ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດ, ເຄື່ອງມືສໍາລັບນັກພັດທະນາແອັບຯເພື່ອເອົາຊະນະຕະຫຼາດ

ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງຜູ້ໃຊ້ (LTV) ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນເພື່ອວັດແທກປະສິດທິພາບຂອງລາຍໄດ້ຂອງແອັບຯ. ການວັດແທກ LTV ຢ່າງຖືກຕ້ອງຕ້ອງໃຊ້ຊັບພະຍາກອນມະນຸດ ແລະອຸປະກອນຫຼາຍ... ແລະຍ້ອນການພັດທະນາຂອງ AI, ຂະບວນການນີ້ຈະງ່າຍຂຶ້ນ.

ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງຜູ້ໃຊ້ເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນເພື່ອວັດແທກປະສິດທິພາບການສ້າງລາຍໄດ້ຂອງແອັບຯຂອງທ່ານ.

ທ່ານ Anton Ogay, ເຈົ້າຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງ App Campaigns ຢູ່ Yandex Ads - ຫນຶ່ງໃນເຄືອຂ່າຍໂຄສະນາຊັ້ນນໍາຂອງໂລກ, ເວົ້າກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດ (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — ທ່ານ Anton Ogay

PV: ຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດ (LTV) ມີບົດບາດອັນໃດໃນການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ພັດທະນາແອັບສາມາດແຂ່ງຂັນໃນທົ່ວໂລກ?

ທ່ານ Anton Ogay: ຂໍ້ມູນ LTV ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຍໄດ້ເຊັ່ນການຊື້ໃນແອັບຯແລະການໂຄສະນາໃນແອັບຯໂດຍການກໍານົດມູນຄ່າທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາມາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໄດ້ຮັບຜູ້ໃຊ້. ດັ່ງນັ້ນ, LTV ຊ່ວຍກໍານົດມູນຄ່າທີ່ຜູ້ໃຊ້ສ້າງສໍາລັບ app, ໃຫ້ນັກພັດທະນາສຸມໃສ່ພື້ນຖານຜູ້ໃຊ້, ການສ້າງມູນຄ່າສູງສຸດເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂາຍ app ໂດຍສະເຫນີກິດຈະກໍາການຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດທິພາບເປົ້າຫມາຍຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການ. LTV ເໜືອກວ່າການວັດແທກພື້ນຜິວ ເຊັ່ນ: ການດາວໂຫຼດແອັບ, ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນແອັບ... ການສະໜອງຂໍ້ມູນລະອຽດກ່ຽວກັບພຶດຕິກຳ ແລະ ຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ທົ່ວໂລກ ແລະ ເປັນພື້ນຖານໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາເປີດຕົວແຄມເປນທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນໄລຍະຍາວ.

ວິທີການວັດແທກ LTV? ໃນການສັງເກດການຂອງທ່ານ, ຜູ້ເຜີຍແຜ່ເກມມືຖືພົບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກອັນໃດເມື່ອແອັບຯຂອງພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ວັດແທກ LTV?

LTV ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເບິ່ງຫຼາຍໆປັດໃຈເຊັ່ນ: ການຂາຍສະເລ່ຍ, ຄວາມຖີ່ຂອງການຊື້, ອັດຕາກໍາໄລແລະຄວາມສັດຊື່ຂອງລູກຄ້າເພື່ອກໍານົດລາຍໄດ້ລວມທີ່ຜະລິດໂດຍລູກຄ້າໃນໄລຍະເວລາ. ດັ່ງນັ້ນ, ນັກພັດທະນາປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍທີ່ອາດຈະບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ຂັດຂວາງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະການສ້າງລາຍຮັບ. ສໍາລັບການວັດແທກທີ່ດີທີ່ສຸດ, ນັກພັດທະນາເກມຈະຕ້ອງການຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫລາຍ, ແຕ່ນີ້ສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບນັກພັດທະນາ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນນັກພັດທະນາຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະຫນາດກາງ, ຜູ້ທີ່ບໍ່ສາມາດຈ່າຍໄດ້. ນີ້ເພີ່ມຄວາມກົດດັນຕໍ່ນັກພັດທະນາ app. ນອກຈາກນັ້ນ, ດ້ວຍການມາຮອດຂອງ AI, ການວັດແທກ LTV ກາຍເປັນຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາມີຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ດັ່ງນັ້ນວິທີການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອວັດແທກ LTV?

ຮູບແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການນຳໃຊ້ແອັບ, ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະ ທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດ, ເພື່ອຄາດຄະເນອະນາຄົດຂອງ LTV ສຳລັບຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນ ຫຼືກຸ່ມ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກໍານົດທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດທີ່ອາດຈະບໍ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນທັນທີສໍາລັບມະນຸດ, ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າແລະທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບມູນຄ່າຂອງຜູ້ໃຊ້. ຕົວຢ່າງ, ໃນແພລະຕະຟອມການວິເຄາະແອັບ AppMetrica, ພວກເຮົາໄດ້ລວມເອົາແບບຈໍາລອງ LTV ຄາດຄະເນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນເທກໂນໂລຍີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Yandex Ads ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ຈາກຫລາຍສິບພັນກິດໃນທົ່ວຫລາຍປະເພດ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ທີມງານຂອງແອັບຯເຮັດການຄາດເດົາການສ້າງລາຍໄດ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີຂໍ້ມູນຈາກແອັບຯເອງກໍຕາມ. ດັ່ງນັ້ນພາຍໃນ 24 ຊົ່ວໂມງຂອງການຕິດຕັ້ງແອັບຯ, ຮູບແບບຈະວິເຄາະ metrics ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ LTV ຫຼາຍແລະກຸ່ມຜູ້ໃຊ້ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງລາຍໄດ້ຂອງແອັບຯ, ແບ່ງອອກເປັນ 5% ຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີ LTV ສູງສຸດ, ທັງຫມົດເຖິງ 20% ຫຼືສູງສຸດ 50% ຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີ LTV ສູງສຸດ.

ທ່ານມີຕົວຢ່າງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການວັດແທກແລະການຄາດຄະເນ LTV ບໍ?

ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວມາກ່ອນຫນ້ານີ້, ນັກພັດທະນາຂະຫນາດນ້ອຍມັກຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຂົ້າເຖິງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຄິດໄລ່ແລະຄາດຄະເນ LTV. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ພວກເຮົາອັດຕະໂນມັດຂະບວນການແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຈາກ Yandex Direct, ເວທີ Yandex ຂອງຕົນເອງສໍາລັບຜູ້ໂຄສະນາ. Yandex Direct ມີຖານຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຫລາຍສິບພັນກິດແລະຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານຄົນຂອງຜູ້ໃຊ້. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໂຄສະນາສົ່ງເສີມແອັບຯມືຖືເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການປ່ຽນແປງຫຼັງຈາກການຕິດຕັ້ງແລະລາຍໄດ້ທີ່ສູງຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະໃນແຄມເປນຈ່າຍຕໍ່ການຕິດຕັ້ງ. ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກເກັບກໍາຈາກ Yandex Direct, algorithm ຂອງ AppMetrica ເລີ່ມການຄິດໄລ່ຄະແນນເພື່ອຄາດຄະເນ LTV ຂອງຜູ້ໃຊ້. ພວກເຮົາໃຊ້ຄະແນນນີ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຮົາ ແລະລວມເອົາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະຕິບັດເປົ້າໝາຍຫຼັງການຕິດຕັ້ງເຂົ້າໃນການຄາດຄະເນ. ອີງຕາມຄະແນນນີ້, ລະບົບຈະປັບຍຸດທະສາດການໂຄສະນາໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ໂດຍການສະສົມຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບພຶດຕິກໍາຂອງວິຊາໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກໍານົດ, ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນເຖິງ 99%. ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມາຈາກຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຕົວຕົນທີ່ກວ້າງຂວາງແລະຫຼາກຫຼາຍທີ່ພວກເຮົາວິເຄາະ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດກໍານົດຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມທີ່ອາດຈະບໍ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຕໍ່ມະນຸດ. ຂໍ້ມູນນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາທີ່ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບມູນຄ່າຂອງຜູ້ໃຊ້.

ບິນຮຳ

ທີ່ມາ