Có một sự thật mà ít ai nói thẳng: không phải sản phẩm nào cũng làm ra để “giải quyết nỗi đau” hay “đem lại trải nghiệm tuyệt vời”. Nhiều khi, nó chỉ cần giữ bạn càng lâu càng tốt – để kịp hiển thị thêm vài mẫu quảng cáo.

Mô hình kinh doanh & cách kiếm tiền

Trong mô hình IAA: người dùng không phải là khách hàng – mà người dùng là sản phẩm.

Các App IAA cung cấp trải nghiệm miễn phí: đọc truyện, xem video, tra từ điển, chỉnh ảnh, quét mã QR...

Người dùng càng ở lại lâu, xem càng nhiều trang, bấm càng nhiều chỗ – thì càng có cơ hội hiển thị quảng cáo. Và mỗi lần ad được hiển thị, và ngon hơn là nếu user ấn vào quảng cáo - chủ app sẽ được tiền.

Nguồn thu đến từ các mạng quảng cáo như:

• Google AdMob, Meta Audience Network, Unity Ads (đối với game)

• Các đơn vị phân phối offerwall, video rewarded ads...

Điều này tạo ra một hệ sinh thái đặc thù: sản phẩm không cần phải làm người dùng yêu thích – chỉ cần giữ họ ở lại.

Vận hành tối ưu của team sản phẩm

Vì sống bằng lượt xem và lượt click, các chỉ số chính trong mô hình IAA thường là:

👉🏽 Session length: người dùng dùng app bao lâu

👉🏽 Session frequency: mỗi ngày vào mấy lần

👉🏽 Ad impression / user / day: số lần hiển thị quảng cáo

👉🏽 CTR (Click-through rate): tỉ lệ bấm vào quảng cáo

👉🏽 Churn rate: rời app sau 1 ngày/7 ngày

Từ đó, team sản phẩm sẽ vận hành xoay quanh 3 ưu tiên:

📌 Giữ chân user lâu nhất có thể – nhiều khi luồng có thể 1 phát đến ngay, mà team có thể đổi thành đi lòng vòng qua mấy màn hình luôn ấy.

📌 Tối ưu thời điểm và vị trí đặt quảng cáo – sao cho hạn chế gây khó chịu nhưng vẫn dễ thấy, đôi khi cố tính đặt quảng cáo dễ ấn nhầm.

📌 Tối ưu quy trình ra tính năng mới + A/B test liên tục – vì mỗi lần đổi UX có thể kéo theo thay đổi mạnh về doanh thu

Về tốc độ phát triển và vòng đời sản phẩm

Một đặc điểm rất riêng biệt của các app IAA (đặc biệt là app tiện ích, app đọc truyện, app hyper-casual game...) là: Phát triển cực nhanh – vòng đời cực ngắn – quyết định tiếp tục hay bỏ dựa trên dữ liệu rất sớm.

1. Tốc độ phát triển:

• App IAA thường được làm theo dạng MVP siêu nhẹ, phát triển trong 1–3 tuần, có khi chỉ vài ngày.

• Mục tiêu là đi trước trend hoặc thử nghiệm hàng loạt concept nhỏ, sau đó xem cái nào “ăn” thì giữ.

• Team IAA ~10 người có thể ra mắt 5–10 app/tháng là chuyện bình thường.

2. Vòng đời sản phẩm:

• Phần lớn app IAA có vòng đời ngắn: 1–3 tháng là phổ biến, nếu không đạt chỉ số kỳ vọng thì sẽ bị bỏ luôn, hoặc cứ để đó không nuôi thêm gì nếu ko lỗ.

• Chỉ một số ít app có chỉ số tốt sẽ được tiếp tục đầu tư UX: nâng UI, thêm tính năng, tối ưu ads, đẩy traffic.

Công việc của Product Designer

Trong phần lớn trường hợp, Designer không được gọi vào để giải quyết một vấn đề UX – mà để giúp sản phẩm có thể ra mắt kịp lúc, hiển thị được quảng cáo, và giữ chân người dùng đủ lâu để không gỡ app sau ngày đầu.

Mọi thứ bắt đầu từ tốc độ: clone giao diện từ một app đang lên top, sử dụng UI Kit có sẵn, chỉnh màu. Không research, không user test, không mô hình hành vi – chỉ có brief dạng “thằng kia làm thế này, mình làm tương tự”.

Kỹ năng quan trọng không phải là khả năng cảm hình hay tư duy thẩm mỹ, mà là khả năng: Múa trên Figma: Auto layout, reuse component… càng ít suy nghĩ càng tốt. Không cần chỉnh typography chuẩn, không cần motion để kể chuyện. Chỉ cần đủ nhanh để team còn kịp test trước khi trend qua.

Figma là kỹ năng sinh tồn thôi, muốn sống khỏe hơn thì cần thêm quả: Đầu nhảy số. Ví dụ:

✔️ Biết đọc dashboard: GA4, Firebase, Mixpanel... (biết đọc là bắt buộc, không cần setup)

✔️ Hiểu các chỉ số quan trọng trong IAA: Ad Impression/User, Session Length, Pageview/Session, Churn rate, Retention 1d/3d/7d…

✔️ Biết đặt câu hỏi từ dữ liệu: Tại sao user out ở bước này? Tại sao banner này ít người click?

✔️ Biết đề xuất A/B test nhỏ: đổi màu CTA, đổi vị trí quảng cáo, chỉnh copy để tăng tỉ lệ nhấn

✔️ Biết phân tích kết quả test cùng PM/Growth: để ra quyết định thiết kế kế tiếp

Khi một sản phẩm bắt đầu có “chỉ số ngon”, Designer mới được làm UX một cách trọn vẹn hơn. Onboarding được thiết kế lại. IA được xem xét lại. Những thứ ban đầu bị lược bỏ vì tốc độ bắt đầu có chỗ đứng. Nhưng ngay cả lúc đó, mọi đề xuất đều cần được bảo vệ bằng dữ liệu. “Vì thấy hợp lý” không bao giờ là đủ. Nếu muốn kéo dài session thêm 20%, cần chứng minh điều đó bằng số – hoặc ít nhất là bằng một giả thuyết có thể đo được.