Mobile Analytics Và Tất Cả Những Gì Bạn Cần Biết

Một trong những lý do mà những marketers còn ngại ngần trong việc đổ nhiều tiền hơn vào mảng mobile dù rằng thời gian người dùng trên các thiết bị di động là rất lớn chính là vì hiện nay việc đo lường hiệu quả quảng cáo trên các thiết bị di động (mobile analytics) còn nhiều thách thức. Tuy nhiên nói thế không có nghĩa rằng mobile analytics là không thể mà chỉ đơn thuần do đây còn là một mảng mới và hiểu biết về nó còn hạn chế. Bài viết này khá dài nhưng được viết ra với hi vọng cho người đọc một cái nhìn đầy đủ, rõ ràng về hệ sinh thái ứng dụng di động, mobile analytics là gì, gồm những gì, cách thức nó hoạt động ra sao và những khó khăn, thách thức cũng như tương lai nào cho mảng này.

Sự thắng thế của các thiết bị di động

Trước khi đi vào mobile analytics, nhiều bạn sẽ tự hỏi lý do tại sao chúng ta cần phải quan tâm tới mảng này. Câu trả lời duy nhất chính là vì mobile đã chiến thắng, hoặc là bạn phải đi theo định hướng của mobile hay bạn sẽ tuột hậu (go mobile or die).

Chúng ta đã nghe nhiều về việc các thiết bị di động như smartphone / tablet sẽ dần dần thay thế laptop / desktop trong tương lai. Việc thay thế hay không thì chưa thể nói được nhưng việc các thiết bị này chiếm ưu thế và trở thành xu hướng của tương lai là việc không cần bàn cãi nữa. Cựu CEO của Google Eric Schmidt đã từng nói rằng: “The trend has been that mobile is winning. It is now won” (xu thế có thể thấy là thiết bị di động đang thắng thế. Nhưng giờ thì đã thắng rồi). Phát ngôn này hoàn toàn có cơ sở nếu chúng ta nhìn qua một số dữ liệu và con số:

1. Số người dùng mobile đã vượt qua số người dùng desktop: năm 2014 đánh dấu thời điểm khi mà lần đầu tiên số người sử dụng các thiết bị di động đã vượt qua số lượng người sử dụng máy tính để bàn.

Số lượng người dùng mobile vs desktop – nguồn: ComScore

2. Thời gian người dùng sử dụng thiết bị di động cũng đã nhiều hơn thời gian người ta sử dụng các máy tính bàn. Tuy nhiên có một điều thú vị là nếu nhìn vào tổng thời gian sử dụng ta sẽ thấy nó tăng đáng kể từ 2,7 tiếng / ngày trong năm 2008 lên 5,6 tiếng / ngày trong năm 2015. Thời gian người ta tiêu tốn cho các thiết bị di động đã tăng lên gấp 10 lần trong khi đó thời gian sử dụng máy tính thì có giảm đi nhưng không nhiều.

Thời gian sử dụng các thiết bị – Nguồn: KPCB

3. Lượt tìm kiếm trên mobile đã vượt qua lượt tìm kiếm trên desktop. Vừa rồi, Google đã chính thức công bố rằng số lượt tìm kiếm của người dùng thiết bị di động đã vượt qua số lượt tìm kiếm của người dùng trên desktop. Điều này cho thấy người người ngày càng quen với việc tìm kiếm các thông tin tức thời ngay trên điện thoại di động / tablet.

Tìm kiếm trên di động đã vượt qua desktop – Nguồn: ComScore

4. Trong tổng số thời gian mà người dùng sử dụng các thiết bị di động, khoản 90% trong số này sẽ được dành cho các ứng dụng (Facebook, games, OTT, v.v…) và chỉ khoảng 10% là lướt web thông qua các trình duyệt (như Safari, Chrome, Firefox, Android browser, v.v…).

90% thời gian của người dùng sử dụng điện thoại là trên ứng dụng, chỉ 10% là trên trình duyệt. Nguồn: Flurry Analytics

5. Chi phí quảng cáo cho mobile đang tăng rất nhanh và đã vượt qua chi phí quảng cáo cho desktop. Điều đáng chú ý không chỉ là sự gia tăng về số lượng tiền được đổ vào mảng này mà còn là về tiềm năng năng về việc tiền quảng cáo cho mảng này sẽ còn tiếp tục tăng thêm nữa trong tương lai khi mà thời gian người dùng dành cho thiết bị này ngày càng nhiều.

