Nơi ở mới

Lại chuyển đến nơi ở mới.

“Lại”, là bởi năm qua mình sống như người du mục, vài tháng chỗ này, vài tháng chỗ kia, người ở 1 nơi mà đồ đạc ở nơi khác… kể từ tháng 5 năm ngoái khi bán nhà (tròn 1 năm, vô tình nhỉ).

Công việc đi làm được 2 tháng, chưa ổn định.

Chuyển nơi ở, thiếu ổn định quá.

Nhưng sao có cảm giác, sự không ổn định nó mới là sự ổn định với mình. Kỳ cục thật.

anw, note lại thời điểm này. Có những cột mốc thời gian cần lắm sự nhắc nhớ. lần này, vì là lần đầu tiên kể từ lúc sinh ra, mình hoàn toàn sống tự lập, ko có người thân ở chung nhà.

vừa háo hức vừa sợ, cứ như năm 18 tuổi rời quê lên thành phố.

lớn rồi mà còn ngớ ngẩn và trẻ con ghê =)))

vậy đi!

Sexy Little Number – đọc và tự vọc thử luôn – note 6

Lại cuốn sách Hiểu số để tăng số và việc áp dụng những gì đọc được vào Airbnb của tata ^_^

Hiện tại là gần cuối tháng 9 rồi, tức là căn Airbnb đầu tiên của tata làm được gần 2 tháng, tháng 8 và tháng 9. Nếu để ý kỹ 1 chút, sẽ là 1 tháng rơi vào thời điểm mùa du lịch, và một tháng là mùa không du lịch ở Vũng Tàu. Do đó, khi phân tích số liệu theo Dữ liệu nội bộ cũng phải để ý đến yếu tố ‘mùa vụ’ này.

“Dữ liệu nội bộ” là cụm từ tata học từ trong sách trang 112, mô tả cách thức làm sao từ những dữ liệu thô sẵn có, có thể rút ra được nhiều thông tin hữu ích.

Dữ liệu thô (được đề cập trong sách) ví dụ như giờ mua hàng, ngày mua, mã cửa hàng, mã vật phẩm, giá bán, giá cho nhà bán lẻ, phương thức thanh toán, mã khách hàng,..

Với dữ liệu thô này, có thể hiểu được một số khía cạnh hay, như:

  • khách hàng sống ở đâu
  • những đặc tính về mặt phân khúc xã hội của mã bưu điện nơi khách hàng này sống
  • phương tiện truyền thông nào tiếp cận đến khách hàng và được phản hồi lại

Cách thức tìm thấy những thông tin từ dữ liệu thô này là nhờ phương pháp “single customer view” (góc nhìn đồng nhất về người tiêu dùng)

 

tata thấy cách này hay quá, và nhân tiện Airbnb ở Vũng Tàu cũng đã làm được 1 thời gian, cũng tạm gọi là có dữ liệu nội bộ để xem xét vọc thử.

[trước tiên, phải làm bước cơ bản như note 2 đã đề cập, Sale Funnel, và so sánh data giữa tháng 8 và tháng 9 – đại diện cho mùa du lịch và mùa không du lịch

sln-note-6-hinh-1

kết quả này là bình thường so với mùa du lịch của một số căn airbnb khác theo như note 3 mà tata có chia sẻ. ui, tata chỉ giỏi phân tích thôi, còn tự làm cho mình thì dở ẹc. ahuhu]

Quay lại vấn đề dữ liệu nội bộ, ngoài dữ liệu này, còn có thể có những dữ liệu như:

  • [loại nghĩ ngay đến]
    • số ngày đặt thuê,
    • nhóm khách có mấy người,
    • giá tiền vào thời điểm đặt (do tata có thay đổi pricing để tìm hiểu)
  • [loại nghĩ đến cũng nhanh]
    • giới tính của khách,
    • quốc tịch của khách,
    • nhóm khách là dạng nào (gia đình, gia đình có con nhỏ, nhóm bạn bè)
  • [loại nghĩ nhiều 1 chút thì sẽ nghĩ đến]
    • {dựa trên hành vi của khách} lượng khách book instantly (chức năng book nhà ngay lập tức của Airbnb không cần thông qua chủ) trên tổng số và là loại khách nào làm việc này
    • {dựa trên hành vi của khách} so với ngày đặt phòng/nhà, khách sẽ tìm kiếm trước đó là bao nhiêu ngày – dựa trên việc khách sent inquiry hỏi mình so với ngày họ muốn book.
    • {dựa trên thái độ của khách} khách có trả giá không. (haha, cái này lạ phải không, nhưng thật sự là có đấy ^_^), và nếu có trả giá thì là nhóm khách như thế nào.

