Khai thác raw data để tối ưu chiến dịch marketing cho game di động

Vừa qua, Adjust đã tổ chức thành công sự kiện Growth Lab tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh và cùng các nhà marketers trao đổi và chia sẻ về vai trò quan trọng của dữ liệu thô (raw data). Sự kiện thu hút sự quan tâm của đông đảo khách hàng đến tham gia, chia sẻ trải nghiệm sử dụng Datascape nhằm khai phá tối đa tiềm năng của raw data. Dưới đây là các thông tin mà Adjust đúc kết được từ sự kiện.

Sự phát triển thần tốc của game online đang đẩy các loại hình giải trí truyền thống vào thế khó. Vào năm 2021, doanh thu phòng vé toàn cầu đạt 21 tỷ USD, doanh thu ngành âm nhạc thu âm đạt 26 tỷ USD; trong khi đó, ngành game online “rủng rỉnh” với 180 tỷ USD. Chưa kể, có đến 233 ứng dụng và game có doanh thu vượt mốc 100 triệu USD vào năm 2021, trong khi chỉ có 38 phim điện ảnh vượt được mốc này.

Khu vực châu Á – Thái Bình Dương (APAC) là sôi động nhất. Năm 2022, doanh thu tại APAC chiếm gần một nửa (47%) tổng doanh thu game toàn cầu. Doanh thu cao đi liền với sức ép cạnh tranh lớn. 95% doanh thu game mobile và 85% số lượt tải tập trung về 1% nhà phát hành game nằm ở top đầu. Do vậy, để có thể tạo dựng thành công trong ngành game online, bạn cần dành thời gian suy nghĩ, cân nhắc và áp dụng các phương pháp tối ưu khi thiết kế chiến lược marketing.

Thu hút người chơi mới và tăng doanh thu từ người chơi mới

Nếu game của bạn mới bước vào cuộc chơi, thì bạn có thể thử phát hành game tại các thị trường có tỷ lệ tải cao. 5 quốc gia đứng đầu về số lượt tải bao gồm Ấn Độ (17%), Mỹ (9%), Brazil (8%), Indonesia (6%) và Nga (6%). Nếu game của bạn đã có số lượng người chơi nhất định và bạn muốn tập trung tăng doanh thu, thì có thể phát hành game tại các thị trường mang lại doanh thu cao. Các quốc gia trong top 5 bao gồm Mỹ (31%), Nhật Bản (18%), Trung Quốc (14%), Hàn Quốc (7%) và Đức (3%) - theo App Store Intelligence 2022.

Đa dạng hóa nguồn thu

Game hyper-casual thường kiếm tiền dựa vào quảng cáo. Nhưng giống như các loại game khác, hyper-casual cũng đưa ra tùy chọn trả một khoản phí nhỏ để loại bỏ hoàn toàn quảng cáo; và trong tổng số lượng người dùng đồng ý trả thêm, 40% đang chơi game hyper-casual. Như vậy, bạn không chỉ cần đa dạng hóa tệp người dùng, mà cũng cần triển khai cùng lúc nhiều chiến lược kiếm tiền.

Kết nối với người dùng hiện có để bứt tốc tăng trưởng

Khai phá toàn bộ giá trị của tệp người dùng hiện có là cực kỳ quan trọng. Tỷ lệ giữ chân người dùng tăng 5% có thể đẩy lợi nhuận công ty tăng từ 25 đến 95%. Khi thiết kế chiến lược giữ chân người dùng, hãy bắt đầu từ tỷ lệ rời bỏ (churn). Trong tổng số người dùng gỡ ứng dụng ngay trong tháng đầu tiên sau cài đặt, khoảng 40% người gỡ ngay trong ngày thứ 1 (D1).

“Các thông tin mô tả ứng dụng của bạn trên app store phải trùng khớp với trải nghiệm thực tế trong ứng dụng, đồng thời phải giúp người chơi có khởi đầu chơi game thuận tiện. Không thể tránh khỏi trường hợp người dùng gỡ bỏ ứng dụng, nhưng bạn có thể sử dụng các công cụ phân tích để xác định người dùng có giá trị cao, và kết nối lại với họ thông qua các chiến dịch remarketing.” Lily Trương, Sales Manager, Adjust Việt Nam

Để đánh giá hiệu suất của ứng dụng trên hệ điều hành iOS thông qua dữ liệu thô, bạn cần thuyết phục người dùng cho phép ứng dụng thu thập thông tin (opt-in). Mặc dù các quy định mới của iOS 14.5+ đã gây ra nhiều khó khăn cho ngành quảng cáo, nhưng tin tốt là, tỷ lệ opt-in của năm 2022 cao hơn so với năm 2021. Dữ liệu của Adjust cho thấy tỷ lệ opt-in trung bình của quý 3 năm 2022 là 34%. Trong đó, Indonesia xếp đầu với 47%, tiếp theo là Brazil và Thái Lan với cùng 42%.(*)

