تُعد قيمة عمر المستخدم (LTV) مقياسًا مهمًا لقياس أداء إيرادات التطبيق. يتطلب قياس قيمة عمر العميل بشكل دقيق الكثير من الموارد البشرية والمادية... وبفضل تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت هذه العملية أسهل.
يتحدث السيد أنطون أوجاي، مالك منتج حملات التطبيقات في Yandex Ads - إحدى شبكات الإعلان العالمية الرائدة، عن إمكانات القيمة الدائمة (LTV):
PV: ما هو الدور الذي تلعبه القيمة الدائمة (LTV) في مساعدة مطوري التطبيقات على التنافس عالميًا؟
أنطون أوجاي: تسمح بيانات قيمة عمر العميل للمطورين بتحسين تدفقات الإيرادات مثل عمليات الشراء داخل التطبيق والإعلانات داخل التطبيق من خلال تحديد القيمة التي يمكن للمستخدم تقديمها وتكلفة الحصول عليها. وبالتالي، تساعد قيمة عمر العميل (LTV) في تحديد القيمة التي ينشئها المستخدمون للتطبيق، مما يسمح للمطورين بالتركيز على ملف المستخدم، وإنشاء أعلى قيمة لتحسين مبيعات التطبيق من خلال اقتراح أنشطة تسويقية فعالة تستهدف ملف المستخدم المطلوب. يتجاوز LTV المقاييس السطحية مثل تنزيلات التطبيق ووقت استخدام التطبيق ... مما يوفر رؤى حول سلوك المستخدم العالمي وتفضيلاته ويشكل الأساس للمطورين لإطلاق حملات فعالة لتحقيق النجاح على المدى الطويل.
كيفية قياس قيمة عمر العميل؟ في ملاحظتك، ما هي الصعوبات التي واجهها ناشرو الألعاب المحمولة عندما فشلت تطبيقاتهم في قياس قيمة عمر العميل؟
يتضمن تقييم عمر العميل النظر إلى مجموعة متنوعة من العوامل مثل متوسط المبيعات وتكرار الشراء وهامش الربح وولاء العملاء لتحديد إجمالي الإيرادات التي يولدها العميل بمرور الوقت. ونتيجة لذلك، يواجه المطورون تحديات في إدارة كميات هائلة من البيانات التي قد تكون غير دقيقة أو غير كاملة، مما يعيق الحصول على رؤى دقيقة حول سلوك المستخدم وتوليد الإيرادات. للحصول على أفضل نتائج القياس، سيحتاج مطورو الألعاب إلى كمية كبيرة من بيانات المستخدم، ولكن هذا قد يشكل تحديًا للمطورين، وخاصة المطورين الصغار والمتوسطين، الذين لا يستطيعون تحمل تكاليفه. ويضع هذا ضغطًا إضافيًا على مطوري التطبيقات. علاوة على ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبح دعم قياس قيمة عمر العميل أكثر دقة، مما يساعد المطورين على اكتساب فهم أعمق لسلوك المستخدم حتى يتمكنوا من تحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بهم بشكل فعال.
إذن كيف يمكننا تطبيق الذكاء الاصطناعي لقياس قيمة عمر العميل؟
يمكن للنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل معدل استخدام التطبيق، وسلوك المستخدم، واتجاهات السوق، للتنبؤ بقيمة عمر العميل المستقبلية للمستخدمين الفرديين أو المجموعات. يمكن لهذه النماذج تحديد الاتجاهات المستقبلية التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور، مما يوفر رؤى أكثر دقة وشاملة حول قيمة المستخدم. على سبيل المثال، على منصة تحليلات التطبيقات AppMetrica، قمنا بدمج نموذج عمر العميل التنبئي المبني على تكنولوجيا التعلم الآلي الخاصة بـ Yandex Ads باستخدام بيانات مجهولة المصدر من عشرات الآلاف من التطبيقات عبر فئات مختلفة. يتيح هذا لفرق التطبيقات تقديم تنبؤات دقيقة حول تحقيق الربح حتى بدون الحصول على بيانات من التطبيق نفسه. لذلك، في غضون 24 ساعة من تثبيت التطبيق، يقوم النموذج بتحليل العديد من المقاييس المتعلقة بقيمة عمر العميل ويعين المستخدمين إلى مجموعات بناءً على قدرتهم على توليد الإيرادات للتطبيق، وتقسيمهم إلى أعلى 5% من المستخدمين الذين لديهم أعلى قيمة عمر العميل، وحتى أعلى 20% أو أعلى 50% من المستخدمين الذين لديهم أعلى قيمة عمر العميل.
هل لديك أي أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة في قياس وتوقع قيمة عمر العميل؟
كما ذكرت سابقًا، غالبًا ما يواجه المطورون الصغار صعوبة في الوصول إلى بيانات كافية لحساب وتوقع قيمة عمر العميل. ولحل هذه المشكلة، قمنا بأتمتة العملية واستخراج البيانات من منصة Yandex Direct، وهي منصة Yandex الخاصة للمعلنين. يحتوي Yandex Direct على نظام موارد بيانات ضخم يعتمد على عشرات الآلاف من التطبيقات وملفات المستخدمين لما يصل إلى مئات الملايين من الأشخاص. تسمح هذه النماذج لمعلني تطبيقات الأجهزة المحمولة بتحقيق المزيد من التحويلات بعد التثبيت وتحقيق إيرادات أعلى، وخاصةً في حملات الدفع لكل تثبيت. بمجرد جمع البيانات من Yandex Direct، تبدأ خوارزمية AppMetrica في حساب درجة توقع قيمة عمر العميل (LTV) للمستخدم. لقد استخدمنا هذه النتيجة لتدريب نماذجنا ودمجنا احتمالية إجراءات الاستهداف بعد التثبيت في التنبؤ. بناءً على هذه النتيجة، سيقوم النظام تلقائيًا بتعديل استراتيجية الإعلان.
من خلال تجميع البيانات، يتعلم النموذج ويتكيف مع سلوك الكائنات في تطبيق معين، مما يزيد دقة التنبؤ إلى 99%. وتأتي موثوقية هذه التوقعات من الكمية الهائلة والمتنوعة من البيانات مجهولة المصدر التي نقوم بتحليلها، مما يسمح لنا بتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور. يتم استخدام هذه البيانات لبناء نماذج تنبؤية توفر رؤى دقيقة وشاملة حول قيمة المستخدم.
بينه لام
[إعلان رقم 2]
مصدر
تعليق (0)