Phân tích dự đoán

Phân tích dự báo là gì?

Phân tích dự báo sử dụng các mẫu trong dữ liệu lịch sử để đưa ra các ước tính về tương lai. Nếu bạn biết hiệu quả của một chiến dịch hoặc kênh trong bảy ngày qua, hoặc trên các nhóm đối tượng trước đây, bạn có thể xây dựng một dự báo hợp lý về xu hướng phát triển của nó trong tương lai.

Trong tiếp thị di động, khả năng dự báo trước này rất quan trọng. Các đội ngũ UA không thể luôn phải chờ đến 90 ngày mới biết được liệu một chiến dịch có sinh lời hay không. Các quyết định về việc mở rộng quy mô, cắt giảm hoặc phân bổ lại ngân sách cần được đưa ra sớm hơn. Phân tích dự báo cung cấp cho các đội ngũ những tín hiệu sớm về chất lượng chiến dịch và giá trị người dùng, nhờ đó các quyết định này được đưa ra dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán.

Bạn có càng nhiều dữ liệu lịch sử, các dự đoán đó càng trở nên chính xác hơn. Các mô hình học máy sẽ ngày càng hoàn thiện hơn khi xử lý được nhiều dữ liệu hơn, điều này có nghĩa là phân tích dự báo sẽ trở nên đáng tin cậy hơn khi tập dữ liệu của bạn ngày càng mở rộng theo thời gian.

Mục đích của phân tích dự báo là gì?

Hãy xem xét quy trình làm việc hàng ngày của một người quản lý UA. Họ đang triển khai các chiến dịch trên nhiều mạng quảng cáo, theo dõi các chỉ số như ROI, ROAS, LTV, doanh thu từ quảng cáo trong ứng dụng (IAA) và doanh thu từ giao dịch trong ứng dụng (IAP). Một số chiến dịch đạt hiệu quả tốt, trong khi một số khác thì không. Mục tiêu là tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu chi tiêu lãng phí, nhưng việc đánh giá hiệu quả chiến dịch lại tốn nhiều thời gian.

Phân tích dự báo giúp rút ngắn chu kỳ đó. Thay vì chờ đợi dữ liệu đầy đủ được thu thập, người ta sử dụng các xu hướng trong quá khứ để dự đoán hướng đi của từng chiến dịch. Điều đó có nghĩa là:

• Tái phân bổ ngân sách sang các chiến dịch có hiệu quả cao hơn ngay từ sớm
• Ngừng chi tiêu cho các chiến dịch khó có khả năng mang lại lợi nhuận
• Đặt mức giá thầu chính xác hơn dựa trên giá trị dự đoán của người dùng thay vì các chỉ số đại diện ban đầu
• Lập kế hoạch trước với sự tự tin cao hơn về kết quả doanh thu

Kết quả là việc sử dụng ngân sách quảng cáo trở nên hiệu quả hơn trên mọi phương diện.

Phân tích dự báo hoạt động như thế nào?

Phân tích dự báo hoạt động bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu lịch sử và áp dụng chúng vào dữ liệu hiện tại để đưa ra dự báo. Dưới đây là cách phân tích đơn giản như sau:

1. Thu thập dữ liệu lịch sử. Mô hình này học hỏi từ hiệu quả của các chiến dịch trước đây, hành vi người dùng, số liệu doanh thu và tỷ lệ giữ chân khách hàng.
2. Xác định các mẫu. Các thuật toán học máy giúp phát hiện mối liên hệ giữa các tín hiệu ban đầu và kết quả dài hạn. Ví dụ, những người dùng thực hiện một hành động cụ thể trong ứng dụng trong ba ngày đầu tiên có thể liên tục mang lại doanh thu cao hơn trong vòng 90 ngày.
3. Tạo ra các dự đoán. Mô hình áp dụng các mẫu đó vào dữ liệu mới, từ đó đưa ra một dự báo hướng tới tương lai, chẳng hạn như giá trị trọn đời (LTV) dự kiến trong 90 ngày cho một nhóm khách hàng hiện tại.
4. Tinh chỉnh dần theo thời gian. Khi có kết quả thực tế, chúng sẽ được so sánh với các dự đoán. Vòng phản hồi này giúp liên tục nâng cao độ chính xác.

Học máy chính là yếu tố giúp giải pháp này có khả năng mở rộng. Việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các mẫu phức tạp trên nhiều biến số là điều không thể thực hiện được bằng tay. Các công cụ học máy thực hiện việc này một cách tự động, và chúng càng trở nên hiệu quả hơn khi có nhiều dữ liệu hơn để xử lý.

Phân tích dự báo trong tiếp thị di động

Phân tích dự báo có thể được áp dụng cho một số chỉ số chính trong quy trình tiếp thị trên thiết bị di động:

Dự đoán LTV 

Một nhóm UA đang triển khai các chiến dịch trên nhiều mạng lưới. Thay vì phải chờ 90 ngày để so sánh giá trị trọn đời (LTV) theo từng kênh, một mô hình dự đoán sẽ đưa ra ước tính ban đầu dựa trên hành vi của người dùng trong bảy ngày đầu tiên. Các kênh có giá trị cao được xác định sớm, và ngân sách được điều chỉnh cho phù hợp.

