Checklists và KPIs mà Product Analyst cần nắm khi ra mắt tính năng mới

Khám phá ngay 9 checklist quan trọng và 2 bộ KPI thiết yếu mà Product Analyst không thể bỏ qua khi ra mắt tính năng mới trên ứng dụng OTT (App OTT) trong bài viết này!

Ra mắt một tính năng mới không chỉ đơn thuần là tạo ra giá trị mà còn là một hành trình đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng của Product Analyst. Từ việc xác định mục tiêu, lập chiến lược KPI, đến phối hợp chặt chẽ với bộ phận Developer & Data để thu thập và phân tích dữ liệu; mọi bước đều đóng vai trò quyết định đến thành công chung. Tất cả điều này nhằm đảm bảo tính năng mới trên App được hoạt động một cách chính xác và tối ưu trải nghiệm của người dùng.

I. 9 checklists quan trọng mà Product Analyst cần nắm

Dưới đây là 9 checklists quan trọng mà team Product Analytics cần đặc biệt lưu ý để đảm bảo hiệu quả của việc ra mắt tính năng mới:

1. Hiểu tổng quan về tính năng (Feature Overview)

Điều đầu tiên trong checklist cần chuẩn bị là nắm rõ Feature Overview - Tổng quan về tính năng. Bạn cần hiểu:

• Tính năng này là gì?
• Tính năng này có vai trò như thế nào đối với doanh nghiệp?
• Tại sao cần ra mắt tính năng này?
• Tính năng này sẽ nằm ở đâu trong tổng thể app/web?
• UI/UX (giao diện & trải nghiệm cho người dùng) như thế nào?
• Tính năng này dự kiến sẽ được ra mắt vào thời gian nào?

Việc nắm bắt những thông tin này giúp người làm analytics hiểu được tổng thể về tính năng, từ đó lên kế hoạch cho việc phân tích dữ liệu phù hợp.

2. Chiến lược KPI cho product / Tính năng (KPI Strategy)

Product Analytics cần chuẩn bị KPI Strategy - Chiến lược KPI cho product / tính năng. Mỗi tính năng sẽ có một nhiệm vụ nhất định và sẽ có rất nhiều chỉ số để đánh giá hoạt động của một tính năng.

Ví dụ:

• Số lượng người dùng
• Thời gian người dùng tương tác

Tuy nhiên, khi hoạch định kế hoạch phát triển và ra mắt tính năng, Product Analytics cần phải:

• Xác định được những chỉ số quan trọng cần đạt được
• Liên kết chặt chẽ KPI của tính năng với KPI chung của doanh nghiệp

Ví dụ: Xác định KPI Strategy khi ra mắt tính năng mới trên ứng dụng xem phim (Mục tiêu tăng mức độ tương tác của người dùng - User Engagement)

Khi ra mắt tính năng mới, Product Analytics sẽ cần đưa ra các KPI cho tính năng mới này và liên kết với KPI về tương tác với người dùng của cả doanh nghiệp, như sau:

• Nếu ra mắt tính năng chơi game trên app để đáp ứng nhu cầu giải trí nói chung của người dùng thay vì chỉ tập trung vào xem phim, thì những KPI của tính năng mới này có thể đặt ra bao gồm: Số người chơi, Thời gian chơi trung bình, Số lượt chơi... Với những chỉ số như số lượng người dùng nạp tiền để chơi game, tổng lượng tiền người chơi nạp vào... có thể là những KPI bổ sung thêm.

• Nếu ra mắt tính năng Livestream, KPI cần theo dõi sẽ là Số người xem Livestream, Tổng số lượng người dùng đang xem cùng lúc (Concurrent Users), Người dùng có tương tác khi xem Livestream hay không, hay họ chỉ nhấp vào xem rồi thoát ra ngay...

3. Lên kế hoạch cho việc phân tích dữ liệu (Analysis planning)

Dựa trên những nhu cầu của doanh nghiệp và những KPI cần đạt được từ bước trên, team Product Analytics sẽ xác định:

• Những dữ liệu cần thu thập
• Những dữ liệu cần phân tích
• Phân tích những dữ liệu đó để làm gì…

Việc phân tích để chứng minh là tính năng mới thực sự hữu ích sẽ giúp doanh nghiệp tránh được tình trạng như:sở hữu lượng lớn dữ liệu nhưng không biết tập trung vào đâu, phân tích để làm gì, dẫn đến lãng phí nguồn lực vì lưu trữ dữ liệu không sử dụng đến...

