Mô hình phân tích Web hiệu quả cho NUH1 - Đề xuất KH KPIS môn Phân tích Website | Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

lOMoAR cPSD| 58815430
Câu 2: Modeling for Insight (Hải Anh)
Modeling for Insight là gì?
Modeling for Insight là việc xây dựng các mô hình phân tích dữ liệu nhằm mục tiêu không chỉ dự
đoán kết quả mà còn để hiểu sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả đó. Đây là một bước quan
trọng trong việc xây dựng một tổ chức dựa trên dữ liệu.
Khác với các phương pháp chỉ tập trung vào dự đoán, Modeling for Insight nhấn mạnh đến việc:
1. Hiểu rõ các động lực thúc đẩy hành vi khách hàng.
2. Tìm ra mối liên kết nhân quả giữa các biến số.
3. Hỗ trợ các chiến lược kinh doanh thông minh và bền vững.
Các yếu tố chính của Modeling for Insight
Dựa trên tài liệu, một số yếu tố quan trọng của phương pháp này bao gồm:
1. Phát triển khung REAN (Reach, Engage, Activate, Nurture) •
Reach (Tiếp cận): Đo lường khả năng tiếp cận khách hàng thông qua các kênh truyền thông. •
Engage (Tương tác): Phân tích mức độ khách hàng tương tác với nội dung hoặc dịch vụ. •
Activate (Kích hoạt): Đánh giá tỷ lệ chuyển đổi từ người quan tâm thành khách hàng thực sự. •
Nurture (Chăm sóc): Theo dõi khả năng duy trì mối quan hệ và lòng trung thành của khách hàng.
2. Phân tích nhân tố (Factor Analysis) •
Sử dụng để tìm ra những yếu tố ẩn tiềm năng ảnh hưởng đến hành vi hoặc kết quả. •
Áp dụng vào việc hiểu rõ các nhóm khách hàng và cách họ phản hồi với các chiến lược kinh doanh.
3. Sử dụng dữ liệu đa chiều •
Kết hợp dữ liệu clickstream (hành vi truy cập web), dữ liệu từ mạng xã hội, và các nguồn dữ liệu lớn khác. •
Đảm bảo rằng dữ liệu không chỉ được thu thập mà còn được áp dụng để đưa ra các quyết định thực tế. 4. Tối ưu hóa KPI
Các chỉ số hiệu suất chính (KPI) cần được thiết kế để phản ánh rõ mục tiêu kinh doanh và cung cấp
thông tin chi tiết có giá trị.
Cách tiếp cận Modeling for Insight
1. Đặt câu hỏi kinh doanh rõ ràng:
o Ví dụ: "Tại sao khách hàng từ bỏ giỏ hàng trước khi mua sắm?" hoặc "Yếu tố nào
quyết định lòng trung thành của khách hàng?"
2. Chọn phương pháp phân tích phù hợp:
o Hồi quy tuyến tính: Để hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố.
o Cây quyết định (Decision Trees): Để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả cụ
thể. o Phân tích cụm (Cluster Analysis): Để nhóm khách hàng dựa trên hành vi hoặc đặc điểm.
3. Diễn giải kết quả:
o Tập trung vào việc hiểu ý nghĩa của kết quả thay vì chỉ báo cáo số liệu.
o Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để giúp truyền tải thông tin hiệu quả.
4. Hành động dựa trên thông tin chi tiết: lOMoAR cPSD| 58815430
o Triển khai các thay đổi chiến lược dựa trên insight từ mô hình.
o Đo lường hiệu quả của những thay đổi đó qua thời gian.
Ví dụ thực tế từ ACME
Trong tài liệu, công ty ACME áp dụng các nguyên tắc của Modeling for Insight: •
Vấn đề: ACME gặp khó khăn trong việc phối hợp giữa các bộ phận và sử dụng dữ liệu hiện có một cách hiệu quả. •
Giải pháp: Áp dụng mô hình "Hub and Spoke," trong đó trung tâm dữ liệu đóng vai trò chia
sẻ thông tin giữa các bộ phận, giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định. •
Kết quả: o Doanh số tăng 17 triệu USD trong 6 tháng nhờ cải thiện chiến lược tiếp thị. o
Các phòng ban hoạt động hiệu quả hơn nhờ dựa vào dữ liệu chung.
