Eye tracking

Vài điều cơ bản, cũng hơi xa vời ở Việt Nam

eye tracking, UX, User Experience

(Ảnh 1: mô tả eye tracking, nguồn: Tobii Technology, Digital trend blog: Internet)

Phải nói là eye tracking method không mới trong lĩnh vực nghiên cứu người dùng (User Research), marketing, quảng cáo… và những năm gần đây thì áp dụng trong UX khá phổ biến ở các nước phát triển. Tại sao ở thời điểm hiện tại, eye tracking vẫn còn “xa vời” ở Việt Nam? bởi 1 lẽ để thực hành nghiên cứu này đối với người sử dụng sản phẩm, các doanh nghiệp sẽ phải bỏ ra thêm nhiều chi phí (thiết bị phần cứng, phần mềm chuyên dụng, phòng Lab), bên cạnh đó cũng chưa có các công ty chuyên cung cấp dịch vụ này. Về mặt con người, Việt Nam cũng chưa có các kỹ sư/chuyên gia có chuyên môn thực sự… Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là chúng ta sẽ “bỏ qua” việc tìm hiểu lĩnh vực này trong quá trình nghiên cứu, áp dụng UX.

Eye tracking là gì?

Một cách ngắn gọn (nhưng hơi hàn lâm) thì eye tracking là phương pháp giúp các nhà nghiên cứu hiểu / thu thập được sự chú ý trực quan của đối tượng nghiên cứu. Còn nói một cách đơn giản, eye tracking là quá trình xác định xem người dùng đang nhìn ở đâu, nhìn trong bao lâu, và quá trình di chuyển mắt (cũng như các thành phần của mắt) của người đó diễn ra như thế nào.

20140531 - eye tracking

(Ảnh 2: mô phỏng eye tracking, nguồn Morgan Kaufmann)

Một cách cụ thể hơn, những người nghiên cứu UX sử dụng các thiết bị (gọi là eye tracker) để theo dõi, đo đạc quá trình xử lý của võng mạc (cornea), giác mạc (retina), và đồng tử (pupil) thậm chí mống mắt (iris) của mắt người dùng trong lúc họ nhìn vào trước màn hình (máy tính hoặc mobile) để thao tác với phần mềm, website.

Lưu ý rằng, eye tracking là cả một quá trình chứ không chỉ là 1 hành vi theo dõi người dùng thông thường. Nó bao gồm theo dõi, đo đạc, phân tích số liệu để rồi sau đó đưa ra cải tiến. Chính vì vậy, eye tracking là quá trình tiếp diễn nhiều lần (continuous improvement) để có thể đưa ra sản phẩm / giải pháp tối ưu nhất.

Eye tracking được thực hiện như thế nào?

Để thực hiện eye tracking thì những người nghiên cứu về UX sẽ cần những thứ cơ bản như sau:

  • Trang thiết bị: còn được gọi là eye tracker. Hiện tại trên thị trường có những thiết bị phổ biến như eye tracker glasses (1 loại kính đặc dụng), eye tracker hat (mũ chụp qua đầu có gắn kính), eye tracker screen (màn hình được thiết kế đặc biệt). Những thiết bị này thường dùng 1 nguyên lý chung là sử dụng tia hồng ngoại sóng ngắn chiếu thẳng vào mắt người dùng (user) với các tiêu chuẩn an toàn sao cho không gây tổn hại sức khỏe. Sau cùng, tất nhiên là 1 máy tính xử lý thông tin có được. Lấy ví dụ như bạn đeo kính eye tracker cho người dùng và yêu cầu họ thao tác trên website bạn mới thiết kế, trong vòng 1 giờ đồng hồ, thiết bị này sẽ ghi lại mọi chuyển động của mắt và gửi về máy tính gần đó.
  • Phần mềm: Sau khi dữ liệu về eye tracking được gửi về máy tính, cần có một phần mềm chuyên biệt để phân tích dữ liệu đó. Hai loại dữ liệu quan trọng nhất là các điểm di chuyển của mắt người dùng (eye movement) và nơi người dùng nhìn vào (location) cũng như nhìn nhiều nhất (hot spot – điểm nóng).
  • Phòng lab (không bắt buộc): Bạn cần một phòng thí nghiệm để thực hiện điều này, yên tính và có đầy đủ sự hỗ trợ cần thiết.
  • Tình nguyện viên: Đây là cái tôi thêm vào ngoài những điều có trong sách vở, bởi cá nhân tôi nghĩ yếu tố này quan trọng và không nên làm qua loa. Bạn phải chọn “đúng người”, nghĩa là “target users”. Là những người sử dụng mà ngay từ đầu, trước khi thiết kế giao diện phần mềm / website, bạn đã hướng tới họ là đối tượng sử dụng chính của sản phẩm hoàn thiện sau này.
  • Tiền và thời gian: Tất nhiên roài, để làm eye tracking bạn phải có chi phí, và cần thời gian để thử nghiệm nhiều phương án khác nhau, kể cả dùng eye tracking với A/B testing. (tôi nghĩ vậy).