Để tăng tỷ lệ opt-in, bạn cần chọn đúng thời điểm hiển thị thông báo opt-in. Nhưng trước hết, bạn cần đảm bảo người dùng hiểu rõ lợi ích của opt-in, bằng cách hiển thị một thông báo opt-in của riêng bạn trước khi hiển thị thông báo opt-in bắt buộc, và sử dụng câu từ mang tính thuyết phục nhằm nhấn mạnh lợi ích của opt-in.

Lợi ích đến từ việc phân tích raw data

Theo thống kê của Adjust, xét trên toàn cầu, hiện chỉ có khoảng 45% nhà quảng cáo game mobile đang sử dụng raw data để thực hiện phân tích hằng ngày. Nếu bạn thuộc nhóm 54% nhà quảng cáo còn lại, thì đã đến lúc khai thác những thông tin quý báu đến từ raw data. Kết quả phân tích raw data cũng có thể hỗ trợ công việc của các vị trí khác trong công ty. Chẳng hạn như, quản lý UA có thể sử dụng kết quả phân tích để đo lường hiệu suất của chiến dịch quảng cáo, chuyên viên phân tích dữ liệu (DA) có thể nhận diện xu hướng và mẫu chung, hay quản lý sản phẩm có thể phân tích hành vi in-app của người dùng để cải thiện UX.

Raw data của Adjust mang lại nhiều lợi ích:

• Giúp hiểu rõ từng điểm chạm trong hành trình của người dùng
• Trực quan hóa KPI dựa trên cohort
• Giúp xem xét các lĩnh vực hoặc ý tưởng kinh doanh mới
• Giúp phát hiện dữ liệu bất thường
• Giúp cải thiện chiến dịch quảng cáo nhắm mục tiêu (targeting) và quảng cáo chéo (cross-promotion)

Khai thác raw data thành công cùng INDIEZ và EZ Games

INDIEZ và EZ Games là hai khách hàng của Adjust đã tham gia chia sẻ tại sự kiện Growth Lab và chia sẻ cách tối đa hóa insights có được từ raw data.

Ngay từ đầu, INDIEZ đã hiểu rõ raw data có vai trò quan trọng đối với công tác phân tích các yếu tố liên quan đến sản phẩm, kênh quảng cáo, và các giai đoạn thử nghiệm chiến dịch quảng cáo (nhằm tung ra sản phẩm có chất lượng cao ra thị trường). Tuy nhiên, để xử lý raw data, Indiez cần những chuyên viên thành thạo công việc truy vấn và xử lý đữ liệu. Chưa kể, Indiez cũng cần nhiều thời gian để học cách liên kết lượng lớn dữ liệu với nhau và đồng bộ hóa thông tin đến từ nhiều nguồn.

Nhưng sau cùng, tất cả công sức bỏ ra đều xứng đáng. Với raw data, IDIEZ đã có thể đưa ra kết luận chính xác hơn từ các thử nghiệm A/B và khám phá được các giá trị độc đáo của các kênh quảng cáo. Tương tự với Indiez, EZ Games cũng sử dụng raw data để tính chi phí tăng trưởng người dùng (UA), điều chỉnh các thành tố trong thử nghiệm A/B và so sánh tác động của thành tố mới lên người chơi lâu năm và người chơi mới.

Đối với các công ty đang muốn tìm hiểu kỹ hơn về raw data, anh Lân Nguyễn, CEO INDIEZ gợi ý như sau: hãy thiết kế một pattern để dự đoán các tình huống mà dữ liệu sẽ có ích cho công ty trong tương lai, và lấy tất cả dữ liệu có thể lấy trong lúc chờ đợi quá trình thiết kế hoàn tất. Anh cũng nhấn mạnh rằng, “Mục đích của việc xử lý raw data là để có quyết định chính xác hơn, chứ không phải để tạo ra doanh thu ngay tức khắc.” Sylvie Hoàng, Head of Growth tại EZ Games, cũng đề xuất các công ty xây dựng một hệ thống để xử lý raw data, bao gồm việc trang bị cho nhân sự của bạn các công cụ và dashboard cần thiết nhằm xử lý raw data.

Tìm hiểu thêm về Datascape — công cụ giúp bạn khai thác dữ liệu thô từ lúc phát triển ứng dụng đến lúc tối ưu hóa hoạt động.