Ví dụ thực tế khác cho mỗi phương pháp 1. Phương pháp Van Wellie
Ngành hàng: Dịch vụ ăn uống
● Bối cảnh: Một chuỗi quán cà phê muốn tăng trải nghiệm khách hàng tại quán. ● Áp dụng:
1. Quan sát: Thu thập dữ liệu về thói quen và hành vi của khách hàng tại quán (ví dụ:
họ thích ngồi khu vực nào, thời gian lưu lại trung bình, món được gọi nhiều nhất).
2. Giả định: Khách hàng ngồi lâu thường chọn bàn gần cửa sổ, thích không gian yên
tĩnh, và thường gọi đồ uống ít caffeine.
3. Kiểm chứng: Sắp xếp lại không gian theo giả định (ví dụ: đặt nhiều bàn gần cửa sổ
hơn, bố trí khu vực yên tĩnh hơn). Đồng thời thử nghiệm thêm menu đồ uống phù hợp
như trà thảo mộc hoặc sinh tố.
4. Tối ưu hóa: Điều chỉnh thiết kế không gian hoặc menu dựa trên kết quả phản hồi, ví
dụ: mở rộng khu vực cửa sổ hoặc thêm lựa chọn đồ uống không caffeine.
2. Phương pháp PA (The Persuasion Architecture) Ngành hàng: Thời trang trực tuyến
● Bối cảnh: Một cửa hàng thời trang online muốn tăng tỷ lệ chuyển đổi từ việc xem sản phẩm đến thanh toán. ● Áp dụng:
1. Chân dung khách hàng:
■ Persona 1: Nhóm khách hàng trẻ (18-25 tuổi), thích phong cách tối giản, tìm kiếm giá rẻ.
■ Persona 2: Nhóm phụ nữ công sở (25-35 tuổi), muốn các sản phẩm chất lượng và sang trọng.
2. Kịch bản thuyết phục:
■ Persona 1: Khi khách truy cập trang, hệ thống hiển thị mục "Sản phẩm bán
chạy" với giá ưu đãi. Nếu họ thêm vào giỏ hàng nhưng không thanh toán,
một email tự động được gửi đi với mã giảm giá 10%.
■ Persona 2: Trang chủ gợi ý sản phẩm cao cấp kèm bộ sưu tập thời trang công
sở. Khi họ xem sản phẩm, có các bài viết ngắn về cách phối đồ để tăng sự thuyết phục. 3. Điểm chạm: lOMoAR cPSD| 58815430
■ Tối ưu giao diện website để hiển thị rõ ràng "miễn phí vận chuyển" và "đổi
trả miễn phí" tại trang thanh toán.
■ Tích hợp chatbot hỗ trợ khách hàng chọn size hoặc mẫu.
Cách sử dụng KPI trong phân tích web
KPI (Key Performance Indicators) là công cụ quan trọng để đo lường và đánh giá hiệu quả của các
hoạt động kinh doanh trên nền tảng web. Dựa vào tài liệu và các nguyên tắc được đề cập, dưới đây
là cách sử dụng KPI trong phân tích web: 1. Xác định KPI theo mục tiêu kinh doanh
● KPI phải liên quan chặt chẽ đến các mục tiêu kinh doanh chính (business goals). Điều này
đảm bảo rằng các chỉ số được theo dõi thực sự góp phần vào sự thành công tổng thể của doanh nghiệp. ● Ví dụ:
○ Nếu mục tiêu là tăng lưu lượng truy cập, KPI có thể là số lượng unique visitors.
○ Nếu mục tiêu là tăng doanh số, KPI có thể là tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate).
2. Chọn KPI phù hợp với từng giai đoạn của hành trình khách hàng●
Giai đoạn Reach (Tiếp cận):
○ KPI: Số lượt hiển thị (impressions), lượt truy cập website, tỷ lệ nhấp chuột (CTR).
○ Ứng dụng: Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và SEO.
● Giai đoạn Engage (Tương tác):
○ KPI: Thời gian trung bình trên trang (time on page), số trang được xem mỗi phiên
(pages per session), tỷ lệ thoát (bounce rate).
○ Ứng dụng: Phân tích trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa nội dung.
● Giai đoạn Activate (Thúc đẩy):
○ KPI: Tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), số lượt đăng ký, tỷ lệ bỏ giỏ hàng (cart abandonment rate).
○ Ứng dụng: Theo dõi hiệu quả của quy trình mua hàng trực tuyến.
● Giai đoạn Nurture (Giữ chân):
○ KPI: Tỷ lệ quay lại (returning visitors rate), thời gian sử dụng dịch vụ, Net Promoter Score (NPS).
○ Ứng dụng: Đánh giá lòng trung thành của khách hàng và các chương trình chăm sóc khách hàng.
