Đã có rất nhiều lý do được đưa ra để giải thích sự suy sụp của phong trào dotcom, mô phỏng theo những phân tích tài chính của các mô hình kinh tế, hay theo kiểu đầu tư càng mạo hiểm thì lợi nhuận càng cao.
Kiểu giải thích chung chung, cũ rích như vậy của các nhà kinh tế không chỉ ra được nguyên nhân và tác động thực sự của vấn đề. Trong khi trên thực tế, những dự án kinh doanh quá đơn sơ mới chính là nguyên nhân gây nên sự thất bại của các công ty đầy tham vọng.
Một hệ thống phân tích dữ liệu trên mạng là một yếu tố không thể thiếu đối với bất cứ một doanh nghiệp thông tin nào.
Nhiều công ty dotcom thành công như Yahoo, Amazon và Ebay, đang tiếp tục kinh doanh, vẫn với phương châm "Cứ đầu tư, sẽ có khách hàng" của họ.
Cũng làm theo chiến lược "Cứ đầu tư..." tương tự, tạI sao một số công ty lại thất bại, còn một số khác thì thành công? Về thực chất, các công ty đã thất bại bởi họ không phát triển một hệ thống đo lường mới, theo bản chất cốt lõi của thương mại điện tử, và nó khác một cách căn bản so với kiểu phân tích dữ liệu tài chính truyền thống.
Chỉ có rất ít các công ty hiểu rằng Internet không chỉ đơn giản là một "kênh" kinh doanh; mà nó phải được coi là một họat động kinh doanh độc lập. Và những lĩnh vực kinh doanh không truyền thống như vậy đòi hỏi phải được quản lý bằng một hệ thống đo lường hoàn tòan mới. Trong bài viết này, tôi không định đưa ra các công cụ đo lường cho ngành thương mại điện tử, tôi cũng không đưa ra "bí quyết" cho cuộc cạnh tranh trên Internet.
Tôi sẽ trình bày về một nền tảng cơ sở để tạo ra phương pháp đo lường, phân tích, đánh giá phù hợp nhất đối vớI các hoạt động kinh doanh trên mạng, và làm thế nào để thể hiện các phương pháp đó dưới dạng dễ hiểu, dễ thựchành nhất. Và sau chót, nền tảng này sẽ mang lại cho bạn những lợi ích sau:
* Phát hiện nhanh chóng những vấn đề trên trang web.
* Hiểu được các nhân tố cơ bản trên site.
* Hiểu mối quan hệ giữa đơn vị sản phẩm, doanh thu và lợi nhuận, đồng thời hiểu cách để điều chuyển các nhân tố này.
Phương pháp đo lường truyền thống và trên mạng
Phương pháp đo lường truyền thống theo lỗ và lãi (P&L) không thể tạo nên được một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi của khách hàng. Những phương pháp đánh giá như vậy chỉ dựa vào các giao dịch đã thực hiện, được tổng hợp tại thời điểm diễn ra mua bán.
Ngược lại, các phương pháp cho thương mại điện tử (từ đây sẽ được gọi là e-metrics - hay các phương pháp đo lường, phân tích các dữ liệu thu thập từ mạng) tạo ra cơ hội để đánh giá tất cả những gì liên quan đến hành vi của khách hàng trước khi họ chính thức mua hàng.
Sự hấp dẫn của các dữ liệu trên mạng chính là nó có thể lưu giữ được từng động tác click chuột, từng hình ảnh khách hàng đã xem. Các dữ liệu này sẽ tạo nên một bức tranh hoàn chỉnh về các hành vi dẫn đến việc mua hàng của khách hàng (hay quan trọng hơn, những hành vi dẫn đến việc không mua hàng).
Trong thời kỳ bùng nổ dotcom, một vài từ lóng của emetrics đã trở thành thuật ngữ phân tích: page leakage (trang làm "mất khách"), sự phản đối, tính hấp dẫn, tốc độ, sự hủy bỏ giỏ hàng, độ hội tụ,... và có lẽ điều hấp dẫn nhất trong các nhân tố trên chính là hướng phân tích (khả năng tìm thấy "yếu tố quyết định dẫn đến việc mua hàng").
Những khái niệm trên rất thú vị và mới mẻ, nhưng chúng nặng về tính lý thuyết hàn lâm bởi chúng dựa trên một chuỗi các câu chuyện giả tưởng.
Để có một quyết định khả thi, phương pháp hiệu quả nhất là trung gian giữa phương pháp đo đếm P&L (vốn khá mơ hồ và khó tích hợp hòan chỉnh) và phương pháp hàn lâm mà tôi đã miêu tả (phương pháp này khá thú vị nhưng không phải dễ kích hoạt).
