo Thu nạp qua lượng truy cập trực tiếp so với báo cáo Thu nạp qua lượng truy cập có trả phí. Bạn sẽ nhận thấy rằng những người dùng được thu nạp thông qua các chiến dịch có trả phí thực sự tồn tại lâu hơn (tỷ lệ bỏ ngang thấp hơn) so với những người dùng được thu nạp trực tiếp. Đây là một dấu hiệu cho thấy quảng cáo trả phí của bạn có thể đang hoạt động như dự kiến.
Một tính năng khác rất hữu ích của kỹ thuật Khám phá phễu là bạn có thể tạo một phân khúc hoặc một đối tượng từ trình đơn thả xuống. Trong ví dụ bên dưới, bạn sẽ thấy rằng tỷ lệ bỏ ngang bắt đầu tăng vào khoảng cấp độ 4. Có thể bạn muốn tạo một phân khúc gồm những người bỏ ngang ở Cấp độ 4 (không đạt được Cấp độ 5) rồi sử dụng phân khúc đó làm đối tượng để mở rộng phạm vi tiếp cận hoặc gửi thông báo đẩy để khuyến khích người dùng quay lại hoàn thành cấp độ cũng như chơi tiếp.
Để tạo phân khúc đó, hãy nhấp chuột phải vào bước mà bạn quan tâm rồi chọn để tạo phân khúc. Phân khúc mà bạn muốn sử dụng ở đây cũng sẽ bao gồm tiêu chí loại trừ cho cấp độ 5 để đảm bảo rằng bạn đang nhắm đến đúng đối tượng.
Cuối cùng, bạn nên thêm chỉ số mới là "Thời gian đã trôi qua" vào dữ liệu khám phá phễu. Bạn có thể làm việc này bằng cách bật/tắt nút “Hiển thị thời gian đã trôi qua” trên ngăn Cài đặt. Khi làm như vậy, hệ thống sẽ thêm một cột chỉ số mới vào bảng:
Việc xem thời gian trung bình để hoàn tất các bước có thể là một chỉ báo tuyệt vời để quản lý sự thành công của khách hàng, hoặc trong trường hợp này, độ dễ hoặc khó đối với một cấp độ. Đây cũng có thể là trường hợp tốt để tạo đối tượng nhằm thực hiện một hành động, chẳng hạn như gửi thông báo đẩy hoặc thông báo tái tiếp thị. Ví dụ: có vẻ như trung bình bạn mất 3 giờ 53 phút để hoàn thành cấp độ 2. Bạn có thể tạo một đối tượng bỏ ngang cấp độ này bằng cách nhấp chuột phải rồi chọn lựa chọn đó:
Khi đó, đây sẽ là một đối tượng tuyệt vời để nhắm đến một số yếu tố khuyến khích họ không rời bỏ trò chơi hoặc ứng dụng.
Một tính năng mới thú vị của công cụ Khám phá trong GA4 là kỹ thuật Khám phá lộ trình. Giờ đây, bạn có thể chọn một sự kiện hoặc trang/màn hình cụ thể mà bạn muốn chuyển đến hoặc quay lại để xem tiến trình di chuyển của người dùng trong trang web hoặc ứng dụng của bạn. Từ lâu, việc hiểu rõ luồng người dùng trên một trang web đã là một công việc khó khăn. Nhưng với các kỹ thuật Khám phá lộ trình mới trong GA4 thì cuối cùng, bạn đã có thể thực hiện việc này.
Điều gì đã thúc đẩy người dùng thêm sản phẩm vào giỏ hàng?
Đây là câu hỏi mà nhiều trang web thương mại điện tử có thể hỏi và hiện có thể điều tra bằng tính năng lộ trình ngược.
Để bắt đầu, hãy mở một dữ liệu Khám phá lộ trình mới rồi nhấn vào "Bắt đầu lại" ở góc trên bên phải. Sau đó, bạn có thể chọn một điểm cuối. Chọn "Tên sự kiện"
Sau đó, bạn sẽ chọn sự kiện mà bạn muốn quay lại trên trình đơn dạng trượt. Trong trường hợp này, vì muốn xem điều gì đã khiến người dùng thêm vào giỏ hàng, nên chúng ta sẽ chọn "thêm vào giỏ hàng". Nếu không thấy tên sự kiện mình quan tâm, thì bạn có thể nhấn vào "Tải thêm" hoặc chỉ cần sử dụng thanh tìm kiếm ở trên cùng để tìm sự kiện đó.
