Dự đoán LTV: Tối ưu hóa Chiến dịch Marketing và Tăng Doanh thu Ứng dụng

Giới thiệu
Trong kỷ nguyên hậu IDFA, các ứng dụng dựa trên đăng ký phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc kiếm tiền từ cơ sở người dùng. Dự đoán LTV đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà tiếp thị đưa ra dự đoán dài hạn, tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị và tăng doanh thu.

Các Phương pháp Dự đoán LTV
Có ba phương pháp tiếp cận cơ bản để dự đoán LTV:

• Dự đoán theo hướng hành vi và cấp độ người dùng: Phân tích hành vi người dùng để xác định các hành động liên quan đến giá trị cao hơn.
• Mô hình ARPDAU: Tính toán số ngày hoạt động và nhân với doanh thu trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày.
• Điều khiển theo tỷ lệ: Tính toán hệ số từ dữ liệu lịch sử và áp dụng hệ số này vào LTV thực tế để dự đoán LTV trong tương lai.

Tận dụng Dự đoán LTV để Theo dõi Lượt Đăng ký
Ví dụ về một ứng dụng học ngôn ngữ tính toán LTV của họ:

• Xác định thời gian tính LTV (ví dụ: 90 ngày).
• Thu thập dữ liệu duy trì và ngoại suy cho các tháng không có dữ liệu.
• Tính số tháng hoạt động từ dữ liệu tỷ lệ giữ chân.
• Tính toán mức phân chia giữa đăng ký hàng tháng và hàng năm.
• Tính toán LTV bằng cách nhân số tháng hoạt động với giá đăng ký tương ứng.

Vai trò của Hành vi Sau Cài đặt trong Dự đoán LTV
Phân tích hành vi sau cài đặt có thể cung cấp thông tin có giá trị để cải thiện độ chính xác của dự đoán LTV. Các sự kiện sau cài đặt như sử dụng nội dung, học nội dung, hủy bản dùng thử miễn phí và đăng ký trả phí có thể được sử dụng để:

• Xác định người dùng có giá trị cao: Phân tích hành vi của người dùng có tỷ lệ đăng ký cao để xác định các hành động dẫn đến chuyển đổi.
• Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị: Sử dụng dữ liệu hành vi để nhắm mục tiêu người dùng có nhiều khả năng chuyển đổi thành người đăng ký trả phí.
• Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi: Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng bằng cách xác định các điểm khó khăn và cung cấp hỗ trợ phù hợp.

Trường hợp Nghiên cứu: Cải thiện ROAS 300%
Một thương hiệu ứng dụng học ngôn ngữ đã sử dụng dữ liệu hành vi sau cài đặt để cải thiện LTV của họ:

• Họ phát hiện ra rằng người dùng hoàn thành 5 bài học trở lên trong tuần đầu tiên có khả năng đăng ký cao hơn 30%.
• Họ đã tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị để nhắm mục tiêu những người dùng này và cung cấp hỗ trợ thêm trong suốt quá trình sử dụng ứng dụng.
• Kết quả là, họ đã tăng tỷ lệ đăng ký 20% và cải thiện lợi tức chi tiêu quảng cáo (ROAS) của ứng dụng lên 300%.

Kết luận
Dự đoán LTV là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà tiếp thị ứng dụng tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và tăng doanh thu. Bằng cách phân tích hành vi sau cài đặt, các nhà tiếp thị có thể xác định những người dùng có giá trị cao, tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và cải thiện trải nghiệm người dùng.