Saturday, February 23, 2019

Note của bạn Trương Văn Sơn, UX/UI Designer at Alley 51 Ventures
Table of content
1. What is the ultimate goal of Product Manager ?
2. What make an outstanding PM ?
3. FONT TESTING AT BE
4. ỨNG DỤNG MARCHINE LEARNING, DEEP LEARNING, BIG DATA
5. ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI NGUYỄN KIM
Hôm nay mình có tham gia một sự kiện do Topdev tổ chức, một sự kiện mà theo mình thấy là rất hay cho nên quyết định review tàu nhanh cho anh em nào cùng làm product quan tâm. Tuy tiêu đề của sự kiện là “ Inside the mind of a Product Manager “ tuy nhiên mình thấy rằng nó không phải chỉ dành cho những bạn PM mà bất kỳ một bạn nào làm về product như Dev, UX; UI designer, Marketing, cũng đều sẽ học được những thứ hay ho từ buổi chia sẻ lần này. Thật sự mà nói thì đây là một trong số ít ỏi những sự kiện mà mình thích thú và chăm chú từ đầu đến cuối đến như vậy.
Mở đầu chương trình là một speeker với một background cực kỳ khủng, anh Vũ Minh Trí. Anh đã từng công tác tại các tập đoàn khủng như Sony Ericsson Việt Nam, Yahoo Việt Nam, Qualcomm Đông Dương và Thái Lan. Ngay đầu bài chia sẻ anh đã đặt ra cho mọi người 2 câu hỏi liên quan đến PM đó là:

What is the ultimate goal of Product Manager ?

Thông thường mọi người sẽ nghĩ đến những câu trả lời như là: xây dựng một sản phẩm tốt, xây dựng một sản phẩm có thật nhiều người dùng hay là làm một sản phẩm giải quyết một vấn đề nào đó. Tuy nhiên đây mới là câu trả lời cuối cùng của a đối với câu hỏi này.
BUILD SOLUTIONS THAT SOLVE THE “WORLD” PROBLEM
Theo mình hiểu thì đó là xây dựng những giải pháp mà nó có thể giải quyết vấn đề của hàng triệu, hàng tỉ người trên thế giới. Anh cũng nói ra luôn một vài vấn đềlớn nhất đó là về sự kết nối, xử lý dữ liệu và trải nghiệm người dùng. Và để xây dựng được những giải pháp như vậy thì anh Trí cũng đã cho mọi người một process của một full stack product management bao gồm 3 Phases
Product Management Full Stack
  1. Inovate: Khi có vấn đề cần giải quyết, chúng ta sẽ cần đưa ra những ý tưởng để giải quyết vấn đề đó. Những ý tưởng có thể đến từ kinh nghiệm bản thân, brainstorm…. Ngay sau khi có được những ý tưởng rồi thì cần phải chọn ra những ý tưởng, giải pháp phù hợp nhất và chuyển qua bước sau.
  2. Design: Ngay khi có ý tưởng rồi thì sẽ đến phần design. Design ở đây không đơn giản chỉ dừng lại ở mặt UI là trông nó như thế nào mà chúng ta cần phải quan tâm hơn đến UX là trải nghiệm của người dùng như thế nào.
  3. Implement: Đây sẽ là bước cuối cùng của một phase, chúng ta sẽ tiến hành xây dựng và triển khai sản phẩm để nó có thể thật sự giải quyết được một vấn đề và đem lại trải nghiệm cho người dùng được. Và đương nhiên một sản phẩm thì không thể nào hoàn hảo được, trong quá trình triển khai sản phẩm thì sẽ luôn có những vấn đề cần giải quyết và lúc này chúng ta sẽ quay lại phase 1. Cứ như vậy nó sẽ tạo nên một vòng tuần hoàn khép kín.
Anh Trí cũng chia sẻ luôn 3 Phases trên nó chỉ hoàn toàn dừng lại khi một sản phẩm đã trở nên hoàn hảo và với anh một sản phẩm hoàn hảo là một sản phẩm sắp chết. Vì khi đó những người làm sản phẩm sẽ không còn mở lòng để nhìn nhận những vấn đề để có thể cải thiện nó nữa.
Kết thúc câu hỏi thứ nhất, đi qua một câu hỏi thứ 2, một câu hỏi không kém phần thú vị đến từ anh.

“ What make an outstanding PM ?”

