10 số liệu hiệu suất ứng dụng di động bạn cần để bắt đầu theo dõi

Tìm hiểu về các số liệu hiệu suất chính mà nhóm di động nên theo dõi trong ứng dụng dành cho thiết bị di động của họ để có thể mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Để xây dựng những trải nghiệm tốt nhất, các kỹ sư cần có dữ liệu tốt nhất.

Thiết bị di động khiến thách thức này trở nên phức tạp hơn, với các biến số bao gồm loại thiết bị, hệ điều hành khác nhau và khả năng kết nối, chỉ kể tên một số.

Với số lượng công cụ ngày càng tăng, tất cả đều cung cấp các mức độ hiển thị khác nhau về tình trạng, hiệu suất và độ ổn định của ứng dụng dành cho thiết bị di động của bạn, thật khó để biết chính xác số liệu nào bạn nên theo dõi.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ phác thảo các số liệu hiệu suất quan trọng nhất mà bạn cần theo dõi và cách chúng giúp bạn tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề nhanh hơn để bạn có thể xây dựng trải nghiệm di động tốt hơn.

1. Thời gian khởi động

Người dùng di động thường kiểm tra ứng dụng của họ khi đang di chuyển và quen với kết quả tức thời. Vì vậy, họ sẽ không ngồi đợi ứng dụng tải. Ví dụ: nếu ứng dụng Uber mất quá nhiều thời gian để tải, người dùng có thể sẽ chuyển sang ứng dụng Lyft. Ngoài ra, những người dùng có trải nghiệm kém với ứng dụng Uber và trải nghiệm tốt trong ứng dụng Lyft có nhiều khả năng trở thành người dùng Lyft trung thành hơn.

Giờ đây, bạn không chỉ mất doanh thu từ phiên của người dùng đó mà chi phí cho mỗi lần chuyển đổi và tỷ lệ rời bỏ cũng tăng lên, chưa kể đến LTV mà khách hàng cụ thể đó có thể đã mang lại cho công ty.

Do đó, việc đảm bảo thời gian khởi động ứng dụng của bạn đáp ứng mong đợi của người dùng là điều cần thiết cho sự thành công của ứng dụng.

Tuy nhiên, nếu nhóm di động chỉ có quyền truy cập vào thời gian khởi động trung bình , họ có thể bỏ lỡ những thay đổi quan trọng và phản hồi một cách phản ứng thay vì chủ động.

Ví dụ: giả sử một công ty đang tung ứng dụng của mình vào một thị trường mới và phản hồi tổng thể là tiêu cực. Thời gian khởi động trung bình cho thấy ứng dụng dài hơn vài mili giây so với trước khi khởi chạy, nhưng điều đó không có nghĩa là ứng dụng trở nên chậm hơn đáng kể trong quá trình khởi chạy. Vậy chắc chắn phải có vấn đề khác phải không?

Thật không may, vì tỷ lệ phần trăm người dùng ở thị trường mới chỉ là một phần nhỏ trong tổng số cơ sở người dùng nên điều đó có nghĩa là ngay cả thời gian khởi động ngắn ngủi ở thị trường mới cũng chỉ ảnh hưởng tối thiểu đến tổng thời gian khởi động của cơ sở người dùng.

Thay vào đó, nhóm cần có khả năng phân đoạn dữ liệu để hiểu rõ hơn về thời gian khởi động tác động đến doanh nghiệp như thế nào.

Ví dụ: người dùng có giá trị cao phải chịu đựng việc khởi động chậm như thế nào? Người dùng ở thị trường mới có gặp phải hiệu suất kém hơn không? Có phải một số thiết bị nhất định khởi động chậm hơn không?

Dữ liệu này giúp công ty của bạn kiểm soát lại tình hình và loại bỏ phỏng đoán trong các tình huống nhạy cảm về thời gian ảnh hưởng đến doanh thu của bạn.

Để tìm hiểu thêm, hãy xem Sách điện tử của chúng tôi về cách cải thiện thời gian khởi động ứng dụng dành cho thiết bị di động .

