Hầu hết các trang thương mại điện tử nhận được ba phần tư lượt truy cập từ điện thoại và tỷ lệ chuyển đổi chỉ bằng khoảng một nửa so với máy tính để bàn. Báo cáo Chuẩn mực Trải nghiệm Kỹ thuật số năm 2026 của Contentsquare, được xây dựng dựa trên 99 tỷ phiên truy cập trên hơn 6,500 trang web, cho thấy tỷ lệ chuyển đổi trên máy tính để bàn là 3.4% và báo cáo rằng... Cao hơn 74% so với trang web trên thiết bị di độngTại Thổ Nhĩ Kỳ, tỷ lệ này còn cao hơn: StatCounter ghi nhận lưu lượng truy cập web từ thiết bị di động chiếm 75.9% trong tháng 8 năm 2026.
Khoảng trống đó thường xuất hiện trên bảng điều khiển như một yêu cầu thiết kế lại trải nghiệm di động. Thường thì đó không phải là vấn đề về giao diện. Hướng dẫn này dành cho nhà phân tích hoặc chủ sở hữu sản phẩm, những người phải quyết định nên đầu tư vào đâu. Hãy thực hiện sáu bước kiểm tra dưới đây theo thứ tự, dừng lại ở điều kiện đầu tiên được đáp ứng. Bạn sẽ hoàn thành và biết được liệu khoảng trống đó là do sai sót trong đo lường, ảnh hưởng của hỗn hợp lưu lượng truy cập, vấn đề về phân phối hay lỗi giao diện thực sự, và nó nằm ở bước nào trong quy trình.
Sáu cánh cổng, theo thứ tự
Mỗi cổng đều có điều kiện dừng. Nếu điều kiện được đáp ứng, khoảng trống sẽ được giải thích và bạn dừng lại. Việc xử lý chúng không theo thứ tự là cách một nhóm thiết kế lại trang sản phẩm để khắc phục lỗi gắn thẻ.
| Cánh cổng | câu hỏi | Điều kiện dừng |
|---|---|---|
| 1 | Con số đó có thật không? | Việc tính toán lại thô giúp thu hẹp một nửa khoảng cách. |
| 2 | Đây có phải là cùng một người không? | Chênh lệch tương đương dưới ~15% so với cùng kỳ. |
| 3 | Là do khâu thực hiện chứ không phải do thiết kế? | Phiên bản di động thiếu hai yếu tố quan trọng, trong khi phiên bản máy tính để bàn đạt yêu cầu. |
| 4 | Khoảng trống xuất hiện ở đâu? | Một bước duy nhất có thể vượt qua hầu hết khoảng cách. |
| 5 | Bề mặt nào đang bị hỏng? | Bất kỳ bề mặt nào đạt điểm 0 ở đó |
| 6 | Liệu việc sửa lỗi này có đáng để thực hiện không? | Lợi nhuận dưới giá thành vận chuyển |
Cổng 1: xác nhận số trước khi giải thích.
Tỷ lệ chuyển đổi theo thiết bị trong báo cáo phân tích tiêu chuẩn không phải là dữ liệu thô. Ở chế độ đồng ý, Google mô hình hóa những người dùng đã từ chối lưu trữ dữ liệu phân tích, tùy thuộc vào ngưỡng: ít nhất 1,000 sự kiện mỗi ngày với analytics_storage='denied' Trong bảy ngày liên tiếp, và 1,000 người dùng đã đồng ý mỗi ngày trong bảy trong số 28 ngày trước đó. Mô hình bao gồm người dùng, phiên và tỷ lệ sự kiện chính, nhưng không bao gồm số lượng sự kiện và không bao gồm dữ liệu xuất từ BigQuery. Do đó, báo cáo được mô hình hóa và dữ liệu xuất thô của bạn có thể không thống nhất về cùng một tuần, và cả hai đều không bị lỗi. Tỷ lệ đồng ý cũng khác nhau tùy theo thiết bị, vì vậy ảnh hưởng sẽ không đồng đều trong so sánh của bạn.
