Sự khác biệt giữa Tổng doanh thu và LTV là gì?

Các nhà phát triển thường xuyên sử dụng các thuật ngữ “tổng doanh thu” và “LTV” một cách thay thế cho nhau.

Điều này không chính xác. Có những điểm khác biệt quan trọng giúp phân biệt các thuật ngữ này. Việc không tính đến những điểm khác biệt này sẽ khiến các công ty hiểu sai về hiệu suất ứng dụng và đưa ra những quyết định kinh doanh sai lầm.

Để đảm bảo các sáng kiến phát triển của quý vị diễn ra đúng hướng và hiệu quả về chi phí, chúng ta hãy làm rõ những điểm khác biệt và xem xét các ví dụ giúp minh họa cách ứng dụng riêng biệt của từng thuật ngữ.

Tổng doanh thu
Thuật ngữ “doanh thu” dùng để chỉ số tiền thu được từ tất cả người dùng trong một khoảng thời gian nhất định. Lưu ý rằng ngày người dùng được thu hút không phải là yếu tố được tính đến ở đây.

Giá trị trọn đời (LTV)
LTV là tổng doanh thu do một nhóm người dùng có cùng chu kỳ sử dụng tạo ra trong một khoảng thời gian nhất định. Sự khác biệt giữa LTV và doanh thu nằm ở chỗ việc phân đoạn người dùng là một phần không thể tách rời trong quá trình tính toán LTV. Khi đề cập đến LTV, chúng ta đang nói đến việc phân nhóm doanh thu theo chu kỳ sử dụng của người dùng. Trong khi đó, khi chỉ thảo luận về doanh thu, chu kỳ sử dụng của người dùng không được tính đến.

Vậy thì chúng ta định nghĩa “thời gian sử dụng của người dùng” như thế nào?

Thời gian sử dụng của người dùng
Thuật ngữ này chỉ đề cập một cách nghiêm ngặt đến khoảng thời gian người dùng đã sử dụng dịch vụ của bạn. Nếu được đo bằng ngày, đây là khoảng thời gian tính từ ngày hôm nay đến ngày người dùng lần đầu tiên tương tác với sản phẩm của bạn. Trong lĩnh vực ứng dụng di động, thuật ngữ này hầu như luôn đề cập đến ngày người dùng lần đầu tiên khởi động ứng dụng của bạn trên thiết bị di động của họ. Cần lưu ý rằng thời gian sử dụng của người dùng không bắt đầu từ ngày ứng dụng được cài đặt, vì hoàn toàn có thể người dùng đã chờ một khoảng thời gian giữa lúc cài đặt ứng dụng và lần đầu tiên khởi động nó.

Nếu một người dùng bắt đầu sử dụng sản phẩm của bạn vào ngày 1 tháng 1 và hôm nay là ngày 10 tháng 1, thì thời gian sử dụng của người dùng đó sẽ là 9 ngày (10 – 1 = 9). Nếu một người dùng được thu hút vào ngày 2 tháng 1, thời gian sử dụng của họ sẽ là 8 ngày, và cứ thế tiếp tục.

Theo logic này, mỗi ngày ứng dụng của bạn hoạt động, nó sẽ tạo ra một phân khúc vòng đời người dùng mới. Do đó, mỗi ngày ứng dụng của bạn hoạt động, nó cũng tạo ra một nhóm người dùng mới mà chúng ta có thể sử dụng để tính toán LTV. Việc này được thực hiện bằng cách cộng tổng doanh thu do phân khúc đó tạo ra từ ngày phân tích (hôm nay) đến ngày thu hút người dùng. Để hiểu rõ hơn, hãy cùng xem xét khái niệm này từ một góc độ khác bằng cách xem xét cách người dùng được thu hút.

Bất kể Người dùng A được thu hút vào ngày 1 tháng 1 hay Người dùng B được thu hút vào ngày 10 tháng 1, cả hai người này, tại một thời điểm nào đó, đều chỉ tương tác với sản phẩm trong một ngày duy nhất. Do đó, cả hai đều thuộc về một phân khúc mà chúng ta có thể dễ dàng gọi là “Day-0 LTV”. Tuy nhiên, nếu hôm nay là ngày 10 tháng 1, thì chỉ có Người dùng A mới thuộc phân khúc có tên là “Day-9 LTV”. Người dùng B chưa sử dụng sản phẩm được 9 ngày, đơn giản vì hôm nay là ngày 10 tháng 1, và họ không thể sử dụng sản phẩm trong khoảng thời gian dài như vậy.

Để làm cho vấn đề trở nên rõ ràng hơn nữa, chúng ta hãy xem xét một số dữ liệu.

Biểu đồ trên thể hiện doanh thu hàng ngày của một ứng dụng trong suốt năm 2017. Vào bất kỳ ngày nào, có thể (hy vọng là vậy!) sẽ có sự kết hợp giữa doanh thu được tạo ra từ các người dùng khác nhau, những người được thu hút vào các thời điểm khác nhau, tức là có thời gian sử dụng khác nhau. Ví dụ, số tiền doanh thu tạo ra vào ngày 13 tháng 1, như được hiển thị trong chú thích ở trên, có thể đến từ nhiều người dùng được thu hút trong khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 1 đến ngày 13 tháng 1. Nói cách khác, doanh thu của ngày 13 tháng 1 có thể bao gồm người dùng “Ngày-12” hoặc người dùng “Ngày-0”. Không có cách nào để phân biệt được sự khác biệt này.

Đây là điểm khác biệt quan trọng nhất giữa doanh thu và LTV.

Biểu đồ trên phân tích cùng một khoảng thời gian (toàn bộ năm 2017), nhưng chúng tôi không vẽ các mốc thời gian dọc theo trục X. Thay vào đó, chúng tôi sử dụng trục này để phân loại doanh thu theo các phân khúc thời gian sử dụng của người dùng. Chú thích hiển thị “LTV ngày thứ 12” đề cập đến toàn bộ doanh thu được tạo ra bởi tất cả người dùng có “ngày thứ 12” trong năm 2017.

Mục đích chính của loại phân tích này là giúp các nhà tiếp thị có thể xem xét cách người dùng tạo ra doanh thu cho ứng dụng của họ tùy theo thời điểm họ được thu hút, và sử dụng thông tin đó để tối ưu hóa cả các chiến lược trước và sau giai đoạn phễu.

Tổng doanh thu có thể biến động theo từng ngày do ảnh hưởng từ nhiều yếu tố liên quan đến hành vi của các nhóm người dùng, nhưng bằng cách đồng bộ hóa thời gian sử dụng của mỗi người dùng trên cùng một thang thời gian, bạn có thể hiểu và dự đoán hành vi cũng như doanh thu từ người dùng một cách hiệu quả hơn. Đây là một bước đột phá đối với bất kỳ nhà phát hành ứng dụng nào đang tìm cách mở rộng quy mô hoạt động, và đây chỉ là một phần nhỏ trong những gì mà cơ sở hạ tầng dữ liệu tăng trưởng của Tenjin có thể mang lại. Hãy liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một buổi demo.