2. Tỷ lệ sự cố

Sự cố là một cách chắc chắn để chọc giận khách hàng và vì một lý do chính đáng! Về cơ bản, nó tương đương với việc một khách hàng bước vào một cửa hàng truyền thống, nơi nhân viên đuổi họ ra khỏi cửa khi họ đang mua sắm.

Đây là một vấn đề lớn đối với thương hiệu của công ty vì hai lý do:

1. Nó làm tổn hại đến danh tiếng thương hiệu của bạn vì khách hàng cảm thấy thời gian của họ không được tôn trọng.

2. Điều này làm tổn hại đến doanh thu của bạn vì khách hàng không thể hoàn tất giao dịch ngay lập tức và bạn sẽ mất giá trị trọn đời của khách hàng đó nếu họ quyết định chuyển sang đối thủ cạnh tranh.

   
   

Đây chỉ là một vài ví dụ từ các ngành khác nhau mà sự sụp đổ trực tiếp dẫn đến doanh thu bị mất:

• Ứng dụng thương mại điện tử: Nếu ứng dụng thương mại điện tử gặp sự cố trong quá trình thanh toán, khách hàng sẽ không thể mua hàng và có thể sẽ không quay lại.

• Hệ thống POS : Nếu hệ thống POS gặp sự cố trong một sự kiện trực tiếp, không ai trong số những khách hàng trực tiếp đó có thể mua hàng hoặc vào địa điểm.

• Ứng dụng thiết bị thông minh : Nếu một thiết bị thông minh, chẳng hạn như bàn chải đánh răng, gặp sự cố trong quá trình thiết lập, rất có thể khách hàng sẽ trả lại sản phẩm.

  
  

Tuy nhiên, mặc dù việc theo dõi tỷ lệ sự cố trung bình là một khởi đầu tốt nhưng vẫn chưa đủ để hiểu sự cố ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn như thế nào .

Ví dụ: nếu tỷ lệ sự cố hiện tại chỉ là 0,5% thì bạn có thể không thấy cần phải tìm hiểu sâu hơn. Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra nếu tất cả các sự cố xảy ra ở màn hình thanh toán? Tỷ lệ phần trăm nhỏ bé đó có thể lừa doanh nghiệp để lấy đi doanh thu đáng kể.

Vì vậy, ngoài việc xem xét các số liệu chính, điều quan trọng là phải có dữ liệu hiển thị các mẫu về tỷ lệ sự cố. Cụ thể, các khu vực có giá trị cao khác nhau trong ứng dụng của bạn hoạt động như thế nào? Những thiết bị nào có xu hướng gặp nhiều sự cố nhất? Ứng dụng hoạt động như thế nào đối với người dùng có giá trị cao? Có khu vực nào có tỷ lệ va chạm đặc biệt thấp không? Và nếu vậy, ứng dụng nên được sửa hay xóa khỏi những khu vực đó?

Bằng cách phân đoạn chi tiết sự cố, nhóm của bạn có thể ưu tiên khắc phục sự cố tốt hơn.

3. Tỷ lệ ANR

Lỗi Ứng dụng Không Phản hồi (ANR) thường được mô tả là tình trạng treo hoặc trục trặc.

Về cơ bản, nếu luồng chính bị chặn thì ứng dụng không thể chạy hiệu quả. Do đó, người dùng không thể tiếp tục, điều này có thể ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh của bạn.

Ví dụ: một nhà bán lẻ mà chúng tôi hợp tác đã gặp sự cố với ANR. Vấn đề này đã khiến thời gian khởi động tăng gần 60%, dẫn đến tổn thất doanh thu ước tính là 6,5 triệu USD mỗi năm. Với dữ liệu phù hợp , nhóm kỹ thuật có thể nhanh chóng giải quyết vấn đề và lấy lại doanh thu bị mất đó.

Ngoài doanh thu, ANR cũng có thể tác động tiêu cực đến thứ hạng của ứng dụng trong Cửa hàng Google Play và khiến khách hàng mới ít nhìn thấy ứng dụng đó hơn.

Để theo dõi ANR một cách hiệu quả, bạn có thể xem dấu vết ngăn xếp và xem cách người dùng phản hồi với vấn đề.

