Thúc đẩy tăng trưởng bền vững với Predictive Lifetime Value – pLTV của MMP Airbridge

Giá trị vòng đời của khách hàng là một trong những thước đo quan trọng nhất để đo lường tại bất kỳ doanh nghiệp nào. Bằng cách đo giá trị vòng đời của khách hàng Doanh nghiệp có thể:

  • Tối ưu chi chi phí quảng cáo 
  • Tính toán chính xác chỉ số ROI 
  • Xác định được chính xác tập khách hàng đem lại giá trị cao một cách hiệu quả. 

Tuy nhiên, hiện nay trên thị trường, chưa có công cụ nào giúp đo lường, phân tích và dự đoán các chỉ số pLTV một cách chính xác. Hiểu được điều này, đội ngũ Airbridge sau thời gian dài nghiên cứu và thử nghiệm. Nay tung ra tính năng pLTV nhằm trang bị thêm công cụ giúp các doanh nghiệp tối ưu được hiệu quả của từng đồng quảng cáo bỏ ra. 

Vậy, Predictive Lifetime Value (pLTV) là gì?

pLTV là dự tính giá trị vòng đời khách hàng được hiểu nôm na trong cả quá trình khách hàng sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp thì khách hàng dự định chi bao nhiêu tiền cho doanh nghiệp.  

pLTV của Airbridge được tính toán dựa vào: doanh thu trung bình của mỗi người dùng hoạt động hàng ngày nhân với số thời gian dự đoán. 

  • Công thức tính pLTV: pLTV = Thời gian dự đoán * ARPDAU (Doanh thu trung bình mỗi người dùng hoạt động hằng ngày)

Lưu ý: Thu thập càng nhiều dữ liệu, thì dự đoán của mô hình càng chính xác. Do vậy, nếu bạn muốn dự đoán giá trị của người dùng tạo ra trong một khoảng thời gian nhất định, thì số lượng ngày dữ liệu cần thu thập phải dài hơn. Ví dụ, để dự đoán giá trị khách hàng tạo ra trong 10 ngày, thì chúng ta cần khoảng 20 ngày dữ liệu.

Tại sao doanh nghiệp cần đến pLTV?

IOS 14.5+ và những khó khăn trong việc dự đoán pLTV và đo lường chiến dịch

  • Trong bối cảnh các hạn chế của Apple từ iOS 14.5+, với sự xuất hiện của App Tracking Transparency (ATT) và SKAdNetwork, dự tính giá trị vòng đời khách hàng (pLTV) bị ảnh hưởng do việc giới hạn quyền truy cập và sử dụng dữ liệu người dùng. Điều này ảnh hưởng đến việc thu thập thông tin quan trọng để dự báo giá trị dự kiến mà mỗi người dùng có thể mang lại từ kênh quảng cáo.
  • ATT sẽ hiển thị thông báo yêu cầu người dùng click vào nút đồng ý trước khi cho phép ứng dụng di động của doanh nghiệp theo dõi hoạt động của họ trên mobile app. Do đó, nó làm giảm sự sẵn có của dữ liệu thu thập được từ các nguồn bên ngoài ứng dụng, làm hạn chế khả năng theo dõi và thu thập thông tin về hành vi người dùng.
  • Cùng với đó, SKAdNetwork – một nền tảng của Apple cho phép quảng cáo theo dõi hiệu quả chiến dịch quảng cáo mà không tiết lộ thông tin cá nhân của người dùng. Tuy nhiên, nó cũng giảm bớt thông tin và hạn chế khả năng theo dõi người dùng một cách chi tiết, từ đó ảnh hưởng đến khả năng dự đoán pLTV dựa trên thông tin về hành vi người dùng. . 

Do đó, những hạn chế từ Apple đã làm giảm đi sự khả dụng của dữ liệu cần thiết cho việc dự báo pLTV, dẫn đến việc đánh giá giá trị dự kiến người dùng trở nên khó khăn hơn và ít chính xác hơn. Ngoài ra chi phí CAC càng ngày càng cao. Việc tính toán hiệu quả của từng đồng quảng cáo là yếu tố bắt buộc ( must-have) đối với doanh nghiệp. 

