តម្លៃពេញមួយជីវិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (LTV) គឺជាសូចនាករដ៏សំខាន់មួយដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពប្រាក់ចំណូលនៃកម្មវិធី។ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ LTV បានត្រឹមត្រូវ ទាមទារធនធានមនុស្ស និងសម្ភារៈជាច្រើន... ហើយអរគុណចំពោះការអភិវឌ្ឍន៍ AI ដំណើរការនេះកាន់តែងាយស្រួល។
លោក Anton Ogay ម្ចាស់ផលិតផលនៃនាយកដ្ឋាន App Campaigns នៅ Yandex Ads ដែលជាបណ្តាញផ្សាយពាណិជ្ជកម្មឈានមុខគេមួយនៅលើពិភពលោកបាននិយាយអំពីសក្តានុពលនៃតម្លៃពេញមួយជីវិត (LTV)៖
អ្នកយកព័ត៌មាន៖ តើតម្លៃពេញមួយជីវិត (LTV) មានតួនាទីអ្វីដើម្បីជួយអ្នកបង្កើតកម្មវិធីប្រកួតប្រជែងជាសកល?
លោក Anton Ogay៖ ទិន្នន័យ LTV អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរប្រាក់ចំណូលដូចជាការទិញក្នុងកម្មវិធី និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មក្នុងកម្មវិធី ដោយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចនាំមក និងតម្លៃនៃការប្រមូលពួកវា។ ទាក់ទាញអ្នកប្រើប្រាស់។ ដូច្នេះ LTV ជួយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើតសម្រាប់កម្មវិធី អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្តោតលើឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់ បង្កើតតម្លៃខ្ពស់បំផុតដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការលក់កម្មវិធីដោយកំណត់សកម្មភាពតាមដានទីផ្សារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពកំណត់គោលដៅអ្នកប្រើប្រាស់ដែលចង់បាន។ LTV លើសពីការវាស់វែងលើផ្ទៃ ដូចជាការទាញយកកម្មវិធី ពេលវេលាប្រើប្រាស់កម្មវិធី... ការផ្តល់ព័ត៌មានលម្អិតអំពីអាកប្បកិរិយា និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ជាសកល ហើយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹង។ យុទ្ធនាការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនាំមកនូវភាពជោគជ័យយូរអង្វែង។
តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីវាស់សន្ទស្សន៍ LTV? យោងទៅតាមការសង្កេតរបស់អ្នក តើអ្នកបោះពុម្ពហ្គេមទូរស័ព្ទជួបការលំបាកអ្វីខ្លះ នៅពេលដែលកម្មវិធីរបស់ពួកគេមិនបានវាស់វែង LTV?
LTV ពាក់ព័ន្ធនឹងការមើលកត្តាជាច្រើនដូចជា ការលក់ជាមធ្យម ភាពញឹកញាប់នៃការទិញ ប្រាក់ចំណេញ និងភាពស្មោះត្រង់របស់អតិថិជន ដើម្បីកំណត់ចំណូលសរុបដែលបង្កើតដោយអតិថិជនតាមពេលវេលា។ ដូច្នេះហើយ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏ច្រើនដែលអាចមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនពេញលេញ ដែលរារាំងការយល់ដឹងត្រឹមត្រូវអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងការបង្កើតប្រាក់ចំណូល។ ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលរង្វាស់ល្អបំផុត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេមនឹងត្រូវការទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើន ប៉ុន្តែវាអាចជាបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាពិសេសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ខ្នាតតូច និងមធ្យម ដោយសារពួកគេមិនមានលទ្ធភាពបង់ប្រាក់។ នេះបង្កើនសម្ពាធលើអ្នកបង្កើតកម្មវិធី។ លើសពីនេះ ជាមួយនឹងការលេចឡើងនៃ AI ការគាំទ្រការវាស់វែង LTV កាន់តែមានភាពសុក្រឹត ដែលជួយឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍យល់ពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែស៊ីជម្រៅ ដូច្នេះពួកគេអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយុទ្ធសាស្រ្តទីផ្សាររបស់ពួកគេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ដូច្នេះតើត្រូវអនុវត្ត AI ដើម្បីវាស់ LTV យ៉ាងដូចម្តេច?