Số tiền quảng cáo cho mảng mobile chưa tương xứng với thời gian họ ở trên kênh này. Nguồn: KPCB

Từ những thông tin ở trên chúng ta có thể rút ra những đúc kết rằng: với số lượng người dùng, thời gian dành cho di động ngày càng tăng (1 & 2) và việc người dùng dựa nhiều hơn vào các thiết bị di động cho việc tìm kiếm thông tin khi đang bên ngoài (3) thì mobile sẽ là cầu nối quan trọng giữa brand và khách hàng tiềm năng. Cuối cùng, 80% thời gian được dành cho việc sử dụng app (4) thì rõ ràng ta có thể thấy việc đầu tư cho mobile analytics là rất quan trọng.

Cách thức hoạt động của mobile web analytics

Khi một người dùng muốn truy cập vào 1 website, họ cần phải thông qua một thiết bị (desktop, laptop, tablet, mobile, v.v…) và trên thiết bị này họ sẽ mở một trình duyệt web (Firefox, Chrome, Internet Explorer, safari, v.v…) và sau đó gõ vào trang web họ muốn truy cập. Ngay sau khi họ vừa nhấn enter thì sẽ có các thứ sau đây xảy ra:

1. Trình duyệt sẽ phải xuất trình một số thông tin cho website đó và các thông tin đó có thể bao gồm: địa chỉ IP, thông tin về thiết bị dùng truy cập, thông tin của browser, trước khi họ đến website này thì người dùng ở đâu, truy cập được thực hiện khi nào, đây là người dùng mới hay người dùng cũ, việc truy cập có thành công không, v.v… Toàn bộ các thông tin này đều có thể được phía bên website ghi nhận lại và lưu lại trong website log trên server. Các thông tin này thường được gọi chung là HTTP Request.

2. Về phía người dùng, ngay khi truy cập vào website thì trên thiết bị của họ sẽ có thể được đặt một file gọi là cookies, trên đó chứa các thông tin như thông tin đăng nhập được mã hóa, bạn đã truy cập các trang nào, thông tin nào trên website, bạn có đăng nhập hay chưa, bạn ở trên website bao lâu, v.v… Cookies được được lưu trữ trên browser người dùng nhằm mục đích mang lại trải nghiệm tốt hơn khi họ quay lại website (ví dụ không cần đăng nhập lại, trang nào xem rồi load sẽ nhanh hơn, v.v…) Cookies cũng được sử dụng sử dụng rất phổ biến nhằm thu thập thông tin khách hàng phục vụ cho việc quảng cáo bởi chính chủ của website đó (1st party cookies) hoặc một bên cung cấp dịch vụ quảng cáo (3rd party cookies). (*)

(*) Phân biệt 1st party cookies vs 3rd party cookies: ví dụ bạn vào website conversion.vn và cookies để lại có domain là conversion.vn thì đây là 1st party cookies từ chính website mà bạn đang vào. Nhưng nếu bạn vào website conversion.vn nhưng lại có cookies từ một domain khác ví dụ như abc.com thì đó là 3rd party cookies. 3rd party cookies còn thường được gọi là cookies quảng cáo vì chúng có thể track được hành vi người dùng, đã xem các website nào, xu hướng lướt web (vì 3rd party cookies được gắn trên nhiều site hơn chứ không phải chỉ 1 như 1st party cookies). Hiện nay đang rất được ưa chuộng bởi những network quảng cáo như một cách để nhắm chọn đối tượng chính xác hơn.

3. Các công cụ đo lường như Google Analytics sẽ yêu cầu người dùng gắn một đoạn tracking code vào tất cả các trang trên website mà họ muốn đo lường. Các đoạn code này thực chất sẽ thu thập các thông tin từ HTTP Request (1) và cookies (2) cùng một số thông tin khác từ trình duyệt / hệ thống. Tất cả các thông tin đó lúc này sẽ được đóng gói và gửi về server của Google Analytics.

[Hình 2: cách website ghi nhận lại thông tin khi người dùng truy cập thông qua web server log và cookies]

4. Sau khi thông tin được gửi về server của Google Analytics, chúng sẽ được kết hợp với các data khác mà Google đang sở hữu (thu thập khi người dùng sử dụng các dịch vụ khác của Google ví dụ như Gmail, Google Map, Google Traslate, Android, v.v… Bạn có muốn biết có bao nhiêu sản phẩm của Google bao bọc quanh bạn? Xem tại đây) hoặc data Google mua từ hãng thứ 3 (ví dụ như Google sẽ mua thông tin về vị trí của bạn thông qua IPs từ các nhà cung cấp dịch vụ internet). Hệ thống của Google sẽ kết hợp tất cả các nguồn data này lại với nhau, loại trừ sự trùng lặp và dựa trên đó đưa ra các thông tin phân tích có ý nghĩa. Không phải tất cả các thông tin phân tích này sẽ được chia sẻ với bạn, chỉ một phần trong đó sẽ được đi tiếp qua bước tiếp theo.

