stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Freemium
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu tiền tệ hóa (Monetization) > Số liệu chuyển đổi (Conversion)

Số liệu chuyển đổi thường được trình bày dưới dạng phần trăm người dùng đã mua hàng vào một ngày cụ thể hoặc trong suốt vòng đời của sản phẩm.  Trong mô hình freemium, tỷ lệ chuyển đổi thường cực kỳ thấp theo quy tắc 5% -  tỷ lệ phần trăm người dùng có thể trực tiếp đóng góp doanh thu là 5% hoặc ít hơn. Chuyển đổi không phải là một dạng số liệu đơn giản.  Điều này là do nhiều sản phẩm freemium thu hút doanh thu từ hai nguồn: quảng cáo và mua chức năng cao cấp.  Doanh thu quảng cáo làm "rối loạn" định nghĩa của người dùng đã chuyển đổi, vì  nếu chuyển đổi đơn giản là quá trình đóng góp doanh thu cho sản phẩm freemium, thì xem quảng cáo là một phương tiện chuyển đổi.  Nhưng hành động hiển thị quảng cáo cho người dùng có thể có tác động tiêu cực đến khả năng đóng góp doanh thu cho sản phẩm freemium đó thông qua việc mua trực tiếp chức năng cao cấp, đó là định nghĩa chuyển đổi truyền thống hơn.
Một số sản phẩm freemium không hiển thị quảng cáo cho người dùng cho đến khi những người dùng đó được coi là không thể chuyển đổi theo nghĩa truyền thống, quảng cáo đó là một phương thức kiếm tiền từ những người dùng sẽ không chuyển đổi.  Theo đuổi chiến lược này, phân loại xem quảng cáo dưới dạng một hình thức chuyển đổi sẽ dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi "ảo". Xem quảng cáo không nên được coi là một hình thức chuyển đổi trong số liệu freemium.
Khi quảng cáo đại diện cho một dòng doanh thu mà không hề ảnh hưởng đến sản phẩm freemium và khả năng kiếm tiền của người dùng tương tác cao, thì đó thực sự là một kỹ thuật tối ưu hóa doanh thu. Vấn đề triển khai quảng cáo vào sản phẩm freemium có thể gián tiếp ảnh hưởng tiêu cực đến việc "kiếm tiền" từ những người dùng có mức độ tương tác cao: gây ác cảm với những người chưa thực hiện việc mua nhưng có thể trở thành người dùng tương tác cao, những người ủng hộ sản phẩm nhưng khả năng chi trả bị giới hạn. Ủng hộ sản phẩm có thể xảy ra một cách ngẫu nhiên và độc lập với mô hình chi tiêu;  hiệu ứng này được khuếch đại bởi các đặc tính lan truyền của các mạng xã hội hiện đại và các kênh truyền thông xã hội, trong đó một minh chứng của người dùng có ảnh hưởng có thể đóng góp doanh thu chung.
Người dùng không trả tiền (non-paying users NPU), nên được "trân trọng" trong mô hình sản phẩm freemium, vì họ không chỉ đại diện cho một phần quy mô để đạt được mô hình tối ưu hóa trong sản phẩm freemium, họ cũng có thể đóng vai trò là "đại sứ" sản phẩm, giới thiệu thông qua các kênh xã hội hoặc kênh khác đến người dùng tương tác cao - những người có thể đóng góp vào dòng doanh thu của sản phẩm.
Do đó, tỷ lệ chuyển đổi nên được tính bằng số người dùng thực hiện thanh toán trực tiếp trong sản phẩm chia cho tổng số người dùng. Tỷ lệ chuyển đổi có giá trị khi được tính theo thời gian tồn tại của sản phẩm nhưng cũng cần được báo cáo hàng ngày để làm nổi bật các thay đổi theo thời gian.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu tiền tệ hóa (Monetization) > Số liệu doanh thu

