[Onboarding] Cách Miro tối ưu user onboarding qua từng giai đoạn từ 1 triệu đến 10 triệu người dùng.

———————-

Nguồn: Theo chia sẻ của Kate Syuma, Head of Growth Design của Miro.
Về Miro là một nền tảng whiteboard online (bảng trắng trực tuyến) hỗ trợ cộng tác trực quan từ xa, giúp các đội nhóm làm việc cùng nhau một cách hiệu quả. Miro được định giá 17,5 tỷ đô — được xem là một trong những doanh nghiệp áp dụng mô hình PLG (Product-Led Growth) xuất sắc nhất hiện nay. Quy trình onboarding người dùng của họ đặc biệt ấn tượng và đang được nhiều công ty, từ nhỏ đến lớn, học hỏi và áp dụng theo.

———————–

Tôi gia nhập Miro năm 2017 và trở thành Product Designer đầu tiên cho Growth Team. Trong hơn 6 năm, chúng tôi đã trải qua sự tăng trưởng vượt bậc:

• Quy mô công ty tăng từ 50 lên gần 1.800 người
• Số lượng người dùng tăng từ 1 triệu lên hơn 50 triệu
• Đội ngũ của tôi tăng từ 1 lên 11 Product và Content designers

Trong vai trò Head of Growth Design, tôi quyết định nhìn lại cách thức onboarding người dùng đã phát triển qua thời gian tại Miro và chia sẻ các phương pháp cũng như bài học chính của chúng tôi.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ sự tiến hóa trong cách tiếp cận onboarding và kích hoạt người dùng tại Miro, được chia thành 3 giai đoạn: Startup, Hyper‑growth và giai đoạn Growth at scale hiện tại. Đây không chỉ là những câu chuyện thành công mà bạn thường nghe. Tôi đặc biệt muốn chia sẻ cả những thất bại và bài học giúp chúng tôi xây dựng văn hóa tinh gọn, lặp đi lặp lại để trưởng thành.

Tôi đã phỏng vấn một Product Manager, một Data Analyst và một Product Designer từng làm việc về onboarding và activation qua thời gian. Dựa trên những bài học đó, tôi sẽ chia sẻ cách chúng tôi tiếp cận thử nghiệm, giải quyết những thách thức, thay đổi mẫu thiết kế và chỉ số activation trong thời kỳ tăng trưởng nhanh giữa đại dịch. Sau đó, tôi sẽ phản ánh vị thế hiện tại của chúng tôi và kế hoạch sắp tới.

Tôi hy vọng chuỗi thông tin này sẽ giúp các nhóm sản phẩm với quy mô khác nhau nhìn lại quy trình onboarding và activation để khám phá những góc nhìn mới, giúp tăng trưởng nhanh hơn.

Giai đoạn 1: Startup (50 người, 1 triệu người dùng)

Khi tôi gia nhập Miro (trước kia gọi là RealtimeBoard) năm 2017, chúng tôi bắt đầu tập trung vào onboarding người dùng ngay lập tức. Tôi muốn nhấn mạnh rằng onboarding là nền tảng của mọi thành công tiếp theo trong phễu (Retention, Monetizaion), và chúng tôi phát hiện mức drop lớn nhất ở tuần đầu tiên (W1). Lúc đó, chúng tôi đang liên tục lặp cải thiện hành trình đăng ký và trải nghiệm đầu tiên của người dùng với Miro. Hướng đi của chúng tôi được truyền cảm hứng từ các best practices:

• Mục tiêu rõ ràng
• Phân đoạn theo vai trò
• Trải nghiệm hướng dẫn từng bước

Vào thời điểm chúng tôi đang song song làm rebranding, quyết định cải tiến hành trình đăng ký để trở nên tương tác hơn, trực quan hơn và tập trung vào giá trị. Với tư cách designer, tôi rất hài lòng với kết quả, và còn vui hơn khi nhận được phản hồi tích cực từ người dùng.

Phản hồi tích cực từ người dùng về luồng đăng ký tương tác

Nhưng kết quả thực tế lại ngược lại:

• Tỷ lệ gửi lời mời qua email trong luồng mới thấp hơn
• Tỷ lệ hoàn thành chọn role thấp hơn
• Ít người dùng bắt đầu từ template hơn

Chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng các yếu tố làm đẹp (beautification) đã phân tâm người dùng khỏi nhiệm vụ chính. Là một designer, tôi phần nào bị đánh thức khỏi lăng kính UI/UX truyền thống. Chúng tôi cần nhanh chóng lặp lại — nhưng trong giai đoạn hyper‑growth, các ưu tiên quan trọng hơn đã khiến nhóm dịch chuyển.

