วิธีใช้การวิเคราะห์ประสบการณ์เพื่อลดอัตราการเลิกใช้งานแอปของคุณ

หากคุณเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์และเชื่อว่าคุณได้สร้างแอปที่ผู้ชมของคุณไม่เพียงพอ และพวกเขาจะกลับมาอีกเรื่อยๆ คุณอาจจะกำลังหลอกตัวเองอยู่

ถึงเวลาตรวจสอบความเป็นจริง!

จากการวิจัยเกี่ยวกับอัตราการรักษาผู้ใช้ทั่วโลก อัตราการเปลี่ยนใจสำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เริ่มต้นที่ 74.7% ในวันที่ 1 และค่อยๆ เพิ่มขึ้นเป็น 94.3% ภายในวันที่ 30 กล่าวอีกนัยหนึ่ง อัตราการรักษาผู้ใช้ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ 31 หมวดหมู่คือ 25.3% ในวันที่ 1 แต่ ลดลงเหลือ 5.7% ภายในวันที่ 30

หากคุณกำลังใช้งานแอปเกมหรือแอปเผยแพร่ การสูญเสียผู้ใช้หมายความว่าพวกเขาถูกตัดการเชื่อมต่อ สำหรับอีคอมเมิร์ซหรือการส่งมอบแอป อาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อเป้าหมายรายได้ของคุณ

แล้วอะไรคือวิธีแก้ไขเพื่อย้อนกลับแนวโน้มการปั่นป่วนนี้? ในบล็อกนี้ เราจะบอกวิธีแก้ไขปัญหาหลักโดยใช้พลังของการวิเคราะห์ประสบการณ์

เพื่อทำความเข้าใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร คุณต้องคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจสำหรับแอปของคุณก่อน

วิธีคำนวณการเลิกใช้งานสำหรับแอปของคุณ

ยิ่งอัตราการปั่นของคุณต่ำลงเท่าไรก็ยิ่งดีเท่านั้น อัตราการเลิกใช้งานที่สูงขึ้นหมายถึงต้องใช้ความพยายามมากขึ้นในการปรับปรุงการมีส่วนร่วมและการรักษาผู้ใช้

ลองนึกภาพคุณใช้บริการสตรีมมิ่งแบบสมัครสมาชิก คุณต้องการคำนวณการเลิกใช้งานแอปของคุณเพื่อทำความเข้าใจการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ และทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เพื่อปรับปรุงการรักษาผู้ใช้หากจำเป็น

สมมติว่าแอปของคุณมีผู้ใช้งาน 40,000 รายเมื่อต้นเดือน และเมื่อถึงสิ้นเดือน มี 28,500 รายหยุดใช้แอปของคุณ คุณสามารถคำนวณอัตราการปั่นป่วนของเดือนได้โดยใช้สูตรด้านล่าง

ในสถานการณ์สมมตินี้ อัตราการหมุนเวียนของคุณอยู่ที่ 71.25% และจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขทันที ในการทำเช่นนั้น การเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการเลิกใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญ

เหตุใดผู้ใช้แอปจึงเลิกใช้งาน

จากการสำรวจผู้ใช้ 2,000 ราย สาเหตุหลักในการถอนการติดตั้งแอปมีดังนี้: ไม่ใช้แอป (39.9% พื้นที่เก็บข้อมูลจำกัด (18.7%) และโฆษณามากเกินไป (16.2%)

เห็นได้ชัดว่าการไม่ใช้งานจะสั่งให้ส่วนแบ่งของสิงโตเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการเลิกใช้งานแอป หากต้องการทราบว่าอะไรทำให้ผู้ใช้เลิกใช้ มีคำถามสำคัญบางข้อที่คุณต้องค้นหาคำตอบ

เหตุใดผู้ใช้จึงออกจากแอปและไม่กลับมาอีกเลย

พิจารณาแอปของคุณอย่างเป็นกลาง การนำทางยุ่งยากไหม? ลองนึกภาพการใช้แอปอื่นที่มีปัญหาเช่นนี้ คุณจะยังคงอยู่ต่อไปไหม การนำทางที่ท้าทายจะเพิ่มภาระการรับรู้ให้กับผู้ใช้ ซึ่งอาจกระตุ้นให้พวกเขาละทิ้งแอปของคุณ

