Phân tích cohort

Cohort trong Adapty được thiết kế để trả lời một số câu hỏi quan trọng:

Vào ngày nào một cohort bắt đầu có lãi?
Ứng dụng kiếm được bao nhiêu tiền từ một cohort cụ thể?
Tôi có thể chi tối đa bao nhiêu tiền để thu hút một khách hàng trả phí?
Mất bao lâu để thu hồi chi phí quảng cáo?

Cohort hoạt động dựa trên dữ liệu ứng dụng mà chúng tôi thu thập qua SDK và thông báo từ cửa hàng, không yêu cầu bất kỳ cấu hình bổ sung nào từ phía bạn.

Cohort theo số lần gia hạn hoặc theo ngày

Bạn có thể phân tích cohort theo số lần gia hạn hoặc theo ngày. Tùy chọn này thay đổi tiêu đề các cột, và theo đó, cách tiếp cận phân tích cũng thay đổi. Theo dõi theo ngày cung cấp thông tin hữu ích cho việc lập ngân sách và hiểu rõ lịch thanh toán. Điều này đặc biệt hữu ích khi theo dõi các sản phẩm không phải gói đăng ký, chẳng hạn như consumable hoặc sản phẩm mua một lần. Ở chế độ này, màu xanh trong các ô bảng thường tập trung ở giữa các dòng do hai yếu tố chính. Thứ nhất, xem cohort theo ngày giúp nhìn thấy sớm các khoản thanh toán liên quan đến sản phẩm có thời hạn ngắn, trong khi ở chế độ xem gia hạn, chúng được gộp chung với các lần gia hạn hàng tháng và hàng năm. Thứ hai, các khoản thanh toán bị trễ góp phần tạo ra mô hình phân bổ này, do một số người dùng thanh toán muộn hơn dự kiến. Trong khi đó, theo dõi theo lần gia hạn hiển thị mức độ giữ chân và tỷ lệ rời bỏ của các cohort từ lần thanh toán này sang lần thanh toán khác mà không tính đến ngày cụ thể. Vì vậy, những người dùng thanh toán trễ (có thể là nhiều tháng) vẫn được tính vào số lần gia hạn tương ứng của họ. Cách tiếp cận này không phản ánh doanh thu theo lịch thực tế, nhưng lại rất thuận tiện để phân tích mức độ giữ chân và tỷ lệ rời bỏ của các cohort, cũng như rút ra insight từ hành vi của họ.

Hãy chọn chế độ phù hợp với bạn hoặc dùng cả hai để có thêm nhiều kết luận và ý tưởng hơn.

Cohort theo số lần gia hạn hoặc theo số ngày

Cách Adapty xây dựng cohort

Hãy xem ví dụ về cohort theo số lần gia hạn để hiểu cách bảng được hình thành. Để xây dựng cohort, chúng tôi sử dụng hai chỉ số: lượt cài đặt ứng dụng và giao dịch (mua hàng). Mỗi hàng trong cohort đại diện cho một khoảng thời gian cụ thể: từ một ngày đến một năm. Mỗi hàng bắt đầu bằng số người dùng đã cài đặt ứng dụng trong khoảng thời gian đó và đã kích hoạt gói đăng ký hoặc mua sản phẩm có quyền truy cập trọn đời/sản phẩm mua một lần. Mỗi cột tiếp theo trong hàng hiển thị số lượng người dùng đã gia hạn gói đăng ký trong kỳ đó. M3 là tháng 3, có nghĩa là người đăng ký đã gia hạn liên tiếp 3 lần tính đến thời điểm này, W7 là tuần 7, và Y2 là năm 2. Đôi khi bạn có thể thấy P2 trong các cohort. P là viết tắt của Period (Kỳ) của gói đăng ký. Adapty hiển thị P thay cho W/M/Y khi có nhiều sản phẩm với các kỳ gia hạn khác nhau cùng xuất hiện trong một cohort.

Chúng tôi sử dụng màu gradient để làm nổi bật sự khác biệt giữa các giá trị trong cohort. Các số lớn hơn sẽ có màu đậm hơn. Trong hình bên dưới, bạn có thể thấy một cohort điển hình.