Nhìn lại, tôi thấy rằng nếu thực hiện “smart iteration” – lặp nhỏ để tìm đúng cân bằng giữa tính trực quan và hiệu quả – có thể giúp chúng tôi đạt được giá trị mà không mất đi trải nghiệm mình đã tạo ra. Tôi đã thảo luận với PM growth lúc đó và cô ấy chia sẻ một lời khuyên quý giá cho doanh nghiệp giai đoạn đầu:

“Mỗi khi chạy một thử nghiệm, bạn cần phỏng vấn người dùng sau đó, vì dữ liệu chỉ cho biết chuyện gì đang xảy ra, còn chỉ người dùng mới biết TẠI SAO nó xảy ra. Bạn không thành công ngay lần đầu. Việc học từ người dùng lý do thất bại và chạy 1, 2 hoặc thậm chí 3 vòng lặp sẽ giúp khai thác tối đa giả thuyết. Ra mắt, học từ người dùng, lặp lại — điều đó thực sự quan trọng để đạt hiệu quả kinh doanh.”

Hãy xem cách chúng tôi áp dụng bài học này ở Miro và bắt đầu thực hiện lặp thông minh cho luồng onboarding. Nhưng trước tiên, tôi sẽ nói về những gì chúng tôi rút ra từ giai đoạn đầu tư lớn trong cơn tăng trưởng dữ dội.

Giai đoạn 2: Covid Hyper‑Growth (150 → 1.000 người, 3 → 10 triệu người dùng)

Năm 2019, ngay sau khi triển khai mô hình freemium và rebranding Miro, một yếu tố ngoại cảnh lớn xuất hiện — đại dịch. Chỉ trong sáu tháng, quy mô công ty từ 150 lên 1.000 người, người dùng tăng từ 3 lên 10 triệu. Đây là nhóm người dùng ít am hiểu công nghệ hơn, và thực sự cần Miro như một công cụ để làm việc hiệu quả và gắn kết với đồng nghiệp. Chúng tôi nhận thấy nhóm người dùng mới này cần được onboard nhanh chóng, vì trải nghiệm với công cụ còn phức tạp. Cần đơn giản hóa trải nghiệm đầu tiên của họ.

Với góc nhìn activation mới, chúng tôi bắt tay giải quyết vấn đề onboarding để tìm ra giải pháp tác động mạnh. Từ góc độ Product và Design, chúng tôi nghĩ cách làm mới trải nghiệm onboarding và điều chỉnh định nghĩa activation đã được làm mới. Đây là thời điểm thích hợp để chạy phân tích dữ liệu và hồi quy nhằm tổng hợp kiến thức hiện tại về activation, xác định các bước Setup moment, Aha moment và Habit moment.

Suy nghĩ lại onboarding ở Miro với trọng tâm là khoảnh khắc Aha moment

Chúng tôi luôn kết hợp nghiên cứu định tính cùng phân tích dữ liệu. Phỏng vấn người dùng cho thấy: nhiều người không biết bản thân mình hay team mình có thể làm gì trong Miro. Chúng tôi định vị Miro là sản phẩm “lấy team làm trung tâm”, tức cộng tác là giá trị cốt lõi cần thể hiện. Đây chính là vấn đề người dùng gặp phải khi onboarding.

Nhóm đã đưa ra giải pháp sáng tạo: trải nghiệm “robo‑collaboration” – hướng dẫn tương tác đầu tiên giống như trong một buổi working group có người hướng dẫn. Leader, team và user đều rất thích trải nghiệm này. (Thú vị là chúng tôi đã thử nghiệm flow này bằng video AI do Synthesia tạo ra từ hai năm trước, khi AI còn chưa phổ biến!)

Trải nghiệm prototype “robo‑collaboration” với video AI

Trải nghiệm hoàn chỉnh “robo‑collaboration”

Dự án này là một ván cược lớn của nhóm, chiếm hơn ¼ thời gian cho research, design và validation. Khi nhận được sự đồng thuận từ lãnh đạo và phản hồi tích cực từ một số user, chúng tôi triển khai nhanh với MVP và tung bản test chỉ sau 1,5 tháng. Kết quả như sau:

• Khoảng ¼ số người dùng bắt đầu tutorial – mức không cao do nhiều nguyên nhân: bận, có nhiệm vụ cụ thể, đã biết dùng Miro, không nghe âm thanh, hoặc nội dung không phù hợp.
• Số người tạo nội dung trong phiên đầu tiên tăng vì tutorial khuyến khích hành động đơn giản.
• Tuy nhiên không cải thiện được khoảnh khắc aha moment.

