Chiến lược SDK cho ứng dụng di động

Hôm nay mình sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn thế nào là Firebase Analytics (phân tích) và Attribution tool (trọng tài)
Tổng quan, Firebase gần như là một công cụ giúp phát triển app thành công với giá trị hoàn toàn khác biệt so với các công cụ attribution khác.

I. Phân biệt tổng quan các công cụ dùng phát triển ứng dụng

A. Firebae

Firebase sẽ có 3 phần chính như hình bên dưới, tuy nhiên tính năng mạnh nhất và cũng sử dụng nhiều nhất là phần grow business với các tính năng cực kỳ mạnh bao gồm A/B test, remote config (liveops), cloud messaging, in-app messaging và đặc biệt analytics (giúp bạn thấu hiểu người dùng)

Trước đây ở trong một event, mình có phân tích vậy đâu là 1 trong các yếu tố giúp 1 app thành công hơn các app khác (retention) chính là việc thấu hiểu khách hàng. Mình kể một câu chuyện vì sao mình chỉ thích ăn một món duy nhất ở đường Tạ Hiền? Lý do là chủ quán rất hiểu mình và thường làm đồ ăn theo khẩu vị người Nam. Vậy thấu hiểu khách hàng rất quan trọng đặc biệt họ khác biệt lớn về văn hóa, ngôn ngữ và hành vi.

Khi khách hàng của chúng ta nằm tại thị trường Global, họ cách xa chúng ta nữa bán cầu vậy làm sao chúng ta hiểu họ? Đó là dùng công cụ phân tích như Firebase. Việc dùng Firebase giúp chúng ta nắm được funnel của người dùng (họ qua bao nhiêu mốc level), họ ở lại bao lâu ở mỗi màn chơi (screen) và họ bỏ app chúng ta bao nhiêu % (app remove –> chỉ có firebase mới có) giúp chúng ta có cái nhìn toàn diện app mình như thế nào.

B. Phân biệt giữa các công cụ Analytics vs Attribution

Tuy nhiên trong các buổi nói chuyện mình nhận ra các bạn dev thường xuyên lầm lẫn giữa Firebase vs Attribution tool (Appsflyers hoặc các công cụ khác) nên mình có chart bên dưới để giúp các bạn hiểu rõ hơn.

Bảng cửu chương về các công cụ thường dùng với app

Attribution Analytics: có thể hiểu là công cụ rất mạnh chống deduplication (trung lấp giữa các network) và chống fraud (cheating từ các mạng network). Bạn có thể đọc thêm ở đây.

In-App Analytics : là các công cụ dùng để phân tích insight người dùng như Google Play, Fireabse, Facebook Analytics

Điểm khác biệt lớn nhất các bạn có thể thấy rõ là in-app analytics không dùng để phân tách người dùng giữa các adnetwork (vd facebook analytics không track Google, Firebase không track Facebook nhưng có thể track các mạng còn lại) việc thiếu đi một số adnetwork cho việc tracking là yếu tố chính quyết định các in-app analytics không phải là công cụ dùng làm trọng tài (Attribution)

Chart bên dưới thể hiện cách so sánh đúng để hiểu về Analtycis và attribution.

Khi tách bạch ra được điểm khác biệt giữa các công cụ chúng ta sẽ có chiến lược SDK phù hợp để tích hợp vào.

Mình khuyên các bạn nên sử dụng cả attribution + analytics tool như một bộ combo cho việc phát triển app.

II. Chiến lược SDK phù hợp

A. Event bidding tactics

Hiện nay Google với sự phát triển của 7 platform lớn. Biên độ lớn về cài đặt của Google là một trong những yếu tố giúp các indie dev phát triển mạnh mẽ. Vậy nếu làm việc với Google thì cần chiến lược SDK như thế nào?

Với những update lớn sắp tới, Google khuyến nghị khách hàng sử dụng bid event bằng Firebase. Việc bidding này sẽ không ảnh hưởng đến công cụ attribution (dùng để phân tách cài đặt giữa các adnetwork) mà sẽ giúp gia tăng hiệu quả quản cáo. Vì sao gia tăng hiệu quả?

Giả sử bạn dùng Appsflyer bidding chuyện gì sẽ xảy ra?
  • Bidding bằng Appsflyer

Giả sử các bạn dùng Appsflyer bidding event cho event “level up”. Thì tín hiệu gửi về UAC sẽ chỉ có event Level Up. Vậy Google chỉ thu thập được data này để dạy cho “máy học”.

  • Bidding bằng Firebase

Nếu chúng ta dùng Firebase toàn bộ data về full funnel sẽ gửi về UAC để tối ưu hóa event này theo funnel với nhiều signal hơn. Việc này sẽ giúp chúng ta đẩy campaign học nhanh hơn thay vì chờ 7 ngày.

B. Chiến dịch chạy tối ưu tự động tROAS.

Đối với các app có iAP thì các bạn đều hiểu được một trong các khó khăn là quản lý ROAS (return on ad spend – hồi vốn quảng cáo). Khó khăn này đến từ độ phức tạp số lượng quốc gia, số lượng game, và các loại hình quảng cáo.

Để giữ được tỷ lệ hồi vốn ổn định đa phần các bạn làm quảng cáo đều phải điều chỉnh bid/budget liên tục. Vd tăng bid vào cuối tuần để quảng cáo chạy mạnh hơn .v.v

Với công nghệ bid tROAS, hầu như hệ thống sẽ làm tự động mọi công việc theo % bidding. Vd chúng ta có thể dựa vào dữ liệu quá khứ và cài đặt hồi vốn 20% ngày 7.

Công nghệ này chỉ hổ trợ trên Firebase event bidding, toàn bộ dữ liệu về iAP có được sẽ được thu thập và chuyển trên firebase để tối ưu ROAS. Việc dùng event bidding của các tool attribution sẽ không có phép chúng ta dùng được công cụ này.

III. Kết luận

Trên đây chỉ là một trong những công dụ của các công cụ này. Vì thế mình đề xuất chúng ta cần có 1 chiến lược SDK rõ ràng và cần hiểu sự thay đổi về ecosystem của các đối tác để áp dụng cho phù hợp.

90% Indie Developer không hiểu Attribution là gì?

Đây là một khái niệm mà theo mình tại Vietnam nhiều bạn làm dev và thậm chí marketer chưa hiểu hết được. Có nhiều lý do vì trình độ tiếng Anh, cũng như lượng tài nguyên các bạn được tiếp cận nên hầu như khi làm campaign các bạn set up sai rất nhiều và hiểu cũng không đúng các metrics trong đó. Hôm nay mình sẽ giải thích để các bạn dev hình dung được vì sao nên dùng loại công cụ này. 

I. Vì sao nên dùng attriubtion

  1. Overlap giữa các channel

Hình bên dưới mô tả mức độ trùng lấp giữa các luồng traffic (direct vs các source traffic khác) các bạn có thể thấy chấm nâu đậm là luồng traffic bị overlap giữa rất nhiều các channel. Thông thường tỷ lệ này giao động từ 10-15% tùy biên độ lớn của campaign và độ phủ chiến dịch tại các thị trường.

Image result for attribution reporting explaining

2. Self Attribution Network ( nói nôm na, ông nào click vào quảng cáo nhà tôi thì là user của tôi)

Đa phần các mạng network như Facebook ,Google , và AppLovin đều là self attribution nghĩa là họ sẽ tính toán user nào click trên quảng cáo và sẽ tính toán là user này thuộc về mình hay không? Việc này có thể ví dụ, 1 user A click lên cả quảng cáo Facebook và Google và cài đặt game vào 1 ngày nào đó thì user này sẽ được tính cả trên Facebook và Google nếu bạn nhìn vào trực tiếp các dashboard này. 

Vậy từ các vấn đề (1) và (2) thì chúng ta sẽ đối mặt vấn đề gì? Đó là trường hợp lệch số (discrepancy) trên các tool dẫn đến sai lệch quyết định về điều chỉnh ngân sách cho các kênh. Để giải quyết vấn đề này thường mình sẽ cần 1 trọng tài (vd này là Appsflyer, nhưng có rất nhiều công cụ trên thị trường) để phân biệt cài đặt giữa các kênh.

II. Công dụng Attribution tool (dùng Appsflyer để trình bày)

  1. Deduplication ( phân biệt được trùng lấp.

Cộng dụng lớn nhất của các attribution tool là như 1 ông trọng tài đứng ra phân xử xem user này đến từ network nào nếu có trùng lấp user theo mô hình last click attribution (đại khái user nào click cuối cùng trên network nào trước ngày cài đặt sẽ tính cho network đó). Hãy nhìn theo hình bên dưới để hiểu thêm khái niệm. Attribution có 2 thông số chính cần quan tâm là conversion window và view through conversion (VTC = chỉ nhìn không cần click)

A. VTC = on (hay view through conversion is on.

Giả sử tất cả cài đặt trên Facebook và Google dùng cùng 1 dãy thời gian 28 ngày cho conversion window

Giả sử như sau với VTC on cho Facebook (Google mặc định không tính VTC, nếu các bạn được whitelist chạy VTC, Google sẽ tách thêm 1 cột VTC tính riêng cho các bạn).

  • Ngày 1: user A và B lướt qua quảng cáo Facebook (VTC on là mặc định Facebook)
  • Ngày 4: user A click vào quảng cáo Adword
  • Ngày 12: cả user A và B đều vào store cài đặt app.

Các network sẽ tính như sau:

  • Facebook sẽ tính 2 user trên dashboard của họ do cách tính VTC
  • Google sẽ tính 1 user trên dashboard của họ do cách tính self attribution theo click của Google.

Appsflyer sẽ có 2 trường hợp.

  • Trường hợp A, nếu bạn bật VTC (mặc định của Appsflyer với Facebook) thì Appsflyer sẽ tính 1 user cho Facebook, 1 user cho Google.
  • Trường hợp B, nếu bạn tắt VTC thì Appsflyer sẽ tính 1 user cho Google và 1 user Organic.

–> đến đây bạn hiểu ra tầm quan trọng của Attribution tool chưa?

B. Conversion window khác nhau (dùng Attribution tool Appsflyer)

Trường hợp này các bạn hay quên chỉnh Appsflyer cùng conversion windows

Nhiều trường hợp các bạn chỉnh conversion window ( hay là thời gian tính ngược từ ngày cài đặt) cho các network khác nhau như ví dụ này.

  • Ngày 1: user A click lên Facebook
  • Ngày 4: user A click lên Adword
  • Ngày 12: user lên store và cài đặt

Kết quả tính sẽ như sau:

  • Appsflyer nếu set up là 7 ngày thì chúng ta có 1 organic
  • Appsflyer nếu set up 14 ngày thì chúng ta có 1 adword
  • Facebook sẽ tính 1 user
  • Google sẽ tính 1 user (mặc định các channel sẽ tính 30 ngày)

–> “phần conversion window này rất quan trọng trong set up để đẩy performance của Google mình sẽ nói đến ở topic khác nhé. Trước mắt hãy để mặt định”

III. Dữ liệu của Attribution nên hiểu thế nào?

Câu hỏi đặt ra là vậy bị lệch số giữa các channel? Tốt hay xấu và đâu là chỉ số thông thường.

Theo mình việc lệch số hết sức thông thường và phản ứng chúng ta đang targeting cho các channel khá chuẩn. Số lệch thông dụng theo mình ổn nhất (10-15%) tùy theo trường hợp. Chúng ta cũng nên nhìn vào đầu chỉ số cuối của eCPI để thấy rằng liệu marketing mix (UA giữa các channel) có ổn hay không?

Nói tóm lại, attribution tool rất quan trọng các bạn cần thông hiểu các số này, nếu trong trường hợp cần xử lý BI hoặc phân định budget để gia tăng hiệu quả ROAS của các channel.