Dữ liệu khám phá của tôi sẽ tải kèm theo một số bước đã được điền sẵn dựa trên tên sự kiện. Nếu muốn sử dụng lộ trình theo tên trang, thì tôi có thể thay đổi điều đó theo từng bước. Trong ví dụ bên dưới, tôi đã thay đổi thành "Tiêu đề trang và loại màn hình" và tôi có thể thấy rằng một số lượng lớn người dùng thêm vào giỏ hàng từ trang Giảm giá. Sau đó, tôi muốn xem xét kỹ hơn về vấn đề này bằng cách tìm hiểu kĩ hơn về trang Giảm giá để xem liệu mặt hàng cụ thể có được quan tâm nhiều hơn hay không nhằm xây dựng chiến lược tiếp thị của tôi.
Điều gì đã khiến người dùng xoá ứng dụng của tôi?
Các nhà phát triển ứng dụng lo ngại rằng người dùng sẽ rời bỏ ứng dụng (người dùng xóa ứng dụng) của họ. Kỹ thuật Khám phá lộ trình ngược có thể là một tài nguyên hữu ích giúp bạn tìm ra nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ ứng dụng. Để bắt đầu, bạn sẽ tạo một đường dẫn ngược mới bằng cách nhấn vào nút “Bắt đầu lại” ở đầu dữ liệu Khám phá lộ trình. Sau đó, bạn sẽ chọn tên sự kiện là "app_remove" làm điểm xuất phát.
Nếu quay lại vài bước, thì bạn có thể bắt đầu thấy những hoạt động có thể đã dẫn đến việc người dùng rời bỏ. Trong trường hợp này, chúng ta có thể thấy rằng khoảng 13% người dùng rời bỏ đã xem một lượt hiển thị quảng cáo trong vòng 2 bước sau khi xoá ứng dụng. Đây là tỷ lệ phần trăm khá lớn, cho biết rằng có thể bạn cần phải tối ưu hoá cách hiển thị quảng cáo để giảm mức tác động tiêu cực đối với người dùng, từ đó làm giảm tỷ lệ người dùng rời bỏ.
Có sự tương đồng thú vị nào giữa các phân khúc dựa trên dữ liệu của tôi không?
Kỹ thuật Chồng chéo phân khúc là một cách tuyệt vời để dễ dàng hình dung cách các phân khúc người dùng tương tác với nhau. Ví dụ: tôi có thể trình bày trực quan người dùng máy tính và người dùng thiết bị di động đã đăng ký nhận bản tin của một trang web. Điều này có thể dễ dàng cho tôi biết phần lớn người đăng ký nhận bản tin đến từ đâu, thay vì chia nhỏ dữ liệu khám phá trong bảng để lấy thông tin này.
Để làm như vậy, trước tiên bạn cần thêm những phân khúc mà bạn muốn phân tích vào ngăn biến. Nhấp vào biểu tượng dấu + để thêm các phân khúc mới (làm như vậy sẽ mở trình tạo phân khúc).
Bạn có thể tạo sự kiện Đăng ký nhận bản tin bằng cách chọn một phân khúc sự kiện rồi chọn sự kiện thích hợp để lọc, trong trường hợp này là “sign_up”
Sau khi xây dựng phân khúc mà bạn muốn tạo hình ảnh trực quan, bạn cần áp dụng các phân khúc đó bằng cách nhấp đúp vào các phân khúc đó để thêm vào ngăn Cài đặt thẻ. Bạn có thể thêm tối đa 3 phân khúc cùng một lúc để tạo hình ảnh về sự chồng chéo của các phân khúc đó thông qua biểu đồ Venn.
Trong ví dụ này, tôi đã thêm các phân khúc cho "Lưu lượng truy cập trên máy tính để bàn", "Lưu lượng truy cập trên thiết bị di động" và "Đăng ký bản tin" để xem phần lớn lượt đăng ký nhận bản tin đến từ đâu.
