Dùng công nghệ Deep Learning để có được tập người dùng ứng dụng đáng giá

Dù số lượng tải ứng dụng vẫn tiếp tục tăng, việc gỡ bỏ ứng dụng và hành vi gian lận, khi những con bot lừa các markerter bằng nhiều thủ đoạn, có thể dẫn đến rủi ro làm giảm khả năng đạt được chỉ số ROI (return on investment) tốt của thương hiệu. Vì vậy các marketer thường không tính lượt cài đặt như một chỉ số đo lường, mà thay vào đó, họ sẽ nhìn vào chi tiêu trong ứng dụng và giá trị trọn đời (LTV) của một khách hàng.

Đến năm 2022, số lượng ứng dụng di động được tải trên toàn cầu sẽ cán mốc 258 tỉ và số tiền chi tiêu trong ứng dụng sẽ đạt 157 tỉ USD. Sự cạnh tranh sẽ trở nên vô cùng gay gắt khi nhiều ứng dụng được chú ý, vì vậy việc bạn phải tương tác với khách hàng ngay khi họ cài đặt và mở ứng dụng là vô cùng quan trọng. Hoàn thành một sự kiện trong ứng dụng sẽ tăng khả năng người dùng ở lại, từ đồng ý nhận thông báo đến việc bắt đầu đăng ký lâu dài. Đây là một dấu mốc quan trọng cho LTV của khách hàng.

Thật không may là việc tương tác với người dùng và giữ họ ở lại là một trong những thử thách lớn nhất đối với 55% marketer. Vấn đề nằm ở việc tỉ lệ gian lận cài đặt và những hoạt động giả mạo trong ứng dựng khiến cho chi phí của các marketer trong năm 2018 tăng xấp xỉ 19 tỉ USD. Vậy làm sao để quảng bá ứng dụng đến đúng đối tượng, duy trì sự trung thành và lọc bỏ những người dùng ảo? Câu trả lời là Trí thông minh nhân tạo (AI). AI có thể xác định những đặc tính và hành vi của người dùng ứng dụng có giá trị cao và giúp doanh nghiệp có được họ, đồng thời hỗ trợ các chiến lược duy trì và tái tương tác.

Sử dụng công nghệ Học Sâu để cải thiện chiến dịch

Học Sâu, thuộc một nhánh của Máy Học (Machine Learning), là một bửu bối mà các marketer dùng để tìm những người dùng đáng giá và các mô hình mua hàng. Sự tiến hóa của công nghệ học sâu có nền tảng từ trí tuệ con người nhưng có khả năng thích ứng, tốc độ và sức mạnh xử lý của một cỗ máy.

Con người thường phân tích dữ liệu dựa trên các nguyên tắc heuristic, chúng phụ thuộc vào khả năng và kinh nghiệm. Vì vậy, một chuyên viên phân tích với 10 năm kinh nghiệm sẽ hiểu được dữ liệu về khách hàng nhanh và rõ hơn một sinh viên mới ra trường. Kinh nghiệm giúp nhà phân tích hiểu được những mô hình nào hữu ích và những sự bất thường nào có giá trị hoặc nên bỏ qua.

Lấy ví dụ, một người có thể nhận thấy một phân khúc khách hàng của họ, như nam từ 18 đến 25, thường thích mua thời trang đường phố qua ứng dụng vào buổi chiều. Các marketer có thể dựa vào thói quen này để chạy một chiến dịch để quảng bá trang phục đến phân khúc khách hàng này vào buổi chiều.

Máy học giúp cách tiếp cận này trở nên rộng rãi và hoạt động trong thời gian thực, với nhiều dự đoán đa chiều. Chúng ta vẫn cần phải hướng dẫn công cụ và lựa chọn dữ liệu đầu vào, nhưng cách thực hiện không đơn giản như vậy. Có thể những lớp dữ liệu khác sẽ lộ diện, ví dụ như không chỉ nam 18-25 tuổi nhưng những người làm việc bán thời gian cũng rất hay mua sản phẩm, và những người dùng tạo ra lợi nhuận thường nhìn thấy sản phẩm hai lần trước khi đặt mua.

Tuy nhiên, Học Sâu mang lại dự đoán với sự chuẩn xác cao hơn nhờ vào việc AI xử lý một lượng lớn dữ liệu để đưa ra những khía cạnh của khách hàng khi mua sắm mà một con người không bao giờ nghĩ đến: thời tiết hôm đó ảnh hưởng thế nào đến các mẫu thời trang được bán nhiều nhất, thị trường chứng khoản biến động vào buổi sáng có thể ảnh hưởng đến mô hình mua sắm vào buổi chiều như thế nào và những sản phẩm nào trong danh mục khác có thể quảng bá thành công bên cạnh trang phục.

Như việc Appier sử dụng học sâu trong việc tối ưu hóa phễu sâu độc quyền để cải thiện hiệu quả của chiến dịch. Công cụ AI của Appier sẽ học từ những chiến dịch tương tự trong quá khứ bằng việc sử dụng những dữ liệu quá khứ và đưa ra dự đoán dựa trên các kết quả đó. Việc này không chỉ cung cấp cho các marketer một cái nhìn sâu hơn về khách hàng, giá trị trọn đời của họ, mà còn cho biết chiến dịch có đạt được mục tiêu chuyển đổi hay không. Dự đoán dựa trên công nghệ học sâu của Appier chính xác hơn 17% so với phương pháp dự báo thống kế do người thực hiện, một phương pháp thông minh hơn để xác thực nguồn truy cập có đủ tốt để đặt giá không.

Một trong những công dụng hữu ích nhất của công nghệ học sâu trong chiến dịch thu hút người dùng là khả năng tạo ra các tập khách hàng đáng giá tương tự dựa trên dữ liệu quá khứ và cái nhìn toàn diện về giá trị trọn đời. Học sâu giúp các công cụ này tiến hóa trong một thị trường năng động để dự đoán sự thay đổi một cách chủ động. Ngoài ra, học sâu còn làm cho hành trình của khách hàng (consumer journey) dễ đoán hơn, từ đó có thể tiếp thị đến họ linh hoạt và toàn diện hơn.

Học sâu có thể hỗ trợ bạn trong việc tối ưu hóa chiến dịch để có thể thu hút và giữ chân những người dùng thật và đáng giá, đồng thời tránh những những chiêu trò gian lận. Điều này làm giảm nhu cầu dùng thử và lỗi, giúp giảm chi phí trên mỗi acquisition và tăng lợi nhuận tổng. Vậy bạn sẽ sử dụng Học sâu trong chiến dịch tiếp theo của mình như thế nào?

Nguồn: Appier