Lifetime Value เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาแอปเพื่อพิชิตตลาด

มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้ (LTV) เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการวัดประสิทธิภาพของรายได้ของแอป การวัด LTV อย่างแม่นยำต้องใช้ทรัพยากรบุคคลและทรัพยากรบุคคลจำนวนมาก... และด้วยการพัฒนา AI กระบวนการนี้จึงง่ายขึ้น

มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้ถือเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการวัดประสิทธิภาพด้านรายได้จากแอป

คุณ Anton Ogay เจ้าของผลิตภัณฑ์ App Campaigns ของ Yandex Ads หนึ่งในเครือข่ายโฆษณาชั้นนำระดับโลก พูดถึงศักยภาพของมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — นายแอนตัน โอกาย

PV: มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV) มีบทบาทอย่างไรในการช่วยให้นักพัฒนาแอปสามารถแข่งขันได้ในระดับโลก?

คุณแอนตัน โอกาย: ข้อมูล LTV ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางรายได้ เช่น การซื้อในแอปและโฆษณาในแอป โดยการระบุคุณค่าที่ผู้ใช้นำมาและต้นทุนในการดึงดูดผู้ใช้ ดังนั้น LTV จึงช่วยกำหนดคุณค่าที่ผู้ใช้สร้างให้กับแอป ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ฐานผู้ใช้ สร้างมูลค่าสูงสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายแอปด้วยการนำเสนอกิจกรรมทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพและกำหนดเป้าหมายไปยังฐานผู้ใช้ที่ต้องการ LTV ไม่ได้วัดแค่เพียงตัวชี้วัดพื้นผิว เช่น จำนวนการดาวน์โหลดแอป เวลาที่ใช้ในแอป ฯลฯ แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ทั่วโลก และเป็นพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาในการเปิดตัวแคมเปญที่มีประสิทธิภาพเพื่อความสำเร็จในระยะยาว

จะวัด LTV ได้อย่างไร? ผู้จัดจำหน่ายเกมมือถือประสบปัญหาอะไรบ้างเมื่อแอปของพวกเขาไม่สามารถวัด LTV ได้?

LTV เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ยอดขายเฉลี่ย ความถี่ในการซื้อ อัตรากำไร และความภักดีของลูกค้า เพื่อกำหนดรายได้รวมที่ลูกค้าได้รับเมื่อเวลาผ่านไป ส่งผลให้นักพัฒนาต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่อาจไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้และการสร้างรายได้ เพื่อการวัดผลที่ดีที่สุด นักพัฒนาเกมจำเป็นต้องใช้ข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก แต่อาจเป็นความท้าทายสำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักพัฒนาขนาดกลางและขนาดย่อมที่ไม่สามารถจ่ายได้ ซึ่งยิ่งเพิ่มแรงกดดันให้กับนักพัฒนาแอปพลิเคชัน ยิ่งไปกว่านั้น การมาถึงของ AI ทำให้การวัดผล LTV มีความแม่นยำมากขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้ได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพื่อปรับกลยุทธ์การตลาดให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

แล้วเราจะนำ AI มาวัด LTV ได้อย่างไร?

โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เช่น การใช้งานแอป พฤติกรรมผู้ใช้ และแนวโน้มตลาด เพื่อคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV) ในอนาคตของผู้ใช้แต่ละรายหรือกลุ่ม โมเดลเหล่านี้สามารถระบุแนวโน้มในอนาคตที่มนุษย์อาจมองไม่เห็นในทันที ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและครอบคลุมยิ่งขึ้นเกี่ยวกับคุณค่าของผู้ใช้ ยกตัวอย่างเช่น บนแพลตฟอร์มวิเคราะห์แอป AppMetrica เราได้ผสานรวมโมเดล LTV เชิงคาดการณ์ที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องของ Yandex Ads โดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากแอปหลายหมื่นแอปในหลากหลายหมวดหมู่ ซึ่งช่วยให้ทีมแอปสามารถคาดการณ์การสร้างรายได้ได้อย่างแม่นยำแม้จะไม่มีข้อมูลจากแอปเองก็ตาม ดังนั้น ภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากติดตั้งแอป โมเดลจะวิเคราะห์ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับ LTV หลายตัว และจัดกลุ่มผู้ใช้ตามความสามารถในการสร้างรายได้สำหรับแอป โดยแบ่งออกเป็น 5% แรกของผู้ใช้ที่มี LTV สูงสุด สูงสุด 20% แรก หรือ 50% แรกของผู้ใช้ที่มี LTV สูงสุด

คุณมีตัวอย่างแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จในการวัดและคาดการณ์ LTV หรือไม่

ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว นักพัฒนาซอฟต์แวร์รายย่อยมักประสบปัญหาในการเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นในการคำนวณและคาดการณ์ LTV เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจึงได้นำกระบวนการอัตโนมัติและดึงข้อมูลจาก Yandex Direct ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มของ Yandex สำหรับผู้ลงโฆษณา Yandex Direct มีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมแอปพลิเคชันและไฟล์ผู้ใช้นับหมื่นจากผู้ใช้หลายร้อยล้านคน โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาสามารถโปรโมตแอปพลิเคชันบนมือถือเพื่อเพิ่มอัตราการแปลงหลังการติดตั้งและรายได้ที่สูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแคมเปญแบบจ่ายต่อการติดตั้ง เมื่อรวบรวมข้อมูลจาก Yandex Direct แล้ว อัลกอริทึมของ AppMetrica จะเริ่มคำนวณคะแนนเพื่อคาดการณ์ LTV ของผู้ใช้ เราใช้คะแนนนี้เพื่อฝึกโมเดลของเราและรวมความน่าจะเป็นของการดำเนินการตามเป้าหมายหลังการติดตั้งเข้ากับการคาดการณ์ ระบบจะปรับกลยุทธ์การโฆษณาโดยอัตโนมัติจากคะแนนนี้

ด้วยการรวบรวมข้อมูล โมเดลจะเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับพฤติกรรมของวัตถุในแอปพลิเคชันที่กำหนด ส่งผลให้ความแม่นยำในการทำนายเพิ่มขึ้นถึง 99% ความน่าเชื่อถือของการทำนายเหล่านี้มาจากข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจำนวนมหาศาลและหลากหลายที่เราวิเคราะห์ ทำให้เราสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มที่มนุษย์อาจมองไม่เห็นในทันที ข้อมูลนี้ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างโมเดลการทำนายที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและครอบคลุมเกี่ยวกับคุณค่าของผู้ใช้

บินห์ ลาม

แหล่งที่มา