Đầu tư kĩ càng như vậy nhưng chúng tôi vẫn thấy thiếu cá nhân hóa và địa phương hóa. Vòng lặp thứ hai có dấu hiệu tốt:

• Số người bắt đầu tutorial tăng gấp đôi so với MVP1
• Nhưng lại có drop lớn ở bước tutorial thứ hai

Nhóm đã kéo được số người dùng tạo nội dung lên, nhưng không cải thiện được số phiên cộng tác. Chúng tôi phải zoom out để tìm nguyên nhân gốc rễ, dừng tiếp tục đầu tư trên hướng này và bắt đầu brainstorm các giả thuyết khác. Trong phần tiếp theo, tôi sẽ tiết lộ cách nhóm thúc đẩy khoảnh khắc aha.

Giai đoạn 3: Growth at scale và sức mạnh của smart iteration (~1.800 người, ~50 triệu người dùng)

Khi sản phẩm trưởng thành, độ phức tạp khiến việc lặp thử nghiệm trên nhiều phần trở nên khó khăn hơn. Nhóm phải cẩn thận hơn trong cách thử nghiệm, sử dụng nghệ thuật kết nối dữ liệu định tính và định lượng.

Nhóm nghiên cứu người dùng (UXR) đã thực hiện “Diary studies”, theo dõi hành vi người dùng thử Miro trong 28 ngày. Chúng tôi muốn tìm ra rào cản chính gây churn sớm và ngăn người dùng không hiểu activation.

Nhóm phân tích hành vi người dùng ẩn danh liên quan đến lần sử dụng ban đầu và các mô hình cộng tác sớm để hiểu sâu hơn về điểm cần nhấn mạnh trong trải nghiệm đầu tiên.

Từ nền tảng này, chúng tôi bắt đầu tìm ra các giả thuyết cho thử nghiệm activation mới và phân tích kỹ hai phân khúc chính — Creators và Joiners.

Nhóm tập trung vào trải nghiệm Joiners. Giả thuyết: Nếu chúng tôi phá băng cho người join board mới, khuyến khích họ thực hiện hành động cộng tác dễ chịu, đơn giản và thú vị – sẽ tăng khoảnh khắc aha.

Chúng tôi xác định hành động đó là dùng “reaction”.
Giải pháp được ra: người join button sẽ được kích hoạt để “Say Hi” bằng reaction, người khác sẽ nhận được thông báo, từ đó được khuyến khích bắt đầu tương tác.

Thử nghiệm “Say Hi” – iteration đầu tiên

Kết quả đầu không đạt ý nghĩa thống kê ở aha moment. Nhóm phải đào sâu xem điều gì không hiệu quả và cách lặp tiếp theo.

Sau phân tích sau thử nghiệm kỹ càng, nhóm tìm ra sáu giả thuyết và ưu tiên hai cải tiến quan trọng:

1. Tăng khả năng tìm thấy tip: làm nổi bật background tối
2. Giảm tải nhận thức: bật reaction ngay từ tip button và thêm chú thích cho người dùng nơi tìm thêm reaction sau này

Sau khi áp dụng, trải nghiệm được lặp lại: tip nổi bật hơn, reaction đơn giản và nhắc nhở vị trí tìm reaction.

Thử nghiệm “Say Hi” – iteration thứ hai

Chỉ bằng các cải tiến nhỏ mà không cần thêm nghiên cứu sau xác thực, chúng tôi đạt được uplift trong aha moment, đúng như dự đoán.

Những lưu ý để “iterate smart”

Sau hơn sáu năm làm việc ở các nhóm Growth tại Miro, tôi rút ra bài học dài lâu: cần không ngừng học hỏi và lặp thử thông minh. Trong nhóm Growth Design, chúng tôi luôn phản chiếu mọi thử nghiệm để phơi bày lý do đằng sau kết quả. Format “quiz workshop” giúp chúng tôi khám phá các bước lặp tiếp theo nhanh chóng — chúng tôi xem kết quả, đoán biến thể thắng và “TẠI SAO”, từ đó cùng sáng tạo giải pháp tương lai với tốc độ.

Quiz workshop – khám phá các iter smart

Dưới đây là 5 lưu ý để giúp nhóm bạn iterate có chủ đích cho flow onboarding sản phẩm:

1. Thường xuyên chạy usability test cho onboarding với cả người dùng và không phải người dùng (2–3 lần/tuần) để xây dựng thói quen cảm nhận sản phẩm.
2. Đánh giá đầu tư lớn bằng các lặp nhỏ trước — tách nhỏ để test.
3. Khi có kết quả đầu tiên, phân tích dữ liệu chi tiết để hình thành giả thuyết, bằng chứng và ý tưởng giải pháp.
4. Phản chiếu lại vòng lặp đầu — sử dụng format “quiz workshop” cho buổi retrospective.
5. Luôn chạy ít nhất vòng lặp thứ hai.

————————-