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。
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。
PV: アプリ開発者が世界的に競争する上で、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特定し、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、ユーザーの行動や嗜好に関する洞察を包括的に提供し、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 を測定するにはどうすればよいでしょうか。モバイルゲーム パブリッシャーは、アプリの LTV を測定できない場合にどのような困難に直面しているのでしょうか。
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、顧客が長期にわたって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膨大な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、これは開発者、特に資金力のない中小規模の開発者にとって大きな課題となる可能性があります。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、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を提供します。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 関連指標を分析し、アプリの収益を生み出す能力に基づいてユーザーをグループに割り当て、LTV が最も高い上位 5% のユーザーから、最大で上位 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?
先ほども述べたように、小規模な開発者は LTV の計算と予測に必要なデータにアクセスするのが難しいことがよくあります。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 独自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 には、数万のアプリと数億人のユーザーファイルに基づく巨大なデータプールがあります。これらのモデルにより、広告主はモバイルアプリを宣伝して、特にインストール課金キャンペーンでインストール後のコンバージョンと収益を増やすことができます。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。私たちはこのスコアを使用し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オブジェクトの挙動を学習・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、人間にはすぐには認識できない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インサイトを提供する予測モデルの構築に活用されます。
ビン・ラム
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