---
title: "Phân tích cohort"
description: "Sử dụng cohort trong analytics của Adapty để theo dõi mức độ tương tác của người dùng và xu hướng gói đăng ký."
---

Cohort trong Adapty được thiết kế để trả lời một số câu hỏi quan trọng:

1. Cohort sẽ hoàn vốn vào ngày nào?
2. Ứng dụng thu được bao nhiêu tiền từ một cohort cụ thể?
3. Tôi có thể chi bao nhiêu tiền để thu hút một khách hàng trả phí?
4. Mất bao lâu để thu hồi chi phí quảng cáo?

Cohort hoạt động với dữ liệu ứng dụng mà chúng tôi thu thập qua SDK và thông báo từ cửa hàng, không cần bất kỳ cấu hình bổ sung nào từ phía bạn.

## Cohort theo lần gia hạn hoặc theo ngày \{#cohorts-by-renewals-or-by-days\}

Bạn có thể phân tích cohort theo lần gia hạn hoặc theo ngày. Tùy chọn này thay đổi tiêu đề các cột và kéo theo cách tiếp cận phân tích cũng thay đổi theo.

Theo dõi **theo ngày** cung cấp thông tin hữu ích cho việc lập ngân sách và hiểu lịch thanh toán. Điều này đặc biệt hữu ích khi theo dõi các sản phẩm không phải gói đăng ký như consumable hoặc sản phẩm mua một lần. Trong chế độ này, màu xanh trong các ô bảng thường tập trung ở giữa các dòng do hai yếu tố chính. Thứ nhất, xem cohort theo ngày cho phép thấy sớm các khoản thanh toán liên quan đến sản phẩm có thời hạn ngắn, trong khi ở chế độ theo lần gia hạn, chúng bị nhóm chung với các lần gia hạn hàng tháng và hàng năm. Thứ hai, các khoản thanh toán bị trì hoãn góp phần tạo ra mô hình phân phối này, vì một số người dùng thanh toán muộn hơn dự kiến.

Trong khi đó, theo dõi **theo lần gia hạn** thể hiện tỷ lệ giữ chân và rời bỏ của cohort từ lần thanh toán này sang lần thanh toán khác mà không quan tâm đến ngày cụ thể. Những người dùng trễ đã thanh toán với bất kỳ độ trễ nào (có thể là nhiều tháng) đều được tính vào chu kỳ gói đăng ký của họ. Cách tiếp cận này không phản ánh tình hình doanh thu theo lịch nhưng tiện lợi hơn để phân tích tỷ lệ giữ chân và rời bỏ của cohort, cũng như rút ra insights từ hành vi của họ.

Hãy chọn chế độ phù hợp hoặc dùng cả hai để có thêm nhiều kết luận và ý tưởng.

## Cách Adapty xây dựng cohort \{#how-adapty-builds-cohorts\}

Hãy xem ví dụ về cohort theo lần gia hạn để hiểu cách bảng được tạo thành. Để xây dựng cohort, chúng tôi sử dụng hai chỉ số: lượt cài đặt ứng dụng và giao dịch (lượt mua). Mỗi hàng của cohort đại diện cho một khoảng thời gian cụ thể: từ một ngày đến một năm. Mỗi hàng bắt đầu bằng số người dùng đã cài đặt ứng dụng trong khoảng thời gian đó và đã kích hoạt gói đăng ký hoặc mua sản phẩm trọn đời/không phải gói đăng ký.

Mỗi cột tiếp theo trong hàng hiển thị số người dùng đã gia hạn gói đăng ký đến chu kỳ đó. M3 là tháng thứ 3, nghĩa là người đăng ký đã gia hạn liên tiếp 3 lần đến thời điểm này; W7 là tuần thứ 7; Y2 là năm thứ 2. Đôi khi bạn có thể thấy P2 trong cohort — P là viết tắt của Period (chu kỳ gói đăng ký). Adapty hiển thị P thay cho W/M/Y khi có nhiều sản phẩm với các chu kỳ gia hạn khác nhau trong cùng một cohort.