Từ đó, nhóm di động có thể ưu tiên những gì cần khắc phục trước tiên dựa trên số lượng người rời đi ở các ngưỡng khác nhau, nơi người dùng có giá trị cao bị ảnh hưởng nhiều nhất cũng như loại thiết bị và màn hình nào bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi ANR.

Để tìm hiểu thêm, hãy xem bài đăng này về cách điều tra các sự cố Android như ANR .

4. Số liệu khu vực

Việc theo dõi số liệu khu vực cũng rất quan trọng vì người dùng ở các khu vực khác nhau có các thiết bị khác nhau và khả năng kết nối khác nhau.

Điều này có thể có tác động lớn đến doanh nghiệp vì nhiều lý do.

Đầu tiên, các khu vực có tầm quan trọng khác nhau đối với lợi nhuận của doanh nghiệp.

Ví dụ: có thể chỉ một phần người dùng của bạn ở Singapore nhưng họ có thể chiếm một phần lớn trong tổng doanh thu hàng năm của bạn. Do đó, việc kiểm tra số liệu khu vực ở cấp độ chi tiết sẽ phát hiện ra các cơ hội cải thiện ứng dụng, đặc biệt đối với người dùng có giá trị cao.

Việc theo dõi các số liệu khu vực được phân đoạn cũng rất cần thiết khi triển khai sang một khu vực mới.

Ví dụ: giả sử bạn mở rộng sang Úc, tuy nhiên khu vực địa lý đó chỉ chiếm 5% tổng số người dùng khi ra mắt. Trong trường hợp đó, nó sẽ không tác động đến các chỉ số trung bình/trung bình đủ để cho phép nhóm theo dõi hiệu suất một cách hiệu quả.

Điều quan trọng nữa là phải tính đến sự khác biệt về văn hóa và với công cụ cung cấp số liệu dành riêng cho khu vực, nhóm có thể thử nghiệm các khía cạnh cụ thể của ứng dụng dành riêng cho khu vực đó.

Ví dụ: màn hình thanh toán thương mại điện tử chuyển đổi tốt ở Hoa Kỳ có thể không chuyển đổi tốt ở Dubai.

Ngoài ra, các số liệu vùng chi tiết giúp dễ dàng triển khai các tính năng mới một cách chậm rãi. Ví dụ: nhóm có thể triển khai một tính năng mới ở một khu vực nhỏ hơn và xem tính năng đó hoạt động như thế nào. Nếu nó hoạt động tốt, hãy triển khai nó tới ngày càng nhiều khu vực có người dùng có giá trị cao hơn.

Dữ liệu này có thể hướng dẫn nhóm của bạn trả lời các câu hỏi quan trọng như:

• Chúng ta có cần xây dựng một ứng dụng mới cho khu vực này không?
• Lần ra mắt mới này hoạt động như thế nào so với các lần ra mắt ở các khu vực khác?
• Những khu vực nào có vấn đề nhất? Và chúng ta có nên ngừng phục vụ họ hoàn toàn không?
• ​Các lĩnh vực quan trọng khác nhau của ứng dụng hoạt động như thế nào ở khu vực này so với khu vực khác?

5. Thời lượng phiên

Một số liệu quan trọng khác cần theo dõi là thời lượng phiên, vì nó báo hiệu thời lượng người dùng sử dụng ứng dụng của bạn. Nếu thời lượng phiên trung bình thay đổi đáng kể trong một tuần thì đó là một dấu hiệu khá rõ ràng rằng có sự cố với ứng dụng.

Ví dụ: nếu bạn có một ứng dụng trò chơi và nhận thấy thời lượng phiên trung bình giảm từ 15 phút xuống còn 5 phút thì rất có thể người dùng đã có trải nghiệm kém.

Với manh mối này, bạn có thể đặt những câu hỏi như:

• Có phải chúng tôi đã gửi một bản phát hành tồi?
• Người dùng có ít tương tác với ứng dụng hơn không?
• Có thay đổi tương ứng nào trong số liệu khác có thể giúp giải thích sự thay đổi về thời lượng phiên không?