Ba bước kiểm tra, theo thứ tự:
- Tính toán lại khoảng cách từ các sự kiện thô hoặc bảng đơn đặt hàng của hệ thống quản lý nội bộ, chứ không phải từ báo cáo mô hình.
- Xác nhận cả hai nhóm thiết bị đều ghi nhận cùng một sự kiện chuyển đổi tại cùng một thời điểm, loại trừ các phiên ứng dụng và máy tính bảng khỏi cả hai nhóm.
- Đối chiếu đơn hàng theo thiết bị với bảng đơn hàng. Sai lệch chỉ xảy ra trên một thiết bị là lỗi gắn thẻ, không phải là lỗi trải nghiệm người dùng.
Dừng lại nếu Việc tính toán lại thô đã thu hẹp hơn một nửa khoảng cách. Vấn đề của bạn là ở khâu báo cáo.
Cổng 2: kiểm tra xem hai nhóm người có phải là cùng một nhóm người hay không.
Khía cạnh thiết bị được giới hạn trong phạm vi phiên. Một người duyệt web trên điện thoại vào giờ ăn trưa và mua sắm trên máy tính xách tay vào buổi tối được tính là hai phiên, và nếu không có ID người dùng thì đó là hai người dùng: một người dùng di động không chuyển đổi và một người dùng máy tính để bàn chuyển đổi. Hành vi đó tạo ra một khoảng trống về thiết bị từ hư không. Nhận dạng báo cáo kết hợp của GA4 đánh giá ID người dùng, ID thiết bị và dữ liệu được mô hình hóa, nhưng dữ liệu được thu thập trước khi ID người dùng được triển khai sẽ không được xử lý lại, vì vậy bạn không thể trả lời câu hỏi về quý trước bằng cách bật nó lên hôm nay.
Sự pha trộn lưu lượng truy cập cũng gây ra thiệt hại tương tự từ phía thu hút khách hàng. Quảng cáo mạng xã hội trả phí thiên về thiết bị di động và khách hàng tiềm năng; tìm kiếm thương hiệu, email và quảng cáo trực tiếp thiên về máy tính để bàn và những người đã quyết định mua hàng. Hãy tính toán lại khoảng cách trong từng kênh riêng lẻ, sau đó là từng loại chiến dịch riêng lẻ, phân tách khách hàng mới và khách hàng cũ. Nếu khoảng cách thu hẹp đáng kể, thì công việc thuộc về bộ phận mua phương tiện truyền thông.
Dừng lại nếu Khoảng cách giữa các sản phẩm tương tự chỉ dưới 15% tương đối. Phần chênh lệch nhỏ như vậy là do tính tiện dụng của thiết bị, chứ không phải do chương trình thiết kế lại.
Cổng 3: Loại trừ khả năng giao hàng trước khi đổ lỗi cho thiết kế.
Ngưỡng của Core Web Vitals là LCP ở mức 2.5 giây trở xuống, INP ở mức 200 mili giây trở xuống và CLS ở mức 0.1 trở xuống, mỗi ngưỡng được đánh giá ở phân vị thứ 75 và được phân đoạn riêng biệt cho thiết bị di động và máy tính để bàn. Điểm mấu chốt nằm ở sự phân đoạn đó: hãy so sánh phân vị thứ 75 trên thiết bị di động của bạn với phân vị thứ 75 trên máy tính để bàn của chính bạn, chứ không chỉ là điểm đạt yêu cầu.
Hãy sử dụng dữ liệu thực tế, chứ không phải dữ liệu thử nghiệm trong phòng thí nghiệm trên mạng wifi văn phòng. Thời gian tải trang (LCP) trên thiết bị di động là 4.1 giây so với 1.9 giây trên máy tính để bàn là một khoảng cách về hiệu suất, và khoảng cách này sẽ phản ánh sự khác biệt về trải nghiệm người dùng trong mọi bản ghi lại phiên truy cập mà bạn xem. Mọi người hiếm khi mô tả một trang web chậm là chậm; họ thường mô tả nó là khó hiểu.