Với cách này, tata dần hiểu rõ hơn căn hộ Airbnb ở Vũng Tàu mà tata đang làm đang biểu hiện như thế nào trong mắt khách hàng tiềm năng, và với nhóm khách hàng tiềm năng nào, và cách để đáp ứng nhu cầu cũng như nhiều khi nói không (với giảm giá) của khách nữa ^_^

#happy_reading_sexylittlenumbers

 

what i might see for the end of 2016

[Vietnam market]

there is a noticeable shift towards protecting and maintaining fundamental human needs, to name a few: safety of family, finding security and secure own future, risk adverse, stability focus
-> shoppers tend to be more mindful (maintaining or scaling down would be seen yet still keep remained lifestyle balance)
-> affluent families focus on where to place their investments (gold would be their top choice, reduce stocks/money on securities market, hesitation seen for domestic real estate while greater focus on that of outside VN)

 

[this is my guess. it might turn out right or wrong, yet making a guess is a root of my investment these days 🙂 ]

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 4

Trong phần trước, có 1 biến số tata muốn biết mà chưa có số liệu, đó là ‘X’ – số lượng người đi du lịch ở Vũng Tàu có nhu cầu thuê nhà trên Airbnb. Con số này cần phải biết, để hiểu rõ thị trường Airbnb tại Vũng Tàu để còn biết là hiện tại căn hộ cho thuê của tata đang thực hiện quảng bá là tốt hay chưa đủ tốt.

Một điều tata rất thích ở cuốn “Hiểu số để tăng số”, là cuốn sách trang bị cho người đọc cách tư duy về dữ liệu, cái rất quý, hơn là chỉ trang bị những hướng dẫn kiểu cầm tay chỉ việc cái mà khó có thể áp dụng hay linh hoạt trong các trường hợp khác nhau cần ứng dụng.

“Nếu bạn không có dữ liệu, bạn có thể tự tạo ra nó”  (trang 56)

Tác giả chia sẻ về cách tư duy để có thể hé lộ thêm về dữ liệu đã có sẵn đâu đó trên thị trường rồi, mình cần chịu khó tư duy như một khách hàng (và làm như vậy nhiều lần với nhiều trường hợp khách hàng khác nhau) để hiểu về dòng thông tin sẽ ‘chảy’ ra sao. Từ đó, việc thu thập dữ liệu thô là hoàn toàn có thể, để cung cấp cho quá trình xử lý tạo ra thông tin cho chính công việc kinh doanh của bản thân/công ty.

Tata cũng thử cách này với câu hỏi nêu ở đầu bài. Và mở rộng câu hỏi ra nữa, để hiểu về thị trường, ‘supply and demand’ ra sao?

*Về khả năng cung cấp dịch vụ của thị trường (airbnb ở Vũng Tàu)

Trên airbnb có 1 cái khá hay, cung cấp cho người sử dụng khi họ tìm kiếm căn hộ/phòng để thuê tại 1 địa điểm nào đó, và luôn luôn hiển thị tổng số sự lựa chọn cho người dùng xem. Nhờ điều ấy, tata chọn cách chọn 1 ngày lưu trú xa xa thời điểm hiện tại, chọn hình thức lưu trú cho 2 người (dạng phổ biến nhất). Khi đó, trang web hiện ra có “154 rentals”. Điều đó có nghĩa là có 153 căn hộ hiện đang cạnh tranh với căn hộ của tata trong lĩnh vực dịch vụ này.

SLN - note 4 - hinh 1

Thêm một điểm hay nữa, là tata có thể chọn lọc ra kỹ hơn về mức độ cạnh tranh này. Vì phân khúc căn hộ của tata không phải dạng quá sang trọng, cũng không phải dạng quá bình dân, nên tata có thể thay đổi các tùy biến để chính xác hơn về mức độ cạnh tranh này. Tata chọn loại hình là Entire home/apt, và/hoặc Private room (vì tata đứng dưới góc nhìn của người dùng airbnb để hiểu mức nhu cầu của họ), số tiền khách sẵn sàng chi trả từ 500k đến 1,000k cho 2 khách/ngày lưu trú.

