Marketer Omega Martech
Omega Martech

Omega Martech., JSC

  1. Trang chủ
  2. Cộng đồng
  3. Hội thảo & Sự kiện

Mời tham dự Webinar Martech Talk 11: Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (pLTV) dễ dàng hơn cùng với AirBridge

  • 16/01/2024
  • 846
  • 0
Mời tham dự Webinar Martech Talk 11: Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (pLTV) dễ dàng hơn cùng với AirBridge

MartechTalk 11 tiếp tục được tổ chức bởi Omega Martech với chủ đề “Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (pLTV) dễ dàng hơn cùng với AirBridge”. Đây là một cơ hội để các doanh nghiệp hiểu hơn về vòng đời khách hàng và có thể dự đoán chúng dễ dàng hơn.

Việc dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (pLTV – Predictive Lifetime Value) trở nên ngày càng quan trọng đối với doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường cạnh tranh và biến động cao. Thị trường ngày nay đang phải đối mặt với các thách thức như:

  • Lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu thấp đi.
  • Khách hàng có nhiều lựa chọn về sản phẩm.
  • Việc số hóa của nền kinh tế dẫn đến việc khách hàng dễ dàng tìm được lựa chọn của mình trên nhiều nền tảng khác nhau. 
  • Chưa có công cụ nào giúp các doanh nghiệp có thể đo lường chính xác chỉ số CLV...

Những thách thức này ảnh hưởng trực tiếp đến việc doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc dự tính chính xác được doanh thu để xác định bài toán đầu tư hiệu quả cũng như xây dựng các chiến lược marketing, điều phối ngân sách quảng cáo phù hợp. Trong bối cảnh kinh tế suy thoái kéo dài như hiện tại, việc dự đoán giá trị CLV không chỉ là đầu tư cho việc thu hút và giữ chân khách hàng mà còn là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất doanh nghiệp và đảm bảo lợi nhuận trong ngắn và trung hạn.

Trong bối cảnh kinh tế suy thoái kéo dài như hiện tại, việc dự đoán giá trị CLV là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất doanh nghiệp và đảm bảo lợi nhuận trong ngắn và trung hạn.
Nguồn: Getty Images

Bên cạnh đó:

  • Theo nghiên cứu của Bain & Company, chi phí phát triển người dùng mới luôn cao hơn từ 3-5 lần so với chi phí giữ chân khách hàng hiện tại. Chưa kể, chi phí phát triển người dùng mới (CAC) đang ngày càng tăng. 
  • Nghiên cứu của Trường Kinh doanh Harvard (Harvard School of Business) cũng đã chỉ ra rằng, tỷ lệ giữ chân khách hàng tăng 5% sẽ mang lại lợi nhuận 25-95%, là kết quả của việc hiểu rõ và tối ưu hóa giá trị từ từng khách hàng.
  • Theo khảo sát của Bain & Company năm 2017 với khoảng 500 công ty, các công ty dẫn đầu thị trường có nhiều đặc điểm khiến họ trở nên khác biệt so với 25% công ty khác (cao gấp 1,5 đến 2,9 lần). Các công ty dẫn đầu thị trường đã tăng doanh thu cao hơn bằng cách xây dựng và sử dụng tính năng pLTV để tạo ra giá trị cho khách hàng và phân bổ các chiến lượng quảng cáo hợp lý (theo Beaudin, L., Dennehy, B., & Grudnowski, J. – 2017, April 29).

Vậy giá trị vòng đời của khách hàng là gì? Tầm quan trọng và làm thế nào để tăng trưởng giá trị này?

Customer Lifetime Value (CLV) là giá trị tổng thể mà khách hàng mang lại cho doanh nghiệp trong thời gian họ mua hàng hay sử dụng dịch vụ. Giá trị khách hàng có thể được xem xét vào các yếu tố sau:

  • Giá trị doanh thu phát sinh từ khách hàng hiện hữu.
  • Khả năng đóng góp lợi nhuận hàng năm của doanh nghiệp trên mỗi khách hàng.

Giá trị vòng đời khách hàng là một chỉ số rất quan trọng, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thực sự quan tâm và đầu tư cho nó. Thay vào đó, họ tập trung vào việc thu hút khách hàng mới. 

Những cải tiến bằng chiến lược dự đoán giá trị vòng đời khách hàng mang lại tăng trưởng lợi nhuận trong ngành Game và App

Các doanh nghiệp Game di động và App trên toàn thế giới ngày nay đang trải qua một cuộc cải tiến toàn diện về cách chinh phục người dùng mới. Một số thay đổi về hệ sinh thái hiện tại (ví dụ như ATT trên iOS) sẽ hạn chế về dữ liệu theo thời gian thực để chạy quảng cáo trên nhiều nền tảng khác nhau. Khác với trước đây, dữ liệu thúc đẩy hoạt động quảng cáo hiện nay bị hạn chế dẫn đến tích hợp chậm trễ, ảnh hưởng đến chi phí quảng cáo, dẫn đến sự gia tăng chi phí thu hút và phát triển người dùng. Với mục tiêu tối ưu hóa doanh thu và giảm thiểu chi phí quảng cáo, pLTV trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu này. 

Việc chủ động tìm hiểu chất lượng người dùng đang chinh phục trong Game, cách họ tương tác với Game và sau cùng là tổng giá trị của người dùng đó là mang lại ngày càng có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty Game. Nhờ khả năng dự đoán giá trị chưa nhìn thấy trong tương lai của người chơi mới, các công ty Game có thể kiểm soát tốt hơn khả năng tối đa hóa lợi nhuận từ khoản đầu tư.