Số liệu doanh thu thể hiện qua mức độ chi tiêu thông qua mua hàng trực tiếp trong sản phẩm.  Điều này được thể hiện rõ nhất thông qua doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (average revenue per user - ARPU) và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng trả tiền (average revenue per paying user- ARPPU). ARPU là thước đo trung bình đóng góp doanh thu của mỗi người dùng. ARPU hàng ngày thể hiện doanh thu trung bình được đóng góp của mỗi người dùng hàng ngày hoặc tổng doanh thu từ mua hàng trực tiếp chia cho số người dùng tương tác với sản phẩm vào bất kỳ ngày nào được chọn.  ARPU hàng ngày có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của danh mục sản phẩm hoặc chất lượng của khách hàng khi gia nhập vào cơ sở người dùng sản phẩm;  giá trị ARPU hàng ngày giảm theo thời gian có thể chỉ ra giá trị các tính năng cao cấp của sản phẩm đang bị giảm đi.  ARPU hàng ngày đôi khi được gọi là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày (Average Revenue Per Daily Active User - ARPDAU). ARPPU hàng ngày rất hiệu quả như là một biện pháp cải thiện thay đổi danh mục sản phẩm và khuyến mại vì nó có thể có thay đổi thấy rõ, do mẫu số trong tính toán mà người dùng trả tiền tính toán nhỏ hơn rất nhiều so với ARPU.  ARPPU hàng ngày cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ tốt và mức độ thay đổi liên tục có ảnh hưởng đến việc tạo doanh thu thực hiện.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự gắn kết (Engagement)

Số liệu tham gia nắm bắt hành vi của người dùng liên quan đến tương tác sản phẩm.  Số liệu này thể hiện về độ dài thời gian và tần suất sử dụng, cả hai số liệu này nhóm sản phẩm nên sử dụng để tạo ra trải nghiệm tốt hơn.
Trong mô hình freemium, sử dụng hàng ngày của khách hàng là "tham vọng" cao nhất: khi người dùng tương tác với sản phẩm hàng ngày, đưa sản phẩm vào cuộc sống của người dùng, thì người dùng có thể coi sản phẩm là một nguồn vui thích.  Nói cách khác, khi người dùng tương tác với sản phẩm hàng ngày, người dùng có nhiều khả năng sẽ chi trả cho sản phẩm đó.  Số liệu tương tác, đặc biệt là tần suất phiên và thời lượng phiên, không chỉ đo lường mức độ người dùng tương tác với sản phẩm mà còn giúp kiểm soát các tương tác đó. Các số liệu tương tác nên được sử dụng trong vòng phản hồi phát triển-phát hành-đo lường lặp đi lặp lại để đo lường và tối đa hóa sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự gắn kết (Engagement) > Phiên sử dụng đầu tiên

Phiên người dùng đầu tiên với một sản phẩm là rất quan trọng, ảnh hưởng đến sự gắn kết của người dùng với sản phẩm; do đó, nó cần được đầu tư để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.  Trong bất kỳ sản phẩm freemium nào, quy mô cơ sở người dùng tự nhiên thông qua tăng trưởng và mua hàng và một phần trăm người dùng mới sẽ rời đi trong các phiên đầu tiên.  Mặc dù điều này được coi là một quy tắc, cần nỗ lực để đảm bảo rằng tỷ lệ này càng thấp càng tốt.
The Onboarding funnel là một biểu đồ dựa trên sự kiện về sự tham gia của người dùng hoặc từ bỏ sản phẩm trong những khoảnh khắc tương tác đầu tiên hình thành giữa người dùng và sản phẩm.  Quá trình onboarding phải được xác định bởi nhóm sản phẩm từ giai đoạn đầu của chu kỳ phát triển. Ở cấp độ khái niệm, mục đích của quy trình này là giới thiệu và trang bị cho người dùng mới kiến ​​thức cần thiết để tương tác với bộ tính năng của sản phẩm, đưa ra mức độ tương thích giữa nhu cầu của người dùng và tính năng cơ bản của sản phẩm.
Mức độ tương thích này là một điểm quan trọng cần xem xét khi thiết kế trường hợp sử dụng.  Một quy trình onboarding tích cực là cho người dùng biết là nó có đáp ứng được nhu cầu của họ không hơn là cho biết trường hợp sử dụng của sản phẩm.
Sự không phù hợp giữa trường hợp sử dụng sản phẩm và nhu cầu người dùng ngăn chặn việc tạo doanh thu. Ảnh hưởng của những mâu thuẫn này phải được ước tính và đo lường trong quá trình thực hiện quy trình onboarding.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự gắn kết (Engagement) > Số liệu phiên

