صارف کی لائف ٹائم ویلیو (LTV) ایپ کی آمدنی کی تاثیر کی پیمائش کے لیے ایک اہم میٹرک ہے۔ LTV کی درست پیمائش کے لیے بہت سارے انسانی اور مادی وسائل کی ضرورت ہوتی ہے... اور AI کی ترقی کی بدولت یہ عمل آسان ہو جاتا ہے۔
مسٹر اینٹن اوگے، Yandex اشتہارات میں ایپ مہمات کے پروڈکٹ اونر - معروف عالمی اشتہاری نیٹ ورکس میں سے ایک، لائف ٹائم ویلیو (LTV) کی صلاحیت کے بارے میں بات کرتے ہیں:
PV: ایپ ڈویلپرز کو عالمی سطح پر مقابلہ کرنے میں مدد کرنے میں لائف ٹائم ویلیو (LTV) کیا کردار ادا کرتی ہے؟
مسٹر اینٹن اوگے: ایل ٹی وی ڈیٹا ڈویلپرز کو آمدنی کے سلسلے کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے جیسے کہ ایپ خریداریاں اور درون ایپ اشتہارات اس قدر کا تعین کر کے جو صارفین لا سکتے ہیں اور صارفین کو حاصل کرنے کی لاگت۔ اس طرح، LTV اس قدر کا تعین کرنے میں مدد کرتا ہے جو صارفین ایپ کے لیے تخلیق کرتے ہیں، جس سے ڈویلپرز کو صارف کی بنیاد پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے، مطلوبہ صارف کی بنیاد کو ہدف بناتے ہوئے مؤثر مارکیٹنگ کی سرگرمیوں کی تجویز دے کر ایپ کی فروخت کو بہتر بنانے کے لیے اعلیٰ ترین قدر پیدا کرتا ہے۔ LTV سطحی میٹرکس جیسے کہ ایپ ڈاؤن لوڈز، ایپ پر گزارا گیا وقت... عالمی صارف کے رویے اور ترجیحات کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کرتا ہے اور ڈویلپرز کے لیے طویل مدتی کامیابی کے لیے موثر مہمات شروع کرنے کی بنیاد ہے۔
LTV کی پیمائش کیسے کریں؟ آپ کے مشاہدے میں، موبائل گیم پبلشرز کو کن مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب ان کی ایپس LTV کی پیمائش نہیں کرتی ہیں؟
LTV میں مختلف عوامل کو دیکھنا شامل ہے جیسے کہ اوسط فروخت، خریداری کی فریکوئنسی، منافع کے مارجن، اور کسٹمر کی وفاداری وقت کے ساتھ ساتھ صارف کی طرف سے پیدا ہونے والی کل آمدنی کا تعین کرنے کے لیے۔ نتیجے کے طور پر، ڈویلپرز کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کا انتظام کرنے میں چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے جو کہ غلط یا نامکمل ہو سکتا ہے، جو صارف کے رویے اور آمدنی کی پیداوار میں درست بصیرت میں رکاوٹ ہے۔ بہترین پیمائش کے لیے، گیم ڈویلپرز کو صارف کے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت ہوگی، لیکن یہ ڈویلپرز، خاص طور پر چھوٹے اور درمیانے درجے کے ڈویلپرز کے لیے مشکل ہوسکتا ہے، جو اس کے متحمل نہیں ہوسکتے۔ اس سے ایپ ڈویلپرز پر دباؤ بڑھتا ہے۔ مزید برآں، AI کی آمد کے ساتھ، LTV پیمائش زیادہ درست ہو جاتی ہے، جس سے ڈویلپرز کو صارف کے رویے کی گہری سمجھ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے تاکہ وہ اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو مؤثر طریقے سے بہتر بنا سکیں۔
تو LTV کی پیمائش کرنے کے لئے AI کا اطلاق کیسے کریں؟
