Churn Analysis: Đo Lường, Dự Đoán Và Ngăn Chặn Tình Trạng Người Dùng Gỡ Cài Đặt App

Churn rate là một chỉ số rất quan trọng đối với sự phát triển của bất kỳ một ứng dụng nào. Vậy thì, câu hỏi lớn đặt ra là: bạn cần phải phân tích Churn rate theo cách nào? Làm thế nào để tiến hành phân tích Churn một cách có hiệu quả? Có cách nào để dự đoán thành công và ngăn chặn việc gỡ cài đặt ứng dụng của khách hàng hay không? Bài viết hôm nay sẽ trả lời những câu hỏi này.

KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ PHÂN TÍCH CHURN (CHURN ANALYSIS)

Churn là một thước đo định lượng bao nhiêu người dùng đã gỡ bỏ cài đặt ứng dụng của bạn trong một thời gian cụ thể. Việc phân tích Churn đóng vai trò quan trọng là vì nó sẽ giúp bạn thu thập thông tin chi tiết và xác định mình cần phải làm gì tiếp theo từ những con số đó, nhằm mục đích hướng tới việc giữ chân người dùng tốt hơn.

Vậy thì, phải làm cách nào để thu được thông tin chi tiết thật sự hữu ích?

• Thường xuyên theo dõi chỉ số Churn

• Cố gắng tìm kiếm các điểm rơi (những yếu tố khiến người dùng bỏ qua ứng dụng của bạn)

• Xác định nguyên nhân gián đoạn để có thể cải thiện trải nghiệm người dùng và thu hút người dùng quay trở lại sử dụng app.

THƯỜNG XUYÊN THEO DÕI CHỈ SỐ CHURN

Churn rate là phần trăm người dùng ngưng sử dụng ứng dụng trong một khoảng thời gian nhất định. Để ứng dụng có thể hoạt động tốt, số lượng người dùng mới phải lớn hơn số lượng người dùng gỡ cài đặt.

Để tính toán Churn rate hàng tháng, hãy bắt đầu với số lượng người dùng đã gỡ cài đặt trong tháng đó. Sau đó chia cho tổng số ngày của người dùng (số ngày mà người dùng vẫn hoạt động) trong tháng để thu được số lượt truy cập mỗi ngày của người dùng. Tiếp đến, nhân với số ngày trong tháng để có được tỷ lệ Churn hàng tháng.

Sau khi xác định Churn rate, hãy so sánh nó với chỉ số chuẩn của ngành. Đối với Mobile App, tỷ lệ giữ chân ứng dụng trên toàn thế giới vào năm 2019 là 32%.

Churn rate là một chỉ số rất quan trọng đối với sự phát triển của bất kỳ một ứng dụng nào

TÌM ĐIỂM RƠI

Nếu muốn tìm ra những vị trí trong ứng dụng khi người dùng bắt đầu không hoạt động hoặc gỡ cài đặt, bạn phải sử dụng các kênh phân tích.

Các kênh này cho phép bạn xác định cách người dùng điều hướng ứng dụng và thời điểm họ dừng lại trước khi sang bước chuyển đổi. Bạn sẽ nhận được câu trả lời cho những câu hỏi như:

• Bạn “đánh mất” người dùng ở vị trí nào sau mục giới thiệu app?

• Người dùng đã làm gì trước khi không khởi chạy ứng dụng nữa?

Dữ liệu từ các kênh này sẽ giúp bạn lập ra biểu đồ các hành động được thực hiện bởi từng người dùng. Nhờ đó, bạn có thể tìm ra hành vi nào giúp nâng cao tỷ lệ giữ chân người dùng, đồng thời xác định được phương pháp ngăn chặn tình trạng gián đoạn và thu hút người dùng.

XÁC ĐỊNH NGUYÊN NHÂN GIÁN ĐOẠN

Sau khi tìm thấy điểm rơi, bạn có thể bắt đầu xác định lý do tại sao người dùng lại gỡ cài đặt app. Hay nói đúng hơn là đưa ra các giả thuyết có thể được xác minh thông qua A/B test hoặc các phương pháp khác.

Clevertap đã tiến hành khảo sát 2.000 người dùng ứng dụng và nhận thấy rằng 3 lý do hàng đầu khiến họ gỡ cài đặt app bao gồm:

• Không còn sử dụng ứng dụng nữa

• Thiết bị không còn đủ lưu lượng

• Quảng cáo quá nhiều

Mục đích của việc xác định lý do tại sao người dùng lại gỡ cài đặt ứng dụng là để bạn có thể bắt đầu thực hiện các chiến dịch giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

THÁCH THỨC VÀ GIẢI PHÁP

Hiện nay, các mô hình dự đoán đều sử dụng các thống kê để dự đoán kết quả. Tuy nhiên, rất nhiều mô hình trong số đó bị phụ thuộc vào việc định lượng rủi ro bằng cách sử dụng dữ liệu tĩnh về khách hàng tại thời điểm hiện tại, hoặc thậm chí là trong quá khứ. Nhiều phương pháp thống kê và khai thác dữ liệu truyền thống bắt nguồn từ dữ liệu cũ, chỉ có khả năng hiển thị hành vi của người dùng trong quá khứ.

Khả năng dự đoán của các hành động trong tương lai chỉ mới xuất hiện gần đây khi Big data và các công cụ AI đã được cải thiện. Vấn đề với Churn là nó dựa trên hành vi của con người. Và chúng ta đều biết rằng, con người hành xử theo những cách ngẫu nhiên, không thể đoán trước một cách chính xác. Có thể ngày hôm nay, họ dành hàng giờ trên ứng dụng của bạn, nhưng sang ngày tiếp theo, họ lại gỡ cài đặt ứng dụng đó.

Mặc dù các phương pháp tiếp cận truyền thống này vẫn mang lại giá trị và có thể xác định thành công một tỷ lệ phần trăm khách hàng có khả năng gỡ cài đặt ứng dụng, nhưng chúng không phải lúc nào cũng chính xác. Điều này có nghĩa rằng, chi phí Marketing của bạn đang bị lãng phí khi chạy theo các phân khúc không phù hợp.

Giờ đây, với những tiến bộ trong Big data và các công cụ AI, các Marketer hoàn toàn có thể dự đoán được những gì người dùng sẽ thực hiện tiếp theo.

Phân tích Churn là một phần vô cùng quan trọng của việc giữ chân khách hàng. Nhưng để xây dựng thành công tỷ lệ giữ chân và phát triển doanh nghiệp của mình, bạn không thể chỉ dừng lại ở đó. Với các phân tích phù hợp, các Marketer có thể hiểu được những nguyên nhân của sự gián đoạn và thậm chí có thể dự đoán được người dùng nào có nguy cơ sẽ gỡ cài đặt app. Những dữ liệu này chính là nền tảng cho các chiến dịch tương tác thành công, giúp nâng cao sự tin tưởng của khách hàng và giúp họ lựa chọn thương hiệu của bạn một cách lâu dài.