Như bạn có thể thấy từ cả biểu đồ Venn và hàng 6 của bảng bên dưới, phần lớn lượt đăng ký nhận bản tin đến từ người dùng trên máy tính. Điều này có thể cho thấy trải nghiệm trên thiết bị di động không được điều chỉnh cho phù hợp với mục tiêu này, hoặc có thể có vấn đề về trải nghiệm người dùng khiến người dùng không thể dễ dàng đăng ký nhận bản tin. Đây là một điểm cần ghi nhớ mà tôi có thể xem xét kỹ hơn với các nhóm phát triển và nhóm Trải nghiệm người dùng của mình.
Một tính năng rất hữu ích của kỹ thuật Chồng chéo phân khúc là khả năng tạo một phân khúc mới từ phần chồng chéo. Ví dụ: nếu muốn tạo một phân khúc mới bao gồm lưu lượng truy cập trên máy tính và lượt đăng ký nhận bản tin, tôi có thể nhấp chuột phải vào phần dữ liệu hình ảnh mà tôi quan tâm, trên biểu đồ Venn hoặc thông qua bảng, rồi chọn lựa chọn để tạo một phân khúc.
Thao tác này sẽ mở ra trình tạo phân khúc có các điều kiện được chọn trước dựa trên nhóm phân khúc mà bạn đã chọn. Công cụ này sẽ chỉ định tên mô tả của các điều kiện kết hợp làm tên phân khúc, nhưng bạn có thể thay đổi tên này nếu muốn.
Thậm chí, bạn có thể chọn tạo đối tượng từ phần trùng lặp này bằng cách đánh dấu vào hộp ở góc trên bên phải để có thể chia sẻ đối tượng này với các sản phẩm Google Marketing Platform khác, chẳng hạn như Google Ads, nhằm giúp tăng phạm vi tiếp cận.
Người dùng có hành vi khác nhau tùy thuộc vào thời điểm họ truy cập vào trang web của tôi lần đầu tiên không?
Kỹ thuật khám phá nhóm thuần tập là một công cụ hữu ích để tìm hiểu cách hoạt động của các nhóm người dùng khác nhau trên trang web của bạn, dựa trên thời điểm và cách họ gia nhập nhóm thuần tập. Việc thay đổi chỉ số hoặc phương pháp tính toán những nội dung mà bạn đang phân tích trong dữ liệu khám phá nhóm thuần tập có thể hữu ích hơn nữa.
Khi mở một bản dữ liệu khám phá nhóm thuần tập mới lần đầu tiên trong công cụ Khám phá, bạn sẽ thấy dữ liệu khám phá được tạo cho bạn dựa trên tiêu chí bao gồm cho nhóm thuần tập là first_touch (còn gọi là cách một người dùng đủ điều kiện để được đưa vào nhóm thuần tập – trong trường hợp này là lần đầu tiên họ truy cập vào trang web hoặc ứng dụng đó), tiêu chí trả về của bất kỳ sự kiện nào (có nghĩa là họ đã quay lại và thực hiện hành động bất kỳ trên trang web hoặc ứng dụng của bạn), chỉ số về số người dùng đang hoạt động và cách tính toán chuẩn. Điều này tạo ra dữ liệu khám phá nhóm thuần tập cơ bản cho biết số người dùng mà bạn thu hút họ quay lại trang web của bạn mỗi tuần trong vòng 5 tuần và liệu con số đó có thay đổi hay không, tuỳ thuộc vào thời điểm họ truy cập vào trang web hoặc ứng dụng của bạn lần đầu tiên.
Nếu thay đổi loại chỉ số của dữ liệu khám phá này từ “tổng” thành “mỗi người dùng trong nhóm thuần tập”, thì bạn có thể biết tỷ lệ phần trăm trả về theo tuần. Dữ liệu này có thể hữu ích hơn giá trị tổng của chế độ xem cụ thể này vì dữ liệu này giúp bạn so sánh mỗi nhóm thuần tập với người dùng cũ.
