একটি অ্যাপের আয়ের কার্যকারিতা পরিমাপের জন্য ব্যবহারকারীর জীবনকাল মূল্য (LTV) একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক। LTV সঠিকভাবে পরিমাপ করতে প্রচুর মানব এবং বস্তুগত সম্পদের প্রয়োজন হয়... এবং AI এর উন্নয়নের জন্য ধন্যবাদ, এই প্রক্রিয়াটি আরও সহজ হয়ে ওঠে।
শীর্ষস্থানীয় বৈশ্বিক বিজ্ঞাপন নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি - ইয়ানডেক্স অ্যাডস-এর অ্যাপ ক্যাম্পেইনের পণ্য মালিক মিঃ অ্যান্টন ওগে, লাইফটাইম ভ্যালু (LTV) এর সম্ভাবনা সম্পর্কে কথা বলেছেন:
পিভি: বিশ্বব্যাপী অ্যাপ ডেভেলপারদের প্রতিযোগিতায় সহায়তা করার ক্ষেত্রে লাইফটাইম ভ্যালু (এলটিভি) কী ভূমিকা পালন করে?
মি. অ্যান্টন ওগে: এলটিভি ডেটা ডেভেলপারদের অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটা এবং অ্যাপ-মধ্যস্থ বিজ্ঞাপনের মতো আয়ের ধারা অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে, ব্যবহারকারীরা কী মূল্য আনতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের অর্জনের খরচ নির্ধারণ করে। এইভাবে, এলটিভি ব্যবহারকারীরা অ্যাপের জন্য যে মূল্য তৈরি করে তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করে, ডেভেলপারদের ব্যবহারকারী বেসের উপর ফোকাস করতে দেয়, কাঙ্ক্ষিত ব্যবহারকারী বেসকে লক্ষ্য করে কার্যকর বিপণন কার্যক্রম প্রস্তাব করে অ্যাপ বিক্রয় অপ্টিমাইজ করার জন্য সর্বোচ্চ মূল্য তৈরি করে। এলটিভি অ্যাপ ডাউনলোড, অ্যাপে ব্যয় করা সময়... এর মতো পৃষ্ঠতলের মেট্রিক্সের বাইরেও যায়... বিশ্বব্যাপী ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দ সম্পর্কে বিশদ তথ্য প্রদান করে এবং দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের জন্য কার্যকর প্রচারণা শুরু করার জন্য ডেভেলপারদের ভিত্তি।
LTV কিভাবে পরিমাপ করবেন? আপনার পর্যবেক্ষণে, মোবাইল গেম প্রকাশকদের অ্যাপগুলি LTV পরিমাপ না করলে তারা কোন কোন সমস্যার সম্মুখীন হন?
LTV-তে বিভিন্ন বিষয় বিবেচনা করা হয়, যেমন গড় বিক্রয়, ক্রয়ের ফ্রিকোয়েন্সি, লাভের মার্জিন এবং গ্রাহকের আনুগত্য, সময়ের সাথে সাথে একজন গ্রাহকের মোট রাজস্ব নির্ধারণের জন্য। ফলস্বরূপ, ডেভেলপাররা প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হন যা ভুল বা অসম্পূর্ণ হতে পারে, যা ব্যবহারকারীর আচরণ এবং রাজস্ব উৎপাদনের সঠিক অন্তর্দৃষ্টিকে বাধাগ্রস্ত করে। সেরা পরিমাপের জন্য, গেম ডেভেলপারদের প্রচুর পরিমাণে ব্যবহারকারীর ডেটার প্রয়োজন হবে, তবে এটি ডেভেলপারদের জন্য, বিশেষ করে ছোট এবং মাঝারি আকারের ডেভেলপারদের জন্য চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, যারা এটি বহন করতে পারে না। এটি অ্যাপ ডেভেলপারদের উপর চাপ বাড়ায়। তদুপরি, AI এর আবির্ভাবের সাথে সাথে, LTV পরিমাপ আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে, যা ডেভেলপারদের ব্যবহারকারীর আচরণ সম্পর্কে গভীর ধারণা অর্জন করতে সাহায্য করে যাতে তারা তাদের বিপণন কৌশলগুলিকে কার্যকরভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারে।
তাহলে LTV পরিমাপের জন্য AI কীভাবে প্রয়োগ করবেন?
