Bảng 2-3. Phân tích nhóm dữ liệu doanh thu
Phân tích nhóm biểu diễn một góc nhìn rõ ràng hơn nhiều. Trong ví dụ này,
việc kiếm tiền hời hợt ở những tháng đầu đã làm giảm tình trạng chung của
các chỉ số. Nhóm tháng Một ở hàng đầu tiên tiêu 5 đô-la trong tháng đầu
tiên, sau đó giảm dần chỉ còn 0,50 đô-la ở tháng thứ năm. Nhưng chi tiêu
tháng đầu tiên lại đang tăng rõ rệt, và tỷ lệ giảm dường như cũng tốt hơn:
Nhóm tháng Tư tiêu 8 đô-la trong tháng đầu và 7 đô-la trong tháng thứ hai.
Một công ty trông có vẻ trì trệ mà thực tế lại đang phát triển. Và bạn biết chỉ
số nào cần tập trung: sự sụt giảm doanh số bán hàng sau tháng đầu tiên.
Hình thức báo cáo này cho phép bạn nhìn thấy khuôn mẫu rõ ràng qua vòng
đời của một khách hàng, thay vì san sẻ ra hết toàn bộ khách hàng một cách
mù quáng mà không tính đến vòng đời tự nhiên mà một khách hàng phải trải
qua. Có thể thực hiện phân tích nhóm cho chỉ số doanh thu, rời bỏ, truyền
miệng, chi phí hỗ trợ hay bất cứ chỉ số nào bạn quan tâm.
Thử nghiệm A/B và Phân tích đa biến
Những thử nghiệm nhóm mà so sánh các nhóm giống Bảng 2-2 được gọi là
các nghiên cứu theo thời gian (longitudinal study) do dữ liệu được thu thập
gắn với chu kỳ tự nhiên của một nhóm khách hàng. Trái lại, những nghiên
cứu mà trong đó các nhóm khác nhau thuộc chủ thể thử nghiệm được cung
cấp những trải nghiệm khác nhau cùng lúc được gọi là nghiên cứu tại một
thời điểm (cross-sectional study). Nghiên cứu tại một thời điểm tiến hành
cho một nửa số khách ghé thăm đường dẫn màu lam và nửa còn lại nhận
đường dẫn màu xanh lá cây để xem nhóm nào có xu hướng dễ nhấp vào liên
kết đó hơn. Khi chúng ta so sánh một thuộc tính trong trải nghiệm của chủ
thể, chẳng hạn như màu đường dẫn, và giả sử mọi yếu tố khác đều như nhau,
chúng ta đang tiến hành thử nghiệm A/B.
Bạn có thể thử nghiệm mọi thứ về sản phẩm, nhưng tốt nhất hãy tập trung
vào các bước và giả thiết quan trọng. Kết quả có thể thành công rõ rệt: Jay
