Cách sử dụng Hotjar để phân tích hành vi người dùng

Giá trị của Hotjar không nằm ở việc thu thập thật nhiều lượt nhấp hoặc xem thật nhiều bản ghi. Công cụ chỉ tạo ra insight hữu ích khi được sử dụng để trả lời một câu hỏi cụ thể, chẳng hạn người dùng có nhìn thấy nút kêu gọi hành động hay không, họ gặp trở ngại ở bước nào hoặc điều gì khiến họ rời khỏi trang.

Một quy trình phân tích hiệu quả thường đi theo trình tự:

1.    Xác định trang và vấn đề cần nghiên cứu

2.    Kiểm tra việc thu thập dữ liệu

3.    Dùng heatmap để phát hiện mẫu hành vi

4.    Dùng bản ghi để quan sát nguyên nhân và bối cảnh

5.    Dùng khảo sát để thu thập lời giải thích từ người dùng

6.    Tổng hợp bằng chứng và ưu tiên thay đổi

7.    Đo lường lại sau khi triển khai

Chuẩn bị Hotjar trước khi phân tích

Xác định câu hỏi nghiên cứu

Không nên bắt đầu bằng câu hỏi quá rộng như “Người dùng đang làm gì trên website?”. Hãy chuyển vấn đề kinh doanh thành một câu hỏi hành vi có thể kiểm chứng.

Ví dụ:

·         Người dùng có cuộn đến phần bảng giá hay không

·         Nút đăng ký có được chú ý và nhấp vào không

·         Người dùng thường rời khỏi biểu mẫu ở bước nào

·         Có thành phần nào trông giống nút bấm nhưng không thể nhấp không

·         Người dùng di động có gặp khó khăn khác người dùng máy tính không

Câu hỏi càng cụ thể, việc chọn trang, bộ lọc và loại dữ liệu càng chính xác.

Cài mã theo dõi

Hotjar chỉ thu thập dữ liệu trên những trang có Tracking Code. Mã có thể được cài trực tiếp vào phần

của website, thông qua trình quản lý thẻ hoặc bằng tích hợp dành cho nền tảng quản trị nội dung.

Sau khi cài, cần xác minh ít nhất ba yếu tố:

·         Tracking Code đã được nhận diện

·         Session capture đang được bật

·         Mã xuất hiện trên toàn bộ các trang thuộc hành trình cần phân tích

Khi mã theo dõi được cài đặt và session capture hoạt động, Recordings bắt đầu thu thập dữ liệu trên các trang có mã mà không cần khởi động thủ công từng bản ghi. Heatmap cũng sử dụng dữ liệu phiên được thu thập trên những trang này.

Với ứng dụng một trang, website thay đổi URL động hoặc hành trình có nhiều tên miền phụ, cần kiểm tra riêng cơ chế điều hướng và kích hoạt. Nếu mã chỉ xuất hiện ở một phần hành trình, Hotjar có thể kết thúc phiên khi người dùng chuyển sang trang không chứa mã.

Loại trừ dữ liệu không đại diện

Dữ liệu từ nhân viên, lập trình viên, đơn vị kiểm thử hoặc môi trường staging có thể làm sai lệch mẫu hành vi. Vì vậy, trước khi phân tích nên:

·         Chặn IP nội bộ khi phù hợp

·         Không thu thập trên môi trường thử nghiệm

·         Tách dữ liệu giữa desktop, tablet và mobile

·         Phân đoạn người dùng mới và người dùng quay lại

·         Phân đoạn theo trang vào, nguồn truy cập hoặc sự kiện quan trọng

Hotjar không thay thế công cụ phân tích định lượng. Các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, lượng truy cập và tỷ lệ hoàn thành nên được xác định trong nền tảng analytics; Hotjar được dùng để giải thích hành vi phía sau các con số đó.

Phân tích heatmap để tìm mẫu hành vi

Heatmap tổng hợp nhiều phiên thành một lớp trực quan trên giao diện trang. Thay vì xem từng người dùng, bạn có thể nhanh chóng nhận diện khu vực nhận được nhiều tương tác, nội dung bị bỏ qua và mức độ người dùng cuộn xuống trang.

Hotjar hỗ trợ nhiều dạng heatmap, gồm bản đồ nhấp hoặc chạm, di chuyển chuột, cuộn trang, mức độ tương tác và rage click. Mỗi dạng trả lời một câu hỏi khác nhau nên không thể thay thế cho nhau.