Dừng lại nếu Ứng dụng di động không vượt qua được hai trong ba bước kiểm tra quan trọng tại hiện trường, trong khi ứng dụng máy tính để bàn vượt qua cả ba bước. Khắc phục sự cố giao hàng, chờ dữ liệu hiện trường được cập nhật, sau đó đo lại trước khi chỉnh sửa bố cục.
Cổng 4: tìm bậc thang nơi khe hở xuất hiện
Khoảng cách giữa các thiết bị trung bình là năm hoặc sáu bước chuyển đổi và hầu như không bao giờ được phân bố đều. Hãy lập bảng tiếp tục cho từng bước và tính tỷ lệ giữa thiết bị di động và máy tính để bàn cho mỗi bước. Các số liệu dưới đây chỉ mang tính minh họa:
| Chuyển đổi bước | Máy tính để bàn | Số Điện Thoại | Tỷ lệ | Phiên họp di động ở bước |
|---|---|---|---|---|
| Trang sản phẩm | 62% | 58% | 0.94 | 420,000 |
| Trang sản phẩm Thêm vào giỏ hàng | 11% | 10% | 0.91 | 243,600 |
| Bắt đầu từ giỏ hàng đến trang thanh toán | 68% | 64% | 0.94 | 24,360 |
| Bắt đầu thanh toán | 77% | 48% | 0.62 | 15,590 |
| Thanh toán theo đơn hàng | 91% | 88% | 0.97 | 7,483 |
Có hai quy tắc đọc. Bước lấp đầy khoảng trống là bước có tỷ lệ thấp nhất, và bất kỳ bước nào có lưu lượng truy cập quá ít đều bị bỏ qua cho dù tỷ lệ của nó trông tệ đến đâu. Ở trên, một bước chuyển tiếp gần như lấp đầy toàn bộ khoảng trống và vẫn có hơn 15,000 phiên truy cập trên thiết bị di động mỗi tháng.
Nếu mọi tỷ lệ đều nằm trong khoảng từ 0.90 đến 0.97 thì bạn không bị rò rỉ. Bạn có một bề mặt cứng hơn đồng đều, việc sửa chữa sẽ chậm hơn và tốn kém hơn, và Cổng 6 thường cho rằng không nên cấp vốn cho việc này.
Cổng 5: chấm điểm ba bề mặt dễ bị lỗi nhất trên điện thoại.
Nghiên cứu về thiết bị di động của Baymard bao gồm hơn 20,000 giờ thử nghiệm khả năng sử dụng và so sánh với 138 trang web di động lớn, trong đó 62% được đánh giá ở mức trung bình hoặc kém hơn và không có trang nào được đánh giá tốt. Giả sử trang web của bạn có vấn đề; công cụ này sẽ quyết định bước nào nằm trong vùng kiểm tra cần khắc phục. Chấm điểm mỗi hàng 0 (không có), 1 (thực hiện một phần) hoặc 2 (thực hiện đúng cách), chỉ áp dụng cho bước đó.
| Bề mặt | Điều gì sẽ được chấm điểm 2? | Điểm số |
|---|---|---|
| Nhập liệu và bàn phím | Chính xác inputmode và autocomplete Trên mọi trường, không phóng to khi chọn đối tượng, một cột duy nhất, lỗi nội tuyến hiển thị mà không cần cuộn trên khung nhìn 390px. | 0 / 1 / 2 |
| Sự lựa chọn và quyết định | Việc lựa chọn các biến thể có thể thực hiện dễ dàng, giá cả và cam kết giao hàng được hiển thị rõ ràng tại thời điểm quyết định, hành động chính được duy trì liên tục. | 0 / 1 / 2 |
| Thanh toán và sự tin tưởng | Tùy chọn ví điện tử và thẻ đã lưu trước khi nhập thẻ thủ công, thanh toán với tư cách khách không đăng nhập, tổng số tiền bao gồm phí vận chuyển được hiển thị trước bước thanh toán. | 0 / 1 / 2 |
Bất cứ vấn đề nào đạt điểm 0 ở bước xử lý sự cố đều là ưu tiên hàng đầu. Thanh toán và sự tin tưởng cần được xếp vào một hàng riêng vì con số ở hàng dưới đã khá lớn: trung bình cộng của 50 nghiên cứu do Baymard thực hiện cho thấy tỷ lệ bỏ giỏ hàng được ghi nhận là 70.22%. Một bước mà hầu hết mọi người đều bỏ dở thì sẽ dễ dàng được cải thiện bằng cách loại bỏ rào cản và khó thuyết phục hơn.
