Valoarea pe durata vieții, un instrument pentru dezvoltatorii de aplicații pentru a cuceri piața

Valoarea pe durata de viață a utilizatorului (LTV) este o metrică crucială pentru a măsura eficiența veniturilor unei aplicații. Măsurarea precisă a LTV necesită multe resurse umane și materiale... iar datorită dezvoltării inteligenței artificiale, acest proces devine mai ușor.

Valoarea pe durata vieții utilizatorului este o metrică crucială pentru a măsura performanța de monetizare a aplicației tale.

Dl. Anton Ogay, Product Owner al campaniilor pentru aplicații la Yandex Ads - una dintre cele mai importante rețele de publicitate la nivel global, vorbește despre potențialul valorii pe durata vieții (LTV):

Domnul Anton Ogay

PV: Ce rol joacă valoarea pe durata vieții (LTV) în a ajuta dezvoltatorii de aplicații să concureze la nivel global?

Dl. Anton Ogay: Datele LTV permit dezvoltatorilor să optimizeze fluxurile de venituri, cum ar fi achizițiile în aplicație și reclamele în aplicație, prin determinarea valorii pe care utilizatorii o pot aduce și a costului de achiziție a utilizatorilor. Astfel, LTV ajută la determinarea valorii pe care utilizatorii o creează pentru aplicație, permițând dezvoltatorilor să se concentreze asupra bazei de utilizatori, creând cea mai mare valoare pentru a optimiza vânzările aplicației prin propunerea de activități de marketing eficiente care vizează baza de utilizatori dorită. LTV depășește indicatorii de suprafață, cum ar fi descărcările aplicației, timpul petrecut în aplicație... oferind informații detaliate despre comportamentul și preferințele globale ale utilizatorilor și reprezintă baza pentru ca dezvoltatorii să lanseze campanii eficiente pentru succes pe termen lung.

Cum se măsoară LTV-ul? Din observațiile dumneavoastră, ce dificultăți au întâmpinat editorii de jocuri mobile atunci când aplicațiile lor nu măsoară LTV-ul?

Valoarea LTV implică analizarea unei varietăți de factori, cum ar fi vânzările medii, frecvența achizițiilor, marjele de profit și loialitatea clienților, pentru a determina veniturile totale generate de un client în timp. Prin urmare, dezvoltatorii se confruntă cu provocări în gestionarea unor cantități mari de date care pot fi inexacte sau incomplete, împiedicând obținerea unor informații precise despre comportamentul utilizatorilor și generarea de venituri. Pentru cea mai bună măsurare, dezvoltatorii de jocuri vor avea nevoie de o cantitate mare de date despre utilizatori, dar acest lucru poate fi o provocare pentru dezvoltatori, în special pentru dezvoltatorii mici și mijlocii, care nu și le pot permite. Acest lucru adaugă presiune asupra dezvoltatorilor de aplicații. În plus, odată cu apariția inteligenței artificiale, măsurarea LTV devine mai precisă, ajutând dezvoltatorii să obțină o înțelegere mai profundă a comportamentului utilizatorilor, astfel încât să își poată optimiza eficient strategiile de marketing.

Deci, cum se aplică inteligența artificială pentru a măsura LTV-ul?

Modelele bazate pe inteligență artificială pot analiza date dintr-o varietate de surse, cum ar fi utilizarea aplicațiilor, comportamentul utilizatorilor și tendințele pieței, pentru a prezice LTV-ul viitor pentru utilizatori individuali sau grupuri. Aceste modele pot identifica tendințe viitoare care pot să nu fie imediat evidente pentru oameni, oferind informații mai precise și cuprinzătoare despre valoarea pentru utilizatori. De exemplu, pe platforma de analiză a aplicațiilor AppMetrica, am încorporat un model predictiv LTV construit pe tehnologia de învățare automată a Yandex Ads, utilizând date anonimizate din zeci de mii de aplicații din mai multe categorii. Acest lucru permite echipelor de aplicații să facă predicții precise privind monetizarea chiar și fără date din aplicația în sine. Așadar, în termen de 24 de ore de la instalarea aplicației, modelul analizează mai multe metrici legate de LTV și grupează utilizatorii în funcție de capacitatea lor de a monetiza aplicația, împărțindu-i în primii 5% dintre utilizatorii cu cel mai mare LTV, până la primii 20% sau primii 50% dintre utilizatorii cu cel mai mare LTV.

Aveți exemple de aplicații de inteligență artificială de succes în măsurarea și prognozarea LTV-ului?

După cum am menționat anterior, micii dezvoltatori întâmpină adesea dificultăți în accesarea surselor de date necesare pentru a calcula și prezice LTV-ul. Pentru a rezolva această problemă, am automatizat procesul și am extras date din Yandex Direct, platforma proprie a Yandex pentru agenții de publicitate. Yandex Direct are o bază de date imensă cu zeci de mii de aplicații și sute de milioane de utilizatori. Aceste modele permit agenților de publicitate să promoveze aplicații mobile pentru a obține mai multe conversii post-instalare și venituri mai mari, în special în campaniile cu plată per instalare. Odată ce datele sunt colectate de la Yandex Direct, algoritmul AppMetrica începe să calculeze un scor pentru a prezice LTV-ul utilizatorului. Am folosit acest scor pentru a antrena modelele noastre și a încorpora probabilitatea acțiunilor obiectivului post-instalare în predicție. Pe baza acestui scor, sistemul ajustează automat strategia publicitară.

Prin acumularea de date, modelul învață și se adaptează la comportamentul subiectului într-o anumită aplicație, crescând acuratețea predicțiilor la 99%. Fiabilitatea acestor predicții provine din cantitatea vastă și diversă de date anonimizate pe care le analizăm, permițându-ne să identificăm tipare și tendințe care pot să nu fie imediat evidente pentru oameni. Aceste date sunt utilizate pentru a construi modele predictive care oferă informații precise și cuprinzătoare despre valoarea pentru utilizatori.

BINH LAM

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