Ngoài ra, nếu tinh ý, có thể thấy số lượng ‘rentals’ thay đổi theo thời gian nữa cơ. Bởi vì theo thời gian, sẽ có thêm/bớt nhiều người tham gia cung cấp dịch vụ trên Aribnb. Và tata luôn có thể cập nhật được chính xác số lượng đối thủ cạnh tranh của mình trên thị trường.

*Về nhu cầu dịch vụ của thị trường (airbnb ở Vũng Tàu)

Đây là một số liệu làm tata đau đầu và tốn kha khá thời gian để tìm hiểu cách tìm ra số liệu này.

Vẫn dựa trên cách tư duy “đặt mình vào vai trò của người có nhu cầu sử dụng Airbnb” để tìm ra cách thức tìm dữ liệu. Tata nghĩ đến, Airbnb có chương trình review cho cả khách (guest) và chủ hộ (host) để review cho đối phương, và có chế độ hậu thưởng (incentive) để họ làm việc này. Nếu vậy, số lượng reviews cho mỗi căn hộ có thể gần đại diện cho số lượng khách ở tại một căn hộ. (ẩn số là tỷ lệ đại diện này là bao nhiêu phần trăm, giả sử số A%). Khi đó, tata có thể nhìn nhu cầu thị trường tương đương với số lượng reviews hiển thị đối với mỗi căn hộ. Và tata có thể thực hiện việc đo lường này, đồng thời kiểm tra chéo dựa trên 2 nguồn dữ liệu để ra được con số gần chính xác nhất.

  • Hướng nhìn từ số lượng reviews của khách dành cho chủ hộ
  • Hướng nhìn từ số lượng reviews của chủ hộ dành cho khách

SLN - note 4 - hinh 2

Với hướng nhìn từ số lượng review của khách dành cho chủ hộ, base đang dùng là dựa trên số hộ. Thực hiện một phép liệt kê đơn giản, tata ghi lại căn hộ nào có bao nhiêu lượt reviews. Ví dụ như hình trên, căn hộ “Amazing seaview apartment” có 5 reviews. Thực hiện tương tự như vậy cho tất cả các căn hộ trong phân khúc mà tata nhắm đến (hiện tại đang phân khúc theo giá và loại hình dịch vụ). Xong bước này, tata có tổng số lượng reviews (52 reviews) trên tổng số căn hộ (25 listings), lấy số đầu chia số sau sẽ ra, trung bình, số lượng review cho mỗi căn hộ là 2.2 lần.

[lưu ý, con số này có khoảng thời gian được tính là 1 năm, vì airbnb chỉ mới xuất hiện tại VN năm 2014 và chỉ thật sự phổ biến trong vòng 1 năm gần đây, thậm chí chỉ là trong vài tháng gần đây cho thị trường Vũng Tàu. Để các số liệu mang độ tin cậy cao hơn, cần thời gian để chờ số liệu mang tính ổn định.]

Như vậy, con số 2.2 lần chia cho số A% sẽ ra số trung bình cơ hội mà mỗi căn hộ nhận được khách trong 1 năm. Nghe có vẻ ít nhỉ? ^_^

Tuy nhiên, tata lại tiếp tục chú ý thêm trong quá trình ghi chú lại dữ liệu số reviews của mỗi căn hộ, có những căn không có ai reviews hết, và có những căn có rất nhiều reviews. Do vậy, để cho chính xác hơn, nên thực hiện phép chia cho số căn hộ có reviews thôi – 13 căn hộ. tata đạt được 4.0 lần.

Thêm 1 yếu tố nữa, tata xem xét sự phân bố theo dạng “phân phối thống kê” của số lượt reviews với các căn hộ. Nói đơn giản hơn, tata xem căn hộ có nhiều lượt reviews nhất và khoảng cách giữa những căn hộ có nhiều reviews với những căn hộ có ít reviews. 15 reviews cho căn hộ có nhiều nhất (và căn hộ bắt đầu hoạt động từ November 2015). Đây sẽ là mục tiêu cho căn hộ của tata. Hehe.