Một điều chỉnh theo khu vực: nếu bạn bán hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ, thanh toán trả góp là một phần của quá trình đánh giá giao dịch mua bằng thẻ, chứ không phải là chi tiết hiển thị trên màn hình thanh toán, vì vậy việc thông tin trả góp hiển thị ở đâu là do trang sản phẩm quyết định. Không có danh sách kiểm tra chung nào trên thiết bị di động đề cập đến điều này.
[CẦN DỮ LIỆU NỘI BỘ: Trong ba bề mặt này, bề mặt nào thường xuyên bị rò rỉ nhất trong các cuộc kiểm toán di động của Switas, được phân chia theo tài khoản thương mại điện tử và du lịch?]
Cổng 6: Tính toán kích thước bản sửa lỗi trước khi bắt tay vào thực hiện.
Hãy xem xét các phiên sử dụng thiết bị di động trong bước rò rỉ thông tin, tỷ lệ thiếu hụt và giá trị đơn hàng trung bình, rồi tính toán giá trị hàng năm của việc khắc phục một nửa khoản thiếu hụt đó. Một nửa, chứ không phải toàn bộ: máy tính để bàn không phải là giới hạn tối đa cho điện thoại, và việc coi nó như vậy chính là lý do khiến các dự án này thất bại.
Sau đó, hãy chọn phát hành hoặc thử nghiệm. Một lỗi, một bản vá lỗi tuân thủ hoặc một tùy chọn ví bị thiếu sẽ được phát hành mà không cần thử nghiệm, bởi vì không có trường hợp nào mà phiên bản bị lỗi lại thắng thế. Một ý kiến thiết kế sẽ được thử nghiệm và đánh giá quy mô trước khi bắt đầu. Với 15,000 phiên truy cập hàng tháng, bạn có thể phát hiện ra một tác động lớn và không có gì tinh tế, điều này tự nó đã rất hữu ích: hãy thực hiện một thay đổi đáng kể, chứ không phải bốn thay đổi nhỏ.
[CẦN DỮ LIỆU NỘI BỘ: Chuẩn mực của Switas để phục hồi thực tế tình trạng thiếu thiết bị sau khi khắc phục sự cố thanh toán trên thiết bị di động, thay thế cho giả định lập kế hoạch 50%]
Điểm mấu chốt nằm ở đây.
- Âm lượng nhỏ. Với số lượng đơn đặt hàng qua điện thoại dưới vài trăm đơn mỗi tháng, tỷ lệ này chỉ là nhiễu. Hãy tiến hành các phiên giao dịch có người điều phối trên điện thoại.
- Ứng dụng. Đây là công cụ chẩn đoán web; các kênh phân phối trong ứng dụng cần có công cụ riêng.
- Các giao dịch mua đã được cân nhắc. Trong lĩnh vực du lịch, y tế và B2B, một hành trình dài xuyên suốt các thiết bị là yếu tố cấu trúc, và chỉ số di động trung thực nhất là các chuyển đổi nhỏ như yêu cầu báo giá.
- Tiêu chuẩn so sánh không phải là mục tiêu. Số liệu tổng hợp giữa các ngành cho biết liệu sự chênh lệch đó có bất thường hay không, chứ không phải là mức chênh lệch lý tưởng.
- Mọi thứ đều phụ thuộc vào Cổng 1. Nếu sự kiện chuyển đổi không được kích hoạt một cách đáng tin cậy trên cả hai thiết bị, năm cổng còn lại chỉ mang tính chất trang trí.