Số liệu phiên nắm bắt thời lượng và tần suất của phiên.  Số liệu phiên được sử dụng để đánh giá tương tác của người dùng với sản phẩm từ cấp tổng hợp; khi được thực hiện cùng với các chỉ số khác về hành vi người dùng, các số liệu phiên cung cấp cái nhìn sâu sắc về mô hình freemium.
Độ dài phiên trung bình được tính bằng cách chia tổng thời lượng của tất cả các phiên trong một khoảng thời gian cụ thể cho tổng số phiên sản phẩm đã hoàn thành trong khoảng thời gian đó. Bởi vì độ dài phiên có thể thay đổi lớn, độ dài phiên trung bình cũng cần được theo dõi để cho biết liệu độ dài của phiên nào đó có bị quá chênh lệch so với trung bình hay không. Số phiên trung bình mỗi ngày được tính bằng cách chia số phiên sản phẩm trong một ngày nhất định cho số người dùng đã tương tác với sản phẩm vào ngày đó.
Tạo sự cân bằng giữa độ dài và tần suất phiên đảm bảo rằng người dùng buộc phải quay lại sản phẩm nhưng không thường xuyên đến mức họ cảm thấy nhàm chán với nó.  Độ dài phiên và tần số phiên phải tương phản với tỉ lệ rời bỏ hàng ngày, ARPU và được kiểm tra các mẫu có ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ thời gian sử dụng của người dùng.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự lan truyền (Virality)

Virality  mô tả mức độ mà các sản phẩm được phân phối, lan truyền hoặc có được người dùng mới một cách tự nhiên, thông qua truyền miệng hoặc vận động người dùng dựa trên Internet.
Virality  là mối quan tâm chính trong giai đoạn phát triển sản phẩm freemium. Sản phẩm được đón nhận tốt như thế nào khi phát hành bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thị trường ngay trước và sau khi ra mắt, các sản phẩm tương tự của đối thủ cạnh tranh và thị hiếu của người dùng.  Với những ảnh hưởng ngoại sinh này, việc thiết kế một sản phẩm xung quanh một số kỳ vọng về tính lan truyền là không đúng đắn;  thay vào đó, một sản phẩm nên được thiết kế để tạo thuận lợi cho tính lan truyền nhưng dự kiến ​​tài chính nên được xây dựng ở giai đoạn trước khi ra mắt, xung quanh một giả định hợp lý về mức tăng trưởng tự nhiên.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự lan truyền (Virality) > Virality hook

Virality hook là hoạt động được triển khai phổ biến qua các mạng xã hội kết nối các tính năng của sản phẩm với API của bên thứ ba và có thể "truyền đi" một khía cạnh của hoạt động của người dùng đến những người có sở thích tương tự. Virality hooks phải được thiết kế với hai tính năng độc lập: tính kiểm soát và hiệu quả. Ví dụ: Nhà hàng sử dụng Facebook để lôi kéo mọi người đến bằng các lời chào mời: Hãy like trang này để được giảm giá 20% hoặc nhận món khai vị miễn phí. Các cửa hàng thời trang có thể cung cấp thông tin hấp dẫn về một mẫu quần áo mới nhất và đưa liên kết của sản phẩm đó mà khách hàng có thể sử dụng để chia sẻ sản phẩm với danh sách bạn bè của họ trên nền tảng mạng xã hội.
Mạng xã hội không phải là điểm đến duy nhất của virality hooks, có thể gặp các vấn đề như: các mạng xã hội có thể phân loại hoạt động được tạo bởi các sản phẩm của bên thứ ba là spam.  Ngoài ra, thông báo tự động được tạo và gửi từ một sản phẩm freemium đến mạng xã hội có xu hướng thiếu tính cá nhân hóa.  Điều này không chỉ tạo ra sự xa lánh của người dùng trên mạng xã hội, mà còn không khuyến khích bạn bè của người dùng chấp nhận sản phẩm, họ tin rằng sản phẩm freemium đã lạm dụng quyền truy cập vào mạng xã hội.  Doanh nghiệp nên chú ý điều đó;  nếu quyền truy cập bị thu hồi, các quyết định phát triển sản phẩm sẽ mất môi trường phát triển.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu về sự lan truyền (Virality) > K-Factor