Holy Grail là một tập hợp các e-metrics có thể kích hoạt và định lượng, trong đó ghi nhận các kiểu hành vi và liên kết chúng với các chỉ số kinh doanh quan trọng như số hàng tiêu thụ, doanh thu và lợi nhuận.
Trên lý tưởng, các dữ liệu như vậy phải được phục vụ cho cả việc quản lý và nghiên cứu phát triển, và việc ứng dụng công cụ báo cáo linh hoạt phải phù hợp với cả các những chuyên viên kỹ thuật lẫn những người không chuyên. Việc quản lý tòan bộ quá trình này đòi hỏi phải là một nhân viên thực sự giàu kinh nghiệm, có tầm nhìn chiến lược sâu rộng.
Điểm khởi đầu
Những câu hỏi mà chúng ta muốn biết về khách hàng trên web rất đa dạng. Bước đầu tiên là phải xây dựng một hệ thống công cụ phân tích hòan chỉnh, trong đó liệt kê các dạng phân tích cần tiến hành. Mỗi dạng phân tích phảI riêng biệt, hầu hết các câu hỏi sẽ được hình thành trong ma trận two-by-two (xem hình 1). Tôi sẽ giải thích mỗI phần của ma trận một cách chi tiết hơn.
E-metrics về chất lượng
Những phương pháp đo lường lưu lượng (trên mạng) cơ bản này thường được thực hiện trong ngắn hạn và đòi hỏI độ tích hợp thấp. Chúng chỉ dựa vào các dữ liệu về hành vi trên mạng và tập hợp vào một hệ thống dữ liệu có sẵn. Yêu cầu tối thiểu là các dữ liệu này phải được tập hợp theo tuần, nhưng khi cần thiết cũng phải thu thập được ngay khi dự án kinh doanh cần đến. Những ví dụ cụ thể là:
Lưu lượng (traffic) giữa các trang và từng nhóm trang: những dữ liệu sơ bộ về lưu lượng luân chuyển giữa các trang web được biểu hiện bằng số clicks, số lượt truy nhập, số người truy nhập...
Tỷ lệ % để mất khách hàng (Page leakage percentage): đây là tỷ lệ % số người truy cập đến một trang web và dừng lại tại đó, không tiếp tục xem sang các trang được link khác, trên tổng số người truy cập vào trang web đó.
Từ tỷ lệ này, bạn có thể nhận biết được mức độ hấp dẫn, hiệu quả trong thiết kế website của mình, thay cho những nhận xét mang tính cảm nhận trước đây. Ngoài ra, mỗi lần có sự thay đổi trên website, việc so sánh tỷ lệ này sẽ giúp bạn đưa ra đánh giá thích hợp nhất.
Click tiếp theo (next click): đây là một yếu tố quan trọng trong phân tích, đánh giá xem trang nào thường xuyên được xem tiếp từ một hay một nhóm trang web nhất định. (khi xem xét thông số này, bạn nên xét trong một nhóm nhỏ các trang, vì nhiều khi kết quả số trang được liệt kê phụ thuộc vào cách thiết kế web).
Thiết kế web có ảnh hưởng rất lớn đến next click, đặc biệt khi ta tiến hành thu thập dữ liệu từ một trang chủ có chứa nhiều đường link. Quan trọng hơn, thông số này giúp bạn đo lường được một trong những vấn đề hóc búa nhất trong thiết kế Web: giá trị bất động sản của trang web.
Click trước đó (Previous click): tương tự như Next click, việc lấy số liệu về previous click sẽ cho ta biết những trang web nào là đường dẫn thường xuyên nhất đến một trang web hay nhóm trang nhất định.
Mô hình định hướng và giá trị bất động sản của một trang là những vấn đề cốt lõi trong phương pháp đo lường này. Những tên miền và URL ghi lại được sẽ rất có ích, đặc biệt khi trình bày dưới dạng minh họa cho một ảnh hưởng nào đó.
Việc ghi lại các đo lường điện tử về chất lượng một cách tự động, đầy đủ và đều đặn rất quan trọng. I't nhất, ngườI quản trị cũng nên duy trì những báo cáo e-metrics thường xuyên.
E-metrics theo dự án
Mặc dù chỉ dựa vào dữ liệu điện tử, các cách đo lường này được xây dựng cho mục tiêu dài hạn hơn, dài hạn ở đây có nghĩa là những phân tích này nhằm vào mục đích phát triển những ứng dụng trên mạng, bằng việc đo lường những thay đổi kỹ thuật.