5. Một phần các data sau khi đã được xử lý như đã nói ở bước trước sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu của tài khoản Google Analytics người dùng và sau đó được áp lên các filters và settings mà người dùng lựa chọn cho tài khoản đó. Các data này sau đó sẽ được trình bày và hiển thị lên dashboard của tài khoản Google Analytics, chính là những gì các bạn thường thấy. Giờ thì có lẽ bạn đã hiểu những thông tin như demographics, interests, geographics, behavior, technology, v.v… Google Analytics đến từ đâu.
Tuy nhiên với mobile analytics thì mọi việc sẽ phức tạp hơn vì mobile web gặp các thách thức khác biệt so với trên desktop:

1. Cookies hay đúng hơn là 3rd party cookies thì mặc định bị chặn trên trình duyệt Safari của iOS và với việc trình duyệt này hiện đang chiếm hơn 60% thị phần thì rõ ràng đây là một vấn đề không nhỏ.

Safari mặc định chặn 3rd party cookies dù rằng chiếm phần lớn thị phần

2. Đa phần các mobile app sẽ không gửi HTML referer khi người dùng bấm vào các đường links để đến website, tương tự như các links trong file word hoặc pdf vậy, đơn giản là vì chúng không cùng loại. Vấn đề này cũng đã từng được nêu trong bài viết Google Analytics và tại sao nó không chính xác. Với việc có tới 80% thời gian người dùng sử dụng app trên mobile thì đây là một thách thức lớn cho mobile analytics.

Làm quen với mobile app analytics

Mobile app và mobile web về bản chất vừa có điểm giống nhau giống nhau nhưng cũng vừa khác nhau. Với website thì chúng ta cần đo lường traffic (click / visit / session) và các tương tác của người dùng trên website (pageviews, time onsite) trong khi đó thì với mobile app thì chúng ta đo lường số lượng cài đặt (install) và các tương tác trên điện thoại (screen view, time on screen). Trước khi đi sâu hơn, bạn cần hiểu 2 định nghĩa cơ bản liên quan đến chỉ số install của mobile:

Organic install: là những lượt cài đặt ứng dụng do người dùng tìm kiếm bằng từ khóa hay brand name hoặc khi đang xem danh sách các ứng dụng đứng top trên app store. Bạn có thể coi cái này giống như organic traffic của website vậy.

Non-organic install: là những lượt cài đặt ứng dụng đến từ những chiến dịch quảng bá bên ngoài app store thông qua những kênh quảng cáo hay người cài đặt được khuyến khích cài đặt để nhận lại lợi ích gì đó (tiền ảo, vật phẩm trong game, v.v…). Bạn có thể xem đây như là paid traffic trên website.

Với organic install thì hiện nay cách thức chủ yếu vẫn là dựa vào App Store Optimization (ASO) để đưa ứng dụng lên trên top kết quả tìm kiếm. ASO dựa vào nhiều yếu tố khác nhau để ranking thứ hạng của một ứng dụng nhưng tựu chung có thể kể ra gồm: title, keywords, số lượng download, ratings, review, screenshots, icons, v.v… (chúng ta sẽ có một bài viết riêng về chủ đề này sau)

ASO rất quan trọng trong việc gia tăng organic installs của ứng dụng

Non-organic install thì dựa vào chi phí quảng cáo để có thể gia tăng số lượng download, gia tăng doanh số và cải thiện ROI của ứng dụng. Vì số lượng download là một phần khá quan trọng của ASO nên non-organic install cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc hỗ trợ việc gia tăng organic install.

Quảng cáo có thể giúp tăng lượt cài đặt và qua đó thúc đẩy hiệu quả của ASO

Mobile app ecosystem – hệ sinh thái ứng dụng di động

Hiểu được hệ sinh thái của mobile app là cần thiết nếu bạn muốn biết được cách thức hoạt động của mobile analytics. Bên dưới đây là mô hình hệ sinh thái mobile app:

Hệ sinh thái của ứng dụng trên di động

Buy Side là những bên cần mua quảng cáo như các brand, các agency (mua dùm cho brand), các nhà phát triển ứng dụng và DSP (Demand Side Platform – giúp việc mua quảng cáo hiệu quả hơn).

