लाइफटाइम वैल्यू, ऐप डेवलपर्स के लिए बाज़ार पर कब्ज़ा करने का एक टूल

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किसी ऐप के राजस्व की प्रभावशीलता को मापने के लिए उपयोगकर्ता जीवनकाल मूल्य (LTV) एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है। LTV को सटीक रूप से मापने के लिए बहुत सारे मानव और भौतिक संसाधनों की आवश्यकता होती है... और AI के विकास की बदौलत, यह प्रक्रिया आसान हो गई है।

ऐप राजस्व प्रदर्शन को मापने के लिए उपयोगकर्ता जीवनकाल मूल्य एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है।

अग्रणी वैश्विक विज्ञापन नेटवर्कों में से एक - यांडेक्स ऐड्स में ऐप अभियानों के उत्पाद स्वामी श्री एंटोन ओगे, लाइफटाइम वैल्यू (एलटीवी) की क्षमता के बारे में बात करते हैं:

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — श्री एंटोन ओगे

पीवी: ऐप डेवलपर्स को वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने में मदद करने में लाइफटाइम वैल्यू (एलटीवी) क्या भूमिका निभाती है?

श्री एंटोन ओगे: LTV डेटा डेवलपर्स को इन-ऐप खरीदारी और इन-ऐप विज्ञापनों जैसे राजस्व स्रोतों को अनुकूलित करने में मदद करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं द्वारा लाए जा सकने वाले मूल्य और उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करने की लागत का पता चलता है। इस प्रकार, LTV उपयोगकर्ताओं द्वारा ऐप के लिए बनाए गए मूल्य को निर्धारित करने में मदद करता है, जिससे डेवलपर्स उपयोगकर्ता आधार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और वांछित उपयोगकर्ता आधार को लक्षित करके प्रभावी मार्केटिंग गतिविधियों का प्रस्ताव देकर ऐप की बिक्री को अनुकूलित करने के लिए उच्चतम मूल्य का निर्माण कर सकते हैं। LTV ऐप डाउनलोड, ऐप में बिताया गया समय आदि जैसे सतही मेट्रिक्स से आगे बढ़कर, वैश्विक उपयोगकर्ता व्यवहार और प्राथमिकताओं की जानकारी प्रदान करता है और डेवलपर्स के लिए दीर्घकालिक सफलता के लिए प्रभावी अभियान शुरू करने का आधार है।

LTV कैसे मापें? जब मोबाइल गेम प्रकाशकों के ऐप्स LTV मापने में विफल हो जाते हैं, तो उन्हें किन कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है?

LTV में औसत बिक्री, खरीदारी की आवृत्ति, लाभ मार्जिन और ग्राहक वफ़ादारी जैसे कई कारकों को ध्यान में रखकर समय के साथ ग्राहक द्वारा अर्जित कुल राजस्व का निर्धारण करना शामिल है। परिणामस्वरूप, डेवलपर्स को बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है जो गलत या अधूरा हो सकता है, जिससे उपयोगकर्ता व्यवहार और राजस्व सृजन के बारे में सटीक जानकारी प्राप्त करने में बाधा आती है। सर्वोत्तम माप के लिए, गेम डेवलपर्स को बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा की आवश्यकता होगी, लेकिन यह डेवलपर्स के लिए एक चुनौती हो सकती है, खासकर छोटे और मध्यम आकार के डेवलपर्स के लिए जो इसे वहन नहीं कर सकते। इससे ऐप डेवलपर्स पर दबाव बढ़ जाता है। इसके अलावा, AI के आगमन के साथ, LTV माप अधिक सटीक हो जाता है, जिससे डेवलपर्स को उपयोगकर्ता व्यवहार की गहरी समझ हासिल करने में मदद मिलती है ताकि वे अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को प्रभावी ढंग से अनुकूलित कर सकें।

तो फिर LTV मापने के लिए AI का प्रयोग कैसे किया जाए?

AI-संचालित मॉडल विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे ऐप का उपयोग, उपयोगकर्ता व्यवहार और बाजार के रुझान, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं या समूहों के लिए भविष्य के LTV की भविष्यवाणी करने के लिए। ये मॉडल भविष्य के रुझानों की पहचान कर सकते हैं जो मनुष्यों के लिए तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, उपयोगकर्ता मूल्य के बारे में अधिक सटीक और व्यापक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, AppMetrica ऐप एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पर, हमने कई श्रेणियों में दसियों हज़ारों ऐप्स के अनाम डेटा का उपयोग करके Yandex Ads की मशीन लर्निंग तकनीक पर निर्मित एक पूर्वानुमानित LTV मॉडल को शामिल किया है। यह ऐप टीमों को ऐप के डेटा के बिना भी सटीक मुद्रीकरण भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है। इसलिए ऐप इंस्टॉल करने के 24 घंटों के भीतर, मॉडल कई LTV-संबंधित मेट्रिक्स का विश्लेषण करता है और उपयोगकर्ताओं को ऐप के लिए राजस्व उत्पन्न करने की उनकी क्षमता के आधार पर समूहों को असाइन करता है

क्या आपके पास LTV को मापने और पूर्वानुमान लगाने में सफल AI अनुप्रयोगों का कोई उदाहरण है?

जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, छोटे डेवलपर्स को अक्सर LTV की गणना और भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक डेटा तक पहुंचने में कठिनाई होती है। इस समस्या को हल करने के लिए, हमने प्रक्रिया को स्वचालित किया और विज्ञापनदाताओं के लिए Yandex के अपने प्लेटफ़ॉर्म, Yandex Direct से डेटा निकाला। Yandex Direct में लाखों ऐप्स और करोड़ों लोगों की उपयोगकर्ता फ़ाइलों पर आधारित एक विशाल डेटा पूल है। ये मॉडल विज्ञापनदाताओं को अधिक पोस्ट-इंस्टॉल रूपांतरण और उच्च राजस्व प्राप्त करने के लिए मोबाइल ऐप्स को बढ़ावा देने की अनुमति देते हैं, खासकर भुगतान-प्रति-इंस्टॉल अभियानों में। Yandex Direct से डेटा एकत्र करने के बाद, AppMetrica का एल्गोरिदम उपयोगकर्ता के LTV की भविष्यवाणी करने के लिए एक स्कोर की गणना करना शुरू कर देता है। हमने अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने और पूर्वानुमान में पोस्ट-इंस्टॉल लक्ष्य क्रियाओं की संभावना को शामिल करने के लिए इस स्कोर का उपयोग किया

डेटा संचय करके, मॉडल किसी दिए गए अनुप्रयोग में किसी वस्तु के व्यवहार को सीखता और अनुकूलित करता है, जिससे पूर्वानुमान सटीकता 99% तक बढ़ जाती है। इन पूर्वानुमानों की विश्वसनीयता हमारे द्वारा विश्लेषित विशाल और विविध मात्रा में अनाम डेटा से आती है, जिससे हम उन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर पाते हैं जो मनुष्यों को तुरंत दिखाई नहीं दे सकते। इस डेटा का उपयोग ऐसे पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए किया जाता है जो उपयोगकर्ता मूल्य के बारे में सटीक और व्यापक जानकारी प्रदान करते हैं।

बिन्ह लाम

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स्रोत