Tối ưu hóa Chiến dịch Marketing bằng Cách Dự đoán LTV và Phân tích Hành vi Người dùng

Giới thiệu

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt của thị trường ứng dụng, việc có được người dùng mới và giữ chân họ là điều tối quan trọng. Dự đoán LTV và phân tích hành vi sau khi cài đặt ứng dụng đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được mục tiêu này.

Dự đoán Giá trị Vòng đời Khách hàng (LTV)

LTV là doanh thu dự kiến mà một khách hàng sẽ tạo ra trong suốt thời gian sử dụng sản phẩm. Việc dự đoán LTV giúp marketer tối ưu hóa chi tiêu marketing, đưa ra dự đoán dài hạn và đánh giá hiệu suất chiến dịch. Có ba cách tiếp cận cơ bản để dự đoán LTV:

1. Dự đoán Hành vi Người dùng

Phân tích hành vi hoặc thuộc tính của người dùng ứng dụng để xác định các hành động hoặc kết hợp dự đoán giá trị của người dùng mới.

2. Mô hình ARPDAU

Tính số ngày hoạt động từ một đường cong duy trì được mô hình hóa, sau đó nhân với doanh thu trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày (ARPDAU).

3. Điều khiển Theo Tỷ lệ

Tính toán hệ số từ dữ liệu lịch sử, sau đó áp dụng hệ số này nhân với LTV thực để có được dự đoán LTV cho mỗi nhóm thuần tập.

Tận dụng Dự đoán LTV để Theo dõi Lượt Đăng ký

Một ví dụ thực tế minh họa cách tính LTV cho một ứng dụng học ngôn ngữ có tính phí người dùng hàng tháng và hàng năm. Mô hình LTV bao gồm hai thành phần:

1. LTV Sau Khi Đăng ký

Doanh thu dự kiến từ người dùng sau khi họ đăng ký.

2. Hành vi Dẫn Đến Đăng ký

Phân tích hành vi người dùng dẫn đến việc đăng ký trước cam kết thực sự của người dùng.

Phân tích Hành vi Sau Cài đặt Ứng dụng

Để hiểu rõ hơn về hành vi người dùng trước khi đăng ký, cần phân tích hành vi sau khi cài đặt ứng dụng. Dữ liệu hành vi người dùng thô và các sự kiện sau cài đặt được chọn, chẳng hạn như nội dung đã sử dụng, nội dung đã học và đăng ký trả phí, được sử dụng để thực hiện phân tích hồi quy.

Ví dụ về Ứng dụng Học Ngôn ngữ

Một ứng dụng học ngoại ngữ đã cải thiện 300% lợi tức chi tiêu quảng cáo (ROAS) bằng cách phân tích hành vi sau cài đặt và dự đoán LTV. Phân tích cho thấy rằng những người dùng tương tác nhiều với nội dung và hoàn thành các bài học có khả năng đăng ký cao hơn. Nhắm mục tiêu vào những người dùng này bằng các chiến dịch tiếp thị lại đã giúp tăng tỷ lệ đăng ký đáng kể.

Kết luận

Dự đoán LTV và phân tích hành vi sau cài đặt ứng dụng là công cụ mạnh mẽ giúp các marketer tối ưu hóa chiến dịch marketing và cải thiện hiệu suất chuyển đổi người dùng. Bằng cách hiểu hành vi người dùng và dự đoán giá trị của họ, các marketer có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc phân bổ ngân sách, nhắm mục tiêu và thiết kế sản phẩm.