Sell Side là các publishers có nhu cầu bán quảng cáo. Hệ thống SSP (Supply Side Platform – giúp việc bán quảng cáo hiệu quả hơn).

Nằm ở giữa thì có Ad Network và Ad Exchange có tác dụng như là các kênh trung gian có thể kết nối bên bán và bên mua với nhau.

Cuối cùng chúng ta có các công cụ mobile analytics để giúp cho việc đo lường và đánh giá hiệu quả các chiến dịch quảng cáo trên hệ sinh thái của mobile app. Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ đi vào các loại công cụ analytics được nêu.

Các công cụ mobile app analytics

Các công cụ mobile app analytics được chia làm 3 loại chính là App Store Analytics, Attribution Analytics và In-app Analytics. Mỗi loại đều có chức năng riêng biệt và phục vụ cho những mục đích khác nhau.

Các công cụ mobile analytics chia làm 3 chức năng chính với các nhánh nhỏ hơn

App Store Analytics

Đây là các ứng dụng đo lường mà sẽ cho người xem biết các thông tin về số lượng downloads, thứ hạng của ứng dụng trên appstore, thiết bị download, vị trí địa lý và doanh thu của ứng dụng. App store analytics được chia thành 2 nhánh đó là:

App Stores: chính các app stores như iTunes, Google Play cũng cung cấp các data cơ bản nêu trên cho nhà phát triển ứng dụng. Ưu điểm là chúng cung cấp những thông tin cần thiết ban đầu để người dùng hiểu được và vì đây là data từ app store nên có mức độ chính xác cao nhất. Nhược điểm là chỉ có thể xem được data ứng dụng của chính bạn.

Providers: một số nhà cung cấp như AppAnnie và AppFigures cung cấp các data app store nhưng ở một cấp độ nâng cấp hơn và một số tính năng, thông tin mà app stores bình thường không có. Ưu điểm là bạn có thể xem được data từ các đối thủ hay các ứng dụng khác, có thể filter và cắt lớp các data này để nghiên cứu một cách sâu hơn theo ngành hoặc phân tích chi tiết. Nhược điểm là không phải tất cả data đều từ nguồn nên có thể mức độ chính xác sẽ còn tùy ứng dụng.

Attribution Analytics

Đây là các công cụ cho phép người dùng có thể đo lường được traffic đến ứng dụng và phân chia các traffic đó vào các nguồn đúng của nó. Các ứng dụng này có thể coi như là Google Analytics của thế giới mobile app. Có thể chia các công cụ này thành 2 nhánh:

Integrated: đây thực chất là giải pháp đo lường kèm theo được cung cấp bởi chính các công ty cung cấp dịch vụ quảng cáo trên mobile. Ưu điểm: đơn giản hóa mọi việc, giảm bớt quy trình phải sử dụng nhiều công cụ đo lường khác nhau và đối với các marketers bận rộn thì đây là một điều đáng xem xét. Nhược điểm: các dịch vụ này họ vừa bán quảng cáo, vừa tối ưu hóa vừa cung cấp cả dịch vụ đo lường. Mục đích của các dịch vụ này là bán được nhiều quảng cáo hơn và thu nhiều lợi nhuận hơn, analytics là một phần của dịch vụ nên không phải là thứ mà các dịch vụ này sẽ đầu tư mạnh vào do đó sự thiếu cập nhật hay nâng cấp là điều thường thấy. Ngoài ra, vì mục đích của các dịch vụ này là lợi nhuận từ quảng cáo nên đôi khi việc đo lường của họ có thể sẽ thiên vị cho các nguồn traffic của họ.

Independent: đây là các dịch vụ chuyên về cung cấp giải pháp đo lường mà chung ta hay gọi là third-party. Ưu điểm: họ không phải dịch vụ quảng cáo và mục tiêu của họ là cung cấp dịch vụ mobile analytics chính xác nhất do đó sẽ không có sự đối lập về lợi ích ở đây. Người dùng có thể cảm thấy yên tâm hơn về tính trung thực của việc đo lường. Nhược điểm: phải thêm quy trình trong việc đo lường, đối chiếu số liệu của các chiến dịch quảng cáo. Nhưng đây là việc cần thiết để làm nếu như chiến dịch quảng cáo có chi phí lớn. Có thể kể đến Appsflyer là được sử dụng nhiều nhất tại thị trường Việt Nam.