Các doanh nghiệp Game di động và App trên toàn thế giới ngày nay đang trải qua một cuộc cải tiến toàn diện về cách chinh phục người dùng mới.
Nguồn: Pexels

Nếu biết giá trị tương lai của tất cả những user mới, cách doanh nghiệp có tìm cách chinh phục theo cách khác?

Nếu biết được trong số những người chơi mới, người dùng nào sẽ ở lại, người nào sẽ rời khỏi game sau lượt tương tác đầu tiên và người nào sẽ thực hiện lượt mua ban đầu, doanh nghiệp có thay đổi các nỗ lực chinh phục khách hàng mới không? Bạn có chỉ định lại những nguồn lực tài chính hạn chế cho những kênh phản ánh chính xác hơn giá trị dài hạn không? Bạn có mở rộng quy mô chiến dịch để chinh phục một nhóm rộng hơn so với chỉ những nhóm phản ánh mục tiêu ROAS?

Để trả lời tất cả những câu hỏi này, các doanh nghiệp phải cân nhắc giá trị của việc khai thác các giải pháp lập mô hình dự đoán giá trị vòng đời khách hàng mang tính dự đoán, rồi tích hợp các giải pháp này vào bộ phận ra quyết định cốt lõi của tổ chức.

Vậy, pLTV được tính toán như thế nào?

pLTV được tính toán dựa trên doanh thu trung bình mỗi người dùng tạo ra hàng ngày nhân với thời gian dự đoán thông qua việc áp dụng các mô hình máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI).

Để dễ hiểu hơn, pLTV có thể được coi là một “công cụ dự báo”. Nó không chỉ giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ giá trị từng người dùng mang lại theo thời gian, mà còn dự đoán tổng doanh thu từ người dùng đó cho doanh nghiệp. 

Do đó, pLTV không chỉ là một tính năng quan trọng mà còn là chìa khóa giúp nhà phát triển Game và nhà quảng cáo ra những quyết định thông minh trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt của ngành công nghiệp này.

Hiểu rõ những thách thức này, Airbridge đã không ngừng nghiên cứu, cập nhật và nâng cấp sản phẩm để đáp ứng nhu cầu tối ưu hóa doanh thu và chi phí quảng cáo cho doanh nghiệp.

Từ đó, tính năng dự đoán giá trị vòng đời khách Hàng (pLTV) với độ chính xác lên đến 90% – một trong những thành tựu đáng chú ý – sẽ được giới thiệu chính thức trong sự kiện Webinar Martech Talk 11 này.

Có 4 lý do chính tại sao doanh nghiệp nên sử dụng tính năng pLTV:

  • User Acquisition KPIs: pLTV giúp doanh nghiệp ước tính giá trị kỳ vọng từ các kênh quảng cáo, từ đó tối ưu hóa chiến dịch thu hút người dùng.
  • Chiến lược giữ chân người dùng: Hiểu biết về LTV có thể hỗ trợ việc tạo ra chiến lược để duy trì người dùng và tối ưu hóa thu nhập từ họ.
  • Phân bổ tài nguyên hợp lý: Dự đoán LTV giúp doanh nghiệp phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả, tập trung vào việc phát triển các tính năng tăng LTV hoặc tiếp thị đối với người dùng có LTV cao hơn.
  • Dự báo tài chính: Dự đoán LTV giúp dự báo doanh thu tương lai, quan trọng cho việc lập kế hoạch và ngân sách.

Martech Talk 11 – Sự kiện đồng hành cùng các doanh nghiệp Game và App

Omega Martech trân trọng giới thiệu sự kiện Webinar Martech Talk 11 với chủ đề “Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (pLTV) dễ dàng hơn cùng AirBridge”, để chia sẻ về cách thức khai thác và ứng dụng tính năng pLTV hiệu quả. Đồng hành cùng sự kiện có:

1. Diễn giả Mr. Noel Son – Senior Solutions Consultant, Airbridge: Anh là Thạc sĩ chuyên ngành Business Analytics với hơn 5 năm kinh nghiệm nghiên cứu mô hình Máy học (Machine Learning) tại A-Star. Anh từng đảm nhận vị trí giám đốc chiến lược (Strategy Manager) và vị trí trưởng nhóm kích hoạt và phân tích dữ liệu (Enablement & Data Analytic) tại Airbridge. Hiện Noel Son đang đảm nhiệm vị trí chuyên gia tư vấn giải pháp (Senior Solutions Consultant) tại AirBridge – nền tảng đo lường và phân bổ di động (MMP) – với vai trò nghiên cứu về các tính năng AI để đóng góp tích cực cho sự phát triển của công ty trong lĩnh vực quảng cáo di động.

2. Host Mr. Quang Huy – Partnership Manager, Omega Martech: Anh Quang Huy có 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Martech, hiện đảm nhiệm các vị trí Partnership Manager và Customer Success Manager. Quang Huy là người hiểu biết sâu sắc về các giải pháp Martech. Anh là một trong những thành viên chủ chốt của Omega Martech, người phụ trách đảm bảo khách hàng sử dụng thành công các giải pháp do Martech tư vấn và triển khai.

Thông tin chi tiết Webinar – Martech Talk 11

  • Nội dung:
    • Phần 1: Rethinking ROAS – Broadening Horizons with the LTV Framework
    • Phần 2: Q&A
  • Hình thức: Trực tuyến (Zoom Webinar)
  • Thời gian: 14:30-15:30 thứ Sáu, ngày 19/01/2024
  • Đăng ký tại đây

Mọi thông tin về chương trình xin vui lòng liên hệ:

Nguồn tham khảo trong bài viết: Bain & Company.