Theo anh Trí thì có 4 thứ tạo nên sự khác biệt của một PM đó là:
  1. Phải biết làm gì trước cái gì sau, nói cách khác là phải biết ưu tiên nên làm cái gì trước, phải có roadmap process rõ ràng.
  2. Phải biết nó không với các Stakeholders. Tuy nhiên việc nó không với họ thì rất dễ rồi, việc khó hơn đó là phải giải thích với họ tại sao lại không, cái đó mới thật sự khó.
  3. Phải biết cân bằng giữa những thứ khách hàng cần và Stakeholders.
  4. Những quyết định cần được đưa ra dựa trên những dẫn chứng, data. Sẽ có những giải pháp hiệu quả hoặc không hiệu quả và PM cần phải cho mọi người thấy được là vì sao lại quyết định như vậy đựa vào những dữ liệu để mọi người thấy rõ chứ không phải đơn thuần dựa trên cảm tính cá nhân.
Cuối cùng kết thúc bài chia sẻ của anh đó là những top trend technology. Mọi người có t hể tham khảo thêm ở hình phía dưới.
Vẫn là những cái tên quen thuộc được xướng lên nào là AI, Digital Twins, Blockchain…là những thứ đã rất hot trong những năm vừa qua rồi. Tuy nhiên có một phần mà mình thích nhất khi nói về các trend lần này đó là khi anh nói về EDGE COMPUTING, thật sự với riêng bản thân mình đây là một thứ vô cùng mới mẻ. Khi mà ở thời điểm hiện nay có rất nhiều ứng dụng mang tính toàn cầu thì bài toán xử lý content theo từng địa phương là một bài toán đang rất cần lời giải. Trước giờ mình chỉ biết là những công ty lớn thường họ sẽ phải đặt sever ở nhiều nơi nhưng trong suy nghĩ của mình thì những sever đó chỉ dùng để lưu database để khi người dùng ở khu vực đó truy cập sẽ nhanh hơn, không bị delay quá lâu. Anh Trí cũng đưa ra một ví dụ điển hình đó là Netflix, họ sẽ đặt những cục thu ở những cửa hàng cà phê, quán nước ở từng khu vực và xem thử người dân đó họ sẽ thường hay thích xem phim gì qua đó sẽ phục vụ cho những người sử dụng ở trong địa phương hoặc khu vực xung quanh một các tốt nhất.

FONT TESTING AT BE

Tiếp đến là phần chia sẻ về việc chọn Font cho ứng dụng Be vừa mới ra mắt trong thời gian gần đây của anh Quang hiện đang là Head of UX/UI của Be Group.
Trong buổi chia sẻ lần này, anh Quang đã nói về quá trình chọn font cũng như test tính hiệu quả của nó như thế nào. Theo anh chia sẻ thì Be đã được một agency nước ngoài làm cho bộ nhận diện thương hiệu và đương nhiên là một khi đã có rồi thì sẽ phải tuân theo những guidelines quy định ở trong đó. Tuy nhiên có thể vì đây là một agency nước ngoài cho nên họ không biết được rằng có thể font họ chọn là một bộ font dễ đọc, dễ sử dụng trong tiếng Anh, tuy nhiên khi chuyển qua tiếng Việt nó lại là một bài toán khác. Việc sử dụng font theo đúng như trong brand sẽ dẫn đến nhiều từ hoặc chỗ khó hiểu. Như hình sau là một ví dụ nhầm lẫn điển hình mà font theo như band gặp phải.
Những ký tự dễ gây nhầm lẫn
Sẽ có những ký tự gây nhầm lẫn hoặc đứng gần nhau sẽ gây nhầm lẫn dẫn đến trải nghiệm khó đọc cho người dùng. Có thể với những đoạn văn bản ngắn thì việc đọc sẽ không sao tuy nhiên với những địa chỉ như hình dưới đây thì việc lẫn lộn sẽ thật tồi tệ.
Một vài địa chỉ nhà ở TP.HCM
Sau khi đã phát hiện ra những vấn đề về font ở trên rồi anh cũng chia sẻ luôn về quá trình tìm ra nguyên nhân vì sao nó lại dẫn đến những nguyên nhân khó đọc như vậy, ở phần này bạn nào có nền tảng typography may ra nhìn với nghe hiểu chứ không chắc cũng chỉ cưỡi ngựa xem hoa phần này thôi, như mấy anh dev đi xem chung lúc ra break nghe mấy anh nói chuyện thì xưa giờ chả bao giờ gặp vấn đề về font và chả thấy những thay đổi hay giải phát của anh Quang đưa ra có tác dụng gì nhiều. Tự nhiên thấy hên hồi xưa học typo cũng đàng hoàng không đến nỗi nào.
Có thể nói rằng đây là bài nói chuyện ngắn gọn, súc tích và ít đề cập đến công nghệ nhất, tuy là bài chia sẻ về font nhưng thật sự thứ làm mình vỡ òa nhiều nhất đó là khi anh chia sẻ về nhóm đối tượng mà anh test, xưa giờ mình vẫn tưởng rằng người dùng, những người mà sẽ đặt xe để di chuyển là đối tượng cần được quan tâm nhất tuy nhiên sự thật nó lại không phải vậy, những anh tài xế mới là những người dùng được bên product quan tâm và giúp tối ưu trải nghiệm đối với chuện đọc một cách tốt nhất. Kể cũng phải thôi, họ là những người sử dụng liên tục hằng ngày trong những điều kiện khác nhau có thể là dưới ánh sáng mặt trời chói chang, cũng có thể là ở trong tối thiếu sáng, chính vì thế cho nên nếu không ưu tiên chọn font tối ưu việc đọc dành cho họ so với khách hàng thì đúng thật sai lầm. Bài học mình rút ra được từ việc này đó là không phải lúc nào cũng ưu tiên cho nhóm người dùng có số lượng lớn hơn.