Kiểu e-metrics này được tạo ra để thúc đẩy quá trình giao dịch trên mạng bằng cách đo lường các biến đổi từng giai đoạn, từng trường hợp cụ thể.
Ví dụ, nếu một giám đốc dự án muốn cải thiện một phần của trang web, nhà tư vấn phân tích Web sẽ cùng với vị giám đốc dự án tạo ra một hệ thống đo lường xung quanh các trang đặc biệt và cần được cải tiến.
Hệ thống này có thể bao gồm việc đo lường tần suất truy cập, hoặc nếu nhóm trang web có tính hệ thống và theo một trình tự (chẳng hạn như quá trình đăng ký hay ứng dụng), các phương pháp đo lường có thể bao gồm những kết quả chi tiết kiểu bậc thang.
Kiểu báo cáo này có giá trị rất quan trọng trong việc phân tích tác động của doanh thu hình phễu, hay tỷ lệ số khách hàng trong một giai đoạn này với số khách hàng trong một giai đoạn khác của một quá trình bán hàng. Chẳng hạn như nếu một giám đốc dự án muốn thu hút được nhiều khách hàng trên mạng để giảm cuộc gọi đến trung tâm dịch vụ khách hàng.
Nhà tư vấn phân tích Web sẽ tạo ra một cách đo lường trọn gói để nhà quản lý dự án phải thực hiện để biết xem có bao nhiêu khách hàng đã sử dụng ứng dụng mới trên trang web của ông ta trên tổng số khách hàng đã liên hệ (cả qua web và điện thoại).
Khi dự án hoàn thành và sự cải tiến trong kinh doanh được ghi vào sổ kế tóan, những dữ liệu này sẽ không cần phải ghi lại nữa, vì vậy đây được coi là phương pháp nhất thời.
Tuy nhiên, trong khi kiểu e-metrics này có thể không cần thiết đối với mô hình kinh doanh đều đều, nó lại rất quan trọng đối với các dự án để chứng minh giá trị thật sự của dự án và giảm bớt tổng chi phí.
Các e-metrics này về bản chất là các câu hỏi được đặt ra để tư vấn chi tiết cho các nhà kinh doanh, đặc biệt là trong các dự án. Khi đã biết được các câu hỏi, giám đốc dự án cần có các công cụ truy cập dữ liệu và báo cáo cần thiết để có thể lập các báo cáo theo từng mục tiêu sử dụng ngay khi cần thiết.
Mặc dù các phương pháp đo lường này thường nhằm hỗ trợ cho việc thực hiện các dự án kỹ thuật, các câu hỏI thường mang tính ngắn hạn, không còn giá trị khi dự án đã được thực hiện. Tuy nhiên, nếu sau quá trình thực thi, các đo lường này được đánh giá là cần thiết cho việc kinh doanh thì chúng sẽ được thực hiện đều đặn như là e-metrics cho chất lượng.
E-metrics theo chiều sâu
Đây là các e-metrics được áp dụng trong ngắn hạn và đòi hỏi nhiều công sức tích hợp. Chúng có tính tùy biến 100% và vì vậy là đây là một cách đo lường tốn nhiều thời gian nhất, bởi chúng được xây dựng nhằm đáp ứng rất nhiều các tra vấn khác nhau.
Những tra vấn này có thể bao gồm các phân tích nguyên nhân gốc rễ, kiểm tra giả thiết, nghiên cứu khoảng cách an tòan, phân tích nhóm khách hàng, phân tích giỏ hàng, phân tích chuỗi và kết hợp, và còn nhiều ứng dụng khai thác dữ liệu khác.
Thực hiện e-metrics theo chiều sâu không dễ dàng chút nào, vì ít nhất 3 lý do sau:
* Phải có sự tích hợp giữa nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, và điều này trên thực tế là rất phức tạp.
* Việc thu thập dữ liệu rất phức tạp vì phương pháp này đòi hỏi phải có một số lượng lớn các loại dữ liệu để thực hiện theo các phân tích khác nhau.
* Phân tích thống kê thường là mục tiêu đầu tiên của phương pháp này, ...
