Aha moment là gì? Cách tìm ra và xác định Aha moment

Aha moment là điều mà các startup đều muốn tìm kiếm trong quá trình phát triển sản phẩm và tăng trưởng bền vững. Hãy cùng Growth Marketing Vietnam tìm hiểu về khoảnh khắc quan trọng này trong bài viết dưới đây nhé.

1. Aha moment là gì ? 

Aha moment hay còn gọi là Wow moment, The magic moment được hiểu là thời điểm mà lần đầu tiên người dùng cảm nhận được giá trị thực sự mà sản phẩm, dịch vụ đem lại cho họ. Đây là yếu tố quyết định quan trọng, khi người dùng thấu hiểu cách sản phẩm có thể giải quyết vấn đề và đáp ứng nhu cầu của họ. 

Một số ví dụ về Aha moment:

Đối với Uber, Aha moment xảy ra khi người dùng gọi được chuyến xe đầu tiên chỉ trong vài phút. Khi đó, họ nhận ra sự tiện lợi và giá trị của mô hình/ứng dụng gọi xe lần đầu tiên xuất hiện này.

Đối với Airbnb, Aha moment xảy ra khi người dùng thực hiện đặt phòng lần đầu tiên. Bởi trước đó, họ không thể hiểu được cách thức hoạt động và tiềm năng mà Airbnb mang lại so với việc ở book khách sạn thông thường.

Đối với Facebook, Aha moment xảy ra khi người dùng kết nối (kết bạn) được với 10 người bạn trong vòng 7 ngày đầu tiên.

Đối với Slack, Aha moment xảy ra khi bạn trao đổi được đến 2,000 tin nhắn với các thành viên trong nhóm của bạn. Bằng cách gửi 2,000 tin nhắn trong Slack, người dùng hoàn toàn nhận ra giá trị của việc sử dụng ứng dụng tin nhắn nội bộ này.

Chúng ta hãy đặc biệt chú ý đến các hành động và con số ở các ví dụ này. Chúng ta sẽ tìm hiểu làm sao xác định hành động đúng và con số nào là tối ưu ở phần dưới nhé. Nhưng trước đó hãy hiểu lý do tại sao Aha moment lại quan trọng đến thế.

2. Tại sao Aha moment lại quan trọng? 

Bởi vì Aha moment đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện Retention. Khi người dùng trải qua khoảnh khắc aha moment, họ tạo ra một kết nối sâu sắc với sản phẩm, nhận ra giá trị thực sự và có xu hướng sử dụng lâu dài. Điều này không chỉ là trải nghiệm tạm thời, mà có thể ảnh hưởng đến quan điểm và hành vi của họ trong tương lai, thúc đẩy sự tiếp tục sử dụng và tận dụng hết lợi ích mà sản phẩm mang lại.

Hay nói cách khác Aha Moment ảnh hưởng gián tiếp giúp tăng Active users, giảm tỉ lệ Churn rate, tăng Customer Lifetime Value trong dài hạn.

Để chứng minh cho luận điểm này, bằng phân tích cohort chúng ta sẽ thấy những người dùng trải qua khoảnh khắc Aha moment sẽ có tỉ lệ Retention cao hơn nhiều so với trung bình.

3. Cách xác định, tìm ra Aha moment

Để dễ hình dung, chúng ta sẽ xem 1 ví dụ về quá trình tìm ra Aha moment của một sản phẩm ứng dụng âm nhạc được đăng tải trên trang Apptimize

Bước 1: Đưa ra các giả định (Hypothesis)

Thường là các hành động mà giúp người dùng nhìn thấy được giá trị sản phẩm.

Như ở ví dụ trên về sản phẩm là ứng dụng nghe nhạc, họ đưa ra 3 giả định đó là:

• Favorite multiple songs
• Create playlists
• Click on multiple “featured artists” pages

Bước 2: Kiểm tra xem những giả định này có tác động đến tỷ lệ Retention hay không ?

Để tìm hiểu xem liệu có bất kỳ giả định nào của chúng tôi về việc cải thiện tỷ lệ Retention có đúng hay không. Cách tốt nhất để làm điều này là sử dụng công cụ Behavioral cohorts.

Trong trường hợp ứng dụng âm nhạc, họ đưa ra giả thuyết rằng việc yêu thích các bài hát là yếu tố quan trọng để giữ chân người dùng, vì vậy, họ kiểm tra một nhóm người dùng yêu thích ít nhất 1 bài hát trong ngày đầu tiên họ sử dụng ứng dụng.

Trong biểu đồ trên, chúng ta có thể thấy rằng việc yêu thích 1 bài hát dường như có tác động tích cực đến việc giữ chân người dùng. Trong trường hợp này Retention được căn cứ vào hành động người dùng có tương tác với ứng dụng qua các ngày Day 0, Day1,…Day 30. Tuy nhiên, mặc dù nó dường như cải thiện tỷ lệ giữ chân ở ngày đầu tiên, nhưng bạn có thể thấy rằng trong suốt 30 ngày, tác động của nó dường như không đáng kể khi nó cân bằng với mức cơ bản.

Bước tiếp theo là cần xác định bây giờ là số lần người dùng cần hoàn thành hành động để có được tỷ lệ giữ chân tối ưu. Có phải con số yêu thích là 1 bài hát? 2 bài hát? hay là 3 mới chính xác?

Bước 3: Tìm số lượng Action tối ưu trong các giả định.

Tiếp tục ở ví dụ trên: Nhóm người dùng theo số lần họ thực hiện một hành động và tìm phần trăm người dùng được giữ chân , chúng ta có thể thấy tỷ lệ giữ chân thay đổi như thế nào khi mức sử dụng (số lần) tăng lên.

Khi nhìn vào biểu đồ này, bạn có thể có xu hướng kết luận rằng bạn nên yêu cầu người dùng yêu thích ít nhất 8 bài hát, vì tỷ lệ người dùng làm như vậy giữ chân họ ở mức rất cao (91,58%).

Tuy nhiên khi nhìn vào chiều số lượng người dùng yêu thích 8 bài hát thì số lượng lại là rất ít. Trong khi “action” có số lượng nhiều nhất (là những người dùng yêu thích 1 bài) thì tỉ lệ giữ chân lại thấp nhất (34.62%)

Lúc này thì cần tìm khoảng overlap giữa retained users và users thực hiện từng threshold hành động và tìm ra mức tối ưu nhất.

Nếu chúng ta thêm dữ liệu về số lượng người dùng đã giữ chân (retained users) nhưng không yêu thích ít nhất __ bài hát nào, chúng ta sẽ nhận được kết quả sau:

Kết hợp 2 bảng dữ liệu lại, ta có:

Tỉ lệ overlap với “action 1 bài hát” là: = 457/ (183+1320)= 0.3 Tương tự ta cũng tính được tỉ lệ overlap cho các action khác.

Số action tối ưu chính là action có số lượng overlap cao nhất là 3 bài hát.

Bước 4: Test thử giả định trong thực tế

Chúng ta có thể A/B test bằng cách tác động để có 1 tập user thực hiện hành động đó và kiểm tra xem tỉ lệ Retention có tốt hơn

Lặp lại với các giả định khác, chúng ta sẽ để tìm được giả định với kết quả tốt nhất.

4. Kết bài

Sau khi xác định được Aha moment, điều quan trọng là cần phải thúc đẩy người dùng trải qua khoảnh khắc Aha moment đó trong khoảng thời gian ngắn nhất. Bạn có thể làm được điều này thông qua các nỗ lực Marketing và tối ưu sản phẩm.