Định nghĩa:
Chi phí trên mỗi người dùng duy trì hoạt động trong N ngày là một chỉ số đo lường chi phí cần thiết để thu hút một người dùng vẫn duy trì hoạt động trên ứng dụng của bạn sau một số ngày cụ thể. Chữ "N" đại diện cho khoảng thời gian bạn đang đo lường, thường là 7, 14 hoặc 30 ngày, và chỉ số này được tính bằng cách chia tổng chi phí chiến dịch cho số lượng người dùng vẫn còn hoạt động tại thời điểm đó.
Công thức:
Cost Per N-Day Retained User = Total Campaign Spend ÷ Users Active After N-Days
Chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày là gì?
Việc cài đặt một ứng dụng rất đơn giản. Tuy nhiên, việc duy trì sự tương tác của người dùng với ứng dụng lại là một vấn đề hoàn toàn khác. Hầu hết các ứng dụng đều mất đi phần lớn người dùng trong vài ngày đầu tiên sau khi cài đặt, điều này có nghĩa là chi phí thu hút một lượt cài đặt không phản ánh được nhiều về chi phí thu hút một người dùng thực sự gắn bó lâu dài.
Chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày giúp khắc phục điểm yếu đó. Thay vì đo lường chi phí để thu hút một người dùng mới, chỉ số này đo lường chi phí để giữ chân một người dùng tiếp tục sử dụng dịch vụ. Điều này khiến nó trở thành một chỉ số có ý nghĩa hơn nhiều về chất lượng thu hút khách hàng và giá trị lâu dài của chi tiêu tiếp thị của bạn.
Cách tính chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày
Công thức:
Cost Per N-Day Retained User = Total Campaign Spend ÷ Users Active After N-Days
Ví dụ: Chi phí cho một chiến dịch $10,000 và 1.000 người dùng vẫn còn hoạt động sau 30 ngày:
Cost Per N-Day Retained User is $10,000 ÷ 1,000 = $10
Bạn có thể áp dụng công thức này tại bất kỳ mốc thời gian nào liên quan đến tỷ lệ giữ chân khách hàng. Việc áp dụng công thức này vào ngày thứ 7, ngày thứ 14 và ngày thứ 30 sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về sự thay đổi theo thời gian của tỷ lệ giữ chân khách hàng và hiệu quả chi phí thu hút khách hàng đối với một nhóm khách hàng cụ thể.
Tại sao chỉ số này lại quan trọng
Chỉ số CPI cho biết chi phí cho mỗi lượt cài đặt. Chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày cho biết chi phí cho mỗi người dùng thực sự tương tác. Hai con số này có thể rất khác nhau, và chính khoảng cách giữa chúng thường là yếu tố quyết định hiệu quả thực sự của chiến dịch.
Một chiến dịch có chỉ số CPI thấp nhưng tỷ lệ giữ chân người dùng kém sẽ dẫn đến chi phí trên mỗi người dùng được giữ chân cao. Ngược lại, một chiến dịch có chỉ số CPI cao hơn nhưng tỷ lệ giữ chân người dùng tốt có thể mang lại hiệu quả cao hơn đáng kể khi tính đến số lượng người dùng thực sự ở lại. Nếu không đo lường chi phí giữ chân người dùng, bạn chỉ đang nhìn thấy một phần của bức tranh toàn cảnh.
Chỉ số này đặc biệt hữu ích cho:
So sánh các kênh tiếp thị
Hai kênh có thể mang lại số lượt cài đặt với chỉ số CPI tương đương nhau nhưng lại có hiệu quả rất khác nhau về tỷ lệ giữ chân người dùng. Chi phí trên mỗi người dùng được giữ chân trong N ngày cho thấy sự khác biệt đó.
Đánh giá các quyết định về sáng tạo và định hướng đối tượng
Tỷ lệ giữ chân người dùng là một chỉ số phản ánh chất lượng người dùng. Nếu một phân khúc đối tượng cụ thể hoặc một phương pháp sáng tạo nào đó liên tục thu hút được những người dùng ở lại lâu hơn, điều đó sẽ được thể hiện ở đây.
