Phân tích hành vi khách hàng để tối ưu website giúp tăng 55% tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng

0
3

Mình chia sẻ những kinh nghiệm đã triển khai cho dịch vụ đang phụ trách, để lưu lại kỷ niệm trên con đường làm marketing.

Một vài note về case study này:

– Dịch vụ: Bán vé máy bay trực tuyến.

– Mục đích tối ưu: Tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng trên website.

– Kết quả: Sau 6 tháng đơn hàng tăng trưởng 55% so với trước khi tối ưu.

VietAIR là dịch vụ đặt vé máy bay online, tập khách hàng của bên mình khá đặc thù, chủ yếu là đối tượng có nền tảng công nghệ thấp và cần tìm một đại lý hỗ trợ việc đặt vé từ A → Z…

Vào thời điểm mình mới phụ trách, dịch vụ gần như không có sự tăng trưởng, lượng đơn hàng không đổi giữa các tháng suốt hơn 1 năm. Để tìm ra giải pháp, mình tổng hợp tất cả các số liệu để phân tích: ngân sách marketing, doanh thu, sản lượng, tỷ lệ huỷ đơn, tỷ lệ chuyển đổi trên tất cả các kênh (website, fanpage, tổng đài…). Càng nhiều số liệu càng tốt. May mắn là bên mình dữ liệu lại rất nhiều và đầy đủ.

Từ các số liệu có được, mình xây dựng lại phễu chuyển đổi đơn hàng của VietAIR:

Phễu chuyển đổi đơn hàng trên website VietAIR

Phễu chuyển đổi đơn hàng trên website VietAIR

Nhìn vào phễu chuyển đổi, có thể thấy vấn đề rất rõ:

  • Vấn đề 1: Khách hàng vào đến website (bước 1) nhưng chỉ 23% tìm kiếm hành trình muốn mua vé (bước 2).
  • Vấn đề 2: Nếu đã tìm được hành trình muốn mua vé, có khoảng 44% sẽ chuyển đến trang Nhập thông tin đơn hàng (bước 3). Đây là một tỷ lệ có thể chấp nhận được ở thời điểm hiện tại.
  • Vấn đề 3: Báo động đỏ là tỷ lệ đặt vé 11,5% (bước 4). Có thể hình dung là khách hàng đã vào đến trang Nhập thông tin đơn hàng, nhưng họ lại không hoàn tất quá trình đặt vé (Shopping Cart Abandonment — SCA, tỷ lệ khách hàng không hoàn tất giỏ hàng).

Bài toán của mình là cần tăng số lượng đơn hàng, vậy nên cải thiện vấn đề nào? Tăng tỷ lệ khách tra hành trình? Hay tăng tỷ lệ đặt hàng?

Cách làm của mình thường là ưu tiên vấn đề nào có thể giải quyết nhanh nhất trong thời gian ngắn nhất và tác động ngay lập tức đến kết quả . Vì vâỵ mình mổ xẻ nguyên nhân của từng vấn đề để đưa ra các thử nghiệm. Ưu tiên “Fail fast, fail cheap”.

Thử nghiệm 1: Mở rộng phễu khách hàng tiềm năng

Trên lý thuyết mở rộng phễu khách hàng là cách tối ưu phổ biến nhất. Nếu chỉ có 23% khách hàng tìm kiếm hành trình muốn mua vé, vậy số còn lại không muốn tìm hay không thể tìm? Do nhu cầu của khách hàng hay do website khó sử dụng?

Nếu là do nhu cầu của khách hàng, đây là vấn đề khó cải thiện và cần rất nhiều thời gian. Vì vậy mình sẽ tập trung trước vào những gì có thể kiểm soát.

Trước khi chuyển sang marketing, mình có nhiều năm làm Web designer, do đó mình biết VietAIR là một website chưa tối ưu về UX/UI, đặc biệt khu vực tìm kiếm hành trình mua vé không đặt ở vị trí trung tâm, chức năng tìm kiếm chưa thông minh. Mình nghĩ đây có thể là nguyên nhân lớn nhất khiến khách hàng vào và thoát trang vì họ không thể tìm kiếm được hành trình cần mua vé.

Do đó mình đưa ra phương án sẽ cải thiện tính năng tìm kiếm (Search) của website để cải thiện phễu đầu vào của đơn hàng.

Thử nghiệm 2: Đơn giản các bước đặt hàng để tăng tỷ lệ đặt vé

Nếu bạn làm về thương mại điện tử thì nên chú ý đến chỉ số Shopping Cart Abandonment — SCA, tỷ lệ khách hàng không hoàn tất giỏ hàng.

Với bên mình thì phân tích nguyên nhân phần này không khó, lí do là UX/UI của trang đặt hàng quá khủng khiếp, nhiều trường thông tin, rối mắt và không tối ưu cho mobile (toàn những lỗi cơ bản). Mình có minh hoạ bên dưới:

Giao diện trang đặt hàng khi chưa chỉnh sửa

Giao diện trang đặt hàng khi chưa chỉnh sửa

Hiện tại bên mình đã thay đổi trang đặt hàng chỉ yêu cầu thông tin bắt buộc là tên và số điện thoại, để loại bỏ tâm lý ngần ngại của khách hàng. Ngoài ra bên mình có sử dụng một số thủ thuật nhỏ như mặc định tên khách hàng đầu tiên sẽ tự động input vào phần thông tin liên hệ, hay tự động lưu thông tin liên hệ để khách không cần nhập từ các lần mua hàng sau… Với giao diện mới này, khách hàng bên mình không mất đến 2 phút để hoàn tất một đơn hàng. Tiết lộ nhanh là tỷ lệ hoàn thành đơn hàng đã cải thiện đáng kể từ sau khi tối ưu trang đặt hàng này.