Cohort này chỉ hiển thị dữ liệu cho các sản phẩm theo tuần (ký hiệu #1).
Cohort không loại trừ doanh thu và hiển thị doanh thu dưới dạng giá trị tuyệt đối (ký hiệu #2).
Khoảng thời gian đang xem xét là 6 tháng gần nhất, và độ dài cohort là 1 tháng (ký hiệu #3).
Hàng Total (ký hiệu #4) hiển thị giá trị tích lũy cho từng kỳ. $442K trong ô đầu tiên của hàng Total tích lũy doanh thu kỳ đầu tiên (kích hoạt gói đăng ký) từ tất cả các tháng (tháng 11, tháng 12, v.v.) cho đến cuối khung thời gian. Ô Total hiển thị số lượng khách hàng đã cài đặt ứng dụng trong toàn bộ khoảng thời gian.
Cột đầu tiên của hàng tháng 11 năm 2023 (ký hiệu #5) hiển thị doanh thu kỳ đầu tiên (kích hoạt gói đăng ký) là $37,7K từ những khách hàng đã cài đặt ứng dụng vào tháng 11 năm 2023. Số lượng khách hàng đã cài đặt ứng dụng trong tháng 11 năm 2023 là 95.129, được hiển thị ở cột tiêu đề. Cột thứ hai của hàng tháng 11 năm 2023 hiển thị doanh thu tuần 2 (các gói đăng ký đã gia hạn đến tuần thứ 2) là $8,77K từ những khách hàng đã cài đặt ứng dụng vào tháng 11 năm 2023.
Trên bảng, bạn có thể thấy Total revenue, ARPU, ARPPU và ARPAS (ký hiệu #6). Bạn có thể đọc thêm về các chỉ số này ở phần sau trong bài viết này.
Bạn có thể cấu hình các cột ở phần bên phải của bảng bằng cách sử dụng trường dropdown Columns (ký hiệu #7).
Phía trên bảng ở góc phải (ký hiệu #8), còn có một trường dropdown để tính phí hoa hồng của cửa hàng và tính thuế cho các phân tích cohort cụ thể. Bạn có thể tìm hiểu cách Adapty tính phí hoa hồng cửa hàng và thuế tại bài viết này. Sau khi chọn tùy chọn tương ứng từ dropdown, dữ liệu doanh thu sẽ được tính lại dựa trên lựa chọn đó.
Ở phía bên phải của bảng, bạn có thể thấy doanh thu dự đoán (Predicted Revenue) và giá trị trọn đời dự đoán (Predicted LTV) (ký hiệu #9). Trường Predicted Revenue ước tính tổng doanh thu được tạo ra bởi một cohort người đăng ký trong một khung thời gian cụ thể, trong khi trường Predicted LTV đại diện cho giá trị dự kiến của mỗi người dùng trong cohort.

Annotated cohort table with numbered marks

Bạn có thể di chuột vào bất kỳ ô nào trong cohort để xem các chỉ số chi tiết cho khoảng thời gian đó.

Các ô có đường gạch chéo ở nền là những khoảng thời gian chưa kết thúc, vì vậy giá trị trong đó có thể còn tăng thêm.

Độ dài cohort và khung thời gian

Hai cài đặt thời gian kiểm soát những gì bảng hiển thị:

Time frame — phạm vi ngày. Đặt trong lịch phía trên bảng.
Cohort length — kích thước mỗi hàng: ngày, tuần, tháng, quý, hoặc năm. Với độ dài theo tháng, mỗi hàng bao gồm một tháng cài đặt.

Hai cài đặt này hoạt động độc lập. Ví dụ: time frame 6 tháng cộng với cohort length theo tháng cho bạn một bảng có 6 hàng. Time frame 1 năm cộng với cohort length theo tuần cho bạn 52 hàng.

Điều khiển độ dài cohort và khung thời gian

Bộ lọc, chỉ số, phân khúc cohort và xuất CSV

Bài viết chính: Điều khiển Analytics

Theo mặc định, Adapty xây dựng các cohort dựa trên dữ liệu từ tất cả các lần mua. Bạn có thể lọc theo thời hạn sản phẩm, sản phẩm cụ thể, quốc gia, cửa hàng, paywall, phân khúc và dữ liệu attribution.