Cung cấp thông tin cho mô hình hóa LTV
Những người dùng vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ đến Ngày thứ 7 hoặc Ngày thứ 30 có khả năng tạo ra giá trị trọn đời đáng kể cao hơn rất nhiều. Chi phí trên mỗi người dùng được giữ chân giúp liên kết chi phí thu hút người dùng với những người dùng có khả năng đóng góp vào doanh thu dài hạn cao nhất.
Lý do giải thích cho việc chỉ số CPI tăng cao
Đôi khi, chi trả nhiều hơn cho mỗi lượt cài đặt lại là quyết định đúng đắn — miễn là những lượt cài đặt đó có tỷ lệ giữ chân người dùng cao hơn. Chỉ số này cung cấp cho bạn dữ liệu cần thiết để đưa ra lập luận đó một cách tự tin.
Cách cải thiện chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày
Việc cải thiện chỉ số này có thể thực hiện theo hai hướng: giảm chi phí thu hút khách hàng hoặc nâng cao tỷ lệ giữ chân người dùng đã thu hút được. Các phương pháp hiệu quả nhất thường tập trung vào cả hai khía cạnh này cùng một lúc.
Nhắm đến đối tượng mục tiêu phù hợp
Không phải tất cả người dùng đều có mức độ duy trì như nhau. Hãy sử dụng dữ liệu hiệu suất để xác định các phân khúc, kênh và nội dung quảng cáo luôn thu hút được những người dùng duy trì hoạt động vượt qua các mốc quan trọng về tỷ lệ duy trì. Hãy tập trung ngân sách quảng cáo vào những lĩnh vực đó.
Đầu tư vào quá trình tiếp nhận nhân viên mới
Những phiên sử dụng đầu tiên sau khi cài đặt chính là thời điểm tỷ lệ người dùng rời bỏ cao nhất. Một trải nghiệm hướng dẫn sử dụng rõ ràng, suôn sẻ, giúp người dùng nhanh chóng đạt được trải nghiệm có ý nghĩa sẽ tạo ra sự khác biệt đáng kể đối với tỷ lệ giữ chân người dùng vào Ngày 1 và Ngày 7, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí trên mỗi người dùng được giữ chân.
Theo dõi tỷ lệ giữ chân theo nhóm
Tỷ lệ giữ chân người dùng có thể dao động đáng kể giữa các nhóm người dùng đến từ các kênh, quốc gia hoặc khoảng thời gian khác nhau. Phân tích ở cấp độ nhóm người dùng giúp bạn xác định những nơi tỷ lệ giữ chân cao và những nơi còn hạn chế, từ đó bạn có thể đưa ra các biện pháp khắc phục.
Kết nối dữ liệu về tỷ lệ giữ chân người dùng với các quyết định về thu hút người dùng (UA) của bạn
Không nên đánh giá tỷ lệ giữ chân người dùng một cách tách biệt với việc thu hút người dùng mới. Khi dữ liệu về nguồn gốc chuyển đổi và dữ liệu về tỷ lệ giữ chân người dùng được lưu trữ tại cùng một nơi, bạn có thể xác định chính xác những chiến dịch nào đang thu hút được những người dùng trung thành, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày và pLTV
Người dùng duy trì là những người dùng có khả năng cao nhất mang lại doanh thu dài hạn. Điều này khiến chỉ số chi phí trên mỗi người dùng duy trì trong N ngày trở thành cầu nối tự nhiên giữa hiệu quả thu hút khách hàng và mô hình hóa giá trị trọn đời.
Khi kết hợp chỉ số này với dữ liệu pLTV, bạn có thể bắt đầu trả lời một câu hỏi chính xác hơn: không chỉ là chi phí để giữ chân một người dùng trong 30 ngày là bao nhiêu, mà còn là giá trị thực sự của người dùng đó trong suốt toàn bộ vòng đời của họ là bao nhiêu? Sự kết hợp này mang lại cho bạn một nền tảng vững chắc hơn nhiều để quyết định nên chi bao nhiêu cho việc thu hút khách hàng mới và nên tập trung vào đâu.
Mô hình pLTV của Tenjin, với độ chính xác lên đến hơn 90%, được thiết kế để hoạt động song song với các chỉ số như thế này, giúp bạn tự tin đưa ra các quyết định hướng tới tương lai, chứ không chỉ dựa trên dữ liệu quá khứ.