Celoživotní hodnota, nástroj pro vývojáře aplikací k dobytí trhu

User Lifetime Value (LTV) je klíčová metrika pro měření efektivity tržeb z aplikace. Přesné měření LTV vyžaduje mnoho lidských a materiálních zdrojů... a díky rozvoji umělé inteligence se tento proces stává jednodušším.

Celoživotní hodnota uživatele je klíčovou metrikou pro měření monetizační výkonnosti vaší aplikace.

Pan Anton Ogay, produktový majitel pro kampaně v aplikacích ve společnosti Yandex Ads – jedné z předních globálních reklamních sítí, hovoří o potenciálu celoživotní hodnoty (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — Pan Anton Ogay

PV: Jakou roli hraje celoživotní hodnota (LTV) v pomoci vývojářům aplikací konkurovat na globální úrovni?

Pan Anton Ogay: Data LTV umožňují vývojářům optimalizovat zdroje příjmů, jako jsou nákupy v aplikaci a reklamy v aplikaci, a to určením hodnoty, kterou mohou uživatelé přinést, a nákladů na získání uživatelů. LTV tak pomáhá určit hodnotu, kterou uživatelé pro aplikaci vytvářejí, což vývojářům umožňuje zaměřit se na uživatelskou základnu a vytvořit nejvyšší hodnotu pro optimalizaci prodeje aplikací navrhováním efektivních marketingových aktivit zaměřených na požadovanou uživatelskou základnu. LTV jde nad rámec povrchních metrik, jako je stahování aplikace, čas strávený v aplikaci... a poskytuje podrobné informace o globálním chování a preferencích uživatelů a je základem pro vývojáře, aby spouštěli efektivní kampaně pro dlouhodobý úspěch.

Jak měřit LTV? S jakými obtížemi se podle vašeho pozorování setkali vydavatelé mobilních her, když jejich aplikace neměřily LTV?

LTV (poměr životního cyklu zákazníka) zahrnuje posuzování řady faktorů, jako jsou průměrné tržby, frekvence nákupů, ziskové marže a loajalita zákazníků, aby se určily celkové tržby generované zákazníkem v průběhu času. V důsledku toho čelí vývojáři problémům se správou velkého množství dat, která mohou být nepřesná nebo neúplná, což brání přesnému vhledu do chování uživatelů a generování tržeb. Pro nejlepší měření budou vývojáři her potřebovat velké množství uživatelských dat, ale to může být náročné pro vývojáře, zejména pro malé a střední vývojáře, kteří si to nemohou dovolit. To zvyšuje tlak na vývojáře aplikací. S příchodem umělé inteligence se navíc měření LTV stává přesnějším, což pomáhá vývojářům hlouběji porozumět chování uživatelů, aby mohli efektivně optimalizovat své marketingové strategie.

Jak tedy aplikovat umělou inteligenci k měření LTV?

Modely založené na umělé inteligenci dokáží analyzovat data z různých zdrojů, jako je používání aplikací, chování uživatelů a tržní trendy, a předpovědět tak budoucí LTV (celkovou životnost uživatele) pro jednotlivé uživatele nebo skupiny. Tyto modely dokáží identifikovat budoucí trendy, které nemusí být lidem okamžitě zřejmé, a poskytují tak přesnější a komplexnější poznatky o hodnotě pro uživatele. Například na platformě pro analýzu aplikací AppMetrica jsme začlenili prediktivní model LTV postavený na technologii strojového učení Yandex Ads s využitím anonymizovaných dat z desítek tisíc aplikací v různých kategoriích. To umožňuje týmům pro tvorbu aplikací vytvářet přesné předpovědi monetizace i bez dat ze samotné aplikace. Model tedy do 24 hodin od instalace aplikace analyzuje několik metrik souvisejících s LTV a seskupuje uživatele na základě jejich schopnosti aplikaci monetizovat, přičemž je rozděluje na horních 5 % uživatelů s nejvyšší LTV až po horních 20 % nebo 50 % uživatelů s nejvyšší LTV.

Máte nějaké příklady úspěšných aplikací umělé inteligence v měření a predikci LTV?

Jak jsem již zmínil, malí vývojáři mají často potíže s přístupem k potřebným datovým zdrojům pro výpočet a predikci LTV (celkové hodnoty životního cyklu uživatele). Abychom tento problém vyřešili, automatizovali jsme proces a využili jsme data z Yandex Direct, vlastní platformy Yandexu pro inzerenty. Yandex Direct má obrovskou databázi desítek tisíc aplikací a stovek milionů uživatelů. Tyto modely umožňují inzerentům propagovat mobilní aplikace s cílem získat více konverzí po instalaci a vyšší příjmy, zejména v kampaních s platbou za instalaci. Jakmile jsou data shromážděna z Yandex Direct, algoritmus AppMetrica začne vypočítávat skóre pro predikci LTV uživatele. Toto skóre jsme použili k trénování našich modelů a k začlenění pravděpodobnosti akcí po instalaci do predikce. Na základě tohoto skóre systém automaticky upraví reklamní strategii.

Snímek obrazovky 26.3.2024 ze dne 7.11.08.07.png

Shromažďováním dat se model učí a přizpůsobuje chování subjektu v dané aplikaci, čímž zvyšuje přesnost predikcí na 99 %. Spolehlivost těchto predikcí vychází z obrovského a rozmanitého množství anonymizovaných dat, která analyzujeme. To nám umožňuje identifikovat vzory a trendy, které nemusí být pro lidi okamžitě zřejmé. Tato data se používají k vytváření prediktivních modelů, které poskytují přesné a komplexní poznatky o uživatelské hodnotě.

BINH LAM

Zdroj