3. Sử dụng KPI để theo dõi và cải thiện hiệu quả
● Thu thập dữ liệu: Sử dụng công cụ như Google Analytics, HubSpot, hoặc các hệ thống quản
lý CRM để thu thập dữ liệu KPI.
● Phân tích dữ liệu: Đo lường các KPI đã chọn để tìm ra điểm mạnh/yếu trong chiến lược.
○ Ví dụ: Phân tích tỷ lệ thoát để xác định trang có nội dung không phù hợp.
● Hành động: Đưa ra các quyết định cải tiến dựa trên kết quả KPI.
○ Ví dụ: Nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp, cần xem xét lại quy trình thanh toán hoặc giao diện trang web.
4. Xây dựng một hệ thống KPI nhất quán
● Lập kế hoạch trước khi triển khai: Đảm bảo rằng các KPI được định nghĩa rõ ràng trước khi
bắt đầu bất kỳ chiến dịch nào.
● Thống nhất KPI trên toàn bộ tổ chức: Sử dụng các mô hình khung như REAN hoặc ABC để
tạo sự đồng bộ giữa các phòng ban.
○ REAN: Reach, Engage, Activate, Nurture.
○ ABC: Acquisition, Behavior, Conversion.
5. Tích hợp KPI vào quy trình báo cáo và tối ưu hóa
● Thiết lập hệ thống báo cáo tự động với các công cụ như Data Studio, Power BI. lOMoAR cPSD| 58815430
● Tối ưu hóa các KPI thông qua thử nghiệm A/B hoặc các chiến lược cá nhân hóa nội dung. ĐỀ THI CŨ 1 -
Kết luận KPIs phù hợp nhất •
KPI (b): Điểm từ 85% trở lên trong cuộc khảo sát hàng năm cho câu hỏi “bạn có giới
thiệu shop này cho bạn bè không?” → Phù hợp và đo lường chính xác sự hài lòng. •
KPI (d): Đảm bảo 90% khách hàng mới đăng ký xem giới thiệu các bộ thời trang mới
của shop sau khi mua hàng. → Liên quan đến trải nghiệm khách hàng, thúc đẩy gắn kết và sự hài lòng.
b) Theo bạn, những chỉ số (metrics) quan trọng nào nhằm đánh giá/phân tích về
Persona nhân văn khi họ mua hàng? Trình bày về các chỉ số đó và giải thích.
Chỉ số quan trọng để đánh giá Persona nhân văn
Các chỉ số này giúp hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu, và động lực của Persona trong quá trình mua hàng.
1.Reach Metrics (Chỉ số tiếp cận)
● Traffic Sources (Nguồn truy cập): Xác định Persona tìm thấy sản phẩm/dịch vụ qua kênh nào
(SEO, quảng cáo, social media).
● Demographic Data (Dữ liệu nhân khẩu học): Đánh giá độ tuổi, giới tính, khu vực để xác định nhóm Persona.
● Click-Through Rate (CTR): Tỷ lệ nhấp vào quảng cáo hoặc liên kết từ Persona. Giải thích:
Những chỉ số này giúp đo lường mức độ Persona biết đến thương hiệu và khả năng họ tương tác với nội dung.
2. Engagement Metrics (Chỉ số tương tác)
● Time on Site (Thời gian trên trang): Xem Persona dành bao nhiêu thời gian trên website.
● Pages per Session (Số trang mỗi phiên): Số trang mà Persona duyệt qua trong một lần truy cập.
● Bounce Rate (Tỷ lệ thoát): Tỷ lệ Persona rời khỏi trang mà không thực hiện thêm hành động nào. Giải thích:
Những chỉ số này giúp đánh giá sự quan tâm và mức độ tương tác của Persona với nội dung trên website.
3. Conversion Metrics (Chỉ số chuyển đổi)
● Conversion Rate (Tỷ lệ chuyển đổi): Tỷ lệ Persona hoàn tất hành động mong muốn (mua hàng, đặt bàn).
● Cart Abandonment Rate (Tỷ lệ bỏ giỏ hàng): Tỷ lệ Persona thêm sản phẩm vào giỏ nhưng
không hoàn tất giao dịch.
● Cost Per Conversion (CPC): Chi phí để chuyển đổi một Persona thành khách hàng. Giải thích:
Các chỉ số này giúp đo lường khả năng thuyết phục Persona thực hiện hành động mong muốn.
