Lifetime Value, un outil pour les développeurs d'applications pour conquérir le marché

La valeur vie utilisateur (LTV) est une mesure cruciale pour mesurer les performances de revenus d'une application. Mesurer le LTV avec précision nécessite beaucoup de ressources humaines et matérielles… et grâce au développement de l’IA, ce processus devient plus facile.

La valeur à vie de l’utilisateur est une mesure cruciale pour mesurer les performances des revenus des applications.

M. Anton Ogay, Product Owner des campagnes d'applications chez Yandex Ads, l'un des principaux réseaux publicitaires mondiaux, parle du potentiel de la Lifetime Value (LTV) :

M. Anton Ogay

PV : Quel rôle joue la valeur à vie (LTV) pour aider les développeurs d'applications à être compétitifs à l'échelle mondiale ?

Anton Ogay : Les données LTV permettent aux développeurs d'optimiser les flux de revenus tels que les achats intégrés et les publicités intégrées à l'application en déterminant la valeur qu'un utilisateur peut apporter et le coût de leur acquisition. Ainsi, la LTV permet de déterminer la valeur que les utilisateurs créent pour l'application, permettant aux développeurs de se concentrer sur le fichier utilisateur, créant ainsi la valeur la plus élevée pour optimiser les ventes d'applications en proposant des activités marketing efficaces ciblant le fichier utilisateur souhaité. La LTV va au-delà des mesures de surface telles que les téléchargements d'applications, le temps d'utilisation des applications… en fournissant des informations sur le comportement et les préférences des utilisateurs à l'échelle mondiale et en constituant la base sur laquelle les développeurs peuvent lancer des campagnes efficaces pour un succès à long terme.

Comment mesurer le LTV ? D'après vos observations, quelles difficultés les éditeurs de jeux mobiles ont-ils rencontrées lorsque leurs applications ne parviennent pas à mesurer la LTV ?

Le LTV consiste à examiner divers facteurs tels que les ventes moyennes, la fréquence d'achat, les marges bénéficiaires et la fidélité des clients pour déterminer le revenu total généré par un client au fil du temps. Par conséquent, les développeurs sont confrontés à des défis dans la gestion de quantités massives de données qui peuvent être inexactes ou incomplètes, ce qui empêche d’obtenir des informations précises sur le comportement des utilisateurs et la génération de revenus. Pour obtenir les meilleurs résultats de mesure, les développeurs de jeux auront besoin d'une grande quantité de données utilisateur, mais cela peut être un défi pour les développeurs, en particulier les développeurs de petite et moyenne taille, qui ne peuvent pas se le permettre. Cela exerce une pression supplémentaire sur les développeurs d’applications. De plus, avec l’émergence de l’IA, la prise en charge de la mesure LTV devient plus précise, aidant les développeurs à acquérir une compréhension plus approfondie du comportement des utilisateurs afin qu’ils puissent optimiser efficacement leurs stratégies marketing.

Alors, comment appliquer l’IA pour mesurer la LTV ?

Les modèles basés sur l'IA peuvent analyser les données provenant de diverses sources, telles que la fréquence d'utilisation des applications, le comportement des utilisateurs et les tendances du marché, pour prédire la LTV future des utilisateurs individuels ou des groupes. Ces modèles peuvent identifier les tendances futures qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes pour les humains, fournissant ainsi des informations plus précises et plus complètes sur la valeur pour l’utilisateur. Par exemple, sur la plateforme d'analyse d'applications AppMetrica, nous avons intégré un modèle LTV prédictif basé sur la technologie d'apprentissage automatique de Yandex Ads utilisant des données anonymisées provenant de dizaines de milliers d'applications dans différentes catégories. Cela permet aux équipes d'applications de faire des prédictions précises sur la monétisation, même sans données de l'application elle-même. Ainsi, dans les 24 heures suivant l'installation de l'application, le modèle analyse plusieurs indicateurs liés à la LTV et attribue les utilisateurs à des groupes en fonction de leur capacité à monétiser l'application, en les divisant entre les 5 % d'utilisateurs ayant la LTV la plus élevée, jusqu'aux 20 % ou 50 % d'utilisateurs ayant la LTV la plus élevée.

Avez-vous des exemples d’applications d’IA réussies dans la mesure et la prévision de la LTV ?

Comme je l’ai mentionné précédemment, les petits développeurs ont souvent du mal à accéder à suffisamment de données pour calculer et prédire la LTV. Pour résoudre ce problème, nous avons automatisé le processus et extrait les données de la plateforme Yandex Direct, la propre plateforme de Yandex pour les annonceurs. Yandex Direct dispose d'une énorme ressource de système de données basée sur des dizaines de milliers d'applications et de fichiers utilisateurs pouvant atteindre des centaines de millions de personnes. Ces modèles permettent aux annonceurs d'applications mobiles de générer davantage de conversions post-installation et des revenus plus élevés, en particulier dans les campagnes de paiement par installation. Une fois les données collectées auprès de Yandex Direct, l'algorithme d'AppMetrica commence à calculer un score de prédiction LTV utilisateur. Nous avons utilisé ce score pour former nos modèles et avons intégré la probabilité des actions cibles post-installation dans la prédiction. Sur la base de ce score, le système ajustera automatiquement la stratégie publicitaire.

En accumulant des données, le modèle apprend et s'adapte au comportement des objets dans une application spécifique, augmentant la précision de prédiction à 99 %. La fiabilité de ces prédictions provient de la quantité massive et diversifiée de données anonymisées que nous analysons, ce qui nous permet d’identifier des modèles et des tendances qui peuvent ne pas être immédiatement apparents pour les humains. Ces données sont utilisées pour créer des modèles prédictifs qui fournissent des informations précises et complètes sur la valeur pour l’utilisateur.

BINH LAM

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