Chúng tôi dùng màu gradient để làm nổi bật sự khác biệt giữa các giá trị cohort. Số càng lớn thì màu càng đậm.

Trong hình bên dưới, bạn có thể thấy một cohort điển hình.

1. Cohort này chỉ hiển thị dữ liệu cho các sản phẩm theo tuần (dấu #1).
2. Không loại trừ proceeds và hiển thị doanh thu dưới dạng giá trị tuyệt đối (dấu #2).
3. Khoảng thời gian đang xét là 6 tháng gần nhất, và độ dài cohort là 1 tháng (dấu #3).
4. Hàng **Total** (dấu #4) hiển thị giá trị lũy kế cho mỗi chu kỳ. $442K trong ô đầu tiên của hàng **Total** là tổng doanh thu chu kỳ đầu (kích hoạt gói đăng ký) từ tất cả các tháng (tháng 11, tháng 12, v.v.) cho đến cuối khung thời gian. Ô Total hiển thị tổng số khách hàng đã cài đặt ứng dụng trong toàn bộ khoảng thời gian.
5. Cột đầu tiên của hàng Nov 2023 (dấu #5) hiển thị doanh thu $37,7K từ chu kỳ đầu (kích hoạt gói đăng ký) của những khách hàng đã cài đặt ứng dụng vào tháng 11 năm 2023. Số khách hàng đã cài đặt ứng dụng vào tháng 11 năm 2023 là 95.129, được hiển thị ở cột tiêu đề.
   Cột thứ hai của hàng Nov 2023 hiển thị doanh thu $8,77K từ tuần thứ 2 (các gói đăng ký đã gia hạn đến tuần thứ 2) của những khách hàng đã cài đặt ứng dụng vào tháng 11 năm 2023.
6. Trên bảng, bạn có thể thấy Total revenue, ARPU, ARPPU và ARPAS (dấu #6). Bạn có thể đọc thêm về chúng ở phần dưới trong bài viết này.
7. Bạn có thể cấu hình các cột ở phần bên phải của bảng bằng trường thả xuống **Columns** (dấu #7).
8. Phía trên bảng bên phải (dấu #8), có một trường thả xuống để tính phí hoa hồng của cửa hàng và thuế cho các phân tích cohort cụ thể. Bạn có thể tìm hiểu cách Adapty tính phí hoa hồng và thuế của cửa hàng trong [bài viết này](controls-filters-grouping-compare-proceeds#display-gross-or-net-revenue). Sau khi chọn tùy chọn tương ứng từ trường thả xuống, dữ liệu doanh thu sẽ được tính toán lại dựa trên đó.
9. Ở phần bên phải của bảng, bạn có thể thấy doanh thu dự đoán (Predicted Revenue) và giá trị trọn đời dự đoán (Predicted LTV) (dấu #9). Trường **Predicted Revenue** ước tính tổng doanh thu được tạo ra bởi một cohort người đăng ký trong một khoảng thời gian cụ thể, trong khi trường **Predicted LTV** đại diện cho giá trị dự kiến của mỗi người dùng trong cohort.

Bạn có thể di chuột lên bất kỳ ô nào trong cohort để xem các chỉ số chi tiết cho chu kỳ đó.

Các ô có đường kẻ chéo nền là các chu kỳ chưa kết thúc, nên giá trị trong đó có thể còn tăng thêm.

## Độ dài cohort và khung thời gian \{#cohort-length-and-time-frame\}

---
no_index: true
---

Hai cài đặt thời gian kiểm soát những gì bảng hiển thị:

- **Time frame** — phạm vi ngày. Đặt trong lịch phía trên bảng.
- **Cohort length** — kích thước mỗi hàng: ngày, tuần, tháng, quý, hoặc năm. Với độ dài theo tháng, mỗi hàng bao gồm một tháng cài đặt.

Hai cài đặt này hoạt động độc lập. Ví dụ: time frame 6 tháng cộng với cohort length theo tháng cho bạn một bảng có 6 hàng. Time frame 1 năm cộng với cohort length theo tuần cho bạn 52 hàng.