Giao diện trang đặt hàng sau khi tối ưu

Giao diện trang đặt hàng sau khi tối ưu

Thử nghiệm 3: Tìm mọi cách để có được khách hàng

Nếu chỉ “vợt” khách hàng là những người chắc chắn mua hàng thì tập khách sẽ không đủ lớn, bạn cần “vợt” cả những người chưa biết có mua hàng hay không. Với VietAIR, có một lượng lớn traffic vào website và thoát trang, mình muốn “vợt” tập khách hàng này. Bọn mình phân tích số liệu trên Google Analytics, biết rằng khách thường thoát trang sau khoảng 60s, giả định có thể họ không được thoả mãn nhu cầu hoạc gặp khó khăn khi sử dụng website, vì vậy nhóm mình test một thử nghiệm nhỏ là bổ sung popup Để lại yêu cầu tư vấn.

Thực ra trên website, chúng mình đã “rải” công cụ giao tiếp ở khắp nơi (hotline, live chat…) nhưng vì lí do gì đó khách hàng vẫn không dùng, vì vậy mình tính toán thời gian để popup xuất hiện đúng vào thời điểm họ đang cần “kêu cứu”.

Ban đầu bọn mình để sau 30s từ thời điểm khách truy cập, popup sẽ xuất hiện hỏi khách hàng có cần hỗ trợ gì không?

Popup để lại yêu cầu tư vấn

Khách hàng chỉ cần nhập thông tin lần đầu tiên, từ các lần truy cập sau hệ thống tự động lưu. Hệ thống bên mình cũng tự “bắt” được thông tin hành trình mua vé khách hàng đã tìm kiếm và đẩy dữ liệu về cho nhân viên tư vấn. Sau 5 phút nhân viên tư vấn sẽ liên hệ với khách hàng để hỗ trợ họ. Ngay hôm đầu tiên golive popup, bọn mình đã thu được rất nhiều leads. Hiện tại trung bình một ngày có khoảng 50–70 leads gửi qua popup. Đây đều được coi là Qualified Leads.

Tuy nhiên lần thử nghiệm popup này cũng để lại cho bọn mình một bài học. Sau khoảng vài ngày thử nghiệm, mình nhận thấy lượng đơn hàng đặt tự nhiên (khách hàng tự book trên website) có dấu hiệu giảm. Ban đầu nhóm mình nghĩ nguyên nhân có thể do đối thủ khuyến mại, thị trường giảm, hoạc quảng cáo gặp trục trặc… Nhưng sau khi phân tích kỹ thì các vấn đề đó không phải nguyên nhân và bọn mình nhận ra chính popup Để lại yêu cầu tư vấn đã làm lượng đơn hàng book tự nhiên giảm xuống.

Nhóm mình giả định nguyên nhân là do popup xuất hiện quá sớm (30s) và quá liên tục, khiến cho khách hàng “lười”, thay vì tự đặt vé thì họ lại nhấn nút Gửi yêu cầu tư vấn. Từ mong muốn ban đầu là vừa tăng đơn hàng, vừa tăng leads thì giờ đây bọn mình lại chỉ có leads và bị giảm đơn hàng, và còn phát sinh nhân lực xử lý leads, hơn nữa đơn hàng chuyển thành leads sẽ có độ trễ khi xử lý, khiến khách hàng có thêm thời gian cân nhắc, và thực tế nhiều leads khi nhân viên tư vấn gọi lại thì khách lại báo huỷ đơn.

Sau khi tính toán lại, chúng mình thử nghiệm tiếp một thay đổi: Tăng thời gian xuất hiện popup từ 30s thành 50s, giới hạn số lần xuất hiện… Ngoài ra nếu khách hàng đang ở trang Đặt hàng thì thời gian xuất hiện popup sẽ lâu hơn, đảm bảo đủ thời gian để khách hàng tự hoàn tất quá trình đặt vé. Kết quả là lượng mã đặt đã tăng trở lại, lượng leads giảm đi nhưng vẫn chất lượng. Đấy chính là kết quả mà nhóm mình mong đợi.

Không có phân tích nào chắc chắn chính xác, không có thử nghiệm nào đảm bảo là đúng, nhưng không thử thì càng không biết là sai hay đúng. Kinh nghiệm của mình là hãy phân tích kỹ và cứ thử, nhưng đừng test nhiều thử nghiệm cùng lúc vì bạn sẽ khó phân tích hiệu quả đến từ thử nghiệm nào. Ngoài ra cần theo dõi số liệu liên tục trong thời gian thử, nếu thấy có biến (tăng hoạc giảm bất thường), đừng ngại mổ xẻ sâu hơn nữa, và nếu thực sự thử nghiệm là sai, hãy sửa sai ngay.

Biết marketing là lợi thế nhưng hiểu khách hàng mới là quan trọng nhất. Muốn bán được hàng trước hết phải hiểu khách hàng. Đặt mình ở góc nhìn của khách hàng, mọi phân tích và thử nghiệm sẽ đi đúng hướng.

Luyến Triệu — Sale & Marketing Manager. Các bạn có thể đọc thêm các bài viết của mình tại: https://medium.com/@luyentt

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here