นอกจากนี้ โฆษณาที่รบกวนเพียงอย่างเดียวสามารถดึงดูดผู้ใช้ออกไปได้ 16.2% ทำให้พวกเขาเป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้ออกจากแอป

ผู้ใช้กระหายความแปลกใหม่อยู่เสมอ หากแอปของคุณหยุดนิ่ง ขาดการอัปเดตหรือฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้ ความสนใจของพวกเขาก็จะลดลง

นอกจากนี้ หากแอปของคุณไม่มีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอาจทำให้ผู้ใช้เลิกใช้และแสวงหาทางเลือกที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นซึ่งตอบสนองความต้องการของพวกเขาได้ดีขึ้น

เหตุใดผู้ใช้จึงสมัครใช้งานแต่ไม่ได้ใช้งาน?

เนื้อหาหรือข้อเสนอทั่วไปทำลายความสนใจของผู้ใช้ได้เร็วกว่าที่คุณคิด 63% ของผู้ใช้สมาร์ทโฟนมีแนวโน้มที่จะซื้อจากบริษัทที่มีแอพมือถือให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องแก่พวกเขา ดังนั้นจึงควรตรวจสอบว่าแอปของคุณไม่มีมุมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณหรือไม่

ตอนนี้ ลองนึกถึงผู้ใช้ที่สมัครใช้งานแต่ไม่ได้ทำอะไรมากนัก อาจเป็นเพราะแอปของคุณเป็นเหมือนเขาวงกต ทำให้ยากสำหรับพวกเขาที่จะได้รับมูลค่าที่เหมาะสมจากแอปของคุณ ผู้ใช้ไม่มีเวลาหรือความอดทนในการออกล่าขุมทรัพย์ในแอปของคุณ

แอปของคุณควรมีความราบรื่นเพียงพอที่จะช่วยให้ผู้ใช้บรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยให้การสำรวจที่พวกเขาต้องการ

เหตุใดผู้ใช้บางคนจึงกลับมาที่แอปของคุณ และประสบการณ์ของพวกเขาแตกต่างจากประสบการณ์ที่ลดลงอย่างไร?

ในบางครั้ง ผู้ใช้ก็เลือกที่จะเลิกใช้งาน การเปลี่ยนแปลงในใจนี้กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นในโลกดิจิทัลปัจจุบัน โดยมีตัวเลือกมากมายทางออนไลน์ อย่างไรก็ตาม หากคุณยังคงเห็นผู้ใช้กลับมาที่แอปของคุณ ก็แสดงว่าแอปของคุณนำเสนอสิ่งที่มีคุณค่าซึ่งโดนใจผู้ชมของคุณ ผู้ใช้ที่กลับมาเหล่านี้บางส่วนอาจเป็นลูกค้าประจำของคุณที่ไว้วางใจแบรนด์และแอปของคุณ

ในทางกลับกัน ผู้ใช้บางกลุ่มที่ออกจากจุดจนไม่กลับมาอีกอาจกำลังมองหาประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น เทรนด์นี้เห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษในกลุ่ม Gen Z โดยกว่า 60% สำรวจทางเลือกอื่น แม้ว่าพวกเขาจะมีแบรนด์ที่ต้องการก็ตาม

สำหรับพวกเขา ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี โฆษณาที่รบกวน หรือข้อเสนอทั่วไปเป็นองค์ประกอบที่ได้รับการยอมรับน้อยที่สุดที่พบในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ในปัจจุบัน หากต้องการดึงดูดผู้ใช้ที่อาจสูญเสียความสนใจกลับมาอีกครั้ง ให้เพิ่มประสิทธิภาพแอปของคุณเพื่อสร้างความประทับใจเชิงบวกและเสริมสร้างความไว้วางใจ

เราได้กล่าวถึงสาเหตุที่ผู้ใช้อาจไม่มีส่วนร่วมกับแอปแล้ว แต่อย่าลืมว่าพฤติกรรมของผู้ใช้อาจแตกต่างกันอย่างมากในแอปหนึ่งไปยังอีกแอปหนึ่ง หากต้องการให้ผู้ใช้กลับมาที่แอปของคุณต่อ คุณจะต้องทราบสาเหตุที่แน่ชัดที่อยู่เบื้องหลังการเลิกใช้งานและแก้ไข ทำอย่างไร? เราหารือเรื่องนั้นในส่วนต่อไปนี้

การวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้เกี่ยวกับอะไร?

