Cách nhà bán lẻ thời trang thương mại điện tử này so sánh Các chỉ số quan trọng về trang web và chỉ số hiệu suất với các chỉ số kinh doanh, qua đó gia tăng KPI và xây dựng "Công cụ tính hiệu suất cho doanh nghiệp" nhằm thúc đẩy các quyết định về sản phẩm và văn hoá hiệu suất.
Trong nhiều công ty, hiệu suất tốc độ trang web và Các chỉ số quan trọng về trang web vẫn chủ yếu được xem là trách nhiệm của các nhóm kỹ thuật. Tốc độ trang web có thể bị ẩn đối với các khu vực khác của doanh nghiệp nếu không hiểu được giá trị kinh doanh và giá trị trải nghiệm khách hàng. Điều này có thể khiến hiệu suất bị bỏ qua khi đưa ra các quyết định quan trọng và xác định lộ trình.
Để cải thiện văn hoá hiệu suất giữa các nhóm và thúc đẩy các cải tiến đáng kể cho trải nghiệm web của họ, nhà bán lẻ thời trang thương mại điện tử xa xỉ Farfetch đã khởi động một dự án để xác định và sử dụng các chỉ số hiệu suất tập trung vào khách hàng thực sự. Họ muốn liên hệ các chỉ số này với các chỉ số kinh doanh để làm sáng tỏ mức độ ảnh hưởng của hiệu suất đối với các KPI của công ty.
Tuy nhiên, tham vọng của họ không dừng lại ở đó. Sau cùng, mục tiêu của dự án là thay đổi văn hoá trên quy mô lớn, phá vỡ sự thiếu hợp tác trong tổ chức và đưa ra một ngôn ngữ mới hướng đến kinh doanh để mọi người có thể cùng nhau thảo luận về những chủ đề trước đây được coi là chủ đề kỹ thuật. Farfetch muốn hiệu suất tốc độ trang web là một trách nhiệm chung, hỗ trợ việc đưa ra quyết định sáng suốt và thiết lập nó làm trụ cột chính trong việc tạo nên trải nghiệm web tốt.
Để khởi đầu, Farfetch nhận ra rằng một bộ phận duy nhất không thể đạt được mục tiêu này như trước đây và đã tập hợp một nhóm chuyên gia nòng cốt thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau trong công ty — kỹ thuật, cơ sở hạ tầng, kiến trúc và sản phẩm — nhằm thiết lập chiến lược từng bước nhằm cải tiến cách công ty xem xét chủ đề này.
Bước 1: Xác định, đo lường và theo dõi chỉ số
Trước hết, Farfetch cần trang bị sẵn các công cụ giám sát phù hợp để nắm được trạng thái hiện tại và những điểm sai lệch giữa các điểm tiếp xúc và ứng dụng trong hành trình.
Họ sử dụng cả dữ liệu phòng thí nghiệm và dữ liệu giám sát thực tế từ người dùng (dữ liệu thực tế tại hiện trường) để theo dõi Các chỉ số quan trọng về trang web và các chỉ số hiệu suất khác lấy người dùng làm trung tâm nhằm phân tích trạng thái hiện tại về hiệu suất của tốc độ. Họ đã sử dụng JavaScript và thư viện web-vitals.js để thu thập dữ liệu. Điều này giúp nhóm phân tích sản phẩm nắm được các chỉ số về hiệu suất cùng các chỉ số kinh doanh trong cùng một phiên hoạt động và từ đó bắt đầu kiểm tra mức độ ảnh hưởng của một chỉ số đến các chỉ số còn lại.
Nhóm đa lĩnh vực đã tìm hiểu chỉ số nào quan trọng nhất đối với doanh nghiệp. Để làm được điều này, họ xem xét lộ trình hành trình quan trọng của người dùng Farfetch và cố gắng liên kết hành trình đó với các điểm đánh dấu hiệu suất. Ngoài các chỉ số Các chỉ số quan trọng về trang web mà Google đã phác thảo, mỗi chỉ số thể hiện một khía cạnh riêng biệt của trải nghiệm người dùng, họ còn sử dụng JavaScript tuỳ chỉnh để theo dõi Thời gian xuất hiện byte đầu tiên (TTFB), Thời gian hiển thị nội dung đầu tiên (FCP), Nội dung hiển thị đầu tiên và Thời gian tương tác (TTI).