Khi đã đẩy đủ những thứ cần thiết, tùy vào thiết bị, dụng cụ mà chúng ta tiến hành thử nghiệm bằng các bước sau (tham khảo ảnh 1 phía trên):

  1. Yêu cầu người tình nguyện viên đeo kính hoặc thiết bị eye tracker.
  2. Yêu cầu tình nguyện viên ngồi trước màn hình để thao tác trên phần mềm / website. Việc thao tác cần tự nhiên như một người dùng bình thường tìm hiểu và khám phá, sử dụng sản phẩm.
  3. Khởi động phần mềm theo dõi thời gian thực (real-time)
  4. Thời gian theo dõi và thực hiện nên kéo dài ít nhất 30-60 phút.
  5. Kết thúc thử nghiệm, chạy thống kê số liệu từ máy tính, kiểm tra kết quả.

Nôm na thì là vậy, nhưng để giải thích chi tiết hơn đối với 1 dự án eye tracking, có lẽ tôi sẽ viết series blog khác. Dưới đây là mô phỏng hot spot của giao diện kết quả tìm kiếm Google.

20140531 - eye hot spot

(Ảnh 3: một ví dụ về eye hot spot, nguồn internet)

Lưu ý rằng, việc sử dụng eye tracking không nhất thiết “phải ngồi 1 chỗ” mà có thể thực hiện tại các địa điểm ngoài trời, siêu thị, trung tâm thương mại.v.v…

Lợi ích và những hạn chế

Với việc áp dụng eye tracking, hẳn bạn sẽ thấy nhiều lợi ích mà nó mang lại. Điều dễ thấy nhất là việc  theo dõi sự quan sát của người dụng một cách chính xác giúp chúng ta (những người thiết kế sản phẩm) có thể “hiểu” họ (người dùng) rõ hơn. Việc áp dụng eye tracking nhằm phục vụ công tác nghiên cứu người dùng (user research), vì thế, nó không chi giới hạn trong lĩnh vực UX mà còn mở rộng sang các ngành nghề như Marketing (vd: nghiên cứu cách hiệu quả trong cách bài trí của siêu thị), quảng cáo (vd: theo dõi cách  người dùng nhìn và cảm nhận poster), xuất bản (vd: kiểm tra tính hiệu quả của cách dàn trang, trình bày văn bản), thói quen lái xe hơi, đào tạo phi công, thiết kế giao thông, biển báo, thiết kế games.v.v… Dữ liệu mà eye tracking mang lại cũng sẽ được khai thác giống như một dạng big data vậy.

Heatmap_1

(Ảnh 4: ứng dụng eye tracking trong thiết kế kệ giày shop bán giày, nguồn internet)

shampoo_gazeplot

(Ảnh 5: ứng dụng eye tracking trong thiết kế trưng bày sản phẩm tại siêu thị, nguồn internet)

Bên cạnh những lợi ích hiển nhiên, eye tracking không phải là không có những hạn chế của nó. Giống như big data, dữ liệu mà eye tracking mang lại chỉ mang lại thông tin về hành vi của người dùng (what) chứ không giải thích tại sao (why). Nó không thể giải thích tại sao người lại nhìn vào bên phải màn hình 30 giây rồi nhìn lên phí top-menu 10 giây. Để lý giải nguyên nhân, chúng ta phải kết hợp eye tracking với những kỹ thuật UX khác, ví dụ như usability testing. Ngoài ra, một vài thí nghiệm đơn lẻ với eye tracking không thể mang lại hiệu quả cao cũng như lý giải tại sao người dùng lại tương tác như vậy khi nhìn vào website của bạn. Để đưa ra dự đoán / kết luận gần đúng nhất với hành vi của người dùng, chúng ta cần lượng thông tin “đủ lớn” và tiến hành nhiều kỹ thuật nghiên cứu, phân tích dữ liệu trong một khoảng thời gian đủ lâu nhưng hợp lý.

