Lifetime Value, un outil permettant aux développeurs d'applications de conquérir le marché

La valeur vie utilisateur (LTV) est un indicateur crucial pour évaluer l'efficacité des revenus d'une application. Mesurer précisément la LTV nécessite des ressources humaines et matérielles importantes… et grâce au développement de l'IA, ce processus devient plus facile.

La valeur à vie de l'utilisateur est une mesure cruciale pour évaluer les performances de monétisation de votre application.

M. Anton Ogay, Product Owner des campagnes d'applications chez Yandex Ads, l'un des principaux réseaux publicitaires mondiaux, parle du potentiel de la Lifetime Value (LTV) :

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PV : Quel rôle joue la valeur à vie (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, telles que les achats et les publicités intégrés, en déterminant la valeur ajoutée que les utilisateurs peuvent apporter et le coût d’acquisition. Ainsi, la LTV permet de déterminer la valeur ajoutée créée par les utilisateurs pour l’application, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la base d’utilisateurs et de créer la valeur la plus élevée pour optimiser les ventes de l’application en proposant des actions marketing efficaces ciblant la clientèle cible. La LTV va au-delà des indicateurs de surface tels que les téléchargements et le temps passé sur l’application, fournissant des informations détaillées sur le comportement et les préférences des utilisateurs à l’échelle mondiale. Elle constitue la base pour les développeurs de campagnes efficaces et pérennes.

Comment mesurer la LTV ? D'après vos observations, quelles difficultés rencontrent les éditeurs de jeux mobiles lorsque leurs applications ne mesurent pas la LTV ?

La LTV consiste à examiner 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. Par conséquent, les développeurs sont confrontés à la difficulté de gérer de grandes quantités de données, parfois inexactes ou incomplètes, ce qui entrave l'analyse précise du comportement des utilisateurs et de la génération de revenus. Pour une mesure optimale, les développeurs de jeux auront besoin d'un volume important de données utilisateur, ce qui peut s'avérer complexe pour les développeurs, en particulier les PME, qui ne peuvent pas se le permettre. Cela accroît la pression sur les développeurs d'applications. De plus, avec l'avènement de l'IA, la mesure de la LTV gagne en précision, permettant aux développeurs de mieux comprendre le comportement des utilisateurs et d'optimiser leurs stratégies marketing.

Alors, comment appliquer l’IA pour mesurer la LTV ?

Les modèles d'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 des utilisateurs individuels ou des groupes. Ces modèles peuvent identifier des tendances futures qui peuvent ne pas être immédiatement perceptibles, offrant ainsi des analyses plus précises et complètes de la valeur utilisateur. Par exemple, sur la plateforme d'analyse d'applications AppMetrica, nous avons intégré un modèle LTV prédictif 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 applicatives de réaliser des prévisions de monétisation précises, même sans données 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 regroupe les utilisateurs selon leur capacité à monétiser l'application, en les répartissant entre les 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 d’IA réussies dans la mesure et la prévision de la LTV ?

Comme je l'ai mentionné précédemment, les petits développeurs ont souvent du mal à accéder aux sources de données nécessaires au calcul et à la prévision de la valeur vie (LTV). Pour résoudre ce problème, nous avons automatisé le processus et exploité les données de Yandex Direct, la plateforme dédiée aux annonceurs de Yandex. Yandex Direct dispose d'une base de données colossale contenant 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'augmenter les conversions post-installation et les revenus, notamment dans les campagnes de paiement à l'installation. Une fois les données collectées auprès de Yandex Direct, l'algorithme d'AppMetrica commence à calculer un score pour prédire la valeur vie vie de l'utilisateur. Nous avons utilisé ce score pour entraîner nos modèles et intégrer la probabilité d'actions post-installation dans la prédiction. En fonction de ce score, le système ajuste automatiquement la stratégie publicitaire.

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En accumulant des données, le modèle apprend et s'adapte au comportement du sujet dans une application donnée, augmentant ainsi la précision des prédictions à 99 %. La fiabilité de ces prédictions provient de la quantité importante et diversifiée de données anonymisées que nous analysons, ce qui nous permet d'identifier des schémas et des tendances qui peuvent ne pas être immédiatement perceptibles. Ces données servent à construire des modèles prédictifs qui fournissent des informations précises et complètes sur la valeur pour l'utilisateur.

BINH LAM

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