เมื่อเจาะลึกถึงปัญหาเบื้องหลังการเลิกใช้งานแอป คุณจะพบกับการวิเคราะห์สองประเภทที่นำเสนอวิธีแก้ปัญหา – เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ

ตามชื่อที่สื่อถึง การวิเคราะห์เชิงปริมาณจะเกี่ยวข้องกับตัวเลขและแง่มุมที่สามารถวัดผลได้ของปัญหาที่มีอยู่ ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) บางตัวที่เราสามารถวัดได้โดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ ได้แก่ :

• ผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือน: ข้อมูลนี้จะแจ้งให้เราทราบว่ามีผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกี่รายที่มีส่วนร่วมกับแอปของเราในเดือนที่กำหนด
• การซื้อในแอป: วัดเปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่ทำการซื้อในแอป
• รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้: ด้วยการคำนวณรายได้เฉลี่ยที่สร้างขึ้นต่อผู้ใช้ เราสามารถประเมินผลกระทบทางการเงินของการเลิกใช้งาน
• การมีส่วนร่วมกับการแจ้งเตือน: ตัวชี้วัดนี้แจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับจำนวนผู้ใช้ที่ตอบสนองต่อการแจ้งเตือนในแอปหรือแบบพุช
• อัตราการใช้คุณสมบัติ: ช่วยให้เราประเมินการใช้งานและการใช้งานคุณสมบัติเฉพาะภายในแอพของเรา

แม้ว่าตัวเลขเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้และประสิทธิภาพของแอป แต่ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้บอกเราว่า 'ทำไม' อยู่เบื้องหลังตัวเลขดังกล่าว

ตัวอย่างเช่น หากเราสังเกตเห็นจำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือนลดลงอย่างต่อเนื่อง นั่นเป็นการส่งสัญญาณว่าผู้ใช้เลิกมีส่วนร่วมกับแอป แต่ไม่ได้อธิบายว่าทำไมพวกเขาถึงมีส่วนร่วมตั้งแต่แรก

นี่คือจุดที่การวิเคราะห์เชิงคุณภาพกลายเป็นสิ่งล้ำค่า

ข้อมูลดังกล่าวเป็นมากกว่าแค่ตัวเลข โดยเผยให้เห็นเหตุผลเบื้องหลังพฤติกรรมของผู้ใช้ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเผยให้เห็นจุดเสียดสีที่ผู้ใช้พบในแอปของเรา วิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับองค์ประกอบต่างๆ และสิ่งที่ผลักดันให้พวกเขาเลิกใช้งาน

หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ตัวเลขก็เป็นเพียงจุดข้อมูลที่ไม่มีทิศทาง

อย่างไรก็ตาม เมื่อเรารวมการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเข้าด้วยกัน การวิเคราะห์เหล่านี้จะให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมว่าเหตุใดผู้ใช้จึงเลิกใช้งาน และวิธีที่เราสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังนั้น การวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้จึงเกี่ยวข้องกับการเจาะลึกการวิเคราะห์พฤติกรรมและประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:

ดูการเดินทางของผู้ใช้ด้วยการบันทึก

การบันทึกเซสชันเป็นเครื่องมือเชิงคุณภาพที่บันทึกเซสชันการเรียกดูแบบเรียลไทม์ของผู้ใช้แอป ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบการบันทึกในภายหลังเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชม

แสดงภาพการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ด้วยแผนที่ความร้อน

แผนที่ความร้อนให้ภาพที่มีสีสันของการโต้ตอบของผู้ใช้กับองค์ประกอบต่างๆ ในแอปของคุณ แผนที่ความร้อนจะแสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบใดบนหน้าแอปของคุณได้รับความนิยมมากที่สุด (ร้อนแรง) และได้รับความนิยมน้อยที่สุด (เย็น) โดยใช้สเปกตรัมสีตั้งแต่สีแดงไปจนถึงสีน้ำเงิน