Ít có công ty nào khẳng định rằng các dữ liệu về e-metrics, tài chính, khách hàng và hỗ trợ khách hàng của mình được lưu trữ trong một hệ thống cơ sở dữ liệu duy nhất. Thông thường các cơ sở dữ liệu thường chạy trên nhiều hệ thống khác nhau, và việc thu thập được dữ liệu như ý muốn là rất phức tạp (chẳng hạn như phải lấy dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu nào đó và kết hợp với các trường khoá để lọc dữ liệu nhiều lần cho đến khi có bản báo cáo cuối cùng)
Chính vì vậy, e-metrics theo chiều sâu thường được sử dụng trong các dự án công nghệ. Bạn cần phải biết cân đối các yêu cầu sao cho kết quả phân tích đạt được hiệu quả cao trong một khung thời gian nhất định. E-metrics thường dẫn đến những thay đổi đáng kể trong kinh doanh bởi chúng có khả năng đo đếm được những nguyên nhân, ảnh hưởng vô hình mà trước đây đã bị bỏ qua.
Một ví dụ dưới đây sẽ trình bày những cơ hội đặc biệt với các khách hàng của bạn bằng việc phát triển một bản báo cáo về số lần mua hàng của một sản phẩm hay số hàng dự trữ, trên số lần truy cập vào sản phẩm đó, và sau đó vẽ đồ thị kết quả:
* Lượt truy cập ít / lượt trao đổi thành công thấp: chứng tỏ sản phẩm ít được quan tâm hay khách hàng khó tìm thấy sản phẩm này trên site. Nếu bạn thấy cách trình bày sản phẩm và hướng dẫn mua hàng đã rất rõ ràng, dễ hiểu thì chứng tỏ sản phẩm này không được khách ưa chuộng.
* Lượt truy cập thấp/lượt trao đổi thành công cao: chứng tỏ khi khách hàng truy cập vào đây, họ đã biết chắc mình muốn mua gì. Cần xem xét để đưa những mặt hàng đó vào danh sách những sản phẩm best-sellers.
* Lượt truy cập cao/lượt trao đổi cao: chứng tỏ sản phẩm rất được ưa chuộng, bán chạy. Không cần phải chi thêm chi phía quảng cáo, khuyến mãi nào cho sản phẩm này nữa.
* Lượt truy cập cao/lượt chuyển đổi thấp: Cơ hội của bạn rất nhiều. Cần tìm biện pháp xúc tiến bán hàng, đưa ra mức giá cạnh tranh hơn, tăng cường khuyến mãi để thúc đẩy doanh số.
Báo cáo tích hợp cao và tự động
Kiểu e-metrics này thường được thực hiện trong dài hạn và cần có sự tích hợp cao. Chúng có xuất phát từ e-metrics theo chiều sâu và từ kết quả của các báo cáo tích hợp khá phức tạp,
Để có được các dữ liệu báo cáo tự động và độ tích hợp cao đòi hỏi phải có sự nỗ lực của các nhà phân tích web, nhà quản lý kinh doanh và cơ sở hạ tầng IT cần thiết. Bởi những báo cáo dạng này tốn rất nhiều công sức tạo dựng được cơ sở dữ liệu phù hợp, nhằm mục tiêu trả lời được càng nhiều, càng nhanh các câu hỏi càng tốt.
Như tôi đã nói ở trên, việc báo cáo dữ liệu nên được điều hành và phát triển cùng nhau, đồng thời các công cụ lấy dữ liệu phải thật linh hoạt để có thể phù hợp với cả các chuyên gia kỹ thuật lẫn những người không chuyên.
Những công cụ thu thập dữ liệu linh hoạt như Excel Pivot Tables và quá trính phân tích thông tin trên mạng có thể cung cấp nhiều loại báo cáo có mức độ quan trọng khác nhau. Những công cụ này sẽ dễ dàng thu thập các báo cáo liên quan, để có tầm nhìn tổng quan trên một diện bao quat rộng, sau đó các dữ liệu phức tạp sẽ được tổng hợp trong một định dạng dễ hiểu về e-metrics chất lượng.
Với những nền tảng cơ sở về phân tích điện tử như vậy, bạn đã có được một phương pháp để đo lường tính hiệu quả của hoạt động kinh doanh, thông qua hành vi của khách hàng trên mạng.
Bản năng tồn tại
Một hệ thống nền tảng vững chắc về phân tích trên mạng sẽ tạo ra được các giải pháp phân tích chất lượng chính xác nhất đối với những vấn đề mà trước đây vẫn được coi là vô hình và không thể định lượng được, đó là đánh giá phân tích mức độ tích hợp và lưu lượng giao dịch trên mạng.
Tuy nhiên, việc tìm tòi và xây dựng hệ thống nền tảng chỉ là bước đầu tiên. Duy trì quá trình đó thông qua việc quản lý định lượng theo mô hình đào tạo, uỷ quyền và chuyển giao mới là điều chủ chốt để tăng hiệu quả đánh giá.
Khả năng đánh giá, đo lường điện tử hay còn gọi là emetrics là một điều cực kỳ quan trọng trong sự thành công của thương mại điện tử và nó quyết định sự thành bại của tất cả các công ty dot.com.