Ở bên phải bảng điều khiển, có một nút để xuất dữ liệu cohort ra CSV. Sau đó bạn có thể mở file trong Excel, Google Sheets, hoặc import vào hệ thống phân tích của riêng mình. Có 6 chỉ số có thể hiển thị trong cohort: Subscriptions, Payers, Revenue, ARPU, ARPPU và ARPAS. Bạn có thể hiển thị chúng dưới dạng giá trị tuyệt đối hoặc dưới dạng phần trăm thay đổi so với thời điểm bắt đầu cohort.

Chỉ số cohort hiển thị dưới dạng giá trị tuyệt đối

Gói đăng ký, người thanh toán, tổng doanh thu, ARPU, ARPPU và ARPAS

Subscriptions là tổng số gói đăng ký đang hoạt động, sản phẩm mua trọn đời và sản phẩm mua một lần mà một cohort thực hiện trong khoảng thời gian được chọn. Theo dõi chỉ số này giúp bạn hiểu hành vi của khách hàng cũng như hiệu quả của các sản phẩm đang cung cấp. Từ đó, bạn có thể tinh chỉnh chiến lược sản phẩm, điều chỉnh hoạt động marketing và tối ưu hóa nguồn doanh thu. Payers là tổng số người dùng đã thực hiện mua hàng trong một cohort. Chỉ số này giúp bạn hiểu có bao nhiêu người dùng duy nhất đóng góp vào doanh thu của bạn. Đối với các ứng dụng có lượng lớn in-app purchase không phải gói đăng ký, chỉ số này có thể làm nổi bật phạm vi tiếp cận thực sự của các sản phẩm, cho thấy liệu một lượng lớn người dùng đang mua hàng hay doanh thu được thúc đẩy bởi một nhóm nhỏ người mua lặp lại. Hiểu được số lượng payers giúp đánh giá mức độ gắn kết của khách hàng, lên kế hoạch marketing có mục tiêu và tối ưu hóa chiến lược doanh thu. Tổng doanh thu được tích lũy cho một cohort trong khoảng thời gian đã chọn (25/11/2022 — 24/05/2023). Chỉ số này giúp bạn hiểu được tổng số tiền thu được từ người dùng trong một cohort cụ thể và tính toán ROAS. Ví dụ: nếu chi tiêu quảng cáo cho tháng 9 năm 2022 là $10.000 và tổng doanh thu từ cohort tháng 9 năm 2022 là $30.000, thì ROAS = 3:1. ARPU là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng. Được tính bằng tổng doanh thu / số người dùng duy nhất. $60.000 doanh thu / 5.000 người dùng = $12 ARPU. Chỉ số này hữu ích khi so sánh với chi phí cài đặt (CPI) để đánh giá hiệu quả các chiến dịch marketing của bạn.

ARPPU là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng trả phí. Được tính bằng tổng doanh thu / số người dùng trả phí duy nhất. $60.000 doanh thu / 1.000 người dùng trả phí = $60 ARPPU. Chỉ số này giúp bạn hiểu trung bình mỗi khách hàng trả phí mang lại bao nhiêu doanh thu. ARPAS là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng đang hoạt động (active subscriber). Chỉ số này được tính bằng tổng doanh thu / số lượng người dùng đang hoạt động. Người dùng ở đây là những người đã kích hoạt thời gian dùng thử hoặc gói đăng ký. $60.000 doanh thu / 1.500 người dùng = $40 ARPAS.

Phí hoa hồng và thuế

Một khía cạnh quan trọng trong việc tính doanh thu của cohort là việc tính phí hoa hồng cửa hàng và thuế (có thể thay đổi tùy theo quốc gia tài khoản cửa hàng của người dùng). Adapty hiện hỗ trợ tính phí hoa hồng và thuế cho cả App Store và Play Store trong phân tích cohort. Để biết thêm chi tiết về cách Adapty tính thuế và hoa hồng trong analytics, hãy tham khảo tài liệu của chúng tôi.