Các câu hỏi thường gặp
Tỷ lệ chuyển đổi từ thiết bị di động sang máy tính để bàn thông thường là bao nhiêu?
Theo báo cáo chuẩn Contentsquare 2026, tỷ lệ chuyển đổi trên máy tính để bàn là 3.4%, cao hơn 74% so với web di động, đưa tỷ lệ điển hình vào khoảng 0.57. Baymard mô tả nhiều trang web di động có tỷ lệ chuyển đổi khách truy cập thấp hơn một nửa so với máy tính để bàn. Mức độ này là bình thường, không đáng lo ngại.
Liệu "tỷ lệ chuyển đổi trên thiết bị di động thấp hơn 74%" có phải là cùng một tuyên bố không?
Không. Việc hiệu suất máy tính để bàn cao hơn 74% so với thiết bị di động có nghĩa là hiệu suất thiết bị di động thấp hơn khoảng 43% so với máy tính để bàn. Việc đảo ngược cơ sở của một phép so sánh tương đối sẽ làm tăng khoảng cách lên hơn một nửa và làm thay đổi mức độ cần thiết của giải pháp khắc phục.
Chế độ chấp thuận có làm cho dữ liệu cấp thiết bị không thể sử dụng được không?
Không, nhưng điều đó biến báo cáo tiêu chuẩn thành một ước tính dựa trên mô hình chứ không phải là số liệu thống kê thực tế. Mô hình bao gồm số người dùng, số phiên và tỷ lệ sự kiện chính, chứ không phải số lượng sự kiện hoặc dữ liệu xuất từ BigQuery. Trước tiên hãy đối chiếu với dữ liệu thô.
Làm thế nào để phân biệt hiệu ứng đa thiết bị với vấn đề trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động?
Hãy triển khai User-ID và chỉ so sánh những người dùng đã đăng nhập, trong đó mỗi người là một người dùng trên các thiết bị khác nhau. Nếu khoảng cách đó nhỏ hơn nhiều so với khoảng cách ở cấp độ trang web, thì bạn đang xem xét hành vi trên nhiều thiết bị. Phương pháp này chỉ hoạt động trong tương lai.
Core Web Vitals ở đây là câu hỏi về thứ hạng hay về tỷ lệ chuyển đổi?
Hãy coi đây là một câu hỏi về tỷ lệ chuyển đổi. Cổng 3 sử dụng các ngưỡng này để so sánh thiết bị, chứ không phải là danh sách kiểm tra SEO. Một trang web di động chậm sẽ tạo ra hành vi trông giống như sự nhầm lẫn trong quá trình ghi lại phiên truy cập.
Lượng truy cập cần thiết là bao nhiêu thì tỷ lệ trên mỗi bước mới có ý nghĩa?
Ít nhất vài trăm phiên sử dụng thiết bị di động mỗi tháng cho mỗi giai đoạn chuyển đổi, tốt nhất là hàng nghìn phiên ở bước bạn dự định thay đổi. Bảng bên dưới là một công cụ tạo giả thuyết, cần được kiểm chứng định tính.
Hãy tự chạy nó trên kênh bán hàng của bạn.
Hãy dành trọn tháng cuối cùng và thực hiện các bước theo thứ tự. Nếu bạn muốn nhận sẵn bảng tính đã chấm điểm, bước xử lý rò rỉ và giải pháp khắc phục đã được định cỡ, Hãy trao đổi với chúng tôi về việc kiểm tra trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động..
nguồn
- Contentsquare, số liệu thống kê phân tích di động (chuẩn mực năm 2026)
- Contentsquare, Chuẩn mực Trải nghiệm Kỹ thuật số năm 2026
- StatCounter, thị phần nền tảng tại Thổ Nhĩ Kỳ, tháng 8 năm 2026
- Baymard, chuẩn mực về khả năng sử dụng thương mại điện tử trên thiết bị di động
- Baymard, thống kê tỷ lệ bỏ xe đẩy
- web.dev, Ngưỡng Web Vitals
- Google, mô hình hành vi với chế độ đồng ý
- Google, ID người dùng và báo cáo trên nhiều thiết bị
