사용자 평생 가치(LTV)는 애플리케이션의 수익 효과를 측정하는 중요한 지표입니다. LTV를 정확하게 측정하려면 많은 인적, 물적 자원이 필요하고... AI의 발달 덕분에 이 과정이 쉬워지고 있습니다.
선도적인 글로벌 광고 네트워크 중 하나인 Yandex Ads의 앱 캠페인 부서 제품 소유자인 Anton Ogay 씨는 평생 가치(LTV)의 잠재력에 대해 이야기했습니다.
기자: 평생 가치(LTV)는 애플리케이션 개발자가 전 세계적으로 경쟁하는 데 어떤 역할을 합니까?
안톤 오게이 씨: LTV 데이터를 통해 개발자는 사용자가 가져올 수 있는 가치와 이를 수집하는 데 드는 비용을 결정하여 인앱 구매, 인앱 광고 등의 수익 흐름을 최적화할 수 있습니다. 따라서 LTV는 사용자가 애플리케이션에 대해 창출하는 가치를 결정하는 데 도움을 주며, 개발자는 사용자 파일에 집중할 수 있도록 하고, 후속 활동을 설정하여 애플리케이션 판매를 최적화할 수 있는 최고의 가치를 창출합니다.원하는 사용자 파일을 타겟팅하는 효과적인 마케팅입니다. LTV는 앱 다운로드, 앱 사용 시간과 같은 표면적 지표를 뛰어넘어 전 세계 사용자 행동 및 선호도에 대한 자세한 정보를 제공하며 개발자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 기초입니다. 효과적인 캠페인은 지속적인 성공을 가져옵니다.
LTV 지수를 측정하는 방법은 무엇입니까? 귀하가 관찰한 바에 따르면, 애플리케이션이 LTV를 측정하지 않았을 때 모바일 게임 퍼블리셔가 직면한 어려움은 무엇입니까?
LTV는 평균 매출, 구매 빈도, 이익 마진, 고객 충성도 등 다양한 요소를 살펴보고 시간이 지남에 따라 고객이 창출하는 총 수익을 결정합니다. 따라서 개발자는 부정확하거나 불완전할 수 있는 엄청난 양의 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 사용자 행동에 대한 정확한 통찰력을 방해하고 수익을 창출하는 데 방해가 됩니다. 최상의 측정 결과를 얻으려면 게임 개발자에게 대량의 사용자 데이터가 필요하지만 이는 개발자, 특히 중소 규모 개발자에게는 이를 감당할 여유가 없기 때문에 어려울 수 있습니다. 이는 애플리케이션 개발자의 부담을 증가시킵니다. 또한, AI의 등장으로 LTV 측정 지원이 더욱 정확해지면서 개발자가 사용자 행동을 더 깊이 이해하고 마케팅 전략을 효과적으로 최적화할 수 있습니다. .
그렇다면 LTV를 측정하기 위해 AI를 어떻게 적용할 수 있을까요?
AI 기반 모델은 앱 사용 빈도, 사용자 행동, 시장 동향 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 각 개인 사용 또는 그룹의 미래 LTV를 예측할 수 있습니다. 이러한 모델은 인간에게 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 미래 추세를 식별하여 사용자 가치에 대한 보다 정확하고 포괄적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AppMetrica 앱 분석 플랫폼에서는 여러 카테고리에 걸쳐 수만 개의 앱에서 수집한 익명화된 데이터를 사용하여 Yandex Ads 머신 러닝을 기반으로 구축된 예측 LTV 모델을 통합했습니다. 이를 통해 앱 팀은 앱 자체의 데이터 없이도 수익 창출에 대해 정확하게 예측할 수 있습니다. 따라서 앱 설치 후 24시간 이내에 모델은 LTV와 관련된 다양한 매개변수를 분석하고 앱 수익 창출 능력에 따라 사용자를 그룹으로 할당하여 5%로 나눕니다. LTV가 가장 높은 사용자 중 20% 또는 상위 50%입니다.
LTV 측정 및 예측에 AI를 성공적으로 적용했다는 증거가 있습니까?
앞서 언급했듯이 소규모 개발자가 LTV를 계산하고 예측하는 데 필요한 충분한 데이터 소스에 액세스하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 Yandex의 자체 광고주 플랫폼인 Yandex Direct 플랫폼에서 프로세스를 자동화하고 데이터를 마이닝했습니다. Yandex Direct는 수만 개의 애플리케이션과 최대 수억 명의 사용자 파일을 기반으로 하는 매우 큰 데이터 시스템 소스를 보유하고 있습니다. 이러한 모델을 통해 모바일 앱 광고주는 특히 설치당지불 캠페인에서 더 많은 설치 후 전환과 더 높은 수익을 창출할 수 있습니다. Yandex Direct에서 데이터가 수집되면 AppMetrica의 알고리즘은 사용자의 LTV를 예측하는 점수 계산을 시작합니다. 우리는 이 점수를 사용하여 모델을 훈련하고 설정된 후 목표 행동의 확률을 예측에 통합했습니다. 이 점수에 따라 시스템은 자동으로 광고 전략을 조정합니다.
데이터를 축적함으로써 모델은 특정 애플리케이션에서 객체 동작을 학습하고 이에 적응하여 예측 정확도를 99%까지 높입니다. 이러한 예측의 신뢰성은 우리가 분석하는 방대하고 다양한 양의 익명화된 데이터에서 비롯됩니다. 이를 통해 우리는 인간에게 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이 데이터는 사용자 가치에 대한 정확하고 포괄적인 통찰력을 제공하는 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.
빈람