Doanh thu vs Tiền thu được

Cả Doanh thu (Revenue) và Tiền thu được (Proceeds) đều là các chỉ số tiền tệ. Bạn có thể hiểu Doanh thu là doanh thu gộp và Tiền thu được là doanh thu ròng. Doanh thu không tính đến phí của App Store / Play Store, trong khi Tiền thu được thì có. Do đó, Tiền thu được luôn thấp hơn Doanh thu.

Mức hoa hồng thực tế bị khấu trừ thay đổi tùy theo nhiều yếu tố, bao gồm điều kiện tham gia các chương trình như Chương trình Doanh nghiệp Nhỏ (15%), mức giảm cho các gói đăng ký dài hạn (15% sau một năm gia hạn), mức phí theo từng quốc gia, và mức phí tiêu chuẩn (lên đến 30%). Adapty tự động xác định mức phí hoa hồng áp dụng cho mọi giao dịch của khách hàng và tính toán Doanh thu dựa trên đó. Để biết thêm thông tin về cách xác định mức phí hoa hồng, xem tài liệu Phí hoa hồng cửa hàng và thuế.

X�� lý hoàn tiền

Hai quy tắc sau áp dụng chung cho mọi chỉ số cohort:

Hoàn tiền được tính theo ngày phát sinh, không phải ngày mua ban đầu. Hoàn tiền chỉ ảnh hưởng đến một cohort khi ngày hoàn tiền đó nằm trong khoảng thời gian đã chọn.
Hoàn tiền không bao giờ chuyển người dùng ra khỏi cohort và không thay đổi số lượt cài đặt. Thành phần cohort được xác định cố định ngay khi người dùng cài đặt ứng dụng.

Ngoài các quy tắc trên, tác động của hoàn tiền còn phụ thuộc vào chỉ số và chế độ xem. Hãy đọc theo cột tương ứng với chế độ bạn đang dùng.

Chỉ số	Theo lần gia hạn	Theo ngày
Lượt cài đặt (kích thước cohort)	Không bị ảnh hưởng. Người dùng vẫn ở trong cohort của họ.	Giống như “Theo lần gia hạn”.
Gói đăng ký	Các gói đăng ký đã hoàn tiền vẫn được tính.	Hoàn tiền sẽ loại gói đăng ký đó khỏi số đếm.
Người thanh toán	Người dùng đã thanh toán nhưng được hoàn tiền vẫn được tính.	Hoàn tiền sẽ loại người dùng đó khỏi số đếm, kể cả khi họ đã thực hiện các thanh toán thành công khác.
Doanh thu	Số tiền hoàn trả được trừ khỏi cột kỳ gia hạn nơi khoản thanh toán ban đầu được ghi nhận.	Số tiền hoàn trả được trừ từ ngày hoàn tiền trở đi.
ARPU	Doanh thu / lượt cài đặt. Hoàn tiền làm giảm doanh thu; số lượt cài đặt không bao giờ thay đổi.	Giống như “Theo lần gia hạn”.
ARPPU	Doanh thu / người dùng đã thanh toán. Hoàn tiền có thể làm giảm cả doanh thu lẫn số người dùng đã thanh toán, do đó ARPPU có thể biến động mạnh hơn so với doanh thu đơn thuần.	Giống như “Theo lần gia hạn”.
ARPAS	Doanh thu / người đăng ký đang hoạt động. Hoàn tiền làm giảm doanh thu; số lượng người đăng ký không thay đổi.	Giống như “Theo lần gia hạn”.
Retention	Không bị ảnh hưởng. Chỉ tính các sự kiện dùng thử và mua hàng, không tính hoàn tiền.	Giống như “Theo lần gia hạn”.
Việc hoàn tiền sẽ trừ số tiền hoàn lại khỏi doanh thu bất kể chế độ hạch toán doanh thu đang được áp dụng là gì.

