La valeur à vie de l'utilisateur (LTV) est un indicateur important pour mesurer l'efficacité des revenus d'une application. Mesurer avec précision le LTV nécessite beaucoup de ressources humaines et matérielles... et grâce au développement de l'IA, ce processus est devenu plus facile.
M. Anton Ogay, propriétaire de produit du département Campagnes pour applications chez Yandex Ads - l'un des principaux réseaux publicitaires mondiaux, a parlé du potentiel de la valeur à vie (LTV) :
Journaliste : Quel rôle la valeur à vie (LTV) joue-t-elle pour aider les développeurs d'applications à être compétitifs à l'échelle mondiale ?
M. Anton Ogay: Les données LTV permettent aux développeurs d'optimiser les flux de revenus tels que les achats intégrés et la publicité intégrée à l'application en déterminant la valeur que les utilisateurs peuvent apporter et le coût pour attirer les utilisateurs. Ainsi, LTV aide à déterminer la valeur que les utilisateurs créent pour l'application, permettant aux développeurs de se concentrer sur les fichiers utilisateur, créant ainsi la valeur la plus élevée pour optimiser les ventes d'applications en définissant des activités de suivi. Un marketing efficace ciblant les fichiers utilisateur souhaités. Le LTV va au-delà des mesures superficielles telles que les téléchargements d'applications, la durée d'utilisation des applications... en fournissant des informations détaillées sur le comportement et les préférences globales des utilisateurs et constitue la base permettant aux développeurs de prendre des décisions éclairées. Des campagnes efficaces apportent un succès durable.
Comment mesurer l’indice LTV ? D’après vos observations, quelles difficultés les éditeurs de jeux mobiles ont-ils rencontrés lorsque leurs applications ne mesuraient pas la LTV ?
LTV implique d'examiner divers facteurs tels que les ventes moyennes, la fréquence d'achat, les marges bénéficiaires et la fidélité des clients pour déterminer le revenu total généré par les clients au fil du temps. Par conséquent, les développeurs sont confrontés à des défis liés à la gestion d’énormes quantités de données qui peuvent être inexactes ou incomplètes, ce qui empêche d’obtenir des informations précises sur le comportement des utilisateurs et de générer des revenus. Pour obtenir les meilleurs résultats de mesure, les développeurs de jeux auront besoin d'une grande quantité de données utilisateur, mais cela peut être un défi pour les développeurs, en particulier les développeurs de petite et moyenne taille, car ils n'ont pas les moyens de payer. Cela augmente la pression sur les développeurs d'applications. De plus, avec l'émergence de l'IA, la prise en charge des mesures LTV devient plus précise, aidant les développeurs à comprendre plus en profondeur le comportement des utilisateurs afin qu'ils puissent optimiser efficacement leurs stratégies marketing.
Alors, comment appliquer l’IA pour mesurer la LTV ?
Les modèles basés sur l'IA peuvent analyser des données provenant de diverses sources, telles que la fréquence d'utilisation des applications, le comportement des utilisateurs et les tendances du marché, afin de prédire la LTV future pour chaque utilisation ou groupe de personnes. Ces modèles peuvent identifier les tendances futures qui pourraient ne pas être immédiatement apparentes aux humains, fournissant ainsi des informations plus précises et plus complètes sur les valeurs des utilisateurs. Par exemple, sur la plate-forme d'analyse d'applications AppMetrica, nous avons incorporé un modèle LTV prédictif basé sur l'apprentissage automatique de Yandex Ads en utilisant des données anonymisées provenant de dizaines de milliers d'applications dans plusieurs catégories d'éléments différents. Cela permet aux équipes chargées de l'application de faire des prédictions précises sur la monétisation, même sans données provenant de l'application elle-même. Ainsi, dans les 24 heures suivant l'installation de l'application, le modèle analysera de nombreux paramètres liés à la LTV et répartira les utilisateurs en groupes en fonction de leur capacité à générer des revenus pour l'application, en les divisant en 5 % d'utilisateurs ayant la LTV la plus élevée, jusqu'au sommet. 20 % ou 50 % des utilisateurs ayant la LTV la plus élevée.
Avez-vous des preuves d’applications réussies de l’IA dans la mesure et la prévision du LTV ?
Comme je l'ai mentionné plus tôt, il est souvent difficile pour les petits développeurs d'accéder à suffisamment de sources de données nécessaires pour calculer et prédire la LTV. Pour résoudre ce problème, nous avons automatisé le processus et extrait les données de la plateforme Yandex Direct, la propre plateforme de Yandex pour les annonceurs. Yandex Direct dispose d'une très grande source de système de données basée sur des dizaines de milliers d'applications et de fichiers utilisateur pouvant atteindre des centaines de millions de personnes. Ces modèles permettent aux annonceurs d'applications mobiles de générer davantage de conversions post-installation et des revenus plus élevés, en particulier dans les campagnes de paiement par installation. Une fois les données collectées à partir de Yandex Direct, l'algorithme d'AppMetrica commencera à calculer un score prédisant le LTV de l'utilisateur. Nous avons utilisé ce score pour entraîner nos modèles et intégrer les probabilités d'actions cibles post-fixées dans les prédictions. Sur la base de ce score, le système ajustera automatiquement la stratégie publicitaire.
En accumulant des données, le modèle apprend et s'adapte au comportement des objets dans une application spécifique, augmentant ainsi la précision des prédictions à 99 %. La fiabilité de ces prédictions vient de la quantité vaste et diversifiée de données anonymisées que nous analysons, ce qui nous permet d’identifier des modèles et des tendances qui peuvent ne pas être immédiatement apparents aux humains. Ces données sont utilisées pour créer des modèles prédictifs qui fournissent des informations précises et complètes sur la valeur utilisateur.
BINH LAM
