ARPDAU là một chỉ số phổ biến trong mobile marketing giúp xác định mức độ thành công của các chiến lược kiếm tiền từ ứng dụng. Các sự kiện trong ứng dụng có thể tạo ra doanh thu, như mua bán dịch vụ, quảng cáo và đăng ký, đều được bao gồm khi tính toán giá trị trung bình này..
Bằng cách sử dụng phương pháp đo lường ngắn hạn và chi tiết, nhà quảng cáo có thể liên tục truy cập vào những dữ liệu quan trọng để đánh giá cách ứng dụng tạo ra doanh thu. Các giá trị ARPDAU cung cấp phân tích hiệu suất theo thời gian thực về các chiến lược kiếm tiền của ứng dụng, từ đó xác định các sự kiện nào tạo ra doanh thu và tương tác cao nhất.
Ngoài ra, marketer còn có thể theo dõi cách những thay đổi trong ứng dụng ảnh hưởng đến hoạt động kiếm tiền và hành vi chi tiêu của người dùng. Các cập nhật về giao diện người dùng (UI), thay đổi giá đăng ký, hoặc việc phát hành một cấp độ mới của các ứng dụng trò chơi đều góp phần ảnh hưởng đến khả năng kiếm tiền của ứng dụng. Chỉ số ARPDAU có thể cho thấy sự biến động của doanh thu khi những thay đổi này được thực hiện.
Công thức để tính chỉ số ARPDAU như sau:
Doanh thu trung bình trên mỗi người truy cập hàng ngày = (Tổng doanh thu hàng ngày)/(Tổng số người dùng hoạt động trong ngày)
Nếu một ứng dụng tạo ra tổng cộng $50,000 trong một ngày với tổng cộng 25,000 người dùng, ARPDAU của ứng dụng đó sẽ được tính bằng:
$50,000/$25,000 = $2
Trong khi ARPDAU đo lường doanh thu trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày, ARPU (Average Revenue Per User) đo lường doanh thu trung bình của một người dùn đang hoạt động trong một khoảng thời gian cụ thể lâu hơn một ngày, thường là một tháng hoặc một quý.
Chính vì vậy, chỉ số ARPU sẽ hiệu quả hơn trong việc phân tích các hoạt động dài hạn và xác định các chỉ số toàn diện như lợi nhuận từ chi phí quảng cáo và chi phí thu hút người dùng, trong khi ARPDAU hữu ích hơn cho các hoạt động ngắn hạn như đưa ra quyết định linh hoạt, thu thập thông tin chi tiết hoặc điều chỉnh thời gian thực.
Mặc dù ARPDAU giúp theo dõi tiến triển hàng ngày của doanh thu ứng dụng, đặc điểm của chỉ số ngắn hạn này cũng đặt ra một số hạn chế về những gì các nhà quảng cáo có thể đo lường. Dưới đây là một số thách thức mà marketer có thể gặp phải:
ARPDAU chỉ tập trung vào doanh thu hàng ngày, do đó, nó có thể không hữu ích trong việc giúp nhà phát hành có cái nhìn toàn diện về hiệu suất hoặc xu hướng doanh thu của ứng dụng. Điều này cũng bao gồm việc thiếu bối cảnh hoặc thông tin chi tiết về doanh thu dài hạn.
Mô hình ARPDAU gán tất cả người dùng hoạt động hàng ngày vào một nhóm đồng nhất và không xem xét các đặc điểm khác nhau như hành vi sử dụng hay mức độ tương tác. Do đó, chỉ số này khó có thể giúp xác định cách các nhóm người dùng khác nhau đóng góp vào việc tạo ra doanh thu cũng như xem xét phân khúc khách hàng mục tiêu quan trọng.
Các yếu tố xung quanh khác như biến động trong hành vi người dùng, các sự kiện đặc biệt (như ngày lễ) hoặc chiến dịch marketing có thể gây ảnh hưởng đến độ chính xác của ARPDAU. Ngoài ra, các điểm dữ liệu ngoại lai đôi khi cũng có thể làm méo kết quả. Vì những yếu tố này thường không được xét đến khi tính ARPDAU, việc tích hợp các KPI khác là cần thiết để thực hiện đo lường chính xác hơn.