4. Retention Metrics (Chỉ số giữ chân)
● Repeat Purchase Rate (Tỷ lệ mua hàng lặp lại): Số lần Persona quay lại mua hàng.
● Customer Lifetime Value (CLV): Tổng giá trị mà một Persona mang lại trong suốt mối quan hệ với thương hiệu.
● Net Promoter Score (NPS): Mức độ Persona sẵn sàng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ cho người khác. Giải thích: lOMoAR cPSD| 58815430
Những chỉ số này giúp đo lường mức độ trung thành và giá trị lâu dài của Persona đối với thương hiệu.
5. Behavioral Metrics (Chỉ số hành vi)
● Search Queries (Truy vấn tìm kiếm): Tìm kiếm phổ biến của Persona trên website hoặc Google.
● Exit Pages (Trang thoát): Trang cuối cùng Persona truy cập trước khi rời đi.
● Interaction Rate (Tỷ lệ tương tác): Tần suất Persona tương tác với các yếu tố trên trang (nút bấm, biểu mẫu). Giải thích:
Các chỉ số này giúp phân tích chi tiết hành vi của Persona, từ đó tối ưu hóa hành trình khách
hàng. Câu 3 (5 điểm, trong đó a: 2 điểm, b : 1 điểm, c : 2 điểm) Tình huống:
Noah Hub - Một chuỗi nhà hàng và quán bar cao cấp, được sở hữu, điều hành và nhượng quyền
bởi Ashera Inc., có trụ sở tại Hà Nội. Chuỗi nhà hàng và quán bar cao cấp đã phát động các hoạt
động Marketing năm 2023 để tăng lượng khách đến các địa điểm nhà hàng/quán bar của mình
trong các mùa lễ tết và ngày nghỉ. Các hoạt động marketing trên đa nền tảng bao gồm hệ sinh
thái web và các phương tiện truyền thông mới để làm tăng ý định mua hàng tổng thể của khách
hàng mục tiêu trong thời gian lễ tết, ngày nghỉ trong năm 2023. Tuy nhiên để đo lường hiệu quả
của các hoạt động marketing, triển khai theo dõi còn chưa nhất quán. Cũng như quy trình và các
phương pháp phân tích đánh giá hệ sinh thái web chưa nhất quán.
Thực hiện yêu cầu/trả lời câu hỏi sau: a)
Đề xuất một mô hình phân tích web cho công ty Noah Hub nhằm giúp công ty có thể tối ưu
hóa cáchoạt động marketing của họ, đặc biệt trên hệ sinh thái web của công ty.
Trình bày Mindmap của mô hình phân tích đó và những hành động "call to action" trong từng giai
đoạn của mô hình đó, có giải thích. b)
Noah Hub còn có vấn đề về xác định công chúng mục tiêu. Bạn hãy vẽ mô hình insight phục
vụcho việc giải quyết vấn đề marketing đó. c)
Giả sử bạn xác định được công chúng mục tiêu đó, vậy hãy phân tích và nêu các câu hỏi của
kháchhàng trước khi mua, trigger terms và pain points, scoring chúng (đánh điểm triggers, câu hỏi,
pain point,...), và giải thích rõ ràng. Trả lời
a) Đề xuất một mô hình phân tích web cho Noah Hub
Mô hình phân tích: REAN
Mô hình REAN (Reach, Engage, Activate, Nurture) có thể áp dụng để giúp Noah Hub tối ưu hóa các
hoạt động marketing, đặc biệt trên hệ sinh thái web. Mindmap của mô hình REAN: 1. Reach (Tiếp cận):
○ Đo lường: Lưu lượng truy cập web, số lượt hiển thị quảng cáo, tỷ lệ nhấp (CTR).
○ Hành động (Call to Action):
Chạy chiến dịch quảng cáo trực tuyến trên Google Ads, Facebook Ads.
Tối ưu hóa SEO và từ khóa để tăng lưu lượng truy cập.
Sử dụng email marketing để tăng nhận diện. 2. Engage (Tương tác):
○ Đo lường: Thời gian trung bình trên trang, tỷ lệ thoát (Bounce Rate), lượt xem trang. ○ Hành động: lOMoAR cPSD| 58815430
Tạo nội dung hấp dẫn trên blog, video giới thiệu món ăn/thức uống. Tăng
trải nghiệm người dùng trên website bằng giao diện trực quan, dễ sử dụng. 3. Activate (Thúc đẩy):
○ Đo lường: Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate), số lượt đặt bàn online, số lượt đăng ký nhận ưu đãi. ○ Hành động:
Cung cấp các ưu đãi như voucher giảm giá, quà tặng khi đặt bàn trực tuyến.
