Streak hiện tại của Py trên Duolingo là 636, đại diện cho thời gian sử dụng liên tục xấp xỉ 2 năm. Dù chỉ là free user (người dùng miễn phí), Duolingo vẫn mang đến những trải nghiệm thú vị cho Py với tư cách người dùng và cả người làm sản phẩm.
Streak
Có lẽ đây cũng là tính năng yêu thích của nhiều người dùng. Với user flow đơn giản: chỉ cần hoàn thành bài học, bạn sẽ nhận được một “chứng nhận” nho nhỏ, được ghi lại như một chuỗi thời gian — đều đặn, ngày qua ngày. Và chính công thức đơn giản ấy lại trigger hàng loạt hiệu ứng tâm lý thú vị1:
- Reinforcement — Hành vi được củng cố qua phần thưởng hoặc việc tránh khỏi cảm giác tiêu cực.
- Loss Aversion — Con người thường nhạy cảm hơn với nỗi sợ mất đi so với niềm vui nhận được.
- Endowment Effect — Ta có xu hướng đánh giá cao những gì mình (cảm giác như) đang sở hữu.
Khi bạn hoàn thành một bài học, Duolingo tặng bạn một streak — cùng lời khen ngợi từ Duo, chú cú xanh tinh nghịch — và chính lúc đó, hiệu ứng reinforcement được kích hoạt. Dần dần, bạn bắt đầu gắn Duolingo với cảm giác tích cực: nhẹ lòng vì “đã học xong”, vui vì giữ được chuỗi ngày liên tiếp, và đâu đó, thấy được thừa nhận. Rồi khi động lực ban đầu qua đi, streak lại trở thành lý do tiếp theo để bạn quay lại. Việc đạt được streak giống như gom thêm một báu vật trong trophy room. Dần dần, streak càng dài thì cảm giác mất mát (Loss Aversion) càng lớn, nên user cũng sẽ “tự giác” muốn duy trì thành quả đó. Và xuyên suốt chặng hành trình này, Duolingo luôn đề cao tính cá nhân (Endowment), gần như trong mọi message từ Duolingo luôn trong context trò chuyện giữa Duo và “bạn”, tạo nên sự gắn kết vô hình giữa người dùng và nền tảng.
Thật ra sẽ còn nhiều hiệu ứng tâm lý khác được thể hiện qua Duolingo, trên đây là top 3 hiệu ứng với Py có tính ứng dụng thường xuyên trong quá trình làm sản phẩm. Ví dụ, trên trang luyennoi.com cũng có bảng ghi nhận số ngày hoạt động, như một kiểu “streak” để vừa ghi nhận vừa khuyến khích user sử dụng thường xuyên.
Quảng cáo
Là free user, hiển nhiên Py cần đánh đổi “sự chú ý” của mình cho các quảng cáo để nền tảng duy trì kinh phí hoạt động. Thật sự mà nói, Py khá enjoy việc này hơn là cảm thấy khó chịu vì:
Quảng cáo đúng thời điểm, thường là sau khi hoàn thành bài học. Tức là việc quảng cáo không làm Py gián đoạn khỏi nhiệm vụ chính. Thậm chí nếu không thích, Py hoàn toàn có thể thoát app nhưng streak vẫn được ghi nhận. Xem quảng cáo trở thành việc được lựa chọn hơn là bắt buộc như nhiều mobile game khác. Ngoài ra, Duolingo cũng “chia sẻ” thân tình với người dùng về việc họ cần quảng cáo để tiếp tục hoạt động. Và cùng với những hiệu ứng tâm lý đã được trigger trước đó, Py sẵn sàng dành thêm <30 giây – một khoảng thời gian hợp lý – để góp sức cho Duo.
Quảng cáo có ý nghĩa, cụ thể là các quảng cáo của chính Duolingo. Màu sắc vui nhộn, thông điệp rõ ràng, lợi ích cụ thể, chưa kể đến việc còn thường xuyên thay đổi giữa gói Plus và Family. Cùng hướng đến việc thúc đẩy mua sắm, nhưng tiêu thụ nội dung thú vị thì trải nghiệm cũng sẽ khác hẳn.
Cá nhân hóa
Cá nhân hóa gần như là mục tiêu theo đuổi của những app có tập khách hàng lớn, vì chính lượng retained users mới là source of growth bền vững của các doanh nghiệp. Nhưng con đường hướng đến ngọn hải đăng đó không hề đơn giản, vì app chỉ có một, còn users thì lên đến hàng triệu. Thế nên, theo quan sát của Py thì cá nhân hóa hiện nay đa phần chỉ dừng lại ở segmentation, sản phẩm nào chia được segment càng nhỏ thì càng gần với cá nhân hóa.