กลุ่มผู้ใช้เฉพาะด้านการศึกษา

ในการวิเคราะห์ประสบการณ์ คุณสามารถศึกษาว่าผู้ใช้จากกลุ่มประชากรตามรุ่นต่างๆ มีพฤติกรรมอย่างไรในแอปของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้จากสถานที่ที่เฉพาะเจาะจงได้ ผู้ใช้ใหม่และผู้ใช้ที่กลับมาก็เป็นกลุ่มประชากรตามรุ่นที่แตกต่างกันสองกลุ่มที่คุณสามารถเจาะลึกเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมเฉพาะของพวกเขาให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เวอร์ชันแอป ประเภทอุปกรณ์ เวอร์ชัน Android และเวอร์ชัน iOS เป็นกลุ่มผู้ใช้อื่นๆ ที่สามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้เชิงลึกเกี่ยวกับคุณลักษณะที่ใช้ร่วมกัน

แพลตฟอร์มของเรา VWO Insights สำหรับแอปบนมือถือ รองรับตัวเลือกการแบ่งส่วนเหล่านี้ทั้งหมด และยังช่วยให้คุณสร้างเหตุการณ์ที่กำหนดเองสำหรับแอปของคุณโดยเฉพาะเป็นตัวกรองได้

ทำความเข้าใจการออกจากช่องทาง

ช่องทางช่วยให้คุณทราบว่าผู้ใช้ของคุณหมดความสนใจและออกจากแอปของคุณไปที่ใด รายงานช่องทางสามารถกรองได้โดยใช้กลุ่มต่างๆ เพื่อเจาะลึกพฤติกรรมผู้ใช้ตลอดเส้นทางบนแอปของคุณ

วิธีใช้การวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้เพื่อลดการเลิกใช้งานแอปของคุณ

ไม่ว่าแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่จะเป็นอย่างไร การใช้การวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้ช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมของผู้ใช้เป็นศูนย์ และใช้ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมมาเพื่อปรับปรุงแอปให้ดียิ่งขึ้นไปอีก การปรับปรุงเหล่านี้มีส่วนโดยตรงต่อการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่สูงขึ้นและลดอัตราการเลิกใช้งาน ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้คนจะยังคงอยู่และเพลิดเพลินกับแอปได้นานขึ้น

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานบางส่วนในการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้จากอุตสาหกรรมต่างๆ

แอพชอปปิ้ง

เมื่อพูดถึงแอปช้อปปิ้ง การบันทึกเซสชันสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความยากลำบากของผู้ใช้หรืออุปสรรคที่นำไปสู่การละทิ้งรถเข็น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถระบุได้ว่าผู้ใช้เลิกใช้งานหรือไม่หลังจากพยายามและไม่สามารถเข้าถึงลิงก์รหัสคูปองในแอปของคุณ

แผนที่ความร้อนนำเสนอข้อมูลอันมีค่าโดยเน้นว่าองค์ประกอบใดภายในแอปของคุณที่ได้รับการโต้ตอบกับผู้ใช้มากที่สุด

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ไม่ได้เลื่อนลงเพื่อดูบทวิจารณ์ ตามที่ระบุโดยพื้นที่สีน้ำเงินที่เย็นกว่าบนแผนที่ความนิยม คุณอาจพิจารณาย้ายตำแหน่งเหล่านั้นไปยังตำแหน่งที่โดดเด่นกว่าที่ด้านบน

แนวทางนี้ช่วยให้คุณสามารถออกแบบเค้าโครงแอปและจัดเรียงองค์ประกอบตามแบบจำลองทางจิตของผู้ใช้ได้

ช่วยลดการปั่นได้อย่างไร?

