ROAS trong tiếp thị di động: định nghĩa, công thức và cách cải thiện

ROAS là gì?

ROAS (Return on Ad Spend) là chỉ số hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo, cho thấy quảng cáo mang lại bao nhiêu tiền cho mỗi rúp đã chi. Ví dụ, ROAS 4:1 có nghĩa là mỗi rúp ngân sách quảng cáo tạo ra 4 rúp doanh thu.

Trong tiếp thị di động, ROAS được sử dụng để đánh giá các chiến dịch thu hút người dùng (User Acquisition). Các nền tảng như Meta Ads, Google Ads và Apple Search Ads cung cấp dữ liệu chi tiêu, trong khi hệ thống phân tích cung cấp dữ liệu doanh thu từ người dùng đã cài đặt.

Cách diễn giải ROAS

ROAS dưới 1:1 (hoặc 100%) có nghĩa là thua lỗ — quảng cáo không mang lại hiệu quả. ROAS 2:1 trang trải chi phí và để lại lợi nhuận. ROAS trên 5:1 được coi là xuất sắc cho hầu hết các lĩnh vực. Tuy nhiên, cách diễn giải phụ thuộc vào giá trị vòng đời (LTV) của người dùng: nếu người dùng tạo doanh thu trong 6 tháng, ROAS ngày thứ 3 có thể thấp, nhưng ROAS cuối cùng có thể cao.

Tính thời vụ và loại ứng dụng cũng ảnh hưởng. Trò chơi có LTV ngắn yêu cầu ROAS nhanh, trong khi dịch vụ đăng ký có thể chịu được thời gian hoàn vốn dài hơn.

Tại sao ROAS là chỉ số số 1 cho người quản lý UA

Trong thu hút người dùng (UA), ROAS cho phép so sánh các kênh lưu lượng với nhau. Facebook Ads với ROAS 2,5 thua TikTok Ads với ROAS 3,8, mặc dù cả hai kênh đều mang lại lượt cài đặt — sự khác biệt nằm ở chất lượng người dùng. Người quản lý UA phân bổ lại ngân sách cho kênh có ROAS tốt nhất, tối đa hóa lợi nhuận từ ngân sách quảng cáo.

Nếu không có ROAS, người làm tiếp thị dựa vào CPI (chi phí mỗi lượt cài đặt), chỉ số này không cho thấy người dùng mang lại bao nhiêu tiền. Một kênh có lượt cài đặt giá rẻ có thể tạo ra lưu lượng chất lượng thấp với khả năng kiếm tiền bằng không. ROAS giải quyết vấn đề này.

Công thức tính ROAS

Công thức ROAS cực kỳ đơn giản: doanh thu quảng cáo chia cho chi phí quảng cáo. Kết quả được biểu thị bằng số lần hoặc phần trăm.

ROAS = Revenue / Ad Spend

Nếu một chiến dịch quảng cáo tạo ra 600.000 rúp doanh thu với ngân sách 150.000 rúp, ROAS = 600.000 / 150.000 = 4,0 (hoặc 400%).

Ví dụ tính toán với phân bổ

Trong thực tế, doanh thu được gắn với lượt cài đặt thông qua phân bổ. Hãy xem xét một ví dụ tính ROAS cho một bộ chiến dịch:

Apple Search Ads cho thấy ROAS tốt nhất (6,0), mặc dù mang lại ít lượt cài đặt nhất. Điều này điển hình cho nền tảng có ý định mua hàng cao của người dùng.

Tính ROAS theo chương trình qua Firebase

Để tính ROAS tự động trong ứng dụng, bạn có thể sử dụng Firebase Analytics kết hợp với BigQuery:

SELECT
  DATE(event_timestamp) AS campaign_date,
  campaign_name,
  SUM(event_value_in_usd) AS revenue,
  SUM(ad_cost) AS ad_spend,
  ROUND(SUM(event_value_in_usd) / SUM(ad_cost), 2) AS roas
FROM `project.analytics_123.events_*`
WHERE event_name = 'in_app_purchase'
  AND campaign_name IS NOT NULL
GROUP BY campaign_date, campaign_name
ORDER BY roas DESC

Truy vấn nhóm doanh thu mua hàng theo chiến dịch và ngày, chia cho chi phí — kết quả là ROAS hàng ngày cho mỗi nguồn lưu lượng.

