Tầm quan trọng của Churn Rate khi phát triển mobile app

Trên thực tế, Churn Rate là một khó khăn mà bất cứ doanh nghiệp nào cũng phải đối mặt. Theo một số thống kê từ Clever Tap mobile app trung bình đã mất 89% lượng người dùng hoạt động hàng ngày (Daily Active Users - DAU) trong vòng 7 ngày đầu tiên sau khi cài đặt. Trong vòng 30 ngày, con số này tăng lên mức gần 95%. Để phát triển ứng dụng lâu dài, các thương hiệu không nên để chỉ số này tăng cao.

Không khó để xem xét các chỉ số phát triển của ứng dụng và biết những gì bạn muốn. Bạn đang muốn app đạt 1 triệu lượt tải? Nhưng để làm gì khi những kết quả trên không thúc đẩy hoạt động kinh doanh của bạn trong thời gian dài?

Những lượt tải có thể tăng số lượt chuyển đổi trên app, nhưng với Churn Rate cao như trên, thương hiệu không thể gọi đó là thành công. Giá mỗi lượt cài đặt (CPI) trung bình trên toàn cầu năm 2021 là $2,44 trên các thiết bị và nền tảng. Theo đó, bạn không được phép đánh mắt những người dùng thành công mà thương hiệu đã đầu tư thời gian, công sức và tiền bạc để có được.

Giảm thiểu Churn Rate cần phải là ưu tiên hàng đầu và thương hiệu không thể giảm chỉ số này nếu chưa thực hiện bước đo lường ngay từ đầu. Cùng tìm hiểu ngay trong bài viết sau đây!

Tỷ lệ Churn là gì?

Tỷ lệ Churn (Churn Rate) là tỷ lệ phần trăm người dùng ngừng sử dụng một ứng dụng trong một khoảng thời gian nhất định. Để một ứng dụng phát triển lâu dài, số lượng người dùng ở lại phải nhiều hơn số lượng người dùng rời đi. Ví dụ: Giả sử bạn bắt đầu từ tháng 1 với 600 người dùng và vào cuối tháng bạn có 400 người dùng. Tỷ lệ Churn sẽ được tính bằng phép tính: (600-400) / 600 = 33,33%.

Cách tính có vẻ đơn giản nhưng phân tích chỉ số này thực sự phức tạp hơn thế. Các yếu tố khác nhau có thể ảnh hưởng đến kết quả của công thức này, chẳng hạn như cách bạn xác định người dùng hoạt động so với không hoạt động hoặc khoảng thời gian bạn đang đo lường. Nhìn chung, phép tính này vẫn là điểm khởi đầu tốt để doanh nghiệp của bạn có thể xác định được cơ sở cho ứng dụng. 

Tại sao tỷ lệ Churn lại quan trọng?

Tỷ lệ Churn có thể ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của app. Nó tương tự như “sự rò rỉ”: khi số lượng người dùng gỡ cài đặt “nhỏ giọt” sau đó tăng dần, thương hiệu sẽ phải đấu tranh để tìm hiểu nguyên nhân và tìm ra giải pháp để tăng người dùng mới, chi phí này sẽ rất “đắt đỏ”.

• Có được một khách hàng mới đắt hơn 5-25 lần so với việc duy trì một khách hàng hiện có. 

• Chỉ giảm 5% thời gian gián đoạn có thể tăng lợi nhuận lên 75%

• Cải thiện tỷ lệ giữ chân có tác động lớn hơn 2-4 lần đối với tăng trưởng so với chuyển đổi

• Xác suất bán được hàng cho khách hàng hiện tại là 60-70%, nhưng chỉ 5-20% đối với khách hàng tiềm năng

Tỷ lệ churn cũng ảnh hưởng đến các chỉ số kinh doanh chính như giá trị vòng đời khách hàng (Lifetime Value) và tỷ lệ giữ chân khách hàng (Retention Rate). Việc kết hợp tất cả chỉ số này có thể giúp doanh nghiệp xây dựng dự báo chính xác hơn về tăng trưởng, doanh thu và mở rộng quy mô kinh doanh của mình. Chúng cho biết ứng dụng hiện đang hoạt động như thế nào và điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.

