Trong bối cảnh chi phí thu hút người dùng (UA) ngày càng tăng, việc tối ưu Customer Lifetime Value (CLV) đã trở thành ưu tiên hàng đầu của các Mobile App. Lúc này, AI và Marketing Automation không chỉ giúp phân tích hành vi người dùng chính xác hơn mà còn mở ra khả năng cá nhân hóa trải nghiệm và giữ chân khách hàng dài hạn.
Trong bài viết này, anh Quốc Tiến – Marketing Manager tại VietCap Securities, với hơn 10 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực Digital Marketing, Branding, Media & Automation, sẽ chia sẻ cách anh và đội ngũ ứng dụng AI để giải bài toán tăng trưởng người dùng trong ngành tài chính.
1. NHỮNG THÁCH THỨC & CƠ HỘI CHO CHIẾN LƯỢC TĂNG TRƯỞNG MOBILE APP
Áp lực về chi phí phát triển và vận hành Mobile App
Để một Mobile App có thể tăng trưởng bền vững, doanh nghiệp không chỉ cần đầu tư vào công nghệ mà còn phải gánh một hệ thống chi phí phức tạp và chồng chéo. Trong đó, chi phí thu hút người dùng (UA) ngày càng tăng cao chính là áp lực lớn nhất.
Theo chia sẻ của anh Quốc Tiến, quá trình phát triển và vận hành app thường bao gồm 4 nhóm chi phí chính:
- Chi phí thiết lập app: Cần phát triển phiên bản tương thích cho Android và iOS – đây là nền tảng ban đầu bắt buộc.
- Chi phí thu hút người dùng (user acquisition): Để kích thích người dùng tải app, doanh nghiệp gần như luôn phải triển khai các chương trình khuyến mãi đi kèm. Điều này đồng nghĩa với việc chi phí UA không chỉ là media mà còn bao gồm ngân sách ưu đãi, quà tặng, referral,…
- Chi phí duy trì: Theo nhiều báo cáo, chỉ khoảng 10% người tải app có mở ứng dụng lần đầu tiên. Ngoài tính năng chính, thương hiệu buộc phải duy trì các chương trình khuyến mãi hoặc hoạt động giữ chân khác như gamification để biến họ thành monthly active user. Tuy nhiên, ưu đãi không thể kéo dài mãi, nên chi phí này mang tính dài hạn và nặng ngân sách.
- Chi phí gia tăng: Các khoản phát sinh trong quá trình mở rộng và tối ưu vận hành.
Customer Lifetime Value – Lời giải cho bài toán tăng trưởng dài hạn
Để thu lợi nhuận một cách bền vững từ người dùng đã tải app, yếu tố cốt lõi phải xuất phát từ Mô hình Kinh doanh (Business Model) của ứng dụng. Doanh nghiệp cần xác định rõ:
- App của mình đang giải quyết vấn đề gì cho khách hàng?
- Vấn đề này có lặp lại theo thời gian không?
Ví dụ:
- Một người muốn giảm cân sẽ cần tập gym trong nhiều tháng
- Người có nhu cầu học tiếng Anh sẽ học trong nhiều năm
Nếu ứng dụng đáp ứng được nhu cầu có tính lặp lại, doanh nghiệp có thể nuôi dưỡng người dùng dài hạn, thay vì chỉ dừng lại ở lần tải đầu tiên.
Đây chính là nền tảng của khái niệm Customer Lifetime Value (CLV): giá trị mà một người dùng mang lại trong suốt vòng đời sử dụng sản phẩm. Khi tỷ lệ giữ chân người dùng (retention) tăng, CLV cũng tăng, Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm ưu chi phí thu và tăng trưởng doanh thu.
2. AI & MARKETING AUTOMATION: CHIẾN LƯỢC CÁ NHÂN HÓA TRẢI NGHIỆM NHẰM TĂNG TỶ LỆ GIỮ CHÂN (RETENTION)
Khai thác Big Data để xây dựng kịch bản tiếp thị tự động
Trong các ngành hàng có giá trị sản phẩm cao và hành vi tiêu dùng phức tạp như Tài chính, Bảo hiểm hay Chứng khoán, chỉ thu hút người dùng tải app là chưa đủ.
AI đang trở thành một công cụ quan trọng giúp marketer phân tích hành vi người dùng ở cấp độ chi tiết, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và tăng khả năng giữ chân.
Theo chia sẻ từ anh Quốc Tiến, VietCap đã tận dụng AI để khai thác Big Data, qua đó phân tích sâu hành vi khách hàng thông qua nhiều lớp dữ liệu phức tạp như:
- Tần suất giao dịch.
- Mã chứng khoán họ mua.
- Số tiền giữ trong tài khoản.
- Giai đoạn chi tiêu (nhiều hơn hay ít hơn).
- Thời điểm giao dịch (sáng/chiều, ngày nào trong tuần).
Dựa trên những phân tích hành vi này, thương hiệu có thể xây dựng kịch bản quảng cáo và tiếp thị một cách tự động. Điều này liên kết trực tiếp với khái niệm Marketing Automation, rất phổ biến trong các ngành dịch vụ cần duy trì CLV cao. Ngược lại, với các sản phẩm FMCG có hành vi tiêu dùng ngắn và ít tính lặp lại, việc xây dựng hành vi sâu để AI phân tích sẽ khó khăn hơn.
Anh Tiến cũng chia sẻ kế hoạch ứng dụng AI vào hành vi giao dịch (trading) của khách hàng. Ví dụ, nếu AI xác định được ID thiết bị của một khách hàng thường xuyên xem liên tục một mã chứng khoán nào đó (tìm kiếm 5 lần/ngày), thương hiệu sẽ dựa vào dữ liệu này để xây dựng các kịch bản cá nhân hóa phù hợp.
Giới hạn của AI và vai trò của người làm Marketing
Mặc dù AI có thể xây dựng kịch bản tự động, nhưng có những insight về tâm lý đầu tư, hành vi đầu tư mà công nghệ này chưa thể nắm bắt trọn vẹn. Ví dụ, AI có thể chỉ ra rằng khách hàng tìm kiếm 4 lần hoặc 5 lần mà không mua, nhưng nó không thể lý giải được ý nghĩa sâu xa đằng sau hành vi đó.
Do đó, việc ứng dụng AI trong marketing cần có sự kết hợp của lý trí, mức độ nhạy bén và sự hiểu biết sâu sắc về thị trường của đội ngũ marketing để khai thác tối đa insight.
3. CÁCH ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ AI TRONG CHIẾN DỊCH MOBILE APP MARKETING
Việc đo lường hiệu quả của một chiến dịch có AI tham gia không thể tách rời bối cảnh và mục tiêu chiến dịch. Trước khi đánh giá, thương hiệu phải xác định rõ: Chiến dịch hướng tới tăng nhận diện thương hiệu hay thúc đẩy hành vi giao dịch của khách hàng?
Anh Tiến cũng lưu ý rằng hành vi chi tiêu hay giao dịch của khách hàng chịu ảnh hưởng mạnh từ các yếu tố ngoại cảnh như thị trường, kinh tế, xã hội hay thời điểm chiến dịch. Vì vậy, không thể kỳ vọng số liệu đo lường sẽ chính xác 100%. Thay vào đó, marketer cần tập trung vào so sánh và xu hướng thay đổi.
Để đánh giá tác động thực tế của AI, anh Tiến áp dụng phương pháp benchmark các chiến dịch trước và sau khi triển khai AI:
Trước khi áp dụng AI: Đo lường các chỉ số cơ bản như:
- Chi phí để khách hàng thực hiện giao dịch.
- Chi phí để có 1 lượt mở tài khoản.
- Chi phí để khách hàng thực hiện giao dịch.
- Chi phí xây dựng mức độ nhận biết thương hiệu.
Sau khi áp dụng AI: So sánh xem các chỉ số trên có thay đổi như thế nào bằng các câu hỏi:
- Chi phí có giảm không?
- Phí giao dịch có tăng không?
- Khách hàng có giao dịch thường xuyên hơn không?
Việc đo lường chi tiết cần nhìn trên toàn bộ quy trình và chuỗi giá trị thực hiện, và đánh giá chính xác trên giai đoạn mà AI can thiệp vào.
TẠM KẾT
Sự bùng nổ của ứng dụng AI trong việc tăng trưởng và giữ chân người dùng trên Mobile App mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể. Đặc biệt trong các ngành hàng high-involvement, AI giúp doanh nghiệp phân tích hành vi phức tạp, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu hóa CLV. Tuy nhiên, AI chỉ là công cụ hỗ trợ cho tự động hóa, lý trí và sự nhạy bén thị trường của đội ngũ Marketing vẫn là yếu tố quyết định để khai thác các insight sâu sắc và giữ chân người dùng một cách bền vững.
Để hiểu rõ hơn về cách xây dựng chiến lược Marketing toàn diện, đặc biệt trong việc khai thác dữ liệu và tận dụng công nghệ AI để tăng trưởng kinh doanh, bạn có thể tham khảo khóa học:
Khóa học Generative AI giúp bạn ứng dụng AI vào công việc phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình. Bạn sẽ học cách sử dụng AI để tạo code tự động, phân tích insight từ dữ liệu và tinh chỉnh prompt để giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Khóa học Data Analysis dành cho những người mới bắt đầu và muốn học các kiến thức thống kê cơ bản, dễ áp dụng vào thực tế. Qua các buổi học được thực hành với case study, bạn sẽ không chỉ hiểu lý thuyết mà còn biết cách áp dụng thống kê để phân tích dữ liệu giúp ra quyết định chiến lược trong công việc.
Khóa học Strategy Formulation giúp bạn hiểu rõ bản chất của chiến lược, trang bị công cụ và tư duy để đưa ra những quyết định mang tính đột phá, dẫn dắt doanh nghiệp vượt qua các thách thức trên thị trường để phát triển bền vững.
Bài viết thuộc bản quyền của Tomorrow Marketers, vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức.
