Khám phá dữ liệu và thông tin quan trọng từ A/B test của chúng tôi, so sánh các paywall và onboarding khác nhau để xem chúng ảnh hưởng thế nào đến hành vi người dùng, mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi. Bằng cách xem xét các chỉ số và kết quả ở đây, bạn có thể đưa ra những quyết định thông minh và cải thiện hiệu suất ứng dụng. Hãy đi sâu vào dữ liệu để tìm ra những thông tin có thể hành động và nâng cao sự thành công của ứng dụng.

Kết quả A/B test

Dưới đây là ba chỉ số mà Adapty cung cấp cho kết quả A/B test:

Revenue: Chỉ số này hiển thị tổng số tiền thu được bằng USD từ các giao dịch mua và gia hạn, trừ đi các khoản hoàn tiền đã trả cho người dùng. Nó bao gồm cả lần mua đầu tiên và các lần gia hạn gói đăng ký tiếp theo. Revenue giúp bạn hiểu mỗi biến thể A/B test đang hoạt động thế nào về mặt tài chính và xác định biến thể nào mang lại nhiều doanh thu nhất.

Tìm hiểu thêm về các chỉ số paywall.

Probability to be best: Adapty sử dụng một framework phân tích toán học mạnh mẽ để phân tích kết quả A/B test và cung cấp chỉ số gọi là Probability to be best. Chỉ số này đánh giá khả năng một biến thể cụ thể là lựa chọn hoạt động tốt nhất (về mặt doanh thu dài hạn) trong số tất cả các biến thể được kiểm tra. Chỉ số được biểu thị dưới dạng phần trăm từ 1% đến 100%. Để biết thông tin chi tiết về cách Adapty tính toán chỉ số này, vui lòng tham khảo tài liệu. Lựa chọn hoạt động tốt nhất, được xác định bởi Revenue per 1K user, được đánh dấu màu xanh lá cây và tự động được chọn làm lựa chọn mặc định.

Revenue per 1K users: Chỉ số revenue per 1K users tính toán doanh thu trung bình được tạo ra trên mỗi 1.000 người dùng cho mỗi biến thể A/B test. Chỉ số này giúp bạn hiểu hiệu quả doanh thu của các biến thể, bất kể tổng số người dùng là bao nhiêu. Nó cho phép bạn so sánh hiệu suất của các biến thể khác nhau trên một thang đo chuẩn hóa và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên hiệu quả tạo ra doanh thu.

Prediction intervals for revenue 1K users: Chỉ số revenue per 1K users cũng bao gồm các khoảng dự đoán. Các khoảng dự đoán này đại diện cho phạm vi mà doanh thu thực sự trên mỗi 1.000 người dùng cho một biến thể nhất định được dự đoán sẽ nằm trong đó, dựa trên dữ liệu hiện có và phân tích thống kê.

Trong bối cảnh A/B testing, khi phân tích doanh thu được tạo ra bởi các biến thể khác nhau, chúng tôi tính toán doanh thu trung bình trên mỗi 1.000 người dùng cho mỗi biến thể. Vì doanh thu có thể khác nhau giữa các người dùng, các khoảng dự đoán cung cấp dấu hiệu rõ ràng về các giá trị hợp lý cho doanh thu trên mỗi 1.000 người dùng, có tính đến sự biến đổi và không chắc chắn liên quan đến quá trình dự đoán.

Bằng cách tích hợp các khoảng dự đoán vào chỉ số revenue per 1K users, Adapty cho phép bạn đánh giá hiệu quả doanh thu của các biến thể A/B test trong khi xem xét phạm vi kết quả doanh thu tiềm năng. Thông tin này giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược gói đăng ký một cách hiệu quả, bằng cách tính đến sự không chắc chắn trong quá trình dự đoán và các giá trị hợp lý cho doanh thu trên mỗi 1.000 người dùng.

Bằng cách phân tích các chỉ số này do Adapty cung cấp, bạn có thể có được cái nhìn sâu sắc về hiệu suất tài chính, ý nghĩa thống kê và hiệu quả doanh thu của các biến thể A/B test, cho phép bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược gói đăng ký một cách hiệu quả.