Airbridge trân trọng giới thiệu tính năng pLTV sử dụng mô hình Machine learning & AI với độ chính xác lên đến 90%. 

Khi đánh  giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo, một trong các chỉ số mà người làm quảng cáo cần phải đo lường là tỷ lệ giữa giá trị trọn đời của người dùng và chi phí để có được người dùng đó (pLTV/CAC). Ngoài chỉ số pLTV thì Airbridge cung cấp thêm chỉ số CAC (Customer Acquisition Cost). Chỉ số này cung cấp thông tin về chi phí sở hữu khách hàng, giúp doanh nghiệp xác định chiến lược chăm sóc khách hàng phù hợp. Điều này có thể bao gồm cải thiện dịch vụ hỗ trợ, chương trình ưu đãi hoặc các chiến lược tiếp thị đặc biệt.

  • Ví dụ 1: 

Ở kênh Ad Channel 1: CAC = 50,000 VNĐ. Điều đó có nghĩa là để có được 1 người dùng từ kênh Ad Channel 1 thì nhà quảng cảo phải mất chi phí là trung bình cho 1 ngày là 50,000đ 

  • Tỷ lệ giữa pLTV và CAC cho phép doanh nghiệp so sánh giá trị trọn đời của người dùng (User) với Customer Acquisition Cost (CAC). Để tính CAC, hãy chia tổng chi phí quảng cáo cho số lượng khách hàng bạn có được. Tỷ lệ giữa pLTV và CAC được tính bằng pLTV / CAC. Điều này có thể được biểu diễn dưới dạng tỷ lệ, ví dụ 4:1.
  • Nếu kết quả dưới 1 thì hiệu quả quảng cáo đang gặp vấn đề: nhà quảng cáo có thể gặp khó khăn trong việc bù đắp chi phí trong suốt thời gian chuyển đổi của khách hàng. Mặt khác, con số rất cao cho thấy bạn đã thành công trong việc thu hút được khách hàng chất lượng.

Vì vậy, tính năng pLTV vô cùng hữu ích để có cái nhìn tổng quan về hiệu suất quảng cáo của một doanh nghiệp và nhìn nhận hướng đi tổng thể của nó. Những thông tin này là cần thiết để xác lập các mục tiêu quảng cáo dài hạn, sẽ góp phần thay đổi hình ảnh cho doanh nghiệp.

Predictive Lifetime Value (pLTV) giúp ích được gì cho doanh nghiệp?

  • Đảm bảo tính hiệu quả của chiến dịch quảng cáo: Doanh nghiệp có thể sử dụng pLTV để ước tính giá trị dự kiến từ mỗi người dùng của các kênh quảng cáo, giúp họ tối ưu hóa chiến dịch UA. Nếu giá trị dự kiến lớn, họ có thể chấp nhận chi trả nhiều hơn cho việc thu hút mỗi người dùng mới.
  • Điều chỉnh chiến lược CPA: CPA là chi phí để đạt được một trên một hành động cụ thể ví dụ như: lượt cài đặt, lượt mua hàng, lượt đăng ký,…. Khi pLTV tăng, doanh nghiệp có thể xem xét và điều chỉnh chiến lược CPA để tối đa hóa lợi nhuận.
  • Quyết định ngân sách quảng cáo: Nếu pLTV cao, doanh nghiệp có thể cân nhắc tăng ngân sách quảng cáo. Điều này là do họ biết được rằng giá trị dự kiến từ người dùng mới sẽ lớn hơn chi phí mà họ chi trả để có được họ.
  • Dự đoán hiệu quả chiến dịch: Bằng cách sử dụng pLTV, doanh nghiệp có thể dự đoán được hiệu quả của chiến dịch quảng cáo và điều chỉnh chiến lược trước khi chi tiêu một lượng lớn ngân sách.

Đăng ký tư vấn hoặc dùng thử sản phẩm tại đây

Facebook
Twitter
LinkedIn
Cuộn lên trên cùng