ערך לכל החיים, כלי למפתחי אפליקציות לכבוש את השוק

[מודעה_1]

ערך חיי המשתמש (LTV) הוא מדד מכריע למדידת יעילות ההכנסות של אפליקציה. מדידה מדויקת של ערך חיי המשתמש דורשת משאבים אנושיים וחומריים רבים... ובזכות פיתוח הבינה המלאכותית, תהליך זה הופך לקל יותר.

ערך חיי המשתמש הוא מדד מכריע למדידת ביצועי המונטיזציה של האפליקציה שלך.

מר אנטון אוגאי, בעל מוצר של קמפיינים לאפליקציות ב-Yandex Ads - אחת מרשתות הפרסום המובילות בעולם, מדבר על הפוטנציאל של ערך חיים (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — מר אנטון אוגיי

PV: איזה תפקיד ממלא ערך לכל החיים (LTV) בסיוע למפתחי אפליקציות להתחרות בעולם?

מר אנטון אוגיי: נתוני LTV מאפשרים למפתחים לייעל זרמי הכנסה כגון רכישות בתוך האפליקציה ופרסומות בתוך האפליקציה על ידי קביעת הערך שהמשתמשים יכולים להביא ועלות רכישת המשתמשים. לפיכך, LTV מסייע בקביעת הערך שהמשתמשים יוצרים עבור האפליקציה, ומאפשר למפתחים להתמקד בבסיס המשתמשים, ליצור את הערך הגבוה ביותר כדי לייעל את מכירות האפליקציה על ידי הצעת פעילויות שיווק יעילות המכוונות לבסיס המשתמשים הרצוי. LTV חורג מעבר למדדים שטחיים כגון הורדות אפליקציה, זמן שהוקדש לאפליקציה... ומספק מידע מפורט על התנהגות משתמשים גלובלית והעדפות, והוא הבסיס למפתחים להשקת קמפיינים יעילים להצלחה ארוכת טווח.

כיצד למדוד את ערך החיים (LTV)? לפי תצפיתך, אילו קשיים נתקלו מפיצים של משחקים למובייל כאשר האפליקציות שלהם אינן מודדות את ערך החיים (LTV)?

מדד LTV כרוך בבחינת מגוון גורמים כגון מכירות ממוצעות, תדירות רכישות, שולי רווח ונאמנות לקוחות כדי לקבוע את ההכנסה הכוללת שנוצרת על ידי לקוח לאורך זמן. כתוצאה מכך, מפתחים מתמודדים עם אתגרים בניהול כמויות גדולות של נתונים שעשויות להיות לא מדויקות או לא שלמות, דבר המפריע לתובנות מדויקות לגבי התנהגות משתמשים ויצירת הכנסות. למדידה הטובה ביותר, מפתחי משחקים יזדקקו לכמות גדולה של נתוני משתמשים, אך זה יכול להיות מאתגר עבור מפתחים, במיוחד מפתחים קטנים ובינוניים, שאינם יכולים להרשות זאת לעצמם. זה מוסיף ללחץ על מפתחי אפליקציות. יתר על כן, עם הופעת הבינה המלאכותית, מדידת LTV הופכת מדויקת יותר, ועוזרת למפתחים להשיג הבנה עמוקה יותר של התנהגות משתמשים כדי שיוכלו לייעל את אסטרטגיות השיווק שלהם ביעילות.

אז איך ליישם בינה מלאכותית כדי למדוד את LTV?

מודלים המונעים על ידי בינה מלאכותית יכולים לנתח נתונים ממגוון מקורות, כגון שימוש באפליקציות, התנהגות משתמשים ומגמות שוק, כדי לחזות ערך חיי המשתמש העתידי עבור משתמשים בודדים או קבוצות. מודלים אלה יכולים לזהות מגמות עתידיות שאולי אינן ברורות באופן מיידי לבני אדם, ולספק תובנות מדויקות ומקיפות יותר לגבי ערך המשתמש. לדוגמה, בפלטפורמת ניתוח האפליקציות AppMetrica, שילבנו מודל חיזוי של ערך חיי המשתמש הבנוי על טכנולוגיית למידת מכונה של Yandex Ads באמצעות נתונים אנונימיים מעשרות אלפי אפליקציות בקטגוריות מרובות. זה מאפשר לצוותי אפליקציות לבצע תחזיות מונטיזציה מדויקות גם ללא נתונים מהאפליקציה עצמה. לכן, תוך 24 שעות מהתקנת האפליקציה, המודל מנתח מדדים מרובים הקשורים לערך חיי המשתמש ומקבץ משתמשים על סמך יכולתם להרוויח מהאפליקציה, תוך חלוקתם ל-5% המובילים של המשתמשים עם ערך חיי המשתמש הגבוה ביותר, ועד ל-20% או 50% המובילים של המשתמשים עם ערך חיי המשתמש הגבוה ביותר.

האם יש לך דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית מוצלחים במדידת וחיזוי LTV?

כפי שציינתי קודם לכן, מפתחים קטנים מתקשים לעתים קרובות לגשת למקורות הנתונים הדרושים לחישוב וחיזוי יחס חיי המשתמש (LTV). כדי לפתור בעיה זו, אוטומציה של התהליך וחילצנו נתונים מ-Yandex Direct, הפלטפורמה של Yandex למפרסמים. ל-Yandex Direct יש מסד נתונים עצום של עשרות אלפי אפליקציות ומאות מיליוני משתמשים. מודלים אלה מאפשרים למפרסמים לקדם אפליקציות מובייל כדי לקבל יותר המרות לאחר התקנה והכנסות גבוהות יותר, במיוחד בקמפיינים של תשלום לפי התקנה. לאחר איסוף הנתונים מ-Yandex Direct, האלגוריתם של AppMetrica מתחיל לחשב ציון כדי לחזות את יחס חיי המשתמש. השתמשנו בציון זה כדי לאמן את המודלים שלנו ולשלב את ההסתברות לפעולות יעד לאחר התקנה בחיזוי. בהתבסס על ציון זה, המערכת מתאימה אוטומטית את אסטרטגיית הפרסום.

על ידי צבירת נתונים, המודל לומד ומתאים את עצמו להתנהגות הנבדק ביישום נתון, מה שמגדיל את דיוק התחזיות ל-99%. אמינותן של תחזיות אלו נובעת מהכמות העצומה והמגוונת של נתונים אנונימיים שאנו מנתחים, מה שמאפשר לנו לזהות דפוסים ומגמות שאולי אינם ברורים מיד לבני אדם. נתונים אלה משמשים לבניית מודלים ניבוייים המספקים תובנות מדויקות ומקיפות לגבי ערך המשתמש.

בינה לאם

[מודעה_2]
מָקוֹר