De User Lifetime Value (LTV) is een cruciale maatstaf om de effectiviteit van de inkomsten van een app te meten. Het nauwkeurig meten van LTV vereist veel menselijke en materiële middelen... en dankzij de ontwikkeling van AI wordt dit proces eenvoudiger.
De heer Anton Ogay, Product Owner of App Campaigns bij Yandex Ads, een van de toonaangevende wereldwijde advertentienetwerken, vertelt over het potentieel van Lifetime Value (LTV):
PV: Welke rol speelt Lifetime Value (LTV) bij het helpen van app-ontwikkelaars om wereldwijd te concurreren?
Dhr. Anton Ogay: Met LTV-gegevens kunnen ontwikkelaars inkomstenstromen zoals in-app-aankopen en in-app-advertenties optimaliseren door de waarde te bepalen die gebruikers kunnen genereren en de kosten voor het werven van gebruikers. LTV helpt dus bij het bepalen van de waarde die gebruikers voor de app creëren, waardoor ontwikkelaars zich kunnen richten op de gebruikersgroep en de hoogste waarde kunnen creëren om de app-verkoop te optimaliseren door effectieve marketingactiviteiten voor te stellen die gericht zijn op de gewenste gebruikersgroep. LTV gaat verder dan oppervlakkige statistieken zoals app-downloads en de tijd die in de app wordt doorgebracht... en biedt gedetailleerde informatie over wereldwijd gebruikersgedrag en -voorkeuren. Het vormt de basis voor ontwikkelaars om effectieve campagnes te lanceren voor succes op de lange termijn.
Hoe meet je LTV? Welke problemen ondervinden uitgevers van mobiele games volgens jou wanneer hun apps de LTV niet meten?
LTV houdt in dat er rekening wordt gehouden met diverse factoren, zoals gemiddelde omzet, aankoopfrequentie, winstmarges en klantloyaliteit, om de totale omzet te bepalen die een klant in de loop van de tijd genereert. Ontwikkelaars worden hierdoor geconfronteerd met uitdagingen bij het beheren van grote hoeveelheden data die mogelijk onnauwkeurig of onvolledig zijn, waardoor ze geen nauwkeurig inzicht krijgen in gebruikersgedrag en het genereren van omzet. Voor de beste meting hebben gameontwikkelaars een grote hoeveelheid gebruikersdata nodig, maar dit kan een uitdaging zijn voor ontwikkelaars, met name kleine en middelgrote ontwikkelaars, die zich dit niet kunnen veroorloven. Dit verhoogt de druk op app-ontwikkelaars. Bovendien wordt LTV-meting met de komst van AI nauwkeuriger, waardoor ontwikkelaars een beter inzicht krijgen in gebruikersgedrag, zodat ze hun marketingstrategieën effectief kunnen optimaliseren.
Hoe kun je AI toepassen om de LTV te meten?
AI-gestuurde modellen kunnen data uit diverse bronnen analyseren, zoals app-gebruik, gebruikersgedrag en markttrends, om de toekomstige LTV voor individuele gebruikers of groepen te voorspellen. Deze modellen kunnen toekomstige trends identificeren die voor mensen mogelijk niet direct zichtbaar zijn, wat zorgt voor nauwkeurigere en uitgebreidere inzichten in de gebruikerswaarde. Zo hebben we op het app-analyseplatform AppMetrica een voorspellend LTV-model geïntegreerd, gebaseerd op de machine learning-technologie van Yandex Ads, met geanonimiseerde data van tienduizenden apps in meerdere categorieën. Dit stelt app-teams in staat om nauwkeurige voorspellingen te doen over de monetisatie, zelfs zonder data van de app zelf. Binnen 24 uur na installatie van de app analyseert het model meerdere LTV-gerelateerde statistieken en groepeert het gebruikers op basis van hun vermogen om inkomsten te genereren met de app. Ze worden ingedeeld in de top 5% van de gebruikers met de hoogste LTV, tot aan de top 20% of top 50% van de gebruikers met de hoogste LTV.
Kent u voorbeelden van succesvolle AI-toepassingen bij het meten en voorspellen van LTV?
Zoals ik eerder al aangaf, hebben kleine ontwikkelaars vaak moeite met het verkrijgen van toegang tot de benodigde databronnen om de LTV te berekenen en te voorspellen. Om dit probleem op te lossen, hebben we het proces geautomatiseerd en data verzameld van Yandex Direct, Yandex' eigen platform voor adverteerders. Yandex Direct beschikt over een enorme database met tienduizenden apps en honderden miljoenen gebruikers. Deze modellen stellen adverteerders in staat om mobiele apps te promoten en zo meer conversies na installatie en hogere inkomsten te genereren, met name in pay-per-install-campagnes. Zodra de data van Yandex Direct is verzameld, begint het algoritme van AppMetrica met het berekenen van een score om de LTV van de gebruiker te voorspellen. We hebben deze score gebruikt om onze modellen te trainen en de waarschijnlijkheid van post-installatie-doelacties in de voorspelling te verwerken. Op basis van deze score past het systeem automatisch de advertentiestrategie aan.
Door data te verzamelen, leert het model en past het zich aan het gedrag van de proefpersoon in een bepaalde toepassing aan, waardoor de nauwkeurigheid van de voorspellingen toeneemt tot 99%. De betrouwbaarheid van deze voorspellingen komt voort uit de enorme en diverse hoeveelheid geanonimiseerde data die we analyseren. Hierdoor kunnen we patronen en trends identificeren die voor mensen mogelijk niet direct zichtbaar zijn. Deze data wordt gebruikt om voorspellende modellen te bouwen die nauwkeurige en uitgebreide inzichten bieden in de gebruikerswaarde.
BINH LAM
Bron
![[Foto] Premier Pham Minh Chinh zit de tweede vergadering voor van het stuurcomité voor particuliere economische ontwikkeling.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/11/01/1762006716873_dsc-9145-jpg.webp)
Reactie (0)