Tỷ lệ giữ chân

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

Tỷ lệ giữ chân là gì?

Tỷ lệ duy trì cho biết có bao nhiêu người dùng quay lại ứng dụng của bạn. Tỷ lệ duy trì cao có nghĩa là ứng dụng của bạn đang mang lại đủ giá trị để giữ chân người dùng trong thời gian dài. Tỷ lệ duy trì thấp là dấu hiệu cho thấy có điều gì đó trong trải nghiệm người dùng đang khiến họ rời bỏ ứng dụng.

Trong tiếp thị di động, tỷ lệ giữ chân người dùng được theo dõi tại các mốc thời gian cụ thể sau khi cài đặt: Ngày 1, Ngày 7, Ngày 14, Ngày 30 và Ngày 90 là các mốc thời gian được sử dụng phổ biến nhất. Mỗi mốc thời gian phản ánh một khía cạnh khác nhau của bức tranh tổng thể. Tỷ lệ giữ chân vào Ngày 1 phản ánh sức mạnh của ấn tượng đầu tiên và trải nghiệm hướng dẫn sử dụng ban đầu. Tỷ lệ giữ chân vào Ngày 30 cho biết liệu người dùng đã hình thành thói quen sử dụng ứng dụng của bạn một cách bền vững hay chưa.

Tỷ lệ giữ chân khách hàng không tồn tại một cách độc lập. Nó có mối liên hệ trực tiếp với Giá trị trọn đời (LTV), tỷ lệ rời bỏ, và doanh thu. Một ứng dụng có khả năng giữ chân người dùng tốt là ứng dụng có thể phát triển bền vững.

Công thức tính tỷ lệ giữ chân khách hàng

Tỷ lệ giữ chân người dùng được tính bằng cách chia số người dùng quay lại vào ngày N cho tổng số người dùng đã cài đặt ứng dụng vào ngày 0, sau đó nhân với 100.

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

N là số ngày kể từ khi cài đặt. Do đó, tỷ lệ duy trì vào Ngày thứ 7 đo lường số lượng người dùng trong nhóm người dùng ban đầu đã quay lại chính xác sau bảy ngày.

Cách tính tỷ lệ giữ chân khách hàng: Ví dụ hướng dẫn từng bước

Dưới đây là một ví dụ đơn giản để minh họa cụ thể công thức này.

Một ứng dụng có 100 lượt cài đặt trong một ngày. Đó chính là nhóm người dùng Ngày 0 của bạn.

• Vào Ngày 1, có 35 người dùng trong số đó quay lại. Tỷ lệ giữ chân người dùng vào Ngày 1 = (35 / 100) × 100 = 35%
• Vào ngày thứ 7, có 20 người dùng trong số đó quay lại. Tỷ lệ giữ chân người dùng vào ngày thứ 7 = (20 / 100) × 100 = 20%
• Vào ngày thứ 30, có 8 người dùng trong số đó quay lại. Tỷ lệ giữ chân người dùng vào ngày thứ 30 = (8 / 100) × 100 = 8%

Mỗi con số này đều được so sánh với nhóm người dùng ban đầu (Ngày 0), chứ không phải số người dùng hoạt động của ngày hôm trước. Chính điều này khiến tỷ lệ duy trì trở thành một chỉ số dựa trên nhóm người dùng và cũng là lý do tại sao nó lại hữu ích đến vậy trong việc nắm bắt các xu hướng tương tác dài hạn.

Tỷ lệ giữ chân khách hàng so với tỷ lệ mất khách hàng

Tỷ lệ giữ chân khách hàng và tỷ lệ rời bỏ khách hàng đo lường cùng một xu hướng từ hai hướng ngược nhau.

Tỷ lệ duy trì cho bạn biết tỷ lệ phần trăm người dùng quay lại. Tỷ lệ churn cho bạn biết tỷ lệ phần trăm người dùng không làm như vậy.

Nếu tỷ lệ giữ chân khách hàng vào Ngày thứ 7 của bạn là 20%, thì tỷ lệ mất khách vào Ngày thứ 7 của bạn là 80%.

Cả hai chỉ số này đều hữu ích, nhưng chúng phục vụ các mục đích hơi khác nhau trong phân tích. Tỷ lệ giữ chân khách hàng thường được sử dụng để đánh giá mức độ tương tác và chất lượng sản phẩm. Tỷ lệ rời bỏ thường được sử dụng trong bối cảnh đăng ký và doanh thu để định lượng mức độ mất mát và mô hình hóa rủi ro.

Việc theo dõi cả hai yếu tố này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện về hành vi của người dùng theo thời gian.