Theo dõi thời lượng phiên cũng cho phép nhóm điều tra các mẫu trong số các phiên riêng lẻ bị ảnh hưởng và khám phá nguyên nhân cốt lõi của vấn đề. Bằng cách phân tích thời lượng phiên song song với các số liệu khác, các kỹ sư di động có thể vẽ ra bức tranh rõ ràng hơn về những vấn đề nào gây khó chịu nhất cho người dùng.

Ví dụ: một cửa hàng thương mại điện tử có thể gặp sự cố OOM trên nguồn cấp dữ liệu cuộn chính của các sản phẩm có mối tương quan chặt chẽ với thời lượng phiên ngắn hơn, trong khi các cuộc gọi mạng chậm trên một màn hình khác có ít hoặc không có mối tương quan với thời lượng phiên.

Do đó, theo dõi thời lượng phiên là một cách tuyệt vời để ưu tiên những vấn đề nào cần được khắc phục trước vì nó trực tiếp cho thấy mức độ tương tác của người dùng giảm.

6. Tỷ lệ rời bỏ/duy trì

Chi phí để có được một khách hàng mới sẽ cao hơn rất nhiều so với việc giữ cho khách hàng hiện tại hài lòng và nguyên nhân hàng đầu khiến người dùng ứng dụng di động rời bỏ là trải nghiệm người dùng kém.

Quá trình tải xuống ứng dụng mới chỉ mất vài giây, vì vậy nếu trải nghiệm của ứng dụng làm gián đoạn người dùng theo cách khiến họ mất hơn vài giây, đừng mong đợi họ sẽ tiếp tục sử dụng.

Do đó, hãy theo dõi không chỉ tỷ lệ rời bỏ và tỷ lệ giữ chân tổng thể mà còn cả tỷ lệ rời bỏ và tỷ lệ giữ chân của các phân khúc cơ sở người dùng (theo thiết bị, kết nối, khu vực, v.v.).

Điều này sẽ làm sáng tỏ nhiều cơ hội khác nhau để cải thiện và ưu tiên việc giữ chân. Ví dụ: bạn có thể thấy rằng mặc dù tỷ lệ rời bỏ rất cao ở một khu vực cụ thể nhưng khu vực đó lại có ít người dùng có giá trị cao. Do đó, bạn có thể quyết định đầu tư nguồn lực kỹ thuật vào nơi khác nơi chúng sẽ mang lại kết quả kinh doanh lớn hơn.

Theo dõi tỷ lệ rời bỏ và tỷ lệ giữ chân cũng là một cách tuyệt vời để hiểu cách người dùng phản hồi với các bản phát hành mới và các thử nghiệm khác nhau. Nếu có mối tương quan giữa tỷ lệ rời bỏ cao và bản cập nhật tính năng mới, thì đó là dấu hiệu rõ ràng cho thấy nhóm cần hoàn nguyên bản cập nhật tính năng đó.

Dữ liệu chi tiết sẽ cho phép nhóm theo dõi sự thay đổi của các phân khúc khác nhau (chẳng hạn như các khu vực hoặc thiết bị cụ thể) mà bản cập nhật được triển khai.

Nếu không có dữ liệu được phân đoạn, sẽ khó thấy được tác động của các bản cập nhật tính năng khác nhau đối với các nhóm thử nghiệm nhỏ. Do đó, chỉ khi tính năng này được triển khai cho một nhóm lớn người dùng (và có lẽ đã khiến nhiều người dùng hoạt động hàng tháng rời đi), thì rõ ràng là việc triển khai tính năng này là quá sớm.

7. Tỷ lệ chấm dứt người dùng

Mặc dù một số lần chấm dứt của người dùng không gì khác hơn là việc người dùng sắp xếp lại điện thoại của họ, nhưng nhiều lần chấm dứt xảy ra do ứng dụng bị treo và người dùng không có lựa chọn nào khác ngoài việc vuốt lên và kết thúc phiên.

Tất nhiên, người dùng bị buộc phải chấm dứt phiên của họ có thể sẽ không hài lòng và chọn ứng dụng của đối thủ cạnh tranh để thay thế.

