Valor vitalício do cliente: uma ferramenta para desenvolvedores de aplicativos conquistarem o mercado.

O Valor Vitalício do Usuário (LTV, na sigla em inglês) é uma métrica crucial para medir a eficácia da receita de um aplicativo. Medir o LTV com precisão exige muitos recursos humanos e materiais... e, graças ao desenvolvimento da IA, esse processo se torna mais fácil.

O valor do ciclo de vida do usuário é uma métrica crucial para medir o desempenho de monetização do seu aplicativo.

Anton Ogay, Product Owner de Campanhas de Aplicativos na Yandex Ads – uma das principais redes de publicidade globais – fala sobre o potencial do Valor Vitalício do Cliente (LTV):

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

PV: Qual o papel do Valor Vitalício do Cliente (LTV, na sigla em inglês) para ajudar os desenvolvedores de aplicativos a competir globalmente?

Sr. Anton Ogay: Os dados de LTV permitem que os desenvolvedores otimizem fluxos de receita, como compras e anúncios dentro do aplicativo, determinando o valor que os usuários podem agregar e o custo de aquisição de usuários. Assim, o LTV ajuda a determinar o valor que os usuários criam para o aplicativo, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na base de usuários, criando o maior valor possível para otimizar as vendas do aplicativo, propondo atividades de marketing eficazes direcionadas ao público-alvo desejado. O LTV vai além de métricas superficiais, como downloads do aplicativo e tempo gasto no aplicativo, fornecendo informações detalhadas sobre o comportamento e as preferências globais do usuário e servindo como base para que os desenvolvedores lancem campanhas eficazes para o sucesso a longo prazo.

Como medir o LTV? Em sua opinião, quais dificuldades os desenvolvedores de jogos para dispositivos móveis encontraram quando seus aplicativos não medem o LTV?

O LTV (Lifetime Value) envolve a análise de diversos fatores, como vendas médias, frequência de compra, margens de lucro e fidelidade do cliente, para determinar a receita total gerada por um cliente ao longo do tempo. Consequentemente, os desenvolvedores enfrentam desafios na gestão de grandes volumes de dados que podem ser imprecisos ou incompletos, dificultando a obtenção de insights precisos sobre o comportamento do usuário e a geração de receita. Para uma mensuração precisa, os desenvolvedores de jogos precisam de uma grande quantidade de dados de usuários, o que pode ser um desafio, especialmente para desenvolvedores de pequeno e médio porte, que não têm recursos para isso. Essa situação aumenta a pressão sobre os desenvolvedores de aplicativos. Além disso, com o advento da IA (Inteligência Artificial), a mensuração do LTV se torna mais precisa, ajudando os desenvolvedores a obter uma compreensão mais profunda do comportamento do usuário para que possam otimizar suas estratégias de marketing de forma eficaz.

Então, como aplicar IA para medir o LTV?

Modelos baseados em IA podem analisar dados de diversas fontes, como uso do aplicativo, comportamento do usuário e tendências de mercado, para prever o LTV (Lifetime Value) futuro de usuários individuais ou grupos. Esses modelos podem identificar tendências futuras que podem não ser imediatamente óbvias para humanos, fornecendo insights mais precisos e abrangentes sobre o valor do usuário. Por exemplo, na plataforma de análise de aplicativos AppMetrica, incorporamos um modelo preditivo de LTV construído com a tecnologia de aprendizado de máquina do Yandex Ads, usando dados anonimizados de dezenas de milhares de aplicativos em diversas categorias. Isso permite que as equipes de desenvolvimento de aplicativos façam previsões de monetização precisas mesmo sem os dados do próprio aplicativo. Assim, em até 24 horas após a instalação do aplicativo, o modelo analisa diversas métricas relacionadas ao LTV e agrupa os usuários com base em sua capacidade de monetizar o aplicativo, dividindo-os nos 5% melhores usuários com o maior LTV, até os 20% ou 50% melhores usuários com o maior LTV.

Você tem algum exemplo de aplicações bem-sucedidas de IA na medição e previsão do LTV (Lifetime Value)?

Como mencionei anteriormente, pequenos desenvolvedores frequentemente têm dificuldade em acessar as fontes de dados necessárias para calcular e prever o LTV (Lifetime Value). Para solucionar esse problema, automatizamos o processo e extraímos dados do Yandex Direct, a plataforma própria da Yandex para anunciantes. O Yandex Direct possui um enorme banco de dados com dezenas de milhares de aplicativos e centenas de milhões de usuários. Esses modelos permitem que os anunciantes promovam aplicativos móveis para obter mais conversões pós-instalação e maior receita, especialmente em campanhas de pagamento por instalação. Após a coleta dos dados do Yandex Direct, o algoritmo da AppMetrica começa a calcular uma pontuação para prever o LTV do usuário. Usamos essa pontuação para treinar nossos modelos e incorporar a probabilidade de ações pós-instalação na previsão. Com base nessa pontuação, o sistema ajusta automaticamente a estratégia de publicidade.

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Ao acumular dados, o modelo aprende e se adapta ao comportamento do usuário em uma determinada aplicação, aumentando a precisão das previsões para 99%. A confiabilidade dessas previsões provém da vasta e diversificada quantidade de dados anonimizados que analisamos, o que nos permite identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente óbvios para os humanos. Esses dados são usados para construir modelos preditivos que fornecem insights precisos e abrangentes sobre o valor para o usuário.

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