[Product Analytics] Ahhh Ha! Moment

Đã bao giờ bạn cặm cụi giải 1 bài toán xong trong vô vọng, xong bạn chợt tìm ra cách giải nó, bạn "wow"/"oh sh**t"/"**"thì ra là thế.

Đã bao giờ bạn trong một khoảnh khắc, nhận ra một giá trị tốt đẹp của một người, rồi quyết định tiến gần hơn với người te?

Đã bao giờ bạn mở một bài hát mới, xong chợt thấy hyped vl vì nghe trúng một đoạn bạn thấy hay dã man, để rồi ngày nào ngày nấy bạn chỉ bật nghe đúng bài ấy?

Toi đang mô tả lại những cái "wow" mà bạn tự giác ngộ trong cột sống, và khoảnh khắc bạn "wow" được gọi là aha-moment trong context bài này. Cùng xem qua định nghĩa của nó một cách hàn lâm nhất

"The aha-moment is the set of events or certain experience a user has with a product that transforms him/her from a casual user trying out the app into an avid, hardcore, loyal user that will stick with the app until “forever”.

Trong cái mệnh đề này, bạn sẽ có vài câu hỏi - toi sẽ thử trả lời như sau:

"Khoảnh khắc" được định nghĩa như thế nào? Thường nó sẽ là cái moment sau khi bạn thực hiện một action nào đó liên quan tới product, không nhất thiết liên quan tới north star metric nha, nhưng sẽ ảnh hưởng tới north star metric đoá. Nên frankly thì chúng ta sẽ không tìm cái khoảnh khắc đó, mà là tìm cái chuỗi hành động dẫn tới khoảnh khắc đó của user. Newbie user là ai? Họ không phải là những người đang gắn bó lâu dài với product của bạn, có thể là churned user, hoặc new. Tuy nhiên với new users, chúng ta có thể action dễ dàng hơn bởi họ chưa có một perspective nhất định về sản phẩm, chúng ta có thể "manipulate" điều này. Trong khi đó, có nhiều lý do khiến churned users rời khỏi platform, vì vậy với case churned, chúng ta cần nhiều biện pháp tiếp cận hơn.Gắn bó lâu dài là sao? Định nghĩa thế nào thì tuỳ vào business domain. Mỗi lĩnh vực có một cách xác định khác nhau (somewhat liên quan tới NSM). Đây là một trong những input (cùng với newbie user) để chúng ta tìm ra được output (aha-moment).Biết Aha-moment rồi làm gì nữa? Mình sin phép để ngỏ ở đây, cuối bài mình quay lại cùng bạn trả lời nha. Bạn cứ nghĩ dần dần hehe II. Find your product's Aha moment

Định nghĩa Aha-moment trên kia có thể được quy thành các biến mà chúng ta cần phải tìm, hãy biến đổi nó một xíu để clear hơn về những cái cần tìm:

"User repeat N actions X within T (times) after signup/onboard will most likely to stay with the product in the long run"

Vậy là chúng ta có 3 biến để đi tìm.

Bản chất của việc tìm ra aha-moment là tìm điểm tạo nên sự khác bọt giữa churned và retained của user. Thế nào là một user "retain"/ "most likely to stay in the long run"? Họ stay loyal với product. Nhưng lại tuỳ product mà user có những lần xuất hiện trong những khoảng thời gian khác nhau. Để ước chừng khoảng thời gian này rơi vào lúc nào, bạn có thể plot ra retention cohort/retention curve và xem đường cong đó gần như đi ngang ở thời điểm nào.

Mình lầy ví dụ cái đường cong này, bạn sẽ thấy retention rate gần như đi ngang (giá trị nó không còn thay đổi đáng kể nữa) vào ngày thứ 7. Điều này có nghĩa là số lượng user tới ngày thứ 7 đó sẽ hầu như giữ nguyên đội hình ở những ngày tiếp theo sau đó.

Chúng ta ước chừng được T. Tiếp theo là

Có một đợt toi ngồi nói chuyện với anh chị trong team của product, hỏi họ thấy product của mình "dính" nhất là gì, họ có nghe user nói điều tương tự không. Họ đã đưa ra một vài cao kiến. Thật sự đó là những input cực kỳ chất lượng, một trong số đó chính là cái aha-moment mà toi mò mẫm ra. Có những cái hypo bạn thật sự có thể nhờ cậy từ những thông tin secondary như thế, hoặc thậm chí bạn có thể đi hỏi user. Họ chính là câu trả lời cho bạn rồi. Nên không cần tới bước tìm xong T nhảy qua tìm X là bạn lục lọi data trong nhà ngay. Yeb, hãy làm qualitative research trước, đừng jump vội vào data inhouse, bạn sẽ chẳng biết làm gì với nó đâu, nói thiệc. Có direction đâu mà làm? Vấn đề là bạn sẽ chẳng biết nên bắt đầu từ đâu, hãy narrow down những hypo cứ liên tục chạy số trong đầu bạn lại bằng cách đi hỏi thẳng users, những người đang trung thành với product của bạn, lý do gì làm họ ở lại với product ?