Dự báo doanh thu 

Một chiến dịch đã được triển khai được hai tuần. Dựa trên xu hướng doanh thu ban đầu và dữ liệu lịch sử từ các chiến dịch tương tự, một mô hình dự báo ước tính tổng doanh thu trong 30 ngày tới. Nhóm sử dụng dự báo đó để quyết định xem có nên mở rộng quy mô hay phân bổ lại nguồn lực hay không.

Dự báo ARPU và IAP 

Đối với các ứng dụng áp dụng mô hình kiếm tiền kết hợp, phân tích dự đoán có thể ước tính cả doanh thu quảng cáo lẫn doanh thu từ giao dịch mua trong ứng dụng (IAP) từ một nhóm người dùng cụ thể, giúp các đội ngũ thu hút người dùng (UA) có cái nhìn rõ ràng hơn về giá trị tổng hợp của người dùng trên các kênh kiếm tiền.

Các công cụ phân tích dự báo

Phân tích dự báo trên quy mô lớn đòi hỏi phải có các công cụ có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và đưa ra các dự báo dưới dạng dễ sử dụng.

Dự báo tích hợp MMP 

Một số MMP, trong đó có Tenjin, cung cấp tính năng tích hợp sẵn các đặc trưng LTV dự đoán giúp tạo ra các dự báo trực tiếp từ dữ liệu phân bổ và doanh thu. Đây là điểm khởi đầu dễ tiếp cận nhất dành cho các đội ngũ muốn có những thông tin dự báo mà không cần phải xây dựng cơ sở hạ tầng tùy chỉnh.

Kho dữ liệu và các công cụ BI 

Các nhóm có cơ sở hạ tầng tiên tiến hơn có thể xây dựng các mô hình dự đoán trong kho dữ liệu của mình bằng các công cụ như BigQuery ML, hoặc kết nối dữ liệu với các nền tảng BI hỗ trợ mô hình hóa dự đoán. Điều này mang lại sự linh hoạt cao hơn nhưng đòi hỏi nhiều nguồn lực kỹ thuật hơn.

Các công cụ ETL và đường ống dữ liệu 

Chất lượng của các mô hình dự đoán phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Dữ liệu sạch và được kết nối từ toàn bộ hệ thống tiếp thị của bạn chính là nền tảng. Tenjin hợp tác với Growth Fullstack, đơn vị hỗ trợ các nhà phát triển ứng dụng di động xây dựng các đường ống dữ liệu đáng tin cậy, có thể làm nền tảng cho các mô hình dự đoán LTV từ cơ bản đến nâng cao. Bạn có thể liên hệ trực tiếp với họ tại info@growthfullstack.com.

Phân tích dự báo với Tenjin

Bảng điều khiển của Tenjin bao gồm chỉ số “Tổng LTV dự đoán trong N ngày”, kết hợp doanh thu dự đoán từ trung gian quảng cáo (ILRD) và doanh thu từ giao dịch mua trong ứng dụng (IAP) để ước tính tổng LTV trong vòng tối đa 30 ngày sau khi cài đặt. Điều này giúp đội ngũ thu hút người dùng (UA) của bạn có cái nhìn sơ bộ về chất lượng chiến dịch và kênh mà không cần phải chờ đến khi cửa sổ đo lường hoàn tất.

Đối với các đội ngũ mong muốn vươn xa hơn, sự hợp tác giữa Tenjin và Growth Fullstack giúp bạn có thể xây dựng các mô hình dự đoán LTV tiên tiến hơn dựa trên dữ liệu Tenjin của mình. Bạn có thể tìm hiểu thêm về N-Day pLTV trực tiếp tại Tài liệu về Tenjin.

Các thuật ngữ liên quan

• Giá trị trọn đời (LTV)
• Hiệu suất đầu tư quảng cáo (ROAS)
• Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU)
• Phân tích nhóm
• Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL)
• Mua hàng trong ứng dụng (IAP)
• Mạng quảng cáo
• Phân bổ doanh thu quảng cáo
• Quảng cáo kiếm tiền

Câu hỏi thường gặp

Phân tích dự báo trong tiếp thị di động là gì? 

Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử và học máy để dự đoán các kết quả trong tương lai như LTV, ROAS và doanh thu từ chiến dịch. Phương pháp này giúp các đội ngũ thu hút người dùng (UA) đưa ra quyết định về ngân sách nhanh hơn bằng cách đưa ra các ước tính ban đầu về hiệu suất chiến dịch trước khi khoảng thời gian thu thập dữ liệu hoàn tất.

Phân tích dự báo hoạt động như thế nào? 

Các mô hình dự báo xác định các mẫu trong dữ liệu lịch sử và áp dụng chúng vào dữ liệu hiện tại để đưa ra các dự báo. Học máy đảm nhận phần công việc nặng nhọc, xử lý khối lượng dữ liệu lớn và nâng cao độ chính xác của dự báo theo thời gian khi có thêm dữ liệu.

Tôi có thể sử dụng phân tích dự đoán với Tenjin không? 

Đúng vậy. Bảng điều khiển của Tenjin bao gồm chỉ số “Tổng LTV dự đoán trong N ngày”, kết hợp doanh thu dự đoán từ việc phân phối quảng cáo và giao dịch mua trong ứng dụng (IAP) để ước tính tổng LTV trong vòng tối đa 30 ngày sau khi cài đặt. Đối với các mô hình dự đoán LTV nâng cao hơn, Tenjin hợp tác với Growth Fullstack. Vui lòng liên hệ tại info@growthfullstack.com để tìm hiểu thêm.