In-app Analytics

Đây là các công cụ mobile analytics mà cho phép các nhà phát triển ứng dụng có thể đo lường được người dùng đang làm gì và đang tương tác như thế nào với ứng dụng của bạn. Các công cụ này cũng có thể đo lường được performance của ứng dụng của bạn và cho bạn biết những thông tin cần thiết để cải thiện ứng dụng của mình. Cũng có thể chia các công cụ này thành 2 nhánh:

Engagement: đây là các công cụ chuyên về việc đo lường các tương tác của người dùng trên ứng dụng. Các thông tin đo đạt được bao gồm việc người dùng xem phần nào, thoát ở đâu, bấm chỗ nào, thời gian ở trên ứng dụng bao lâu, qua được bao nhiều level, có mua gì trên ứng dụng hay không, v.v… Các công cụ này cũng cho việc phân tích cắt lát bằng cách filter ra theo thiết bị và demographic của người dùng. Mixpanel là một ví dụ của thể loại app này.

Performance: đây là các công cụ chuyên về việc đo lường các chỉ số đánh giá performance của ứng dụng như thời gian load, mức độ phản hồi (responsiveness), thời gian hoạt động (uptime). Các thông số này sẽ giúp các nhà phát triển ứng dụng có thể biết được người dùng bị tác động thế nào bởi performance và tìm ra định hướng để giải quyết các vấn đề. Một số công cụ như AppSee có bao gồm luôn tính năng đo lường performance.

Cách thức hoạt động của mobile analytics

Đây là phần chúng ta sẽ đi sâu một chút về mặt kỹ thuật bên dưới của các công cụ Mobile Analytics để hiểu cách thức hoạt động của chúng như thế nào. Như phần trên chúng ta đã có đề cập, cookies và referer không hoạt động được trên môi trường ứng dụng như chúng làm với môi trường web. Vậy giải pháp cho vấn đề này là gì? Làm sao các công cụ Mobile Attribution Analytics lại có thể làm được? Trên môi trường ứng dụng không có cookies và HTML referer nhưng chúng ta có Google Play Referer, Google Advertising ID, IDFA và Fingerprinting.

SDK Integration – SDK thay cho web code

Tích hợp SDK vào ứng dụng để thu thập thông tin đo lường

Để tiến hành đo lường thì đương nhiên cần phải cài đặt các công cụ mobile analytics. Thay vì cài đặt các đoạn code tracking vào website thì đối với app, tương tự bạn bạn sẽ cần tích hợp SDK (software development kit) vào ứng dụng để nó thu thập và trao đổi thông tin với công cụ đo lường. Cho mỗi công cụ mà bạn muốn sử dụng thì bạn sẽ cần phải tích hợp một SDK vào ứng dụng. Đương nhiên việc tích hợp nhiều SDK vào có thể làm tăng kích cỡ app, ảnh hưởng đến performance và khả năng download của ứng dụng đó. Do đó cần phải xem xét kỹ lưỡng việc lựa chọn công cụ nào để sử dụng cho mục đích mobile analytics.

Các phương thức attribution cho mobile install

Google Play Referer: là một phương thức chuẩn, đáng tin cậy để phân bổ traffic và conversion. Phương thức này được nhiều bên sử dụng vì nó chỉ cần dựa chính bản thân nó để tự xác định được bằng cách sử dụng thông tin được cung cấp từ nguồn referral. Lợi thế thứ 2 là Google Play Referer được support trên môi trường mobile web. Nhược điểm là chỉ có thể track được installs cho Google Play, không sử dụng cho Android out of store* được.

*Android out of store tức là các installs diễn ra nhưng không phải trên Google Play, ví dụ như thông qua các hệ thống app store của Amazon, Samsung, v.v… hoặc cài đặt trực tiếp bằng file APK – download về rồi chép vào điện thoại để cài đặt.

Quy trình đo lường với Google Play Referrer

1. Sau khi bấm banner quảng cáo các referral parameters được chuyển qua công cụ đo lường
2. Tại đây các chỉ số này được tạo thành referer và gửi kèm với 1 unique identifier tới Google Play
3. Google Play sẽ gắn referer và unique identifier này vào ứng dụng khi nó được cài đặt
4. Khi ứng dụng này được mở lần đầu tiên thì SDK sẽ báo về cho công cụ đo lường để khớp referer và unique identifier này với cái hiện đang được lưu trữ
5. Đồng thời Ad Network cũng sẽ nhận được postback để biết là ứng dụng đã được cài đặt và mở thành công

Google Advertising ID / IDFA: một phương thức tracking khác cũng rất đáng tin cậy, thường được áp dụng để đo lường trên cả Google Play và Android out of store. Google Advertising ID được dùng cho Android và IDFA dành cho iOS. Vấn đề của phương thức này chính là nó không được support trên web và ngay cả môi trường ứng dụng thì nó cũng cần được người dùng chấp nhận cũng như ad network hỗ trợ để chuyển nó. Đó là lý do tại sao phương thức referer bên trên vẫn là rất quan trọng và cần thiết.