Tham khảo:

  • Thiết bị eye tracker Tobii: http://www.objectiveeyetracking.com.vn/
  • Eye tracking cũng là 1 phần của lĩnh vực visual perception / recognition
  • Áp dụng eye tracking trong thiết kế Windows 8 touch keyboard.

Big Data

A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think

9780544002692_p0_v1_s260x420

(bìa sách: Big Data, nguồn: Internet)

Big Data (tạm dịch là dữ liệu lớn) đang trở thành một xu thế hot trong những năm gần đây tại các diễn đàn công nghệ cũng như các trang tin chuyên ngành kinh tế, kỹ thuật. Đi kèm với nó là rất nhiều sách liên quan cũng được xuất bản, nhưng chọn cuốn nào để đọc lại tùy thuộc vào công việc, lĩnh vực của mỗi người.

Tôi chọn cuốn Big Data – A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think của Viktor Mayer và Schonberger Kenneth Cukier bởi nội dung của cuốn sách bám sát vào các vấn đề thực tiễn như y tế, kinh tế, giao thông, xã hội, phòng chống tội phạm.v.v… Và các vấn đề này được giải quyết dựa trên việc tổng hợp lượng lớn dữ liệu, phân tích rồi đưa ra dự đoán về xu thế.

Xuyên suốt cuốn sách, 2 tác giả luôn nhắc nhở người đọc về cách thức sử dụng dữ liệu lớn với phương châm tìm hiểu “cái gì” chứ không phải “tại sao“. Nghĩa là khai thác dữ liệu từ những mảnh vụn có phần “vô nghĩa”, tái cấu trúc nó, phân tích với những thuật toán và công cụ xác suất thống kê, rồi từ đó để dữ liệu “tự nói” lên thông tin hữu ích.

Sách mở đầu với việc mô tả hiện trạng áp dụng Big Data ở Mỹ và các nước tiên tiến trên thế giới, với sự góp mặt điển hình của các “ông lớn” như Google, Amazon, Walmart, IBM, v.v… Các hãng lớn từ lâu đã và đang thu thập đủ loại dữ liệu về người dùng internet, khách hàng, thời tiết, thiết bị thông tin y tế… với mục đích mang lại các dự đoán có giá trị cho chính bản thân hãng cũng như các đối tác.

Dưới góc nhìn Big Data, ta sẽ hiểu rõ hơn về giá trị của những thông tin tưởng như “bình thường” của Facebook (số lượng like, comments), của Twitter (còn gọi là dữ liệu tư duy, suy nghĩ của hàng triệu người dùng) hay Instagram. Đối với trường hợp Instagram, bấy lâu nay, khi xem lại một bức ảnh cũ, cá nhân tôi thấy Intargram chỉ ghi chung chung rằng bức ảnh này được đăng tải mấy tuần trước (hoặc mấy ngày trước đó) mà không ghi cụ thể, chính xác ngày nào (hoặc đếm chính xác bao nhiêu ngày trước). Tại sao? bởi với dữ liệu lớn, bạn chỉ cần biết xu thế, biết một con số chung “áng chừng” hoặc “trong khoảng” bao nhiêu ngày mà không nên “đòi hỏi” một sự chính xác tuyệt đối. Vì sao ư? Bởi sự chính xác tuyệt đối là giá trị của dữ liệu nhỏ.