Cách sử dụng tỷ lệ giữ chân khách hàng trong tiếp thị di động

Tỷ lệ giữ chân người dùng không chỉ là một chỉ số về sản phẩm. Đây là yếu tố cốt lõi giúp các nhà tiếp thị di động đưa ra quyết định về ngân sách, đối tượng mục tiêu và chiến lược phát triển.

Liên kết tỷ lệ giữ chân khách hàng với giá trị trọn đời khách hàng (LTV)

UNhững người dùng có thời gian sử dụng lâu hơn sẽ mang lại doanh thu cao hơn. Bằng cách kết nối dữ liệu về tỷ lệ giữ chân người dùng với hành vi mua hàng trong ứng dụng và doanh thu quảng cáo, bạn có thể xây dựng các mô hình LTV chính xác hơn và đưa ra các quyết định đặt giá thầu thông minh hơn.

Xác định các phân khúc người dùng chất lượng cao

Việc phân tích tỷ lệ giữ chân người dùng theo kênh, nội dung quảng cáo hoặc chiến dịch sẽ giúp bạn xác định những nguồn nào đang thu hút được những người dùng thực sự gắn bó lâu dài. Một chiến dịch có chi phí trên mỗi lượt cài đặt (CPI) thấp nhưng tỷ lệ giữ chân người dùng sau 30 ngày cao thường có giá trị hơn so với chiến dịch có lượng cài đặt lớn nhưng tỷ lệ rời bỏ nhanh chóng.

Cung cấp thông tin để đưa ra các quyết định về sáng tạo và sản phẩm

Tỷ lệ giữ chân người dùng vào Ngày 1 thấp thường cho thấy sự chênh lệch giữa những gì nội dung quảng cáo hứa hẹn và những gì ứng dụng thực sự mang lại. Việc điều chỉnh thông điệp quảng cáo sao cho phù hợp với trải nghiệm thực tế trong ứng dụng là một trong những cách hiệu quả nhất để cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng trong giai đoạn đầu.

Đặt ra các mục tiêu thu hút người dùng (UA) thông minh hơn

Tối ưu hóa chỉ nhằm mục đích tăng số lượt cài đặt là một chiến lược ngắn hạn. Việc lồng ghép các chỉ số tham chiếu về tỷ lệ giữ chân người dùng vào các mục tiêu thu hút người dùng (UA) sẽ đảm bảo rằng bạn đang thu hút được những người dùng có khả năng thực sự trở thành khách hàng lâu dài và có giá trị cao.

Cách tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng

Nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng là một trong những biện pháp mang lại hiệu quả cao nhất mà bạn có thể thực hiện để đạt được sự tăng trưởng bền vững. Dưới đây là những phương pháp hiệu quả nhất:

Cải thiện quy trình tiếp nhận nhân viên mới

Phiên đầu tiên sẽ định hình hướng đi cho tất cả những gì diễn ra sau đó. Một trải nghiệm hướng dẫn người dùng mới rõ ràng, suôn sẻ, giúp người dùng nhanh chóng trải nghiệm khoảnh khắc ý nghĩa đầu tiên sẽ tạo ra sự khác biệt rõ rệt về tỷ lệ giữ chân người dùng trong ngày đầu tiên.

Sử dụng thông báo đẩy

Các thông báo được gửi đúng thời điểm và phù hợp sẽ giúp thu hút lại những người dùng đã ngừng sử dụng. Việc gửi quá nhiều hoặc gửi các tin nhắn chung chung sẽ khiến người dùng gỡ cài đặt ứng dụng. Hãy thử nghiệm thời điểm, giọng điệu và tần suất để tìm ra phương án phù hợp nhất với đối tượng người dùng của bạn.

Tùy chỉnh trải nghiệm

Những người dùng cảm thấy ứng dụng hiểu được họ sẽ sử dụng ứng dụng lâu hơn. Việc cá nhân hóa dựa trên hành vi, sở thích hoặc mức độ tiến bộ giúp tăng mức độ tương tác và giảm tỷ lệ người dùng rời bỏ.

Thực hiện các thử nghiệm A/B trên các luồng chính

Các vấn đề về tỷ lệ giữ chân người dùng thường ẩn chứa trong những phần cụ thể của hành trình người dùng. Việc thực hiện thử nghiệm A/B đối với các bước hướng dẫn sử dụng ban đầu, cơ chế vòng lặp cốt lõi và cơ cấu phần thưởng sẽ giúp bạn phát hiện và khắc phục những điểm khiến người dùng rời bỏ ứng dụng, từ đó giảm thiểu tình trạng mất người dùng.