Tỷ lệ chuyển đổi và ARPPU

Hoàn tiền không ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi tính theo lượt cài đặt, vì số lượt cài đặt không bao giờ thay đổi. Tỷ lệ chuyển đổi tính theo người dùng trả tiền thì khác. Hoàn tiền làm giảm tỷ lệ này trong chế độ xem by days, nhưng không ảnh hưởng trong chế độ xem by renewals. Trong chế độ xem theo số lần gia hạn, các cột Revenue và Payers mỗi cột chỉ hiển thị một khoảng thời gian riêng lẻ. Cột ARPPU thì không. Mỗi ô ARPPU cộng dồn tất cả từ khoảng thời gian đầu tiên của cohort cho đến khoảng thời gian của cột đó. Vì vậy, nó luôn bao gồm nhiều khoảng thời gian cùng lúc, và không tính những người dùng đã được hoàn tiền. Do đó, việc chia Revenue của một khoảng thời gian đơn lẻ cho số người dùng trả phí của khoảng thời gian đó sẽ không cho ra kết quả ARPPU được hiển thị.

Ví dụ. Một người dùng cài đặt vào tháng Hai và mua một gói đăng ký, sau đó được hoàn tiền toàn bộ vào tháng Tư. Xem cohort tháng Hai theo ngày:

Khung thời gian tháng 2–3, trước khi khoản hoàn tiền nằm trong cửa sổ: người dùng được tính là 1 người dùng trả phí, và doanh thu của họ được tính đầy đủ.
Khung thời gian tháng 2–6, sau khi khoản hoàn tiền nằm trong cửa sổ: người dùng được tính là 0 người dùng trả phí, và doanh thu giảm về 0.

Ở cả hai khung thời gian, số lượt cài đặt tháng 2 và Retention vẫn giữ nguyên.

Cách các chỉ số xử lý hoàn tiền so sánh các quy tắc tương tự giữa MRR, các biểu đồ doanh thu và xuất dữ liệu.

Dự đoán: Doanh thu và LTV

Doanh thu dự đoán là tổng doanh thu ước tính mà một cohort người dùng trả phí sẽ tạo ra trong khoảng thời gian đã chọn kể từ khi cohort được tạo. Chỉ số này được tính bằng cách nhân LTV dự đoán của cohort với số lượng người dùng trả phí dự đoán trong cohort đó. Ví dụ: nếu LTV dự đoán là $50 và cohort có 100 người dùng trả phí, thì Doanh thu dự đoán sẽ là $5.000. Predicted LTV là giá trị vòng đời ước tính trên mỗi người đăng ký có trả phí, thể hiện doanh thu trung bình mà mỗi người đăng ký có trả phí được kỳ vọng tạo ra trong khoảng thời gian đã chọn sau khi cohort được tạo.

Các dự đoán này dựa trên các mô hình giữ chân cohort lịch sử, sử dụng dữ liệu riêng của ứng dụng khi có đủ lịch sử và dữ liệu trung bình từ nhiều ứng dụng khác trong trường hợp ngược lại. Để biết thêm chi tiết về mô hình dự đoán của Adapty, vui lòng tham khảo Tài liệu về Dự đoán. Adapty cohorts cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người dùng và hiệu quả tài chính trong ứng dụng của bạn. Bằng cách phân tích các cohort dựa trên lượt gia hạn hoặc số ngày, bạn có thể xác định thời điểm các cohort bắt đầu có lợi nhuận, theo dõi doanh thu, tính toán doanh thu trung bình trên mỗi người dùng, và hiểu rõ thời gian cần thiết để thu hồi chi phí quảng cáo. Với các bộ lọc, chỉ số và tùy chọn xuất dữ liệu linh hoạt, Adapty giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược thu hút người dùng cũng như kiếm tiền từ ứng dụng để đạt hiệu quả tối đa.

Phân tích cohort

Cohort theo số lần gia hạn hoặc theo ngày

Cách Adapty xây dựng cohort

Độ dài cohort và khung thời gian

Bộ lọc, chỉ số, phân khúc cohort và xuất CSV

Gói đăng ký, người thanh toán, tổng doanh thu, ARPU, ARPPU và ARPAS

Phí hoa hồng và thuế

Doanh thu vs Tiền thu được

X����� lý hoàn tiền

Tỷ lệ chuyển đổi và ARPPU

Dự đoán: Doanh thu và LTV

X�� lý hoàn tiền