มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้ (LTV) เป็นตัวบ่งชี้สำคัญในการวัดประสิทธิภาพในการสร้างรายได้ของแอปพลิเคชัน เพื่อวัด LTV ได้อย่างแม่นยำต้องใช้ทรัพยากรบุคคลและวัสดุจำนวนมาก... และด้วยการพัฒนา AI กระบวนการนี้จึงง่ายขึ้น
Mr. Anton Ogay เจ้าของผลิตภัณฑ์แผนก App Campaign ของ Yandex Ads หนึ่งในเครือข่ายโฆษณาชั้นนำระดับโลกพูดคุยเกี่ยวกับศักยภาพของมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV):
ผู้สื่อข่าว: มูลค่าอายุการใช้งาน (LTV) มีบทบาทอย่างไรในการช่วยให้นักพัฒนาแอปพลิเคชันแข่งขันในระดับโลก
นายแอนตัน โอเกย์: ข้อมูล LTV ช่วยให้นักพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพแหล่งรายได้ เช่น การซื้อในแอปและการโฆษณาในแอปโดยการกำหนดมูลค่าที่ผู้ใช้จะได้รับและค่าใช้จ่ายในการรวบรวมสิ่งเหล่านั้น ดึงดูดผู้ใช้ ดังนั้น LTV ช่วยกำหนดมูลค่าที่ผู้ใช้สร้างขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันทำให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่ไฟล์ผู้ใช้สร้างมูลค่าสูงสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายแอปพลิเคชันโดยกำหนดกิจกรรมติดตามผลการตลาดที่มีประสิทธิภาพกำหนดเป้าหมายไฟล์ผู้ใช้ที่ต้องการ LTV เป็นมากกว่าตัวชี้วัดทั่วไป เช่น การดาวน์โหลดแอป เวลาใช้งานแอป... โดยให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ทั่วโลก และเป็นพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล แคมเปญที่มีประสิทธิภาพนำมาซึ่งความสำเร็จที่ยั่งยืน
จะวัดดัชนี LTV ได้อย่างไร? จากการสังเกตของคุณ ผู้เผยแพร่เกมบนมือถือประสบปัญหาอะไรบ้างเมื่อแอปพลิเคชันของพวกเขาไม่สามารถวัด LTV ได้
LTV เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ มากมาย เช่น ยอดขายเฉลี่ย ความถี่ในการซื้อ อัตรากำไร และความภักดีของลูกค้า เพื่อกำหนดรายได้ทั้งหมดที่สร้างโดยลูกค้าในช่วงเวลาหนึ่ง ดังนั้น นักพัฒนาจึงต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่อาจไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้และการสร้างรายได้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์การวัดที่ดีที่สุด นักพัฒนาเกมจะต้องใช้ข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก แต่นี่อาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะนักพัฒนาขนาดเล็กและขนาดกลาง เพราะพวกเขาไม่สามารถจ่ายได้ สิ่งนี้จะเพิ่มแรงกดดันให้กับผู้พัฒนาแอพพลิเคชั่น นอกจากนี้ ด้วยการเกิดขึ้นของ AI การสนับสนุนการวัด LTV มีความแม่นยำมากขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพื่อให้พวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แล้วจะนำ AI มาวัด LTV ได้อย่างไร?
โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ความถี่การใช้งานแอป พฤติกรรมผู้ใช้ และแนวโน้มตลาด เพื่อคาดการณ์ LTV ในอนาคตสำหรับการใช้งานแต่ละบุคคลหรือกลุ่ม โมเดลเหล่านี้สามารถระบุแนวโน้มในอนาคตที่มนุษย์อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันที โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับคุณค่าของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น บนแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แอป AppMetrica เราได้รวมโมเดล LTV แบบคาดการณ์ที่สร้างขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่อง Yandex Ads โดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อจากแอปนับหมื่นจากหลายหมวดหมู่ รายการที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้ทีมแอปสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับการสร้างรายได้ได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลจากตัวแอปก็ตาม ดังนั้นภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากติดตั้งแอป โมเดลจะวิเคราะห์พารามิเตอร์มากมายที่เกี่ยวข้องกับ LTV และจัดสรรผู้ใช้ออกเป็นกลุ่มตามความสามารถในการสร้างรายได้ให้กับแอป โดยแบ่งออกเป็น 5% ผู้ใช้ที่มี LTV สูงสุดขึ้นไปด้านบน 20% หรือ 50% อันดับแรกของผู้ใช้ที่มี LTV สูงสุด
คุณมีหลักฐานว่าแอปพลิเคชัน AI ประสบความสำเร็จในการวัดและคาดการณ์ LTV หรือไม่
ดังที่ฉันได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ นักพัฒนารายย่อยมักจะเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เพียงพอซึ่งจำเป็นสำหรับการคำนวณและคาดการณ์ LTV ได้ยาก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราได้ดำเนินการโดยอัตโนมัติและขุดข้อมูลจากแพลตฟอร์ม Yandex Direct ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับผู้ลงโฆษณาของ Yandex Yandex Direct มีแหล่งข้อมูลระบบขนาดใหญ่มากโดยอิงจากแอปพลิเคชันนับหมื่นและไฟล์ผู้ใช้มากถึงหลายร้อยล้านคน โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่สามารถเพิ่ม Conversion หลังการติดตั้งและรายได้ที่สูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแคมเปญแบบจ่ายต่อการติดตั้ง เมื่อรวบรวมข้อมูลจาก Yandex Direct แล้ว อัลกอริทึมของ AppMetrica จะเริ่มคำนวณคะแนนเพื่อทำนาย LTV ของผู้ใช้ เราใช้คะแนนนี้เพื่อฝึกโมเดลของเราและรวมความน่าจะเป็นของการดำเนินการตามเป้าหมายหลังการกำหนดไว้ในการคาดการณ์ จากคะแนนนี้ระบบจะปรับกลยุทธ์การโฆษณาโดยอัตโนมัติ
ด้วยการรวบรวมข้อมูล โมเดลจะเรียนรู้และปรับให้เข้ากับพฤติกรรมของวัตถุในแอปพลิเคชันเฉพาะ เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์เป็น 99% ความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์เหล่านี้มาจากข้อมูลที่ไม่เปิดเผยตัวตนจำนวนมหาศาลและหลากหลายที่เราวิเคราะห์ ทำให้เราสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มที่มนุษย์อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันที ข้อมูลนี้ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและครอบคลุมเกี่ยวกับคุณค่าของผู้ใช้
บินห์ ลัม
