Big Data Analytics Tool là gì? Các chỉ số quan trọng ảnh hưởng tới chiến dịch Mobile App Install

Bài viết này sẽ trình bày khái niệm Big Data Analytics Tool; Cách sử dụng công cụ big data để thu thập và xử lý dữ liệu cần thiết

Big Data là gì?

Big data là một thuật ngữ chuyên ngành mô tả một khối dữ liệu lớn. Trong đó, các dữ liệu này sẽ bao gồm cả những data có cấu trúc và không có cấu trúc.

Những bộ dữ liệu này thường có dung lượng quá lớn, do đó các phần mềm xử lý thông tin dữ liệu theo cách thức truyền thống thường không thể quản lý được một cách tốt nhất. Vì thế công nghệ Big data ra đời nhằm mục đích phân tích những thông tin chi tiết nhằm đưa ra các quyết sách tốt hơn cho chiến lược kinh doanh của các doanh nghiệp.

Big Data Analytics Tool là gì?

Big Data Analytics Tool là một công cụ được sử dụng phổ biến trong các chiến dịch mobile marketing, giúp marketer thành công, tránh được những quyết định hành động dựa trên cảm tính.

Với khối lượng tài nguyên khổng lồ thì việc hiểu toàn bộ thông tin là điều không thể. Sử dụng thành thạo một vài chỉ số cơ bản được trích xuất từ big data như chi phí trung bình thu hút một lượt tải ứng dụng, mức độ gắn kết của người dùng ở những tuần đầu tiên sau khi cài ứng dụng, doanh thu tạo ra từ người dùng của các chiến dịch performance marketing,… sẽ là vũ khí sắc bén, đẩy nhanh quá trình đi tới thắng lợi trong trận chiến mở rộng thị phần mobile app.

Hãy cùng tìm hiểu các chỉ số quan trọng trong bài viết dưới đây nhé.

1. Chỉ số thu hút khách hàng mới sử dụng mobile app:

Khi nói về các chỉ số phát triển của một business, nhiều người thường quan tâm đến việc làm sao để tăng trưởng và thu hút càng nhiều khách hàng mới thì càng tốt. Trong mobile business cũng vậy, việc này có nghĩa là tổng số app new install càng cao càng tốt.

Việc thu hút khách hàng mới sử dụng mobile app (acquisition) được tiến hành thông qua các chiến dịch app instal campaign và hiệu quả kinh tế có thể được đánh giá bằng các chỉ số sau:

#1. CPI - cost per install

Hay còn được gọi là chi phí cho mỗi lượt tải mới. Chỉ số này cho biết chi phí cho một lượt tải Mobile app đang là bao nhiêu.

Công thức tính:  CPI = tổng chi phí acquisition / số lượt cài đặt

#2. CPA - cost per action

Là chi phí cho mỗi hành động của khách hàng như đăng ký thành viên, đăng nhập,... sau khi cài ứng dụng.

Công thức tính: 

CPA = tổng chi phí acquisition/ số action được thực hiện trong ứng dụng

(Action: Có thể là login, service registration, purchase, v.v.)

Đôi khi CPA phản ánh tốt hơn hiệu quả của acquisition campaign vì không ít người dùng chỉ cài đặt app chứ chưa bao giờ mở app hoặc đã từng mở app nhưng lại không có bất kỳ hành động nào.

2. Chỉ số giữ chân khách hàng và tạo ra giá trị từ họ

Acquisition chỉ là một vế của quá trình growth (Phát triển), một vế rất quan trọng khác vẫn chưa được quan tâm đúng mức, đó chính là retention - chỉ số giữ chân các khách hàng hiện tại và tạo ra giá trị thêm từ họ.

Chỉ số này thể hiện chất lượng người dùng và giá trị mà một khách hàng tạo ra cho doanh nghiệp. Bạn có thể đo lường chỉ này thông qua: 

#1. ARPU (average revenue per user)

Có nghĩa là doanh thu trung bình một người dùng tạo ra trong một khoảng thời gian nhất định.

Công thức tính:

ARPU = tổng doanh thu tạo ra / tổng số người dùng trong một khung thời gian

#2. ARPPU - average revenue per paying

Nếu muốn tách biệt người dùng có phát sinh doanh thu (paying user) và người dùng chưa có phát sinh doanh thu (non-paying user) thì chúng ta có thể sử dụng chỉ số ARPPU - average revenue per paying user. Chỉ số này giúp chúng ta có một cái nhìn khác chính xác hơn về giá trị mà paying user tạo ra để từ đó có thể ra những quyết định hành động phù hợp.

Công thức tính:

ARPPU = tổng doanh thu tạo ra/ tổng số paying user trong một khung thời gian

3. CR (Churn rate)

Churn Rate được hiểu là tỷ lệ hoặc phần trăm khách hàng hoặc người đăng ký của thương hiệu đã hủy hoặc không gia hạn đăng ký của họ trong một khoảng thời gian nhất định.