ម៉ូដែលដែលដំណើរការដោយ AI អាចវិភាគទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗ ដូចជាប្រេកង់នៃការប្រើប្រាស់កម្មវិធី អាកប្បកិរិយាអ្នកប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការទីផ្សារ ដើម្បីទស្សន៍ទាយ LTV នាពេលអនាគតសម្រាប់មនុស្សម្នាក់ៗប្រើប្រាស់ ឬក្រុម។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការនាពេលអនាគតដែលប្រហែលជាមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើប្រាស់។ ឧទាហរណ៍ នៅលើវេទិកាវិភាគកម្មវិធី AppMetrica យើងបានដាក់បញ្ចូលគំរូ LTV ព្យាករណ៍ដែលបានបង្កើតឡើងនៅលើការរៀនម៉ាស៊ីន Yandex Ads ដោយប្រើទិន្នន័យអនាមិកពីកម្មវិធីរាប់ម៉ឺននៅលើប្រភេទផ្សេងៗគ្នា។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមកម្មវិធីធ្វើការទស្សន៍ទាយត្រឹមត្រូវអំពីការរកប្រាក់ ទោះបីជាមិនមានទិន្នន័យពីកម្មវិធីក៏ដោយ។ ដូច្នេះក្នុងរយៈពេល 24 ម៉ោងបន្ទាប់ពីដំឡើងកម្មវិធី គំរូនេះនឹងវិភាគប៉ារ៉ាម៉ែត្រជាច្រើនដែលទាក់ទងនឹង LTV ហើយបែងចែកអ្នកប្រើប្រាស់ទៅជាក្រុមដោយផ្អែកលើសមត្ថភាពក្នុងការបង្កើតប្រាក់ចំណូលសម្រាប់កម្មវិធី ដោយបែងចែកពួកគេទៅជា 5% អ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុតរហូតដល់កំពូល។ 20% ឬកំពូល 50% នៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុត។
តើអ្នកមានភស្តុតាងនៃកម្មវិធី AI ដែលជោគជ័យក្នុងការវាស់វែង និងព្យាករណ៍ LTV ទេ?
ដូចដែលខ្ញុំបានលើកឡើងពីមុនមក ជារឿយៗវាពិបាកសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តូចៗក្នុងការចូលប្រើប្រភពទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីគណនា និងទស្សន៍ទាយ LTV។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ យើងបានដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងជីកយកទិន្នន័យពីវេទិកា Yandex Direct ដែលជាវេទិកាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ Yandex សម្រាប់អ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ Yandex Direct មានប្រភពប្រព័ន្ធទិន្នន័យដ៏ធំមួយដោយផ្អែកលើកម្មវិធីរាប់ម៉ឺន និងឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់រហូតដល់រាប់រយលាននាក់។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចឱ្យអ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មកម្មវិធីទូរស័ព្ទជំរុញឱ្យមានការបំប្លែងក្រោយការដំឡើងកាន់តែច្រើន និងប្រាក់ចំណូលកាន់តែខ្ពស់ ជាពិសេសនៅក្នុងយុទ្ធនាការបង់ប្រាក់ក្នុងមួយការដំឡើង។ នៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលពី Yandex Direct ក្បួនដោះស្រាយរបស់ AppMetrica នឹងចាប់ផ្តើមគណនាពិន្ទុដែលព្យាករណ៍ LTV របស់អ្នកប្រើប្រាស់។ យើងបានប្រើពិន្ទុនេះដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់យើង និងបញ្ចូលប្រូបាប៊ីលីតេនៃសកម្មភាពគោលដៅក្រោយការកំណត់ទៅក្នុងការព្យាករណ៍។ ដោយផ្អែកលើពិន្ទុនេះ ប្រព័ន្ធនឹងកែសម្រួលយុទ្ធសាស្រ្តផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
តាមរយៈការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ គំរូរៀន និងសម្របខ្លួនទៅនឹងឥរិយាបថវត្ថុនៅក្នុងកម្មវិធីជាក់លាក់មួយ បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយដល់ 99% ។ ភាពជឿជាក់នៃការទស្សន៍ទាយទាំងនេះបានមកពីចំនួនដ៏ធំ និងចម្រុះនៃទិន្នន័យអនាមិកដែលយើងវិភាគ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការដែលអាចនឹងមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស។ ទិន្នន័យនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយដែលផ្តល់នូវការយល់ដឹងដ៏ត្រឹមត្រូវនិងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើ។
ប៊ិន ឡាំ