Click map và tap map

Click map trên desktop và tap map trên thiết bị cảm ứng cho biết những vị trí người dùng cố gắng tương tác.

Khi đọc loại bản đồ này, hãy tìm:

·         Nút quan trọng có nhận được lượt nhấp tương xứng không

·         Thành phần không thể tương tác có bị nhấp nhiều không

·         Liên kết phụ có lấn át hành động chính không

·         Người dùng có nhấp nhầm vào khoảng trống hoặc hình ảnh không

·         Vị trí nhấp có khác nhau giữa desktop và mobile không

Một hình ảnh bị nhấp nhiều dù không có liên kết thường cho thấy người dùng kỳ vọng nó có thể mở rộng hoặc dẫn sang nội dung khác. Đây không tự động là lỗi thiết kế, nhưng là tín hiệu cần được xác minh bằng bản ghi.

Ngược lại, một nút có ít lượt nhấp chưa chắc do nội dung kêu gọi hành động yếu. Nút có thể nằm quá sâu, bị một lớp giao diện che khuất hoặc chỉ xuất hiện sau khi người dùng đã gặp trở ngại ở phần trước.

Scroll map

Scroll map cho biết tỷ lệ người dùng tiếp cận từng độ sâu của trang. Màu sắc thường thay đổi khi số người xem giảm dần từ đầu xuống cuối trang.

Scroll map đặc biệt hữu ích để đánh giá:

·         Bao nhiêu người nhìn thấy đề xuất giá trị chính

·         Bảng giá hoặc biểu mẫu có nằm quá sâu không

·         Điểm giảm mạnh xuất hiện sau phần nội dung nào

·         Nội dung quan trọng có được đặt dưới vùng ít người tiếp cận không

·         Trang có tạo cảm giác kết thúc giả hay không

Không nên kết luận rằng người dùng không quan tâm chỉ vì họ không cuộn sâu. Họ có thể đã tìm thấy thông tin cần thiết ở phía trên, nhấp sang trang khác hoặc không nhận ra bên dưới vẫn còn nội dung. Cần đối chiếu scroll map với click map và recordings.

Move map

Move map thể hiện vị trí con trỏ chuột di chuyển hoặc dừng lại. Dữ liệu này có thể gợi ý khu vực người dùng đang chú ý, nhưng con trỏ không phải lúc nào cũng trùng với hướng nhìn.

Do đó, move map phù hợp để hình thành giả thuyết hơn là chứng minh chắc chắn rằng người dùng đã đọc một nội dung. Không nên dùng nó như dữ liệu eye-tracking.

So sánh các phân khúc

Một heatmap tổng hợp toàn bộ lưu lượng có thể che khuất khác biệt quan trọng. Nên tạo các góc nhìn riêng theo:

·         Thiết bị

·         Trang vào

·         Nguồn truy cập

·         Người dùng mới hoặc quay lại

·         Quốc gia hoặc thị trường

·         Phiên có chuyển đổi và không chuyển đổi

·         Phiên có sự kiện cụ thể

Hotjar cho phép áp dụng bộ lọc vào dữ liệu heatmap rồi lưu góc nhìn đã lọc. Việc phân đoạn giúp tránh kết luận từ một mẫu người dùng không đồng nhất.

Sử dụng bản ghi phiên để hiểu bối cảnh

Heatmap cho biết nơi có dấu hiệu bất thường; recordings cho thấy chuỗi hành động dẫn đến dấu hiệu đó.

Hotjar không ghi lại một video màn hình theo nghĩa truyền thống. Công cụ thu thập dữ liệu về thay đổi trên trang và tương tác của người dùng, sau đó tái dựng phiên để phát lại. Vì vậy, bản ghi có thể chịu ảnh hưởng bởi nội dung động, iframe, CSS hoặc các thành phần mà công cụ không truy cập được.

Chọn bản ghi có mục tiêu

Xem ngẫu nhiên hàng chục bản ghi thường tiêu tốn thời gian nhưng không tạo ra kết luận đáng tin cậy. Hãy lọc bản ghi theo câu hỏi nghiên cứu.

Ví dụ:

·         Phiên truy cập trang thanh toán nhưng không hoàn tất

·         Phiên có rage click

·         Phiên có nhiều lần quay lại cùng một bước

·         Phiên trên thiết bị di động có thời lượng dài bất thường

·         Phiên đi qua một URL hoặc sự kiện cụ thể

·         Phiên có phản hồi khảo sát tiêu cực

Nên bắt đầu bằng một nhóm phiên tương đối đồng nhất. Khi thấy một hành vi lặp lại, hãy kiểm tra ở nhóm khác để xác định đó là vấn đề phổ biến hay chỉ xuất hiện trong một điều kiện nhất định.