Một cách tương đối thì người dùng càng dành nhiều thời gian tương tác với app của bạn thì khả năng họ sẽ tạo ra doanh thu cho bạn càng cao, vì thế tỉ lệ retention rate càng cao, churn rate (CR) càng thấp càng tốt. Chỉ số retention rate lý tưởng là 100% trong khung thời gian nhất định. Retention rate và churn rate là 2 chỉ số có mối quan hệ nghịch biến với nhau.

Công thức tính: CR = 1 - retention rate

Chỉ số retention rate càng cao thì khả năng tạo ra được lợi nhuận càng lớn. Theo thông tin của công ty tư vấn Bain, nếu có thể tăng retention rate thêm 5% thì lợi nhuận có thể tăng thêm 75%. Chúng ta cũng biết qui luật 80-20, 80% doanh thu chỉ đến từ 20% khách hàng hiện tại, điều đó nhấn mạnh tầm quan trọng của quá trình giữ chân người dùng, cần được tiến hành song hành cùng thu thập người dùng mới.

Với 6 chỉ số đã được đề cập ở trên (CPI, CPA, Retention Rate, CR, ARPU, ARPPU), marketer có thể biết được hiệu quả marketing mà không cần biết thông tin cá nhân của khách hàng, các phép phân tích mobile sẽ dựa trên các mã không định danh như device id, advertising id, cookie, v.v. Khi người dùng tương tác trên nền tảng mobile, những điểm chạm sẽ được gắn kết thành một chuỗi dữ liệu xoay quoanh các mã không định danh này. Các thông tin này sẽ được lưu trữ một cách có tổ chức trong hệ thông Big Data để tiện cho quá trình trình phân nhóm cohort và truy vấn thông tin sau này.

Tại sao cần sử dụng Big Data Analytics cho chiến dịch Mobile Mobile Marketing:

Theo thống kê, mỗi người dùng trung bình tạo ra 1,7 MB dữ liệu mỗi giây và để khai thác một lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, Big Data sẽ một công cụ hữu ích ảnh hưởng lớn đến kinh doanh. 

Thực tế, việc sử dụng dữ liệu hiệu quả là cơ sở của sự cạnh tranh phổ biến giữa các công ty thiết kế ứng dụng di động. Ngày nay, các doanh nghiệp muốn rút ra những hiểu biết chất lượng từ thông tin bởi vì nó sẽ giúp họ đưa ra những quyết định thông minh hơn. Đây là những lợi thế thúc đẩy tiến trình ứng dụng các nền tảng và công cụ Big Data Analytics.

Để dễ hình dung, giả sử chúng ta cần lên chiến dịch để thu hút 10,000 lượt cài mới, tỉ lệ click to install rate là 1% thì số lượng ad-touch cần xử lý sẽ là 1 triệu click. Người dùng sau khi cài đặt ứng dụng sẽ tương tác với app sẽ để lại hàng triệu in-app event hàng ngày. Với số lượng thông tin lên tới hàng triệu dòng, thì chúng ta sẽ khó có thể sử dụng các công cụ quen thuộc trên máy tính cá nhân như Excel, Google Sheet để có thể lưu trữ cũng như xử lý. Với sự trợ giúp từ các nền tảng điện toán đám mây như AWS, Azure, Google Cloud, việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn đã trở nên vô cùng thuận tiện. Dữ liệu có thể được lữu trữ với chi phí hợp lý trên Cloud Storage và có thể được truy vấn bằng Serverless Query Service khi cần mà không phải đầu tư lớn cho IT infrastructure. Capital expense (CAPEX) cho hạ tầng được giảm tới mức tối thiểu.

Quy trình triển khai chiến dịch

Marketing dựa vào big data là một phương pháp sử dụng tối ưu dữ liệu để ra quyết định. Dữ liệu được sử dụng để phán đoán hành vi, nhu cầu người dùng để cá nhân hóa việc truyền tải thông điệp tiếp thị, tối ưu việc mua quảng cáo đa kênh, tối đa hóa return on investment (ROI). Quá trình triển khai chiến dịch marketing theo phương pháp dựa vào big data sẽ gồm một số bước trình bày bên dưới:

Đặt mục tiêu KPI => Lên ý tưởng và chuẩn bị các hoạt động marketing => Triển khai và kiểm thử ý tưởng marketing => Đo lường chỉ số hiệu năng => Phân tích kết quả và cải tiến ý tưởng.

