Nhằm đảm bảo nội dung trọn vẹn, bài viết được chia làm 2 phần hỗ trợ lẫn nhau:
- Phần 1 (lý thuyết) trình bày ý nghĩa của phân tích cohort.
- Phần 2 (thực hành) trình bày về cách sử dụng adbrix để tiến hành phân tích cohort
Phần 1 Phần 2
[external_link_head]Mục lục bài viết
1) Ý nghĩa phân tích tổ hợp (Cohort Analysis)
Trong khoa học xã hội, tổ hợp (Cohort) được định nghĩa là “tập hợp các cá nhân từng có cùng trải nghiệm về một sự việc nào đó“. Tiêu chuẩn phân loại trong cohort có thể là quốc gia, thành phố, độ tuổi, mức thu nhập … tùy theo mục đích phân tích. Trong mobile marketing, cohort là một nhóm người dùng mobile app có chung một đặc điểm nhất định như từ cùng một ad network, cùng có hành vi mua hàng, cùng sử dụng chung một platform (mobile web hoặc mobile app: android, ios), cùng cài đặt app trong một ngày nhất định…
Cohort Analysis là gì?
Quá trình phân tích các chỉ số (metric) với đối tượng là tập hợp người dùng được tổ hợp theo một tiêu chuẩn đồng nhất được gọi là phân tích tổ hợp (Cohort Analysis).
Lí do khiến cohort analysis trở lên quan trọng là vì nó giúp marketer vượt ra khỏi hạn chế của các chỉ số trung bình, giúp marketer có insight rõ ràng hơn và từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn. Nếu báo cáo trung bình cho ta biết thu nhập bình quân đầu người tại Việt Nam năm 2019 tăng so với năm 2018 thì phép phân tích cohort analysis giúp ta có cái nhìn (insight) rõ ràng hơn về mức độ tăng của từng vùng miền, tỉnh thành. Bằng việc so sánh các chỉ số với cohort khác nhau trong cùng một phép phân tích, chúng ta sẽ phát hiện ra được những khu vực có chuyển biến khác hẳn (không tăng hoặc thậm chí giảm) so với xu thế tăng chung trên cả nước.
Lấy một ví dụ khác trong mobile marketing: phân tích doanh thu tạo ra từ người dùng trong các chiến dịch khác nhau về tiêu chí creative (hình ảnh, video quảng cáo), ad network, agency, city (theo địa chỉ IP), platform (Android/iOS/Web),.. Bằng việc phân tách cohort, chúng ta có thể thấy rõ nhóm nào đang có hiệu quả cao hơn mức trung bình và nhóm nào đang nằm dưới. Trong mô tả bên dưới đây, màu xanh lá cây là đường trung bình của toàn bộ tập người dùng, đường nằm trên và dưới thể hiện giá trị của nhóm cohort khác nhau.
Cohort analysis đóng một vai trò quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả chiến dịch mobile marketing. Xin tham khảo bài viết “Phương pháp sử dụng Big Data Analytics để tối đa hiệu quả chiến dịch Mobile App Install” thể thêm thông tin chi tiết về metric cơ bản trong mobile marketing. Hình minh họa dưới đây là phép phân tích chỉ số retention rate đối với các sự kiện in-app event khác nhau trong ứng dụng mobile game như app open, app update, registration, tutorial complete. Kết quả của các phép phân tích retention khi được đặt cạnh nhau phản ánh được chất lượng lượt install theo từng ngày.
[external_link offset=1]
Nếu sử dụng thêm phân tích cohort theo các tiêu chí attribution, chúng ta sẽ càng có insight chi tiết hơn về hiệu quả campaign, không chỉ là theo từng ngày, mà theo từng ad network, từng publisher, từng ad group, từng quảng cáo… Ví dụ trong cùng một affiliate network, publisher nào đem tới install tốt, publisher nào không. Trong hình minh họa, màu đỏ là không tốt, màu xanh lá cây là tốt.
Phần tiếp theo sẽ tập trung vào việc minh họa cách sử dụng dụng adbrix để thực hiện phân tích tổ hợp.
Phần 1 Phần 2
2) Cách tạo Cohort Analysis với công cụ Adbrix
Adbrix hiện đang hỗ trợ phân tích cohort với 2 nhóm tiêu chí gồm nhóm liên quan tới thuộc tính attribution (attribution based cohort analysis) và nhóm liên quan tới hành vi người dùng dựa trên in-app event (behavior based cohort analysis).
Attribution based cohort analysis: GROUP BY
Attribution based cohort analysis là phép phân tích dựa trên tiêu chuẩn về thuộc tính ad attribution. Thông qua tính năng ad attribution, adbrix xác định được người dùng acquired từ ad network nào dựa trên cài đặt attribution modeling. Đi kèm với việc ghi nhận conversion (lượt click, install, deeplink), adbrix cũng ghi nhận thông tin thuộc tính của campaign, device, thời gian phát sinh sự kiện. Toàn bộ thông tin đó đều được sử dụng để tiến hành phân tích cohort tùy ý trong các mẫu báo cáo sau này. Thông qua kết quả phân tích cohort dạng này, chúng ta sẽ tìm được insight về chất lượng lượt install và người dùng mobile app theo từng kênh quảng cáo, từng campaign, key word, creative, theo tiêu chuẩn thời gian, tiêu chuẩn location, tiêu chuẩn thiết bị (device information), nhà mạng v.v.
