[Recap] [19/01/2024] Webinar Martech Talk 11: Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng dễ dàng hơn cùng Airbridge

Vào ngày 19/11, Omega Martech đã phối hợp cùng Airbridge tổ chức Webinar Martech Talk 11 với chủ đề: “Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng dễ dàng hơn cùng Airbridge”. Sự kiện với sự tham gia của hơn 60 người tham dự đến từ các các công ty phát triển Game & App tại Việt Nam.

Omega Martech xin chân thành cảm ơn quý vị diễn giả cùng toàn thể khách tham dự chương trình đã tạo nên thành công của cho sự kiện!

Hãy cùng điểm lại những nội dung chính của sự kiện Webinar Martech Talk 11.

Tại sao doanh nghiệp cần đến pLTV?

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.

Công thức tính pLTV để tối ưu hoá Return on Ads (ROAS)

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).

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

Cách thức tính ROAS trên MMP để tối đa hoá lợi nhuận cho doanh nghiệp

Giả sử rằng cả hai người dùng A và B đều đã tạo ra doanh thu trong 3 tháng gần đây. Để minh họa điều này, hãy xem xét ví dụ của Noel Son với hai users A và B, với chi phí quảng cáo là 5$ cho quảng cáo trong 3 tháng tiếp theo.

Trong thời gian đó, Airbridge dự đoán rằng user A sẽ chỉ thực hiện một giao dịch mua hàng trị giá 10$, trong khi người dùng B sẽ có tới 4 giao dịch với tổng giá trị 25$. Do đó, ROAS của A và B lần lượt là 2 và 5. Mặc dù cả hai đều có chi phí quảng cáo là 5$, nhưng doanh thu dự kiến từ user B cao hơn so với user A.

Nhờ vào khả năng dự đoán giá trị tương lai của từng user mới, các công ty Game & App có thể hiệu quả hóa việc kiểm soát và tối đa hóa doanh thu từ mỗi chi phí quảng cáo.

Vậy thì, khi xem xét mục tiêu kinh doanh là "Tối đa hóa lợi nhuận", bạn nghĩ lựa chọn nào phù hợp với từng doanh nghiệp?
Trong buổi webinar, để hiểu rõ hơn về góc nhìn mới về ROAS dựa trên pLTV, Mr. Noel Son đã sử dụng một ví dụ thực tế. Giả sử, user A được tiếp cận thông qua quảng cáo trên Facebook, trong khi user B được tiếp cận thông qua quảng cáo trên Google. Hành động mua sắm của cả hai tạo ra doanh thu, được xem xét qua góc độ Mobile Marketing ARPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng).

Câu hỏi đặt ra là liệu chiến lược quảng cáo của các doanh nghiệp có thực sự đạt được lợi nhuận tối đa hay không?

Noel nhận định rằng, Chỉ số ROAS (Return On Ad Spend) sẽ giải đáp hầu hết những thắc mắc phổ biến trên của marketers. Theo đó, chỉ số này được xem là một trong những KPI quan trọng cho chiến dịch thu hút người dùng trên các ứng dụng về Game & App.
Để giải thích điều đó, Noel Son đưa ra mô hình ROAS để đo lường doanh thu kiếm được bao nhiêu so với số tiền ngân sách đã chi tiêu, nhằm tái phân bổ ngân sách quảng cáo một cách hiệu quả nhất.

Từ đó, Công thức tính ROAS (MMP Adnetwork) = Attributed Revenue : Total cost

Trong đó: 

1. Attributed Revenue: Doanh thu được phân bổ là doanh thu được tạo ra bởi một chiến dịch quảng cáo

2. Total cost: Tổng chi phí quảng cáo

Trong nền tảng MMP của Airbridge, Noel Son còn giới thiệu thêm khái niệm khung thời gian phân bổ (Attribution Window) là khoảng cách giữa một lượt tương tác quảng cáo và một lượt cài đặt về mặt thời gian. Chỉ có lượt tương tác quảng cáo xảy ra trong khung thời gian phân bổ, mới đủ điều kiện phân bổ. Bạn có thể thay đổi khung thời gian phân bổ cho phù hợp với từng loại tương tác và từng phương pháp phân bổ.