Quy trình đo lường với Google Advertising ID / IDFA

1. Sau khi bấm banner quảng cáo Google Adveritising ID / IDFA được chuyển qua công cụ đo lường
2. Tại đây các chỉ số này được công cụ đo lường ghi nhận lại và chuyển tới Google Play / Android Out of Store / App Store
3. Khi ứng dụng có chứa Google Adveritising ID / IDFA được mở lần đầu tiên thì SDK sẽ báo về cho công cụ đo lường để khớp thông tin này với cái hiện đang được lưu trữ
4. Đồng thời Ad Network cũng sẽ nhận được postback để biết là ứng dụng đã được cài đặt và mở thành công

Fingerprinting: đây là phương thức dự phòng trong trường hợp những thông tin như referer, advertising id hoặc IDFA không thể nào được xác định. Phương thức này dựa vào các thông tin public có sẵn có như tên thiết bị, loại thiết bị, phiên bản hệ điều hành, địa chỉ IP, tên nhà mạng và nhiều thứ khác để xác định được thiết bị của người cài đặt và qua đó phân bổ traffic và conversions chính xác. Không như các phương thức trên, fingerprinting có độ chính xác không cao bằng vì người dùng thường có xu hướng thay đổi thông tin thiết bị của mình (ví dụ nâng cấp hệ điều hành hay chuyển đổi IP – wifi qua 3g chẳng hạn) và điều này ảnh hưởng đến việc xác định fringerprinting. Nói chung fingerprinting thường chỉ có độ chính xác cao nhất trong khoảng 24h nhưng nói chung thông thường người dùng sau khi click sẽ cài đặt ứng dụng chỉ trong vòng 1 giờ đỗ lại.

Quy trình đo lường với Fingerprint ID

1. Sau khi bấm banner quảng cáo các chỉ số của thiết bị (device parameters) được chuyển qua công cụ đo lường
2. Tại đây các chỉ số này được công cụ đo lường chuyển thành fingerprint ID và chuyển tới Google Play / App Store
3. Khi ứng dụng có chứa fingerprint ID được mở lần đầu tiên thì SDK sẽ báo về cho công cụ đo lường để khớp thông tin này với cái hiện đang được lưu trữ
4. Đồng thời Ad Network cũng sẽ nhận được postback để biết là ứng dụng đã được cài đặt và mở thành công

* Các phương thức bên trên sẽ được sử dụng bổ trợ cho nhau để nếu như phương thức này không thu thập được thông tin thì sẽ vẫn có phương thức khác back up và qua đó giảm thiểu khả năng các traffic và conversion không được attribute đúng nguồn.

Deep linking – phá vỡ các silos

Deep linking là gì?

Trong thế giới của các ứng dụng mobile thì mọi thứ đều là các silos, tức là một đơn vị hoàn toàn độc lập và được rào kín với bên ngoài. Những người dùng di động hơn ai hết hiểu rõ sự bất tiện và khó chịu này.

Ví dụ bạn đang đọc tin nhắn và nhận được tên quán ăn của một người bạn gửi tới, bạn sẽ phải thoát ra khỏi ứng dụng tin nhắn và vào browser để tìm thông tin quán ăn này bằng cách gõ lại tên nhà hàng. Sau khi tìm kiếm được địa chỉ nhà hàng thì lúc này bạn lại phải thoát khỏi trình duyệt và mở ứng dụng bản đồ lên và lại phải gõ lại địa chỉ đó để tìm kiếm. Sau đó bạn muốn book một chỗ tại nhà hàng này, bạn bấm vào và bị redirect về trang app store trên đó bạn cần phải cài đặt ứng dụng đặt chỗ của nhà hàng. Sau khi bạn cài đặt ứng dụng đặt chỗ xong thì ôi, bạn lại phải tìm kiếm lại nhà hàng đó một lần nữa thì mới có thể đặt chỗ được.

Rõ ràng do mỗi ứng dụng được phát triển và hoạt động một cách độc lập với nhau, người dùng không thể di chuyển qua lại giữa các ứng dụng và khi đó trải nghiệm bị giảm sút. Và không phải chỉ có trải nghiệm của người dùng bị giảm sút, mà ngay cả đầu mối để tracking cũng bị đứt. Nếu bạn là người chủ của ứng dụng đặt chỗ nhà hàng đó, bình thường bạn sẽ không thể biết được rằng người cài đặt đó thật sự đã đến từ ứng dụng bản đồ.

