Phân biệt Dynamic heatmap vs Static heatmap

Heatmap có thể bao gồm nhiều loại (Scroll, Move, Click, Attention, Confetti…) nhưng sẽ thuộc 1 trong 2 nhóm chính là Dynamic heatmap và Static heatmap.

Static heatmap

Static heatmap là heatmap tĩnh, giống Hotjar hay Crazy Egg.

Đơn cử với Hotjar, để thu thập thông tin và hiển thị heatmap hành vi của 1 url trên web, một snapshot của trang web sẽ được chụp lại.

Hotjar sẽ tiến hành thu thập dữ liệu hành vi (rê, click, cuộn…) trên ‘từng element’ (từng thành phần, thành tố) của trang web, element ở đây có thể là hình ảnh, link, banner, hoặc bất cứ đoạn mã html, css nào cấu thành trang đó.

Sau đó dữ liệu này được tổng hợp và biểu diễn thành heatmap mà bạn sẽ thấy (nếu từng sử dụng qua).

Nhờ thu thập dữ liệu theo cách này mà bạn sẽ thấy heatmap của họ chính xác đến từng vị trí, cho dù bạn có thay đổi nội dung, thiết kế, độ dài, rộng của trang web trong giai đoạn thu thập, thì các dãy nhiệt vẫn hiển thị cứ như “không trật phát nào”.

Chính nhờ vậy mà quá trình là A/B testing với heatmap của Hotjar hay Crazy Egg thường diễn ra rất rõ ràng, mạch lạc.

Chẳng hạn với Hotjar thì quá trình nhìn chung sẽ như thế này:

1. Bạn định nghĩa vấn đề đối với trang web mình muốn phân tích: CR thấp, Bounce rate cao,…
2. Bạn có thống kê các kết quả mà trang web đạt được trước khi thay đổi để tạo ra kết quả tốt hơn
3. Bạn cài đặt heatmap cho trang web đó, sau khi thu thập đủ data (thường là pageview hoặc diễn ra trong 1 khoảng thời gian nào đó), bạn đi vào phân tích heatmap của trang đó.
4. Bạn tiến hành các thay đổi được đưa ra sau khi phân tích, như đổi nội dung, đổi CTA, đổi banner, chèn link vào những vị trí được click nhưng không phải link.
5. Bạn theo dõi kết quả 1 lần nữa để đánh giá sự cải thiện mà những thay đổi ở bước 3 mang lại.
6. Bạn làm thêm phân tích heatmap 1 lần nữa để tiếp tục phát hiện vấn đề và cải thiện nó.

Lợi thế của Static heatmap

Lợi điểm của cách làm heatmap kiểu như vậy là bạn “chấp” luôn việc tồn tại những thay đổi nho nhỏ đối với trang web trong thời gian thu thập dữ liệu mà vẫn có được phân tích heatmap tương đối chính xác.

Ngoài ra, nhờ việc thu thập theo element mà ngoài biểu diễn heatmap với các dãy màu, bạn có thể rê chuột vào các dãy màu này và xem được số liệu cụ thể.

Một điểm cộng nữa của Static heatmap là có thể export dữ liệu thô (bảng excel hoặc tải snapshot về máy), điều đó phần nào giúp nhà cung cấp chứng minh heatmap mình cung cấp là có cơ sở chứ không phải “làm lụi”.

Bất lợi của Static heatmap

Tuy nhiên, có vài điều hơi phiền toái nếu bạn sử dụng dạng Static heatmap

1 là bạn chỉ có thể theo dõi từng trang khi muốn phân tích heatmap cho 1 trang nào đó, không có chuyện bạn có thể thu thập dữ liệu cho tất cả các trang trên website với Static heatmap. Nhưng cũng may, chính điều này giúp bạn ý thức được việc mình cần phân tích những trang nào.

2 là, không rõ điều này có đúng hay không, nhưng người ta nói việc chụp snapshot khiến cho máy chủ phải lưu lại ảnh chụp đó, vô tình ngày qua tháng lại làm cho dung lượng lưu trữ phình lên đáng kể.

Có thể bạn thấy mình chỉ snapshot vài ba trang, làm gì tới nỗi, nhưng với đơn vị cũng cấp dịch vụ, thì cộng lại hết các snapshot từ tất cả người dùng thì không hề là một con số nhỏ.

Chưa kể, đôi lúc bạn phải tiến hành chụp lại snapshot do phát hiện có một thành phần nào đó trên trang không được chụp rõ ràng.

Với mình, điều vừa đề cập có thể lý giải cho việc các nơi làm Static heatmap thường thu phí khá cao. Có lẽ cũng chính những lý do này, mà nhóm heatmap thứ 2, Dynamic heatmap ra đời.

Dynamic heatmap

Mình cũng biết tới cái tên Dynamic heatmap trong vài ngày gần đây, và nó đề cập đến việc xem heatmap ngay trên 1 trang web sống, nghĩa là bạn có thể làm bất cứ thao tác nào ngay trên trang trong lúc đang xem heatmap của nó.

Còn hình ảnh bạn xem chính là nội dung trang web đó được tải trực tiếp bằng đường tuyền internet về chứ không phải snapshot giống như Static heatmap.

Bất lợi của Dynamic heatmap

Hãy bàn tới khó khăn của loại heatmap này:

Độ chính xác

Độ chính xác của Dynamic heatmap thường không cao như Static heatmap.

Mình đã tự kiểm chứng và so sánh ở Hotjar & Yandex Metrica thì thấy anh Yandex Metrica đôi khi cũng tạch ở một số vị trí hiển thị heatmap.