AI سے چلنے والے ماڈلز انفرادی صارفین یا گروپس کے لیے مستقبل کے LTV کی پیش گوئی کرنے کے لیے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جیسے کہ ایپ کا استعمال، صارف کے رویے، اور مارکیٹ کے رجحانات۔ یہ ماڈل مستقبل کے رجحانات کی نشاندہی کر سکتے ہیں جو انسانوں کے لیے فوری طور پر واضح نہ ہوں، صارف کی قدر کے بارے میں زیادہ درست اور جامع بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AppMetrica ایپ کے تجزیاتی پلیٹ فارم پر، ہم نے متعدد زمروں میں دسیوں ہزار ایپس سے گمنام ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے Yandex اشتہارات کی مشین لرننگ ٹیکنالوجی پر بنایا ہوا ایک پیشین گوئی LTV ماڈل شامل کیا۔ یہ ایپ ٹیموں کو منیٹائزیشن کی درست پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دیتا ہے یہاں تک کہ ایپ کے ڈیٹا کے بغیر بھی۔ اس لیے ایپ کو انسٹال کرنے کے 24 گھنٹوں کے اندر، ماڈل متعدد LTV سے متعلقہ میٹرکس کا تجزیہ کرتا ہے اور ایپ کو منیٹائز کرنے کی صلاحیت کی بنیاد پر صارفین کو گروپ کرتا ہے، انہیں سب سے زیادہ LTV والے ٹاپ 5% صارفین میں تقسیم کرتا ہے، سب سے اوپر 20% یا سب سے زیادہ LTV والے 50% صارفین تک۔
کیا آپ کے پاس LTV کی پیمائش اور پیشن گوئی کرنے میں کامیاب AI ایپلی کیشنز کی کوئی مثال ہے؟
جیسا کہ میں نے پہلے ذکر کیا، چھوٹے ڈویلپرز کو اکثر LTV کا حساب لگانے اور پیشین گوئی کرنے کے لیے ضروری ڈیٹا ذرائع تک رسائی حاصل کرنے میں دشواری ہوتی ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، ہم نے مشتہرین کے لیے Yandex کے اپنے پلیٹ فارم Yandex Direct سے اس عمل کو خودکار بنایا اور ڈیٹا کی کان کنی کی۔ Yandex Direct کے پاس دسیوں ہزار ایپس اور لاکھوں صارفین کا ایک بہت بڑا ڈیٹا بیس ہے۔ یہ ماڈل مشتہرین کو موبائل ایپس کو فروغ دینے کی اجازت دیتے ہیں تاکہ انسٹال کے بعد مزید تبادلوں اور زیادہ آمدنی حاصل کی جا سکے، خاص طور پر تنخواہ فی انسٹال مہم میں۔ Yandex Direct سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد، AppMetrica کا الگورتھم صارف کے LTV کی پیشن گوئی کرنے کے لیے اسکور کا حساب لگانا شروع کر دیتا ہے۔ ہم نے اس اسکور کا استعمال اپنے ماڈلز کو تربیت دینے اور پوسٹ انسٹال گول ایکشنز کے امکان کو پیشین گوئی میں شامل کرنے کے لیے کیا۔ اس سکور کی بنیاد پر، نظام خود بخود اشتہاری حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔
ڈیٹا جمع کرنے سے، ماڈل سیکھتا ہے اور دی گئی درخواست میں موضوع کے رویے کو اپناتا ہے، پیشین گوئیوں کی درستگی کو 99% تک بڑھاتا ہے۔ ان پیشین گوئیوں کا اعتبار گمنام ڈیٹا کی وسیع اور متنوع مقدار سے آتا ہے جس کا ہم تجزیہ کرتے ہیں، جس سے ہمیں ایسے نمونوں اور رجحانات کی شناخت کرنے کی اجازت ملتی ہے جو انسانوں کے لیے فوری طور پر واضح نہ ہوں۔ اس ڈیٹا کا استعمال پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز بنانے کے لیے کیا جاتا ہے جو صارف کی قدر میں درست اور جامع بصیرت فراہم کرتے ہیں۔
بن لام
ماخذ
تبصرہ (0)