Lifetime Value – ein Werkzeug für App-Entwickler zur Eroberung des Marktes

Der Nutzerlebenszeitwert (LTV) ist eine entscheidende Kennzahl zur Messung der Effektivität der App-Einnahmen. Die genaue Messung des LTV erfordert viele personelle und materielle Ressourcen… und dank der Entwicklung von KI wird dieser Prozess einfacher.

Der Nutzerlebenszeitwert ist eine entscheidende Kennzahl zur Messung der Monetarisierungsleistung Ihrer App.

Herr Anton Ogay, Produktverantwortlicher für App-Kampagnen bei Yandex Ads – einem der weltweit führenden Werbenetzwerke – spricht über das Potenzial des Lifetime Value (LTV):

Herr Anton Ogay

PV: Welche Rolle spielt der Kundenwert (Lifetime Value, LTV) dabei, App-Entwicklern zu helfen, im globalen Wettbewerb zu bestehen?

Herr Anton Ogay: LTV-Daten ermöglichen es Entwicklern, Einnahmequellen wie In-App-Käufe und In-App-Werbung zu optimieren, indem sie den Wert ermitteln, den Nutzer generieren, und die Kosten für die Nutzergewinnung bestimmen. LTV hilft somit, den Wert zu ermitteln, den Nutzer für die App schaffen. Entwickler können sich dadurch auf ihre Nutzerbasis konzentrieren und den maximalen Wert generieren, um die App-Verkäufe durch gezielte Marketingmaßnahmen für die gewünschte Zielgruppe zu optimieren. LTV geht über oberflächliche Kennzahlen wie App-Downloads und Verweildauer in der App hinaus und liefert detaillierte Informationen über das globale Nutzerverhalten und die Präferenzen. Es bildet die Grundlage für Entwickler, effektive Kampagnen für langfristigen Erfolg zu starten.

Wie lässt sich der LTV messen? Welche Schwierigkeiten sind Ihrer Beobachtung nach bei Herausgebern von Mobile Games aufgetreten, wenn ihre Apps den LTV nicht messen?

Die Kundenwertanalyse (LTV) berücksichtigt verschiedene Faktoren wie durchschnittliche Umsätze, Kaufhäufigkeit, Gewinnmargen und Kundenbindung, um den Gesamtumsatz eines Kunden im Zeitverlauf zu ermitteln. Entwickler stehen daher vor der Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten, die ungenau oder unvollständig sein können und somit präzise Einblicke in das Nutzerverhalten und die Umsatzgenerierung erschweren. Für eine optimale Messung benötigen Spieleentwickler große Mengen an Nutzerdaten, was insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen, die sich dies nicht leisten können, eine Herausforderung darstellt. Dies erhöht den Druck auf App-Entwickler. Mit dem Aufkommen von KI wird die LTV-Messung jedoch präziser und ermöglicht Entwicklern ein tieferes Verständnis des Nutzerverhaltens, sodass sie ihre Marketingstrategien effektiv optimieren können.

Wie lässt sich also KI zur Messung des LTV einsetzen?

KI-gestützte Modelle analysieren Daten aus verschiedenen Quellen wie App-Nutzung, Nutzerverhalten und Markttrends, um den zukünftigen Kundenwert (LTV) einzelner Nutzer oder Nutzergruppen vorherzusagen. Diese Modelle erkennen zukünftige Trends, die für Menschen nicht sofort ersichtlich sind, und liefern so präzisere und umfassendere Einblicke in den Nutzerwert. Auf der App-Analyseplattform AppMetrica haben wir beispielsweise ein prädiktives LTV-Modell integriert, das auf der Machine-Learning-Technologie von Yandex Ads basiert und anonymisierte Daten von Zehntausenden Apps aus verschiedenen Kategorien nutzt. Dadurch können App-Teams auch ohne App-Daten selbst genaue Monetarisierungsprognosen erstellen. Innerhalb von 24 Stunden nach der Installation analysiert das Modell verschiedene LTV-bezogene Kennzahlen und gruppiert die Nutzer anhand ihres Monetarisierungspotenzials. Die Nutzer werden in die Top 5 % mit dem höchsten LTV bis hin zu den Top 20 % oder Top 50 % eingeteilt.

Haben Sie Beispiele für erfolgreiche KI-Anwendungen zur Messung und Prognose des Kundenwerts (LTV)?

Wie bereits erwähnt, haben kleinere Entwickler oft Schwierigkeiten, auf die notwendigen Datenquellen zuzugreifen, um den LTV zu berechnen und vorherzusagen. Um dieses Problem zu lösen, haben wir den Prozess automatisiert und Daten von Yandex Direct, der Werbeplattform von Yandex, extrahiert. Yandex Direct verfügt über eine riesige Datenbank mit Zehntausenden von Apps und Hunderten von Millionen Nutzern. Diese Modelle ermöglichen es Werbetreibenden, mobile Apps so zu bewerben, dass sie mehr Conversions nach der Installation und höhere Umsätze erzielen, insbesondere bei Pay-per-Install-Kampagnen. Sobald die Daten von Yandex Direct erfasst sind, berechnet der Algorithmus von AppMetrica einen Score zur Vorhersage des LTV des Nutzers. Wir haben diesen Score verwendet, um unsere Modelle zu trainieren und die Wahrscheinlichkeit von Aktionen nach der Installation in die Vorhersage einzubeziehen. Basierend auf diesem Score passt das System die Werbestrategie automatisch an.

Durch die Datenerfassung lernt das Modell das Verhalten des Nutzers in der jeweiligen Anwendung kennen und passt sich ihm an, wodurch die Vorhersagegenauigkeit auf 99 % steigt. Die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen beruht auf der großen und vielfältigen Menge anonymisierter Daten, die wir analysieren. Dadurch können wir Muster und Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Diese Daten dienen dem Aufbau von Vorhersagemodellen, die präzise und umfassende Einblicke in den Nutzernutzen ermöglichen.

BINH LAM

Quelle: https://www.sggp.org.vn/gia-tri-vong-doi-cong-cu-de-cac-nha-phat-trien-ung-dung-chinh-phuc-thi-truong-post732405.html