Tạo trang đích (landing page) hấp dẫn để thu hút đặt bàn nhanh chóng. 4. Nurture (Giữ chân):
○ Đo lường: Tỷ lệ khách hàng quay lại, số lượng đăng ký chương trình khách hàng thân thiết. ○ Hành động:
Chương trình khách hàng thân thiết tích điểm đổi quà.
Gửi email cá nhân hóa dựa trên sở thích và lịch sử tiêu dùng.
b) Mô hình insight cho việc xác định công chúng mục tiêu
Để giải quyết vấn đề xác định công chúng mục tiêu, Noah Hub có thể sử dụng Mô hình Persona
Insight với các yếu tố sau:
1. Demographics (Nhân khẩu học): ○ Độ tuổi: 25-45.
○ Thu nhập: Trung bình cao.
○ Địa điểm: Hà Nội hoặc khu vực lân cận. 2. Psychographics (Tâm lý):
○ Sở thích: Yêu thích không gian sang trọng, trải nghiệm ẩm thực cao cấp. ○
Thái độ: Sẵn sàng chi trả cho trải nghiệm tốt. 3. Behavior (Hành vi):
○ Tìm kiếm nhà hàng trên Google hoặc các ứng dụng như Foody, Now.
○ Thường đặt bàn trước trong dịp lễ. Mindmap Insight ● Khách hàng mục tiêu:
○ Nhóm chuyên gia/công chức trẻ tuổi.
○ Cặp đôi tổ chức kỷ niệm.
○ Nhóm bạn bè tổ chức sự kiện.
c) Giả sử bạn xác định được công chúng mục tiêu đó, vậy hãy phân tích và nêu
các câu hỏi của khách hàng trước khi mua, trigger terms và pain points,
scoring chúng (đánh điểm triggers, câu hỏi, pain point,...), và giải thích rõ ràng.
1. Câu hỏi của khách hàng trước khi mua:
○ “Menu có món gì đặc biệt cho dịp lễ?”
○ “Có giảm giá hay ưu đãi không?”
○ “Không gian có phù hợp để tổ chức tiệc không?” 2. Trigger Terms:
○ “Ưu đãi đặc biệt cho dịp lễ.”
○ “Không gian sang trọng, riêng tư.”
○ “Đặt bàn dễ dàng, nhanh chóng.”
3. Pain Points (Điểm đau):
○ Khó đặt bàn vào giờ cao điểm.
○ Giá cả cao hơn các lựa chọn khác.
○ Ít thông tin trực quan về món ăn, không gian trên website.
Scoring (Thang điểm từ 1-10): lOMoAR cPSD| 58815430 ● Câu hỏi:
○ Tầm quan trọng: 8 (đáp ứng thông tin rõ ràng sẽ thúc đẩy đặt bàn). ● Trigger Terms:
○ Tầm quan trọng: 9 (tạo cảm giác khẩn cấp, tăng quyết định mua hàng). ● Pain Points:
○ Tầm quan trọng: 10 (nếu không giải quyết sẽ làm giảm tỷ lệ chuyển đổi). Giải thích:
● Câu hỏi: Cung cấp câu trả lời chi tiết qua website và nhân viên hỗ trợ.
● Trigger Terms: Sử dụng trong quảng cáo và trang đích để thúc đẩy ý định mua hàng. ● Pain Points:
○ Cải thiện giao diện đặt bàn trực tuyến.
○ Thêm ảnh không gian và món ăn trên web. Câu 3 (d19)
NUH1 - Một công ty thương mại điện tử gồm nhiều danh mục sản phẩm kinh doanh. Phần trăm chi tiêu
cho các hoạt động marketing được phân bổ tăng lên qua từng năm. Tuy nhiên việc đo lường hiệu quả
của khoản chi tiêu đó có vấn đề do triển khai theo dõi kém và không nhất quán. Các phương pháp tiếp
cận để quản trị phân tích web chưa xác định rõ ràng,việc thực thi là không khả thi do tính chất phân tán
của tổ chức và thiếu giải pháp quy trình&công nghệ để kiểm tra và báo cáo về hàng chục nghìn truy
cập web công ty, cũng như hàng nghìn giao dịch hàng tuần ... Thực hiện yêu cầu/trã lời câu hỏi sau: a)
Đề xuất một mô hình phân tích web cho công ty NUH1 nhằm giúp công ty có thể tối tu hóa
cáchoạt động kinh doanh trực tuyến của họ, đặc biệt trên website của công ty. Trình bày mạch lạc, logic
từng bộ KPIs và những hành động "call to action" trong từng gian đoạn của mô hình.