Chỉ số A/B test

Adapty cung cấp một bộ chỉ số toàn diện để giúp bạn đo lường hiệu quả hiệu suất của A/B test được thực hiện trên các biến thể paywall hoặc onboarding của bạn. Các chỉ số này được cập nhật liên tục theo thời gian thực, ngoại trừ lượt xem được cập nhật định kỳ. Hiểu các chỉ số này sẽ giúp bạn đánh giá hiệu quả của các biến thể khác nhau và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược paywall hoặc onboarding của bạn.

Các chỉ số A/B test có sẵn trong danh sách A/B test, nơi bạn có thể có cái nhìn tổng quan về hiệu suất của tất cả A/B test. Chế độ xem toàn diện này cung cấp các chỉ số tổng hợp cho mỗi biến thể kiểm tra, cho phép bạn so sánh hiệu suất của chúng và xác định các khác biệt đáng kể. Để phân tích chi tiết hơn từng A/B test, bạn có thể truy cập các chỉ số chi tiết A/B Test. Phần này cung cấp các chỉ số chuyên sâu dành riêng cho A/B test đã chọn, cho phép bạn đi sâu vào hiệu suất của từng biến thể.

Tất cả các chỉ số, ngoại trừ lượt xem, được gán cho sản phẩm trong paywall hoặc onboarding.

Lọc chỉ số theo ngày cài đặt

Các chỉ số về paywall, trial và mua hàng có thể được nhóm theo hai loại ngày khác nhau:

• Ngày sự kiện — khi paywall được xem, trial bắt đầu, hoặc giao dịch mua xảy ra.
• Ngày cài đặt — khi người dùng lần đầu mở ứng dụng.

Hai chế độ xem này có thể hiển thị các con số rất khác nhau cho cùng một khoảng thời gian. Hộp kiểm Filter metrics by install date kiểm soát chế độ nào được dashboard sử dụng:

• Bỏ chọn (mặc định): Các chỉ số được nhóm theo ngày sự kiện.
• Đã chọn: Các chỉ số được nhóm theo ngày cài đặt.

Ví dụ. Bạn đặt khoảng thời gian từ ngày 1–30 tháng 4 và xem các trial.

• Bỏ chọn: Hiển thị các trial bắt đầu trong tháng 4, bất kể người dùng đó cài đặt ứng dụng khi nào.
• Đã chọn: Hiển thị các trial từ những người dùng đã cài đặt trong tháng 4, bất kể trial của họ bắt đầu khi nào.

Dùng chế độ xem theo ngày cài đặt để đo hiệu quả thu hút người dùng cho một cohort cụ thể. Dùng chế độ xem theo ngày sự kiện để đo hoạt động paywall hoặc onboarding trong một khoảng thời gian cụ thể.

Điều khiển chỉ số

Hệ thống hiển thị các chỉ số dựa trên khoảng thời gian đã chọn và sắp xếp chúng theo tham số cột bên trái với ba mức thụt lề.

Khoảng thời gian

Bạn có thể chọn từ nhiều khoảng thời gian để phân tích dữ liệu chỉ số, cho phép bạn tập trung vào các khoảng thời gian cụ thể như ngày, tuần, tháng hoặc phạm vi ngày tùy chỉnh.

Bộ lọc và nhóm có sẵn

Adapty cung cấp các công cụ mạnh mẽ để lọc và tùy chỉnh phân tích chỉ số phù hợp với nhu cầu của bạn. Với trang chỉ số của Adapty, bạn có thể truy cập vào nhiều khoảng thời gian, tùy chọn nhóm và khả năng lọc khác nhau.

• ✅ Lọc theo: Đối tượng, attribution, quốc gia, paywall, trạng thái paywall, nhóm paywall, onboarding, placement, quốc gia, cửa hàng, sản phẩm và cửa hàng sản phẩm.
• ✅ Nhóm theo: Sản phẩm và cửa hàng.

Biểu đồ chỉ số đơn lẻ

Một trong những thành phần chính của trang chỉ số paywall hoặc onboarding là phần biểu đồ, trực quan hóa các chỉ số đã chọn và tạo điều kiện phân tích dễ dàng.

Phần biểu đồ trên trang chỉ số A/B test bao gồm biểu đồ thanh ngang trực quan hóa các giá trị chỉ số đã chọn. Mỗi thanh trong biểu đồ tương ứng với một giá trị chỉ số và có kích thước tỷ lệ, giúp dễ dàng hiểu dữ liệu ngay lập tức. Đường ngang chỉ ra khoảng thời gian đang được phân tích, và cột dọc hiển thị các giá trị số của các chỉ số. Tổng giá trị của tất cả các giá trị chỉ số được hiển thị bên cạnh biểu đồ.