Tương tự với cách thực hiện tìm kiếm dữ liệu theo hướng nhìn từ reviews của chủ hộ cho khách. Kết hợp 2 dòng dữ liệu này, giúp tata hiểu rõ về thị trường để đặt ra mục tiêu doanh thu cho căn hộ của tata. ^_^

#đọc_sách_vui_lắm

Cuốn sách Hiểu số để tăng số, không dễ đọc, nhưng đọc rồi sẽ nâng tầm về dữ liệu và phân tích dữ liệu của người đọc lên một bậc mới, dù ít hay nhiều. Rất đáng đọc.

Self-claim: tata góp phần biên tập cuốn sách này, và dù có kiến thức về research sẵn, tata cũng học được thêm rất nhiều điều từ cuốn sách này. Thật sự cám ơn team WeCreate.life vì cơ hội này.

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 3

Có 1 phần trong cuốn sách (trang 154) giới thiệu về Mô hình giá trị marketing theo hình phễu (marketing funnel approach) khá thú vị và cũng gần với cách tư duy của các bạn làm research khi phân tích cho khách hàng về Brand Leverage, hay có nơi khác dùng thuật ngữ Brand Dynamics.

SLN - note 3 - hinh 1'

“Trong đó,

  • Nhận biết (awareness): làm cho khách hàng biết đến sự tồn tại của bạn
  • Cân nhắc (consideration): làm cho khách hàng nghĩ đến bạn
  • Mua hàng (purchase): làm cho khách hàng mua sản phẩm /dịch vụ của bạn
  • Trung thành (loyalty): làm cho khách hàng quay trở lại mua nhiều hơn”

Sách sử dụng mô hình này để tìm ra phương án phân bổ ngân sách marketing cho phù hợp, để tránh làm thừa điều này (vd như làm thừa phần khơi gợi nhận biết ở khách hàng) mà quên mất để dành ngân sách cho điều khác (vd như chỉ dành ít ngân sách cho việc biến khách hàng trở thành khách hàng trung thành).  Bởi vì, quy trình của một khách hàng sẽ là chuyển từ [nhận biết] sang [cân nhắc] sang [mua hàng] và đi đến [trung thành].

Nghĩ đến Airbnb đang làm ở Vũng Tàu của tata, tata cũng áp dụng thử cách suy nghĩ này để xem mình có thể hiểu được gì từ thực tế. Thông tin mà trang Airbnb cung cấp cho Host (người có nhà đăng cho thuê) như hình bên dưới.

Tìm hiểu số  liệu nửa đầu tháng 8, sẽ thấy có các yếu tố sau; 60 views, 6 requests, 3 bookings. Có thể hiểu như sau:

  • 60 views chính là 60 người có click vào xem chi tiết căn nhà của tata đăng, tương đương với 60 người nhận biết (awareness)
  • 6 requests chính là 6 người có gởi tin nhắn hỏi thêm thông tin, tương đương với 6 người cân nhắc chọn lựa căn nhà của tata để thuê cho chuyến đi của họ (consideration)
  • 3 bookings chính là 3 người thực hiện hành động thuê căn hộ của tata cho chuyến đi đến Vũng Tàu của họ, tương đương với 3 người mua hàng (purchase)
  • Trung thành (loyalty), có thể xem là khách hàng quay lại đặt phòng lần 2. Hiện tại thì chưa có khách hàng nào như thế.

SLN - note 3 - hinh 1

Vì tata chưa có cơ sở để biết là có tất cả bao nhiêu người đi du lịch ở Vũng Tàu có nhu cầu thuê nhà trên Airbnb để tính tỷ lệ chuyển đôi, tạm xem đó là 1 số ‘X’ đi.

Như vậy, xét theo mô hình này, căn hộ của tata ở Vũng Tàu có Mô hình hình phễu hình bên dưới. Và như vậy, tỷ lệ chuyển đổi từ giai đoạn trên sang giai đoạn kế tiếp giúp tata hiểu là mình cần phải làm gì với việc đăng cho thuê căn hộ của mình để đạt mục tiêu tăng doanh thu, tức là tăng lượng mua hàng (bookings). Khi đó:

  • Số lượng người nhận biết tăng dẫn đến mục đích cuối là tăng lượt bookings. (60 views cho ½ tháng ở thời kỳ đầu là ổn, nhưng kéo dài như thế hoài thì không đủ tốt)
  • Mức chuyển đổi từ Nhận biết –> Cân nhắc chỉ có 10%. Con số này nếu xem xét đúng, phải biết thêm số trung bình của ngành kinh doanh dịch vụ này để biết tương quan như vậy là thấp hay cao, đã tốt hay chưa. Tuy nhiên, theo cá nhân tata thì 10% như vầy là chưa tốt, cần có kế hoạch tăng lên tầm 20%.
  • Mức chuyển đổi từ Cân nhắc –> Mua hàng hiện là 50%, như vậy là khá tốt (cũng là theo nhận xét chủ quan của tata). Nếu để “vét” hết số lượng khách hàng, cần làm bước tiếp theo là phân tích xem tại làm sao mà khách hàng tiềm năng đã cân nhắc mình rồi mà cuối cùng lại không chọn chỗ mình ở nữa. [đây có thể là 1 chủ đề cho bài sau ^_^]

SLN - note 3 - hinh 2

Như vậy, nhờ mô hình Marketing hình phễu, số liệu giúp tata có cái nhìn rõ ràng về việc phải làm gì tiếp theo để marketing hay tăng doanh thu đạt được.

Tata lại tò mò, liệu còn những thông tin số liệu gì giúp mình thêm hiểu biết mà có liên quan đến mô hình đã nêu không, và tata tìm thấy thêm 1 dạng số liệu nữa. ’13 travelers saved this place’ as wish list. Số liệu này khá thú vị, vì đây có thể là những người cân nhắc và gởi tin nhắn hỏi, hoặc chưa có nhu cầu hay cơ hội đi du lịch ở Vũng Tàu trong khoản thời gian cận sắp tới, nhưng họ thấy ‘thích’ căn hộ của tata và lưu lại để sau này dùng. Do đó, con số này là con số đáng để quan tâm, vì một khi họ có nhu cầu đi du lịch ở Vũng Tàu, chắc chắn họ sẽ cân nhắc để đặt thuê chỗ của tata.

SLN - note 3 - hinh 4

Câu hỏi đặt ra, số liệu WishList này nên hiểu trong mối tương quan của mô hình hình phễu đã có như thế nào?

Đây là nhóm khách hàng tiềm năng, chắc chắn là họ đã có nhận biết căn hộ của tata, và họ đã có 1 chút ‘cân nhắc’ khi lưu lại thông tin, nhưng họ chưa đến giai đoạn mua hàng. Vậy, trong giai đoạn ‘cân nhắc’, bây giờ tata sẽ tạo thêm vào 1 yếu tố nhỏ để tách biệt với những người ‘cân nhắc và gởi tin nhắn hỏi’ – tương đương với họ vừa cân nhắc vừa có thực hiện hành động tiếp cận gần hơn với giai đoạn mua hàng.

SLN - note 3 - hinh 5

Khi đó, tata có thể tính toán lại tỷ lệ chuyển đổi, cho cả 2 trường hợp để hiểu sâu hơn về cách marketing cho căn hộ. Với góc nhìn lạc quan, số lượng người cân nhắc là 19 người; góc nhìn bi quan sẽ là 13 người. Do vậy, tỷ lệ chuyển đổi giữa các giai đoạn cũng có sự thay đổi. Nếu giữ cách quan sát dữ liệu này, có thể thực hiện sự so sánh giữa tháng này với tháng khác để biết mức độ hiệu quả thay đổi ra sao theo thời gian.

 

{claim: tất cả những chỗ có viết in nghiêng là tata trích dẫn nguyên văn trong sách}

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 2

[update 1 chút về KẾT QUẢ của các phép thử nghiệm tata có nói trong note 1. AirBnb là kênh tata dùng để đọc và vọc thử những hiểu biết rút ra từ cuốn sách có sự kết hợp giữa data analysis và digital 😀

Tata bắt đầu dịch vụ trên Airbnb vào ngày 28/7 – bắt đầu đăng thông tin.

Note 1 là hình chụp vào ngày 8/8 – hơn 1 tuần kể từ khi bắt đầu – với việc thực hiện A/B test như đã nêu.

Note 2 là hình chụp ngày 16/8 – sau 1 tuần – số lượt VIEW có tính ổn định hơn và cao hơn. [tuy nhiên, đây mới chỉ là indication thôi, vì số mẫu còn nhỏ quá, chưa thể kết luận chắc chắn. nhưng có vẻ hướng đi là đúng ^_^

SLN - note 2 - hinh 1]

Hôm nay, tata share về 1 phần hiểu các dữ liệu chữ viết trên mạng (trang 93) và cách mà tata áp dụng cho Airbnb của mình.