(Theo VnCompany)
Kiểu giải thích chung chung, cũ rích như vậy của các nhà kinh tế không chỉ ra được nguyên nhân và tác động thực sự của vấn đề. Trong khi trên thực tế, những dự án kinh doanh quá đơn sơ mới chính là nguyên nhân gây nên sự thất bại của các công ty đầy tham vọng.
Một hệ thống phân tích dữ liệu trên mạng là một yếu tố không thể thiếu đối với bất cứ một doanh nghiệp thông tin nào.
Nhiều công ty dotcom thành công như Yahoo, Amazon và Ebay, đang tiếp tục kinh doanh, vẫn với phương châm "Cứ đầu tư, sẽ có khách hàng" của họ.
Cũng làm theo chiến lược "Cứ đầu tư..." tương tự, tạI sao một số công ty lại thất bại, còn một số khác thì thành công? Về thực chất, các công ty đã thất bại bởi họ không phát triển một hệ thống đo lường mới, theo bản chất cốt lõi của thương mại điện tử, và nó khác một cách căn bản so với kiểu phân tích dữ liệu tài chính truyền thống.
Chỉ có rất ít các công ty hiểu rằng Internet không chỉ đơn giản là một "kênh" kinh doanh; mà nó phải được coi là một họat động kinh doanh độc lập. Và những lĩnh vực kinh doanh không truyền thống như vậy đòi hỏi phải được quản lý bằng một hệ thống đo lường hoàn tòan mới. Trong bài viết này, tôi không định đưa ra các công cụ đo lường cho ngành thương mại điện tử, tôi cũng không đưa ra "bí quyết" cho cuộc cạnh tranh trên Internet.
Tôi sẽ trình bày về một nền tảng cơ sở để tạo ra phương pháp đo lường, phân tích, đánh giá phù hợp nhất đối vớI các hoạt động kinh doanh trên mạng, và làm thế nào để thể hiện các phương pháp đó dưới dạng dễ hiểu, dễ thựchành nhất. Và sau chót, nền tảng này sẽ mang lại cho bạn những lợi ích sau:
* Phát hiện nhanh chóng những vấn đề trên trang web.
* Hiểu được các nhân tố cơ bản trên site.
* Hiểu mối quan hệ giữa đơn vị sản phẩm, doanh thu và lợi nhuận, đồng thời hiểu cách để điều chuyển các nhân tố này.
Phương pháp đo lường truyền thống và trên mạng
Phương pháp đo lường truyền thống theo lỗ và lãi (P&L) không thể tạo nên được một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi của khách hàng. Những phương pháp đánh giá như vậy chỉ dựa vào các giao dịch đã thực hiện, được tổng hợp tại thời điểm diễn ra mua bán.
Ngược lại, các phương pháp cho thương mại điện tử (từ đây sẽ được gọi là e-metrics - hay các phương pháp đo lường, phân tích các dữ liệu thu thập từ mạng) tạo ra cơ hội để đánh giá tất cả những gì liên quan đến hành vi của khách hàng trước khi họ chính thức mua hàng.
Sự hấp dẫn của các dữ liệu trên mạng chính là nó có thể lưu giữ được từng động tác click chuột, từng hình ảnh khách hàng đã xem. Các dữ liệu này sẽ tạo nên một bức tranh hoàn chỉnh về các hành vi dẫn đến việc mua hàng của khách hàng (hay quan trọng hơn, những hành vi dẫn đến việc không mua hàng).
Trong thời kỳ bùng nổ dotcom, một vài từ lóng của emetrics đã trở thành thuật ngữ phân tích: page leakage (trang làm "mất khách"), sự phản đối, tính hấp dẫn, tốc độ, sự hủy bỏ giỏ hàng, độ hội tụ,... và có lẽ điều hấp dẫn nhất trong các nhân tố trên chính là hướng phân tích (khả năng tìm thấy "yếu tố quyết định dẫn đến việc mua hàng").
Những khái niệm trên rất thú vị và mới mẻ, nhưng chúng nặng về tính lý thuyết hàn lâm bởi chúng dựa trên một chuỗi các câu chuyện giả tưởng.
Để có một quyết định khả thi, phương pháp hiệu quả nhất là trung gian giữa phương pháp đo đếm P&L (vốn khá mơ hồ và khó tích hợp hòan chỉnh) và phương pháp hàn lâm mà tôi đã miêu tả (phương pháp này khá thú vị nhưng không phải dễ kích hoạt).