สมมติว่าการวิเคราะห์เชิงปริมาณแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้เปลี่ยนจากแอปช็อปปิ้งของคุณ คุณเชื่อว่าการเพิ่มรายการลงในสิ่งที่อยากได้จะกระตุ้นให้ผู้ใช้กลับมาที่แอปและลดการเลิกใช้งาน ดังนั้น เป้าหมายของคุณคือการปรับปรุงการเพิ่มรายการสิ่งที่อยากได้เพื่อแก้ไขปัญหาการเลิกใช้งาน

แต่ก่อนที่คุณจะปรับปรุงคุณลักษณะนี้ คุณต้องทำความเข้าใจระดับการโต้ตอบของผู้ใช้ในปัจจุบันก่อน ดังนั้น คุณจึงวิเคราะห์การบันทึกเพื่อดูความแตกต่างในพฤติกรรมระหว่างผู้ใช้ที่เพิ่มผลิตภัณฑ์ลงในสิ่งที่อยากได้กับผู้ใช้ที่ไม่เพิ่ม สิ่งที่น่าสนใจคือคุณเห็นผู้ใช้จำนวนมากละเว้นจากการใช้คุณสมบัตินี้

ข้อสังเกตเหล่านี้จะนำคุณไปสู่การเปลี่ยนแปลง UI และเพิ่มประสิทธิภาพไอคอนสิ่งที่อยากได้ ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงและแชร์ได้ง่าย สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มรายการสิ่งที่ปรารถนาเพิ่มเติม ซึ่งเป็นโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพในการลดการเลิกใช้งาน

แอปอาหารและเครื่องดื่ม

แอปสั่งอาหารและเครื่องดื่มอาศัยการวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้เป็นอย่างมาก การบันทึกเซสชันให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้เรียกดูเมนูและทำการเลือก ซึ่งเผยให้เห็นถึงความยากลำบากที่พวกเขาอาจพบในการค้นหาสิ่งที่ต้องการ

ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงการออกแบบเมนูเพื่อการนำทางของผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง

การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ตามความชอบด้านอาหารที่เฉพาะเจาะจงหรือการโต้ตอบกับตัวกรองดังกล่าวสามารถช่วยให้คุณปรับแต่งคำแนะนำส่วนบุคคลได้ การกรองและการดูเซสชันของผู้ใช้ตามเวลาต่างๆ ของวันสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในช่วงที่มีการสั่งซื้อสูงสุด

ในทำนองเดียวกัน แผนที่ความร้อนสามารถเน้นบริเวณที่มีการโต้ตอบของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น เช่น การให้คะแนนหรือรูปภาพ ซึ่งช่วยให้คุณวางแผนการออกแบบและตำแหน่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ช่วยลดการปั่นได้อย่างไร?

พิจารณาว่าคุณได้เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ชื่อ "การบริโภคทางโภชนาการ" ในแอปอาหารของคุณสำหรับผู้ใช้ทุกคน คุณสังเกตเห็นว่าผู้ใช้ที่ใช้ฟีเจอร์นี้มักจะกลับมาที่แอปเพื่อดูข้อมูลโภชนาการ/แคลอรี่ที่สะสม ซึ่งมักจะทำให้พวกเขาสั่งซื้อจากแอป

ในขั้นตอนถัดไป คุณจะหันไปใช้การบันทึกเซสชันเพื่อสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้คุณลักษณะนี้ และระบุวิธีที่จะสนับสนุนให้มีการใช้งานคุณลักษณะดังกล่าว ตัวอย่างเช่น การวางจำนวนสารอาหารบนหน้าจอสามารถดึงดูดความสนใจของผู้ใช้และกระตุ้นการมีส่วนร่วมได้มากขึ้น

ดังนั้นการเปลี่ยนแปลง UI นี้ (หรืออื่นๆ) ที่ได้รับคำแนะนำจากการวิเคราะห์เชิงคุณภาพสามารถปรับปรุงอัตราการนำคุณสมบัติไปใช้ กระตุ้นคำสั่งซื้อได้มากขึ้น และลดการเลิกใช้งานแอป แต่ก่อนที่คุณจะดำเนินการเปลี่ยนแปลงใดๆ อย่าลืมทำการทดสอบและยืนยันประสิทธิภาพของการเปลี่ยนแปลง