Với Duolingo, Py “cảm nhận” sản phẩm này cá nhân hóa nhiều nhất ở phần bài học. Không nói đến Spacing Effect – việc chia nhỏ thời gian học thành nhiều phiên ngắn, cách nhau theo thời gian, sẽ giúp ghi nhớ tốt hơn so với học dồn (cramming) – thì độ khó của bài học cũng được tùy biến theo “thời điểm” học. Ví dụ, với những lần Py quên hoàn thành bài học và phải dùng hết lượng Streak Freeze, khi học lại, bài học thường đơn giản, thiên về ôn lại bài cũ, thậm chí là những từ vựng rất cơ bản để Py có thể dễ dàng hoàn thành.
Trên blog chính thức của mình, Duolingo cũng từng đề cập rằng adaptive learning2 là một trong những cách tiếp cận cốt lõi của nền tảng. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách một hệ thống học có thể tự điều chỉnh theo từng người dùng, bạn có thể xem thêm bài nghiên cứu mà Py đính kèm ở cuối bài3. Tất nhiên, đó là một nghiên cứu học thuật độc lập, không đại diện cho kiến trúc thực sự bên trong Duolingo. Nhưng ít nhất nó giúp Py biết thêm về một kiểu ứng dụng AI trong việc làm các sản phẩm AI-first, và cụ thể hơn là cá nhân hóa, trông như thế nào.
Thật ra, không phải cứ nhồi nhét thật nhiều hiệu ứng tâm lý là sẽ tạo ra tính năng/sản phẩm khiến user quay lại sử dụng sản phẩm thường xuyên. Với Py, việc học về các hiệu ứng này giống như xây thêm một lớp nền bền vững cho product sense – để từ đó, khi nghĩ ra giải pháp hay đưa ra lựa chọn, mình có thêm những căn cứ rõ ràng, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. Tương tự như vậy, việc “phân tích” – hay nói đúng hơn là quan sát và bình luận cách các sản phẩm khác được thiết kế – cũng là một bài tập mà Py nghĩ PO nào cũng nên luyện thường xuyên. Vì chính qua những quan sát đó, product sense sẽ dần được tích lũy và củng cố, từ đó giúp PO đưa ra quyết định hiệu quả hơn cho việc phát triển sản phẩm.
Viết thêm một chút vì trải nghiệm học ngôn ngữ trên Duolingo, với Py, phương pháp học này thực sự mang đến hiệu quả, vì ít nhất đây là công cụ giúp Py “expose” với tiếng trung mỗi ngày. Tất nhiên, đổi lại với cách học “pocket-size” này thì khó biết chính xác trình độ của mình đang ở đâu so với khung HSK chuẩn, cũng như khó thấy được những tiến bộ rõ rệt về kỹ năng. Riêng với tiếng Trung, Duolingo chắc chắn chưa hỗ trợ tốt việc học hán tự. Chỉ là sự học nào cũng vậy, cần có mục đích cụ thể thì phương pháp hay công cụ mới phát huy tác dụng. Hiện tại, điều Py cần đơn giản là duy trì việc “phơi sáng” với tiếng Trung, để tai và mắt quen dần với ngôn ngữ này, nên Duolingo vẫn là một lựa chọn hữu dụng.
- Growth.design là trang web Py hay tham khảo về các hiệu ứng tâm lý trong UX, cũng như bài phân tích UX của một sản phẩm cụ thể. Với cách trình bày theo user journey, không chỉ dừng lại ở lý thuyết, mỗi bài phân tích đều đi kèm phần “chuyển hóa” thành hành động cụ thể — giúp người đọc hình dung rõ ràng cách một hiệu ứng tâm lý có thể được ứng dụng thực tế trong thiết kế sản phẩm.
- Hernandez, C. (2022, March 24). Keeping you at the frontier of learning with adaptive lessons. Duolingo Blog.
- Saha, P., Agarwal, A., Qin, Y., Liu, X., & Singh, S. (2023). Adaptive and personalized exercise generation for online language learning. arXiv.
Cám ơn bạn đã nán lại cho đến những dòng cuối cùng này.
Chúc bạn nhiều may mắn và bình an.
Anpy
Leave a Reply