Ngoài ra, nhấp vào biểu tượng mũi tên ở góc trên bên phải của phần biểu đồ sẽ mở rộng chế độ xem, hiển thị các chỉ số đã chọn trên toàn bộ đường của biểu đồ.

Tóm tắt A/B test

Bên cạnh biểu đồ chỉ số đơn lẻ, phần tóm tắt chi tiết A/B test được hiển thị, bao gồm thông tin về trạng thái, thời gian, placement và các chi tiết liên quan khác về A/B test.

Định nghĩa các chỉ số

Dưới đây là các chỉ số quan trọng có sẵn cho A/B test:

Revenue

Revenue đại diện cho tổng số tiền thu được bằng USD từ các giao dịch mua và gia hạn từ A/B test. Nó bao gồm lần mua đầu tiên và các lần gia hạn gói đăng ký tiếp theo. Chỉ số revenue được tính trước khi khấu trừ hoa hồng App Store hoặc Play Store.

Tìm hiểu thêm về các chỉ số revenue của paywall.

CR to purchases

Tỷ lệ chuyển đổi sang giao dịch mua đo lường hiệu quả của A/B test trong việc chuyển đổi lượt xem thành các giao dịch mua thực tế. Nó được tính bằng cách chia số lượng giao dịch mua cho số lượt xem. Ví dụ: nếu bạn có 10 giao dịch mua và 100 lượt xem, tỷ lệ chuyển đổi sang giao dịch mua sẽ là 10%.

CR trials

Tỷ lệ chuyển đổi (CR) sang dùng thử là số lượt dùng thử được bắt đầu từ A/B test chia cho số lượt xem. Tỷ lệ chuyển đổi sang dùng thử đo lường hiệu quả của A/B test trong việc chuyển đổi lượt xem thành các lượt kích hoạt dùng thử. Nó được tính bằng cách chia số lượt dùng thử được bắt đầu cho số lượt xem.

Purchases

Chỉ số purchases đại diện cho tổng số giao dịch được thực hiện trong paywall hoặc onboarding từ A/B test. Nó bao gồm các loại giao dịch mua sau:

• Các giao dịch mua mới được thực hiện.
• Chuyển đổi dùng thử của các lượt dùng thử đã được kích hoạt.
• Hạ cấp, nâng cấp và chuyển đổi ngang giữa các gói đăng ký.
• Khôi phục gói đăng ký (ví dụ: khi gói đăng ký hết hạn mà không có tự động gia hạn và sau đó được khôi phục).

Xin lưu ý rằng các lần gia hạn không được tính vào chỉ số purchases.

Trials

Chỉ số trials cho biết tổng số lượt dùng thử được kích hoạt từ A/B test.

Trials cancelled

Chỉ số trials cancelled đại diện cho số lượt dùng thử mà tính năng tự động gia hạn đã bị tắt. Điều này xảy ra khi người dùng hủy đăng ký thủ công khỏi bản dùng thử.

Refunds

Refunds cho A/B test đại diện cho số lượng giao dịch mua và gói đăng ký được hoàn tiền liên quan đến các biến thể đã được kiểm tra.

Views

Views là số lượt xem các paywall hoặc onboarding mà A/B test bao gồm. Nếu người dùng truy cập hai lần, điều này sẽ được tính là hai lượt truy cập.

Unique views

Unique views là số lượt xem duy nhất của paywall hoặc onboarding. Nếu người dùng truy cập hai lần, điều này sẽ được tính là một lượt xem duy nhất.

Probability to be the best

Chỉ số Probability to be the best định lượng khả năng một biến thể cụ thể trong A/B test là lựa chọn hoạt động tốt nhất trong số tất cả các paywall hoặc onboarding đã được kiểm tra. Nó cung cấp xác suất số cho biết hiệu suất tương đối của mỗi paywall hoặc onboarding. Chỉ số được biểu thị dưới dạng phần trăm từ 1% đến 100%.

