Élettartamérték, egy eszköz az alkalmazásfejlesztők számára a piac meghódításához

[hirdetés_1]

A felhasználói élettartam értéke (LTV) egy kulcsfontosságú mérőszám az alkalmazásbevétel hatékonyságának mérésére. Az LTV pontos mérése sok emberi és anyagi erőforrást igényel... és a mesterséges intelligencia fejlődésének köszönhetően ez a folyamat egyszerűbbé vált.

A felhasználói élettartamra vetített érték kulcsfontosságú mutató az alkalmazás bevételszerzési teljesítményének mérésére.

Anton Ogay úr, a Yandex Ads – az egyik vezető globális hirdetési hálózat – alkalmazáskampányokért felelős terméktulajdonosa a Lifetime Value (LTV) lehetőségeiről beszél:

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — Anton Ogay úr

PV: Milyen szerepet játszik az élettartam érték (LTV) abban, hogy az alkalmazásfejlesztők globálisan versenyképesek maradjanak?

Anton Ogay úr: Az LTV adatok lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy optimalizálják a bevételi forrásokat, például az alkalmazáson belüli vásárlásokat és az alkalmazáson belüli hirdetéseket azáltal, hogy meghatározzák a felhasználók által teremtett értéket és a felhasználók megszerzésének költségeit. Így az LTV segít meghatározni a felhasználók által az alkalmazás számára teremtett értéket, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy a felhasználói bázisra összpontosítsanak, és a lehető legmagasabb értéket teremtsék az alkalmazásértékesítés optimalizálása érdekében azáltal, hogy hatékony marketingtevékenységeket javasolnak a kívánt felhasználói bázis megcélzására. Az LTV túlmutat a felszíni mutatókon, mint például az alkalmazásletöltések, az alkalmazáson töltött idő... részletes információkat nyújt a globális felhasználói viselkedésről és preferenciákról, és alapul szolgál a fejlesztők számára a hatékony kampányok indításához a hosszú távú siker érdekében.

Hogyan mérjük az LTV-t? Megfigyelésed szerint milyen nehézségekkel szembesültek a mobiljáték-kiadók, amikor alkalmazásaik nem mérik az LTV-t?

Az LTV (élettartam-érték) mérése számos tényezőt vesz figyelembe, például az átlagos eladásokat, a vásárlási gyakoriságot, a profitmarzsokat és az ügyfélhűséget, hogy meghatározza az ügyfél által idővel generált teljes bevételt. Ennek eredményeként a fejlesztők kihívásokkal szembesülnek a nagy mennyiségű adat kezelése során, amelyek pontatlanok vagy hiányosak lehetnek, ami akadályozza a felhasználói viselkedésbe és a bevételszerzésbe való pontos betekintést. A legjobb méréshez a játékfejlesztőknek nagy mennyiségű felhasználói adatra van szükségük, de ez kihívást jelenthet a fejlesztők, különösen a kis- és közepes méretű fejlesztők számára, akik nem engedhetik meg maguknak. Ez növeli a nyomást az alkalmazásfejlesztőkre. Továbbá a mesterséges intelligencia megjelenésével az LTV mérése pontosabbá válik, segítve a fejlesztőket a felhasználói viselkedés mélyebb megértésében, így hatékonyan optimalizálhatják marketingstratégiáikat.

Szóval, hogyan lehet mesterséges intelligenciát alkalmazni az LTV mérésére?

A mesterséges intelligencia által vezérelt modellek különféle forrásokból származó adatokat, például az alkalmazáshasználatot, a felhasználói viselkedést és a piaci trendeket elemezhetik, hogy megjósolják az egyes felhasználók vagy csoportok jövőbeli LTV-jét. Ezek a modellek képesek azonosítani azokat a jövőbeli trendeket, amelyek az emberek számára nem feltétlenül nyilvánvalóak, pontosabb és átfogóbb betekintést nyújtva a felhasználói értékbe. Például az AppMetrica alkalmazásanalitikai platformon beépítettünk egy prediktív LTV-modellt, amely a Yandex Ads gépi tanulási technológiájára épül, több tízezer alkalmazás anonimizált adatait felhasználva, több kategóriában. Ez lehetővé teszi az alkalmazásfejlesztő csapatok számára, hogy pontos bevételszerzési előrejelzéseket készítsenek még az alkalmazásból származó adatok nélkül is. Így az alkalmazás telepítését követő 24 órán belül a modell több LTV-vel kapcsolatos mutatót elemez, és a felhasználókat az alkalmazás bevételszerzési képességük alapján csoportosítja, a legmagasabb LTV-vel rendelkező felhasználók felső 5%-ába, egészen a legmagasabb LTV-vel rendelkező felhasználók felső 20%-áig vagy 50%-áig osztva őket.

Vannak példái a mesterséges intelligencia sikeres alkalmazására az LTV mérésében és előrejelzésében?

Ahogy korábban említettem, a kis fejlesztők gyakran nehezen férnek hozzá a szükséges adatforrásokhoz az LTV kiszámításához és előrejelzéséhez. A probléma megoldása érdekében automatizáltuk a folyamatot, és adatokat bányászottunk a Yandex Directből, a Yandex saját hirdetőknek szóló platformjából. A Yandex Direct hatalmas adatbázissal rendelkezik, amely több tízezer alkalmazást és több százmillió felhasználót tartalmaz. Ezek a modellek lehetővé teszik a hirdetők számára, hogy mobilalkalmazásokat népszerűsítsenek a telepítés utáni konverziók és a bevétel növelése érdekében, különösen a telepítésenkénti fizetéses kampányokban. Miután az adatokat összegyűjtöttük a Yandex Directből, az AppMetrica algoritmusa elkezdi kiszámítani egy pontszámot a felhasználó LTV-jének előrejelzéséhez. Ezt a pontszámot használtuk a modelljeink betanítására, és a telepítés utáni célműveletek valószínűségét beépítettük az előrejelzésbe. Ezen pontszám alapján a rendszer automatikusan módosítja a hirdetési stratégiát.

2024. március 26-i képernyőkép, 11.08.07.png

Az adatok gyűjtésével a modell tanul és alkalmazkodik az adott alkalmazásban lévő alany viselkedéséhez, így az előrejelzések pontossága 99%-ra nő. Ezen előrejelzések megbízhatósága az általunk elemzett hatalmas és változatos anonimizált adatmennyiségből adódik, amely lehetővé teszi számunkra olyan minták és trendek azonosítását, amelyek az emberek számára nem feltétlenül nyilvánvalóak. Ezeket az adatokat prediktív modellek építésére használjuk, amelyek pontos és átfogó betekintést nyújtanak a felhasználói értékbe.

BINH LAM

[hirdetés_2]
Forrás