Những dữ liệu chữ viết từ những điều mọi người viết trên mạng

“Ngày nay, mọi người “gõ phím” rất nhiều – họ tham gia diễn đàn, cập nhật mạng xã hội, và thảo luận trên blog, rất nhiều người còn có blog riêng của mình. Nếu bạn đào sâu về nó, tất cả những con chữ này đều là dữ liệu. Và tuyệt vời hơn nữa, nó hoàn toàn miễn phí.”

Có thể sử dụng công cụ, các phần mềm, công nghệ để phân tích những điều người khác đang nói về thương hiệu/sản phẩm/điều gì khác của bạn hay bạn quan tâm. Để hiểu thêm về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo BuzzMetrics, hay Qualtrics để xem cách họ làm là có thể hiểu đôi chút về dạng này. Đó là 2 công cụ gần gũi nhất, chứ thực chất là ở ngoài kia có hằng hà sa số công cụ ứng dụng data science để làm điều này.

Nhưng điều tuyệt vời, là mình có thể tự làm, hơi có vẻ ‘tay chân’ nhưng đó là cách để mình có thể bắt đầu tập ứng dụng những điều cuốn sách chia sẻ. Ví dụ về Airbnb của tata, tata có thể “bắt đầu bằng việc đọc những bình luận” mà khách đến Vũng Tàu sử dụng dịch vụ Airbnb trên trang của tata hay của người khác (aka. đối thủ cạnh tranh).

Ý định ban đầu là như vầy: sau 1 tuần bắt đầu với Airbnb, tata suy nghĩ về điều gì khiến khách du lịch chọn ở tại nhà của mình, hay căn nhà khác? Có thể đến từ giá, từ dịch vụ, từ rất nhiều yếu tố khác. Vậy chính xác là vì điều gì? Từ đó, có thể hiểu rõ lợi thế cạnh tranh của mình, cũng như lợi thế của những căn nhà khác. Nhờ vậy, tata có thể ‘khác biệt hóa’ căn nhà của mình bằng các thủ thuật marketing hay pricing cho phù hợp.

Thực hiện:  tata chọn ra tất cả các căn hộ trong tầm giá từ 500k đến 1,000k một đêm (là những căn trong phân khúc căn hộ tata đang nhắm tới), và đọc review của tất cả – hehe, do số lượng căn hộ đăng ở Vũng Tàu cũng không nhiều.

SLN - note 2 - hinh 2

[note, nếu ở một thị trường cạnh tranh hơn, tata sẽ chọn ra top 10 căn hộ có số lượng review nhiều nhất, rồi bắt đầu quá trình đọc này]

Các reviews cho mỗi căn hộ đều được thể hiện public trên trang của mỗi căn, tata trích ra 1 vài review để làm ví dụ về cách phân tích.

SLN - note 2 - hinh 3

Ví dụ review của Emileah, có 1 số ý chính như:

  • Close to the beach (how close? Be able to walk)
  • Close to downtown (how close? Just a quick cab)
  • Things function well (air-conditioner, washing machine, wifi)
  • Check-in easily (give them key at their arrival – without any waiting)

Thực hiện tương tự cho các review khác. Ví dụ review của Soo Hau:

  • Host’s extra effort (arrange transport, give a ride as tour guide, breakfast preparation, being a photographer)
  • Personality of the host (helpful, friendly, joyful)

Thông qua việc tìm hiểu các reviews này, tata có thể lập ra được list 1 danh sách các yếu tố khiến khách thật sự thích (vì thích quá nên mới viết trong review, và chắc hẳn là yếu tố cốt lõi cho sự thích thú/ không thích đối với 1 căn hộ). Quan trọng hơn là, tata có thể xếp được thứ tự (ranking) cho các yếu tố này.

Ví dụ 4 yếu tố quan trọng nhất mà tất cả các review đề cập khi chọn ở Vũng Tàu.

  • Location – close to everything, especially the beach.
  • The host – responsive, supportive, joyful, extra service offering with no extra charge
  • Basic needs – cleanliness and things function well
  • Nice view – to the beach, in-city, etc.

Từ đây, tata chọn ra các yếu tố dựa trên lợi thế của căn hộ mình đang muốn cho thuê. Căn hộ của tata mạnh về yếu tố sau và CẦN được THỂ HIỆN RÕ trong phần mô tả về căn hộ.

