Användarlivstidsvärde (LTV) är ett viktigt mått för att mäta appintäkters prestanda. Att noggrant mäta LTV kräver betydande mänskliga och materiella resurser, men utvecklingen av AI har gjort denna process mycket enklare.
Anton Ogay, produktägare för appkampanjer på Yandex Ads – ett av de ledande globala annonsnätverken – talar om potentialen hos livstidsvärde (LTV):
PV: Vilken roll spelar livstidsvärdet (LTV) för att hjälpa apputvecklare att konkurrera globalt?
Anton Ogay: LTV-data gör det möjligt för utvecklare att optimera intäktsströmmar som köp i appar och annonsering i appar genom att identifiera det värde användarna kan tillföra och kostnaden för att förvärva dem. LTV hjälper således till att fastställa det värde användarna skapar för appen, vilket gör det möjligt för utvecklare att fokusera på sin målgrupp, maximera värdet och optimera appförsäljningen genom att utforma effektiva marknadsföringskampanjer som riktar sig till den önskade användarbasen. LTV går utöver ytliga mätvärden som appnedladdningar och appanvändningstid ... ger insikter i globalt användarbeteende och preferenser och fungerar som en grund för utvecklare att skapa effektiva kampanjer som leder till långsiktig framgång.
Hur kan LTV (långsiktigt värde) mätas? Baserat på dina observationer, vilka svårigheter har mobilspelsutgivare stött på när deras appar inte mäter LTV?
LTV innebär att man beaktar ett flertal faktorer, såsom genomsnittlig försäljning, köpfrekvens, vinstmarginal och kundlojalitet, för att fastställa den totala intäkten som en kund genererar över tid. Därför står utvecklare inför utmaningar med att hantera massiva mängder data, vilka kan vara felaktiga eller ofullständiga, vilket hindrar korrekta insikter i användarbeteende och intäktsgenerering. För optimala mätresultat behöver spelutvecklare en stor mängd användardata, men detta kan vara utmanande för utvecklare, särskilt små och medelstora företag (SMF), på grund av kostnadsbegränsningar. Detta ökar pressen på apputvecklare. Dessutom, med tillkomsten av AI, har LTV-mätningar blivit mer exakta, vilket hjälper utvecklare att få djupare insikter i användarbeteende för att effektivt optimera sina marknadsföringsstrategier.
Så hur kan AI användas för att mäta LTV?
AI-drivna modeller kan analysera data från olika källor, såsom appanvändningsfrekvens, användarbeteende och marknadstrender, för att förutsäga framtida LTV för enskilda användare eller grupper. Dessa modeller kan identifiera framtida trender som människor kanske inte omedelbart ser, 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 olika kategorier. Detta gör det möjligt för appgruppen att göra korrekta förutsägelser om intäktsgenereringspotential även utan data från själva appen. Således kommer modellen inom 24 timmar efter appinstallationen att analysera olika parametrar relaterade till LTV och allokera användare i grupper baserat på deras potential att generera intäkter för appen, och dela upp dem i de 5 % bästa användarna med högst LTV, upp till de 20 % eller 50 % bästa användarna med högst LTV.
Har du några exempel på framgångsrika AI-tillämpningar för att mäta och prognostisera LTV?
Som jag nämnde tidigare kämpar mindre utvecklare ofta med att få tillgång till tillräckligt med data för att beräkna och förutsäga LTV (långsiktigt värde). För att hantera detta automatiserade vi processen och utnyttjade data från Yandex Direct, Yandex egen plattform för annonsörer. Yandex Direct har en massiv databas baserad på tiotusentals appar och hundratals miljoner användare. Dessa modeller gör det möjligt för annonsörer att uppnå fler konverteringar efter installation och högre intäkter, särskilt i pay-per-install-kampanjer. Efter att data har samlats in från Yandex Direct börjar AppMetricas algoritm beräkna en användares LTV-förutsägelsepoäng. Vi använde denna poäng för att träna våra modeller och införlivade sannolikheten för målåtgärder efter installation i förutsägelsen. Baserat på denna poäng justerar systemet automatiskt sin annonseringsstrategi.
Genom att samla in data lär sig och justerar modellen beteendet hos försökspersoner inom en specifik applikation, vilket ökar prediktionsnoggrannheten till 99 %. Tillförlitligheten hos dessa förutsägelser kommer från den stora och varierande mängden anonymiserad data vi analyserar, vilket gör att vi kan identifiera mönster och trender som människor kanske inte omedelbart känner igen. Denna data används för att bygga prediktiva modeller som ger korrekta och omfattande insikter i användarvärde.
BINH LAM
[annons_2]
Källa
Kommentar (0)