Wartość życiowa – narzędzie dla deweloperów aplikacji do podboju rynku

[reklama_1]

Wartość użytkownika w czasie życia (LTV) to kluczowy wskaźnik pomiaru efektywności przychodów aplikacji. Dokładny pomiar LTV wymaga dużych nakładów ludzkich i materialnych... a dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji proces ten staje się łatwiejszy.

Wartość cyklu życia użytkownika jest kluczowym wskaźnikiem pozwalającym zmierzyć efektywność monetyzacji Twojej aplikacji.

Pan Anton Ogay, Product Owner ds. kampanii aplikacji w Yandex Ads – jednej z wiodących globalnych sieci reklamowych, opowiada o potencjale wartości życia klienta (LTV):

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

PV: Jaką rolę odgrywa wartość cyklu życia (LTV) w pomaganiu twórcom aplikacji konkurować na rynku globalnym?

Pan Anton Ogay: Dane LTV pozwalają deweloperom optymalizować źródła przychodów, takie jak zakupy w aplikacji i reklamy w aplikacji, poprzez określenie wartości, jaką użytkownicy mogą wnieść, oraz kosztów ich pozyskania. W ten sposób LTV pomaga określić wartość, jaką użytkownicy tworzą dla aplikacji, umożliwiając deweloperom skupienie się na bazie użytkowników i generowanie najwyższej wartości w celu optymalizacji sprzedaży aplikacji poprzez proponowanie skutecznych działań marketingowych skierowanych do docelowej grupy użytkowników. LTV wykracza poza powierzchowne wskaźniki, takie jak liczba pobrań aplikacji czy czas spędzony w aplikacji... dostarczając szczegółowych informacji o globalnych zachowaniach i preferencjach użytkowników, i stanowi podstawę dla deweloperów do uruchamiania skutecznych kampanii, które zapewnią im długoterminowy sukces.

Jak mierzyć LTV? Z Twoich obserwacji, jakie trudności napotykają wydawcy gier mobilnych, gdy ich aplikacje nie mierzą LTV?

LTV (Lotity Wartości Życia Klienta) to analiza szeregu czynników, takich jak średnia sprzedaż, częstotliwość zakupów, marże zysku i lojalność klientów, w celu określenia całkowitego przychodu generowanego przez klienta w danym czasie. W rezultacie deweloperzy napotykają trudności w zarządzaniu dużymi ilościami danych, które mogą być niedokładne lub niekompletne, utrudniając uzyskanie precyzyjnych informacji o zachowaniach użytkowników i generowaniu przychodów. Aby uzyskać najlepsze wyniki, twórcy gier będą potrzebować dużej ilości danych o użytkownikach, co może być trudne dla deweloperów, zwłaszcza małych i średnich, których na to nie stać. To dodatkowo zwiększa presję na twórców aplikacji. Co więcej, wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji (AI), pomiar LTV staje się dokładniejszy, pomagając deweloperom lepiej zrozumieć zachowania użytkowników i skutecznie optymalizować strategie marketingowe.

Jak więc zastosować sztuczną inteligencję do pomiaru LTV?

Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dane z różnych źródeł, takich jak korzystanie z aplikacji, zachowania użytkowników i trendy rynkowe, aby przewidywać przyszłą wartość LTV dla poszczególnych użytkowników lub grup. Modele te potrafią identyfikować przyszłe trendy, które mogą nie być od razu oczywiste dla ludzi, zapewniając dokładniejszy i bardziej kompleksowy wgląd w wartość użytkownika. Na przykład na platformie analityki aplikacji AppMetrica wdrożyliśmy predykcyjny model LTV oparty na technologii uczenia maszynowego Yandex Ads, wykorzystujący zanonimizowane dane z dziesiątek tysięcy aplikacji z wielu kategorii. Pozwala to zespołom aplikacji na dokładne prognozowanie monetyzacji nawet bez danych z samej aplikacji. W ciągu 24 godzin od zainstalowania aplikacji model analizuje wiele wskaźników związanych z LTV i grupuje użytkowników w oparciu o ich zdolność do monetyzacji aplikacji, dzieląc ich na 5% użytkowników o najwyższym LTV, aż do 20% lub 50% użytkowników o najwyższym LTV.

Czy znasz przykłady udanych zastosowań sztucznej inteligencji w pomiarze i prognozowaniu wartości życiowej klienta (LTV)?

Jak wspomniałem wcześniej, mali deweloperzy często mają trudności z dostępem do niezbędnych źródeł danych, aby obliczyć i przewidzieć wartość długoterminową (LTV). Aby rozwiązać ten problem, zautomatyzowaliśmy proces i pozyskaliśmy dane z Yandex Direct, autorskiej platformy Yandex dla reklamodawców. Yandex Direct dysponuje ogromną bazą danych obejmującą dziesiątki tysięcy aplikacji i setki milionów użytkowników. Modele te pozwalają reklamodawcom promować aplikacje mobilne, aby uzyskać więcej konwersji po instalacji i wyższe przychody, szczególnie w kampaniach płatnych za instalację. Po zebraniu danych z Yandex Direct algorytm AppMetrica rozpoczyna obliczanie wyniku, aby przewidzieć wartość długoterminową (LTV) użytkownika. Wykorzystaliśmy ten wynik do wytrenowania naszych modeli i uwzględnienia w prognozie prawdopodobieństwa działań związanych z celem po instalacji. Na podstawie tego wyniku system automatycznie dostosowuje strategię reklamową.

Gromadząc dane, model uczy się i dostosowuje do zachowania badanego w danej aplikacji, zwiększając trafność prognoz do 99%. Wiarygodność tych prognoz wynika z ogromnej i zróżnicowanej ilości analizowanych przez nas zanonimizowanych danych, co pozwala nam identyfikować wzorce i trendy, które mogą nie być od razu oczywiste dla ludzi. Dane te służą do budowania modeli predykcyjnych, które dostarczają dokładnych i kompleksowych informacji na temat wartości dla użytkownika.

BINH LAM

Źródło