Các chỉ số này được thu thập bằng một số phương pháp như API Hiệu suất, API Tác vụ dài và đoạn mã polyfill của Google. Bạn có thể xem thêm thông tin chi tiết trong bài đăng này trên Blog về công nghệ Farfetch Tech giữa năm 2020 của Manuel Garcia, Kỹ sư trưởng cấp cao về web.
Về mặt phân tích dữ liệu, Farfetch có giải pháp theo dõi đa kênh riêng được các ứng dụng giao diện người dùng sử dụng có tên là Omnitracking. Hộp cát về quyền riêng tư theo dõi các sự kiện được tạo bởi lượt xem trang, hành động của người dùng và hành động của hệ thống. Mô hình dữ liệu đa theo dõi là giải pháp của Farfetch cho các trường hợp phân tích, khám phá dữ liệu và báo cáo, dựa trên các sự kiện do các công cụ theo dõi tạo ra. Mục tiêu của mô hình dữ liệu này là hỗ trợ những người cần hiểu:
- Hành vi của người dùng
- Trải nghiệm người dùng trên ứng dụng Farfetch
- Mức sử dụng ứng dụng
- Lượt chuyển đổi vĩ mô và vi mô
- Phân tích phễu và nhiều kênh
Sau đó, ý tưởng là thêm dữ liệu hiệu suất của mỗi lần xem trang trên farfetch.com, được ghi lại bằng JavaScript, vào lớp dữ liệu này. Việc áp dụng mô hình này đảm bảo rằng dữ liệu hiệu suất và các chỉ số chính trong phễu chuyển đổi của từng phiên hoạt động khớp với nhau, cũng như cơ sở cho dữ liệu phân tích khám phá về chủ đề này.
Cuối cùng, Farfetch đã thiết lập ngân sách hiệu suất dựa trên thời gian cho từng chỉ số trên các trang hành trình chính và quy trình quản trị để xử lý trường hợp vi phạm ngân sách. Họ cũng đã bắt đầu tích hợp các chỉ số hiệu suất vào quy trình CI để nắm bắt mức chênh lệch ngân sách càng sớm càng tốt trong quy trình phát triển.
Bước 2: Giao tiếp thông qua ngôn ngữ kinh doanh
Với dữ liệu hiệu suất hiện có trong tập dữ liệu thông tin doanh nghiệp nội bộ của Farfetch, nhóm phân tích đã bắt đầu khám phá các mô hình và quy luật toán học trong dữ liệu có thể chỉ ra mối tương quan giữa chỉ số hiệu suất và KPI của doanh nghiệp (ví dụ: tỷ lệ chuyển đổi và tỷ lệ phần trăm lượt truy cập một trang), cho phép có cái nhìn mới về tác động tài chính của tốc độ trang web và trải nghiệm người dùng đối với doanh nghiệp. Điều này cho phép thảo luận về hiệu suất bằng ngôn ngữ chung với những người ra quyết định kinh doanh. Quá trình phân tích bao gồm tất cả Các chỉ số quan trọng về trang web và các chỉ số khác Farfetch được cho là có giá trị. Giải pháp này đã tiết lộ những thông tin chi tiết thực sự có tác động mạnh mẽ.
Vì Google khuyến nghị chế độ Thời gian hiển thị nội dung lớn nhất (LCP) nên giữ dưới 2,5 giây để mang lại trải nghiệm tối ưu cho người dùng, Farfetch đã nghiên cứu kỹ lưỡng ngưỡng này và tìm thấy kết quả có ý nghĩa.
Phân tích mối tương quan thống kê tìm nạp xa cho thấy sau điểm đó, tỷ lệ chuyển đổi bắt đầu giảm và tỷ lệ thoát tăng lên. Điều này cho thấy người dùng thực sự bắt đầu cảm thấy mặt trái của việc tải trang chậm và tỷ lệ chuyển đổi giảm trung bình -1,3% với mỗi LCP tăng thêm 100 mili giây.
Farfetch cũng xác minh được mức giảm tỷ lệ thoát -3,1% đối với mỗi 0,01 thấp hơn trong điểm Điểm số tổng hợp về mức thay đổi bố cục (CLS), khẳng định lại tác động của độ ổn định của trang trong việc giữ chân người dùng trên trang web.
