Lifetime Value, uma ferramenta para desenvolvedores de aplicativos conquistarem o mercado

O Valor de Vida Útil do Usuário (LTV) 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 da vida útil do usuário é uma métrica crucial para medir o desempenho da receita do aplicativo.

O Sr. Anton Ogay, Product Owner de Campanhas de Aplicativos da Yandex Ads, uma das principais redes globais de publicidade, fala sobre o potencial do Lifetime Value (LTV):

Senhor Anton Ogay

PV: Qual o papel do Lifetime Value (LTV) em ajudar 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 no aplicativo, identificando o valor que os usuários podem agregar e o custo de aquisição. 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 ações de marketing eficazes direcionadas à base de usuários desejada. O LTV vai além de métricas superficiais, como downloads do aplicativo, tempo gasto no aplicativo, etc., fornecendo insights sobre o comportamento e as preferências globais do usuário e é a base para os desenvolvedores lançarem campanhas eficazes para o sucesso a longo prazo.

Como medir o LTV? Quais dificuldades as editoras de jogos mobile enfrentam quando seus aplicativos não conseguem medir o LTV?

O LTV 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. Como resultado, os desenvolvedores enfrentam o desafio de gerenciar grandes quantidades de dados que podem ser imprecisos ou incompletos, dificultando insights precisos sobre o comportamento do usuário e a geração de receita. Para obter a melhor mensuração, os desenvolvedores de jogos precisarão de uma grande quantidade de dados do usuário, mas isso pode ser um desafio para os desenvolvedores, especialmente os de pequeno e médio porte que não podem arcar com esses custos. Isso aumenta a pressão sobre os desenvolvedores de aplicativos. Além disso, com o advento da IA, 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 com tecnologia de IA podem analisar dados de diversas fontes, como uso de aplicativos, comportamento do usuário e tendências de mercado, para prever o LTV futuro para usuários individuais ou grupos. Esses modelos podem identificar tendências futuras que podem não ser imediatamente aparentes 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 baseado na 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 aplicativos façam previsões precisas de monetização, mesmo sem dados do próprio aplicativo. Assim, dentro de 24 horas após a instalação do aplicativo, o modelo analisa diversas métricas relacionadas ao LTV e atribui os usuários a grupos com base em sua capacidade de gerar receita para o aplicativo, dividindo-os entre os 5% de usuários com o maior LTV, até os 20% ou 50% de usuários com o maior LTV.

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

Como mencionei anteriormente, pequenos desenvolvedores frequentemente têm dificuldade em acessar os dados necessários para calcular e prever o LTV. Para resolver esse problema, automatizamos o processo e extraímos dados do Yandex Direct, a plataforma própria do Yandex para anunciantes. O Yandex Direct possui um enorme conjunto de dados baseado em dezenas de milhares de aplicativos e arquivos de usuários de centenas de milhões de pessoas. 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. Assim que os dados são coletados 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 de metas pós-instalação na previsão. Com base nessa pontuação, o sistema ajusta automaticamente a estratégia de publicidade.

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

BINH LAM

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