La valeur vie client (LTV) est un indicateur crucial pour mesurer l'efficacité des revenus d'une application. Mesurer la LTV avec précision exige d'importantes ressources humaines et matérielles… et grâce au développement de l'IA, ce processus devient plus simple.
M. Anton Ogay, responsable produit des campagnes d'applications chez Yandex Ads, l'un des principaux réseaux publicitaires mondiaux, parle du potentiel de la valeur vie client (LTV) :
PV : Quel rôle joue la valeur vie client (LTV) pour aider les développeurs d’applications à être compétitifs à l’échelle mondiale ?
M. Anton Ogay : Les données LTV permettent aux développeurs d’optimiser leurs sources de revenus, comme les achats intégrés et la publicité intégrée, en déterminant la valeur que les utilisateurs peuvent apporter et le coût d’acquisition de nouveaux utilisateurs. Ainsi, la LTV aide à évaluer la valeur créée par les utilisateurs pour l’application, permettant aux développeurs de se concentrer sur leur base d’utilisateurs et d’optimiser les ventes en proposant des actions marketing efficaces et ciblées. La LTV va au-delà des indicateurs superficiels tels que le nombre de téléchargements ou le temps passé sur l’application ; elle fournit des informations détaillées sur le comportement et les préférences des utilisateurs à l’échelle mondiale et constitue le fondement de campagnes performantes pour un succès durable.
Comment mesurer la valeur vie client (LTV) ? D’après votre expérience, quelles difficultés rencontrent les éditeurs de jeux mobiles lorsque leurs applications ne mesurent pas la LTV ?
La valeur vie client (LTV) consiste à analyser divers facteurs tels que les ventes moyennes, la fréquence d'achat, les marges bénéficiaires et la fidélité client afin de déterminer le chiffre d'affaires total généré par un client au fil du temps. De ce fait, les développeurs sont confrontés à la difficulté de gérer d'importants volumes de données potentiellement inexactes ou incomplètes, ce qui nuit à une compréhension précise du comportement des utilisateurs et de la génération de revenus. Pour une mesure optimale, les développeurs de jeux vidéo ont besoin d'une grande quantité de données utilisateur, mais cela peut s'avérer complexe, notamment pour les petites et moyennes entreprises qui n'en ont pas les moyens. Cette situation accroît la pression sur les développeurs d'applications. Par ailleurs, l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) permet une mesure de la LTV plus précise, aidant ainsi les développeurs à mieux comprendre le comportement des utilisateurs et à optimiser efficacement leurs stratégies marketing.
Comment appliquer l'IA pour mesurer la LTV ?
Les modèles basés sur l'IA peuvent analyser des données provenant de diverses sources, telles que l'utilisation des applications, le comportement des utilisateurs et les tendances du marché, afin de prédire la valeur vie client (LTV) future pour chaque utilisateur ou groupe d'utilisateurs. Ces modèles peuvent identifier des tendances futures qui ne sont pas immédiatement perceptibles par l'humain, offrant ainsi une vision plus précise et complète de la valeur utilisateur. Par exemple, sur la plateforme d'analyse d'applications AppMetrica, nous avons intégré un modèle prédictif de LTV basé sur la technologie d'apprentissage automatique de Yandex Ads, utilisant des données anonymisées provenant de dizaines de milliers d'applications de différentes catégories. Cela permet aux équipes de développement d'applications d'effectuer des prédictions de monétisation précises, même sans données issues de l'application elle-même. Ainsi, dans les 24 heures suivant l'installation de l'application, le modèle analyse plusieurs indicateurs liés à la LTV et segmente les utilisateurs en fonction de leur capacité à monétiser l'application, les répartissant des 5 % d'utilisateurs ayant la LTV la plus élevée jusqu'aux 20 % ou 50 % d'utilisateurs ayant la LTV la plus élevée.
Avez-vous des exemples d'applications réussies de l'IA dans la mesure et la prévision de la LTV ?
Comme je l'ai mentionné précédemment, les petits développeurs ont souvent des difficultés à accéder aux sources de données nécessaires pour calculer et prédire la valeur vie client (LTV). Pour résoudre ce problème, nous avons automatisé le processus et exploité les données de Yandex Direct, la plateforme de Yandex dédiée aux annonceurs. Yandex Direct dispose d'une immense base de données comprenant des dizaines de milliers d'applications et des centaines de millions d'utilisateurs. Ces modèles permettent aux annonceurs de promouvoir des applications mobiles afin d'obtenir davantage de conversions après installation et des revenus plus élevés, notamment grâce aux campagnes au paiement par installation. Une fois les données collectées sur Yandex Direct, l'algorithme d'AppMetrica calcule un score pour prédire la LTV de l'utilisateur. Nous avons utilisé ce score pour entraîner nos modèles et intégrer la probabilité des actions post-installation dans la prédiction. En fonction de ce score, le système ajuste automatiquement la stratégie publicitaire.
En accumulant des données, le modèle apprend et s'adapte au comportement de l'utilisateur dans une application donnée, ce qui porte la précision des prédictions à 99 %. La fiabilité de ces prédictions repose sur l'immense quantité de données anonymisées que nous analysons, nous permettant ainsi d'identifier des schémas et des tendances qui ne sont pas immédiatement perceptibles par l'humain. Ces données servent à élaborer des modèles prédictifs qui fournissent une analyse précise et complète de la valeur pour l'utilisateur.
BINH LAM
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