Đối với một trang web thương mại điện tử, bạn cũng có thể thay đổi Giá trị từ chỉ số về Số người dùng đang hoạt động thành chỉ số "Doanh thu từ giao dịch mua hàng" để biết được số người dùng và cả giá trị doanh thu mà mỗi nhóm thuần tập mang lại. Bạn có thể xem đây là giá trị tổng của nhóm thuần tập hoặc mỗi người dùng trong nhóm thuần tập. Trong ví dụ dưới đây, bạn sẽ nhận thấy rằng 2 nhóm thuần tập đầu tiên tạo ra rất ít doanh thu mỗi tuần, nhưng kể từ nhóm thuần tập thứ ba, doanh thu bắt đầu tăng lên.
Nếu thay đổi cách tính toán từ Chuẩn thành Tích luỹ, thì bạn có thể xem mức tác động tổng thể của từng nhóm thuần tập đối với doanh thu của doanh nghiệp.
Trong ví dụ này, dữ liệu cho thấy rằng kể từ khoảng tuần bắt đầu từ ngày 7 tháng 3, hoạt động tiếp thị có vẻ đã được đẩy mạnh để thu hút người dùng có khả năng chuyển đổi cao truy cập vào Google Merchandise Store.
Những nguồn giới thiệu nào đang tạo ra nhiều người dùng có giá trị nhất?
Khi hiểu được thông tin này, nhóm tiếp thị của bạn sẽ biết họ nên chú ý xây dựng mối quan hệ đối tác với những nguồn giới thiệu nào. Trong trường hợp này, giá trị cho biết những người dùng ít có khả năng rời bỏ, có doanh thu toàn thời gian dự kiến cao hơn và giá trị vòng đời (LTV) trước đây cao hơn.
Để xây dựng dữ liệu khám phá này, trước tiên bạn cần cung cấp những chỉ số và phương diện cần thiết để khám phá những thông tin như tỷ lệ người dùng rời bỏ, LTV và doanh thu toàn thời gian. Chúng tôi sẽ sử dụng nguồn và phương tiện làm phương diện. Đối với các chỉ số, chúng tôi sẽ lấy thêm một vài chỉ số khác bằng cách thêm chỉ số từ mục "Vòng đời của người dùng" thông qua biểu tượng dấu + trên mục chỉ số của ngăn biến.
Sau khi áp dụng những chỉ số và phương diện này, bạn sẽ thấy nhiều hàng không có giá trị cho xác suất rời bỏ vì những người dùng đó không đủ điều kiện để lập mô hình dự đoán tỷ lệ người dùng rời bỏ. Bạn có thể tạo một bộ lọc, trong đó xác suất rời bỏ > 0, để loại trừ tất cả người dùng không có xác suất rời bỏ theo tính toán. Sau đó, bạn sẽ có dữ liệu khám phá rõ ràng như sau:
Sau đó, bạn có thể sắp xếp dữ liệu theo xác suất rời bỏ và xem liệu có bất kỳ chiến dịch nào có số lượng người dùng đáng kể và tỷ lệ người dùng rời bỏ dự kiến ở mức thấp hay không. Những chiến dịch đó có khả năng tạo ra nhiều người dùng tương tác hơn so với những chiến dịch có giá trị tỷ lệ người dùng rời bỏ được dự đoán là cao hơn.
Tương tự, bạn có thể xem xét các giao dịch mua theo dự đoán, LTV trước đây và mức độ tương tác dự đoán để xác định giá trị của những người dùng thu nạp được ngoài phiên hoạt động.
Hãy xem ảnh chụp màn hình dưới đây. Trong trường hợp này, có một vài hàng chứa lượt giới thiệu bên ngoài Google đến Google Merchandise Store có ít người dùng, nhưng có tỷ lệ rời bỏ thấp hơn, thời lượng tương tác cao hơn, số giao dịch cao hơn và LTV trung bình ở mức tốt. Những lượt giới thiệu này có vẻ có giá trị đối với cửa hàng, vì vậy, đây là những nguồn giới thiệu mà chúng tôi khuyên nhóm tiếp thị nên sử dụng để củng cố thêm mối quan hệ.