Những yếu tố dẫn đến tỷ lệ Churn?

Mỗi người dùng rời đi đều có một lý do khác nhau để gỡ cài đặt app của bạn: không đủ dung lượng thiết bị, thất vọng với lỗi, giao diện người dùng khó hiểu hoặc đơn giản họ chỉ mất hứng thú với ứng dụng của bạn trong một thời điểm nhất định. 

Theo một khảo sát 2.000 người dùng ứng dụng để tìm ra những lý do phổ biến nhất mà mọi người gỡ cài đặt ứng dụng, một số lý do có thể bao gồm:

Tìm hiểu lý do chính khiến người dùng của bạn gỡ cài đặt bằng cách yêu cầu phản hồi của người dùng và sử dụng các tính năng phân tích trên smartphone như kênh và phân luồng để hiểu cách người dùng điều hướng ứng dụng của bạn và vị trí của các điểm ma sát. Theo dõi quá trình gỡ cài đặt là một công cụ phân tích nên có khác, để giúp bạn hiểu lý do tại sao mọi người xóa app và thậm chí có thể dự đoán tình trạng ngừng hoạt động của người dùng.

Churn Rate Benchmarks

Hàng loạt nhà phát triển ứng dụng đều đang đặt câu hỏi: Tỷ lệ churn trung bình bao nhiêu là phù hợp? Mức ổn định là mức nào? Dưới đây là một số thông tin hữu ích dành cho bạn:

• Trên iOS và Android, tỷ lệ giữ chân trên toàn thế giới sau 30 ngày chỉ là 3,7%. 

• 25% ứng dụng được gỡ cài đặt chỉ sau một lần khởi chạy. 

• Người dùng Hoa Kỳ trung bình dành 90% việc sử dụng smartphone cho 05 ứng dụng hàng đầu của họ. 

• Trong khi tổng số phiên ứng dụng tăng đột biến trong đại dịch COVID-19, tăng 30% từ tháng 9/2019 đến tháng 9/2020, tỷ lệ giữ chân trung bình đã giảm 12% so với cùng kỳ. Với quá nhiều sự cạnh tranh, người dùng đang gỡ bớt những ứng dụng không thu hút sự chú ý của họ.

Nhìn chung, tỷ lệ Churn trung bình cho người dùng ứng dụng là khoảng 95,5% trong vòng 90 ngày. 

Tỷ lệ Churn dựa trên từng lĩnh vực cụ thể có thể được phân loại như hình dưới:

Cách tính Churn Rate

Thương hiệu có thể tính toán churn theo một số cách khác nhau, tùy thuộc vào những chỉ số muốn biết. Hãy xem xét một số phép tính hàng tháng và hàng năm.

Ví dụ về Tỷ lệ Churn hàng tháng:

• Người dùng vào đầu tháng: 2.000

• Người dùng mới được thêm vào tháng đó: 400

• Số người dùng rời đi vào cuối tháng: 366

• Churn Rate: 366 / 2.400 = 15,2%

Ví dụ về Tỷ lệ Churn hàng năm:

• Người dùng vào đầu năm: 50,501

• Người dùng mới được thêm vào trong năm: 16.765

• Số người dùng rời đi vào cuối năm: 27.890

• Tỷ lệ churn hàng năm: 27.890 / 67.266 = 41,5%

Tính Churn Rate theo xác suất

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng sự phát triển nhanh chóng có thể làm cho những phương trình đơn giản này kém chính xác hơn.Đây là điều đặc biệt quan trọng mà các ứng dụng mới cần ghi nhớ.

Trong trường hợp này, hãy xem xét sử dụng một công thức khác như tính toán xác suất. Dưới đây là một ví dụ về thời điểm hợp lý khi sử dụng phép tính xác suất: Nếu app của bạn đang thu hút thêm người dùng mới với tốc độ nhanh chóng, thì cả thời gian và số lượng user mới đều sẽ tăng lên. Nếu số người dùng mới tăng nhiều hơn tỷ lệ Churn, tỷ lệ sẽ giảm. 

