Довічна цінність, інструмент для розробників додатків для завоювання ринку

Довічна цінність користувача (LTV) – це ключовий показник для вимірювання ефективності доходу від додатка. Точне вимірювання LTV вимагає багато людських та матеріальних ресурсів... і завдяки розвитку штучного інтелекту цей процес стає простішим.

Довічна цінність користувача – це ключовий показник для вимірювання ефективності монетизації вашого додатка.

Пан Антон Огай, Product Owner of App Campaigns у Yandex Ads – одній з провідних світових рекламних мереж, розповідає про потенціал показника життєвої цінності (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — Пан Антон Огай

PV: Яку роль відіграє показник життєвого циклу (LTV) у сприянні конкурентоспроможності розробників додатків на світовому рівні?

Пан Антон Огай: Дані LTV дозволяють розробникам оптимізувати потоки доходів, такі як покупки в додатку та реклама в додатку, визначаючи цінність, яку можуть принести користувачі, та вартість залучення користувачів. Таким чином, LTV допомагає визначити цінність, яку користувачі створюють для додатка, дозволяючи розробникам зосередитися на базі користувачів, створюючи найвищу цінність для оптимізації продажів додатків, пропонуючи ефективні маркетингові заходи, спрямовані на бажану базу користувачів. LTV виходить за рамки поверхневих показників, таких як завантаження додатка, час, витрачений на додаток... надаючи детальну інформацію про глобальну поведінку та вподобання користувачів, і є основою для розробників для запуску ефективних кампаній для довгострокового успіху.

Як виміряти LTV? За вашими спостереженнями, з якими труднощами стикалися видавці мобільних ігор, коли їхні додатки не вимірювали LTV?

LTV (коефіцієнт загального доходу за весь час) включає в себе розгляд різноманітних факторів, таких як середній обсяг продажів, частота покупок, норми прибутку та лояльність клієнтів, щоб визначити загальний дохід, отриманий клієнтом з плином часу. Як наслідок, розробники стикаються з труднощами в управлінні великими обсягами даних, які можуть бути неточними або неповними, що перешкоджає точному розумінню поведінки користувачів та отриманню доходу. Для найкращого вимірювання розробникам ігор знадобиться велика кількість даних користувачів, але це може бути складно для розробників, особливо для малих та середніх розробників, які не можуть собі цього дозволити. Це посилює тиск на розробників додатків. Крім того, з появою штучного інтелекту вимірювання LTV стає точнішим, допомагаючи розробникам глибше зрозуміти поведінку користувачів, щоб вони могли ефективно оптимізувати свої маркетингові стратегії.

Тож як застосувати штучний інтелект для вимірювання LTV?

Моделі на базі штучного інтелекту можуть аналізувати дані з різних джерел, таких як використання додатка, поведінка користувачів та ринкові тенденції, щоб прогнозувати майбутній показник LTV для окремих користувачів або груп. Ці моделі можуть виявляти майбутні тенденції, які можуть бути не одразу очевидними для людей, надаючи точніше та повніше розуміння цінності для користувача. Наприклад, на платформі аналітики додатків AppMetrica ми інтегрували прогнозну модель LTV, побудовану на технології машинного навчання Yandex Ads, використовуючи анонімізовані дані з десятків тисяч додатків у різних категоріях. Це дозволяє командам розробників додатків робити точні прогнози монетизації навіть без даних із самого додатка. Таким чином, протягом 24 годин після встановлення додатка модель аналізує кілька показників, пов’язаних із LTV, та групує користувачів на основі їхньої здатності монетизувати додаток, розділяючи їх на 5% користувачів з найвищим LTV, аж до 20% або 50% користувачів з найвищим LTV.

Чи є у вас якісь приклади успішного застосування штучного інтелекту для вимірювання та прогнозування LTV?

Як я вже згадував раніше, невеликі розробники часто мають труднощі з доступом до необхідних джерел даних для розрахунку та прогнозування LTV (цільового показника за весь час встановлення). Щоб вирішити цю проблему, ми автоматизували процес та використали дані з Yandex Direct, власної платформи Яндекса для рекламодавців. Yandex Direct має величезну базу даних, що містить десятки тисяч додатків та сотні мільйонів користувачів. Ці моделі дозволяють рекламодавцям просувати мобільні додатки, щоб отримувати більше конверсій після встановлення та вищий дохід, особливо в кампаніях з оплатою за встановлення. Після збору даних з Yandex Direct алгоритм AppMetrica починає розраховувати оцінку для прогнозування LTV користувача. Ми використали цю оцінку для навчання наших моделей та включення ймовірності дій після встановлення до прогнозу. На основі цієї оцінки система автоматично коригує рекламну стратегію.

Накопичуючи дані, модель навчається та адаптується до поведінки суб'єкта в певному застосунку, збільшуючи точність прогнозів до 99%. Надійність цих прогнозів забезпечується величезною та різноманітною кількістю анонімізованих даних, які ми аналізуємо, що дозволяє нам виявляти закономірності та тенденції, які можуть бути не одразу очевидними для людей. Ці дані використовуються для побудови прогнозних моделей, які надають точне та вичерпне розуміння цінності для користувача.

БІНЬ ЛАМ

Джерело