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

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: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:

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...

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:

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:

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...

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!

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)

2. Bộ KPI về kinh doanh (Business KPI)

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”.