tích nhóm. Chẳng hạn nếu bạn biết một chiến dịch quảng cáo nào đó mang
lại người dùng có khả năng cao sẽ mua đồ trong trò chơi, bạn nên chạy
nhiều chiến dịch như thế hơn. Bạn cũng cần tinh tế về thứ bạn giới thiệu cho
người dùng trong trò chơi: cá voi sẽ sẵn sàng mua nhiều đồ giá cao hơn,
ngược lại, ban đầu nên giới thiệu thứ gì đó rẻ cho người dùng chưa từng
mua gì.
Việc đo lường ARPU giúp bạn có ý tưởng rõ ràng về số tiền những người
dùng trả tiền đang bỏ ra. Việc thuyết phục người dùng đã trả tiền trả nhiều
hơn có thể không tạo ra tác động rõ rệt lên ARPU vì phần lớn người dùng sẽ
không trả tiền, nhưng hoàn toàn có thể nhích doanh thu một cách đáng kể.
Hãy đối xử với người dùng trả tiền như một cơ sở khách hàng riêng biệt và
theo dõi hành vi của họ, việc họ rời bỏ và doanh thu tách biệt với nhóm
người không trả tiền.
KHÁCH HÀNG RỜI BỎ
Ta đã tìm hiểu chi tiết về tỷ lệ rời bỏ trong Chương 9. Đây cũng là chỉ số
quan trọng đối với ứng dụng di động. Keith Katz, đồng sáng lập Execution
Labs, một nhà thúc đẩy phát triển trò chơi và cựu Phó Chủ tịch Monetization
của OpenFeint, đề xuất theo dõi tỷ lệ rời bỏ theo các giai đoạn thời gian cụ
thể:
Theo dõi khách hàng rời bỏ sau một ngày, một tuần và một tháng vì người
dùng bỏ đi vào thời điểm khác nhau vì lý do khác nhau. Bỏ đi sau một ngày
có thể do phần hướng dẫn chơi quá tệ hoặc không hấp dẫn người dùng. Bỏ
đi sau một tuần có thể do trò chơi của bạn chưa “đủ chiều sâu”, và sau một
tháng có thể do kế hoạch cập nhật kém.
Biết khi nào người dùng bỏ đi chỉ ra lý do họ bỏ đi và việc bạn có thể thử
làm để giữ họ ở lại lâu hơn.
SƠ ĐỒ MÔ HÌNH KINH DOANH ỨNG DỤNG DI ĐỘNG
