ユーザー生涯価値 (LTV) は、アプリの収益パフォーマンスを測定するための重要な指標です。 LTV を正確に測定するには、多くの人的および物的リソースが必要ですが、AI の開発により、このプロセスが容易になります。
世界有数の広告ネットワークの 1 つである Yandex Ads のアプリ キャンペーンのプロダクト オーナーである Anton Ogay 氏は、生涯価値 (LTV) の可能性について次のように語っています。
PV: アプリ開発者が世界的に競争する上で、生涯価値 (LTV) はどのような役割を果たしますか?
Anton Ogay: LTV データにより、開発者はユーザーがもたらす価値とその獲得コストを判断し、アプリ内購入やアプリ内広告などの収益源を最適化できます。したがって、LTV はユーザーがアプリケーションに生み出す価値を決定するのに役立ち、開発者はユーザー ファイルに集中して、目的のユーザー ファイルを対象とした効果的なマーケティング活動を提案することで、アプリケーションの販売を最適化するための最高の価値を生み出すことができます。 LTV は、アプリのダウンロード数やアプリの使用時間などの表面的な指標を超え、世界中のユーザーの行動や好みに関する洞察を提供し、開発者が長期的な成功に向けて効果的なキャンペーンを開始するための基礎となります。
LTVを測定するには？あなたの観察では、モバイル ゲーム パブリッシャーは、アプリが LTV を測定できなかったときにどのような困難に直面しましたか?
LTV では、平均売上高、購入頻度、利益率、顧客ロイヤルティなどのさまざまな要素を検討して、一定期間にわたって顧客が生み出す総収益を決定します。その結果、開発者は不正確または不完全な可能性のある膨大な量のデータを管理するという課題に直面し、ユーザーの行動や収益の創出に関する正確な洞察を妨げています。最良の測定結果を得るために、ゲーム開発者は大量のユーザーデータを必要としますが、特に中小規模の開発者にとっては、それを行う余裕がなく、困難な場合があります。これにより、アプリ開発者にさらなるプレッシャーがかかります。さらに、AI の登場により、LTV 測定サポートがより正確になり、開発者はユーザーの行動をより深く理解して、マーケティング戦略を効果的に最適化できるようになります。
では、LTV を測定するために AI をどのように適用すればよいのでしょうか?
AI を活用したモデルは、アプリの使用頻度、ユーザーの行動、市場動向など、さまざまなソースからのデータを分析し、個々のユーザーまたはグループの将来の LTV を予測できます。これらのモデルは、人間にはすぐには分からない将来の傾向を識別し、ユーザーの価値に関するより正確で包括的な洞察を提供します。たとえば、AppMetrica アプリ分析プラットフォームでは、さまざまなカテゴリの数万のアプリから匿名化されたデータを使用して、Yandex Ads の機械学習テクノロジーに基づいて構築された予測 LTV モデルを組み込みました。これにより、アプリチームはアプリ自体のデータがなくても収益化について正確な予測を行うことができます。そのため、アプリのインストール後 24 時間以内に、モデルは複数の LTV 関連の指標を分析し、アプリの収益を生み出す能力に基づいてユーザーをグループに割り当て、LTV が最も高い上位 5% のユーザーから、LTV が最も高い上位 20% または上位 50% のユーザーまでを分類します。
LTV の測定と予測における AI アプリケーションの成功例はありますか?
先ほど述べたように、小規模な開発者は LTV を計算して予測するのに十分なデータにアクセスするのが難しいことがよくあります。この問題を解決するために、私たちはプロセスを自動化し、Yandex 独自の広告主向けプラットフォームである Yandex Direct プラットフォームからデータをマイニングしました。 Yandex Direct には、数万のアプリケーションと最大数億人のユーザー ファイルに基づく膨大なデータ システム リソースがあります。これらのモデルにより、モバイル アプリの広告主は、特にインストール課金型キャンペーンにおいて、インストール後のコンバージョンと収益を増やすことができます。 Yandex Direct からデータが収集されると、AppMetrica のアルゴリズムがユーザー LTV 予測スコアの計算を開始します。このスコアを使用してモデルをトレーニングし、インストール後のターゲットアクションの確率を予測に組み込みました。このスコアに基づいて、システムは広告戦略を自動的に調整します。
データを蓄積することで、モデルは特定のアプリケーション内のオブジェクトの動作を学習して適応し、予測精度を 99% まで向上させます。これらの予測の信頼性は、私たちが分析する大量かつ多様な匿名データから生まれ、人間にはすぐには分からないパターンや傾向を特定することができます。このデータは、ユーザーの価値に関する正確で包括的な洞察を提供する予測モデルを構築するために使用されます。
ビン・ラム
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