แอพการเงิน

การบันทึกเซสชันช่วยระบุปัญหาที่ผู้ใช้อาจพบขณะกรอกแบบฟอร์มยืม เช่น ช่องที่ขาดหายไปหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ในบางขั้นตอน โดยจะให้มุมมองโดยละเอียดเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้ที่นำไปสู่การติดต่อกับฝ่ายสนับสนุนลูกค้า ช่วยให้คุณสามารถระบุส่วนที่คำแนะนำในแอปสามารถลดการสอบถามเกี่ยวกับการสนับสนุนได้

หากคุณสนใจที่จะประเมินว่าผู้ใช้ตอบสนองต่อแผนภูมิหรือกราฟการลงทุนที่เพิ่มเข้ามาใหม่ในแอปของคุณอย่างไร แผนที่ความร้อนสามารถเปิดเผยการโต้ตอบของผู้ใช้ได้ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงและการนำเสนอข้อมูลเพื่อความชัดเจนที่ดีขึ้น

คุณยังสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้เมื่อพวกเขาทำการเปลี่ยนแปลงพอร์ตการลงทุน โดยระบุโอกาสในการให้คำแนะนำและการสนับสนุน

สุดท้ายนี้ กรองการบันทึกตามชั่วโมงของวันจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าผู้ใช้ตอบสนองต่อความผันผวนของตลาดอย่างไร

ช่วยลดการปั่นได้อย่างไร?

สมมติว่าคุณสังเกตเห็นอัตราการปั่นป่วนสูงบนหน้าจอ 'เพิ่ม/จัดการผู้รับเงินของคุณ' ของแอปมือถือธนาคารของคุณ

เพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใดผู้ใช้จึงออกจากระบบ คุณได้วิเคราะห์พฤติกรรมของพวกเขาผ่านการบันทึกเซสชัน และสังเกตเห็นว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะสแกนเพียงครึ่งทางของแบบฟอร์มและออกจากระบบโดยไม่ได้กรอกรายละเอียดที่จำเป็น

นอกจากนี้ แผนที่ความร้อนยังแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้พยายามคลิกปุ่ม "ช่วยเหลือ" ที่ด้านบน แต่ไม่สามารถเข้าถึงได้ จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถปรับปรุง UI ของหน้าจอได้โดยเก็บเฉพาะช่องแบบฟอร์มที่จำเป็นและทำให้ปุ่ม "ช่วยเหลือ" สามารถเข้าถึงได้

สุดท้ายนี้ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะสนับสนุนให้ผู้ใช้กรอกแบบฟอร์ม กรอกรายละเอียด และขอความช่วยเหลือ (หากจำเป็น) ด้วยการคลิกเพียงปุ่มเดียว การลดความซับซ้อนของการดำเนินการเหล่านี้จะลดการเลิกใช้งานและเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้กับแอป

แอปการเดินทางและท้องถิ่น

แอปการเดินทางและท้องถิ่นยังได้รับประโยชน์จากความสามารถของการวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้อีกด้วย การบันทึกเซสชันเผยให้เห็นรูปแบบการละทิ้งการจองและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้เมื่อทำการจองการเดินทางในนาทีสุดท้าย โดยให้ข้อเสนอและการสนับสนุนที่ปรับแต่งได้

นอกจากนี้ การกรองการบันทึกตามวันที่จะช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้นในช่วงฤดูท่องเที่ยวที่มีนักท่องเที่ยวหนาแน่น ในขณะที่การกรองตามความละเอียดหน้าจอทำให้มั่นใจได้ว่าประสบการณ์มือถือที่ราบรื่นบนอุปกรณ์ต่างๆ

แผนที่ความร้อนนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้กับมุมมองแผนที่ ซึ่งเป็นแนวทางในการปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและการออกแบบ นอกจากนี้ คุณยังสามารถติดตามกิจกรรมการบันทึกจุดหมายปลายทางโปรดได้ ซึ่งจะช่วยระบุวิธีปรับปรุงฟีเจอร์นี้

ช่วยลดการปั่นได้อย่างไร?

