生涯価値：アプリ開発者が市場を制覇するためのツール

[広告1]

ユーザー生涯価値（LTV）は、アプリの収益効果を測る上で重要な指標です。LTVを正確に測定するには、多くの人的資源と物的資源が必要ですが、AIの発展により、このプロセスはより容易になりました。

ユーザー生涯価値は、アプリの収益化パフォーマンスを測定するための重要な指標です。

世界有数の広告ネットワークである Yandex Ads のアプリキャンペーンのプロダクトオーナーである Anton Ogay 氏は、生涯価値 (LTV) の可能性について次のように語っています。

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — アントン・オゲイ氏

PV: アプリ開発者が世界で競争する上で、生涯価値 (LTV) はどのような役割を果たしますか?

アントン・オゲイ氏： LTVデータを活用することで、開発者はユーザーがもたらす価値とユーザー獲得コストを把握し、アプリ内課金やアプリ内広告といった収益源を最適化することができます。LTVは、ユーザーがアプリにもたらす価値を判断する上で役立ちます。開発者はユーザーベースに焦点を当て、最適なユーザーベースをターゲットとした効果的なマーケティング活動を提案することで、アプリの売上を最大限に高め、収益の最大化を図ることができます。LTVは、アプリのダウンロード数やアプリ利用時間といった表面的な指標にとどまらず、世界中のユーザーの行動や嗜好に関する詳細な情報を提供し、開発者が長期的な成功につながる効果的なキャンペーンを展開するための基盤となります。

LTV をどのように測定するのでしょうか？モバイルゲームパブリッシャーは、アプリで LTV を測定できない場合、どのような困難に直面していると思いますか？

LTVは、平均売上高、購入頻度、利益率、顧客ロイヤルティなど、様々な要素を考慮し、顧客が時間の経過とともに生み出す総収益を算出するものです。その結果、開発者は、不正確または不完全な可能性のある大量のデータを管理しなければならないという課題に直面し、ユーザー行動や収益創出に関する正確な洞察を得ることが困難になっています。最適な測定を行うには、ゲーム開発者は大量のユーザーデータを必要としますが、特に中小規模の開発者にとっては、十分な資金がないため、これは困難な場合があります。これは、アプリ開発者へのプレッシャーをさらに増大させます。さらに、AIの登場により、LTV測定はより正確になり、開発者はユーザー行動をより深く理解して、マーケティング戦略を効果的に最適化できるようになります。

では、LTV を測定するために AI をどのように適用すればよいのでしょうか?

AI 搭載モデルは、アプリの使用状況、ユーザーの行動、市場動向など、さまざまなソースからのデータを分析し、個々のユーザーまたはグループの将来の LTV を予測できます。これらのモデルは、人間にはすぐにはわからない将来の傾向を特定できるため、ユーザーの価値に関するより正確で包括的な洞察が得られます。たとえば、AppMetrica アプリ分析プラットフォームには、複数のカテゴリにわたる数万のアプリから匿名化されたデータを使用する Yandex Ads の機械学習テクノロジーを基盤とした予測 LTV モデルが組み込まれています。これにより、アプリチームはアプリ自体のデータがなくても正確な収益化予測を行うことができます。つまり、アプリのインストール後 24 時間以内に、モデルは複数の LTV 関連の指標を分析し、アプリを収益化する能力に基づいてユーザーをグループ化し、LTV が最も高い上位 5% のユーザーから、LTV が最も高い上位 20% または上位 50% のユーザーまでを分類します。

LTV の測定と予測における AI アプリケーションの成功例はありますか?

先ほども申し上げたように、小規模な開発者はLTVの計算と予測に必要なデータソースへのアクセスが難しい場合が多いです。この問題を解決するために、私たちはプロセスを自動化し、Yandexの広告主向けプラットフォームであるYandex Directからデータをマイニングしました。Yandex Directは、数万ものアプリと数億人のユーザーからなる巨大なデータベースを保有しています。これらのモデルを活用することで、広告主はモバイルアプリを宣伝し、特にペイパーインストールキャンペーンにおいて、インストール後のコンバージョン率と収益を高めることができます。Yandex Directからデータが収集されると、AppMetricaのアルゴリズムがユーザーのLTVを予測するためのスコアの計算を開始します。このスコアを用いてモデルをトレーニングし、インストール後の目標アクションの確率を予測に組み込みました。このスコアに基づいて、システムは広告戦略を自動的に調整します。

データを蓄積することで、モデルは特定のアプリケーションにおける被験者の行動を学習・適応し、予測精度を99%まで向上させます。これらの予測の信頼性は、私たちが分析する膨大かつ多様な匿名データから生まれ、人間にはすぐには気づかないようなパターンや傾向を特定することができます。このデータは、ユーザー価値に関する正確かつ包括的な洞察を提供する予測モデルの構築に活用されます。

ビン・ラム

[広告2]
ソース