Các chương tiếp theo của cuốn sách tập trung vào việc dữ liệu hóa cũng như xác định giá trị của dữ liệu, xác định chuỗi giá trị mà qua đó các doanh nghiệp, cá nhân, tổ chức tham gia vào các phân đoạn của thị trường Big Data. Có một nghịch lý hiện tại trong thị trường Big Data đó là các doanh nghiệp nắm giữ một lượng lớn dữ liệu (thường họ có được do thu thập, lưu trữ qua nhiều năm dựa trên công tác kinh doanh của họ) lại không / hoặc chưa biết cách khai thác lượng dữ liệu lớn này một cách hiệu quả, hữu ích. Nếu như Google khai thác cơ sở dữ liệu tìm kiếm (search query) của hàng triệu người dùng để từ đó bổ trợ cho các công cụ quảng cáo, dịch thuật, hay Amazon khai thác thói quen duyệt web của khách hàng, Walmart khai thác thông tin mua hàng tại cửa hàng dựa theo thời tiết, chu kỳ mua sắm, mật độ giao thông… thì những ngành nghề như quản lý hành chính, cơ quan dân sự của nhà nước, dân số, hàng không, thời tiết, giao thông, quân đội, y tế… lại chưa thực sự “nhảy” vào khai thác mảng dữ liệu màu mỡ mà họ đang có.

Dữ liệu nếu không khai thác, sẽ chỉ là những mảng lưu trữ rời rạc và vô nghĩa. Thậm chí những đơn vị nắm giữ dữ liệu cũng bỏ mặc chúng và ngủ quên trong sự bận rộn của công việc hàng ngày. Nhưng nếu một ngày, một lượng lớn dữ liệu được trao vào tay những chuyên gia (còn gọi là data scientist), hay những công ty phân tích và khai thác dữ liệu chuyên nghiệp, chúng ta sẽ thấy những giá trị to lớn được tìm thấy từ “mỏ vàng” bị bỏ quên.

Mặc dù các doanh nghiệp start-up được lấy làm ví dụ trong cuốn sách phần lớn đã bị thâu tóm (Decide.com bị mua bởi Ebay, Farecast.com bị mua bởi Microsoft…) nhưng phần nào chúng ta cũng thấy được tầm ảnh hưởng của Big Data lên các doanh nghiệp ngày nay, đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động trên Internet. Trong một tương lai không xa, Big Data  chắc chắn sẽ là một nền công nghiệp nổi trội, cũng như thời của Internet, e-Commerce, Social network những năm trước đây, thậm chí, Big Data chính là “đầu ra” mới của các doanh nghiệp cũng như là một hướng đi mới để các đơn vị cải tiến dịch vụ, sản phẩm của mình được tốt hơn.

Sau cùng, các tác giả cũng để cập đến vấn đề quyền riêng tư, cách thức kiểm soát thông tin để sao cho Big Data không bị lạm dụng cũng như không kiểm soát cuộc sống của con người, xã hội và đặc biệt là công lý. Có chăng, nên nhìn nhận Big Data là một công cụ mới của thời đại mới chứ không nên lạm dụng nó hoàn toàn trong việc dự đoán (thậm chí là phỏng đoán) hay đưa ra quyết định, bởi đó là những việc rất cần “lý trí” của con người.

Lưu ý:

– Sách được dịch bởi NXB Trẻ và có hơi trúc trắc khi đọc, nhất là chương 1, 2. Sách dịch nhầm khá nhiều chỗ đối với từ “start-up” nên trong mấy chương đầu phải tham khảo bản tiếng Anh để hiểu đúng nghĩa hơn.

– Sách cũng dành cho đối tượng làm UX, bởi quan sát và thu thập thông tin về người sử dụng (user observation) là việc làm phổ biến của ngành này. Do đó, có thể nói, Big Data cũng là một phần tương lai của UX.

Credit Card Minimum Purchase?

Đã đến lúc chấm dứt việc hạn chế mức tối thiểu để thanh toán bằng thẻ tín dụng?

minimum-purchase

Sử dụng và lưu hành thẻ tín dụng (Credit card) tại Việt Nam đã được áp dụng khoảng 6 năm trở lại đây, đặc biệt là ở các thành phố lớn như Hà Nội, Sài Gòn. Ở Sài Gòn thì hầu hết các cửa hàng, quán cafe, shop có thương hiệu (hoặc shop trong các Mall lớn như Vincom, Union Square, AEON Mall…) đều hỗ trợ thanh toán bằng thẻ tín dụng, mà phần lớn là thẻ VISA.