Hệ số K là số người dùng mới trung bình sử dụng sản phẩm và đại diện cho các hiệu ứng lan truyền của phức hợp sản phẩm, tăng theo thời gian. Hệ số K thường không được coi là một số liệu chính xác mà là một ước lượng.
Hệ số K thường được đo bằng cách chia số lượng người dùng "có được bằng lan truyền" cho số lượng người dùng "có được không bằng lan truyền".
Số lượng người dùng có được bằng lan truyền là sự phản ánh số lượng lời mời lan truyền được tạo ra thông qua các virality hook nhân với tỷ lệ chuyển đổi của những lời mời đó, còn số lượng người dùng không được mua bằng lan truyền có nguồn gốc từ một loạt các nguồn mua có thể có: tự nhiên, truyền miệng và mua lại có trả tiền (paid acquisition).
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Cách tổ chức số liệu

Với tính phổ biến cần thiết của dữ liệu và quy mô lớn mà dữ liệu phải được thu thập, cổng thông tin báo cáo tập trung có thể là cách dễ nhất để phổ biến số liệu sản phẩm.  Khối lượng lớn dữ liệu được tính toán thông qua các quy trình hàng loạt và làm cho các tổng hợp đó có sẵn thông qua bảng điều khiển được lưu trữ, sẽ tăng tốc độ mà chúng có thể được truy cập và hấp thụ.
Giải thích dữ liệu chính xác để tạo điểm hành động đòi hỏi phải có chuyên môn cụ thể;  Tốt hơn khi sở hữu chuyên môn để giải thích chính xác các số liệu và triển khai các tính năng mới dựa trên thử nghiệm và các mẫu hành vi định lượng.  Hai yêu cầu này liên quan nhiều đến khoa học dữ liệu cũng như phát triển sản phẩm;  nhóm sản phẩm phải có khả năng giao tiếp rõ ràng với nhóm phân tích để diễn giải kết quả phân tích. Số liệu nên được lưu hành nội bộ trong các báo cáo, được trích dẫn trong các bài thuyết trình và thậm chí được hiển thị trong văn phòng để giữ cho các nhóm theo dõi cách thức các sản phẩm của công ty hoạt động.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Cách tổ chức số liệu > Thiết kế Dashboard

Thiết kế của bảng điều khiển có thể ảnh hưởng đến tần suất sử dụng và mức độ người được cấp quyền vào xem nó.  Chức năng bảng điều khiển cần phải trực quan, khi dữ liệu được hiển thị quá trừu tượng, nó có thể không được coi là tốt nhất.  Bảng điều khiển tốt phải đạt được sự cân bằng giữa khoa học và nghệ thuật; chức năng bảng điều khiển, tổng hợp các số liệu nên rõ ràng và dễ hiểu.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Cách tổ chức số liệu > Phân tích đặc biệt

Phân tích đặc biệt được thực hiện khi cần thiết để giải quyết các nhu cầu phân tích dữ liệu đặc biệt không được đáp ứng bởi những bản báo cáo thường xuyên của doanh nghiệp. Phân tích đặc biệt là quá trình truy vấn dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu để điều tra một xu hướng hoặc giả thuyết.  Phân tích đặc biệt là cần thiết khi độ chi tiết của phân tích loại trừ việc sử dụng dữ liệu bảng điều khiển.
Giá trị trọn đời khách hàng > Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value) và mô hình freemium

Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value - LTV) Là giá trị hiện tại của tất cả các dòng tiền trong tương lai do người dùng đóng góp cho một sản phẩm Freemium nhất định.  Nói cách khác, LTV là tổng số tiền mà người dùng dự kiến ​​sẽ chi cho một sản phẩm, được điều chỉnh như thể số tiền đó đã được nhận dưới dạng một khoản tiền ngày hôm nay.  Trong mô hình freemium, LTV là tuổi thọ người dùng dự kiến ​​nhân với giá định kỳ gói đăng ký của người dùng đó.
Cơ sở phân tích cần thiết để khởi chạy các sản phẩm freemium đáp ứng các điều kiện tiên quyết để ước tính LTV: dữ liệu hành vi xung quanh các mẫu chi tiêu, dữ liệu nhân khẩu học, thống kê sử dụng, v.v. Rào cản mà hầu hết các công ty phải đối mặt trong việc sử dụng các mô hình LTV dự đoán là: (1) thiếu hụt các chuyên gia có thể cung cấp các mô hình dự đoán khả thi và (2) do tính phức tạp của chúng, các mô hình LTV chỉ có thể được mô tả bằng cách sử dụng tranh luận hộp đen (A black box argument).
Giá trị trọn đời khách hàng > Ra quyết định với LTV

LTV là một nhiệm vụ tiếp thị, không phải là một chiến lược kinh doanh và vì nó đại diện cho doanh thu dự kiến chứ không phải là doanh thu hiện tại, nên nó không thể được sử dụng như một đại diện cho lợi nhuận cấp công ty. Việc đánh giá mức lợi nhuận hoạt động của doanh nghiệp được thể hiện bằng doanh thu trừ chi phí. LTV chỉ đóng góp cho điều này theo nghĩa là nó hạn chế chi phí tiếp thị trong phạm vi được thiết lập bởi ước tính của công ty về tổng đóng góp doanh thu của người dùng trọn đời.  Nhưng những đóng góp doanh thu không phải là ngay lập tức mà trong suốt thời gian rất dài.
Trong phạm vi của một sản phẩm, số liệu LTV kết hợp với các số liệu khả thi tối thiểu, có thể được sử dụng như một công cụ để xác định những thiếu sót có thể nhìn thấy mà không có thước đo hiệu suất. LTV rất hữu ích khi ưu tiên phát triển tính năng mới dựa trên các số liệu mà các tính năng được dự kiến ​​sẽ tăng.  Ví dụ: nếu LTV thấp nhưng chuyển đổi và ARPDAU hợp lý, thì các tính năng góp phần duy trì nên được ưu tiên.
Đối với một tính năng chỉ tồn tại trên giấy, các LTV đóng vai trò quan trọng trong quá trình đánh giá tính năng này;  mỗi tính năng mới được phát triển phải được xem xét theo vai trò mà tính năng đóng góp trong việc đáp ứng các mục tiêu doanh thu tổng thể của sản phẩm. Đây là lý do tại sao mô hình LTV rất quan trọng, ngay cả khi nó chỉ chính xác theo định hướng.  Khi giới thiệu một tính năng cụ thể, phát triển tính năng cũ có thể được sử dụng để ước tính so sánh, với độ chính xác hợp lý, tác động đến các số liệu sản phẩm.  Ngay cả khi một mô hình LTV chỉ hữu ích trong việc dự đoán mức độ thay đổi LTV ở mức tương đối, nó vẫn có thể được sử dụng để ưu tiên phát triển tính năng.
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Sự lựa chọn và trả phí của người dùng > Đường cong doanh thu liên tục (The continuous monetization curve)

Đường cong doanh thu liên tục mô tả mức độ chi trả phí sử dụng của người dùng. Cụ thể hơn đường cong này được tạo thành bởi 2 yếu tố là tỷ lệ người đăng kí trên tổng số lượng người dùng và giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value). Nói đơn giản, doanh thu của một dịch vụ freemium chính là doanh thu của các khách hàng tạo ra trong suốt vòng đời của họ và nó phụ thuộc vào việc người dùng được cung cấp đa dạng các gói và danh mục  dịch vụ phù hợp với đúng nhu cầu sử dụng và khả năng chi trả của họ.
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Sự lựa chọn và trả phí của người dùng > Thiết kế danh mục sản phẩm

