Nilai Seumur Hidup Pengguna (LTV) merupakan metrik krusial untuk mengukur efektivitas pendapatan aplikasi. Mengukur LTV secara akurat membutuhkan banyak sumber daya manusia dan material… dan berkat perkembangan AI, proses ini menjadi lebih mudah.
Bapak Anton Ogay, Pemilik Produk Kampanye Aplikasi di Yandex Ads, salah satu jaringan periklanan global terkemuka, berbicara tentang potensi Nilai Seumur Hidup (LTV):
PV: Apa peran Nilai Seumur Hidup (LTV) dalam membantu pengembang aplikasi bersaing secara global?
Bapak Anton Ogay: Data LTV memungkinkan pengembang untuk mengoptimalkan aliran pendapatan seperti pembelian dalam aplikasi dan iklan dalam aplikasi dengan mengidentifikasi nilai yang dapat diberikan pengguna dan biaya akuisisi pengguna. Dengan demikian, LTV membantu menentukan nilai yang diciptakan pengguna untuk aplikasi, memungkinkan pengembang untuk berfokus pada basis pengguna, menciptakan nilai tertinggi untuk mengoptimalkan penjualan aplikasi dengan mengusulkan aktivitas pemasaran yang efektif yang menargetkan basis pengguna yang diinginkan. LTV melampaui metrik permukaan seperti unduhan aplikasi, waktu yang dihabiskan di aplikasi, dll., memberikan wawasan tentang perilaku dan preferensi pengguna global dan menjadi dasar bagi pengembang untuk meluncurkan kampanye yang efektif demi kesuksesan jangka panjang.
Bagaimana cara mengukur LTV? Kesulitan apa yang dihadapi penerbit game seluler ketika aplikasi mereka gagal mengukur LTV?
LTV melibatkan pengamatan berbagai faktor seperti rata-rata penjualan, frekuensi pembelian, margin keuntungan, dan loyalitas pelanggan untuk menentukan total pendapatan yang dihasilkan pelanggan dari waktu ke waktu. Akibatnya, pengembang menghadapi tantangan dalam mengelola data dalam jumlah besar yang mungkin tidak akurat atau tidak lengkap, sehingga menghambat wawasan akurat tentang perilaku pengguna dan perolehan pendapatan. Untuk pengukuran terbaik, pengembang game membutuhkan data pengguna dalam jumlah besar, tetapi hal ini dapat menjadi tantangan bagi pengembang, terutama pengembang skala kecil dan menengah yang tidak mampu membelinya. Hal ini menambah tekanan pada pengembang aplikasi. Lebih lanjut, dengan hadirnya AI, pengukuran LTV menjadi lebih akurat, membantu pengembang mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku pengguna sehingga mereka dapat mengoptimalkan strategi pemasaran mereka secara efektif.
Jadi bagaimana menerapkan AI untuk mengukur LTV?
Model bertenaga AI dapat menganalisis data dari berbagai sumber, seperti penggunaan aplikasi, perilaku pengguna, dan tren pasar, untuk memprediksi LTV di masa mendatang bagi pengguna individu atau kelompok. Model-model ini dapat mengidentifikasi tren masa depan yang mungkin tidak langsung terlihat oleh manusia, memberikan wawasan yang lebih akurat dan komprehensif tentang nilai pengguna. Misalnya, pada platform analitik aplikasi AppMetrica, kami telah menggabungkan model LTV prediktif yang dibangun di atas teknologi pembelajaran mesin Yandex Ads menggunakan data anonim dari puluhan ribu aplikasi di berbagai kategori. Hal ini memungkinkan tim aplikasi untuk membuat prediksi monetisasi yang akurat bahkan tanpa data dari aplikasi itu sendiri. Jadi, dalam waktu 24 jam setelah memasang aplikasi, model tersebut menganalisis beberapa metrik terkait LTV dan menetapkan pengguna ke dalam kelompok berdasarkan kemampuan mereka untuk menghasilkan pendapatan bagi aplikasi, membaginya menjadi 5% pengguna teratas dengan LTV tertinggi, hingga 20% teratas atau 50% pengguna teratas dengan LTV tertinggi.
Apakah Anda punya contoh penerapan AI yang berhasil dalam mengukur dan memperkirakan LTV?
Seperti yang telah saya sebutkan sebelumnya, pengembang kecil seringkali kesulitan mengakses data yang diperlukan untuk menghitung dan memprediksi LTV. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengotomatiskan proses dan menambang data dari Yandex Direct, platform milik Yandex untuk pengiklan. Yandex Direct memiliki kumpulan data yang sangat besar berdasarkan puluhan ribu aplikasi dan berkas pengguna dari ratusan juta orang. Model-model ini memungkinkan pengiklan untuk mempromosikan aplikasi seluler guna mendapatkan lebih banyak konversi pasca-instal dan pendapatan yang lebih tinggi, terutama dalam kampanye bayar per instal. Setelah data dikumpulkan dari Yandex Direct, algoritma AppMetrica mulai menghitung skor untuk memprediksi LTV pengguna. Kami menggunakan skor ini untuk melatih model kami dan memasukkan probabilitas tindakan sasaran pasca-instal ke dalam prediksi. Berdasarkan skor ini, sistem secara otomatis menyesuaikan strategi periklanan.
Dengan mengumpulkan data, model mempelajari dan beradaptasi dengan perilaku suatu objek dalam aplikasi tertentu, sehingga meningkatkan akurasi prediksi hingga 99%. Keandalan prediksi ini berasal dari banyaknya data anonim yang kami analisis, yang memungkinkan kami mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak langsung terlihat oleh manusia. Data ini digunakan untuk membangun model prediktif yang memberikan wawasan akurat dan komprehensif tentang nilai pengguna.
BINH LAM
[iklan_2]
Sumber
![[Foto] Warga antusias mengantre untuk menerima terbitan khusus dari Surat Kabar Nhan Dan](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/8/30/53437c4c70834dacab351b96e943ec5c)
Komentar (0)