Nhưng sự thật thì không hề dễ dàng, bởi vẫn có nhiều nơi, bạn không thể thanh toán bằng thẻ tín dụng nếu số tiền trên hóa đơn không đủ lớn. Ví dụ như:

  • BreadTalk: yêu cầu hóa đơn phải từ 100k trở lên.
  • Coffee Bean & Tea Leaf: yêu cầu hóa đơn phải từ 200k trở lên (nhưng giảm 10% với thẻ tín dụng HSBC)
  • Fly Cupcake: hóa đơn phải từ 100k trở lên.

Như vậy, mỗi khi có ý định vào mấy quán cafe nói trên, người dùng phải cân nhắc xem mình có… “đủ tiền mặt” trong ví hay không, hoặc nếu muốn thanh toán bằng thẻ tín dụng thì với 2-3 người và ước lượng số tiền trên “bill” vượt qua con số yêu cầu của nhà hàng. Đây thực sự là một điều bất tiện.

Ở góc độ khách hàng, hay người dùng, các nhân tôi không ít lần bất ngờ và cảm thấy “khó chịu” với “trải nghiệm” này, bởi những lý do khá dễ hiểu (mà tôi nghĩ phần lớn những người dùng khác cũng cảm thấy vậy):

  • Cửa hàng đang tạo ra sự bất lợi trong thanh toán cho người dùng, khi mà ngày nay, không phải ai cũng mang tiền mặt đầy trong ví.
  • Cửa hàng (cụ thể là ông chủ) đang cố gắng increase sale volume khi cố tình đặt ngưỡng thanh toán tối thiểu đối với thẻ tín dụng. Điều này khiến người dùng đôi khi chỉ định uống 2 ly cafe, nhưng rồi lại phải mua thêm 1 chiếc bánh cho đủ 200k. Nó gây ra cảm giác “cố tình ép khách hàng”.
  • Việc làm này của các cửa hàng có vẻ như đang “cổ súy” việc dùng cash thay vì hướng người dùng sang dùng thẻ ngày một nhiều hơn.

Nguyên nhân là do đâu?

Trên thực tế, đưa ra mức hóa đơn tối thiểu để thanh toán bằng thẻ tín dụng không phải là mới mẻ trên Thế Giới cũng như ở Việt Nam. Ở những nước như Singapore, Philippines, Malaysia thì hạn mức hóa đơn thường dao động trong khoảng $5 – $10. Từ trước đến nay người ta thường nói tới vấn đề này bằng khái niệm “Minimum Purchase Limit” hoặc “Credit card minimum purchase“. Cách đây nhiều năm, theo luật ở Mỹ, các hãng thẻ như VISA, Master… cũng như những đại lý chấp nhận thanh toán thẻ Credit Card không được phép áp dụng việc thiết lập mức tối thiểu trên hóa đơn đối với khách hàng. Tuy nhiên, kể từ năm 2010, mọi việc đã thay đổi bởi đạo luật cải cách (còn được gọi là Dodd-Frank Act 2010), cho phép các đơn vị có chấp nhận thanh toán bằng thẻ tín dụng đặt ra qui định hạn mức hóa đơn tối thiểu đối với khách hàng của mình (tối thiểu là $10 theo văn bản luật ở Mỹ).

Việc này mang lại điều gì cho các cửa hàng, các quán cafe chấp nhận thanh toán bằng thẻ tín dụng? Đó là đảm bảo lợi nhuận trên mỗi hóa đơn sau khi đã trừ đi chi phí giá vốn và phí thanh toán bằng thẻ tín dụng. Điều này có vẻ như “hiển nhiên” đúng đắn. Bởi nếu bạn mua một $1 (khoảng 21.000 VNĐ) và bạn thanh toán bằng thẻ VISA, thì người bán “hình như” chẳng còn lời được bao nhiêu sau khi bị ngân hàng thu phí dịch vụ thẻ tín dụng.

Có thật sự phải áp dụng “Minimum Purchase Limit” hay không?

Để giải đáp câu hỏi này, thường những người làm kinh tế sẽ dựa trên quan điểm cổ điển chi phí – lợi ích. Rõ ràng, nếu đặt lợi ích của cửa hàng lên hàng đầu thì việc áp dụng “Minimum Purchase Limit” là cần thiết. Nhưng ngược lại, nếu chủ cửa hàng, chủ quán cà phê là người hướng tới tương lai và đặt khách hàng làm trọng tâm của sự phát triển cũng như có định hướng về service design thì suy nghĩ có thể sẽ khác đi.