Vậy vấn đề là gì? Với cách tính này, số lượng người dùng mới có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến kết quả, khiến bạn cho rằng tỷ lệ Churn thấp. Có vẻ như mobile app đang được cải thiện, nhưng trên thực tế con số này chưa thể hiện đúng kết quả.

Trong trường hợp này, nên xem xét sử dụng một công thức như tính toán xác suất. Stephen Noble của Shopify đã đưa ra giải pháp này để tính toán tỷ lệ Churn như một xác suất. Theo đó, mỗi ngày user vẫn tiếp tục sử dụng app là một lần không tính tỷ lệ churn. Vì vậy trong vòng 10 ngày, có mười cơ hội để user có thể ngưng sử dụng app vĩnh viễn. Một ngày của user được định nghĩa là một ngày mà user đó vẫn hoạt động.

Để tính toán thời gian ngừng hoạt động hàng tháng có thể xảy ra, nên bắt đầu với số lượng user rời đi trong tháng đó. Sau đó, chia cho tổng số ngày sử dụng của user trong tháng đó để có số lượt truy cập mỗi ngày của người dùng. Sau đó, nhân với số ngày trong tháng để có được tỷ lệ Churn hàng tháng có thể xảy ra.

Đây là một ví dụ:

• Người dùng vào đầu tháng: 1.000

• Số người dùng cuối tháng: 1.322

• Mức tăng ròng người dùng mới: 322

• Số ngày trong tháng: 30

• Số ngày người dùng trong tháng: (1,000 x 30) + (0,5 x 322 x 30) = 34,830

• Tổng số lượt chạy trong tháng: 366

• Số lượt chạy mỗi ngày: 366/34.830 = 0,01%

• Tỷ lệ Churn hàng tháng: 30 x 0,01% = 0,3%

Cách tiếp cận này chỉ ra rằng sự tăng trưởng nhanh chóng có thể làm sai lệch insight từ các công thức phân tích dữ liệu theo tháng và năm.

Sử dụng phân tích tổ hợp Cohort để giảm thiểu tỷ lệ Churn

Sau khi đã thiết lập tỷ lệ cơ bản, nên sử dụng phân tích tổ hợp Cohort để tìm ra trọng tâm cần đầu tư nhiều nỗ lực phát triển hơn. Thay vì xem xét tổng thể tất cả người dùng, phân tích Cohort sẽ chia họ thành các nhóm có liên quan. Bằng cách so sánh và phân tích những nhóm có chung đặc điểm, bạn có thể khám phá lý do cụ thể khiến người dùng rời đi và hành động nào thúc đẩy tỷ lệ giữ chân người dùng. Một số câu hỏi có thể đặt ra như sau:

• Kênh chuyển đổi (Những user mang đến nhiều lợi nhuận nhất thường đến từ kênh nào? Lượt tìm kiếm, mạng xã hội, quảng cáo có trả phí, referral,...)

• Hành động (Những user này thường có xu hướng hành động như thế nào? Tạo tài khoản, tạo danh sách phát, thêm 5 người bạn,...)

• Thời gian (Họ thường mất bao lâu để thực hiện hành động mà nhà phát hành mong muốn (tìm kiếm, mua hàng,...)? Một giờ, một ngày, một tuần)

Dữ liệu theo nhóm giúp bạn khám phá các xu hướng về hành vi user, từ đó có thể xác định điều gì thu hút người dùng mới và giữ họ quay lại.

Bạn có thể nghiên cứu điều này một cách trực quan bằng cách sử dụng biểu đồ Cohort như sau:

• Trục y hiển thị một loạt các nhóm đại diện cho người dùng mới đã tải xuống app lần đầu tiên vào một ngày cụ thể.

• Trục x cho biết số lượng người dùng đã khởi chạy ứng dụng vào ngày đầu tiên, ngày thứ hai, ngày thứ ba, …

Với biểu đồ này, bạn có thể thấy nhận biết chính xác thời điểm xảy ra sự sụt giảm retention rate đáng kể nhất.

Vậy, phân tích Cohort giúp xác định nguyên nhân user rời khỏi ứng dụng như thế nào? Nó cho thấy những khoảnh khắc quan trọng nhất trong hành trình người dùng. 