Hỏi đi bro

Bản chất của X là feature mà nó có high correlation với retention. Nên thực ra bạn có thể plot pearson/spearman correlation/chi-square hoặc chơi luôn feature selection, đó là khi bạn có quá nhiều ý tưởng (which is nice). Hoặc, bạn có thể dựa vào user onboarding journey

Bất kỳ action nào ở đây cũng là một factor đáng để bạn để mắt tới. Được rồi, tới đây bạn đã có một vài action X có liên quan mật thiết đến retention.

Ví dụ sản phẩm của bạn là một kênh social chat, mục tiêu sau cùng của bạn hẳn là muốn user online hằng ngày để nói chuyện với bạn bè. Trong new user onboard journey của bạn có một vài action lọt vào mắt xanh của bạn: gửi message & kết bạn, và bạn cũng đã tìm ra sự khác biệt giữa churn & retain nằm ở ngày thứ 14 (chẳng hạn). Thật ra nếu không chắc, bạn có thể chọn quan sát luôn các factor mà bạn thấy khả nghi, không cần phải bet vào một

Hẳn là bạn sẽ nảy ra một vài câu hỏi đại loại như "thế gửi bao message/ kết bao bạn để user nhận ra chân lý?" Đó là điểm chạm N.

Tưởng tượng bạn có một tập user có gửi message(1), và một tập user vẫn retain sau 14 ngày(2). Trong đó, ngoài tập có thực hiện action và retain (tập overlap) ra, cũng bao gồm những user thực hiện action nhưng không retain và tập retain không bằng việc thực hiện action ấy. Việc của chúng ta là tìm N sao cho tập overlap lớn nhất, tức có rất ít case rơi ra ngoài khoảng overlap. Nghĩa là tập user của nhóm này hầu như retain bằng việc thực hiện action.

Nhìn vào minh hoạ phía trên, chúng ta có thể chọn được điểm N = 2 (messages) là điểm mà phần lớn user thực hiện action này để retain Thực ra thì khoản overlap đó sẽ thuyết phục hơn nếu nó chiếm khoảng trên 50%. Đó là khi bạn tìm được một factor có thể đảm bảo được nó goes in high correlation với khả năng retain cuả user

III. Kết luận

Tìm được Aha-moment rồi sao nữa?

Quay lại bản chất của khoảnh khắc này, nó giúp giữ chân được user lâu dài. Product nào cũng muốn user sớm trải qua khoảnh khắc đó để tăng cơ hội thuyết phục được thêm 1 loyal user.

Tuỳ dạng moment mà business sẽ muốn deliver moment này cho user càng sớm càng tốt, một số moment dạng như "book được homestay lần đầu tiên" - Airbnb - thì họ sẽ gắng tạo điều kiện cho user book thành công ngay từ lần đầu họ onboard. Hoặc một số moment khác "gửi tin nhắn cho 3 bạn khác nhau trong 5 ngày", business có thể thả voucher gì đó hấp dẫn để họ gửi tin cho 3 người càng sớm càng tốt. Và khi có thêm insight: "trải nghiệm của user phải diễn ra ở những thời điểm khác nhau", chúng ta sẽ chọn cách tiếp cận user "từ từ", rải đều trải nghiệm.Nên đối với bài toán này, thực ra sẽ không có một framework nào, thậm chí là một câu trả lời chính xác, bởi user của chúng ta có nhiều segment, họ đến với chúng ta bằng nhiều lý do khác nhau, nhất là lúc bạn đang cố gắng tìm aha-moment của một sản phẩm chứa nhiều usecase trong đó. Lúc này cái bạn cần là optimize dần aha-moment mà bạn đang có hypo. Xem như chúng ta đang làm sản phẩm tốt hơn một ít, little by little, chứ cũng đừng nên expect là jump vào một phát ra luôn chân lý user.

Hơn nữa, cũng không nên dựa vào aha-moment để recruit loyalty. Một sản phẩm/business tệ ngay từ trải nghiệm onboarding của user cũng làm họ ngần ngại mà tiếp tục với chúng ta. Aha-moment sẽ phát huy được tác dụng của nó với điều kiện mọi thứ dành cho new user của bạn thật ổn áp.

New user là một tấm chiếu mới, họ hào hứng với sản phẩm của bạn nên mới give it a try với nó, hãy nắm lấy cơ hội quý giá này hihi

Referals:

https://productcoalition.com/targeting-product-growth-with-aha-moment-metrics-1d3889afc2b7

"https://gopractice.io/product/finding-your-products-aha-moment-a-qualitative-plus-quantitative-approach/"

https://breyta.io/touchpoints/aha-moment-examples

"https://gopractice.io/product/how-aha-moment-and-the-path-to-it-change-depending-on-the-use-case/"

https://mode.com/blog/facebook-aha-moment-simpler-than-you-think/

https://productcoalition.com/targeting-product-growth-with-aha-moment-metrics-1d3889afc2b7

https://breyta.io/touchpoints/aha-moment-examples