Để tối đa hóa doanh thu, dịch vụ freemium cần một nền tảng người dùng khổng lồ. Vì vậy việc thiết kế danh mục sản phẩm là tối quan trọng và là điểm phân biệt giữa chiến lược freemium và chiến lược giá thông thường. Trong mô hình dịch vụ freemium, chi phí biên của một sản phẩm số bán ra là 0$. Do đó quy mô danh mục sản phẩm không phải là một cơ chế cạnh tranh về giá với các đối thủ trong thị trường mà quan trọng là chất lượng của dịch vụ đáp ứng được nhu cầu của khách hàng. Danh mục sản phẩm càng lớn thì cơ hội người dùng chi trả phí cho dịch vụ freemium càng cao và người dùng cũng sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho một trải nghiệm được cá nhân hóa.
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Sự lựa chọn và trả phí của người dùng > Người dùng miễn phí và người dùng trả phí (Non-paying user and revenue-based user)

Mô hình dịch vụ freemium hoạt động dựa trên quy tắc tỷ lệ chuyển đổi 5% (conversion rate), tức là doanh thu từ  5% khách hàng trả phí (premium customer) có thể trả cho chi phí vận hành  phục vụ 95% khách hàng sử dụng miễn phí. Người dùng miễn phí mang lại một số lợi ích nhất định cho dịch vụ freemium, những lợi ích này không ảnh hưởng trực tiếp đến dịch vụ nên những nhà quản trị cần phải phân tích và hiểu rõ những lợi ích này và sử dụng nó một cách tối ưu. Lợi ích thứ nhất  đến từ người dùng miễn phí là dữ liệu (data) về sự thật ngầm hiểu (customer insight) và hành vi người dùng. Lợi ích  thứ hai là mức độ viral, một lượng lớn người dùng miễn phí có thể giới thiệu, chia sẻ về dịch vụ trên mạng xã hội cho bạn bè, những người có thể tạo ra doanh thu cho dịch vụ trong tương lai.Lợi ích thứ ba là lượng nhận xét, review về dịch vụ. Số người dùng trả phí cũng được chia thành 3 nhóm dựa theo số tiền họ chi trả cho dịch vụ một ngày: whale (>5$), dolphins(1.01$- 5$), Minnows(0.1$-1$).
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Downstream marketing

Các chiến dịch sáng tạo nội dung và nâng cao lòng trung thành được gọi là marketing chiến thuật (downstream marketing), tập trung vào việc bán hàng ngắn hạn, nhằm tạo ra,duy trì sự nhận biết và lặp lại việc chi trả phí cho một dịch vụ. Trong mô hình dịch vụ freemium, downstream marketing được chi phối bởi thiết kế dữ liệu người dùng (data-driven design), khả năng để người dùng tiếp tục truy cập dịch vụ và thực hiện promotion đòi hỏi sự nghiên cứu hành vi người dùng kĩ càng. Khi danh mục sản phẩm của dịch vụ freemium được duy trì, tổng số người dùng được phân khúc, và giá trị vòng đời của khách hàng ngày càng mở rộng thì quá trình thúc đẩy và khuyến khích người dùng thực hiện thanh toán và trả phí sẽ không bao giờ kết thúc.
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Downstream marketing > Reengagement marketing

