Nilai Sepanjang Hayat, Alat untuk Pembangun Apl Menakluk Pasaran

Nilai Sepanjang Hayat Pengguna (LTV) ialah metrik penting untuk mengukur keberkesanan hasil apl. Mengukur LTV dengan tepat memerlukan banyak sumber manusia dan material... dan terima kasih kepada pembangunan AI, proses ini menjadi lebih mudah.

Nilai seumur hidup pengguna ialah metrik penting untuk mengukur prestasi pengewangan apl anda.

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

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

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

Encik Anton Ogay: Data LTV membolehkan pembangun mengoptimumkan aliran hasil seperti pembelian dalam apl dan iklan dalam apl dengan menentukan nilai yang boleh dibawa oleh pengguna dan kos untuk memperoleh pengguna. Oleh itu, LTV membantu menentukan nilai yang pengguna cipta untuk apl, membolehkan pembangun menumpukan pada pangkalan pengguna, mencipta nilai tertinggi untuk mengoptimumkan jualan apl dengan mencadangkan aktiviti pemasaran yang berkesan menyasarkan pangkalan pengguna yang dikehendaki. LTV melangkaui metrik permukaan seperti muat turun apl, masa yang dihabiskan untuk apl... memberikan maklumat terperinci tentang gelagat dan pilihan pengguna global serta merupakan asas untuk pembangun melancarkan kempen yang berkesan untuk kejayaan jangka panjang.

Bagaimana untuk mengukur LTV? Pada pemerhatian anda, apakah kesukaran yang dihadapi oleh penerbit permainan mudah alih apabila apl mereka tidak mengukur LTV?

LTV melibatkan melihat pelbagai faktor seperti purata jualan, kekerapan pembelian, margin keuntungan dan kesetiaan pelanggan untuk menentukan jumlah hasil yang dijana oleh pelanggan dari semasa ke semasa. Akibatnya, pembangun menghadapi cabaran dalam mengurus sejumlah besar data yang mungkin tidak tepat atau tidak lengkap, menghalang cerapan tepat tentang gelagat pengguna dan penjanaan hasil. Untuk pengukuran terbaik, pembangun permainan akan memerlukan sejumlah besar data pengguna, tetapi ini boleh mencabar pembangun, terutamanya pembangun kecil dan sederhana, yang tidak mampu membelinya. Ini menambah tekanan ke atas pembangun aplikasi. Tambahan pula, dengan kemunculan AI, pengukuran LTV menjadi lebih tepat, membantu pembangun memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang tingkah laku pengguna supaya mereka boleh mengoptimumkan strategi pemasaran mereka dengan berkesan.

Jadi bagaimana untuk menggunakan AI untuk mengukur LTV?

Model berkuasa AI boleh menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti penggunaan apl, gelagat pengguna dan arah aliran pasaran, untuk meramalkan LTV masa hadapan bagi pengguna individu atau kumpulan. Model ini boleh mengenal pasti arah aliran masa hadapan yang mungkin tidak dapat dilihat dengan segera kepada manusia, memberikan cerapan yang lebih tepat dan menyeluruh tentang nilai pengguna. Contohnya, pada platform analitis apl AppMetrica, kami menggabungkan model LTV ramalan yang dibina pada teknologi pembelajaran mesin Iklan Yandex menggunakan data awanama daripada puluhan ribu apl merentas berbilang kategori. Ini membolehkan pasukan apl membuat ramalan pengewangan yang tepat walaupun tanpa data daripada apl itu sendiri. Jadi dalam masa 24 jam selepas memasang apl, model menganalisis berbilang metrik berkaitan LTV dan mengumpulkan pengguna berdasarkan keupayaan mereka untuk mengewangkan apl, membahagikan mereka kepada 5% pengguna teratas dengan LTV tertinggi, sehingga 20% teratas atau 50% teratas pengguna dengan LTV tertinggi.

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

Seperti yang saya nyatakan sebelum ini, pembangun kecil sering mengalami kesukaran untuk mengakses sumber data yang diperlukan untuk mengira dan meramalkan LTV. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami mengautomasikan proses dan melombong data daripada Yandex Direct, platform Yandex sendiri untuk pengiklan. Yandex Direct mempunyai pangkalan data yang besar dengan puluhan ribu apl dan ratusan juta pengguna. Model ini membolehkan pengiklan mempromosikan apl mudah alih untuk mendapatkan lebih banyak penukaran selepas pemasangan dan hasil yang lebih tinggi, terutamanya dalam kempen bayar setiap pemasangan. Setelah data dikumpul daripada Yandex Direct, algoritma AppMetrica mula mengira skor untuk meramalkan LTV pengguna. Kami menggunakan skor ini untuk melatih model kami dan memasukkan kebarangkalian tindakan matlamat selepas pemasangan ke dalam ramalan. Berdasarkan skor ini, sistem melaraskan strategi pengiklanan secara automatik.

Tangkapan skrin 2024-03-26 pada 11.08.07.png

Dengan mengumpul data, model belajar dan menyesuaikan diri dengan tingkah laku subjek dalam aplikasi tertentu, meningkatkan ketepatan ramalan kepada 99%. Kebolehpercayaan ramalan ini datang daripada jumlah besar dan pelbagai data tanpa nama yang kami analisis, membolehkan kami mengenal pasti corak dan arah aliran yang mungkin tidak dapat dilihat dengan segera kepada manusia. Data ini digunakan untuk membina model ramalan yang memberikan cerapan yang tepat dan komprehensif tentang nilai pengguna.

Komen (0)