4. Lập danh sách các yêu cầu về quản trị dữ liệu (Data Governance Request List)

Sau khi có kế hoạch phân tích rõ ràng, việc tiếp theo mà team Product Analytics cần thực hiện là lập danh sách các yêu cầu về quản trị dữ liệu (Data Governance Request List). Khi đã xác định được những dữ liệu cần thu thập, Product Analytics cần làm việc với bên quản trị dữ liệu để liệt kê các yêu cầu về việc thu thập, xử lý, lưu trữ dữ liệu.

Ví dụ: Khi bạn cần dữ liệu từ các bên thứ 3, bạn cần phải liệt kê rõ loại dữ liệu cần thu thập và hành động cụ thể của người dùng. Bên cạnh đó, hoạt động lưu trữ dữ liệu cần đảm bảo:

• Thu thập dữ liệu: Cần dữ liệu gì, khi người dùng thực hiện hành động gì…
• Lưu trữ dữ liệu: Đảm bảo thông tin có thể định danh cá nhân (PII) như email, số điện thoại, tên, địa chỉ... đã được mã hóa để tránh lộ dữ liệu cá nhân.
• Khi chuyển dữ liệu đến bên thứ 3 (gửi email, gửi khảo sát, voucher…) cần đảm bảo không làm lộ thông tin khách hàng.

5. Phối hợp với Product Manager và Developer

Bước tiếp theo, team Product Analytics sẽ “bắt tay” với PM (Product Manager) và team Developer (team lập trình, chủ yếu là team back-end) để chuyển những yêu cầu về kinh doanh thành những yêu cầu về số liệu, dữ liệu và những yêu cầu về kỹ thuật khi lập trình tính năng.

Ví dụ, khi ra mắt tính năng chơi game trên app OTT, người làm phân tích sẽ cần những thông tin như sau:

• Số người vào tab chơi game
• Game họ chơi
• Thời gian chơi game

Từ những yêu cầu về dữ liệu trên, team Product Analytics phải làm việc với team Developer để diễn giải những thông tin họ cần, từ đó team Developer có thể biết được là những thông tin đó đã được ghi nhận trên hệ thống hay chưa, nếu chưa có thì sẽ cần lập trình như thế nào để ghi nhận, liệu có khả thi hay không. Nếu khả thi hoặc đã có thì dữ liệu sẽ được lưu ở đâu, dưới định dạng nào, được lưu trữ trong bao lâu, làm thế nào để team Analytics có thể trích xuất các dữ liệu đó...

Ví dụ, team Developer phản hồi là đã lập trình và ghi nhận hành động người dùng bấm vào tab chơi game, tuy nhiên chưa ghi nhận thời gian chơi game là bao lâu. Vì vậy, khi team Product Analytics yêu cầu thì team Developer phải lập trình để lưu trữ thêm, họ sẽ phản hồi về tính khả thi, thời gian để thực hiện, thời gian để dữ liệu được xử lý và thời gian trả kết quả cho team Analytics... Toàn bộ những thông tin này sẽ phải được trao đổi giữa Product Manager, Product Analytics và team Developer để có sự đồng thuận và phối hợp chặt chẽ.

6. Thử nghiệm ở môi trường Staging (Staging Production & Dashboard)

Trước khi tính năng được chính thức tung ra cho người dùng thì sẽ cần trải qua những giai đoạn thử nghiệm trước. Thông thường việc thử nghiệm tính năng này sẽ được thực hiện ở môi trường Staging, đây là môi trường được thiết lập giống với môi trường thực tế, nhằm đảm bảo kết quả thử nghiệm phản ánh giống với thực tế nhất.

