تعد القيمة الدائمة للمستخدم (LTV) مؤشرًا مهمًا لقياس فعالية إيرادات التطبيق. يتطلب قياس القيمة الدائمة بدقة الكثير من الموارد البشرية والمادية... وبفضل تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت هذه العملية أسهل.
تحدث السيد أنطون أوجاي، مالك المنتج في قسم حملات التطبيقات في Yandex Ads - إحدى شبكات الإعلان العالمية الرائدة، عن إمكانات القيمة الدائمة (LTV):
المراسل: ما هو الدور الذي تلعبه القيمة الدائمة (LTV) لمساعدة مطوري التطبيقات على المنافسة عالميًا؟
السيد أنطون أوجاي: تسمح بيانات القيمة الدائمة للمطورين بتحسين تدفقات الإيرادات مثل عمليات الشراء داخل التطبيق والإعلانات داخل التطبيق من خلال تحديد القيمة التي يمكن للمستخدمين تحقيقها وتكلفة جمعها وجذب المستخدمين. وبالتالي، تساعد القيمة الدائمة (LTV) في تحديد القيمة التي ينشئها المستخدمون للتطبيق، مما يسمح للمطورين بالتركيز على ملفات المستخدم، وإنشاء أعلى قيمة لتحسين مبيعات التطبيق من خلال تحديد أنشطة المتابعة، والتسويق الفعال الذي يستهدف ملفات المستخدم المطلوبة. تتجاوز القيمة الدائمة المقاييس السطحية مثل تنزيلات التطبيق ووقت استخدام التطبيق... حيث توفر معلومات تفصيلية حول سلوك المستخدم وتفضيلاته على مستوى العالم، وهي الأساس الذي يعتمد عليه المطورون لاتخاذ قرارات مستنيرة. فالحملات الفعالة تحقق نجاحًا دائمًا.
كيفية قياس مؤشر LTV؟ وفقًا لملاحظاتك، ما هي الصعوبات التي واجهها ناشرو ألعاب الهاتف المحمول عندما لم تقيس تطبيقاتهم القيمة الدائمة؟
تتضمن القيمة الدائمة النظر في مجموعة متنوعة من العوامل مثل متوسط المبيعات وتكرار الشراء وهوامش الربح وولاء العملاء لتحديد إجمالي الإيرادات التي يحققها العملاء بمرور الوقت. ولذلك، يواجه المطورون تحديات في إدارة كميات هائلة من البيانات التي يمكن أن تكون غير دقيقة أو غير كاملة، مما يعيق الحصول على رؤى دقيقة حول سلوك المستخدم وتحقيق الإيرادات. للحصول على أفضل نتائج القياس، سيحتاج مطورو الألعاب إلى كمية كبيرة من بيانات المستخدم ولكن هذا قد يمثل تحديًا للمطورين، وخاصة المطورين الصغار ومتوسطي الحجم لأنهم لا يستطيعون تحمل تكاليف الدفع. وهذا يزيد الضغط على مطوري التطبيقات. علاوة على ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبح دعم قياس القيمة الدائمة أكثر دقة، مما يساعد المطورين على فهم سلوك المستخدم بشكل أعمق حتى يتمكنوا من تحسين استراتيجياتهم التسويقية بشكل فعال.
إذًا، كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي لقياس القيمة الدائمة؟
يمكن للنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل تكرار استخدام التطبيق وسلوك المستخدم واتجاهات السوق للتنبؤ بالقيمة الدائمة المستقبلية لكل استخدام شخص أو مجموعة. يمكن لهذه النماذج تحديد الاتجاهات المستقبلية التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور، مما يوفر رؤى أكثر دقة وشمولاً حول قيم المستخدم. على سبيل المثال، في النظام الأساسي لتحليلات التطبيقات AppMetrica، قمنا بدمج نموذج القيمة الدائمة التنبؤي المبني على التعلم الآلي لإعلانات Yandex باستخدام بيانات مجهولة المصدر من عشرات الآلاف من التطبيقات عبر فئات متعددة وعناصر مختلفة. يتيح ذلك لفرق التطبيق إجراء تنبؤات دقيقة حول تحقيق الدخل حتى بدون بيانات من التطبيق نفسه. لذلك، في غضون 24 ساعة من تثبيت التطبيق، سيقوم النموذج بتحليل العديد من المعلمات المتعلقة بالقيمة الدائمة وتخصيص المستخدمين إلى مجموعات بناءً على القدرة على توليد الدخل للتطبيق، وتقسيمهم إلى 5%. 20% أو أفضل 50% من المستخدمين ذوي القيمة الدائمة الأعلى.
هل لديك أي دليل على نجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قياس القيمة الدائمة والتنبؤ بها؟
كما ذكرت سابقًا، غالبًا ما يكون من الصعب على المطورين الصغار الوصول إلى مصادر البيانات الكافية اللازمة لحساب القيمة الدائمة (LTV) والتنبؤ بها. لحل هذه المشكلة، قمنا بأتمتة العملية واستخرجنا البيانات من منصة Yandex Direct، وهي منصة Yandex الخاصة للمعلنين. يحتوي Yandex Direct على مصدر نظام بيانات كبير جدًا يعتمد على عشرات الآلاف من التطبيقات وملفات المستخدم لما يصل إلى مئات الملايين من الأشخاص. تعمل هذه النماذج على تمكين معلني تطبيقات الهاتف المحمول من تحقيق المزيد من التحويلات بعد التثبيت وزيادة الإيرادات، خاصة في حملات الدفع لكل تثبيت. بمجرد جمع البيانات من Yandex Direct، ستبدأ خوارزمية AppMetrica في حساب النتيجة التي تتنبأ بالقيمة الدائمة للمستخدم. استخدمنا هذه النتيجة لتدريب نماذجنا ودمج احتمالات الإجراءات المستهدفة بعد التحديد في التنبؤات. وبناءً على هذه النتيجة، سيقوم النظام تلقائيًا بضبط استراتيجية الإعلان.
من خلال تجميع البيانات، يتعلم النموذج ويتكيف مع سلوك الكائن في تطبيق معين، مما يزيد من دقة التنبؤ إلى 99%. تأتي موثوقية هذه التنبؤات من الكم الهائل والمتنوع من البيانات مجهولة المصدر التي نقوم بتحليلها، مما يسمح لنا بتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور. تُستخدم هذه البيانات لبناء نماذج تنبؤية توفر رؤى دقيقة وشاملة حول قيمة المستخدم.
بينه لام
