القيمة مدى الحياة، أداة لمطوري التطبيقات لغزو السوق

[إعلان 1]

قيمة عمر المستخدم (LTV) مقياسٌ أساسيٌّ لقياس فعالية إيرادات التطبيق. يتطلب قياس قيمة عمر المستخدم بدقة موارد بشرية ومادية هائلة... وبفضل تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت هذه العملية أسهل.

تُعد قيمة عمر المستخدم مقياسًا أساسيًا لقياس أداء تحقيق الدخل لتطبيقك.

يتحدث السيد أنطون أوجاي، مالك منتج حملات التطبيقات في Yandex Ads - إحدى شبكات الإعلان العالمية الرائدة، عن إمكانات القيمة مدى الحياة (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — السيد أنطون أوجاي

PV: ما هو الدور الذي تلعبه القيمة مدى الحياة (LTV) في مساعدة مطوري التطبيقات على التنافس عالميًا؟

السيد أنطون أوغاي: تُمكّن بيانات قيمة عمر المستخدم المطورين من تحسين مصادر الإيرادات، مثل عمليات الشراء داخل التطبيق والإعلانات داخله، من خلال تحديد القيمة التي يُمكن للمستخدمين تحقيقها وتكلفة استقطابهم. وبالتالي، تُساعد قيمة عمر المستخدم على تحديد القيمة التي يُضيفها المستخدمون للتطبيق، مما يُتيح للمطورين التركيز على قاعدة المستخدمين، وتحقيق أعلى قيمة مُمكنة لتحسين مبيعات التطبيق من خلال اقتراح أنشطة تسويقية فعّالة تستهدف قاعدة المستخدمين المُستهدفة. تتجاوز قيمة عمر المستخدم المقاييس السطحية، مثل عدد مرات تنزيل التطبيق والوقت المُستغرق في استخدامه، مُوفرةً معلومات مُفصلة حول سلوك المستخدم وتفضيلاته عالميًا، وهي تُشكل الأساس الذي يعتمد عليه المطورون لإطلاق حملات فعّالة لتحقيق نجاح طويل الأمد.

كيف نقيس قيمة عمر العميل؟ برأيك، ما هي الصعوبات التي واجهها ناشرو ألعاب الجوال عندما لا تقيس تطبيقاتهم قيمة عمر العميل؟

تتضمن قيمة عمر العميل (LTV) دراسة مجموعة متنوعة من العوامل، مثل متوسط المبيعات، وتكرار الشراء، وهوامش الربح، وولاء العملاء، لتحديد إجمالي الإيرادات التي يحققها العميل مع مرور الوقت. نتيجةً لذلك، يواجه المطورون تحديات في إدارة كميات هائلة من البيانات التي قد تكون غير دقيقة أو ناقصة، مما يعيق الحصول على رؤى دقيقة حول سلوك المستخدم وتحقيق الإيرادات. وللحصول على أفضل قياس، سيحتاج مطورو الألعاب إلى كمية كبيرة من بيانات المستخدمين، ولكن هذا قد يُمثل تحديًا للمطورين، وخاصةً الشركات الصغيرة والمتوسطة، الذين لا يستطيعون تحمل تكلفته. وهذا يزيد الضغط على مطوري التطبيقات. علاوةً على ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبح قياس قيمة عمر العميل أكثر دقة، مما يُساعد المطورين على فهم سلوك المستخدم بشكل أعمق، مما يُمكّنهم من تحسين استراتيجياتهم التسويقية بفعالية.

إذن كيف يمكننا تطبيق الذكاء الاصطناعي لقياس قيمة عمر العميل؟

يمكن للنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل استخدام التطبيق وسلوك المستخدم واتجاهات السوق، للتنبؤ بقيمة عمر العميل المستقبلية للمستخدمين الأفراد أو المجموعات. يمكن لهذه النماذج تحديد الاتجاهات المستقبلية التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور، مما يوفر رؤى أكثر دقة وشاملة حول قيمة المستخدم. على سبيل المثال، على منصة تحليلات التطبيقات AppMetrica، قمنا بدمج نموذج تنبؤي بقيمة عمر العميل مبني على تقنية التعلم الآلي من Yandex Ads باستخدام بيانات مجهولة المصدر من عشرات الآلاف من التطبيقات عبر فئات متعددة. يسمح هذا لفرق التطبيقات بعمل تنبؤات دقيقة لتحقيق الدخل حتى بدون بيانات من التطبيق نفسه. لذلك في غضون 24 ساعة من تثبيت التطبيق، يحلل النموذج مقاييس متعددة متعلقة بقيمة عمر العميل ويجمع المستخدمين بناءً على قدرتهم على تحقيق الدخل من التطبيق، ويقسمهم إلى أعلى 5٪ من المستخدمين ذوي أعلى قيمة عمر العميل، وصولاً إلى أعلى 20٪ أو أعلى 50٪ من المستخدمين ذوي أعلى قيمة عمر العميل.

هل لديك أي أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة في قياس وتوقع قيمة عمر العميل؟

كما ذكرتُ سابقًا، غالبًا ما يواجه صغار المطورين صعوبة في الوصول إلى مصادر البيانات اللازمة لحساب قيمة عمر العميل (LTV) والتنبؤ بها. لحل هذه المشكلة، قمنا بأتمتة العملية وجمعنا البيانات من Yandex Direct، منصة Yandex الخاصة للمعلنين. تمتلك Yandex Direct قاعدة بيانات ضخمة تضم عشرات الآلاف من التطبيقات ومئات الملايين من المستخدمين. تتيح هذه النماذج للمعلنين الترويج لتطبيقات الجوال لزيادة معدلات التحويل بعد التثبيت وزيادة الإيرادات، خاصةً في حملات الدفع لكل تثبيت. بمجرد جمع البيانات من Yandex Direct، تبدأ خوارزمية AppMetrica بحساب درجة للتنبؤ بقيمة عمر العميل. استخدمنا هذه الدرجة لتدريب نماذجنا ودمج احتمالية إجراءات الأهداف بعد التثبيت في التنبؤ. بناءً على هذه الدرجة، يُعدّل النظام استراتيجية الإعلان تلقائيًا.

من خلال تجميع البيانات، يتعلم النموذج ويتكيف مع سلوك المستخدم في تطبيق معين، مما يزيد من دقة التنبؤات إلى 99%. تنبع موثوقية هذه التنبؤات من الكم الهائل والمتنوع من البيانات المجهولة المصدر التي نحللها، مما يسمح لنا بتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للبشر فورًا. تُستخدم هذه البيانات لبناء نماذج تنبؤية توفر رؤى دقيقة وشاملة حول قيمة المستخدم.

بينه لام

[إعلان 2]
مصدر