ROAS bao nhiêu được coi là tốt?

ROAS tốt không tồn tại một cách tuyệt đối — nó được xác định bởi biên lợi nhuận sản phẩm và mô hình kiếm tiền. Đối với ứng dụng đăng ký, ROAS 3:1 có thể thấp nếu biên lợi nhuận là 20%, trong khi đối với trò chơi có mua hàng trong ứng dụng, ROAS 4:1 là xuất sắc.

Các yếu tố ảnh hưởng đến ROAS mục tiêu

Điều quan trọng là phải xem xét chân trời thời gian: ROAS Ngày 1 hầu như luôn thấp vì người dùng hiếm khi mua hàng vào ngày đầu tiên. Phân tích theo nhóm thuần tập mang lại bức tranh chính xác hơn.

Theo nghiên cứu của AppsFlyer (2024), ROAS trung bình Ngày 30 cho ứng dụng Android là 0,45 và cho iOS là 0,52. Sự khác biệt được giải thích bởi sức mua của đối tượng.

So sánh ROAS theo lĩnh vực

ROAS thay đổi đáng kể giữa các danh mục ứng dụng. Trò chơi hyper-casual thường có ROAS 1,2–1,5 do LTV người dùng ngắn. ROAS trung bình của ứng dụng fintech đạt 5,0–7,0 vì người dùng thực hiện giao dịch lặp lại. Ứng dụng thương mại điện tử ở vị trí trung gian với ROAS 3,0–5,0.

Khu vực cũng quan trọng: ROAS ở Mỹ và Tây Âu cao gấp 2–3 lần so với Đông Nam Á, với CPI tương đương. Sự khác biệt là do sức mua của đối tượng và mức độ cạnh tranh trong đấu giá quảng cáo.

ROAS vs ROI: sự khác biệt là gì?

ROAS và ROI là các chỉ số liên quan thường bị nhầm lẫn. ROAS chỉ xem xét chi phí quảng cáo, trong khi ROI bao gồm tất cả chi phí, bao gồm sản xuất, lương và chi phí vận hành.

Công thức ROI: (Doanh thu — Tổng chi phí) / Tổng chi phí × 100%. Nếu một ứng dụng kiếm được 1 triệu rúp và tổng chi phí là 800.000 rúp, ROI = 25%. Trong khi đó, ROAS có thể là 4,0 nếu ngân sách quảng cáo chỉ là 250.000 rúp.

Khi nào sử dụng ROAS

ROAS được sử dụng để đánh giá vận hành các chiến dịch quảng cáo. Người làm tiếp thị thấy kênh nào mang lại nhiều doanh thu hơn trên mỗi rúp ngân sách và phân bổ lại chi tiêu. Quyết định được đưa ra trong thời gian thực — trong vòng vài ngày hoặc vài tuần.

Khi nào sử dụng ROI

ROI cần thiết cho đánh giá chiến lược kinh doanh — liệu sản phẩm có mang lại lợi nhuận tổng thể hay không. ROI bao gồm phát triển, hỗ trợ, chi phí máy chủ và lương. Chỉ số này được đo trên cơ sở hàng quý hoặc hàng năm.

Trong thực tế, cả hai chỉ số được sử dụng song song: ROAS cho chiến thuật mua lưu lượng, ROI cho chiến lược phát triển sản phẩm.

Làm thế nào để cải thiện ROAS trong ứng dụng di động?

Cải thiện ROAS đòi hỏi sự kết hợp của tối ưu hóa creative, nhắm mục tiêu và tiếp thị lại. Dưới đây là các phương pháp đã được kiểm chứng với ví dụ.