Holy Grail là một tập hợp các e-metrics có thể kích hoạt và định lượng, trong đó ghi nhận các kiểu hành vi và liên kết chúng với các chỉ số kinh doanh quan trọng như số hàng tiêu thụ, doanh thu và lợi nhuận.
Trên lý tưởng, các dữ liệu như vậy phải được phục vụ cho cả việc quản lý và nghiên cứu phát triển, và việc ứng dụng công cụ báo cáo linh hoạt phải phù hợp với cả các những chuyên viên kỹ thuật lẫn những người không chuyên. Việc quản lý tòan bộ quá trình này đòi hỏi phải là một nhân viên thực sự giàu kinh nghiệm, có tầm nhìn chiến lược sâu rộng.
Điểm khởi đầu
Những câu hỏi mà chúng ta muốn biết về khách hàng trên web rất đa dạng. Bước đầu tiên là phải xây dựng một hệ thống công cụ phân tích hòan chỉnh, trong đó liệt kê các dạng phân tích cần tiến hành. Mỗi dạng phân tích phảI riêng biệt, hầu hết các câu hỏi sẽ được hình thành trong ma trận two-by-two (xem hình 1). Tôi sẽ giải thích mỗI phần của ma trận một cách chi tiết hơn.
E-metrics về chất lượng
Những phương pháp đo lường lưu lượng (trên mạng) cơ bản này thường được thực hiện trong ngắn hạn và đòi hỏI độ tích hợp thấp. Chúng chỉ dựa vào các dữ liệu về hành vi trên mạng và tập hợp vào một hệ thống dữ liệu có sẵn. Yêu cầu tối thiểu là các dữ liệu này phải được tập hợp theo tuần, nhưng khi cần thiết cũng phải thu thập được ngay khi dự án kinh doanh cần đến. Những ví dụ cụ thể là:
Lưu lượng (traffic) giữa các trang và từng nhóm trang: những dữ liệu sơ bộ về lưu lượng luân chuyển giữa các trang web được biểu hiện bằng số clicks, số lượt truy nhập, số người truy nhập...
Tỷ lệ % để mất khách hàng (Page leakage percentage): đây là tỷ lệ % số người truy cập đến một trang web và dừng lại tại đó, không tiếp tục xem sang các trang được link khác, trên tổng số người truy cập vào trang web đó.
Từ tỷ lệ này, bạn có thể nhận biết được mức độ hấp dẫn, hiệu quả trong thiết kế website của mình, thay cho những nhận xét mang tính cảm nhận trước đây. Ngoài ra, mỗi lần có sự thay đổi trên website, việc so sánh tỷ lệ này sẽ giúp bạn đưa ra đánh giá thích hợp nhất.
Click tiếp theo (next click): đây là một yếu tố quan trọng trong phân tích, đánh giá xem trang nào thường xuyên được xem tiếp từ một hay một nhóm trang web nhất định. (khi xem xét thông số này, bạn nên xét trong một nhóm nhỏ các trang, vì nhiều khi kết quả số trang được liệt kê phụ thuộc vào cách thiết kế web).
Thiết kế web có ảnh hưởng rất lớn đến next click, đặc biệt khi ta tiến hành thu thập dữ liệu từ một trang chủ có chứa nhiều đường link. Quan trọng hơn, thông số này giúp bạn đo lường được một trong những vấn đề hóc búa nhất trong thiết kế Web: giá trị bất động sản của trang web.
Click trước đó (Previous click): tương tự như Next click, việc lấy số liệu về previous click sẽ cho ta biết những trang web nào là đường dẫn thường xuyên nhất đến một trang web hay nhóm trang nhất định.
Mô hình định hướng và giá trị bất động sản của một trang là những vấn đề cốt lõi trong phương pháp đo lường này. Những tên miền và URL ghi lại được sẽ rất có ích, đặc biệt khi trình bày dưới dạng minh họa cho một ảnh hưởng nào đó.
Việc ghi lại các đo lường điện tử về chất lượng một cách tự động, đầy đủ và đều đặn rất quan trọng. I't nhất, ngườI quản trị cũng nên duy trì những báo cáo e-metrics thường xuyên.
E-metrics theo dự án
Mặc dù chỉ dựa vào dữ liệu điện tử, các cách đo lường này được xây dựng cho mục tiêu dài hạn hơn, dài hạn ở đây có nghĩa là những phân tích này nhằm vào mục đích phát triển những ứng dụng trên mạng, bằng việc đo lường những thay đổi kỹ thuật.
Kiểu e-metrics này được tạo ra để thúc đẩy quá trình giao dịch trên mạng bằng cách đo lường các biến đổi từng giai đoạn, từng trường hợp cụ thể.
