El valor de vida del usuario (LTV) es un indicador importante para medir la efectividad de los ingresos de una aplicación. Medir con precisión el LTV requiere muchos recursos humanos y materiales... y gracias al desarrollo de la IA, este proceso se ha vuelto más fácil.
Anton Ogay, propietario de producto del departamento de campañas de aplicaciones de Yandex Ads, una de las redes publicitarias líderes a nivel mundial, habló sobre el potencial de Lifetime Value (LTV):
Reportero: ¿Qué papel desempeña el valor de por vida (LTV) para ayudar a los desarrolladores de aplicaciones a competir a nivel mundial?
Sr. Antón Ogay: Los datos de LTV permiten a los desarrolladores optimizar los flujos de ingresos, como las compras dentro de la aplicación y la publicidad dentro de la aplicación, al determinar el valor que los usuarios pueden aportar y el costo de recolectarlos. Por lo tanto, LTV ayuda a determinar el valor que los usuarios crean para la aplicación, lo que permite a los desarrolladores centrarse en los archivos de los usuarios, creando el mayor valor para optimizar las ventas de aplicaciones estableciendo actividades de seguimiento. Marketing eficaz dirigido a los archivos de los usuarios deseados. LTV va más allá de las métricas superficiales, como las descargas de aplicaciones, el tiempo de uso de las aplicaciones... proporcionando información detallada sobre el comportamiento y las preferencias del usuario global y es la base para que los desarrolladores tomen decisiones informadas. Las campañas eficaces aportan un éxito duradero.
¿Cómo medir el índice LTV? Según sus observaciones, ¿qué dificultades han encontrado los editores de juegos móviles cuando sus aplicaciones no medían el LTV?
LTV implica observar una variedad de factores, como las ventas promedio, la frecuencia de compras, los márgenes de beneficio y la lealtad del cliente, para determinar los ingresos totales generados por los clientes a lo largo del tiempo. Por lo tanto, los desarrolladores enfrentan desafíos al administrar enormes cantidades de datos que pueden ser inexactos o incompletos, lo que dificulta la obtención de información precisa sobre el comportamiento de los usuarios y genera ingresos. Para obtener los mejores resultados de medición, los desarrolladores de juegos necesitarán una gran cantidad de datos de usuario, pero esto puede ser un desafío para los desarrolladores, especialmente para los desarrolladores pequeños y medianos, porque no pueden pagar. Esto aumenta la presión sobre los desarrolladores de aplicaciones. Además, con la aparición de la IA, el soporte de medición de LTV se vuelve más preciso, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender más profundamente el comportamiento de los usuarios para que puedan optimizar sus estrategias de marketing de manera efectiva.
Entonces, ¿cómo aplicar la IA para medir el LTV?
Los modelos impulsados por IA pueden analizar datos de diversas fuentes, como la frecuencia de uso de aplicaciones, el comportamiento del usuario y las tendencias del mercado para predecir el LTV futuro para cada uso de persona o grupo. Estos modelos pueden identificar tendencias futuras que pueden no ser inmediatamente evidentes para los humanos, proporcionando información más precisa y completa sobre los valores de los usuarios. Por ejemplo, en la plataforma de análisis de aplicaciones AppMetrica, incorporamos un modelo LTV predictivo basado en el aprendizaje automático de Yandex Ads utilizando datos anónimos de decenas de miles de aplicaciones en múltiples categorías. Esto permite a los equipos de aplicaciones hacer predicciones precisas sobre la monetización incluso sin datos de la propia aplicación. Entonces, dentro de las 24 horas posteriores a la instalación de la aplicación, el modelo analizará muchos parámetros relacionados con el LTV y asignará a los usuarios en grupos según su capacidad de generar ingresos para la aplicación, dividiéndolos en un 5% de usuarios con el LTV más alto, hasta la parte superior. 20% o 50% superior de usuarios con el LTV más alto.
¿Tiene alguna evidencia de aplicaciones exitosas de IA para medir y pronosticar el LTV?
Como mencioné anteriormente, a menudo resulta difícil para los pequeños desarrolladores acceder a suficientes fuentes de datos necesarias para calcular y predecir el LTV. Para resolver este problema, automatizamos el proceso y extrajimos datos de la plataforma Yandex Direct, la plataforma propia de Yandex para anunciantes. Yandex Direct tiene una fuente de sistema de datos muy grande basada en decenas de miles de aplicaciones y archivos de usuarios de hasta cientos de millones de personas. Estos modelos permiten a los anunciantes de aplicaciones móviles generar más conversiones posteriores a la instalación y mayores ingresos, especialmente en campañas de pago por instalación. Una vez que se recopilan los datos de Yandex Direct, el algoritmo de AppMetrica comenzará a calcular una puntuación que predice el LTV del usuario. Usamos esta puntuación para entrenar nuestros modelos e incorporar en las predicciones las probabilidades de acciones objetivo posteriores al establecimiento. En función de esta puntuación, el sistema ajustará automáticamente la estrategia publicitaria.
Al acumular datos, el modelo aprende y se adapta al comportamiento de los objetos en una aplicación específica, lo que aumenta la precisión de la predicción al 99 %. La confiabilidad de estas predicciones proviene de la gran y diversa cantidad de datos anónimos que analizamos, lo que nos permite identificar patrones y tendencias que pueden no ser inmediatamente evidentes para los humanos. Estos datos se utilizan para crear modelos predictivos que proporcionen información precisa y completa sobre el valor para el usuario.
BINH LAM
