Αξία Ζωής, ένα Εργαλείο για τους Προγραμματιστές Εφαρμογών για να Κατακτήσουν την Αγορά

Η Αξία Χρόνου Ζωής Χρήστη (LTV) είναι μια κρίσιμη μέτρηση για τη μέτρηση της αποτελεσματικότητας των εσόδων μιας εφαρμογής. Η ακριβής μέτρηση του LTV απαιτεί πολλούς ανθρώπινους και υλικούς πόρους... και χάρη στην ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, αυτή η διαδικασία γίνεται ευκολότερη.

Η αξία χρόνου ζωής χρήστη είναι μια κρίσιμη μέτρηση για τη μέτρηση της απόδοσης δημιουργίας εσόδων από την εφαρμογή σας.

Ο κ. Anton Ogay, Product Owner of App Campaigns στην Yandex Ads - ένα από τα κορυφαία παγκόσμια διαφημιστικά δίκτυα, μιλά για τις δυνατότητες της Lifetime Value (LTV):

Κύριος Άντον Ογκάι

PV: Ποιος είναι ο ρόλος της Lifetime Value (LTV) στην υποβοήθηση των προγραμματιστών εφαρμογών να ανταγωνίζονται παγκοσμίως;

Κος Anton Ogay: Τα δεδομένα LTV επιτρέπουν στους προγραμματιστές να βελτιστοποιήσουν τις ροές εσόδων, όπως οι αγορές εντός εφαρμογής και οι διαφημίσεις εντός εφαρμογής, προσδιορίζοντας την αξία που μπορούν να προσφέρουν οι χρήστες και το κόστος απόκτησης χρηστών. Έτσι, το LTV βοηθά στον προσδιορισμό της αξίας που δημιουργούν οι χρήστες για την εφαρμογή, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να επικεντρωθούν στη βάση χρηστών, δημιουργώντας την υψηλότερη αξία για τη βελτιστοποίηση των πωλήσεων της εφαρμογής, προτείνοντας αποτελεσματικές δραστηριότητες μάρκετινγκ που στοχεύουν στην επιθυμητή βάση χρηστών. Το LTV υπερβαίνει τις επιφανειακές μετρήσεις, όπως οι λήψεις εφαρμογών, ο χρόνος που αφιερώνεται στην εφαρμογή... παρέχοντας λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με τη συνολική συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των χρηστών και αποτελεί τη βάση για τους προγραμματιστές ώστε να ξεκινήσουν αποτελεσματικές καμπάνιες για μακροπρόθεσμη επιτυχία.

Πώς να μετρήσετε το LTV; Κατά την παρατήρησή σας, ποιες δυσκολίες αντιμετώπισαν οι δημιουργοί παιχνιδιών για κινητά όταν οι εφαρμογές τους δεν μετρούν το LTV;

Το LTV περιλαμβάνει την εξέταση μιας ποικιλίας παραγόντων, όπως οι μέσες πωλήσεις, η συχνότητα αγορών, τα περιθώρια κέρδους και η αφοσίωση των πελατών, για να προσδιοριστούν τα συνολικά έσοδα που δημιουργούνται από έναν πελάτη με την πάροδο του χρόνου. Ως αποτέλεσμα, οι προγραμματιστές αντιμετωπίζουν προκλήσεις στη διαχείριση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που μπορεί να είναι ανακριβή ή ελλιπή, εμποδίζοντας την ακριβή κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών και της δημιουργίας εσόδων. Για την καλύτερη μέτρηση, οι προγραμματιστές παιχνιδιών θα χρειαστούν μεγάλη ποσότητα δεδομένων χρηστών, αλλά αυτό μπορεί να είναι δύσκολο για τους προγραμματιστές, ειδικά για τους μικρούς και μεσαίους προγραμματιστές, οι οποίοι δεν έχουν την οικονομική δυνατότητα. Αυτό αυξάνει την πίεση στους προγραμματιστές εφαρμογών. Επιπλέον, με την έλευση της τεχνητής νοημοσύνης, η μέτρηση του LTV γίνεται πιο ακριβής, βοηθώντας τους προγραμματιστές να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών, ώστε να μπορούν να βελτιστοποιήσουν αποτελεσματικά τις στρατηγικές μάρκετινγκ τους.