Một hình thức phổ biến nhất của downstream marketing là reengagement marketing, đây là quy trình thực hiện chạy quảng cáo trên website, ứng dụng điện thoại, email, mobile web nhắm đến những người dùng đã biết đến dịch vụ để kích thích họ sử dụng lại, mặc dù đây là hình thức không luôn luôn hiệu quả nhưng nó rất phổ biến vì chi phí ít và không tốn phí kết nạp thêm người dùng mới cho dịch vụ (user acquisition). Re-engagement marketing là một hình thức branding mạnh mẽ và là một công cụ tối ưu tỷ lệ chuyển đổi (conversion optimization tool) trong một chiến lược công nghệ số.
Với các dịch vụ trên nền tảng web, các chiến dịch reengagement hầu hết được thực hiện qua email, đây là một hình thức ít tốn kém chi phí với khả năng kích thích người dùng truy cập website nhờ đường link đính kèm. Email marketing giúp tiết kiệm nhiều chi phí,tiếp cận chính xác,dễ tự động hóa và cá nhân hóa, dễ đo lường,thống kê chi tiết qua các chỉ số open rates (tỷ lệ người mở mail)  và click rates (tỷ lệ click vào đường dẫn). Nội dung email thường là Call-to-action hướng đến khuyến mãi hoặc lời mời dùng thử một chức năng mới của dịch vụ.
Trên nền tảng di động, một công cụ khác có thể thay thế email là thông báo đẩy (push notification), cụ thể là những tin nhắn, thông báo gửi đến cho người dùng tải ứng dụng ngay cả khi họ không mở ứng dụng. Để đo lường hiệu quả của thông báo đẩy cần theo dõi hai chỉ số chính là opt-in rates và reaction rate. Opt-in rate cho biết bao nhiêu người dùng đồng ý nhận thông báo đẩy từ ứng dụng và reaction rate đo lường tần suất người dùng tương tác với thông báo đẩy. Để sử dụng thông báo đẩy có hiệu quả, dịch vụ freemium cần cân nhắc các yếu tố sau: tấn suất gửi, dùng âm thanh, ngày trong tuần, sử dụng các cụm từ Call-to-action hiệu quả cao, phân khúc người dùng.
Tạo doanh thu từ mô hình Freemium > Downstream marketing > Promotional targeting

Hình thức thứ hai của downstream marketing đối với dịch vụ freemium là promotional targeting (khuyến mãi mục tiêu) như discount (giảm giá), time-limited special offer (ưu đãi trong giới hạn thời gian nhất định), giảm giá theo gói nhiều dịch vụ khác nhau,... Các khuyến mãi này được điều khiển bằng phân tích dữ liệu, giống với reengagement marketing, khuyến mãi mục tiêu dựa trên profile người dùng và hành vi của họ tương tác với các dịch vụ hiển thị trên web site từ đó đưa ra những nhóm quảng cáo được lập trình tự động (programmatic advertising) nhắc nhở người dùng về những sản phẩm họ đã xem và khuyến khích họ thực hiện mua những sản phẩm hoặc dịch vụ đó. Các quảng cáo khuyến khích mua hàng cũng là một công cụ để đẩy mạnh retention và engagement.
Chiến lược tăng trưởng

Mọi quyết định trong những giai đoạn đầu tiên phát triển một dịch vụ freemium quyết định rất lớn vào sự thành công của dịch vụ. Quy mô (Scale) là yếu tố cốt lõi xoay quanh dịch vụ này được xây dựng như thế nào, cụ thể là  cơ sở người dùng phải đủ lớn để có đủ người dùng trả phí giúp duy trì dịch vụ. Đây là bước có ý nghĩa quan trọng trong giai đoạn lập kế hoạch và thiết kế dịch vụ freemium. Sau khi ra mắt, chiến lược tăng trưởng là một khuôn khổ làm việc định lượng giúp đo lường và cải thiện chất lượng dịch vụ để thu hút và duy trì người dùng.
Chiến lược tăng trưởng > Mục tiêu về nhân khẩu (Demographic targeting)

Các quyết định chiến lược có ý nghĩa lớn nhất được đưa ra vào giai đoạn thiết kế sản phẩm thường xoay quanh việc nhắm vào nhân khẩu học của người dùng. Điều này không liên quan chặt chẽ đến việc tạo thêm khách hàng mới cho dịch vụ Freemium (user acquisition) hay yếu tố nhân khẩu nào được sử dụng để target các chiến dịch quảng cáo. Thay vào đó, nó đề cập đến thị hiếu của người dùng bằng cách lựa chọn nhóm nhân khẩu học phù hợp nhất với sản phẩm cuối cùng mà doanh nghiệp hướng tới. Nhắm mục tiêu theo nhân khẩu học (demographic targeting) chắc chắn phải được thực hiện trong chu kỳ của một sản phẩm dịch vụ (product’s life cycle). Nếu các biến nhân khẩu được xây dựng thành công trong giai đoạn phát triển sản phẩm thì khi ra mắt dịch vụ sẽ được trực tiếp tiếp thị đến người dùng có tiềm năng chi trả, nếu các biến nhân khẩu cần được hoàn thiện thêm thì chúng sẽ được dùng để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.