Lifetime Value, ein Tool für App-Entwickler zur Eroberung des Marktes

[Anzeige_1]

Der User Lifetime Value (LTV) ist eine entscheidende Kennzahl zur Messung der Umsatzentwicklung einer App. Die genaue Messung des LTV erfordert viele personelle und materielle Ressourcen … und dank der Entwicklung der KI wird dieser Prozess einfacher.

Der Benutzerlebenszeitwert ist eine entscheidende Kennzahl zur Messung der Umsatzentwicklung einer App.

Herr Anton Ogay, Product Owner für App-Kampagnen bei Yandex Ads – einem der führenden globalen Werbenetzwerke, spricht über das Potenzial des Lifetime Value (LTV):

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

PV: Welche Rolle spielt der Lifetime Value (LTV) dabei, App-Entwicklern zu helfen, weltweit wettbewerbsfähig zu sein?

Anton Ogay: LTV-Daten ermöglichen Entwicklern die Optimierung von Einnahmequellen wie In-App-Käufen und In-App-Werbung, indem sie den Wert ermitteln, den ein Benutzer schaffen kann, und die Kosten für die Gewinnung dieser Werte. Somit hilft der LTV dabei, den Wert zu bestimmen, den Benutzer für die Anwendung schaffen, und ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Benutzerdatei zu konzentrieren und den höchsten Wert zu schaffen, um den Anwendungsverkauf zu optimieren, indem sie effektive Marketingaktivitäten vorschlagen, die auf die gewünschte Benutzerdatei abzielen. Der LTV geht über oberflächliche Kennzahlen wie App-Downloads und App-Nutzungsdauer hinaus. Er bietet Einblicke in das globale Benutzerverhalten und die Präferenzen und ist für Entwickler die Grundlage für die Einführung effektiver Kampagnen mit langfristigem Erfolg.

Wie misst man den LTV? Auf welche Schwierigkeiten sind Ihrer Beobachtung nach die Herausgeber von Handyspielen gestoßen, wenn ihre Apps den LTV nicht messen können?

Beim LTV werden verschiedene Faktoren wie durchschnittliche Verkäufe, Kaufhäufigkeit, Gewinnspannen und Kundentreue berücksichtigt, um den Gesamtumsatz zu ermitteln, den ein Kunde im Laufe der Zeit generiert. Infolgedessen stehen Entwickler vor der Herausforderung, riesige Datenmengen zu verwalten, die ungenau oder unvollständig sein können und genaue Einblicke in das Benutzerverhalten und die Umsatzgenerierung verhindern. Um optimale Messergebnisse zu erzielen, benötigen Spieleentwickler eine große Menge an Benutzerdaten. Dies kann jedoch für Entwickler, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, die sich diese Daten nicht leisten können, eine Herausforderung darstellen. Dies setzt die App-Entwickler zusätzlich unter Druck. Darüber hinaus wird mit dem Aufkommen der KI die Unterstützung der LTV-Messung präziser und hilft Entwicklern, das Benutzerverhalten besser zu verstehen, damit sie ihre Marketingstrategien effektiv optimieren können.

Wie kann man also KI zur Messung des LTV einsetzen?

KI-gestützte Modelle können Daten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, beispielsweise App-Nutzungshäufigkeit, Benutzerverhalten und Markttrends, um den zukünftigen LTV für einzelne Benutzer oder Gruppen vorherzusagen. Diese Modelle können zukünftige Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, und bieten genauere und umfassendere Einblicke in den Benutzerwert. Beispielsweise haben wir auf der App-Analyseplattform AppMetrica ein prädiktives LTV-Modell integriert, das auf der maschinellen Lerntechnologie von Yandex Ads basiert und anonymisierte Daten aus Zehntausenden von Apps aus verschiedenen Kategorien verwendet. Dadurch können App-Teams auch ohne Daten aus der App selbst genaue Vorhersagen zur Monetarisierung treffen. Innerhalb von 24 Stunden nach der Installation der App analysiert das Modell mehrere LTV-bezogene Kennzahlen und weist die Benutzer anhand ihrer Fähigkeit, mit der App Geld zu verdienen, Gruppen zu. Dabei werden sie in die oberen 5 % der Benutzer mit dem höchsten LTV bis hin zu den oberen 20 % oder 50 % der Benutzer mit dem höchsten LTV unterteilt.

Kennen Sie Beispiele für erfolgreiche KI-Anwendungen bei der Messung und Prognose des LTV?

Wie ich bereits erwähnt habe, haben kleine Entwickler oft Schwierigkeiten, auf genügend Daten zuzugreifen, um den LTV zu berechnen und vorherzusagen. Um dieses Problem zu lösen, haben wir den Prozess automatisiert und Daten von der Yandex Direct-Plattform, Yandex‘ eigener Plattform für Werbetreibende, abgerufen. Yandex Direct verfügt über eine riesige Datensystemressource, die auf Zehntausenden von Anwendungen und Benutzerdateien von bis zu Hunderten Millionen Menschen basiert. Mithilfe dieser Modelle können Werbetreibende für mobile Apps mehr Conversions nach der Installation erzielen und höhere Umsätze erzielen, insbesondere bei Pay-per-Install-Kampagnen. Sobald die Daten von Yandex Direct erfasst wurden, beginnt der Algorithmus von AppMetrica mit der Berechnung eines LTV-Vorhersagewerts für den Benutzer. Wir haben diesen Score zum Trainieren unserer Modelle verwendet und die Wahrscheinlichkeit von Zielaktionen nach der Installation in die Vorhersage einbezogen. Basierend auf dieser Punktzahl passt das System die Werbestrategie automatisch an.

Durch das Sammeln von Daten lernt das Modell und passt sich dem Verhalten von Objekten in einer bestimmten Anwendung an, wodurch die Vorhersagegenauigkeit auf 99 % erhöht wird. Die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen beruht auf der enormen und vielfältigen Menge anonymisierter Daten, die wir analysieren. Dadurch können wir Muster und Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Diese Daten werden zum Erstellen von Vorhersagemodellen verwendet, die genaue und umfassende Einblicke in den Benutzerwert bieten.

BINH LAM

[Anzeige_2]
Quelle