Ở giai đoạn này, team Analytics có thể cùng làm việc với team Developer để:

• Test tính năng
• Test dữ liệu đã được thu thập
• Xây dựng sẵn những Dashboard để theo dõi hoạt động của tính năng mới theo yêu cầu từ các team

7. Lên kế hoạch và thực hiện thử nghiệm (A/B Test Bank & Execution)

Khi ra mắt tính năng mới, sẽ cần có những thử nghiệm để đánh giá mức độ phù hợp với nhu cầu người dùng, bao gồm vị trí hiển thị và thiết kế giao diện. Do đó, team Product sẽ lập kế hoạch thử nghiệm, áp dụng các giao diện khác nhau cho từng nhóm người dùng, hoặc phân chia nhóm thấy và không thấy tính năng mới. Cụ thể:

• Thử nghiệm từ những nhóm người dùng nhỏ, ở những vị trí ít rủi ro, kết quả khả quan sẽ thử nghiệm ở những nhóm lớn hơn, những vị trí đẹp hơn...
• Từ những thử nghiệm, đo lường được hiệu quả của tính năng dựa trên KPI strategy để thấy được là tính năng có mang lại những kết quả như mong đợi của doanh nghiệp hay không.

8. Nhận diện những dấu hiệu bất thường (Anomaly Detection)

Khi ra mắt tính năng mới, có thể sẽ gặp phải lỗi hoặc vấn đề phát sinh. Team Product Analytics có thể chủ động giám sát các chỉ số quan trọng để phát hiện sớm những bất thường trong dữ liệu. Nhờ vậy, các bạn có thể nhận diện vấn đề nhanh chóng, thay vì chỉ phụ thuộc vào phản hồi từ người dùng.

Ví dụ:

• Khi ra mắt tính năng Livestream, nếu dữ liệu cho thấy nhiều người dùng rời khỏi tính năng sau một thời gian ngắn, đó có thể là dấu hiệu bất thường. Nguyên nhân có thể là do lỗi tải trang, video Livestream không kịp tải cho người dùng, lỗi tương thích với thiết bị hoặc hệ điều hành chưa được cập nhật, khiến người dùng không thể xem được. Hoặc vấn đề cũng có thể xuất phát từ pipeline dữ liệu gặp trục trặc, không tải đủ dữ liệu. Việc giám sát dữ liệu thường xuyên và sử dụng các thuật toán để phát hiện bất thường sẽ giúp bạn nhanh chóng nhận diện vấn đề và xử lý kịp thời.

• Nếu lượng truy cập vào tính năng Livestream tăng đột biến, bạn cũng cần kiểm tra xem có dấu hiệu tấn công hay không. Nếu hệ thống bị tấn công, khiến không thể xử lý lượng yêu cầu quá lớn, app có thể bị lỗi hoặc sập, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Nếu team Product có thể phát hiện sớm các vấn đề này, sẽ giúp doanh nghiệp phản ứng kịp thời, giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ trải nghiệm người dùng.

Trên thực tế, trước khi tính năng ra mắt, các công ty thường sẽ có bước thực hiện Pentest (viết tắt của Penetration Test - Kiểm tra xâm nhập). Đây là một bài kiểm tra mô phỏng lại các tình huống tấn công có thể xảy ra, giúp họ xác định những lỗ hổng và xử lý trước. Tuy nhiên, việc giám sát chặt chẽ sau khi ra mắt cũng rất quan trọng để đảm bảo sản phẩm hoạt động ổn định và an toàn.

Ngoài ra, cũng có những bất thường tích cực, chẳng hạn như lượng truy cập vào tính năng Livestream tăng mạnh do một video rất hot. Lúc này, đội ngũ sản phẩm có thể tìm hiểu lý do video đó thu hút sự chú ý, và phối hợp với các bộ phận liên quan để đưa ra những đề xuất nhằm duy trì sự quan tâm và tiếp tục thu hút người xem.

9. Phân tích chuyên sâu về tính năng sau khi tính năng đã ra mắt (In-depth Analysis)

Bước cuối cùng trong checklist khi ra mắt tính năng là Phân tích Chuyên sâu (In-depth Analysis): Đây là giai đoạn phân tích kỹ lưỡng các chỉ số về hoạt động và hiệu quả của tính năng mới sau khi ra mắt. Mục tiêu là hiểu rõ hành vi người dùng và đưa ra những đề xuất phù hợp để điều chỉnh và cải tiến tính năng sao cho hiệu quả hơn.

