Giá trị vòng đời (LTV) hoặc giá trị vòng đời của khách hàng (CLV) đo lường giá trị mà một người dùng trung bình chi trả trong suốt quá trình sử dụng một thương hiệu. LTV mang lại cái nhìn quan trọng về những chỉ số kinh doanh nên sử dụng, bao gồm chi phí thu hút người dùng (UA) và chi phí mỗi hành động (CPA). Những nhà quảng cáo có thể tham khảo các chỉ số này để thiết lập chiến lược quảng cáo phù hợp và dự đoán các hành động trong tương lai.
Do các thay đổi gần đây trong các quy định về quyền riêng tư như App Tracking Transparency (ATT) của Apple và sự giới thiệu của SKAdNetwork (SKAN), không ai có thể chắc chắn phương pháp tính toán LTV mà không cần đến lượng dữ liệu cấp người dùng giống nhau. pLTV cung cấp một phương thức thay thế, trong đó giá trị vòng đời có thể được đo lường bằng cách sử dụng các hệ thống máy học và dữ liệu được ẩn danh tôn trọng quyền riêng tư của người dùng.
pLTV sử dụng mô hình máy học (ML) có khả năng xử lý thông tin postback tổng quát, dữ liệu lịch sử và dữ liệu hoạt động người dùng trước đó để thực hiện phân tích dự đoán. Các bộ dữ liệu này tập trung vào "người dùng làm những gì" thay vì “họ là ai”, và thông tin được hoàn toàn ẩn danh.
Ban đầu, những người quảng cáo sẽ sử dụng dữ liệu chiến dịch từ trước để phân loại người dùng dựa trên các đặc điểm hành vi nổi bật của họ và khả năng tiếp tục tương tác với thương hiệu. Sau đó, thuật toán tích hợp trong mô hình pLTV có thể nhanh chóng kiểm tra các bộ dữ liệu lớn để phân loại người dùng vào loại mà họ phù hợp nhất. Khi các nhóm được hình thành, những người quảng cáo dễ dàng xác định giá trị tiềm năng và sự trung thành của từng người dùng đối với thương hiệu của họ và có thể xây dựng các chiến lược khác nhau cho mỗi nhóm, dựa trên giá trị dự đoán.
Để thực hiện đo lường pLTV, những người quảng cáo cần thu thập nhiều dữ liệu để cung cấp sự tương quan về số liệu và đề xuất kế hoạch trong tương lai một cách chính xác. Họ có quyền truy cập các bộ dữ liệu trong quá khứ, và hoạt động của chiến dịch nên được đo lường sớm để tránh việc dữ liệu bị sai lệch hoặc không đủ. Hơn nữa, dữ liệu thô được tổng hợp phải được làm sạch, đảm bảo rằng bất kỳ bản sao hoặc định dạng không chính xác nào được sửa trước khi đưa vào mô hình máy học. Mặc dù sử dụng hệ thống máy học giúp tăng tốc quá trình phân tích, nhưng nó chỉ có khả năng xử lý thông tin một cách máy móc, nghĩa là những người quảng cáo phải chịu trách nhiệm kiểm tra xem có bất cứ lỗi nào có thể làm sai lệch kết quả hay không.
pLTV quan trọng vì sự phân tích dự đoán chính xác nhất hiện nay để dự báo chiến lược quảng cáo trong tương lai, đặc biệt là trong bối cảnh tôn trọng quyền riêng tư ngày nay. Khả năng dự đoán giá trị tiềm năng của một người dùng cải thiện đáng kể các hoạt động của một thương hiệu, vì những người quảng cáo có thể phân bổ ngân sách và chiến lược tương lai một cách chắc chắn hơn, đảm bảo rằng ít tiền bạc và nguồn lực bị lãng phí.
Vì mô hình pLTV phân loại người dùng dựa trên dữ liệu, nó rất hữu ích để nhìn nhận tổng quan về hiệu suất quảng cáo của một thương hiệu và nhìn thấy xu hướng chung mà nó đang hướng đến. Ta cần nắm được những điều này để xây dựng các mục tiêu quảng cáo dài hạn, dần dần định hướng phát triển cho thương hiệu.