Ví dụ, nếu một giám đốc dự án muốn cải thiện một phần của trang web, nhà tư vấn phân tích Web sẽ cùng với vị giám đốc dự án tạo ra một hệ thống đo lường xung quanh các trang đặc biệt và cần được cải tiến.
Hệ thống này có thể bao gồm việc đo lường tần suất truy cập, hoặc nếu nhóm trang web có tính hệ thống và theo một trình tự (chẳng hạn như quá trình đăng ký hay ứng dụng), các phương pháp đo lường có thể bao gồm những kết quả chi tiết kiểu bậc thang.
Kiểu báo cáo này có giá trị rất quan trọng trong việc phân tích tác động của doanh thu hình phễu, hay tỷ lệ số khách hàng trong một giai đoạn này với số khách hàng trong một giai đoạn khác của một quá trình bán hàng. Chẳng hạn như nếu một giám đốc dự án muốn thu hút được nhiều khách hàng trên mạng để giảm cuộc gọi đến trung tâm dịch vụ khách hàng.
Nhà tư vấn phân tích Web sẽ tạo ra một cách đo lường trọn gói để nhà quản lý dự án phải thực hiện để biết xem có bao nhiêu khách hàng đã sử dụng ứng dụng mới trên trang web của ông ta trên tổng số khách hàng đã liên hệ (cả qua web và điện thoại).
Khi dự án hoàn thành và sự cải tiến trong kinh doanh được ghi vào sổ kế tóan, những dữ liệu này sẽ không cần phải ghi lại nữa, vì vậy đây được coi là phương pháp nhất thời.
Tuy nhiên, trong khi kiểu e-metrics này có thể không cần thiết đối với mô hình kinh doanh đều đều, nó lại rất quan trọng đối với các dự án để chứng minh giá trị thật sự của dự án và giảm bớt tổng chi phí.
Các e-metrics này về bản chất là các câu hỏi được đặt ra để tư vấn chi tiết cho các nhà kinh doanh, đặc biệt là trong các dự án. Khi đã biết được các câu hỏi, giám đốc dự án cần có các công cụ truy cập dữ liệu và báo cáo cần thiết để có thể lập các báo cáo theo từng mục tiêu sử dụng ngay khi cần thiết.
Mặc dù các phương pháp đo lường này thường nhằm hỗ trợ cho việc thực hiện các dự án kỹ thuật, các câu hỏI thường mang tính ngắn hạn, không còn giá trị khi dự án đã được thực hiện. Tuy nhiên, nếu sau quá trình thực thi, các đo lường này được đánh giá là cần thiết cho việc kinh doanh thì chúng sẽ được thực hiện đều đặn như là e-metrics cho chất lượng.
E-metrics theo chiều sâu
Đây là các e-metrics được áp dụng trong ngắn hạn và đòi hỏi nhiều công sức tích hợp. Chúng có tính tùy biến 100% và vì vậy là đây là một cách đo lường tốn nhiều thời gian nhất, bởi chúng được xây dựng nhằm đáp ứng rất nhiều các tra vấn khác nhau.
Những tra vấn này có thể bao gồm các phân tích nguyên nhân gốc rễ, kiểm tra giả thiết, nghiên cứu khoảng cách an tòan, phân tích nhóm khách hàng, phân tích giỏ hàng, phân tích chuỗi và kết hợp, và còn nhiều ứng dụng khai thác dữ liệu khác.
Thực hiện e-metrics theo chiều sâu không dễ dàng chút nào, vì ít nhất 3 lý do sau:
* Phải có sự tích hợp giữa nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, và điều này trên thực tế là rất phức tạp.
* Việc thu thập dữ liệu rất phức tạp vì phương pháp này đòi hỏi phải có một số lượng lớn các loại dữ liệu để thực hiện theo các phân tích khác nhau.
* Phân tích thống kê thường là mục tiêu đầu tiên của phương pháp này, ...
Ít có công ty nào khẳng định rằng các dữ liệu về e-metrics, tài chính, khách hàng và hỗ trợ khách hàng của mình được lưu trữ trong một hệ thống cơ sở dữ liệu duy nhất. Thông thường các cơ sở dữ liệu thường chạy trên nhiều hệ thống khác nhau, và việc thu thập được dữ liệu như ý muốn là rất phức tạp (chẳng hạn như phải lấy dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu nào đó và kết hợp với các trường khoá để lọc dữ liệu nhiều lần cho đến khi có bản báo cáo cuối cùng)
Chính vì vậy, e-metrics theo chiều sâu thường được sử dụng trong các dự án công nghệ. Bạn cần phải biết cân đối các yêu cầu sao cho kết quả phân tích đạt được hiệu quả cao trong một khung thời gian nhất định. E-metrics thường dẫn đến những thay đổi đáng kể trong kinh doanh bởi chúng có khả năng đo đếm được những nguyên nhân, ảnh hưởng vô hình mà trước đây đã bị bỏ qua.