AI-চালিত মডেলগুলি বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে, যেমন অ্যাপ ব্যবহার, ব্যবহারকারীর আচরণ এবং বাজারের প্রবণতা, পৃথক ব্যবহারকারী বা গোষ্ঠীর জন্য ভবিষ্যতের LTV ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এই মডেলগুলি ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলি সনাক্ত করতে পারে যা মানুষের কাছে তাৎক্ষণিকভাবে স্পষ্ট নাও হতে পারে, ব্যবহারকারীর মূল্য সম্পর্কে আরও সঠিক এবং ব্যাপক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, AppMetrica অ্যাপ অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মে, আমরা Yandex Ads-এর মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির উপর নির্মিত একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক LTV মডেল অন্তর্ভুক্ত করেছি যা একাধিক বিভাগে হাজার হাজার অ্যাপ থেকে বেনামী ডেটা ব্যবহার করে। এটি অ্যাপ টিমগুলিকে অ্যাপ থেকে ডেটা ছাড়াই সঠিক নগদীকরণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়। তাই অ্যাপটি ইনস্টল করার 24 ঘন্টার মধ্যে, মডেলটি একাধিক LTV-সম্পর্কিত মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করে এবং ব্যবহারকারীদের অ্যাপটি নগদীকরণ করার ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীভুক্ত করে, তাদের সর্বোচ্চ LTV সহ শীর্ষ 5% ব্যবহারকারীদের মধ্যে ভাগ করে, সর্বোপরি সর্বোচ্চ LTV সহ শীর্ষ 20% বা শীর্ষ 50% ব্যবহারকারীদের মধ্যে।
LTV পরিমাপ এবং পূর্বাভাসে সফল AI প্রয়োগের কোন উদাহরণ কি আপনার কাছে আছে?
যেমনটি আমি আগেই বলেছি, ছোট ডেভেলপারদের প্রায়শই LTV গণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা উৎস অ্যাক্সেস করতে অসুবিধা হয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, আমরা প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করেছি এবং Yandex Direct থেকে ডেটা মাইন করেছি, যা Yandex-এর বিজ্ঞাপনদাতাদের জন্য নিজস্ব প্ল্যাটফর্ম। Yandex Direct-এর কাছে হাজার হাজার অ্যাপ এবং লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর একটি বিশাল ডাটাবেস রয়েছে। এই মডেলগুলি বিজ্ঞাপনদাতাদের মোবাইল অ্যাপ প্রচার করার অনুমতি দেয় যাতে ইনস্টল-পরবর্তী রূপান্তর এবং উচ্চতর আয় পাওয়া যায়, বিশেষ করে পে-পার-ইনস্টল প্রচারণায়। Yandex Direct থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়ে গেলে, AppMetrica-এর অ্যালগরিদম ব্যবহারকারীর LTV পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি স্কোর গণনা শুরু করে। আমরা আমাদের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এবং পূর্বাভাসে ইনস্টল-পরবর্তী লক্ষ্য কর্মের সম্ভাব্যতা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য এই স্কোর ব্যবহার করেছি। এই স্কোরের উপর ভিত্তি করে, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিজ্ঞাপন কৌশল সামঞ্জস্য করে।
তথ্য সংগ্রহের মাধ্যমে, মডেলটি একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনে বিষয়ের আচরণ শেখে এবং তার সাথে খাপ খাইয়ে নেয়, যার ফলে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা ৯৯% বৃদ্ধি পায়। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলির নির্ভরযোগ্যতা আসে আমাদের বিশ্লেষণ করা বিশাল এবং বৈচিত্র্যময় বেনামী ডেটা থেকে, যা আমাদের এমন প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে দেয় যা মানুষের কাছে তাৎক্ষণিকভাবে স্পষ্ট নাও হতে পারে। এই ডেটা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা ব্যবহারকারীর মূল্য সম্পর্কে সঠিক এবং ব্যাপক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
বিন ল্যাম
[বিজ্ঞাপন_২]
উৎস
মন্তব্য (0)