Πώς, λοιπόν, να εφαρμόσουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να μετρήσουμε το LTV;

Τα μοντέλα που υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από μια ποικιλία πηγών, όπως η χρήση εφαρμογών, η συμπεριφορά των χρηστών και οι τάσεις της αγοράς, για να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις LTV για μεμονωμένους χρήστες ή ομάδες. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να εντοπίσουν μελλοντικές τάσεις που μπορεί να μην είναι άμεσα προφανείς στους ανθρώπους, παρέχοντας πιο ακριβείς και ολοκληρωμένες πληροφορίες σχετικά με την αξία των χρηστών. Για παράδειγμα, στην πλατφόρμα ανάλυσης εφαρμογών AppMetrica, ενσωματώσαμε ένα προγνωστικό μοντέλο LTV που βασίζεται στην τεχνολογία μηχανικής μάθησης της Yandex Ads, χρησιμοποιώντας ανώνυμα δεδομένα από δεκάδες χιλιάδες εφαρμογές σε πολλαπλές κατηγορίες. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες εφαρμογών να κάνουν ακριβείς προβλέψεις δημιουργίας εσόδων ακόμη και χωρίς δεδομένα από την ίδια την εφαρμογή. Έτσι, εντός 24 ωρών από την εγκατάσταση της εφαρμογής, το μοντέλο αναλύει πολλαπλές μετρήσεις που σχετίζονται με το LTV και ομαδοποιεί τους χρήστες με βάση την ικανότητά τους να δημιουργούν έσοδα από την εφαρμογή, χωρίζοντάς τους στο κορυφαίο 5% των χρηστών με το υψηλότερο LTV, μέχρι το κορυφαίο 20% ή το κορυφαίο 50% των χρηστών με το υψηλότερο LTV.

Έχετε παραδείγματα επιτυχημένων εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης στη μέτρηση και την πρόβλεψη του LTV;

Όπως ανέφερα νωρίτερα, οι μικροί προγραμματιστές συχνά δυσκολεύονται να αποκτήσουν πρόσβαση στις απαραίτητες πηγές δεδομένων για τον υπολογισμό και την πρόβλεψη του LTV. Για να λύσουμε αυτό το πρόβλημα, αυτοματοποιήσαμε τη διαδικασία και εξορύξαμε δεδομένα από το Yandex Direct, την πλατφόρμα της Yandex για διαφημιζόμενους. Το Yandex Direct διαθέτει μια τεράστια βάση δεδομένων με δεκάδες χιλιάδες εφαρμογές και εκατοντάδες εκατομμύρια χρήστες. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στους διαφημιζόμενους να προωθούν εφαρμογές για κινητά για να επιτύχουν περισσότερες μετατροπές μετά την εγκατάσταση και υψηλότερα έσοδα, ειδικά σε καμπάνιες πληρωμής ανά εγκατάσταση. Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα από το Yandex Direct, ο αλγόριθμος της AppMetrica ξεκινά τον υπολογισμό μιας βαθμολογίας για να προβλέψει το LTV του χρήστη. Χρησιμοποιήσαμε αυτήν τη βαθμολογία για να εκπαιδεύσουμε τα μοντέλα μας και να ενσωματώσουμε την πιθανότητα ενεργειών στόχου μετά την εγκατάσταση στην πρόβλεψη. Με βάση αυτήν τη βαθμολογία, το σύστημα προσαρμόζει αυτόματα τη στρατηγική διαφήμισης.

Συσσωρεύοντας δεδομένα, το μοντέλο μαθαίνει και προσαρμόζεται στη συμπεριφορά του υποκειμένου σε μια δεδομένη εφαρμογή, αυξάνοντας την ακρίβεια των προβλέψεων στο 99%. Η αξιοπιστία αυτών των προβλέψεων προέρχεται από την τεράστια και ποικίλη ποσότητα ανώνυμων δεδομένων που αναλύουμε, επιτρέποντάς μας να εντοπίζουμε μοτίβα και τάσεις που μπορεί να μην είναι άμεσα προφανείς στους ανθρώπους. Αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων που παρέχουν ακριβείς και ολοκληρωμένες πληροφορίες σχετικά με την αξία για τον χρήστη.

ΜΠΙΝΧ ΛΑΜ

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