• Uyen Mac

Hướng dẫn chi tiết cách app marketer khai phá sức mạnh của phân tích dự đoán (P1)

Thị trường phân tích dự đoán (predictive analytics) đang phát triển với tốc độ thần kỳ - 23,2% so với cùng kỳ năm trước và dự kiến đạt gần 11 tỷ USD doanh thu hàng năm trên toàn cầu trong năm nay. Khi app marketing ngày càng trở nên cạnh tranh, các marketer đang tìm cách phân tích dự đoán để nâng cao chiến lược marketing của họ. Bài viết sau sẽ đề cập đến câu hỏi, "Phân tích dự đoán là gì?" và đi sâu vào predictive marketing cho app cũng như xem xét các mô hình và ví dụ về phân tích dự đoán.


Phân tích dự đoán là gì?

Định nghĩa phân tích dự đoán

Một loại phân tích dữ liệu sử dụng các mô hình dự đoán được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning), nhờ đó các marketer nhận được ước tính cho các kết quả cụ thể.



Tiếp thị dự đoán (predictive marketing) phát triển cùng với sự bùng nổ của AI, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các marketer sử dụng mô hình phân tích dự đoán để xem tác động tiềm ẩn của hành động cụ thể. Bằng cách cung cấp một lượng lớn dữ liệu thông qua các thuật toán từ máy học, AI giúp lập bản đồ các lớp xu hướng dữ liệu mà các marketer có thể sử dụng để dự đoán hành vi trong tương lai của người dùng và đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp.


Tầm quan trọng của phân tích dự đoán với app marketer

Những thay đổi gần đây trong lĩnh vực digital buộc các nhà quảng cáo phải suy nghĩ lại về predictive marketing. Đây không còn là một công cụ tương lai, không bắt buộc mà đã trở thành một phương pháp cần thiết để lập kế hoạch chiến thuật.


Dưới đây là một số yếu tố quyết định sự phát triển của predictive marketing.

  • Lợi thế cạnh tranh Năm 2022, gần 84% dân số toàn cầu có smartphone, tăng khoảng 35% so với năm 2016. Khi sự thâm nhập của smartphone và nhu cầu kỹ thuật số tăng lên, các app marketer nhận thấy mình phải trở nên thú vị hơn để thu hút sự chú ý và tăng lượt mua hàng của người dùng. Để đi đầu trong lĩnh vực này, các marketer đang chuyển sang phân tích dự đoán để hiểu các sự kiện của người dùng, phát hiện xu hướng và cuối cùng là dự báo hành vi của người dùng trong tương lai.

  • Thay đổi về quyền riêng tư Với việc phát hành iOS 14.5, khuôn khổ AppTrackingTransparency (ATT) của Apple đã được triển khai, nghĩa là các marketer phải nhận được sự đồng ý của người dùng để phân phối quảng cáo được cá nhân hóa. Không có quyền truy cập vào Mã nhận dạng nhà quảng cáo (Identifier for Advertisers - IDFA) của người dùng và Privacy Sandbox của Google dành cho Android cũng khắc nghiệt không kém Apple, các marketer đã phải suy nghĩ lại về cách phân bổ trên thiết bị di động.



  • Các mô hình dự đoán cải tiến Không quá ngạc nhiên khi trí tuệ nhân tạo, máy học và phân tích dữ liệu đạt được những bước tiến liên tục về độ tinh vi và chính xác, phân tích dữ liệu dự đoán cũng phát triển. Do đó, nhiều đối tác đo lường trên thiết bị di động, như Adjust, hiện cung cấp cho app marketer các mô hình phân tích dự đoán để họ có thể cải thiện việc lập kế hoạch cũng như tối ưu hóa chiến dịch và ngân sách của mình.


5 lợi ích của predictive marketing

Mục đích cuối cùng của app marketer là đạt được các KPI như retention rate, monthly/daily active user, stickiness, doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU), v.v... Bằng cách tận dụng phân tích dự đoán, các marketer có thể phát triển cơ sở người dùng và lợi nhuận của app để mở rộng quy mô một cách nhanh chóng.


1. Thúc đẩy conversion rate

Phân tích dự đoán có thể được sử dụng nhằm phát hiện ra các yếu tố cần thay đổi để cải thiện conversion rate của app, chẳng hạn như loại quảng cáo, kênh, loại người dùng, v.v. Ví dụ: sau khi xác định kênh có nhiều tương tác nhất, bạn có thể xác định quảng cáo nào có khả năng thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao nhất trên kênh đó.



2. Tận dụng các LTV có thể dự đoán trước (pLTV)

Giá trị vòng đời khách hàng (Lifetime value - LTV) ước tính tổng doanh thu mà họ sẽ tạo ra trong suốt thời gian sử dụng của người dùng trên một app. Giờ đây, các marketer có thể sử dụng công nghệ máy học cũng như dữ liệu tổng hợp của predictive marketing để hiểu mức độ thành công của chiến dịch trong vòng vài ngày kể từ ngày ra mắt và tối ưu hóa cho phù hợp.


3. Tăng user engagement

Tùy thuộc vào app, mức độ user engagement có thể được xác định bằng số lần user đăng nhập, đăng ký, mua hàng trên app, thời lượng trên một phiên sử dụng hoặc các hoạt động khác trong app. Với phân tích dự đoán, bạn có thể xem xét mức độ tương tác trong suốt hành trình của người dùng để dự báo các cơ hội tối ưu hóa trong việc giới thiệu, tin nhắn phù hợp, thời gian liên hệ, dự đoán nhu cầu của người dùng, v.v.



4. Cải thiện cross-selling và upselling

Sử dụng phân tích dự đoán, các app marketer có thể xác định các khả năng sẽ mua một sản phẩm khác hoặc nâng cấp đăng ký của người dùng. Sau đó, marketer có thể tạo phân khúc đối tượng đa dạng để nhắm mục tiêu những người dùng này để cross-selling (bán một sản phẩm đi kèm) hoặc upselling (bán thêm một sản phẩm khác).


5. Giảm churn rate

Nhận biết user hoạt động hoặc không thông qua predictive app marketing có thể giúp bạn hiểu khả năng người dùng ngừng hoạt động dựa trên tần suất và lần truy cập gần đây trong app cũng như giá trị của các giao dịch trên app. Với những thông tin chi tiết này, bạn có thể tạo một chiến lược hiệu quả để giảm tỷ lệ churn rate và cải thiện tỷ lệ retention cho app.



Nguồn: Adjust


Về AppROI AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider.... Website: approi.co E-mail: info@approi.co Hotline: 0789.99.66.88

#AppROI #predictiveanalysis #predictivemarketing