Về tính tương tác và tính linh hoạt của trang, mặc dù Thời gian phản hồi lần tương tác đầu tiên (FID) được theo dõi và phân tích liên tục, nhưng Farfetch cũng đo lường TTI. Đây là chỉ số có tác động đáng kể đối với phễu chuyển đổi kinh doanh của Farfetch.
Để làm như vậy, họ đã chèn polyfill TTI của Google vào trang web để lưu trữ chỉ số này. Sử dụng API Tác vụ dài để báo cáo các tác vụ dài (các tác vụ mất hơn 50 mili giây trên luồng chính của trình duyệt).
Sau đó, nhóm phân tích đã có thể nhận thấy rằng tỷ lệ chuyển đổi tăng 2,8% cho mỗi giây giảm trên TTI.Điều này là một lý do thuyết phục để cải thiện hiệu quả mã và gỡ lỗi cho luồng chính của trình duyệt.
Cuối cùng, bản phân tích này cũng có thể chỉ ra rằng một số chỉ số không ảnh hưởng đáng kể đến KPI của doanh nghiệp, hoặc một số chỉ số sẽ phù hợp hơn ở các giai đoạn khác nhau trên hành trình của người dùng. Điều này giúp nhà quảng cáo hiểu rõ về các cơ hội có sẵn trên từng điểm của phễu chuyển đổi.
Bước 3: Nhúng thay đổi văn hoá
Việc thể hiện thông tin chi tiết ở trên cùng với nghiên cứu định tính của người dùng về cảm nhận của người dùng đối với tốc độ trang web đóng vai trò tối quan trọng trong việc tạo ra sự phù hợp với mục tiêu của công ty, giúp bảo vệ nhận thức của cấp điều hành và thúc đẩy sự tham gia của người dùng đối với việc đưa ra quyết định dựa trên hiệu suất trong các lộ trình sản phẩm. Giờ đây, bạn có thể chứng minh được hiệu suất của Farfetch.
Để đơn giản hoá việc ưu tiên, Farfetch đã tạo ra một công cụ tự phục vụ đặt tên là Công cụ tính trường hợp sử dụng tốc độ trang web dành cho doanh nghiệp và lấy cảm hứng từ Công cụ tính tác động của tốc độ của Google. AI của Google cho phép bất kỳ nhà quản lý sản phẩm nào tạo đề án kinh doanh liên quan đến việc cải thiện hiệu suất bằng cách tính toán nhanh chóng tác động đến doanh nghiệp. Mô hình dữ liệu sử dụng mối tương quan giữa tỷ lệ chuyển đổi và các chỉ số về trải nghiệm người dùng. Mô hình này có thể linh hoạt điều chỉnh cho phù hợp với nhiều phạm vi sản phẩm, thiết bị và điểm tiếp xúc trong hành trình của người dùng.
Trong khi đó, một bộ trang tổng quan phân tích tự phục vụ đã giúp toàn bộ doanh nghiệp biết được các chỉ báo hiệu suất theo thời gian thực và tác động của các chỉ báo này đối với doanh nghiệp. Hiệu suất hiện đang được nhúng hoàn toàn vào quá trình phát triển sản phẩm và các nhóm phụ trách sản phẩm có thể dễ dàng truy cập vào các chỉ số, công cụ kiểm tra và giám sát ngân sách hiệu suất. Hơn nữa, do việc tích hợp lớp dữ liệu, các chỉ số hiệu suất cũng có trên công cụ thử nghiệm A/B của Farfetch, cung cấp cho các nhà quản lý sản phẩm một vectơ thông tin chi tiết mạnh mẽ khác.
Trong những tháng gần đây, đội ngũ nòng cốt cũng đang đi đúng hướng để xây dựng văn hoá này không chỉ đối với các nhóm phát triển giao diện người dùng mà còn cả trong phạm vi của nền tảng, sử dụng các phương pháp tương tự để theo dõi và chứng minh tác động của các dịch vụ và giao dịch chính vi mô.
Đã có một số bản trình bày dựa trên Farfetch về chủ đề này cũng như các bài đề cập bên ngoài. Ví dụ: có nội dung đề cập đến bài nói chuyện tại Google I/O năm 2021 về tác động của Các chỉ số quan trọng về trang web. Điều này cũng góp phần giúp liên tục đảm bảo chủ đề phù hợp và củng cố chiến lược về văn hoá của nhóm.