ỨNG DỤNG MARCHINE LEARNING, DEEP LEARNING, BIG DATA

Tiếp theo là phần chia sẻ về việc ứng dụng Machine Learning, Deep Learning, Big Data vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng của anh Tuân. Có thể nói rằng đây là bài chia sẻ mà mình thích nhất trong buổi chia sẻ ngày hôm nay khi mà anh mở đầu bài nói chuyện với đúng ngay vấn đề mà product của mình cũng đang điên đầu mà chưa tìm được lời giải đó là tỷ lệ Conversion Rate giảm còn Bounce Rate thì lại tăng.
Theo chia sẻ của anh thì khách hàng đến với website chủ yếu là qua các kênh digital, chính vì thế khi gặp đúng tình trạng này họ đã ngay lập tức tăng ngân sách cho digital maketing tuy nhiên bài toán này vẫn không thể giải được. Lý do được anh đưa ra đó là cho dù tăng traffic nhưng sản phẩm lại không quan tâm đến hành vi của người dùng, họ luôn show ra những sản phẩm giống nhau cho tất cả khách hàng truy cập trang web, và thường thì khách hàng sẽ out ngay sau 3 click nếu như họ không tìm thấy thứ họ mong muốn.
Vậy trở lại với bài toán làm sao để cho người dùng có thể tìm ra được thứ mà họ mong muốn với ít thời gian nhất có thể và một trong số những product làm tốt nhất điều đó chính là Amazon. Anh chia sẻ về những thứ mà các thuật toán quan tâm đến trong việc xử lý để đưa ra những recommend cho người dùng một cách chính xác nhất. Không chỉ dừng lại ở những hành vi người dùng trước đó, profile cá nhân của họ mà còn dựa vào thời gian, địa điểm và vô vàn thứ khác nữa. Tuy nhiên đó là những mặt hàng tiêu dùng hay những sản phẩm thông thường thì không nói làm gì, đằng này anh cũng chia sẻ luôn là những thứ liên quan đến style, trang sức hay quần áo nó cũng recommend đúng luôn thì thật sự nó mới là đang nể sợ khi mà AI có thể tự học được rằng bạn thích style như thế nào, màu sắc ra sao thậm chí đến những họa tiết trên đó như thế nào để recommend cho bạn thì đúng quá thật mình chỉ biết tròn xoe mắt trầm trồ thôi chứ không biết nói gì hơn nữa, thật chứ đến mình mình còn chưa hiểu được mình nữa là. Đúng là quá lợi hại, quá lợi hại.
Tuy nhiên đó là câu chuyện của những ông lớn, những ông trùm, những ông đã có trong tay vô vàn data người dùng mà thôi, còn với những trang medium website thì đào đâu ra đủ data mà phân tích. Ấy vậy mà vẫn làm được đó. Nếu không hề có bất kỳ một dữ liệu gì về người dùng trước đó thì có những thứ sau đây hệ thống có thể kiểm tra được đó là: địa điểm hiện tại của người dùng, thời gian thực lúc truy cập, từ khóa mà họ tìm kiếm là gì, trend hiện tại là gì. Từ những thông tin trên sẽ đưa ra dự đoán sản phẩm cuối mà người dùng mong muốn là gì rồi từ tương tác trực tiếp của người dùng trên website sẽ đưa ra những dự đoán ngày càng chí xác hơn từ đó đưa ra những sản phẩm recommend cho người dùng ngày càng chính xác hơn và theo như chia sẻ của anh thì thường khách hàng sẽ mất từ 4–5 click để tìm được sản phẩm cuối cùng.
Một ví dụ cho việc ứng dụng những điều trên vào sản phẩm một cách thành công đó là vào dịp noel, khi mà ở phương tây người ta sẽ thường mua những trang sức bình thường hoặc kèm đá quý, còn cùng lúc đó ở Hà Nội thì lại là mùa cưới nên người mua nhẫn vàng sẽ nhiều… và bằng việc ứng dụng thuật toán này vào hệ thống đã đưa ra những recommend chính xác hơn cho người dùng.
Ngoài những thứ trên ra thì anh Tuân còn chia sẻ thêm về những chỗ có thể ứng dụng được những thứ hay ho ở trên để giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng:
  • Thứ nhất đó là trên thanh search. Thông thường các dedeveloper sẽ chỉ đưa ra những recommend dựa trên keywords. Tuy nhiên sẽ tốt hơn nếu chúng ta kèm theo hành vi cũng như thông tin người dùng.
  • Thứ 2 đó là trang sorting: Thông thường ở trang này sẽ show ra những sản phẩm best seller. Tuy nhiên một lần nữa chúng ta vẫn nên quan tâm đến hành vi người dùng để có thể show ra những sản phẩm phù hợp hơn.
  • Thứ 3 là trang Landing Page. Theo anh Tuân chia sẻ thì nên tối ưu trang landing page theo từng personas chứ không phải là cố định với mọi người như hiện tại. Tuy nhiên ở vấn đề này thì đã xảy ra một chút tranh luận đến từ anh Bảo đến từ phía Nguyễn Kim cũng là một diễn giả trong sự kiện lần này. Ý kiến của anh Bảo đó là thật ra nó như vậy là có lý do đằng sau của nó cả. Không biết mình viết điều này lên đây có ảnh hưởng gì không tuy nhiên theo như chia sẻ của anh Bảo thì mỗi vị trí ở trên đó đều là vàng và được các nhãn hàng đặt hết nên không thể tùy tiện đặt lên được. Thế mới thấy được rằng là làm gì thì làm, lợi nhuận vẫn là một trong những thứ có tiếng nói lớn nhất, có thể là làm trải nghiệm người dùng khó hoặc không tốt nhất nhưng lợi nhuận đem lại cho toàn thể lớn hơn thì vẫn phải cân nhắc.
Kết thúc bài chia sẻ với khá nhiều thứ được khai sáng, có chăng tiếc nuối chỉ là không thể áp dụng những thứ này vào prduct đang làm mà thôi.

ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI NGUYỄN KIM

Cuối cùng là phần chia sẻ của anh Bảo đến từ Nguyễn Kim trong việc xử lý và ứng dụng Big Data.
Bài chia sẻ nói về quá trình anh làm E-commerce cho Nguyễn Kim như thế nào. Từ bắt đầu với một đống data hổ lốn như thế nào, phải phân tách ra từng element rồi gắn vào với từng khách hàng ra sao, cách phân loại cũng như đối xử với từng loại khách hàng như thế nào tất cả gần như đều dựa trên data người dùng, thế mới thấy được tầm quan trọng của data như thế nào. Ứng dụng thực tế vào Campaigs Pre Order Iphone và hiệu quả rõ rệt ra sao.
Tuy nhiên thứ mình thích nhất trong phần chia sẻ của anh lại không liên quan đến những thứ ở trên cho lắm mà nằm ở phần đưa ra quan điểm của anh khi cân nhắc giữa việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và việc tăng sale. Anh chia sẻ thẳng thắn đó là không biết tối ưu hóa trải nghiệm người dùng tốt như thế nào nhưng mà nếu nó không phục vụ cho sale hoặc tăng sale thì product dần dần sẽ chết và đến lúc đó thì việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng nó không còn ý nghĩa nữa.
Xin lỗi mọi người vì phần này mải ngồi nghe qua không có ghi chép nhiều nên không dám chém lung tung được, mong mọi người thông cảm.
Có thể nói rằng lâu lắm rồi mới có lại cảm giác vừa học vừa háo hức, vừa học vừa mở ra nhiều điều với bản thân như vậy. Theo như bản thân mình thấy thì việc ứng dụng Big Data hay Machine Learning, Deep Learning vào product thì mục đích cuối cùng vẫn là để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, tạo cho người dùng những trải nghiệm tốt nhất ngay trên sản phẩm của chúng ta và cũng từ đó để không ngừng cải tiến nó ngày càng tốt hơn để phục vụ người dùng tốt hơn mà thôi.
Cũng lâu rồi mới viết lại nên câu cú nó có hơi phần lủng củng mong bạn thông cảm, cơ mà dù sao thì vẫn mong nhận góp ý hay bổ sung thêm từ bạn để giúp mình hoàn thiện bài viết hơn. Cám ơn bạn rất nhiều.