## Bộ lọc, chỉ số, phân khúc cohort và xuất CSV \{#filters-metrics-cohort-segments-and-export-in-csv\}

:::link
Bài viết chính: [Điều khiển analytics](controls-filters-grouping-compare-proceeds)
:::

Theo mặc định, Adapty xây dựng cohort sử dụng dữ liệu từ tất cả các lượt mua. Bạn có thể lọc theo thời hạn sản phẩm, sản phẩm cụ thể, quốc gia, cửa hàng, paywall, phân khúc và dữ liệu attribution.

Ở bên phải bảng điều khiển, có nút để xuất dữ liệu cohort ra CSV. Bạn có thể mở file này trong Excel, Google Sheets hoặc import vào hệ thống phân tích của riêng mình.

Có 6 chỉ số có thể hiển thị trong cohort: Subscriptions, Payers, Revenue, ARPU, ARPPU và ARPAS. Bạn có thể hiển thị chúng dưới dạng giá trị tuyệt đối hoặc dưới dạng thay đổi tương đối so với thời điểm bắt đầu cohort.

## Subscriptions, payers, tổng doanh thu, ARPU, ARPPU và ARPAS \{#subscriptions-payers-total-revenue-arpu-arppu-and-arpas\}

**Subscriptions** là tổng số lượng gói đăng ký đang hoạt động, sản phẩm mua trọn đời và sản phẩm mua một lần mà một cohort đã thực hiện trong khung thời gian đã chọn. Theo dõi chỉ số này giúp bạn hiểu hành vi khách hàng và hiệu quả của các sản phẩm đang cung cấp. Thông tin này cho phép bạn tinh chỉnh chiến lược sản phẩm, điều chỉnh nỗ lực marketing và tối ưu hóa luồng doanh thu.

**Payers** là tổng số người dùng đã thực hiện mua hàng trong một cohort. Chỉ số này giúp bạn hiểu có bao nhiêu người dùng duy nhất đóng góp vào doanh thu. Đối với các ứng dụng có lượng lớn sản phẩm mua một lần, chỉ số này có thể làm nổi bật phạm vi thực sự của các sản phẩm bạn cung cấp — cho thấy liệu một lượng lớn người dùng đang mua hàng hay doanh thu đến từ một nhóm nhỏ người mua thường xuyên. Hiểu được số lượng payers giúp đánh giá mức độ tương tác của khách hàng, lên kế hoạch marketing có mục tiêu và tối ưu hóa chiến lược doanh thu.

**Total revenue** được tích lũy cho một cohort trong khung thời gian đã chọn (ví dụ: 25/11/2022 — 24/5/2023). Chỉ số này giúp bạn hiểu bạn thu được bao nhiêu tiền từ người dùng trong một cohort cụ thể và tính ROAS. Ví dụ: nếu chi phí quảng cáo tháng 9/2022 là $10.000 và tổng proceeds của cohort tháng 9/2022 là $30.000, thì ROAS = 3:1.

**ARPU** là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng. Được tính bằng tổng doanh thu / số người dùng duy nhất. $60.000 doanh thu / 5.000 người dùng = $12 ARPU. Hữu ích khi so sánh giá trị này với chi phí cài đặt (CPI) để đánh giá hiệu quả các chiến dịch marketing.

**ARPPU** là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng trả phí. Được tính bằng tổng doanh thu / số người dùng trả phí duy nhất. $60.000 doanh thu / 1.000 người dùng trả phí = $60 ARPPU. Giúp bạn hiểu trung bình mỗi khách hàng trả phí mang lại bao nhiêu tiền.

**ARPAS** là doanh thu trung bình trên mỗi người đăng ký đang hoạt động. Được tính bằng tổng doanh thu / số người đăng ký đang hoạt động. Người đăng ký ở đây là những người đã kích hoạt thời gian dùng thử hoặc gói đăng ký. $60.000 doanh thu / 1.500 người đăng ký = $40 ARPAS.