Bước 4: Cải thiện chỉ số
Cuối cùng, tất cả những việc này cần làm để giúp Farfetch cải thiện một cách khách quan chỉ số tốc độ trang web và đảm bảo rằng các nhóm của họ sẽ áp dụng các phương pháp hiệu quả nhất trong ngành và theo đuổi các cơ hội nâng cao.
Một trong những cơ hội chính mà chúng tôi phát hiện được trong năm 2021 là nhu cầu cải thiện LCP trên hai loại trang chính của Farfetch – trang sản phẩm và trang trang thông tin sản phẩm.
Các nhóm xử lý cách họ tải nội dung chính của các trang đó. Được trang bị một trường hợp kinh doanh cho thấy tác động của việc chạy theo cơ hội này, họ có thể:
- Điều chỉnh thành phần tải hình ảnh sản phẩm từ giải pháp dựa trên JavaScript sang phương thức triển khai gốc.
- Xác định mức độ ưu tiên của hình ảnh và chia thành các thành phần quan trọng và không quan trọng.
- Tải sớm các hình ảnh quan trọng, với nguồn đã có sẵn cùng dòng trong HTML và sử dụng
<link rel="preload">để tải xuống càng sớm càng tốt. - Sử dụng thuộc tính
<img loading="lazy">cho các hình ảnh không quan trọng, với polyfill là hình ảnh sử dụng Intersection Observer trên các trình duyệt không được hỗ trợ, chẳng hạn như Safari.
Bằng cách này, họ đã có thể chứng minh được giả thuyết và tác động đối với doanh nghiệp thông qua thử nghiệm A/B. Ví dụ: trên các trang sản phẩm, nỗ lực này đã giảm bớt hơn 600 mili giây và thử nghiệm A/B cho thấy tỷ lệ chuyển đổi tăng trong khoảng 1-5% với mức độ tin cậy đã xác định của công ty.
Dưới đây là những mức độ cải thiện mà nhóm đã thực hiện được về mặt tỷ lệ phần trăm số lượt xem trang được coi là "tốt", "cần cải thiện" và "kém", dựa trên định nghĩa của Google về điểm LCP.
Phần thưởng của việc tăng tốc độ của trang web và các phương pháp làm việc hiệu quả hơn
Việc xây dựng văn hoá xoay quanh hiệu suất và các công cụ như máy tính trường hợp kinh doanh cho phép mọi người bắt đầu nói một ngôn ngữ chung mà các nhà quản lý sản phẩm, các bên liên quan cũng như kỹ sư đều hiểu được. Điều này đã tạo điều kiện cho các cuộc thảo luận đang diễn ra về cách ưu tiên các sáng kiến mới và nâng cao hiệu suất.
Rui Santos, Giám đốc sản phẩm trưởng cấp cao của Kênh web của Farfetch, giải thích rằng: "Chúng tôi muốn phá vỡ chu kỳ hiệu suất chỉ là mối quan tâm của công nghệ, thứ chỉ thuộc sở hữu của nhóm kỹ sư mới xử lý và sửa chữa. "Việc kết nối các chỉ số hiệu suất với các chỉ số kinh doanh mang lại hiệu quả đáng kinh ngạc trong việc truyền tải thông điệp cực kỳ nhanh chóng. Doanh nghiệp thúc đẩy công ty và kết nối sự thành công của công ty với các chỉ số về tốc độ đã khuyến khích một nhóm bên liên quan rộng hơn tìm hiểu và đưa ra các quyết định đánh đổi."
Trong phân khúc thương mại điện tử cao cấp, việc trang web của bạn nhanh hay chậm có thể cho biết cách người tiêu dùng nhìn nhận thương hiệu và chất lượng dịch vụ của bạn nói chung. Đối với người dùng, chất lượng tương đương với sự xa hoa và điều này áp dụng cho mọi khía cạnh trải nghiệm của người dùng, bao gồm cả hiệu suất của trang web. Với tốc độ trang web tạo ra tác động đã được chứng minh về tỷ lệ chuyển đổi, hiệu suất hiện đang chiếm vị trí an toàn trong kế hoạch chuyển tiếp tại Farfetch.