April Tayson, Regional VP – INSEA, Adjust
____
Nếu ví chiến dịch marketing là một cỗ máy hoàn chỉnh, thì dữ liệu không khác gì nhiên liệu của máy. Không nhà quảng cáo nào không hiểu rõ điều này. Khi chính sách quyền riêng tư và chiến lược tăng trưởng người dùng (UA) ngày càng trở nên phức tạp, thì nhà quảng cáo cần xây dựng chiến lược sao cho có thể khai thác tối đa dữ liệu mà họ có trong tay.
Số liệu cho thấy, các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để phân tích và xây dựng chiến dịch thu về lợi tức đầu tư (ROI) cao gấp 5 – 8 lần các doanh nghiệp không tận dụng dữ liệu. Không ngạc nhiên khi có đến 87% nhà quảng cáo cho biết, dữ liệu là tài sản ít được doanh nghiệp của họ quan tâm nhất — và 40% doanh nghiệp có kế hoạch tăng ngân sách cho hoạt động marketing sử dụng dữ liệu.
Nhưng mọi chuyện không phải lúc nào cũng thuận lợi. Nhà quảng cáo phải phân tích dữ liệu đến từ nhiều nguồn, và số lượng nguồn càng lúc càng tăng dần. Do đó, nhà quảng cáo cần kịp thời thay đổi và linh hoạt thích nghi với khối lượng công việc khổng lồ. Chỉ số của một chiến dịch thành công và chỉ số của một chiến dịch thất bại chỉ chênh nhau vài điểm phần trăm, vì lẽ đó, nhà quảng cáo cần thay đổi các thuộc tính của chiến dịch thật nhanh. Có nghĩa, để có một chiến dịch thành công, nhà quảng cáo cần có cả kỹ năng tốt và công cụ chất lượng.
Dữ liệu thì đến từ vô số mô hình (ví dụ, API, phân bổ, ATT và SKAdNetwork postback), dẫn đến lượng lớn yếu tố cần được phân tích và đánh giá. Nếu nhà quảng cáo có thể xem tất cả dữ liệu này trên cùng một giao diện, thì có thể đưa ra quyết định tốt hơn và xây dựng chiến dịch marketing hiệu quả hơn. Nếu cứ phải click chuột qua lại giữa nhiều dashboard, nhiều phần mềm và spreadsheet, thì nhà quảng cáo khó có thể so sánh dữ liệu và tìm ra điểm khác biệt. Hơn nữa, đội ngũ marketing cần tập trung vào nhiệm vụ trọng yếu — tăng trưởng ứng dụng và xây dựng chiến lược — chứ không phải dành hàng giờ theo dõi từng biến động của dữ liệu.
Marketing không chỉ bao gồm các hoạt động thu hút người dùng mới
Marketing không chỉ bao gồm chiến lược tăng trưởng ứng dụng. Nhà quảng cáo nay còn cần triển khai các chiến lược giữ chân người dùng và kết nối người dùng. Nếu người dùng mới nhanh chán ứng dụng, hoặc nếu lợi tức đầu tư không được xác định chính xác, thì mọi nỗ lực UA sẽ như “đổ xuống sông xuống biển”.
Dữ liệu của Adjust cho thấy, tỷ lệ duy trì trung bình trên toàn cầu là 6% vào ngày thứ 30. Điều này có nghĩa, 94% người dùng mới trong một đợt cohort sẽ ít truy cập ứng dụng sau khoảng một tháng (tính từ thời điểm tải ứng dụng). Để tăng tỷ lệ duy trì, bạn cần có cái nhìn toàn diện về hành trình của người dùng. Có như vậy, bạn mới có thể xác định điểm rời bỏ (churn point) và giá trị trọn đời (LTV) — các thông tin này sẽ giúp bạn cải thiện trải nghiệm của người dùng, đảm bảo ứng dụng đáp ứng nhu cầu của họ, xử lý sự cố ứng dụng, đồng thời nhận diện chiến dịch và kênh quảng cáo đem đến người dùng chất lượng. Với các thông tin trên, cộng thêm khả năng thay đổi chiến dịch và ngân sách một cách nhanh chóng và dễ dàng, bạn có thể cải thiện đáng kể kết quả marketing.
Xem tất cả dữ liệu trên cùng một giao diện: bí quyết để có các quyết định sáng suốt
Nhà quảng cáo hiện đang làm việc với lượng lớn dữ liệu. Số lượng dữ liệu mạng quảng cáo, dữ liệu phân bổ, dữ liệu SKAdNetwork tăng lên rất nhanh — nhất là khi bạn chạy nhiều chiến dịch cùng lúc. Nếu có thể tập trung tất cả dữ liệu này về cùng một giao diện, thì bạn không còn phải lặp lại những công việc thủ công nhàm chán mỗi ngày.
Đáng lý bạn không nên tốn nhiều thời gian để xem tới xem lui các dashboard rối rắm, chuyển hết từ tab này sang tab khác, mở hàng loạt spreadsheet và gõ các công thức tính một cách thủ công. Nếu bạn muốn tìm ra các điểm bất thường trong dữ liệu hoặc phân tích D7 ROAS của một creative nào đó, thì bạn cần một công cụ có thể lọc nhanh các thông tin quan trọng này. Một chiến dịch có thành công hay không phụ thuộc vào việc bạn có thể nhanh chóng thay đổi các thuộc tính của chiến dịch đó hay không. Bên cạnh đó, dữ liệu càng rõ ràng, càng dễ hiểu thì bạn càng dễ sử dụng vào quá trình xây dựng chiến lược giá trị chuyển đổi và tạo nền tảng cho các mô hình khác (ví dụ, dự đoán LTV).
Cuối cùng, khi dữ liệu được trình bày ở dạng tổng hợp, thì đội ngũ UA và marketing mới có thể tập trung vào các hoạt động sáng tạo và cải thiện chiến lược — từ đó cho ra đời các chiến dịch hiệu quả hơn và sử dụng ngân sách marketing một cách hợp lý hơn.
