Yaşam Boyu Değer, Uygulama Geliştiricilerinin Pazarı Fethetmesi İçin Bir Araç

Kullanıcı Yaşam Boyu Değeri (YBD), bir uygulamanın gelirinin etkinliğini ölçmek için kritik bir ölçüttür. YBD'yi doğru bir şekilde ölçmek çok sayıda insan ve maddi kaynak gerektirir... ve yapay zekanın gelişimi sayesinde bu süreç daha da kolaylaşmaktadır.

Kullanıcı yaşam boyu değeri, uygulamanızın para kazanma performansını ölçmek için önemli bir ölçüttür.

Dünyanın önde gelen reklam ağlarından Yandex Ads'de Uygulama Kampanyaları Ürün Sahibi Anton Ogay, Yaşam Boyu Değer'in (LTV) potansiyelinden bahsediyor:

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

PV: Yaşam Boyu Değer (LTV), uygulama geliştiricilerinin küresel çapta rekabet etmesine yardımcı olmada nasıl bir rol oynuyor?

Bay Anton Ogay: LTV verileri, geliştiricilerin kullanıcıların sağlayabileceği değeri ve kullanıcı edinme maliyetini belirleyerek uygulama içi satın alımlar ve uygulama içi reklamlar gibi gelir akışlarını optimize etmelerine olanak tanır. Böylece LTV, kullanıcıların uygulama için yarattığı değeri belirlemeye yardımcı olur ve geliştiricilerin kullanıcı tabanına odaklanmalarını, istenen kullanıcı tabanını hedefleyen etkili pazarlama faaliyetleri önererek uygulama satışlarını optimize etmek için en yüksek değeri yaratmalarını sağlar. LTV, uygulama indirmeleri, uygulamada geçirilen süre gibi yüzeysel metriklerin ötesine geçerek küresel kullanıcı davranışları ve tercihleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar ve geliştiricilerin uzun vadeli başarı için etkili kampanyalar başlatmalarının temelini oluşturur.

LTV nasıl ölçülür? Gözlemlerinize göre, mobil oyun yayıncıları uygulamaları LTV'yi ölçmediğinde ne gibi zorluklarla karşılaşıyor?

LTV, bir müşterinin zaman içinde elde ettiği toplam geliri belirlemek için ortalama satışlar, satın alma sıklığı, kâr marjları ve müşteri sadakati gibi çeşitli faktörlere bakmayı içerir. Sonuç olarak, geliştiriciler, kullanıcı davranışı ve gelir üretimi hakkında doğru içgörüler elde etmeyi engelleyen, yanlış veya eksik olabilecek büyük miktarda veriyi yönetmede zorluklarla karşılaşırlar. En iyi ölçüm için oyun geliştiricilerinin büyük miktarda kullanıcı verisine ihtiyacı olacaktır, ancak bu, özellikle bunu karşılayamayan küçük ve orta ölçekli geliştiriciler için zorlayıcı olabilir. Bu durum, uygulama geliştiricileri üzerindeki baskıyı artırır. Dahası, yapay zekanın ortaya çıkmasıyla LTV ölçümü daha doğru hale gelir ve geliştiricilerin kullanıcı davranışını daha derinlemesine anlamalarına yardımcı olarak pazarlama stratejilerini etkili bir şekilde optimize etmelerini sağlar.

Peki, LTV ölçümünde yapay zeka nasıl kullanılır?

Yapay zeka destekli modeller, uygulama kullanımı, kullanıcı davranışı ve pazar trendleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek bireysel kullanıcılar veya gruplar için gelecekteki LTV'yi (Yaşam Değeri) tahmin edebilir. Bu modeller, insanlar için hemen belirgin olmayabilecek gelecekteki trendleri belirleyerek kullanıcı değerine dair daha doğru ve kapsamlı içgörüler sağlayabilir. Örneğin, AppMetrica uygulama analitiği platformunda, Yandex Ads'in makine öğrenimi teknolojisi üzerine kurulu, birden fazla kategorideki on binlerce uygulamadan elde edilen anonimleştirilmiş verileri kullanan tahmini bir LTV modeli entegre ettik. Bu, uygulama ekiplerinin uygulamanın kendisinden veri almadan bile doğru para kazanma tahminleri yapmalarını sağlar. Böylece, uygulama yüklendikten sonraki 24 saat içinde model, LTV ile ilgili birden fazla metriği analiz eder ve kullanıcıları uygulamadan para kazanma becerilerine göre gruplandırır ve en yüksek LTV'ye sahip kullanıcıların ilk %5'inden en yüksek LTV'ye sahip kullanıcıların ilk %20'sine veya ilk %50'sine kadar ayırır.

LTV'yi ölçme ve tahmin etmede başarılı AI uygulamalarına dair örnekleriniz var mı?

Daha önce de belirttiğim gibi, küçük geliştiriciler genellikle LTV'yi hesaplamak ve tahmin etmek için gerekli veri kaynaklarına erişmekte zorluk çekiyor. Bu sorunu çözmek için süreci otomatikleştirdik ve Yandex'in reklamverenler için kendi platformu olan Yandex Direct'ten veri topladık. Yandex Direct, on binlerce uygulama ve yüz milyonlarca kullanıcıdan oluşan devasa bir veritabanına sahip. Bu modeller, reklamverenlerin mobil uygulamalarını tanıtarak, özellikle yükleme başına ödeme kampanyalarında daha fazla yükleme sonrası dönüşüm ve daha yüksek gelir elde etmelerine olanak tanıyor. Yandex Direct'ten veriler toplandıktan sonra, AppMetrica algoritması kullanıcının LTV'sini tahmin etmek için bir puan hesaplamaya başlıyor. Bu puanı, modellerimizi eğitmek ve yükleme sonrası hedef eylemlerinin olasılığını tahmine dahil etmek için kullandık. Sistem, bu puana dayanarak reklam stratejisini otomatik olarak ayarlıyor.

Model, veri biriktirerek, belirli bir uygulamadaki kişinin davranışını öğrenir ve ona uyum sağlar; bu da tahminlerin doğruluğunu %99'a çıkarır. Bu tahminlerin güvenilirliği, analiz ettiğimiz geniş ve çeşitli anonimleştirilmiş verilerden gelir ve bu sayede insanlar için hemen fark edilemeyebilecek kalıpları ve eğilimleri belirlememizi sağlar. Bu veriler, kullanıcı değerine dair doğru ve kapsamlı içgörüler sağlayan öngörücü modeller oluşturmak için kullanılır.

BINH LAM

[reklam_2]
Kaynak