Bằng việc lặp lại quy trình 5 bước theo vòng tròn, mô hình dựa vào big data thể hiện tính linh hoạt, chấp nhận thay đổi đề phù hợp tình hình thực tế. Ý tưởng marketing mới được khuyến khích thử nghiệm liên tục với nhiều phiên bản khác nhau (hình ảnh, video, nội dung văn bản, audience segment, đối tác truyền thông), đi kèm với KPI cụ thể đo lường được. Khi chưa xác định được ý tưởng nào thực sự hiệu quả, quá trình trên cần được lặp đi lặp lại nhiều lần, mỗi lần lặp sẽ loại bỏ những yếu tố không phù hợp. Bằng cách đó, marketer sẽ dần tiến được tới mục tiêu (KPI) đặt ra từ trước.

Đặc điểm của Moblie app marketing:

Vòng đời của mỗi ứng dụng khác nhau sẽ phù hợp với các chiến lược marketing khác nhau. Nhưng tất cả có một điểm chung, marketing sẽ là vô nghĩa nếu như dịch vụ trên app không thỏa mãn được mong đợi của người dùng.

Vì thế trước khi tiến hành các chiến dịch marketing rầm rộ thu hút khách hàng, cần đảm bảo rằng những người dùng từ lượt tải organic hài lòng với dịch vụ hiện tại. Luôn theo dõi phản hồi của người dùng trên app store, trên mạng xã hội, xác định chỉ số retention hiện tại đang ở mức nào để từ đó xác định được mục tiêu cần đạt sau này khi thực sự triển khai user acquisition campaign.

Đối với ứng dụng mobile mới, chưa có mức độ nhận diện cao thì bên cạnh hoạt động app store optimization - ASO, SEO, viral marketing v.v. tận dụng kênh mobile ad network để mua quảng cáo kéo lượt install đem lại hiệu quả tương đối tốt. 

Nhìn chung, thi trường Mobile ad network có đặc điểm như sau:

• Độ phủ tập người dùng tiềm năng (audience) tương đối rộng, đa dạng về độ tuổi, sở thích

• Định dạng quảng cáo (creative) tiếp cận khách hàng phong phú

• Gồm kết nối tới nhiều publisher, mỗi publisher lại có thể có kết nối tới nhiều sub publisher trong mạng lưới nhỏ hơn

Chính vì tính đa dạng và rộng lớn nên ad network ảnh hưởng không nhỏ tới hiệu quả của chiến dịch, marketer cần phải xem xét một cách thận trọng tham số nào cần thay đổi, tham số nào cần loại bỏ để đạt được mục tiêu KPI mong muốn.

Trước khi bắt đầu chiến dịch, cần phải xác định rõ KPI mong muốn, định lượng phù hợp: ví dụ như ưu tiên cho tham số CPI thấp hay CPA thấp thì hợp lý, CPI trong tầm giá nào thì chấp nhận được, nếu ARPU cao hơn CPI thì CPI cao cũng có vấn đề gì không, retention rate cần duy trì ở mức nào thì chấp nhận được, ARPPU của nhóm người dùng mới mong muốn tối thiểu là bao nhiêu v.v.

Sau khi đã xác định được KPI, công việc tiếp theo cần làm là chuẩn bị nội dung, triển khai các hoạt động tiếp thị tới nhóm người dùng mục tiêu trên mobile ad network phù hợp.

Như đã nói ở trên, mô hình dựa vào big data là một công việc lặp đi lặp lại để đi tìm tham số tối ưu cho KPI đã đặt ra. Nói đơn giản thì đây là một quá trình thử nghiệm, lặp lại liên tục để loại bỏ các tham số kém hiệu quả. Quá trình này luôn gắn liền với việc phân tích dữ liệu để tìm ra được insight.

Việc tìm ra được insight không có một khuôn mẫu cụ thể, tuy nhiên chúng ta có thể áp dụng phương pháp thay đổi “hệ qui chiếu” để xem xét cùng một hiện tượng ở các góc nhìn khác nhau như xem xét cùng một chỉ số ở các dimension khác nhau, sử dụng nhiều tiêu chuẩn đánh giá cho cùng một đối tượng.

Tạm kết, trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu 6 chỉ số rất cơ bản tuy nhiên lại vô cùng linh hoạt để đánh giá tính hiệu quả của chiến dịch mobile app install dựa trên Big data.

Đây là một tài sản quí giá mà phòng marketing có thể sử dụng để tối đa hóa chất lượng người dùng, tối đa hóa doanh thu và giảm thiểu tối đa lãng phí do các yếu tố kém hiệu quả gây ra. Brand, MarTech, Data ngày nay là bộ ba công cụ mà ai làm marketing cũng không thể bỏ qua. Bài viết hi vọng đem lại một cái nhìn hữu ích về vai trò của dữ liệu trong digital marketing nói chung và mobile marketing nói riêng đến bạn.

Nguồn: GHD Media - Tổng hợp

Khám phá dịch vụ