LTV là chỉ số gì mà các nhà phát triển ứng dụng cần quan tâm?

Dữ liệu LTV cho phép nhà phát triển tối ưu hóa các luồng doanh thu thông qua việc hiểu và xác định nhóm người dùng tiềm năng.

Nhiều nhà phát triển ứng dụng tại Việt Nam đã gặt hái được những thành công trên thị trường quốc tế, như Amanote, iKame, Funtap,... Tuy vậy, để trở nên nổi bật hơn nữa trong hệ sinh thái ứng dụng đầy cạnh tranh thì nhà phát triển không chỉ chú ý tới chất lượng sản phẩm, mà còn phải hiểu rõ người dùng - đặc biệt là các nhóm người dùng tiềm năng. Hiểu được người dùng và xác định đúng nhóm người dùng là bước đi tiên quyết để các nhà phát triển có thể thành công và tạo ra bứt phá về mặt doanh thu.

Lifetime Value là một là thước đo quan trọng trong đánh giá tăng trưởng doanh thu từ ứng dụng. (Ảnh minh họa)

LTV (Lifetime Value) là một là thước đo quan trọng trong đánh giá tăng trưởng doanh thu từ ứng dụng. Nó thể hiện doanh thu trung bình mà khách hàng sẽ tạo ra trong suốt thời gian dùng ứng dụng của họ. Dữ liệu LTV cho phép nhà phát triển tối ưu hóa các luồng doanh thu thông qua việc hiểu và xác định nhóm người dùng tiềm năng.

Theo ông Anton Ogay - Product Owner tại Yandex Ads, LTV vượt xa các số liệu bề mặt như lượt tải xuống ứng dụng, thời gian sử dụng ứng dụng,... Nó cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và sở thích của người dùng toàn cầu, và là căn cứ vững chắc để nhà phát triển đưa ra các quyết định hiệu quả mang lại thành công lâu dài. Đó là lý do khiến LTV trở thành một chỉ số quyền năng mà các nhà phát triển nên cân nhắc nếu họ muốn cải thiện doanh số và tăng khả năng cạnh tranh của ứng dụng.

"LTV được cấu thành từ rất nhiều yếu tố như doanh số trung bình, tần suất mua hàng, tỷ suất lợi nhuận và lòng trung thành của khách hàng để xác định tổng doanh thu do khách hàng tạo ra theo thời gian. Những yếu tố này cần nguồn dữ liệu khổng lồ và có thể là thách thức lớn về mặt nguồn lực cho nhà phát triển, đặc biệt là nhà phát triển vừa và nhỏ.

Còn các phương pháp truyền thống để đo lường hiệu quả của ứng dụng thông qua các số liệu như lượt tải hay thời gian sử dụng ứng dụng tuy đơn giản và nhanh chóng, nhưng kết quả phân tích lại có thể không toàn diện", ông Anton Ogay nhận định.

Theo vị chuyên gian này, với sự hỗ trợ của AI, việc đo lường LTV trở nên chính xác hơn. Chẳng hạn, AI có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ nhanh chóng. Điều này giúp các nhà phát triển đo lường LTV dễ dàng hơn, đo lường trên tệp khách hàng rộng hơn, trên nhiều nền tảng ứng dụng hơn. Dựa vào các dự đoán này, nhà phát triển sẽ có căn cứ để đưa ra quyết định về chiến lược tăng trưởng ứng dụng một cách thực tế.

Bên cạnh đó, AI có thể giúp chúng ta ước lượng phản hồi (tích cực/tiêu cực) của nhóm người dùng nhất định với chiến lược đề ra. Bằng cách phân tích hành vi và sở thích người dùng, chúng ta có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị để nhắm vào nhóm người dùng có giá trị cao. Qua đó, cải thiện tổng thể hiệu quả và doanh thu từ ứng dụng, tối đa nguồn thu trong khi đó vẫn duy trì được sự hài lòng của người dùng.

"Cách tiếp cận mới này làm tăng đáng kể số hành động hiệu quả và có mục đích, thay vì những chiến thuật thiếu định hướng và có phần vô thưởng vô phạt, từ đó thúc đẩy tổng doanh thu một cách thiết thực và giảm phung phí tài nguyên. Tác động này đặc biệt đáng chú ý trong các chiến dịch trả tiền cho mỗi lượt cài đặt", ông Anton Ogay nhận xét.

Nguồn: [Link nguồn]Nguồn: [Link nguồn]