Để ngăn chặn điều này, việc theo dõi tỷ lệ chấm dứt trung bình của người dùng là một chỉ báo tuyệt vời về các vấn đề tiềm ẩn có thể dẫn đến tình trạng rời bỏ, bao gồm:

• Tải quảng cáo không thành công đang gây ra tình trạng treo
• Luồng người dùng chậm hoặc bị hỏng
• Mua hàng không thành công
• Server ngừng hoạt động gây ra lỗi đăng nhập
• Tải phương tiện quá mức gây ra sự chậm lại

• 
  

Ngoài việc cung cấp cái nhìn tổng quan về tỷ lệ chấm dứt trung bình của người dùng, các nhóm di động cần biết nguồn gốc của mọi trải nghiệm người dùng kém. Do đó, một trong những tính năng chính mà chúng tôi tích hợp vào Embrace là khả năng xem màn hình nào khiến người dùng thất vọng từ bỏ ứng dụng của bạn .

Do đó, thay vì lãng phí thời gian quý báu và mất doanh thu trong khi các kỹ sư đoán xem điểm dừng xảy ra ở đâu, nhóm lưu động sẽ ngay lập tức được hướng tới vấn đề để họ có thể khắc phục sự cố một cách hiệu quả nhất có thể.

8. Thời điểm thực hiện các hành động chính của người dùng

Có thể có một số hành động của người dùng trong ứng dụng của bạn chắc chắn phải hoạt động 100% mọi lúc. Ví dụ: nếu một văn phòng cung cấp lối vào không cần chìa khóa, tính năng đó phải luôn hoạt động. Nếu không, mọi người có thể không vào được văn phòng nếu không gọi thêm bộ phận hỗ trợ.

Do đó, hãy chọn một số hành động chính của người dùng và thêm chúng vào danh sách số liệu hiệu suất mà nhóm di động đang theo dõi.

Trong nhiều trường hợp, bài đánh giá của khách hàng không cho biết họ gặp sự cố ở đâu trong ứng dụng, vì vậy, việc theo dõi hành động cụ thể của người dùng là cách tuyệt vời để phát hiện những vấn đề không rõ ràng ngay lập tức.

Điều này cũng giúp bạn trả lời các câu hỏi như:

• Có bao nhiêu người dùng gặp phải sự cố trong các lĩnh vực quan trọng này của ứng dụng?

• Có mối tương quan trực tiếp giữa các vấn đề trong các khu vực cụ thể của ứng dụng và tình trạng ngừng hoạt động không?

• Người dùng thử bao lâu trước khi từ bỏ và từ bỏ ứng dụng?

  
  

Ví dụ: một trong những khách hàng của chúng tôi nhận thấy rằng khoảng 1% trong số tất cả các lần mua hàng đều dẫn đến việc mua hàng không thành công. Tuy nhiên, cả hai cuộc gọi mạng liên quan đều được giải quyết thành công nên không có lỗi rõ ràng nào cần kiểm tra.

Do đó, họ bắt đầu theo dõi chính xác thời điểm khách hàng thực hiện mua hàng và nhận thấy rằng hai cuộc gọi mạng đã diễn ra không theo thứ tự trong 1% số lần mua hàng, dẫn đến giao dịch mua hàng không thành công. Mặc dù khách hàng đã phàn nàn về vấn đề này nhưng nhóm di động không thể xác định nguyên nhân cốt lõi nếu không biết thời gian, kết quả và thứ tự của tất cả các sự kiện trong các phiên bị ảnh hưởng. Dữ liệu trải nghiệm người dùng có độ chính xác cao đóng vai trò quan trọng trong việc giúp họ giành lại 1% tổng doanh số bán hàng. Đối với một công ty có doanh thu hàng năm là 10 triệu đô la, thì có nghĩa là 100.000 đô la sẽ bị mất mỗi năm!

9. Sử dụng bộ nhớ

Điều quan trọng là phải theo dõi mức tiêu thụ bộ nhớ của ứng dụng để xác định mọi khả năng rò rỉ bộ nhớ. Hiệu quả sử dụng bộ nhớ của ứng dụng liên quan trực tiếp đến mức độ phản hồi của trải nghiệm người dùng.