Tối ưu hóa creative

Kiểm tra A/B creative là cách nhanh nhất để cải thiện ROAS. Thay thế banner tĩnh bằng quảng cáo có thể chơi (nguyên mẫu tương tác của trò chơi). Theo Unity Ads (2024), quảng cáo có thể chơi tăng CR lên 30–40% và giảm CPI 15%.

• Kiểm tra 3–5 biến thể creative cho mỗi đối tượng
• Thay đổi một yếu tố: màu CTA, văn bản ưu đãi, loại phương tiện (video vs tĩnh)
• Cân nhắc nền tảng: trên iOS, creative cao cấp hoạt động tốt hơn, trên Android — creative tiện dụng

Nhắm mục tiêu và phân khúc

Đối tượng tương tự (lookalike) dựa trên LTV tăng ROAS lên 25–50% so với nhắm mục tiêu rộng. Tải lên tài khoản quảng cáo một nhóm thuần tập người dùng có LTV trên trung vị — thuật toán sẽ tìm người dùng tương tự.

Nhắm mục tiêu theo vị trí địa lý cũng quan trọng: quảng cáo ở các quốc gia Tier-1 (Mỹ, Anh, Nhật Bản) mang lại ROAS cao hơn, nhưng CPI cũng cao hơn. Chiến lược tối ưu là kết hợp Tier-1 cho lượt cài đặt cao cấp và Tier-2 cho quy mô.

// Ví dụ gửi dữ liệu chuyển đổi đến Adjust để phân tích ROAS
const adjust = new Adjust({
  appToken: '{your_app_token}',
  environment: 'production'
});

adjust.trackEvent({
  eventToken: '{purchase_token}',
  revenue: 9.99,
  currency: 'USD',
  callbackParams: {
    campaign_id: campaignId
  }
});

Gửi sự kiện doanh thu đến tracker (Adjust / AppsFlyer) cho phép nền tảng tự động tính ROAS ở cấp chiến dịch và tối ưu hóa giá thầu.

Tiếp thị lại người bỏ qua

Tiếp thị lại người dùng đã cài đặt ứng dụng nhưng không mua hàng mang lại ROAS 6:1 — 10:1 theo Remerge (2024). Phân khúc theo sự kiện: “đã cài đặt nhưng không mở trong 7 ngày” hoặc “đã thêm sản phẩm vào giỏ nhưng không mua”.

Tối ưu hóa theo giờ trong ngày và ngày trong tuần

Dayparting là phân bổ ngân sách quảng cáo theo giờ và ngày. Trong ứng dụng di động, chuyển đổi vào giờ tối (18:00–23:00) cao hơn 30% so với giờ sáng (6:00–11:00). Vào cuối tuần, CPI thấp hơn 15–20% với cùng ROAS. Thiết lập lịch phát sóng trong tài khoản quảng cáo mang lại tăng ROAS 10–15% mà không thay đổi creative.

Công cụ theo dõi ROAS

Để tính ROAS chính xác, cần tích hợp các nền tảng quảng cáo với hệ thống phân tích. Các công cụ chính được chia thành ba loại.

Nền tảng MMP (Đối tác đo lường di động)

AppsFlyer và Adjust là những nhà lãnh đạo thị trường. Họ tự động tổng hợp dữ liệu chi tiêu từ hơn 10 tài khoản quảng cáo và doanh thu từ ứng dụng. AppsFlyer cung cấp báo cáo ROAS theo nhóm thuần tập với phân chia theo quốc gia, chiến dịch và creative.

Phân tích Firebase + BigQuery

Firebase Analytics miễn phí và được tích hợp trong hệ sinh thái Google. Để tính ROAS, dữ liệu được xuất sang BigQuery, nơi xây dựng truy vấn SQL (ví dụ trên). Nhược điểm là không có phân bổ tự động: dữ liệu chi tiêu phải được tải lên riêng.

Giải pháp BI chuyên biệt

Tableau và Looker cho phép xây dựng bảng điều khiển ROAS tùy chỉnh với dữ liệu từ MMP, phân tích riêng và CRM. Phù hợp cho sản phẩm có khối lượng dữ liệu lớn và phễu phức tạp.