Tuy nhiên chênh lệch giữa 2 cái này là không nhiều và bạn vẫn phân tích được từ Dynamic heatmap như bình thường. Ngoài ra, sự chênh lệch này cũng được các bên làm Dynamic heatmap dần giải quyết (chứ làm sao mà để sai hoài, vậy ai mà chịu xài chứ)

Thu thập dữ liệu hành vi

Đôi khi mình nghĩ Dynamic heatmap sẽ không thể thu thập dữ liệu hành vi theo từng element giống như Static heatmap, và nếu như vậy thì thực sự khó khăn trong việc thuyết phục người dùng về tính chính xác của nó, cũng như khó khăn trong việc hiện thị các số liệu như % click chuột hay % cuộn trang.

Tuy nhiên, phỏng đoán này có vẻ hơi sai sai vì một số Dynamic heatmap vẫn hiển thị các thông tin này như bình thường, có khi còn ngon hơn cả Static heatmap ở chỗ gom 1 vài loại heatmap về 1 mối, chẳng hạn như Scroll map và Attention map có thể được gom theo lối, vừa hiển thị hành cuộn trang, vừa chỉ rõ số % hoặc số visitor ở tại các vị trí cụ thể.

Phân tích Dynamic heatmap dễ rối

Khó khăn thứ 3, theo mình là khó khăn nhất, đó là Dynamic heatmap khiến cho việc phân tích heatmap trong quá trình A/B testing với người dùng chưa có kinh nghiệm dễ trở nên rối rắm, và khó hình dùng.

Do việc hiển thị heatmap trên 1 trang web sống, nên bạn cứ hình dung nếu có bất kỳ thay đổi nào trên trang web làm cho độ dài ngắn lại hoặc dài ra… thì bạn sẽ không hiểu dãy màu kia nói lên điều gì vì có vẻ nó lệch so với vị trí đáng ra nó phải như thế.

Vậy nên khi muốn phân tích heatmap cho 1 trang nào đó, ai đó táy máy thay đổi trang web trong quá trình này mà không thông báo 1 tiếng, thì mọi chuyện trở nên khó kiểm soát thế nào.

Chính vì vậy việc kiểm soát thời gian trước, trong và sau khi phân tích, thay đổi đối với website rất quan trọng nếu bạn muốn ra những kết quả phân tích chính xác, khách quan từ Dynamic heatmap.

Nói đơn giản là khi bạn đang phân tích heatmap cho 1 trang nào đó, đừng thay đổi thứ gì cả hoặc nếu muốn thay đổi, bạn phải note lại thời gian để khi xem dữ liệu theo 1 khoảng thời gian nào đó, bạn giữ được tính chính xác cho nó.

Nếu khó khăn là vậy thì “chế” ra Dynamic heatmap làm gì?

Lợi thế của Dynamic heatmap

Thứ 1, nhà cung cấp không phải lưu lại snapshot, nên nhờ vậy cũng làm nhẹ gánh cho server lưu trữ, việc tải một trang web như nó vốn là cũng chả mất công gì cả.

Cũng nhờ vậy mà chi phí để sử dụng Dynamic heatmap không có bao nhiêu, thấp hơn đáng kể so với Static heatmap.

Thứ 2, một điều mà Dynamic heatmap được đánh giá cao hơn từ người chuyên sử dụng heatmap đó là tính tức thời / cập nhật tức thời, nghĩa là với nhưng thay đổi trên trang web, họ có thể để 1, 2 ngày hoặc khi đủ lượng pageview mình cần hoặc cũng chẳng cần đợi đủ, là có thể thấy ngay phản ứng của khách truy cập đối với sự thay đổi đó ra sao.

Nói ngắn gọn là tính linh động trong việc sử dụng Dynamic heatmap được người dùng đánh giá khá cao.

Thứ 3, bạn không phải theo dõi từng URL như Static heatmap, mà với Dynamic heatmap, tất cả các URL đều được theo dõi, vậy nên khi cần phân tích heatmap cho bất kỳ url trên website, bạn đã có sẵn dữ liệu để phân tích.

Thời gian đi từ ý định cho tới khi có dữ liệu để phân tích rất ngắn, chứ không phải đợi thêm url vào và đợi đủ lượng data cần thiết.

Nên sử dụng Static heatmap hay Dynamic heatmap?

Thực ra trong các ý về lợi thế hay bất lợi đề cập bên trên, một vài ý đã cung cấp lý do để bạn chọn 1 trong 2 nhóm heatmap được đề cập.

Chẳng hạn, nếu bạn cần các lợi điểm của Dynamic heatmap như chi phí thấp hơn Static heatmap, và nhanh chóng thấy được hiệu quả từ các thay đổi.

Nhưng quan điểm của mình là nếu được, bạn nên dùng luôn cả 2, dùng đồng thời thì càng tốt, nhưng chí ít là nên có kinh nghiệm dùng cả 2.

Một lúc nào đó bạn sẽ cần so sánh tính chính xác của cả hai bên, hoặc đơn giản phối hợp cả 2 cái để tìm được những phân tích hữu ích.

Nói cho cùng, vấn đề trọng tâm không phải nằm ở heatmap, trọng tâm là bạn dùng nó trong bối cảnh sử dụng cùng lúc với các công cụ phân tích khác như Google Analytics để có các phân tích khách quan, chính xác.

Trích dẫn vui lòng ghi rõ nguồn 🙂