KPIs không chỉ là con số, mà đây còn là “kim chỉ nam” giúp Product Analyst định hướng chiến lược phát triển và tối ưu hóa Ứng dụng. Việc hiểu rõ các chỉ số cốt lõi sẽ hỗ trợ Product Analyst phân tích số liệu một cách chính xác và đưa ra những đề xuất mang tính đột phá. Dưới đây là hai bộ chỉ số KPIs được áp dụng trong phân tích Ứng dụng xem phim, mời các bạn cùng tìm hiểu!

Bài tập: Khi ra mắt tính năng chơi game, Product Analyst cần đặt KPIs như thế nào? Để trả lời câu hỏi này, mời bạn xem thêm tại đây.

II. Tìm hiểu 2 bộ KPIs được Product Analyst áp dụng trong phân tích ứng dụng xem phim

1. Bộ KPI về tương tác (Engagement)

• Active Users (Số lượng người dùng hoạt động trên App): Tùy thuộc tính chất App mà có thể đo lường số lượng người dùng trong ngày, trong tuần hoặc trong tháng.
• Number of sessions per user (Số lượng lượt truy cập bình quân của mỗi người dùng): Chỉ số này thể hiện mức độ tương tác thường xuyên của người dùng với App.
• Average watch time hoặc Time spend listening / watching: Bình quân người dùng dành bao nhiêu thời gian để xem nội dung.
• Content Completion Rate (Tỉ lệ xem hết nội dung): Nếu tỉ lệ Content Completion Rate cao, điều này có nghĩa là bộ phim trên app hấp dẫn và phù hợp với người dùng.
• Bounce Rate (Tỉ lệ người dùng vào app và thoát ra ngay mà không click hay tương tác): Bounce Rate cao có thể là do app tải quá chậm, nội dung, bố cục app có vấn đề nên không thu hút được người dùng.

2. Bộ KPI về kinh doanh (Business KPI)

• Subscriber (Số lượng người dùng đăng ký): Số lượng người có trả phí, Số người dùng miễn phí, Số lượng người dùng thử...
• Demographic (Đặc điểm về nhân khẩu học): Đặc điểm về nhân khẩu học của người đăng ký như độ tuổi, giới tính, quốc gia, khu vực...
• User Retention Rate (Tỉ lệ giữ chân người dùng): Số lượng người dùng tiếp tục sử dụng app sau một khoảng thời gian nhất định, thường là hàng tháng.
• Churn Rate (Tỉ lệ rời bỏ): Khi Churn Rate cao, nghĩa là người dùng đang có trải nghiệm chưa tốt, có thể là họ không tìm thấy những bộ phim, chương trình truyền hình mà họ thích, hoặc là quá trình xem phim không được suôn sẻ, hoặc là chi phí quá cao... khiến họ không tiếp tục sử dụng nữa.
• Paid Subscriber Growth Rate (Tốc độ tăng của người dùng trả phí): Chỉ số này giúp đánh giá được tiềm năng tăng trưởng app, loại bỏ những yếu tố gây nhiễu từ người dùng miễn phí. Khi số lượng người dùng trả phí tăng trưởng ổn định thì app cũng sẽ có nguồn doanh thu tốt và có tiềm năng để phát triển lâu dài.
• LTV (Lifetime Value - giá trị vòng đời): Chỉ số này cho biết một người dùng sẽ chi tổng cộng bao nhiêu tiền cho app từ khi bắt đầu đến khi họ ngừng sử dụng dịch vụ.

Để hiểu hơn về cách khai thác và phân tích dữ liệu nhằm tối ưu hóa trải nghiệm sản phẩm và ra quyết định chiến lược hiệu quả, mời bạn tìm hiểu thêm ở khoá học “Fundamentals of Product Analytics: Phân tích dữ liệu để tối ưu sản phẩm”.

Đồng hành cùng học viên trong khoá học này là giảng viên Hoàng Minh Dương, hiện anh đang là CEO của AppROI. Anh có bề dày kinh nghiệm triển khai chiến lược Product Marketing cho các doanh nghiệp lớn như Sabeco, HDBank, VUS... Trong khoá học, anh sẽ mang đến những góc nhìn thực tế về cách khai thác dữ liệu để hiểu sâu hành vi người dùng, nâng cao hiệu suất sản phẩm và xây dựng chiến lược Marketing phù hợp trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh.