Metrics chính của User Acquisition

Mọi chỉ số UA đều nằm trên một phễu: người dùng thấy quảng cáo → bấm → cài → mở → ở lại → trả tiền. Mỗi tầng có một nhóm chỉ số riêng. Đọc số mà không gắn vào tầng phễu thì dễ mừng/lo sai chỗ.

Đây là tầng trên cùng — đánh giá bản thân mẩu quảng cáo (creative) và giá mua traffic.

CTR (Click-Through Rate) = số click / số lần hiển thị (impression). Cho biết creative có đủ hấp dẫn để người ta bấm không. CTR thấp thường là do hình/tiêu đề/định vị chưa trúng.

CPC (Cost Per Click) = tiền chi / số click. Cho biết mỗi cú bấm đắt bao nhiêu. CPC phụ thuộc mức cạnh tranh của tệp mục tiêu và chất lượng creative (CTR cao thường kéo CPC xuống).

Impression = 100.000
Click      = 2.000
Spend      = $600

CTR = 2.000 / 100.000 = 2%
CPC = $600 / 2.000    = $0,30

CVR (Conversion Rate) ở UA thường là tỷ lệ chuyển đổi từ một tầng sang tầng kế: click → install, hoặc install → mở app, hoặc install → trả phí. Luôn nói rõ CVR của bước nào để tránh nhầm.

CPI (Cost Per Install) = tiền chi / số install. Là chỉ số 'giá mua một người dùng' quen thuộc nhất. Nhưng CPI một mình KHÔNG nói lên lời/lỗ — phải so với giá trị người dùng mang lại (LTV).

Click   = 2.000
Install = 500
Spend   = $600

CVR (click→install) = 500 / 2.000 = 25%
CPI                 = $600 / 500  = $1,20

Mua được user rồi nhưng họ mở một lần rồi biến mất thì tiền ads đổ sông. Retention đo tỷ lệ người dùng còn quay lại sau X ngày.

Retention Dn = số người còn mở app vào ngày thứ n / số người đã cài. Ba mốc hay xem: D1 (ngày hôm sau), D7 (một tuần), D30 (một tháng). D1 phản ánh ấn tượng đầu và onboarding; D7/D30 phản ánh giá trị dài hạn và thói quen.

Churn = tỷ lệ rời bỏ = 100% − Retention. Retention D1 = 30% nghĩa là Churn D1 = 70%. Churn cao ở D1 và Churn cao ở D30 là hai câu chuyện khác nhau.

Nhóm này đo mỗi người dùng mang về bao nhiêu tiền. Khác nhau ở MẪU SỐ (chia cho ai) và KHUNG THỜI GIAN.

Ba cái tên ARP* đều bắt đầu bằng ARP = Average Revenue Per (doanh thu trung bình trên mỗi...), chỉ khác chữ cuối — tức khác mẫu số: ARPU (Average Revenue Per User) chia cho MỌI user; ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) chia cho user HOẠT ĐỘNG trong ngày; ARPPU (Average Revenue Per Paying User) chia cho user CÓ TRẢ tiền. Nhớ chữ cuối là nhớ được mẫu số.

LTV (Lifetime Value) = tổng doanh thu một user mang lại trong suốt vòng đời dùng app. Đây là con số quyết định: chỉ khi LTV > CPI thì mua user mới có lãi.

Với app free có quảng cáo (IAA), LTV thường ước lượng từ ARPDAU và retention: cộng dồn doanh thu kỳ vọng qua các ngày user còn ở lại. Một xấp xỉ đơn giản: LTV ≈ ARPDAU × số ngày hoạt động trung bình (mà số ngày này chính là tổng retention theo thời gian).

ARPDAU = $0,02
Số ngày hoạt động TB (từ đường retention) ≈ 20 ngày

LTV ≈ $0,02 × 20 = $0,40

Nếu CPI = $0,30  → LTV ($0,40) > CPI ($0,30) → có lãi
Biên lãi ≈ (0,40 − 0,30) / 0,30 ≈ 33%

Đây là tầng ra quyết định cuối: bỏ tiền ra có lời không, có nên scale hay tắt.

ROAS (Return On Ad Spend) = doanh thu từ ads / chi phí ads, thường tính theo mốc thời gian: ROAS D7 = doanh thu thu được TRONG 7 ngày đầu / spend. ROAS = 100% nghĩa là hòa vốn trong khung đó.

ROI (Return On Investment) = (lợi nhuận − chi phí) / chi phí. ROI tính trên LỢI NHUẬN ròng (đã trừ mọi chi phí), còn ROAS chỉ tính trên DOANH THU so với riêng tiền ads. Vì vậy ROAS thường cao hơn ROI.

Spend        = $600
Revenue (D7) = $300

ROAS D7 = $300 / $600 = 50%
→ Sau 7 ngày mới thu lại nửa vốn.

Có ổn không? TÙY vào đường LTV:
- Nếu doanh thu còn tăng nhiều sau D7 (retention/LTV dài) → 50% D7 có thể vẫn lãi ở D30/D90.
- Nếu doanh thu gần như dừng sau D7 → 50% là lỗ, nên tắt.

• Bài tập 1: Với bộ số liệu giả định được cung cấp, tự tính CPI, CVR, ROAS D7 và điểm hòa vốn của 1 campaign.
• Bài tập 2: Xây 1 Google Sheet tracking daily cho app: spend, installs, CPI, retention D1/D7, revenue, ROAS. Điền số giả định trong 7 ngày liên tục và viết 3 dòng nhận xét.
• Bài tập 3: Với app IAA, viết công thức LTV từ ARPDAU và retention, rồi tính ngược: nếu CPI là $0.30 thì LTV cần đạt bao nhiêu để có lãi 20%?

Đề bài: campaign 'Summer_A' chạy 30 ngày với bộ số liệu dưới đây. Hãy tính CTR, CPC, CVR, CPI, ROAS D7, ROAS D30 và xác định điểm hòa vốn.

CTR = Click / Impression   = 5.000 / 250.000 = 2%
CPC = Spend / Click        = $1.500 / 5.000   = $0,30
CVR = Install / Click      = 1.200 / 5.000    = 24%
CPI = Spend / Install      = $1.500 / 1.200   = $1,25

Kiểm tra chéo: CPI = CPC / CVR = $0,30 / 24% = $1,25 ✓

ROAS D7  = $900   / $1.500 = 60%
ROAS D30 = $1.800 / $1.500 = 120%

Quy về mỗi user (chia cho 1.200 install):
LTV D7  = $900   / 1.200 = $0,75
LTV D30 = $1.800 / 1.200 = $1,50

Điểm hòa vốn: cần LTV = CPI = $1,25
  LTV D7  = $0,75 < $1,25  → sau 7 ngày vẫn đang lỗ
  LTV D30 = $1,50 > $1,25  → đã có lãi trước mốc D30

Biên lãi tại D30 = (1,50 − 1,25) / 1,25 = 20%

Hòa vốn rơi vào khoảng ngày nào? Cần doanh thu tích lũy chạm $1.500. Từ D7 ($900) đến D30 ($1.800) doanh thu tăng thêm $900 trong 23 ngày, cần thêm $600 → nội suy tuyến tính: 600/900 × 23 ≈ 15 ngày, tức khoảng D22.

Đề bài: dựng sheet theo dõi hằng ngày rồi điền 7 ngày số giả định và viết 3 dòng nhận xét. Dưới đây là cấu trúc cột tối thiểu — cột nào tính được bằng công thức thì KHÔNG gõ tay, để tránh sai lệch khi sửa số.

• Nhận xét 1 — Giá mua user đang xấu đi: spend tăng 6 lần ($100 → $600) thì CPI tăng 50% ($1,00 → $1,50). Đẩy ngân sách nhanh buộc hệ thống mở rộng sang tệp kém liên quan hơn, nên mỗi install đắt dần.
• Nhận xét 2 — Không chỉ đắt hơn mà còn kém hơn: Retention D1 rơi 32% → 21% đúng cùng nhịp tăng spend. Nếu chỉ đắt lên thì còn cân nhắc; đắt lên VÀ user ở lại ít hơn nghĩa là chất lượng traffic đang loãng, không phải chỉ do cạnh tranh giá.
• Nhận xét 3 — Hành động: ROAS tích lũy chững quanh 13,6–13,9% rồi đi ngang/giảm → tiền đổ thêm không tạo thêm hiệu quả. Nên dừng scale, tách số theo nguồn/creative để tìm phần còn tốt, rồi mới tăng ngân sách trở lại theo từng bậc nhỏ (~20%/lần).

Đề bài: với app IAA, viết công thức LTV từ ARPDAU và retention, rồi tính ngược — nếu CPI = $0,30 thì LTV cần đạt bao nhiêu để có lãi 20%?

Mỗi ngày user còn hoạt động thì mang về trung bình ARPDAU.
Xác suất user còn hoạt động ở ngày thứ n chính là Retention(n).

LTV = ARPDAU × [ R(0) + R(1) + R(2) + ... + R(N) ]

Tổng trong ngoặc = số ngày hoạt động trung bình của một user
                 = 'vòng đời' tính bằng ngày (average lifetime)

Viết gọn:  LTV ≈ ARPDAU × Vòng đời (ngày)

Lãi 20% nghĩa là mỗi $1 bỏ ra phải thu về $1,20:

  LTV cần ≥ CPI × (1 + 20%) = $0,30 × 1,20 = $0,36

Đổi ra yêu cầu vận hành — cần đạt $0,36 bằng cách nào?

  Nếu ARPDAU = $0,02:
    Vòng đời cần = $0,36 / $0,02 = 18 ngày hoạt động

  Nếu vòng đời chỉ đạt 12 ngày:
    ARPDAU cần = $0,36 / 12 = $0,03  (phải tăng 50%)

Ý nghĩa của bài toán ngược: một mục tiêu lợi nhuận luôn quy được về HAI đòn bẩy cụ thể — kiếm nhiều tiền hơn mỗi ngày hoạt động (ARPDAU: mật độ quảng cáo, giá eCPM, vị trí đặt ads) hoặc giữ user ở lại lâu hơn (retention: onboarding, nội dung, thông báo). Nếu cả hai đều không nhích được thì đòn bẩy còn lại là kéo CPI xuống.