  • Location – rất rất gần biển. Gần đến độ đi bộ chưa tới 5 phút đã ra tới nơi, nếu đi với em bé sẽ là tầm 7-10 phút.
  • Nice view – tầng 22, view nhìn ra biển (hướng tòa nhà Emperial), view nhìn vào thành phố, phía bên trái còn nhìn thấy một hồ nước lớn.

Yếu tố host, hơi khó, do tata và bạn cùng làm thường xuyên đi làm, nên gần như không có thời gian giao tiếp với khách để họ có cảm giác “be like at home”. Nhưng yếu tố phụ được tìm thấy như “responsive” thì có thể thực hiện qua message. Hay như yếu tố “basic needs” – hihi, có 1 số vật dụng chưa đầy đủ. Tata sẽ trang bị và hoàn thiện.

Thế đó, #đọc_sách_thú_vị_lắm, và còn áp dụng được thêm nhiều nhiều thứ nữa.

[sorry, trong bài có nhiều yếu tố phải trích dẫn cụ thể, mà nghe giống như quảng cáo zị á. ^_^]

 

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 1

{tata cực kỳ thích và ‘rưng rưng’ khi cầm trên tay quyển sách này. Vì, đó giờ, cảm thấy cô đơn lắm, trong cái khuôn bé nhỏ loại công việc mà tata thích, đó phải là sự kết hợp của phân tích dữ liệu (dạng số, chữ, hình ảnh…), có automation nếu việc gì lặp đi lặp lại từ 2 lần trở lên, và có ít nhiều liên quan đến kiến thức và kinh nghiệm về marketing&psychology. Dạng công việc hội tụ đủ những yếu tố này, tata tìm thấy sự đồng cảm khi đọc từng trang một cuốn sách Hiểu số để tăng số (tựa tiếng Việt của cuốn Sexy little numbers). Vì đó mà tata rưng rưng.}

 

tata cũng vừa đọc vừa học thôi, share thử cái mình hiểu, cái mình áp dụng. Bạn nào có cách nào hay hơn, share thêm; đọc sách kiểu này sẽ vui. #đọc_sách_thú_vị_lắm ^_^

 

Thử nghiệm trong thế giới digital 

tata cực kỳ thích phần này (trang 223), vì “kênh digital – nơi mà cơ hội thử nghiệm là vô kể”, và không tốn phí. ahihi.

để thực hành chương này, tata thử với căn hộ tata làm với bạn, listing trên trang AirBnb, địa điểm tại Vũng Tàu.

hiểu về tình hình của khu này, có thể xem qua hình này để hiểu là độ cạnh tranh của khu này đáng kể thế nào. (khu vực căn hộ tata cho thuê nằm ở khu này, giữa bãi trước và bãi sau, có rất rất nhiều chủ nhà cũng đang cho thuê trên airbnb ở khu vực này :3 )

SLN - note 1 - hinh 1

và cứ mỗi 1 căn hộ đăng ký trên airbnb, sẽ có cơ hội hiện ra như hình bên dưới; mỗi căn hộ 1 slot / 1 ô, với các yếu tố có thể dùng để catch-the-eye của người xem là:

  • giá
  • hình đại diện
  • title / dòng mô-tả-1-dòng ngắn gọn
  • loại hình cho thuê
  • khả năng lưu trú tối đa
  • số lượt review
  • hình chủ nhân (avatar)

SLN - note 1 - hinh 2

(ví dụ ô góc trên bên trái:

  • giá là 1,244,062 vnd
  • hình đại diện là tòa nhà nơi có căn hộ
  • title là  “beach view apparment”
  • loại hình cho thuê là “entire home/apt”
  • khả năng lưu trú tối đa “6 guests”
  • số lượt review: chưa có/không hiển thị. (nhìn sang ô bên cạnh, chị bên cạnh có 5 lượt reviews, được 4.5 sao)
  • hình chủ nhân (có lẽ xinh, tại nhỏ quá, nhìn ko ra ^_^ )

 

background thế đủ rồi, quay lại nội dung sách.

bây giờ thực hành việc “thử nghiệm gọi là A/B test”, mà thật ra, vì có nhiều yếu tố như được liệt kê ở trên, tata làm theo sách, thử nghiệm của tata nên gọi là A/B/C/D/E/F test thì hơn :v

tata nhìn vào từng yếu tố, đưa thêm vào vài option khác để thử nghiệm. ví dụ:

  • hình đại diện: nhìn cả trang, thấy phần lớn hình đại diện nhóm lại thành vài loại:
    • hình bên trong căn hộ, mang tính mô tả nội thất
    • hình nhìn từ bên ngoài (view toàn tòa nhà/ ngôi nhà)
    • hình view chụp từ căn hộ nhìn ra
    • hình ảnh lấy từ trên mạng (không phải của chủ nhân chụp liên quan đến nhà của họ) ~ loại này tệ nhất, miễn bàn @_@

với cách phân loại này, tata có thể thử chọn 3 tấm hình ổn nhất của mỗi loại, để thử nghiệm trên airbnb.

ví dụ của tata (thời kỳ đầu, hình chụp xấu hoắc @_@ )

SLN - note 1 - hinh 3

 

“thử nghiệm sẽ tách tính chủ quan và ý kiến ra khỏi quy trình ra quyết định.” có thể có người sẽ thích một thiết kế này, người thích thiết kế khác, nhưng “thử nghiệm sẽ tìm ra thiết kế hiệu quả nhất”, và “để công cụ phân tích đưa ra lựa chọn cuối cùng.”

do đó, tata tiếp tục sử dụng phần thống kê (Stats) được cung cấp bởi airbnb cho host, và quan sát kết quả thử nghiệm ^_^

SLN - note 1 - hinh 4

mỗi lần thay đổi, tata chỉ thay đổi 1 biến số, tất cả các biến số khác giữ nguyên. có thể thử nghiệm với mỗi option là 24 giờ, và cùng là ngày trong tuần để có sự “công bằng” giữa các option hình ảnh này. khi đó, kết quả sẽ nói lên tất cả.

tương tự, có thể áp dụng cách ‘tối ưu hóa’ cục bộ này cho các yếu tố được liệt kê ở trên.

 

p/s: bonus thêm, trong quá trình làm phần “hình ảnh” cho căn hộ cho thuê trên airbnb, tata phát hiện ra, ngoài các yếu tố này, còn có thể dùng cảm-quan-liên-quan-đến-marketing hay chút lý thuyết về tâm lý mua hàng để thêm vào 1 số yếu tố khác biệt.

ví dụ: nhìn lại hình số 2 của bài viết này, có điểm gì chung của tất cả các hình không?

có, đó là tất cả các hình đều chụp vào buổi sáng, trong điều kiện ánh sáng sáng. vậy thử suy nghĩ ở góc độ mình là người search căn hộ để xem, trong 1 loạt hình, bạn sẽ scroll (kéo) chuột lướt vài giây 1 tấm ô để xem cái nào phù hợp với mình, thì có cảm giác là hình đại diện nào cũng “hao hao” như nhau. vậy làm sao để hình đại diện của mình dễ gây chú ý với user của trang airbnb, nếu tất cả các hình đều đang ở chế độ “sáng”?

khi đó, tata nghĩ đến chuyện, mình thử thêm yếu tố “màu sắc/ánh sáng” chèn vào 3 đặc điểm về hình ảnh được kể ở trên thì sao? thế là tata come up tới 1 option nữa: “hình chụp view buổi tối”

SLN - note 1 - hinh 5

 

với khái niệm “thử nghiệm A/B test trong môi trường digital”, tata nghĩ có thể áp dụng được trong rất nhiều lĩnh vực, ngay cả áp dụng cho cá nhân cũng rất dễ dàng và hoàn toàn có thể track performance để biết được mức độ hiệu quả các options/ideas tự nghĩ ra.

[thật ra, bạn nào mà có khả năng programming nữa thì sẽ càng tuyệt vời với việc áp dụng cách này. tata thì không biết code, nên chỉ có thể làm tay thôi. có bạn nào đã áp dụng cách này thì share với. hân hạnh học hỏi, cùng kiếm $_$ đi chơi ^_^ ]

 

 

credit to mom

[Hồi nhỏ, tata đã quen được mẹ dạy, muốn biết chắc mình hiểu 1 vấn đề, thường có 2 cách, hoặc là giảng lại được vấn đề đó cho người khác, hoặc thực hành áp dụng được chính vấn đề đó vào cuộc sống. Cách tư duy đó sống mãi theo thời gian và tata luôn cảm thấy may mắn vì mình đã từng được rèn giũa như vậy.]