Hiện nay, hầu hết các ngân hàng thương mại ở Việt Nam đều hỗ trợ các cửa hàng lắp đặt và thiết lập dịch vụ thanh toán bằng thẻ tín dụng như Vietcombank, HSBC, Vietinbank, BIDV, Agribank.v.v… Chính vì vậy, việc hỗ trợ khách hàng thanh toán bằng thẻ Visa credit không còn là khó khăn với các quán như cafe, tiệm bánh, hay các shop quần áo (bất kể độ lớn nhỏ của doanh nghiệp). Thậm chí, cuối ngày, tiền được thanh toán bằng thẻ tín dụng có thể được chuyển ngay vào tài khoản của chủ doanh nghiệp (nếu đó là doanh nghiệp TNHH tư nhân 1 thành viên, hoặc hộ kinh doanh cá thể). Bên cạnh đó, mức phí mà các ngân hàng thu trên mỗi giao dịch là không lớn (theo quan điểm của tôi), và đủ để các đơn vị kinh doanh có thể “yên tâm” hỗ trợ khách hàng của mình trả tiền bằng cách “cà thẻ tín dụng”.

POS-fee

Bảng so sánh mức phí dịch vụ của Vietinbank với mức phí bình quân trên thị trường trên một giao dịch thanh toán bằng thẻ tín dụng.

Nếu mối quan ngại của các chủ doanh nghiệp, đơn vị kinh doanh là mức phí mà ngân hàng thu trên mỗi giao dịch bằng thẻ tín dụng thì bảng biểu trên cho thấy chúng ta hoàn toàn có cơ sở để khuyến khích khách hàng dùng thẻ nhiều hơn nữa. Và nếu đem so sánh với chi phí kiểm kê sổ sách, kiểm tiền mặt, đem tiền gửi ngân hàng, tiền lẻ, tiền xấu cần xử lý.v.v… thì việc chấp nhận thanh toán bằng thẻ tín dụng mang lại nhiều lợi ích hơn cho các cửa hàng. Hơn nữa, lợi ích to lớn nhất có lẽ là sự hài lòng và thoái mái của khách hàng, bởi họ mới chính là người nuôi sống các doanh nghiệp lớn nhỏ, họ “có quyền” được hưởng những dịch vụ tiện lợi nhất.

Chắc chắn rằng vấn đề này còn gây nhiều tranh cãi, và sự “khó chịu” sẽ còn kéo dài một thời gian nữa ở Việt Nam khiến khách hàng đã và sẽ phải mang trong người nhiều tiền mặt hơn nữa. Tuy nhiên, chúng ta cũng nên tin vào sự đổi mới trong tương lai gần. HSBC và ANZ đang cố gắng kết hợp với các rạp chiếu phim, tiệm bánh, quán cafe để đưa ra các chương trình khuyến mãi như giảm 10%, mua 1 tặng 1. Các nhân viên cashier của cafe Starbucks Việt Nam vẫn vui vẻ cho tôi thanh toán bằng thẻ tín dụng dù tôi chỉ mua 1 ly americano với giá 55k VNĐ, hay ở Parcey cupcake, tôi vẫn có thể trả tiền bằng thẻ tín dụng cho những chiếc bánh cupcake có giá từ 30k – 60k và được giảm 10% nếu dùng thẻ tín dụng của HSBC.

Tương lai và sự thành công sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết đặt “trải nghiệm” của khách hàng vào vị trí ưu tiên hàng đầu trong chiến lược kinh doanh. Những thứ dù nhỏ, nhưng nếu tận tâm và tỉ mỉ, sẽ mang lại những khách hàng trung thành. Tôi tin là vậy.

Tham khảo:

  1. Minimum Purchase for Credit Cards? $10 Minimum Is Legal
  2. POS Vietinbank

What to Test in A/B

Test cái gì trong A/B testing, và thực hiện A/B test cho website như thế nào?

ab website-testing

(Ảnh: kết quả thử nghiệm A/B testing, nguồn Internet)

A/B testing hiện tại có lẽ đang là một khái niệm được áp dụng rộng rãi trong các chiến dịch marketing, đi kèm với micro site hoặc các landing page quảng cáo. Khái niệm cơ bản của A/B testing tôi đã trình bày trong blog trước đây, tuy nhiên thực hiện như thế nào thì cần phải có kế hoạch cũng như chiến thuật cụ thể hơn.

