لائف ٹائم ویلیو، ایپ ڈویلپرز کے لیے مارکیٹ کو فتح کرنے کا ایک ٹول

صارف کی لائف ٹائم ویلیو (LTV) ایپ کی آمدنی کی تاثیر کی پیمائش کے لیے ایک اہم میٹرک ہے۔ LTV درست طریقے سے ماپنے کے لیے بہت سارے انسانی اور مادی وسائل کی ضرورت ہوتی ہے… اور AI کی ترقی کی بدولت یہ عمل آسان ہو جاتا ہے۔

ایپ کی آمدنی کی کارکردگی کی پیمائش کرنے کے لیے صارف کی زندگی بھر کی قیمت ایک اہم میٹرک 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:

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — مسٹر اینٹن اوگے

PV: ایپ ڈویلپرز کو عالمی سطح پر مقابلہ کرنے میں مدد کرنے میں لائف ٹائم ویلیو (LTV) کیا کردار ادا کرتی ہے؟

مسٹر اینٹون اوگے: ایل ٹی وی ڈیٹا ڈویلپرز کو آمدنی کے سلسلے کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے جیسے کہ ایپ خریداریوں اور درون ایپ اشتہارات کو اس قدر کی نشاندہی کرکے 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 لوڈ، ایپ میں گزارا گیا وقت، وغیرہ سے آگے ہے، عالمی صارف کے رویے اور ترجیحات کے بارے میں بصیرت فراہم کرتا ہے اور یہ ڈویلپرز کے لیے طویل مدتی کامیابی کے لیے موثر مہمات شروع کرنے کی بنیاد ہے۔

LTV کی پیمائش کیسے کریں؟ موبائل گیم پبلشرز کو کن مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب ان کی ایپس LTV کی پیمائش کرنے میں ناکام رہتی 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 کا چیلنج درپیش ہے جو کہ غلط یا نامکمل ہو سکتا ہے، جو صارف کے رویے اور ریونیو جنریشن 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 ایک چیلنج ہو سکتا ہے جو اس کے متحمل نہیں ہیں۔ 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 کہ فوری طور پر انسانوں پر ظاہر 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 ہے۔ 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 صارفین کو ایپ کے لیے آمدنی پیدا کرنے کی صلاحیت کی بنیاد پر گروپس کو تفویض کرتا ہے، انہیں سب سے زیادہ LTV والے ٹاپ 5% صارفین، ٹاپ 20% یا سب سے زیادہ LTV والے 50% صارفین میں تقسیم کرتا ہے۔

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 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 کروڑوں لوگوں کی صارف فائلوں پر مبنی ایک بہت بڑا ڈیٹا پول 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۔

اعداد و شمار کو جمع کرنے سے، ماڈل کسی دی گئی ایپلی کیشن میں کسی چیز کے رویے کو سیکھتا اور اس کے مطابق ڈھال لیتا ہے، پیشین گوئی کی درستگی کو 99 فیصد 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 پر فوری طور پر ظاہر 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