ลองนึกภาพคุณมีแอปจองโรงแรมและการเดินทางใหม่ล่าสุด และเมื่อเร็วๆ นี้คุณสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจากหน้าจอหลักของแอป

หลังจากตรวจสอบการบันทึกเซสชันของหน้าจอหลัก คุณพบว่าผู้ใช้กลุ่มหนึ่งที่เปิดแอปบน Android เวอร์ชันเก่าประสบปัญหาแอปขัดข้องเมื่อพยายามจอง

จากนั้น คุณได้แชร์การบันทึกกับทีมพัฒนาซึ่งแก้ไขปัญหาได้ทันที เป็นผลให้ขั้นตอนการจองกลายเป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้ใช้ และมีอะไรเพิ่มเติม? ความหงุดหงิดของผู้ใช้ที่ลดลงส่งผลให้การเลิกใช้งานน้อยลง เพิ่มการจอง และปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ใช้

แอพเกม

แอปเกมสามารถปรับปรุงได้โดยใช้การวิเคราะห์เหล่านี้ การบันทึกเซสชันจะเน้นส่วนที่ผู้ใช้เผชิญกับความท้าทายด้วยการควบคุมหรือระดับต่างๆ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการปรับปรุงการออกแบบเกม

การบันทึกเซสชันยังเปิดเผยการโต้ตอบของผู้ใช้กับบทช่วยสอนและคำแนะนำ โดยเสนอคำแนะนำในการปรับปรุงเนื้อหาการสอนและการออกแบบโดยรวม นอกจากนี้ การกรองการบันทึกตามเวอร์ชันเกมจะบอกคุณว่าการอัปเดตหรือการแนะนำฟีเจอร์ส่งผลต่อการมีส่วนร่วมของผู้ใช้อย่างไร

แผนที่ความร้อนยังสามารถช่วยคุณวัดว่าพื้นที่ใดของผู้ใช้แอปของคุณโต้ตอบด้วยมากที่สุด และรับประกันว่าข้อเสนอ การแจ้งเตือนในการซื้อ และองค์ประกอบอื่นๆ จะได้รับการจัดวางอย่างเหมาะสมที่สุด

ช่วยลดการปั่นได้อย่างไร?

สมมติว่าคุณเพิ่งเปิดตัวระบบรางวัลการเข้าสู่ระบบรายวันในแอปเกมของคุณ โดยให้ผู้ใช้เข้าถึงเนื้อหาใหม่และสกุลเงินในเกม ทั้งหมดนี้เพื่อลดอัตราการเลิกใช้งาน

หากต้องการทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิกิริยาของผู้ใช้ คุณได้วิเคราะห์ทั้งการบันทึกและแผนที่ความร้อน สิ่งที่คุณค้นพบคือการตอบสนองที่หลากหลาย – ในขณะที่ผู้ใช้บางคนมีส่วนร่วมกับระบบการให้รางวัลอย่างแข็งขัน แต่คนอื่น ๆ แทบจะไม่โต้ตอบกับมันเลย

คุณสามารถทำการทดสอบเพื่อปรับปรุงตำแหน่งและข้อความของคุณลักษณะ ทำให้โดดเด่นมากขึ้นสำหรับผู้ใช้ในการมีส่วนร่วม การทดสอบนี้สามารถระบุได้ว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะลดอัตราการเปลี่ยนใจและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้หรือไม่

ลดการปั่นป่วนของแอปด้วยการวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้เริ่มตั้งแต่วันนี้

ก่อนที่คุณจะเริ่มดำเนินการลดการเลิกใช้งาน โปรดทำความเข้าใจว่าอะไรเป็นสาเหตุที่ทำให้ผู้ใช้เลิกใช้งาน การทำเช่นนี้จะทำให้กลยุทธ์การควบคุมการปั่นป่วนของคุณมีทิศทางที่ถูกต้อง

VWO Insights for Mobile Apps เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้คุณระบุสาเหตุที่แท้จริงของการเลิกใช้งานแอปของคุณ ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกจากการบันทึกเซสชันและแผนที่ความร้อน คุณสามารถสร้างแนวคิดการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพแอปของคุณเพื่อเพิ่มการรักษาลูกค้าและการเติบโตของรายได้

ลงทะเบียนเพื่อชมผลิตภัณฑ์ตอนนี้และรับสิทธิ์เข้าถึงฟรี 90 วันเพื่อค้นหาสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังการเลิกใช้งานในแอปมือถือของคุณ