Một ví dụ dưới đây sẽ trình bày những cơ hội đặc biệt với các khách hàng của bạn bằng việc phát triển một bản báo cáo về số lần mua hàng của một sản phẩm hay số hàng dự trữ, trên số lần truy cập vào sản phẩm đó, và sau đó vẽ đồ thị kết quả:
* Lượt truy cập ít / lượt trao đổi thành công thấp: chứng tỏ sản phẩm ít được quan tâm hay khách hàng khó tìm thấy sản phẩm này trên site. Nếu bạn thấy cách trình bày sản phẩm và hướng dẫn mua hàng đã rất rõ ràng, dễ hiểu thì chứng tỏ sản phẩm này không được khách ưa chuộng.
* Lượt truy cập thấp/lượt trao đổi thành công cao: chứng tỏ khi khách hàng truy cập vào đây, họ đã biết chắc mình muốn mua gì. Cần xem xét để đưa những mặt hàng đó vào danh sách những sản phẩm best-sellers.
* Lượt truy cập cao/lượt trao đổi cao: chứng tỏ sản phẩm rất được ưa chuộng, bán chạy. Không cần phải chi thêm chi phía quảng cáo, khuyến mãi nào cho sản phẩm này nữa.
* Lượt truy cập cao/lượt chuyển đổi thấp: Cơ hội của bạn rất nhiều. Cần tìm biện pháp xúc tiến bán hàng, đưa ra mức giá cạnh tranh hơn, tăng cường khuyến mãi để thúc đẩy doanh số.
Báo cáo tích hợp cao và tự động
Kiểu e-metrics này thường được thực hiện trong dài hạn và cần có sự tích hợp cao. Chúng có xuất phát từ e-metrics theo chiều sâu và từ kết quả của các báo cáo tích hợp khá phức tạp,
Để có được các dữ liệu báo cáo tự động và độ tích hợp cao đòi hỏi phải có sự nỗ lực của các nhà phân tích web, nhà quản lý kinh doanh và cơ sở hạ tầng IT cần thiết. Bởi những báo cáo dạng này tốn rất nhiều công sức tạo dựng được cơ sở dữ liệu phù hợp, nhằm mục tiêu trả lời được càng nhiều, càng nhanh các câu hỏi càng tốt.
Như tôi đã nói ở trên, việc báo cáo dữ liệu nên được điều hành và phát triển cùng nhau, đồng thời các công cụ lấy dữ liệu phải thật linh hoạt để có thể phù hợp với cả các chuyên gia kỹ thuật lẫn những người không chuyên.
Những công cụ thu thập dữ liệu linh hoạt như Excel Pivot Tables và quá trính phân tích thông tin trên mạng có thể cung cấp nhiều loại báo cáo có mức độ quan trọng khác nhau. Những công cụ này sẽ dễ dàng thu thập các báo cáo liên quan, để có tầm nhìn tổng quan trên một diện bao quat rộng, sau đó các dữ liệu phức tạp sẽ được tổng hợp trong một định dạng dễ hiểu về e-metrics chất lượng.
Với những nền tảng cơ sở về phân tích điện tử như vậy, bạn đã có được một phương pháp để đo lường tính hiệu quả của hoạt động kinh doanh, thông qua hành vi của khách hàng trên mạng.
Bản năng tồn tại
Một hệ thống nền tảng vững chắc về phân tích trên mạng sẽ tạo ra được các giải pháp phân tích chất lượng chính xác nhất đối với những vấn đề mà trước đây vẫn được coi là vô hình và không thể định lượng được, đó là đánh giá phân tích mức độ tích hợp và lưu lượng giao dịch trên mạng.
Tuy nhiên, việc tìm tòi và xây dựng hệ thống nền tảng chỉ là bước đầu tiên. Duy trì quá trình đó thông qua việc quản lý định lượng theo mô hình đào tạo, uỷ quyền và chuyển giao mới là điều chủ chốt để tăng hiệu quả đánh giá.
Khả năng đánh giá, đo lường điện tử hay còn gọi là emetrics là một điều cực kỳ quan trọng trong sự thành công của thương mại điện tử và nó quyết định sự thành bại của tất cả các công ty dot.com.
(Theo VnCompany)
Posts
