Пожизненная ценность пользователя (LTV) — это важный показатель для измерения эффективности дохода от приложения. Для точного измерения LTV требуется много человеческих и материальных ресурсов... а благодаря развитию ИИ этот процесс становится проще.
Господин Антон Огай, владелец продукта отдела кампаний в приложениях Yandex Ads — одной из ведущих мировых рекламных сетей, рассказал о потенциале Lifetime Value (LTV):
Репортер: Какую роль играет пожизненная ценность (LTV), помогая разработчикам приложений конкурировать на глобальном уровне?
Господин Антон Огай: Данные LTV позволяют разработчикам оптимизировать потоки доходов, такие как покупки в приложениях и реклама в приложениях, путем определения ценности, которую могут принести пользователи, и стоимости их сбора. Таким образом, LTV помогает определить ценность, которую пользователи создают для приложения, позволяя разработчикам сосредоточиться на файлах пользователей, создавая максимальную ценность для оптимизации продаж приложения, определяя последующие действия.Эффективный маркетинг, нацеленный на нужные файлы пользователя. LTV выходит за рамки поверхностных показателей, таких как количество загрузок приложений, время использования приложений... предоставляя подробную информацию о глобальном поведении и предпочтениях пользователей, и является основой для принятия разработчиками обоснованных решений. Эффективные кампании приносят устойчивый успех.
Как измерить индекс LTV? По вашим наблюдениям, с какими трудностями столкнулись издатели мобильных игр, когда в их приложениях не измерялся LTV?
LTV предполагает рассмотрение множества факторов, таких как средние продажи, частота покупок, размер прибыли и лояльность клиентов, чтобы определить общий доход, получаемый клиентами с течением времени. Таким образом, разработчики сталкиваются с проблемами управления огромными объемами данных, которые могут быть неточными или неполными, что препятствует точному пониманию поведения пользователей и получению дохода. Чтобы получить наилучшие результаты измерений, разработчикам игр потребуется большой объем пользовательских данных, но это может оказаться сложной задачей для разработчиков, особенно для малых и средних разработчиков, поскольку они не могут себе этого позволить. Это увеличивает давление на разработчиков приложений. Кроме того, с появлением искусственного интеллекта поддержка измерения LTV становится более точной, помогая разработчикам глубже понимать поведение пользователей, чтобы они могли эффективно оптимизировать свои маркетинговые стратегии.
Так как же применить ИИ для измерения LTV?
Модели на базе искусственного интеллекта могут анализировать данные из различных источников, таких как частота использования приложений, поведение пользователей и рыночные тенденции, чтобы прогнозировать будущую LTV для каждого пользователя или группы. Эти модели могут определять будущие тенденции, которые могут быть не сразу очевидны для людей, обеспечивая более точное и полное понимание пользовательских ценностей. Например, на платформе аналитики приложений AppMetrica мы внедрили прогнозирующую модель LTV, построенную на машинном обучении Яндекс Рекламы с использованием анонимных данных из десятков тысяч приложений из разных категорий. Это позволяет командам разработчиков приложений делать точные прогнозы относительно монетизации даже без данных из самого приложения. Таким образом, в течение 24 часов после установки приложения модель проанализирует множество параметров, связанных с LTV, и распределит пользователей по группам в зависимости от способности приносить доход для приложения, разделив их на 5 % пользователей с самым высоким LTV, вплоть до самого верха. 20% или топ-50% пользователей с самым высоким LTV.
Есть ли у вас доказательства успешного применения ИИ для измерения и прогнозирования LTV?
Как я упоминал ранее, мелким разработчикам часто бывает сложно получить доступ к достаточному количеству источников данных, необходимых для расчета и прогнозирования LTV. Чтобы решить эту проблему, мы автоматизировали процесс и извлекли данные из платформы Яндекс Директ, собственной платформы Яндекса для рекламодателей. Яндекс Директ имеет очень большой системный источник данных, основанный на десятках тысяч приложений и пользовательских файлах до сотен миллионов человек. Эти модели позволяют рекламодателям мобильных приложений получать больше конверсий после установки и более высокий доход, особенно в кампаниях с оплатой за установку. Как только данные будут собраны из Яндекс Директ, алгоритм AppMetrica начнет рассчитывать оценку, прогнозирующую LTV пользователя. Мы использовали эту оценку для обучения наших моделей и включения в прогнозы вероятностей целевых действий после установки. На основании этого показателя система автоматически скорректирует рекламную стратегию.
Накапливая данные, модель обучается и адаптируется к поведению объекта в конкретном приложении, повышая точность прогнозирования до 99%. Надежность этих прогнозов обусловлена огромным и разнообразным объемом анонимизированных данных, которые мы анализируем, что позволяет нам выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть не сразу очевидны для людей. Эти данные используются для построения прогнозных моделей, которые обеспечивают точное и всестороннее понимание ценности для пользователей.
БИНЬ ЛАМ