This process begins with the most important question of all: What is the purpose of your site?

Có thể nói, ở Việt Nam thì không nhiều công ty có đủ chi phí, sự kiên nhẫn và mindset làm A/B testing. Nghe thì hay, nói thì hay nhưng không phải ai cũng muốn thực hiện nghiêm túc, đa phần chỉ dừng lại ở mức theo dõi Google Analytic xem số liệu rồi điều chỉnh chi phí marketing mà thôi. Nhưng nếu muốn làm nghiêm túc thì sao? OK, đầu tiên bạn (hoặc team của bạn, bao gồm cả sếp) phải trả lời câu hỏi mục đích của website (hoặc landing page) là gì? Không có đích đến, sẽ không hoạch định được đường đi đúng đắn.

Khi đã có mục tiêu cụ thể, A/B testing được tiến hành theo 05 bước phổ biến như sau:

  1. Define success: Thiết lập các số liệu dưới dạng tiêu chuẩn mà các nhóm triển khai sản phẩm (website cùng hướng tới). Thường sẽ có 02 nhóm A và B. Bạn sẽ không thể xác định xem giải pháp của nhóm nào giành phần thắng nếu như không xác định các số liệu định lượng một cách rõ ràng. Số liệu có thể là thời gian trung bình 01 user xem một trang web, số lượng pageviews, số lượng đơn đặt hàng trung bình, số lượng visitor, doanh thu / trên 1 visitor.v.v… (Cũng có thể lựa chọn các thông số như churn rate, exit rate, conversion rate…)
  2. Identify bottlenecks: Phối hợp cùng với nhóm của bạn, cùng với số liệu analytic của website, phân tích xem website đang bị “tắc” ở đâu? nghẽn ở khâu nào? người dùng dừng lại và bỏ đi từ trang nào nhiều nhất trên website? trang checkout có vấn đề gì không? hoặc trang xem chi tiết sản phẩm có cần cải tiến ở khâu nào để người dùng đặt hàng dễ dàng hơn? A/B testing không nhất thiết phải test tất cả các trang trong 1 website, chỉ cần tìm ra “bottleneck” và cải tiến triệt để sẽ mang lại hiệu quả rõ rệt.
  3. Construct a hypothesis: Hypothesis nghĩa là giả thuyết. Sau khi xác định được “bottleneck” của website ở đâu, các nhóm xây dựng website cần tiến hành hàng loạt các thủ tục, các bài test để đưa ra giả thuyết về người dùng. Ví dụ như phỏng vấn một lượng người dùng (user interview), theo dõi, quan sát hành vi của một nhóm người dùng (focus group) hoặc lấy thông tin phản hồi (thông qua feedback form)… để rồi từ đó đưa ra các giả thuyết, cũng như các thay đổi cần thiết, các cách thức thực hiện thay đổi (về giao diện, về qui trình mua hàng online chẳng hạn).
  4. Prioritize: Khi có một mớ các giả thuyết, bước tiếp theo là đưa ra mức độ ưu tiên. Cải tiến cái nào trước, test cái nào trước, thử nghiệm giải pháp nào trước. Tất cả tùy thuộc vào mục tiêu mà chúng ta đã đặt ra ban đầu. Chẳng hạn như website e-commerce thì những màn hình check-out, payment cần ưu tiên hơn là test các API tương tác với các đại lý.
  5. Test: Sau cùng, khi đã có các giải pháp thử nghiệm theo thứ tự ưu tiên (thường 1 trang màn hình trên website sẽ có 2 giải pháp A và B để 2 nhóm tiến hành test), công việc phải làm chính là test. Việc test được tiến hành với những nhóm người dùng ngẫu nhiên (có thể thuê freelancer, tình nguyện viên, sinh viên vào dự án test này).

Đầu ra của việc A/B test chính là các báo cáo, với những thông số analytic mới và các nhóm (nhóm A, nhóm B) lại tiến hành cập nhật, cải tiến giải pháp của mình. Chu trình A/B test bao gồm 5 bước nêu trên có thể được thực hiện lặp lại nhiều lần, cho tới khi các giải pháp thay đổi đáp ứng được mục tiêu đặt ra (thường là về số liệu) ban đầu.

