Nilai kitaran hayat: Alat untuk pembangun aplikasi menakluki pasaran.

Nilai seumur hidup pengguna (LTV) merupakan metrik penting untuk mengukur prestasi hasil aplikasi. Pengukuran LTV yang tepat memerlukan sumber manusia dan bahan yang ketara, tetapi pembangunan AI telah menjadikan proses ini lebih mudah.

Nilai seumur hidup pengguna merupakan metrik penting untuk mengukur prestasi hasil aplikasi.

Anton Ogay, Pemilik Produk Kempen Apl di Yandex Ads - salah satu rangkaian pengiklanan global yang terkemuka - bercakap tentang potensi Nilai Sepanjang Hayat (LTV):

Encik Anton Ogay

PV: Apakah peranan Nilai Sepanjang Hayat (LTV) dalam membantu pembangun aplikasi bersaing di peringkat global?

Anton Ogay: Data LTV membolehkan pembangun mengoptimumkan aliran pendapatan seperti pembelian dalam aplikasi dan pengiklanan dalam aplikasi dengan mengenal pasti nilai yang boleh dibawa oleh pengguna dan kos untuk memperolehnya. Oleh itu, LTV membantu menentukan nilai yang dicipta oleh pengguna untuk aplikasi, membolehkan pembangun memberi tumpuan kepada khalayak sasaran mereka, memaksimumkan nilai dan mengoptimumkan jualan aplikasi dengan merangka kempen pemasaran yang berkesan yang menyasarkan pangkalan pengguna yang diingini. LTV melangkaui metrik dangkal seperti muat turun aplikasi dan masa penggunaan aplikasi… memberikan pandangan tentang tingkah laku dan pilihan pengguna global, dan berfungsi sebagai asas untuk pembangun mencipta kempen berkesan yang membawa kepada kejayaan jangka panjang.

Bagaimanakah LTV (Nilai Jangka Panjang) boleh diukur? Berdasarkan pemerhatian anda, apakah kesukaran yang dihadapi oleh penerbit permainan mudah alih apabila aplikasi mereka tidak mengukur LTV?

LTV melibatkan pertimbangan pelbagai faktor seperti purata jualan, kekerapan pembelian, margin keuntungan dan kesetiaan pelanggan untuk menentukan jumlah pendapatan yang dijana oleh pelanggan dari semasa ke semasa. Oleh itu, pembangun menghadapi cabaran dalam mengurus sejumlah besar data, yang mungkin tidak tepat atau tidak lengkap, menghalang pandangan yang tepat tentang tingkah laku pengguna dan penjanaan pendapatan. Untuk hasil pengukuran yang optimum, pembangun permainan memerlukan sejumlah besar data pengguna, tetapi ini boleh mencabar bagi pembangun, terutamanya perusahaan kecil dan sederhana (PKS), disebabkan oleh kekangan kos. Ini menambah tekanan selanjutnya kepada pembangun aplikasi. Tambahan pula, dengan kemunculan AI, pengukuran LTV telah menjadi lebih tepat, membantu pembangun memperoleh pandangan yang lebih mendalam tentang tingkah laku pengguna untuk mengoptimumkan strategi pemasaran mereka dengan berkesan.

Jadi bagaimana AI boleh digunakan untuk mengukur LTV?

Model berkuasa AI boleh menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti kekerapan penggunaan aplikasi, tingkah laku pengguna dan trend pasaran, untuk meramalkan LTV masa hadapan bagi pengguna atau kumpulan individu. Model ini boleh mengenal pasti trend masa hadapan yang mungkin tidak dapat dilihat oleh manusia dengan segera, memberikan pandangan yang lebih tepat dan komprehensif tentang nilai pengguna. Contohnya, pada platform analitik aplikasi AppMetrica, kami telah memasukkan model LTV ramalan yang dibina berdasarkan teknologi pembelajaran mesin Yandex Ads menggunakan data tanpa nama daripada puluhan ribu aplikasi merentasi pelbagai kategori. Ini membolehkan kumpulan aplikasi membuat ramalan yang tepat tentang potensi pengewangan walaupun tanpa data daripada aplikasi itu sendiri. Oleh itu, dalam masa 24 jam selepas pemasangan aplikasi, model akan menganalisis pelbagai parameter yang berkaitan dengan LTV dan memperuntukkan pengguna kepada kumpulan berdasarkan potensi mereka untuk menjana pendapatan untuk aplikasi, membahagikan mereka kepada 5% pengguna teratas dengan LTV tertinggi, sehingga 20% teratas atau 50% pengguna teratas dengan LTV tertinggi.

Adakah anda mempunyai sebarang contoh aplikasi AI yang berjaya dalam mengukur dan meramalkan LTV?

Seperti yang saya nyatakan sebelum ini, pembangun yang lebih kecil sering menghadapi masalah untuk mengakses data yang mencukupi untuk mengira dan meramalkan LTV (Nilai Jangka Panjang). Untuk menangani perkara ini, kami mengautomasikan proses tersebut dan memanfaatkan data daripada Yandex Direct, platform Yandex sendiri untuk pengiklan. Yandex Direct mempunyai pangkalan data yang besar berdasarkan puluhan ribu aplikasi dan ratusan juta pengguna. Model ini membolehkan pengiklan mencapai lebih banyak penukaran pasca pemasangan dan pendapatan yang lebih tinggi, terutamanya dalam kempen bayar setiap pemasangan. Selepas data dikumpulkan daripada Yandex Direct, algoritma AppMetrica mula mengira skor ramalan LTV pengguna. Kami menggunakan skor ini untuk melatih model kami dan memasukkan kebarangkalian tindakan pasca pemasangan sasaran ke dalam ramalan. Berdasarkan skor ini, sistem akan melaraskan strategi pengiklanannya secara automatik.

Dengan mengumpulkan data, model ini mempelajari dan menyesuaikan tingkah laku subjek dalam aplikasi tertentu, meningkatkan ketepatan ramalan kepada 99%. Kebolehpercayaan ramalan ini datang daripada jumlah data tanpa nama yang luas dan pelbagai yang kami analisis, membolehkan kami mengenal pasti corak dan trend yang mungkin tidak dapat dikenali oleh manusia dengan segera. Data ini digunakan untuk membina model ramalan yang memberikan pandangan yang tepat dan komprehensif tentang nilai pengguna.

BINH LAM

Sumber: https://www.sggp.org.vn/gia-tri-vong-doi-cong-cu-de-cac-nha-phat-trien-ung-dung-chinh-phuc-thi-truong-post732405.html