Đây là lý do tại sao việc giám sát và tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ đóng vai trò quan trọng trong việc mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

Bạn có thể tránh các vấn đề về mức sử dụng bộ nhớ của ứng dụng bằng cách:

• Tối ưu hóa cơ sở mã của bạn và xác định chính xác các khu vực nơi bộ nhớ vô tình bị giữ lại sẽ làm tăng mức sử dụng bộ nhớ.

• Theo dõi mức tiêu thụ bộ nhớ của ứng dụng một cách thường xuyên, ghi lại mọi thay đổi sau khi phát hành mới.

• Giám sát cẩn thận các hoạt động sử dụng nhiều bộ nhớ như tải hình ảnh lớn hoặc xử lý các tệp lớn và tạo cảnh báo về các đột biến bất thường hoặc mức sử dụng bộ nhớ cao liên tục.

  
  

Một chiến lược được tinh chỉnh liên quan đến mức tiêu thụ bộ nhớ của ứng dụng sẽ tạo ra các ứng dụng phản hồi nhanh, ổn định và hiệu quả mà người dùng của bạn sẽ yêu thích.

10. Kết nối

Ứng dụng di động hoạt động trong nhiều môi trường với điều kiện mạng khác nhau, bao gồm 3G, 4G, 5G, Wi-Fi và đôi khi kết nối bị hạn chế hoặc không ổn định.

Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải nhận ra những thách thức do các điều kiện khác nhau này đặt ra để tạo ra trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng. Các chỉ số về hiệu suất mạng kém bao gồm:

• Độ trễ và thời gian phản hồi chậm.

• Sử dụng băng thông.

• Lệnh gọi API không hiệu quả.

• Khả năng ngoại tuyến dành riêng cho thiết bị.

  
  

Ví dụ: Farm Dog là một ứng dụng nông nghiệp cho phép nông dân và nhà nông học ghi lại những phát hiện của họ khi họ đang làm việc trên đồng ruộng cùng với đồng nghiệp và đồng nghiệp của mình.

Ứng dụng thường xuyên gặp sự cố khi thời gian phản hồi của mạng cực kỳ chậm và khi các thiết bị không thể xác định xem chúng có được kết nối hay không. Họ nhận thấy rằng thời gian phản hồi của Google Maps là từ 18-22 giây trong khi lẽ ra chỉ mất vài giây.

Nếu không có công cụ thích hợp, họ sẽ cần phải sử dụng các giải pháp phức tạp để giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng proxy nhằm mô phỏng kết nối mạng kém. Tuy nhiên, với dữ liệu có độ chính xác cao hơn, họ có thể biết chính xác các điều kiện mà người dùng gặp phải tại hiện trường, bao gồm:

• Cuộc gọi mạng trên các loại thiết bị, phiên bản ứng dụng, Wi-Fi và mạng di động.

• Hiểu biết sâu sắc về xu hướng lỗi 4xx và 5xx trên các miền phổ biến để xác định các lộ trình có vấn đề.

• Các điểm cuối bị hỏng khiến người dùng của bạn không thể khởi động ứng dụng, tải nội dung chính hoặc hoàn thành các giao dịch quan trọng.

• Thời lượng của mỗi cuộc gọi mạng từ phía máy khách sẽ bộc lộ những điểm tiềm ẩn về độ trễ.

  
  

Được trang bị thông tin này, nhóm Farm Dog đã mô phỏng các vấn đề mà người dùng của họ gặp phải, dễ dàng xác định các tình trạng có vấn đề và khắc phục chúng.

Thiết lập nhóm di động của bạn để thành công

Nếu bạn quan tâm đến trải nghiệm trên thiết bị di động thì bạn cần dữ liệu cho phép nhóm của bạn xem tất cả các số liệu được đề cập ở trên.

Embrace giúp bạn xây dựng trải nghiệm di động tốt hơn bằng cách chỉ cung cấp cho bạn dữ liệu đó, giúp kỹ sư của bạn làm việc hiệu quả hơn và ít bị sa lầy bởi công việc tẻ nhạt.

Tìm hiểu thêm về Nắm bắt và tải xuống báo cáo Trạng thái trải nghiệm trên thiết bị di động để tìm hiểu về những thất vọng chính của ứng dụng theo người dùng.

Tác giả: Colin Contreary

Cũng được xuất bản ở đây .