Sau khi kết thúc dự án A/B testing (gọi là dự án nội bộ), người quản lý dự án chọn ra phương án (A hoặc B) đáp ứng yêu cầu tốt nhất để từ đó triển khai cho sản phẩm go live. Lưu ý nhỏ là A/B testing không nhất thiết phải tiến hành khi dự án website mới bắt đầu, A/B testing phục vụ cho cải tiến, kiểm nghiệm những phương áp thay đổi, phát triển sản phẩm trong suốt vòng đời của sản phẩm đó.

Elevator pitch

Cách trình bày khái niệm UX hoàn chỉnh trong khoảng thời gian ngắn

ElevatorPitch-PublicSpeaking

(Ảnh: mô tả elevator pitch, nguồn Internet)

Có một sự thật là ở Việt Nam, Usability hay UX vẫn xa lạ với nhiều người, hay nói thẳng ra là với những người không làm trong lĩnh vực mobile/web design, bất kể là IT hay không liên quan IT, khi được hỏi về UX đều “lớ ngớ”. Họ không có khái niệm đó.

Elevator pitch là khái niệm mà các start-up hay dùng, ám chỉ việc đưa ra thông tin ngắn gọn nhưng đầy đủ về “business” của mình trong một thời gian ngắn để kêu gọi đầu tư, thu hút sự chú ý của những khách hàng, đối tác, nhà đầu tư tiềm năm. Thời gian “ngắn gọn” ở đây được so sánh với thời gian đứng trong thang máy, đi từ dưới lên trên, hoặc từ trên xuống dưới (khoảng từ 10 – 30 giây). Nếu muốn giới thiệu “business” hay đơn giản hơn là “nghề nghiệp” của mình, một số khái niệm sau đây có lẽ sẽ dễ hiểu hơn:

  • Luật sư
  • Nhân viên kinh doanh, nhân viên bảo hiểm/ngân hàng.
  • Kỹ sư phần mềm, kỹ sư máy tính
  • Phi công…

Thế nếu bạn làm về UX (UX manager, UX designer) hoặc làm Usability engineer thì câu trả lời sẽ thế nào? Đây là cái tôi băn khoăn, bởi ngay cả với đồng nghiệp, trong cùng một công ty IT outsourcing có uy tín, nhiều người cũng không hiểu đấy là nghề gì? nghề đó thì làm gì? Again, họ không có khái niệm đó.

ux-job

(Ảnh: một số công việc chuyên sâu trong lĩnh vực UX, nguồn: slideshare.com)

Nhìn vào bức ảnh trên, thì cho dù ở trời ta hay trời Tây, khi nói ra lĩnh vực chuyên môn của mình trong ngành UX, cũng khó mà giúp người nghe hiểu ra ngay mình làm cái gì. Vậy lựa chọn câu trả lời ra sao cho phù hợp? Tôi chọn ra 03 lựa chọn của 03 người nổi tiếng trong ngành như sau:

“It’s sort of on a need-to-know basis…The simpler you can keep it the better.” – Steve Krug (1)

“I tell people I do the software engineering, because people can relate to that. Then I say I’m involved in making products easy to use.” – Joe Dumas, Dr. Usability (2)

“I try to help design websites so people can use them easily…the web domain is a handy one to talk in because it is one that almost everybody can relate to.” – Tom Tullis, Fidelity Investments (3)

Tôi thích lựa chọn số 2 vì có lẽ nhiều người sẽ hiểu hơn là tôi đang làm, đang nghiên cứu về cái gì. Mà cũng dễ gần gũi với khái niệm thông thường hơn. Có lẽ, một lúc nào đó, tôi sẽ đem chủ đề này ra để thảo luận tại một buổi off-line, và khi càng nhiều người nói về nó (UX), nó sẽ càng trở nên phổ biến hơn.

Ghi chú:

(1) Steve Krug nổi tiếng với cuốn “Don’t make me thing” và “Rocket Surgery Made Easy”.

(2) Joe Duma: Bác này là huyền thoại trong ngày Usability, nhiều tuổi hơn cả Jacob Nielsen, viết quyển “A Practical Guide to Usability Testing“.

(3) Tom Tullis: Tác giả cuốn “Measuring the User Experience“.