Mô hình phân tích web đề xuất:
Mô hình REAN (Reach, Engage, Activate, Nurture)
Mô hình REAN từ tài liệulà một công cụ hữu ích giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh trực tuyến của
công ty NUH1. Dưới đây là các giai đoạn cùng bộ KPI và hành động tương ứng:
1. Reach (Tiếp cận): o KPI:
Lượng truy cập trang web.
Tỷ lệ hiển thị quảng cáo (Impression Rate).
Chi phí mỗi lần tiếp cận (Cost per Reach). o Hành động:
Tối ưu hóa SEO và nội dung trang web.
Đầu tư quảng cáo trên Google và mạng xã hội.
Phân tích hiệu quả các chiến dịch quảng cáo hiện tại.
2. Engage (Tương tác): o KPI:
Thời gian trung bình trên trang.
Tỷ lệ thoát trang (Bounce Rate).
Số lượng trang được xem mỗi phiên. o Hành động:
Cải thiện giao diện và trải nghiệm người dùng (UX/UI).
Tạo nội dung hấp dẫn, tương tác cao.
Phân tích clickstream để nhận diện các điểm giao cắt. lOMoAR cPSD| 58815430
3. Activate (Thúc đẩy): o KPI:
Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate).
Số lượng giao dịch thành công.
Giá trị đơn hàng trung bình (AOV - Average Order Value). o Hành động:
Tối ưu hóa trang thanh toán (Checkout Optimization).
Cung cấp ưu đãi, mã giảm giá.
Sử dụng email kích hoạt lại khách hàng tiềm năng.
4. Nurture (Giữ chân
khách hàng): o KPI:
Tỷ lệ quay lại của khách hàng.
Điểm Net Promoter Score (NPS).
Tỷ lệ rời bỏ (Churn Rate). o Hành động:
Xây dựng chương trình khách hàng thân thiết.
Phân tích và cá nhân hóa email marketing.
Thường xuyên khảo sát và thu thập phản hồi từ khách hàng. b)
Với vai trò cũng là người tiêu dùng online, hãy phân tích và nêu các câu hỏi của khách hàng
trướckhi mua, trigger terms và pain points, scoring chúng (đánh điểm triggers, câu hỏi, pain point,...).
Trình bày (mindmap, bảng biểu,...) và giải thích rõ rang lOMoAR cPSD| 58815430 lOMoAR cPSD| 58815430
4. Mindmap từ góc độ người tiêu dùng Câu
hỏi trước khi mua: •
Nhu cầu: Sản phẩm có phù hợp? •
Chính sách: Đổi trả, bảo hành rõ ràng? •
Trải nghiệm: Giao hàng nhanh? Đánh giá tốt?
Trigger Terms thu hút tôi: •
Khẩn cấp: “Ưu đãi chỉ trong hôm nay.” •
Tin cậy: “Được khách hàng yêu thích.” •
Giảm chi phí: “Miễn phí vận chuyển.” Pain Points cản trở tôi: •
Kỹ thuật: Thanh toán phức tạp, bảo mật kém. •
Thông tin: Thiếu mô tả chi tiết, đánh giá từ khách khác. •
Chi phí: Phí vận chuyển cao, không hợp lý.
5. Từ góc độ người tiêu dùng, đây là điều tôi cần 1.
Cải thiện trải nghiệm trước khi mua:
o Cung cấp thông tin sản phẩm đầy đủ, rõ ràng với hình ảnh chất lượng cao. o
Minh bạch về chính sách đổi trả và bảo hành.
o Hiển thị đánh giá thực tế từ người mua trước đó.
2. Tối ưu hóa các yếu tố thúc đẩy mua hàng (Trigger Terms):
o Áp dụng thông điệp khuyến mãi dễ hiểu và tạo cảm giác khẩn cấp.
o Ưu đãi như miễn phí vận chuyển hoặc giảm giá được nhấn mạnh ngay trên giao diện.
3. Giải quyết các Pain Points:
o Đơn giản hóa quy trình thanh toán, thêm các tùy chọn như "Thanh toán nhanh." o
Tăng cường bảo mật bằng cách hiển thị chứng nhận SSL. o Giảm phí vận chuyển
hoặc đưa ra tùy chọn nhận hàng tại điểm gần nhà. 10
Downloaded by Anh Ngoc (anhngoc@gmail.com)