Trong mục Report Builder, thông qua thiết lập “Group By“, adbrix cho phép marketer lựa chọn tiêu chuẩn thuộc tính cơ bản thường gặp. Hiện tại, tổng cộng số hạng mục được hỗ trợ sẵn đã là 50 thuộc tính. Giả sử, khi muốn phân tích hiệu quả hàng ngày của quảng cáo theo từng platform, trên từng kênh ad network, thì tiến hành cài đặt như sau:
Đối với mobile game chạy quảng cáo trên nhiều quốc gia, có thể phân tích hiệu quả quảng cáo theo thuộc tính vị trí quốc gia (country – IP) như cài đặt dưới đây.
behavior based cohort analysis: audience studio
Behavior based cohort analysis là phương pháp phân tích cohort dựa trên hành vi của người dùng thực hiện trên ứng dụng. Vì thế, để thực hiện phân tích này, trước tiên marketer cần tiến hành phân nhóm user segment dựa trên các hành vi của người dùng, sau đó tổ hợp segment lại theo phép toán tổ hợp phù hợp để tạo ra audience mong muốn. Tính năng Audience Studio của adbrix cung cấp giao diện “Venn diagram kiểu kéo thả” vô cùng trực quan, bất kì ai cũng có thể tạo được audience mục tiêu vô cùng dễ dàng. (Tham khảo thêm hướng dẫn sử dụng Audience Studio của adbrix tại đây)
So với phương pháp cohort dựa trên thuộc tính attribution, phương pháp này dựa trên hành vi người dùng nên phản ảnh rõ nét hơn thông tin chất lượng người dùng. Khi so sánh các nhóm cohort dựa trên hành vi người dùng với toàn bộ tập người dùng, chúng ta có thể làm phép bù tổ hợp để phân tích nhóm người dùng đối lập, vẫn chưa thực hiện một in-app action cụ thể mong muốn, ví dụ vẫn chưa đăng ký dịch vụ (registration) hay vẫn chưa có hành vi purchase trong app v.v.
[external_link offset=2]Dưới đây là một số cohort dựa trên hành vi người dùng, có thể tạo ra trong thời gian không tới 3 phút với công cụ audience studio của adbrix:
- Tập hợp những người dùng đã install ứng dụng nhưng chưa đăng ký tài khoản (registration) trong vòng 3 tháng vừa qua.
- Tập hợp những người dùng đã install ứng dụng từ các chiến dịch quảng cáo (paid ad) nhưng vẫn chưa đăng ký tài khoản (registration) trong vòng 30 ngày gần nhất.
- Tập hợp những người dùng đến từ chiến dịch quảng cáo từ khóa (search keyword ads) trong vòng 1 tháng qua mà vẫn chưa mua sản phẩm nào liên quan.
- Tập hợp những người dùng đã đăng ký tài khoản (registration) nhưng chưa mua hàng (purchase) trong vòng 3 tháng qua.
- Tập hợp những người dùng đã từng mua hàng (purchase) trong một category nhất định với giá trị trên 10,000,000 VND.
- Tập hợp những người dùng đã quan tâm tới quảng cáo về mỹ phẩm và xem thông tin sản phẩm trên app nhưng vẫn chưa có lịch sử mua hàng trong nhóm sản phẩm đó.
Sau khi đã tạo lập được user segment mong muốn bằng Audience Studio như trên, tiến hành phân tích cohort với tập đối tượng này bằng cách thêm vào Conditions > Generic Conditions > Audience trong Report Builder như hình bên dưới, chúng ta đã giới hạn metric cần theo dõi, áp dụng với cohort cụ thể đã được chỉ định mà thôi.
Using Audience in report builder to make cohort analysis
Kết luận
Dựa vào phân tích cohort, mobile growth marketer có thể tìm được câu trả lời cho câu hỏi “Why”, tại sao một kết quả như vậy lại nảy sinh. Phân tích cohort có thể được áp dụng cho bất cứ chỉ số (metric) nào, tiêu biểu có thể kể đến như retention rate, tổng doanh thu revenue, ARPU (average revenue per user), v.v. Thông qua kết quả phân tích cohort, có thể tìm ra Growth Inflection Point, hỗ trợ tối ưu hóa quả cáo hoặc cải thiện ứng dụng. Giả định rằng chúng ta cần xác nhận xem có phải những người dùng đăng ký membership có tỉ lệ retention và tạo ra doanh số cao hơn không, chúng ta sẽ tiến hành phân tích cohort với nhóm có và không đăng ký membership. Giả sử, đúng là nhóm đăng ký membership gắn bó với ứng dụng hơn, họ mua nhiều sản phẩm có giá trị hơn mức trung bình thì chúng ta cần lên phương án để chuyển đổi người dùng mới thành hội viên membership càng sớm càng tốt, cải tiến chu trình on-board trên app để họ chú ý hơn tới chương trình hội viên, thay đổi UX phù hợp để đơn giản hóa việc đăng ký trên app, chạy quảng cáo tối ưu conversion cho registration event, v.v.
Nói tóm lại, cohort analysis là một phương pháp có hiệu quả cao giúp phán đoán bản chất của dữ liệu một cách chính xác và rõ ràng hơn, giúp marketer vượt qua hạn chế của các chỉ số trung bình. Hi vọng với một số tóm tắt như trên, các bạn làm mobile marketing có thể dễ dàng tiến hành cohort analysis với các tính năng được adbrix hỗ trợ. [external_footer]