## Phí hoa hồng và thuế \{#commission-fees-and-taxes\}

Một khía cạnh quan trọng trong việc tính doanh thu của cohort là việc tính phí hoa hồng và thuế của cửa hàng (có thể thay đổi tùy theo quốc gia tài khoản cửa hàng của người dùng). Adapty hiện hỗ trợ tính phí hoa hồng và thuế cho cả App Store và Play Store trong analytics cohort.
Để biết thêm chi tiết về cách Adapty tính thuế và hoa hồng trong analytics, vui lòng tham khảo [tài liệu](controls-filters-grouping-compare-proceeds#display-gross-or-net-revenue) của chúng tôi.

## Revenue và Proceeds \{#revenue-vs-proceeds\}

Cả Revenue và Proceeds đều là chỉ số tiền. Bạn có thể hiểu Revenue là doanh thu gộp và Proceeds là doanh thu ròng. Revenue không tính phí của App Store / Play Store, trong khi Proceeds thì có. Do đó Proceeds luôn nhỏ hơn Revenue.

Mức hoa hồng thực tế bị khấu trừ thay đổi dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm khả năng đủ điều kiện tham gia chương trình như [Small Business Program](app-store-small-business-program) (15%), mức giảm cho các gói đăng ký dài hạn (15% sau một năm gia hạn), mức phí theo từng quốc gia và mức phí tiêu chuẩn (lên đến 30%).

Adapty tự động xác định mức hoa hồng áp dụng cho mọi giao dịch của khách hàng và tính Proceeds dựa trên đó. Để biết thêm thông tin về cách xác định mức hoa hồng, xem tài liệu [Hoa hồng cửa hàng và thuế](controls-filters-grouping-compare-proceeds#display-gross-or-net-revenue).

## Xử lý hoàn tiền \{#refund-handling\}

Hoàn tiền được trừ khỏi doanh thu cohort theo cách lũy kế khi phát sinh — vào ngày hoàn tiền, không phải ngày mua ban đầu.

Để so sánh đầy đủ giữa các chỉ số, xem [Cách các chỉ số xử lý hoàn tiền](refund-events#how-metrics-handle-refunds).

## Dự đoán: Revenue và LTV \{#prediction-revenue-and-ltv\}

**Predicted revenue** là tổng doanh thu ước tính mà một cohort người đăng ký trả phí dự kiến sẽ tạo ra trong khoảng thời gian đã chọn sau khi cohort được tạo. Được tính bằng cách nhân LTV dự đoán của cohort với số lượng người dùng trả phí dự đoán trong cohort đó. Ví dụ: nếu LTV dự đoán là $50 và có 100 người dùng trả phí trong một cohort, thì Predicted Revenue sẽ là $5.000.

**Predicted LTV** là giá trị trọn đời ước tính trên mỗi người đăng ký trả phí, đại diện cho doanh thu trung bình mà mỗi người đăng ký trả phí dự kiến sẽ tạo ra trong khoảng thời gian đã chọn sau khi cohort được tạo.

Các dự đoán này dựa trên mô hình giữ chân cohort lịch sử, sử dụng dữ liệu riêng của ứng dụng khi có đủ lịch sử và dùng trung bình nhiều ứng dụng trong trường hợp còn lại. Để xem tài liệu chi tiết về mô hình dự đoán của Adapty, vui lòng tham khảo [tài liệu Dự đoán](predicted-ltv-and-revenue) của chúng tôi.

Cohort trong Adapty cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người dùng và hiệu suất tài chính trong ứng dụng của bạn. Bằng cách phân tích cohort theo lần gia hạn hoặc theo ngày, bạn có thể xác định thời điểm cohort sinh lời, theo dõi doanh thu, tính doanh thu trung bình trên mỗi người dùng và hiểu thời gian cần để thu hồi chi phí quảng cáo. Với các bộ lọc, chỉ số và tùy chọn xuất linh hoạt, Adapty giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược thu hút người dùng và kiếm tiền để đạt được thành công tối đa cho ứng dụng.