Giả sử bạn có một ứng dụng giao đồ ăn. Trong vài tháng qua, nhiều người dùng mới đã tham gia,những user này thường gửi đơn đặt hàng trong vòng ba ngày đầu tiên kể từ khi cài đặt app. Nhưng trong tuần thứ hai, họ dành ít thời gian sử dụng app và cũng đặt ít đơn hơn. Vào cuối tháng đầu tiên, họ đã ngừng mở ứng dụng hoàn toàn.

Bằng cách chia nhỏ database người dùng thành các nhóm, bạn thấy rằng hầu hết những người dùng trung thành - những người đặt hàng thường xuyên - sẽ khởi chạy ứng dụng trong khoảng thời gian từ 10 - 11h sáng. Những người dùng không mở ứng dụng cho đến sau buổi trưa đều sẽ đóng ứng dụng trong vòng 90 giây và dropgiỏ hàng. 98% trong số những người dùng này sẽ có xu hướng không hoạt động hoặc rời đi trong tháng đầu tiên.

Vậy bạn có thể làm gì để tăng mức độ tương tác? Gửi thông báo đẩy được cá nhân hóa cho những người dùng này trong khoảng thời gian từ 10 - 11h sáng nhắc họ đặt bữa trưa, cùng với mã khuyến mãi.

Bạn chỉ có thể phát hiện ra những dữ liệu này bằng cách chia database người dùng của mình thành các nhóm nhỏ hơn để phân tích.

Một số chiến thuật khác để giảm Churn Rate

1. Tối ưu hóa quá trình onboard

Nếu quy trình onboarding của bạn không hiển thị ngay lập tức giá trị cốt lõi của ứng dụng, người dùng sẽ có xu hướng rời đi. Nên phát triển hoạt động onboarding của người dùng dựa trên những lợi ích: bỏ qua những sự phức tạp, hạn chế tối đa các bước đăng ký và giúp người dùng trải nghiệm app càng nhanh càng tốt.

2. Tận dụng push notifications

Gửi các thông báo đẩy được hiển thị trên màn hình chính của người dùng để khuyến khích các lần truy cập lặp lại, tương tác và mua hàng. Với cách tiếp cận được cá nhân hóa, các thông báo này có thể giữ chân người dùng có nguy cơ rời đi.

3. Cá nhân hóa

Với các tương tác được cá nhân hóa, người dùng cảm thấy như bạn đang thực sự nói chuyện với họ. Bạn không thể sử dụng cùng một cách tiếp cận với tất cả khách hàng - những người vốn đang nằm ở nhiều bước khác nhau trong user journey của chính họ - trong nhiều engagement campaign khác nhau. Hãy tận dụng dữ liệu hành vi như lịch sử tìm kiếm và mua, loại thiết bị và tùy chọn người dùng để tùy chỉnh các tương tác.

4. Xem xét sử dụng deep linking

Mobile app hoạt động trên URI thay vì URL. Điều đó có nghĩa là các deeplink (hoặc direct links - liên kết trực tiếp) có thể chuyển tiếp người dùng sang một màn hình cụ thể bên trong ứng dụng. Các liên kết này có thể khởi chạy một ứng dụng từ chính xác nơi người dùng rời đi hoặc đưa chúng đến một trang sản phẩm cụ thể. Đó là một cách đơn giản để nâng cao trải nghiệm người dùng.

5. Tận dụng tin nhắn in-app

Nên tận dụng In-App Messaging để chào đón người dùng mới khi họ khởi chạy ứng dụng của bạn lần đầu tiên.Ngoài ra, bạn có thể giúp họ khám phá các tính năng mới, hoặc hiển thị một quảng cáo được cá nhân hóa khi họ xem một sản phẩm cụ thể.

Lời kết

Vậy có chiến lược nào thực sự phù hợp để mobile app giảm thiểu tỷ lệ Churn? Chìa khóa chính là phương pháp tận dụng dữ liệu. Bằng cách sử dụng dữ liệu để hiểu tại sao người dùng rời đi, bạn có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, từ đó,  biến ứng dụng trở thành app yêu thích của họ.

Xin Chân Thành Cảm Ơn,

AppROI Marketing Team,