Luật về Dữ liệu Nhóm

Phân tích tỷ lệ giữ chân theo nhóm đối tượng giúp bạn xác định liệu những thay đổi mà bạn thực hiện có thực sự mang lại cải thiện theo thời gian hay không. Nếu một bản cập nhật sản phẩm giúp tăng tỷ lệ giữ chân vào ngày thứ 7 cho nhóm đối tượng đã cài đặt ứng dụng sau khi bản cập nhật được phát hành, thì bạn đã có bằng chứng cho thấy bản cập nhật đó đã phát huy hiệu quả.

Cách Tenjin theo dõi tỷ lệ giữ chân khách hàng

Tenjin tính toán tỷ lệ duy trì người dùng bằng cách áp dụng chiến lược phân nhóm dựa trên múi giờ UTC. Với phương pháp này, “Ngày 1” bắt đầu vào lúc nửa đêm UTC đầu tiên sau thời điểm cài đặt của từng người dùng. Điều này giúp các tính toán về tỷ lệ duy trì của Tenjin đồng bộ với các nền tảng khác sử dụng dấu thời gian dựa trên múi giờ UTC, từ đó giảm thiểu sự chênh lệch trong hệ thống báo cáo của bạn.

Để kích hoạt tính năng này cho tài khoản của bạn, hãy truy cập vào Tài khoản của tôi → Quản lý người dùng → Chiến lược phân nhóm và chọn tùy chọn mà bạn ưa thích.

Tenjin cũng hỗ trợ phân tích tỷ lệ giữ chân và tỷ lệ giữ chân tương đối, mang lại cho bạn sự linh hoạt trong việc đo lường và đánh giá mức độ tương tác của người dùng theo thời gian. Bạn có thể kết nối dữ liệu giữ chân với các chỉ số hiệu suất tổng thể khác, bao gồm LTV, ROAS và các sự kiện trong ứng dụng, tất cả đều được hiển thị trên một bảng điều khiển duy nhất mà không có điểm mù nào.

Các thuật ngữ liên quan

• Tỷ lệ rời bỏ
• Giá trị trọn đời (LTV)
• Phân tích nhóm
• Thử nghiệm A/B
• Quảng cáo trong ứng dụng (IAA)
• Mua hàng trong ứng dụng (IAP)

Câu hỏi thường gặp

Tỷ lệ giữ chân là gì? 

Tỷ lệ duy trì là tỷ lệ phần trăm người dùng quay lại ứng dụng sau lần cài đặt đầu tiên. Chỉ số này được đo lường tại các mốc thời gian cụ thể như Ngày 1, Ngày 7 và Ngày 30, và là một trong những chỉ số quan trọng nhất phản ánh chất lượng ứng dụng cũng như tiềm năng tăng trưởng lâu dài.

Làm thế nào để tính tỷ lệ giữ chân khách hàng? 

Chia số lượng người dùng quay lại vào ngày N cho tổng số người dùng đã cài đặt ứng dụng vào ngày 0, sau đó nhân với 100. Ví dụ: nếu có 100 người dùng cài đặt ứng dụng của bạn vào ngày 0 và 30 người trong số đó quay lại vào ngày 7, thì tỷ lệ giữ chân người dùng vào ngày 7 của bạn là 30%.

Tỷ lệ giữ chân người dùng của một ứng dụng được coi là tốt là bao nhiêu?

Một tiêu chuẩn đánh giá mạnh mẽ đối với các ứng dụng di động là tỷ lệ giữ chân người dùng vào Ngày 1 từ 25% đến 40%, tỷ lệ giữ chân vào Ngày 7 khoảng 20% và tỷ lệ giữ chân vào Ngày 30 từ 5% đến 10%. Đối với các trò chơi casual và hyper-casual, tỷ lệ giữ chân người dùng vào Ngày 1 từ 30% đến 40% được coi là ở mức tốt. Các chỉ số tham chiếu có thể khác nhau tùy theo thể loại, do đó bạn nên so sánh với các ứng dụng cùng thể loại hoặc lĩnh vực cụ thể của mình.

Sự khác biệt giữa tỷ lệ rời bỏ và tỷ lệ giữ chân là gì?

Chúng đo lường cùng một hành vi từ hai hướng ngược nhau. Tỷ lệ giữ chân cho biết tỷ lệ phần trăm người dùng quay lại. Tỷ lệ rời bỏ cho biết tỷ lệ phần trăm người dùng không quay lại. Nếu tỷ lệ giữ chân ngày thứ 7 của bạn là 20%, thì tỷ lệ rời bỏ ngày thứ 7 của bạn là 80%. Cả hai chỉ số này đều hữu ích, nhưng tỷ lệ giữ chân thường được sử dụng nhiều hơn để đánh giá mức độ tương tác, trong khi tỷ lệ rời bỏ được dùng để định lượng mức độ mất mát trong các mô hình đăng ký và doanh thu.