Quan sát tín hiệu ma sát

Khi xem recordings, cần chú ý cả hành động và trình tự hành động.

Các tín hiệu thường gặp gồm:

·         Rage click: nhấp liên tục trong thời gian ngắn

·         U-turn: chuyển sang trang khác rồi nhanh chóng quay lại

·         Di chuyển con trỏ thiếu định hướng

·         Cuộn lên xuống lặp lại

·         Dừng lâu trước một trường hoặc nút

·         Nhấp nhiều lần vào thành phần không phản hồi

·         Bỏ dở biểu mẫu

·         Phóng to hoặc cuộn ngang trên thiết bị di động

·         Quay lại nội dung trước để tìm thông tin

Một tín hiệu riêng lẻ không đủ để kết luận. Chẳng hạn, thời gian dừng lâu có thể phản ánh sự bối rối nhưng cũng có thể do người dùng đang đọc kỹ hoặc tạm rời thiết bị.

Ghi nhận insight có cấu trúc

Mỗi quan sát nên được ghi lại theo một mẫu thống nhất:

·         Trang hoặc bước xảy ra

·         Phân khúc người dùng

·         Hành vi quan sát được

·         Vấn đề có thể tồn tại

·         Bằng chứng liên quan

·         Mức độ ảnh hưởng

·         Giả thuyết cải thiện

Ví dụ:

“Trong 8 trên 12 phiên mobile không hoàn thành thanh toán, người dùng nhấp nhiều lần vào mã giảm giá trước khi quay lại giỏ hàng. Trường mã giảm giá có thể đang thu hút sự chú ý quá sớm hoặc không giải thích rõ điều kiện áp dụng.”

Cách ghi này tách dữ kiện khỏi suy đoán. “Người dùng nhấp nhiều lần” là quan sát; “trường mã giảm giá gây mất tập trung” mới là giả thuyết cần kiểm chứng.

Lưu và chia sẻ bằng chứng

Hotjar cho phép tạo clip từ một đoạn trong recording và dùng Highlights để lưu các đoạn quan trọng, nhóm chúng thành bộ sưu tập rồi chia sẻ với đội ngũ. Cách làm này hiệu quả hơn việc gửi toàn bộ bản ghi dài vì người nhận có thể xem đúng khoảnh khắc liên quan đến kết luận.

Thu thập phản hồi để hiểu nguyên nhân

Dữ liệu quan sát trả lời người dùng đã làm gì, nhưng không phải lúc nào cũng giải thích được động cơ, kỳ vọng hoặc lý do họ dừng lại. Surveys bổ sung phần “tại sao” bằng phản hồi trực tiếp.

Từ ngày 17 tháng 9 năm 2024, công cụ Feedback cũ của Hotjar đã được chuyển vào Surveys. Vì vậy, tùy giao diện tài khoản và tài liệu đang tham khảo, các chức năng phản hồi có thể được trình bày chung trong khu vực Surveys.

Đặt câu hỏi theo bối cảnh

Một khảo sát hiệu quả chỉ nên hỏi điều người dùng có khả năng trả lời chính xác tại thời điểm đó.

Ví dụ trên trang sản phẩm:

·         Thông tin nào còn thiếu để bạn đưa ra quyết định

·         Bạn có tìm thấy điều mình cần không

·         Điều gì khiến bạn chưa tiếp tục

Ví dụ sau khi hoàn thành tác vụ:

·         Phần nào của quá trình khó thực hiện nhất

·         Bạn đánh giá trải nghiệm này như thế nào

·         Có điều gì suýt khiến bạn bỏ cuộc không

Ví dụ khi người dùng chuẩn bị rời trang:

·         Lý do chính khiến bạn chưa đăng ký là gì

·         Điều gì ngăn bạn hoàn tất giao dịch hôm nay

Tránh các câu hỏi dẫn dắt như “Bạn có đồng ý rằng quy trình thanh toán rất dễ sử dụng không?”. Cách hỏi này áp đặt giả định và làm giảm giá trị của phản hồi.

