Αξία κύκλου 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 απόδοσης των εσόδων μιας εφαρμογής. Η ακριβής μέτρηση του LTV απαιτεί σημαντικούς ανθρώπινους και υλικούς πόρους, αλλά η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης έχει κάνει αυτή τη διαδικασία πολύ πιο εύκολη.

Η αξία χρόνου ζωής χρήστη είναι μια κρίσιμη μέτρηση για τη μέτρηση της απόδοσης των εσόδων μιας εφαρμογής.

Ο Anton Ogay, Product Owner των 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;

Anton Ogay: Τα δεδομένα LTV επιτρέπουν στους προγραμματιστές να βελτιστοποιούν τις ροές εσόδων, όπως οι αγορές εντός εφαρμογής και η διαφήμιση εντός εφαρμογής, προσδιορίζοντας την αξία που μπορούν να προσφέρουν οι χρήστες και το κόστος απόκτησής τους. Έτσι, το LTV βοηθά στον προσδιορισμό της αξίας που δημιουργούν οι χρήστες για την εφαρμογή, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να εστιάζουν στο κοινό-στόχο τους, μεγιστοποιώντας την αξία και βελτιστοποιώντας τις πωλήσεις εφαρμογών σχεδιάζοντας αποτελεσματικές καμπάνιες μάρκετινγκ που στοχεύουν στην επιθυμητή βάση χρηστών. Το LTV υπερβαίνει τις επιφανειακές μετρήσεις, όπως οι λήψεις εφαρμογών και ο χρόνος χρήσης εφαρμογών... παρέχοντας πληροφορίες για τη συνολική συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των χρηστών και χρησιμεύοντας ως βάση για τους προγραμματιστές ώστε να δημιουργούν αποτελεσματικές καμπάνιες που οδηγούν σε μακροπρόθεσμη επιτυχία.

Πώς μπορεί να μετρηθεί η Μακροπρόθεσμη Αξία (LTV); Με βάση τις παρατηρήσεις σας, ποιες δυσκολίες έχουν αντιμετωπίσει οι εκδότες παιχνιδιών για κινητά όταν οι εφαρμογές τους δεν μετρούν την LTV;

Το LTV περιλαμβάνει την εξέταση πολλών παραγόντων, όπως οι μέσες πωλήσεις, η συχνότητα αγορών, το περιθώριο κέρδους και η αφοσίωση των πελατών, για τον προσδιορισμό των συνολικών εσόδων που δημιουργούνται από έναν πελάτη με την πάροδο του χρόνου. Επομένως, οι προγραμματιστές αντιμετωπίζουν προκλήσεις στη διαχείριση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, τα οποία μπορεί να είναι ανακριβή ή ελλιπή, εμποδίζοντας την ακριβή κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών και της δημιουργίας εσόδων. Για βέλτιστα αποτελέσματα μέτρησης, οι προγραμματιστές παιχνιδιών χρειάζονται μεγάλη ποσότητα δεδομένων χρηστών, αλλά αυτό μπορεί να είναι δύσκολο για τους προγραμματιστές, ιδίως τις μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις (ΜΜΕ), λόγω περιορισμών κόστους. Αυτό προσθέτει περαιτέρω πίεση στους προγραμματιστές εφαρμογών. Επιπλέον, με την έλευση της τεχνητής νοημοσύνης, η μέτρηση του LTV έχει γίνει πιο ακριβής, βοηθώντας τους προγραμματιστές να αποκτήσουν βαθύτερη γνώση της συμπεριφοράς των χρηστών για να βελτιστοποιήσουν αποτελεσματικά τις στρατηγικές μάρκετινγκ τους.

Πώς, λοιπόν, μπορεί να χρησιμοποιηθεί η Τεχνητή Νοημοσύνη για τη μέτρηση του LTV;

Τα μοντέλα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως η συχνότητα χρήσης εφαρμογών, η συμπεριφορά των χρηστών και οι τάσεις της αγοράς, για να προβλέψουν το μελλοντικό LTV για μεμονωμένους χρήστες ή ομάδες. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να εντοπίσουν μελλοντικές τάσεις που οι άνθρωποι μπορεί να μην βλέπουν αμέσως, παρέχοντας πιο ακριβείς και ολοκληρωμένες πληροφορίες για την αξία των χρηστών. Για παράδειγμα, στην πλατφόρμα ανάλυσης εφαρμογών AppMetrica, έχουμε ενσωματώσει ένα προγνωστικό μοντέλο LTV που βασίζεται στην τεχνολογία μηχανικής μάθησης της Yandex Ads, χρησιμοποιώντας ανώνυμα δεδομένα από δεκάδες χιλιάδες εφαρμογές σε διάφορες κατηγορίες. Αυτό επιτρέπει στην ομάδα εφαρμογών να κάνει ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τις δυνατότητες δημιουργίας εσόδων, ακόμη και χωρίς δεδομένα από την ίδια την εφαρμογή. Έτσι, εντός 24 ωρών από την εγκατάσταση της εφαρμογής, το μοντέλο θα αναλύσει διάφορες παραμέτρους που σχετίζονται με το LTV και θα κατανείμει τους χρήστες σε ομάδες με βάση τις δυνατότητές τους να δημιουργήσουν έσοδα για την εφαρμογή, χωρίζοντάς τους στο κορυφαίο 5% των χρηστών με το υψηλότερο LTV, έως 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 μικρότεροι προγραμματιστές συχνά δυσκολεύονται να έχουν πρόσβαση σε επαρκή δεδομένα για τον υπολογισμό και την πρόβλεψη της Μακροπρόθεσμης Αξίας (LTV). Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα, αυτοματοποιήσαμε τη διαδικασία και αξιοποιήσαμε δεδομένα από το Yandex Direct, την πλατφόρμα της Yandex για διαφημιζόμενους. Το Yandex Direct διαθέτει μια τεράστια βάση δεδομένων που βασίζεται σε δεκάδες χιλιάδες εφαρμογές και εκατοντάδες εκατομμύρια χρήστες. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στους διαφημιζόμενους να επιτύχουν περισσότερες μετατροπές μετά την εγκατάσταση και υψηλότερα έσοδα, ειδικά σε καμπάνιες πληρωμής ανά εγκατάσταση. Μετά τη συλλογή δεδομένων από το Yandex Direct, ο αλγόριθμος της AppMetrica αρχίζει να υπολογίζει μια βαθμολογία πρόβλεψης LTV χρήστη. Χρησιμοποιήσαμε αυτήν τη βαθμολογία για να εκπαιδεύσουμε τα μοντέλα μας και ενσωματώσαμε την πιθανότητα στοχευμένων ενεργειών μετά την εγκατάσταση στην πρόβλεψη. Με βάση αυτήν τη βαθμολογία, το σύστημα προσαρμόζει αυτόματα τη διαφημιστική του στρατηγική.

Συσσωρεύοντας δεδομένα, το μοντέλο μαθαίνει και προσαρμόζει τη συμπεριφορά των υποκειμένων σε μια συγκεκριμένη εφαρμογή, αυξάνοντας την ακρίβεια πρόβλεψης 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 οι άνθρωποι μπορεί να μην αναγνωρίζουν αμέσως. 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