ユーザー生涯価値 (LTV) は、アプリケーションの収益効率を測定するための重要な指標です。 LTVを正確に測定するには多くの人的・物的リソースが必要ですが、AIの発達によりこのプロセスは容易になりました。
世界有数の広告ネットワークの 1 つである Yandex Ads のアプリ キャンペーン部門のプロダクト オーナーであるアントン オゲイ氏は、生涯価値 (LTV) の可能性について次のように語りました。
記者: アプリケーション開発者が世界的に競争できるよう、生涯価値 (LTV) はどのような役割を果たしていますか?
アントン・オゲイ氏: LTV データを使用すると、開発者は、ユーザーがもたらす価値とその収集コストを決定することで、アプリ内購入やアプリ内広告などの収益源を最適化できます。したがって、LTV は、ユーザーがアプリケーションに対して生み出す価値を判断するのに役立ち、開発者はユーザー ファイルに集中し、フォローアップ活動を設定することでアプリケーションの販売を最適化する最高の価値を生み出すことができ、目的のユーザー ファイルを効果的にターゲットにできます。 LTV は、アプリのダウンロード、アプリの使用時間などの表面的な指標を超えて、グローバルなユーザーの行動や好みに関する詳細な情報を提供し、開発者が情報に基づいた意思決定を行うための基礎となります。効果的なキャンペーンは永続的な成功をもたらします。
LTV指数はどうやって測るの？あなたの観察によると、アプリケーションが LTV を測定していない場合、モバイル ゲーム パブリッシャーはどのような困難に遭遇しましたか?
LTV には、平均売上、購入頻度、利益率、顧客ロイヤルティなどのさまざまな要素を検討して、長期にわたって顧客が生み出す総収益を決定することが含まれます。したがって、開発者は、不正確または不完全な可能性がある膨大な量のデータを管理するという課題に直面しており、ユーザーの行動に対する正確な洞察を妨げ、収益を生み出すことができません。最良の測定結果を得るには、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、開発者、特に中小規模の開発者にとっては、それを買う余裕がないため、これは困難になる可能性があります。これにより、アプリケーション開発者へのプレッシャーが増大します。さらに、AI の出現により、LTV 測定サポートがより正確になり、開発者がユーザーの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、AI を適用して LTV を測定するにはどうすればよいでしょうか?
AI を活用したモデルは、アプリの使用頻度、ユーザーの行動、市場の傾向など、さまざまなソースからのデータを分析し、個人の使用またはグループごとに将来の LTV を予測できます。これらのモデルは、人間にはすぐには分からない将来の傾向を特定し、ユーザーの価値についてより正確かつ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では、複数のカテゴリにわたる数万のアプリからの匿名化データを使用した Yandex Ads 機械学習に基づいて構築された予測 LTV モデルを組み込みました。これにより、アプリチームは、アプリ自体からのデータがなくても、収益化について正確に予測できるようになります。したがって、アプリのインストール後 24 時間以内に、モデルは LTV に関連する多くのパラメーターを分析し、アプリの収入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、5% に分割します。LTV が最も高いユーザー、トップまでLTV が最も高いユーザーの 20% または上位 50%。
LTV の測定と予測において AI アプリケーションが成功したという証拠はありますか?
前に述べたように、小規模な開発者にとって、LTV の計算と予測に必要な十分なデータ ソースにアクセスするのは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、広告主向けの Yandex 独自のプラットフォームである Yandex Direct プラットフォームからデータをマイニングしました。 Yandex Direct には、数万のアプリケーションと最大数億人のユーザー ファイルに基づく非常に大規模なデータ システム ソースがあります。これらのモデルにより、モバイル アプリの広告主は、特にインストールごとに支払うキャンペーンで、インストール後のコンバージョンを増やし、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 を予測するスコアの計算を開始します。このスコアを使用してモデルをトレーニングし、設定後のターゲット 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により、モデルは特定のアプリケーションでのオブジェクトの動作を学習して適応し、予測精度を 99% まで高めます。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量の匿名化データから得られ、人間にはすぐには分からないパターンや傾向を特定できるようになります。このデータは、ユーザーの価値についての正確かつ包括的な洞察を提供する予測モデルを構築するために使用されます。
ビンラム
