Livstidsvärde, ett verktyg för apputvecklare att erövra marknaden

[annons_1]

Användarlivstidsvärde (LTV) är ett viktigt mått för att mäta effektiviteten av en apps intäkter. Att mäta LTV korrekt kräver mycket mänskliga och materiella resurser... och tack vare utvecklingen av AI blir denna process enklare.

Användarlivstidsvärdet är ett viktigt mått för att mäta din apps intäktsgenereringsprestanda.

Anton Ogay, produktägare för appkampanjer på Yandex Ads – ett av de ledande globala annonsnätverken, talar om potentialen hos livstidsvärde (LTV):

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

PV: Vilken roll spelar livstidsvärdet (LTV) för att hjälpa apputvecklare att konkurrera globalt?

Herr Anton Ogay: LTV-data gör det möjligt för utvecklare att optimera intäktsströmmar som köp i appar och annonser i appar genom att fastställa det värde som användarna kan tillföra och kostnaden för att förvärva användare. LTV hjälper således till att fastställa det värde som användarna skapar för appen, vilket gör det möjligt för utvecklare att fokusera på användarbasen och skapa det högsta värdet för att optimera appförsäljningen genom att föreslå effektiva marknadsföringsaktiviteter som riktar sig till den önskade användarbasen. LTV går utöver ytliga mätvärden som appnedladdningar, tid som spenderas på appen... och ger detaljerad information om globalt användarbeteende och preferenser och är grunden för utvecklare att lansera effektiva kampanjer för långsiktig framgång.

Hur mäter man LTV? Vilka svårigheter har mobilspelsutgivare, enligt din observation, stött på när deras appar inte mäter LTV?

LTV innebär att man tittar på en mängd olika faktorer, såsom genomsnittlig försäljning, köpfrekvens, vinstmarginaler och kundlojalitet, för att fastställa den totala intäkten som en kund genererar över tid. Som ett resultat av detta står utvecklare inför utmaningar med att hantera stora mängder data som kan vara felaktiga eller ofullständiga, vilket hindrar korrekta insikter i användarbeteende och intäktsgenerering. För bästa möjliga mätning behöver spelutvecklare en stor mängd användardata, men detta kan vara utmanande för utvecklare, särskilt små och medelstora utvecklare, som inte har råd med det. Detta ökar pressen på apputvecklare. Dessutom, med tillkomsten av AI, blir LTV-mätningar mer exakta, vilket hjälper utvecklare att få en djupare förståelse för användarbeteende så att de kan optimera sina marknadsföringsstrategier effektivt.

Så hur kan man använda AI för att mäta LTV?

AI-drivna modeller kan analysera data från en mängd olika källor, såsom appanvändning, användarbeteende och marknadstrender, för att förutsäga framtida LTV för enskilda användare eller grupper. Dessa modeller kan identifiera framtida trender som kanske inte är omedelbart uppenbara för människor, vilket ger mer exakta och omfattande insikter i användarvärde. Till exempel har vi på AppMetrica-appanalysplattformen införlivat en prediktiv LTV-modell byggd på Yandex Ads maskininlärningsteknik med hjälp av anonymiserad data från tiotusentals appar i flera kategorier. Detta gör det möjligt för appteam att göra korrekta intäktsgenereringsprognoser även utan data från själva appen. Så inom 24 timmar efter att appen installerats analyserar modellen flera LTV-relaterade mätvärden och grupperar användare baserat på deras förmåga att tjäna pengar på appen, och delar in dem i de 5 % bästa användarna med högsta LTV, hela vägen upp till de 20 % eller 50 % bästa användarna med högsta LTV.

Har du några exempel på framgångsrika AI-tillämpningar för att mäta och prognostisera LTV?

Som jag nämnde tidigare har små utvecklare ofta svårt att få tillgång till de nödvändiga datakällorna för att beräkna och förutsäga LTV. För att lösa detta problem automatiserade vi processen och hämtade data från Yandex Direct, Yandex egen plattform för annonsörer. Yandex Direct har en enorm databas med tiotusentals appar och hundratals miljoner användare. Dessa modeller gör det möjligt för annonsörer att marknadsföra mobilappar för att få fler konverteringar efter installation och högre intäkter, särskilt i pay-per-install-kampanjer. När data har samlats in från Yandex Direct börjar AppMetricas algoritm beräkna en poäng för att förutsäga användarens LTV. Vi använde denna poäng för att träna våra modeller och införliva sannolikheten för målåtgärder efter installation i förutsägelsen. Baserat på denna poäng justerar systemet automatiskt annonseringsstrategin.

Genom att samla in data lär sig och anpassar sig modellen till individens beteende i en given applikation, vilket ökar noggrannheten i förutsägelserna till 99 %. Tillförlitligheten i dessa förutsägelser kommer från den stora och varierande mängd anonymiserad data vi analyserar, vilket gör att vi kan identifiera mönster och trender som kanske inte är omedelbart uppenbara för människor. Denna data används för att bygga prediktiva modeller som ger korrekta och omfattande insikter i användarvärde.

BINH LAM

[annons_2]
Källa