Để giải quyết vấn đề này, deep linking đã được ra đời. Hãy tưởng tượng lại một lần nữa hoàn cảnh trong ví dụ bên trên nhưng lúc này bạn khi bạn nhận được tên nhà hàng từ người bạn của mình, bạn có thể nhấn vào để search ngay tên nhà hàng đó, trình duyệt sẽ tự động mở lên, dẫn đến đúng trang kết quả tìm kiếm của nhà hàng đó với địa chỉ. Bạn bấm vào địa chỉ thì được chuyển qua ứng dụng bản đồ với đúng ngay location, không cần phải gõ lại nữa. Bấm vào nhà hàng để đặt chỗ thì bạn được chuyển đến app store để cài đặt ứng dụng đặt chỗ. Sau khi cài đặt xong, khi ứng dụng mở lên, nó tự động dẫn đến đúng trang nhà hàng mà bạn đã chọn. Điều tuyệt vời là gì? Nếu bạn là chủ của ứng dụng nhà hàng, bạn sẽ biết được rằng khách hàng này đến từ ứng dụng bản đồ đó.

Deep linking cũng đã trải qua một quy trình phát triển dần dần từ từ deep linking cho đến deferred deep linking và giờ là OneLink.

Sự phát triển của deep linking qua từng giai đoạn

* OneLink là một dạng advanced hơn của deferred deep linking, hiện nay chỉ mới thấy có Appsflyer sử dụng nhưng chắc chắn trong tương lai sẽ phổ biến nhiều hơn.

Một số sự khác biệt giữa mobile app analytics so với web analytics

Session timeout ngắn hơn: một session thường thấy trên các công cụ web analytics (như Google Analytics) thì thường là khoảng 30 phút nhưng trên mobile thì con số đó chỉ là 30 giây. Đây là do mobile thì thường tương tác của người dùng sẽ liền mạch, liên tục hơn và thường cứ sau 30s thì thiết bị cũng sẽ tự động tắt màn hình. Do đó session trên thiết bị di động thường sẽ ngắn hơn nhiều so với trên web.

Các metrics cũng khác: với mobile analytics cho ứng dụng bạn sẽ cần phải làm quen với một số metrics hoàn toàn mới và đặc trưng ví dụ như screenviews, exit screen, drop off rate, time on screen, download / install v.v… thay cho những chỉ số quen thuộc như pageviews, exit page, bounce rate, time on site.

Chạm, kéo và các cử chỉ trên di động: hành vi người dùng trên thiết bị di động cũng khác so với người dùng trên các desktop. Thay vì click và scroll (bấm và cuộn) thì người dùng thiết bị di động có xu hướng touch và drag (chạm và kéo) cũng như các cử chỉ đặc trưng khác.

Sử dụng offline: với một website, bạn cần có internet mới có thể truy cập được với ứng dụng di động thì không hẳn. Người dùng vẫn có thể tương tác với ứng dụng ngay cả khi không kết nối mạng (tùy ứng dụng) và sau đó lúc người dùng kết nối với mạng trỏ lại thì các thông tin về tương tác này sẽ được đồng bộ hóa. Tuy nhiên nếu vì lý do gì đó quá trình đồng bộ không xảy ra (người dùng không kết nối mạng, xóa app khi chưa đồng bộ hoặc cài đặt lại máy) thì lúc này tất cả thông tin trong thời điểm trước khi đồng bộ sẽ bị mất.

Phân mảnh về phiên bản: nếu bạn nâng cấp website thì tất cả người dùng truy cập vào sẽ thấy sự thay đổi ngay. Nhưng với app thì dù bạn có nâng cấp thành phiên bản mới và cập nhật lên app store thì cũng không có gì đảm bảo tất cả người dùng sẽ nâng cấp lên phiên bản mới (họ không kết nối mạng, họ không bấm nâng cấp). Điều này tạo nên sự phân mảnh về phiên bản trên mobile và do đó khi tiến hành mobile analytics thì bạn cần phải chú ý cả về sự khác biệt giữa các phiên bản.

Các thách thức và tương lai của mobile analytics

Đa phương tiện, đa thiết bị

Mỗi người hiện nay dần đang sở hữu nhiều thiết bị hơn

Hiện nay mỗi người ngày càng dùng, tương tác với nhiều thiết bị hơn và do đó việc tracking được hoạt động cũng như hành vi của người dùng xuyên suốt trên các thiết bị là một điều không đơn giản. Dù cho có thể track được thì sau đó vẫn còn công đoạn là phải xâu chuỗi lại những hoạt động trên các thiết bị khác nhau thành những data có ý nghĩa cho những nhà phát triển ứng dụng. Nếu có ai làm được điều này đầu tiên thì chắc chỉ có thể là Google.