Cơ chế hoạt động

Airbridge định nghĩa khung thời gian phân bổ là một khoảng thời gian cụ thể (trong vòng 7 ngày), và nếu một lượt tương tác (lượt click hoặc lượt hiển thị) được ghi nhận trong khoảng thời gian đó, thì sẽ được phân bổ cho lượt mua hàng.

Noel Son đã chỉ ra thêm, chúng ta nên đo lường ROAS trong 1 khoảng thời gian nhất định (cụ thể là 7 ngày) vì nếu đợi thêm các hoạt động khác khi user phát sinh thêm doanh thu thì sẽ luôn bị thiếu vì chúng ta sẽ không biết được doanh thu còn phát sinh như thế nào.

ROAS như thế nào được coi là tốt?
Noel Son nhận định rằng, ROAS tốt hay xấu phụ thuộc vào “Mục tiêu & KPI mà doanh nghiệp hay chính bạn vạch ra sau khi đã có sự nghiên cứu bài bản, hiểu bản chất của từng kênh marketing, hiểu thị trường, hiểu xu hướng để đưa ra 1 benchmark, 1 thang điểm dự đoán các chỉ số Marketing bao gồm cả ROAS.

• Không phải ROAS < 1 lúc nào cũng tệ, không phải lúc nào bạn cũng sẽ ra Action là off ads hoặc ngừng chạy channel đó

• Không phải ROAS > 1, lớn hơn 2, thậm chí lớn hơn 4 là lúc nào cũng tốt

Tất cả phụ thuộc vào mục tiêu của doanh nghiệp sử dụng chi phí đó cho media để gặt hái được gì, không nhất thiết lúc nào cũng là Revenue, mà có thể là App Install, Engagement, View,..

Mối liên hệ giữa pLTV và ROAS

Có hàng nghìn chỉ số Marketing giúp bạn hiểu và tối ưu chiến dịch marketing. Vậy tại sao Marketer hay chủ doanh nghiệp cần pLTV để tối ưu hoá ROAS?

CLV (Customer Lifetime Value) là chỉ số cần thiết để nhắm mục tiêu đúng người dùng, hiểu hành vi của họ để mang lại thành công lâu dài cho app. CLV và ROAS có mối quan hệ mật thiết với nhau, vì vậy nên đo lường cùng lúc hai chỉ số này. Ví dụ: Khi ROAS của chiến dịch đang tăng, LTV của người chơi vẫn có thể tăng. Nếu bạn tận dụng được dữ liệu ROAS và CLV, cách tiếp cận với người dùng có thể được cải thiện đáng kể.

Thêm vào đó, Noel Son cho rằng, thay vì thay đổi các tính toán liên quan đến khoảng thời gian phân bổ (Attribution Window) và ROAS từ MMP và Ad network, chúng ta chỉ cần dự đoán chính xác doanh thu người dùng sẽ tạo ra trong tương lai. Điều này giúp chúng ta tìm kiếm và xác định cơ hội scale ngân sách, scale tệp khách hàng tiềm năng, tối ưu ngân sách và tránh lãng phí tài nguyên. 

Khép lại webinar là phần Q&A giao lưu cùng các khách mời tham dự

Sự kiện ngoài những phiên thảo luận mang tính chuyên môn, cũng có những câu hỏi tương tác giữa các diễn giả và khách tham dự vô cùng thú vị. 

Tạm kết

Nếu dự đoán chính xác giá trị vòng đời khách hàng (CLV), xây dựng và triển khai đúng các chiến lược thu hút và giữ chân người dùng, các marketers không chỉ mở rộng tệp người dùng mà còn tăng mạnh doanh thu.

Mr. Noel Son cũng chia sẻ thêm về tiềm năng và cơ hội lớn của ngành Game & App, trong việc dự đoán chính xác giá trị vòng đời khách hàng (CLV) trong việc chuyển đổi số.

Do đó, các doanh nghiệp cần nhanh chóng dự đoán chính xác giá trị vòng đời khách hàng (CLV), thu hút xây dựng nền tảng vững chắc và lượng khách hàng tiềm năng từ bây giờ. Bên cạnh đó, việc chú trọng cải thiện trải nghiệm người dùng, tận dụng dữ liệu để giữ chân khách hàng cũng là bước chuẩn bị quan trọng cho sự phát triển bền vững trong tương lai.