Der User Lifetime Value (LTV) ist ein wichtiger Indikator zur Messung der Umsatzeffektivität einer Anwendung. Die genaue Messung des LTV erfordert viele personelle und materielle Ressourcen ... und dank der Entwicklung von KI wird dieser Prozess einfacher.
Herr Anton Ogay, Product Owner der Abteilung App Campaigns bei Yandex Ads – einem der führenden globalen Werbenetzwerke, sprach über das Potenzial von Lifetime Value (LTV):
Reporter: Welche Rolle spielt der Lifetime Value (LTV), um Anwendungsentwicklern im weltweiten Wettbewerb zu helfen?
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 Benutzer bringen können, und die Kosten für deren Erhebung. Benutzer anziehen. Auf diese Weise hilft LTV dabei, den Wert zu ermitteln, den Benutzer für die Anwendung schaffen, und ermöglicht es Entwicklern, sich auf Benutzerdateien zu konzentrieren und den höchsten Wert zu schaffen, um den Anwendungsverkauf durch die Festlegung von Folgeaktivitäten zu optimieren. Effektives Marketing, das auf gewünschte Benutzerdateien abzielt. Der LTV geht über oberflächliche Kennzahlen wie App-Downloads, App-Nutzungsdauer hinaus und liefert detaillierte Informationen über das globale Nutzerverhalten und die Vorlieben und ist die Grundlage für Entwickler, fundierte Entscheidungen zu treffen. Effektive Kampagnen bringen dauerhaften Erfolg.
Wie misst man den LTV-Index? Auf welche Schwierigkeiten sind Ihren Beobachtungen zufolge die Herausgeber mobiler Spiele gestoßen, als ihre Anwendungen den LTV nicht messen konnten?
Beim LTV werden verschiedene Faktoren wie durchschnittlicher Umsatz, Kaufhäufigkeit, Gewinnspanne und Kundentreue berücksichtigt, um den von den Kunden im Laufe der Zeit generierten Gesamtumsatz zu ermitteln. Daher stehen Entwickler vor der Herausforderung, riesige Datenmengen zu verwalten, die ungenau oder unvollständig sein können, was genaue Einblicke in das Benutzerverhalten und die Generierung von Einnahmen verhindert. Um die besten Messergebnisse zu erzielen, benötigen Spieleentwickler große Mengen an Benutzerdaten. Dies kann jedoch für Entwickler, insbesondere für kleine und mittlere Entwickler, eine Herausforderung sein, da sie sich diese nicht leisten können. Dadurch erhöht sich der Druck auf die Anwendungsentwickler. Darüber hinaus wird mit dem Aufkommen der KI die Unterstützung der LTV-Messung genauer und hilft Entwicklern, das Benutzerverhalten besser zu verstehen, damit sie ihre Marketingstrategien effektiv optimieren können.
Wie kann man also KI zur Messung des LTV anwenden?
KI-gestützte Modelle können Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, wie z. B. die Häufigkeit der App-Nutzung, das Nutzerverhalten und Markttrends, um den zukünftigen LTV für jede einzelne Person oder Gruppe vorherzusagen. Diese Modelle können zukünftige Trends identifizieren, die für den Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, und liefern so genauere und umfassendere Einblicke in die Benutzerwerte. Auf der App-Analyseplattform AppMetrica haben wir beispielsweise ein prädiktives LTV-Modell integriert, das auf maschinellem Lernen von Yandex Ads basiert und anonymisierte Daten von Zehntausenden Apps in mehreren Kategorien verwendet. Dadurch können App-Teams auch ohne Daten aus der App selbst genaue Vorhersagen zur Monetarisierung treffen. Innerhalb von 24 Stunden nach der Installation der App analysiert das Modell viele Parameter im Zusammenhang mit dem LTV und ordnet Benutzer basierend auf der Fähigkeit, Einnahmen für die App zu generieren, Gruppen zu und teilt sie in 5 % auf. Benutzer mit dem höchsten LTV, ganz oben 20 % oder Top 50 % der Nutzer mit dem höchsten LTV.
Haben Sie Hinweise auf erfolgreiche KI-Anwendungen bei der Messung und Prognose des LTV?
Wie ich bereits erwähnt habe, ist es für kleine Entwickler oft schwierig, auf genügend Datenquellen zuzugreifen, die zur Berechnung und Vorhersage des LTV erforderlich sind. Um dieses Problem zu lösen, haben wir den Prozess automatisiert und Daten von der Yandex Direct-Plattform, der Yandex-eigenen Plattform für Werbetreibende, ausgewertet. Yandex Direct verfügt über eine sehr große Datensystemquelle, die auf Zehntausenden Anwendungen und Benutzerdateien von bis zu Hunderten Millionen Menschen basiert. Diese Modelle ermöglichen es Werbetreibenden mobiler Apps, mehr Post-Install-Conversions und höhere Umsätze zu erzielen, insbesondere bei Pay-per-Install-Kampagnen. Sobald Daten von Yandex Direct gesammelt wurden, beginnt der Algorithmus von AppMetrica mit der Berechnung eines Scores, der den LTV des Benutzers vorhersagt. Wir haben diesen Score verwendet, um unsere Modelle zu trainieren und die Wahrscheinlichkeiten von Zielaktionen nach dem Festlegen in die Vorhersagen einzubeziehen. Basierend auf diesem Score passt das System die Werbestrategie automatisch an.
Durch das Sammeln von Daten lernt das Modell und passt sich dem Objektverhalten in einer bestimmten Anwendung an, wodurch die Vorhersagegenauigkeit auf 99 % erhöht wird. 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 erkennbar sind. Diese Daten werden verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die genaue und umfassende Einblicke in den Benutzerwert liefern.
BINH LAM
