Lifetime Value, una herramienta para que los desarrolladores de aplicaciones conquisten el mercado

El valor de vida del usuario (LTV) es una métrica crucial para medir el rendimiento de los ingresos de una aplicación. Medir el LTV con precisión requiere muchos recursos humanos y materiales… y gracias al desarrollo de la IA, este proceso se vuelve más fácil.

El valor de la vida útil del usuario es una métrica crucial para medir el rendimiento de los ingresos de la aplicación.

El Sr. Anton Ogay, responsable de producto de campañas de aplicaciones en Yandex Ads, una de las principales redes publicitarias mundiales, habla sobre el potencial del valor de vida del cliente (LTV):

Señor Anton Ogay

PV: ¿Qué papel juega el valor de vida útil (LTV) para ayudar a los desarrolladores de aplicaciones a competir a nivel global?

Anton Ogay: Los datos de LTV permiten a los desarrolladores optimizar los flujos de ingresos, como las compras y los anuncios dentro de la aplicación, al determinar el valor que puede aportar un usuario y el costo de adquirirlo. De esta forma, LTV ayuda a determinar el valor que los usuarios crean para la aplicación, permitiendo a los desarrolladores centrarse en el archivo de usuarios, creando el mayor valor para optimizar las ventas de la aplicación al proponer actividades de marketing efectivas dirigidas al archivo de usuarios deseado. LTV va más allá de las métricas superficiales como las descargas de aplicaciones, el tiempo de uso de las aplicaciones… brindando información sobre el comportamiento y las preferencias del usuario global y es la base para que los desarrolladores lancen campañas efectivas para lograr el éxito a largo plazo.

¿Cómo medir el LTV? En su observación, ¿qué dificultades han encontrado los editores de juegos móviles cuando sus aplicaciones no miden el LTV?

El LTV implica considerar una variedad de factores como las ventas promedio, la frecuencia de compra, los márgenes de ganancia y la lealtad del cliente para determinar los ingresos totales generados por un cliente a lo largo del tiempo. Como resultado, los desarrolladores enfrentan desafíos en la gestión de cantidades masivas de datos que pueden ser inexactos o incompletos, lo que dificulta obtener información precisa sobre el comportamiento de los usuarios y la generación de ingresos. Para obtener los mejores resultados de medición, los desarrolladores de juegos necesitarán una gran cantidad de datos de usuarios, pero esto puede ser un desafío para los desarrolladores, especialmente los pequeños y medianos, que no pueden permitírselo. Esto pone una presión adicional sobre los desarrolladores de aplicaciones. Además, con el surgimiento de la IA, la medición del LTV se vuelve más precisa, lo que ayuda a los desarrolladores a obtener una comprensión más profunda del comportamiento del usuario para que puedan optimizar sus estrategias de marketing de manera efectiva.

Entonces, ¿cómo aplicar la IA para medir el LTV?

Los modelos impulsados ​​por IA pueden analizar datos de una variedad de fuentes, como la frecuencia de uso de la aplicación, el comportamiento del usuario y las tendencias del mercado, para predecir el LTV futuro para usuarios individuales o grupos. Estos modelos pueden identificar tendencias futuras que pueden no ser inmediatamente evidentes para los humanos, brindando información más precisa y completa sobre el valor del usuario. Por ejemplo, en la plataforma de análisis de aplicaciones AppMetrica, incorporamos un modelo LTV predictivo creado con la tecnología de aprendizaje automático de Yandex Ads utilizando datos anónimos de decenas de miles de aplicaciones en varias categorías. Esto permite a los equipos de aplicaciones realizar predicciones precisas sobre la monetización incluso sin datos de la propia aplicación. Entonces, dentro de las 24 horas posteriores a la instalación de la aplicación, el modelo analiza múltiples métricas relacionadas con LTV y asigna usuarios a grupos según su capacidad de generar ingresos para la aplicación, dividiéndolos en el 5% superior de usuarios con el LTV más alto, hasta el 20% superior o el 50% superior de usuarios con el LTV más alto.

¿Conoce algún ejemplo de aplicaciones exitosas de IA para medir y pronosticar el LTV?

Como mencioné anteriormente, los pequeños desarrolladores a menudo tienen dificultades para acceder a suficientes datos para calcular y predecir el LTV. Para resolver este problema, automatizamos el proceso y extrajimos datos de la plataforma Yandex Direct, la plataforma propia de Yandex para anunciantes. Yandex Direct tiene un enorme sistema de recursos de datos basado en decenas de miles de aplicaciones y archivos de usuarios de hasta cientos de millones de personas. Estos modelos permiten a los anunciantes de aplicaciones móviles generar más conversiones posteriores a la instalación y mayores ingresos, especialmente en campañas de pago por instalación. Una vez que se recopilan los datos de Yandex Direct, el algoritmo de AppMetrica comienza a calcular una puntuación de predicción LTV del usuario. Utilizamos esta puntuación para entrenar nuestros modelos e incorporamos la probabilidad de acciones objetivo posteriores a la instalación en la predicción. En función de esta puntuación, el sistema ajustará automáticamente la estrategia publicitaria.

Al acumular datos, el modelo aprende y se adapta al comportamiento de los objetos en una aplicación específica, aumentando la precisión de la predicción al 99%. La confiabilidad de estas predicciones proviene de la enorme y diversa cantidad de datos anónimos que analizamos, lo que nos permite identificar patrones y tendencias que pueden no ser inmediatamente evidentes para los humanos. Estos datos se utilizan para crear modelos predictivos que brindan información precisa y completa sobre el valor del usuario.

BINH LAM

Fuente: https://www.sggp.org.vn/gia-tri-vong-doi-cong-cu-de-cac-nha-phat-trien-ung-dung-chinh-phuc-thi-truong-post732405.html