Phân mảnh về hệ điều hành

Phân mảnh về OS thiết bị

Nói tới hệ điều hành (OS) trên điện thoại thì chắc chúng ta đang nghĩ tới Android và iOS. Dù rằng đây là 2 OS lớn nhất và chiếm số lượng lớn được cài đặt trên điện thoại thì sự thật vẫn là có rất nhiều OS khác đang vận hành trên các thiết bị khác ngoài thị trường. Ví dụ như BlackBerry OS trên các dòng máy BlackBerry và Windows trên các dòng máy của Microsoft là những ví dụ điển hình. Thời điểm này đa số các công cụ đo lường vẫn chỉ hoạt động trên 2 OS chính là Android và iOS.

Các mối quan ngại về quyền riêng tư

Quyền riêng tư là một phạm trù ngày càng trở nên quan trọng hơn

Không như laptop hay máy tính bàn vốn được nghĩ như là một thiết bị làm việc thì điện thoại di động lại khác, chúng được chúng ta xem như một thứ gì đó rất cá nhân và riêng tư. Một phần vì chúng luôn luôn kề cận và một phần vì chúng chứa những thông tin rất riêng tư của chúng ta như hình ảnh, SMS, mạng xã hội hay OTT trên đó. Do đó suy nghĩ rằng việc có một ai đó có khả năng biết được chúng ta làm gì, tương tác gì, đang ở ở đâu, v.v… sẽ làm rất nhiều người thấy không thoải mái. Luôn luôn tồn tại một cái risk là bất cứ lúc nào đó cũng có thể có một luật định được ban hành ra và ngăn chặn hết tất cả những hoạt động thu thập thông tin của người dùng. Hiện nay rất nhiều thiết bị, trình duyệt, ứng dụng được tạo ra nhằm bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và nếu xu hướng này ngày càng đi lên thì cũng sẽ là một thách thức lớn cho mobile analytics.

Xu hướng Internet of Things

Internet of Things là xu hướng mà trong đó tất cả mọi thứ bạn đang sử dụng sẽ đều có thể kết nối với mạng internet

Lằn ranh giữa OS cho các thiết bị di động như mobile và OS cho các thiết bị khác đang ngày càng mờ dần đi với xu hướng Internet of Things đang được thúc đẩy bởi Google. Một ngày nào đó nếu bạn thấy xe hơi, lò vi sóng và tủ lạnh của bạn trở thành thiết bị thông minh với hệ điều hành là Android hay ChromeOS thì cũng không có gì là lạ. Xu hướng lúc này là việc đo lường các tương tác trên rất nhiều các thiết bị khác nhau sẽ mang lại rất nhiều thông tin hữu ích cho những nhà phát triển và sản xuất.

Các thiết bị wearables

Smartwatch và smart glasses là những thiết bị di động tương lai

Các thiết bị wearables như smartwatch, smart glasses có thể trong tương lai sẽ trở nên phổ biến và cũng sẽ đồng hành cùng người sử dụng như chiếc điện thoại di động. Lúc này việc đo lường trên các thiết bị này cũng sẽ đóng một vài trò quan trọng không kém. Xem thêm Wearables – chiến tuyến quảng cáo mới.

Các ứng dụng OTT

Các ứng dụng OTT đang dần biến thành những platforms

Các ứng dụng OTT đang phát triển một cách mạnh mẽ và vượt xa hơn việc chỉ là một công cụ để liên lạc giữa người dùng với nhau. Một số OTT apps như WeChat, Line đã vượt qua một ngưỡng là ứng dụng mà lúc này đã trở thành một platform. Nếu một lúc nào đó các nhà phát triển ứng dụng muốn phát triển app trên các platform này và nhu cầu đủ lớn thì có thể chúng ta sẽ thấy những công cụ analytics riêng dành cho các ứng dụng của OTT apps. Tìm hiểu thêm về OTT và các dạng thức quảng cáo trên OTT.

Bài viết này đến đây là kết thúc, hi vọng nó đã tổng kết được về mặt cơ bản những thông tin cần thiết để người đọc có thể nắm rõ được về việc tại sao mobile analytics lại quan trọng, cách thức hoạt động của nó như thế nào, bao gồm những công cụ và mục tiêu gì cũng như các khó khăn và định hướng tương lai của nó. Nếu bạn có bất cứ gì cần góp ý thì hãy để lại dưới comment.