Chọn đúng hình thức khảo sát

Hotjar hỗ trợ nhiều cách hiển thị khảo sát, chẳng hạn popover, nút mở khảo sát, khảo sát nhúng, toàn màn hình hoặc liên kết ngoài. Hình thức nên được chọn theo mục tiêu:

·         Popover phù hợp với câu hỏi ngắn trong lúc người dùng đang trải nghiệm

·         Button survey cho phép người dùng chủ động mở phản hồi

·         Embedded survey phù hợp khi câu hỏi cần xuất hiện tại một vị trí cụ thể

·         Full-screen survey phù hợp với luồng khảo sát chuyên biệt

·         External link phù hợp khi cần gửi khảo sát qua kênh khác

Không nên hiển thị khảo sát ngay khi người dùng vừa vào trang nếu câu hỏi yêu cầu họ đánh giá toàn bộ trải nghiệm. Hãy đặt điều kiện theo URL, thiết bị, thời gian, hành vi hoặc sự kiện để câu hỏi xuất hiện đúng lúc.

Kết nối câu trả lời với hành vi

Khi một phản hồi đủ điều kiện được liên kết với recording, bạn có thể xem cả điều người dùng nói và những gì họ đã trải qua trong cùng phiên. Cách đối chiếu này giúp kiểm tra liệu lời giải thích có phù hợp với hành vi quan sát hay không.

Hotjar hỗ trợ kết nối phản hồi khảo sát với recording liên quan đối với các dạng khảo sát trên website, nhưng phản hồi từ External Link Survey không thể được kết nối theo cách này.

Kết hợp ba nguồn dữ liệu thành insight

Heatmap, recordings và surveys không nên được phân tích như ba báo cáo riêng biệt. Chúng tạo thành một chuỗi bằng chứng.

Bắt đầu từ dấu hiệu tổng thể

Giả sử scroll map cho thấy tỷ lệ tiếp cận giảm mạnh trước phần bảng giá. Đây mới là dấu hiệu, chưa phải nguyên nhân.

Tiếp theo, recordings có thể cho thấy:

·         Người dùng dừng ở một phần nội dung dài

·         Họ nhấp vào một thành phần giống liên kết nhưng không phản hồi

·         Họ chuyển sang menu để tìm bảng giá

·         Trên mobile, một khối nội dung chiếm quá nhiều chiều cao

Sau đó, khảo sát có thể ghi nhận:

·         “Tôi không tìm thấy giá”

·         “Trang có quá nhiều thông tin”

·         “Tôi không biết gói nào phù hợp”

Khi cả ba nguồn cùng chỉ về một vấn đề, độ tin cậy của insight cao hơn so với kết luận từ một heatmap đơn lẻ.

Phân biệt quan sát, diễn giải và đề xuất

Một insight nên được trình bày thành bốn lớp:

1.    Quan sát: Điều gì thực sự xuất hiện trong dữ liệu

2.    Mẫu hành vi: Hành vi lặp lại ở bao nhiêu nguồn hoặc phân khúc

3.    Giả thuyết: Nguyên nhân có khả năng giải thích mẫu hành vi

4.    Đề xuất: Thay đổi nhỏ nhất có thể kiểm chứng giả thuyết

Ví dụ:

·         Quan sát: 38% người dùng trong mẫu heatmap tiếp cận phần bảng giá

·         Mẫu hành vi: Nhiều recording cho thấy người dùng mở menu để tìm giá trước khi cuộn đến phần này

·         Giả thuyết: Vị trí bảng giá không phù hợp với thời điểm người dùng cần thông tin

·         Đề xuất: Đưa liên kết “Xem bảng giá” lên vùng đầu trang và đo tỷ lệ truy cập bảng giá

Con số trong ví dụ phải lấy từ dữ liệu thực tế của website, không nên dùng một ngưỡng chung làm chuẩn cho mọi trang.

Ưu tiên vấn đề

Không phải mọi điểm bất thường đều đáng sửa ngay. Có thể chấm điểm từng insight theo ba tiêu chí:

·         Tần suất: Vấn đề xuất hiện ở bao nhiêu phiên hoặc phản hồi

·         Mức độ nghiêm trọng: Vấn đề cản trở tác vụ đến đâu

·         Tầm quan trọng kinh doanh: Vấn đề có ảnh hưởng tới hành động chính không

Một lỗi xuất hiện ít nhưng ngăn người dùng thanh toán có thể được ưu tiên cao hơn một lỗi xuất hiện thường xuyên ở nội dung phụ.