ARPU (Average revenue per user)

Chỉ dành cho A/B test onboarding. Đo lường doanh thu trung bình được tạo ra từ mỗi người dùng trong một khoảng thời gian cụ thể. Nó được tính bằng cách chia tổng doanh thu cho số lượng người dùng duy nhất.

ARPPU (Average revenue per paying user)

ARPPU là viết tắt của Average Revenue Per Paying User từ A/B test. Nó được tính bằng tổng doanh thu chia cho số lượng người dùng trả tiền duy nhất. Ví dụ: nếu bạn đã tạo ra $15.000 doanh thu từ 1.000 người dùng trả tiền, ARPPU sẽ là $15.

ARPAS (Average revenue per active subscriber)

ARPAS là chỉ số cho phép bạn đo lường doanh thu trung bình được tạo ra trên mỗi người đăng ký hoạt động từ việc chạy A/B test. Nó được tính bằng cách chia tổng doanh thu cho số lượng người đăng ký đã kích hoạt dùng thử hoặc gói đăng ký. Ví dụ: nếu tổng doanh thu là $5.000 và bạn có 1.000 người đăng ký, ARPAS sẽ là $5. Chỉ số này giúp đánh giá tiềm năng kiếm tiền trung bình trên mỗi người đăng ký.

Proceeds

Chỉ số proceeds cho A/B test đại diện cho số tiền thực tế nhận được bởi chủ ứng dụng bằng USD từ các giao dịch mua và gia hạn sau khi khấu trừ hoa hồng App Store / Play Store áp dụng. Nó phản ánh doanh thu ròng liên quan cụ thể đến các biến thể được kiểm tra trong A/B test, đóng góp trực tiếp vào thu nhập của ứng dụng. Để biết thêm thông tin về cách tính proceeds, bạn có thể tham khảo tài liệu Adapty.

Unique subscribers

Chỉ số unique subscribers đại diện cho số lượng cá nhân riêng lẻ đã đăng ký hoặc kích hoạt dùng thử thông qua các biến thể trong A/B test. Nó chỉ tính mỗi người đăng ký một lần, bất kể số lượng gói đăng ký hoặc lượt dùng thử họ bắt đầu.

Unique paid subscribers

Chỉ số unique paid subscribers đại diện cho số lượng cá nhân duy nhất đã hoàn thành thành công một giao dịch mua và trở thành người đăng ký trả tiền thông qua các biến thể trong A/B test.

Refund rate

Tỷ lệ hoàn tiền cho A/B test được tính bằng cách chia số lượng hoàn tiền liên quan đến các biến thể trong bài kiểm tra cho số lượng giao dịch mua lần đầu (không tính gia hạn). Ví dụ: nếu có 5 lần hoàn tiền và 1000 giao dịch mua lần đầu, tỷ lệ hoàn tiền sẽ là 0,5%.

Unique CR purchases

Tỷ lệ chuyển đổi duy nhất sang giao dịch mua cho A/B test được tính bằng cách chia số lượng giao dịch mua liên quan đến các biến thể trong bài kiểm tra cho số lượt xem duy nhất. Ví dụ: nếu có 10 giao dịch mua và 100 lượt xem duy nhất, tỷ lệ chuyển đổi duy nhất sang giao dịch mua sẽ là 10%.

Unique CR trials

Tỷ lệ chuyển đổi duy nhất sang dùng thử cho A/B test được tính bằng cách chia số lượt dùng thử được bắt đầu liên quan đến các biến thể trong bài kiểm tra cho số lượt xem duy nhất. Ví dụ: nếu có 30 lượt dùng thử được bắt đầu và 100 lượt xem duy nhất, tỷ lệ chuyển đổi duy nhất sang dùng thử sẽ là 30%.

Completions & unique completions

Chỉ dành cho A/B test onboarding. Completions đếm số lần người dùng hoàn thành onboarding của bạn thông qua các biến thể trong A/B test, tức là họ đi từ màn hình đầu tiên đến màn hình cuối cùng. Nếu ai đó hoàn thành hai lần, đó là hai completions nhưng chỉ một unique completion.

Unique completions rate

Chỉ dành cho A/B test onboarding. Số lượng unique completion chia cho số lượt xem duy nhất. Chỉ số này giúp bạn hiểu cách mọi người tương tác với onboarding thông qua các biến thể trong A/B test và thực hiện thay đổi nếu bạn nhận thấy rằng mọi người bỏ qua nó.