ارزش مادام‌العمر، ابزاری برای توسعه‌دهندگان اپلیکیشن جهت فتح بازار

ارزش طول عمر کاربر (LTV) یک معیار حیاتی برای سنجش اثربخشی درآمد یک اپلیکیشن است. اندازه‌گیری دقیق LTV به منابع انسانی و مادی زیادی نیاز دارد... و به لطف توسعه هوش مصنوعی، این فرآیند آسان‌تر می‌شود.

ارزش طول عمر کاربر یک معیار حیاتی برای سنجش عملکرد کسب درآمد برنامه شماست.

آقای آنتون اوگای، مالک محصول کمپین‌های اپلیکیشن در Yandex Ads - یکی از شبکه‌های تبلیغاتی جهانی پیشرو، در مورد پتانسیل ارزش طول عمر (LTV) صحبت می‌کند:

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — آقای آنتون اوگای

PV: ارزش طول عمر (LTV) چه نقشی در کمک به توسعه‌دهندگان اپلیکیشن برای رقابت در سطح جهانی ایفا می‌کند؟

آقای آنتون اوگی: داده‌های LTV به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که با تعیین ارزشی که کاربران می‌توانند به ارمغان بیاورند و هزینه جذب کاربران، جریان‌های درآمدی مانند خریدهای درون برنامه‌ای و تبلیغات درون برنامه‌ای را بهینه کنند. بنابراین، LTV به تعیین ارزشی که کاربران برای برنامه ایجاد می‌کنند کمک می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که بر پایگاه کاربران تمرکز کنند و با پیشنهاد فعالیت‌های بازاریابی مؤثر که پایگاه کاربران مورد نظر را هدف قرار می‌دهند، بالاترین ارزش را برای بهینه‌سازی فروش برنامه ایجاد کنند. LTV فراتر از معیارهای سطحی مانند دانلود برنامه، زمان صرف شده در برنامه و... است که اطلاعات دقیقی در مورد رفتار و ترجیحات جهانی کاربران ارائه می‌دهد و مبنایی برای توسعه‌دهندگان است تا کمپین‌های مؤثری را برای موفقیت بلندمدت راه‌اندازی کنند.

چگونه LTV را اندازه‌گیری کنیم؟ به نظر شما، ناشران بازی‌های موبایل وقتی برنامه‌هایشان LTV را اندازه‌گیری نمی‌کنند، با چه مشکلاتی مواجه می‌شوند؟

LTV شامل بررسی عوامل مختلفی مانند میانگین فروش، فراوانی خرید، حاشیه سود و وفاداری مشتری برای تعیین کل درآمد حاصل از یک مشتری در طول زمان است. در نتیجه، توسعه‌دهندگان با چالش‌هایی در مدیریت حجم زیادی از داده‌ها مواجه می‌شوند که ممکن است نادرست یا ناقص باشند و مانع از بینش دقیق در مورد رفتار کاربر و ایجاد درآمد شوند. برای بهترین اندازه‌گیری، توسعه‌دهندگان بازی به حجم زیادی از داده‌های کاربر نیاز دارند، اما این می‌تواند برای توسعه‌دهندگان، به ویژه توسعه‌دهندگان کوچک و متوسط که توانایی پرداخت آن را ندارند، چالش‌برانگیز باشد. این امر فشار بر توسعه‌دهندگان برنامه را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، با ظهور هوش مصنوعی، اندازه‌گیری LTV دقیق‌تر می‌شود و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از رفتار کاربر به دست آورند تا بتوانند استراتژی‌های بازاریابی خود را به طور مؤثر بهینه کنند.

بنابراین چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای اندازه‌گیری LTV استفاده کرد؟

مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلفی مانند میزان استفاده از اپلیکیشن، رفتار کاربر و روندهای بازار تجزیه و تحلیل کنند تا LTV آینده را برای کاربران یا گروه‌های مختلف پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها می‌توانند روندهای آینده‌ای را که ممکن است بلافاصله برای انسان آشکار نباشند، شناسایی کنند و بینش‌های دقیق‌تر و جامع‌تری در مورد ارزش کاربر ارائه دهند. به عنوان مثال، در پلتفرم تجزیه و تحلیل اپلیکیشن AppMetrica، ما یک مدل پیش‌بینی LTV ساخته شده بر اساس فناوری یادگیری ماشین Yandex Ads را با استفاده از داده‌های ناشناس از ده‌ها هزار اپلیکیشن در دسته‌های مختلف گنجاندیم. این به تیم‌های اپلیکیشن اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌های دقیقی از کسب درآمد حتی بدون داده‌های خود اپلیکیشن انجام دهند. بنابراین، ظرف ۲۴ ساعت پس از نصب اپلیکیشن، این مدل چندین معیار مرتبط با LTV را تجزیه و تحلیل می‌کند و کاربران را بر اساس توانایی آنها در کسب درآمد از اپلیکیشن گروه‌بندی می‌کند و آنها را به ۵٪ برتر کاربران با بالاترین LTV، تا ۲۰٪ برتر یا ۵۰٪ برتر کاربران با بالاترین LTV تقسیم می‌کند.

آیا نمونه‌هایی از کاربردهای موفق هوش مصنوعی در اندازه‌گیری و پیش‌بینی LTV دارید؟

همانطور که قبلاً اشاره کردم، توسعه‌دهندگان کوچک اغلب در دسترسی به منابع داده لازم برای محاسبه و پیش‌بینی LTV مشکل دارند. برای حل این مشکل، ما فرآیند را خودکار کردیم و داده‌ها را از Yandex Direct، پلتفرم اختصاصی Yandex برای تبلیغ‌کنندگان، استخراج کردیم. Yandex Direct دارای یک پایگاه داده عظیم از ده‌ها هزار برنامه و صدها میلیون کاربر است. این مدل‌ها به تبلیغ‌کنندگان اجازه می‌دهند برنامه‌های تلفن همراه را تبلیغ کنند تا تبدیل‌های پس از نصب بیشتر و درآمد بالاتری داشته باشند، به خصوص در کمپین‌های پرداخت به ازای نصب. پس از جمع‌آوری داده‌ها از Yandex Direct، الگوریتم AppMetrica شروع به محاسبه امتیازی برای پیش‌بینی LTV کاربر می‌کند. ما از این امتیاز برای آموزش مدل‌های خود و گنجاندن احتمال اقدامات هدف پس از نصب در پیش‌بینی استفاده کردیم. بر اساس این امتیاز، سیستم به طور خودکار استراتژی تبلیغات را تنظیم می‌کند.

تصویر صفحه ‎2024-03-26‎ در ‎11.08.07.png

با جمع‌آوری داده‌ها، مدل یاد می‌گیرد و با رفتار سوژه در یک برنامه خاص سازگار می‌شود و دقت پیش‌بینی‌ها را تا ۹۹٪ افزایش می‌دهد. قابلیت اطمینان این پیش‌بینی‌ها از حجم وسیع و متنوعی از داده‌های ناشناس که ما تجزیه و تحلیل می‌کنیم، ناشی می‌شود و به ما امکان می‌دهد الگوها و روندهایی را شناسایی کنیم که ممکن است بلافاصله برای انسان آشکار نباشند. این داده‌ها برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای استفاده می‌شوند که بینش‌های دقیق و جامعی در مورد ارزش کاربر ارائه می‌دهند.

بینه لام

منبع