Đo lường sau khi cải thiện

Hotjar giúp phát hiện và giải thích vấn đề, nhưng không tự chứng minh rằng một thay đổi đã cải thiện kết quả kinh doanh. Sau khi triển khai, cần đo lại bằng cả dữ liệu định lượng và định tính.

Quy trình kiểm tra nên gồm:

1.    Lưu bằng chứng trước khi thay đổi

2.    Ghi rõ giả thuyết và chỉ số kỳ vọng

3.    Triển khai thay đổi

4.    Chờ thu thập đủ dữ liệu trong điều kiện tương đương

5.    So sánh tỷ lệ chuyển đổi hoặc tỷ lệ hoàn thành

6.    Kiểm tra heatmap và recordings mới

7.    Thu thập phản hồi sau thay đổi

Cần tránh so sánh hai giai đoạn có nguồn truy cập, chiến dịch, thiết bị hoặc mùa vụ quá khác nhau. Nếu lượng truy cập đủ lớn và thay đổi có ảnh hưởng đáng kể, thử nghiệm A/B sẽ cung cấp bằng chứng mạnh hơn so với so sánh trước–sau đơn giản.

Một thay đổi được xem là thành công khi đồng thời cải thiện chỉ số mục tiêu và giảm hành vi ma sát. Ví dụ, nút mới có thể nhận nhiều lượt nhấp hơn nhưng không làm tăng số người hoàn thành tác vụ; trong trường hợp đó, vấn đề có thể chỉ được chuyển sang bước tiếp theo.

Bảo vệ quyền riêng tư và tránh sai lệch

Không thu thập dữ liệu nhạy cảm

Hotjar mặc định che dữ liệu gõ phím trong các trường nhập và thực hiện việc che dữ liệu ở phía trình duyệt trước khi dữ liệu được gửi tới máy chủ. Công cụ cũng hỗ trợ che văn bản, hình ảnh, video, phần tử cụ thể hoặc toàn bộ trang.

Dù có cơ chế mặc định, chủ website vẫn chịu trách nhiệm xác định:

·         Trang nào không nên ghi lại

·         Thành phần nào chứa dữ liệu nhạy cảm

·         Cơ sở pháp lý cho việc thu thập

·         Cách thông báo trong chính sách quyền riêng tư

·         Trường hợp nào cần sự đồng ý của người dùng

·         Thời gian lưu giữ và quyền truy cập nội bộ

Hotjar đóng vai trò bên xử lý dữ liệu đối với dữ liệu được thu thập thay mặt khách hàng, còn tổ chức sử dụng Hotjar là bên kiểm soát dữ liệu.

Không xem một phiên như đại diện cho mọi người

Một recording gây ấn tượng mạnh có thể chỉ là trường hợp cá biệt. Trước khi đưa ra quyết định, cần kiểm tra:

·         Hành vi có lặp lại không

·         Có xuất hiện ở nhiều thiết bị không

·         Có liên quan tới một trình duyệt cụ thể không

·         Có xảy ra ở người dùng mục tiêu không

·         Có được hỗ trợ bởi dữ liệu định lượng hoặc phản hồi không

Không nhầm tương quan với nguyên nhân

Nếu người dùng rời trang sau khi gặp một thành phần, chưa thể khẳng định thành phần đó khiến họ rời đi. Cần xem trình tự hành vi, kiểm tra nhiều phiên và thu thập phản hồi trước khi chuyển quan sát thành kết luận.

Không phân tích khi thiếu mục tiêu

Xem heatmap và recordings mà không có câu hỏi nghiên cứu dễ dẫn đến “săn lỗi” ngẫu nhiên. Cách làm hiệu quả hơn là bắt đầu từ một điểm giảm trong phễu, một chỉ số bất thường hoặc một giả thuyết cụ thể.

Hotjar phát huy giá trị lớn nhất khi được dùng như một hệ thống điều tra hành vi, không phải một bộ sưu tập hình ảnh trực quan. Heatmap giúp xác định nơi cần chú ý, recordings làm rõ quá trình người dùng gặp vấn đề và surveys cung cấp lời giải thích từ chính người dùng.

Quy trình đáng tin cậy luôn bắt đầu bằng câu hỏi cụ thể, phân tích dữ liệu theo phân khúc, tách quan sát khỏi giả thuyết và kết thúc bằng một thay đổi có thể đo lường. Khi được kết hợp với dữ liệu chuyển đổi và thử nghiệm, Hotjar giúp đội ngũ chuyển từ phỏng đoán sang quyết định dựa trên bằng chứng.