តម្លៃពេញមួយជីវិត ដែលជាឧបករណ៍សម្រាប់អ្នកបង្កើតកម្មវិធីដើម្បីដណ្តើមទីផ្សារ

តម្លៃពេញមួយជីវិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (LTV) គឺជារង្វាស់ដ៏សំខាន់មួយដើម្បីវាស់ស្ទង់លទ្ធផលចំណូលរបស់កម្មវិធី។ ការវាស់វែង LTV យ៉ាងត្រឹមត្រូវទាមទារធនធានមនុស្ស និងសម្ភារៈជាច្រើន… ហើយអរគុណចំពោះការអភិវឌ្ឍន៍ AI ដំណើរការនេះកាន់តែងាយស្រួល។

តម្លៃពេញមួយជីវិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់គឺជារង្វាស់ដ៏សំខាន់មួយដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រតិបត្តិការប្រាក់ចំណូលកម្មវិធី។

លោក Anton Ogay ម្ចាស់ផលិតផលនៃ App Campaigns នៅ Yandex Ads ដែលជាបណ្តាញផ្សាយពាណិជ្ជកម្មឈានមុខគេមួយនៅលើពិភពលោក និយាយអំពីសក្តានុពលនៃតម្លៃពេញមួយជីវិត (LTV)៖

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

PV៖ តើតម្លៃជីវិត (LTV) មានតួនាទីអ្វីក្នុងការជួយអ្នកបង្កើតកម្មវិធីប្រកួតប្រជែងជាសកល?

Anton Ogay៖ ទិន្នន័យ LTV អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរប្រាក់ចំណូលដូចជាការទិញក្នុងកម្មវិធី និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មក្នុងកម្មវិធី ដោយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចនាំមក និងតម្លៃនៃការទទួលបានពួកគេ។ ដូច្នេះ LTV ជួយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើតសម្រាប់កម្មវិធី អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្តោតលើឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់ បង្កើតតម្លៃខ្ពស់បំផុតដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការលក់កម្មវិធីដោយស្នើសុំសកម្មភាពទីផ្សារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពកំណត់គោលដៅឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់ដែលចង់បាន។ LTV ហួសពីការវាស់វែងលើផ្ទៃ ដូចជាការទាញយកកម្មវិធី ពេលវេលាប្រើប្រាស់កម្មវិធី... ផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយា និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ជាសកល ហើយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីចាប់ផ្តើមយុទ្ធនាការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ភាពជោគជ័យរយៈពេលវែង។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីវាស់ LTV? តាមការសង្កេតរបស់អ្នក តើអ្នកផ្សាយហ្គេមទូរសព្ទជួបប្រទះការលំបាកអ្វីខ្លះនៅពេលដែលកម្មវិធីរបស់ពួកគេមិនអាចវាស់ LTV?

LTV ពាក់ព័ន្ធនឹងការមើលកត្តាជាច្រើនដូចជា ការលក់ជាមធ្យម ភាពញឹកញាប់នៃការទិញ ប្រាក់ចំណេញ និងភាពស្មោះត្រង់របស់អតិថិជនដើម្បីកំណត់ចំណូលសរុបដែលបង្កើតដោយអតិថិជនតាមពេលវេលា។ ជាលទ្ធផល អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏ច្រើនដែលអាចមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនពេញលេញ ដែលរារាំងការយល់ដឹងត្រឹមត្រូវអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងការបង្កើតប្រាក់ចំណូល។ ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលវាស់វែងល្អបំផុត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេមនឹងត្រូវការទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់យ៉ាងច្រើន ប៉ុន្តែវាអាចជាបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាពិសេសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ខ្នាតតូច និងមធ្យម ដែលមិនមានលទ្ធភាពទិញវា។ នេះដាក់សម្ពាធបន្ថែមលើអ្នកបង្កើតកម្មវិធី។ លើសពីនេះ ជាមួយនឹងការលេចឡើងនៃ AI ការគាំទ្រការវាស់វែង LTV កាន់តែមានភាពសុក្រឹត ដែលជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដូច្នេះពួកគេអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយុទ្ធសាស្រ្តទីផ្សាររបស់ពួកគេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ដូច្នេះតើត្រូវអនុវត្ត AI ដើម្បីវាស់ LTV យ៉ាងដូចម្តេច?

ម៉ូដែលដែលដំណើរការដោយ AI អាចវិភាគទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ដូចជាប្រេកង់នៃការប្រើប្រាស់កម្មវិធី ឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការទីផ្សារ ដើម្បីទស្សន៍ទាយ LTV នាពេលអនាគតសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗ ឬក្រុម។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការនាពេលអនាគតដែលប្រហែលជាមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើប្រាស់។ ជាឧទាហរណ៍ នៅលើវេទិកាវិភាគកម្មវិធី AppMetrica យើងបានដាក់បញ្ចូលគំរូ LTV ព្យាករណ៍ដែលបានបង្កើតឡើងនៅលើបច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីនរបស់ Yandex Ads ដោយប្រើទិន្នន័យអនាមិកពីកម្មវិធីរាប់ម៉ឺននៅលើប្រភេទផ្សេងៗ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមកម្មវិធីធ្វើការទស្សន៍ទាយត្រឹមត្រូវអំពីការរកប្រាក់ ទោះបីជាមិនមានទិន្នន័យពីកម្មវិធីក៏ដោយ។ ដូច្នេះក្នុងរយៈពេល 24 ម៉ោងនៃការដំឡើងកម្មវិធី គំរូវិភាគរង្វាស់ដែលទាក់ទងនឹង LTV ជាច្រើន ហើយកំណត់អ្នកប្រើប្រាស់ទៅក្រុមដោយផ្អែកលើសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការរកប្រាក់ពីកម្មវិធី ដោយបែងចែកពួកគេទៅជា 5% នៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុត រហូតដល់កំពូល 20% ឬកំពូល 50% នៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុត។

តើអ្នកមានឧទាហរណ៍ណាមួយនៃកម្មវិធី AI ដែលទទួលបានជោគជ័យក្នុងការវាស់វែង និងព្យាករណ៍ LTV ទេ?

ដូចដែលខ្ញុំបានលើកឡើងពីមុន អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តូចៗតែងតែពិបាកក្នុងការចូលប្រើទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីគណនា និងទស្សន៍ទាយ LTV។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ យើងបានដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងជីកយកទិន្នន័យពីវេទិកា Yandex Direct ដែលជាវេទិកាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ Yandex សម្រាប់អ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ Yandex Direct មានធនធានប្រព័ន្ធទិន្នន័យដ៏ធំដោយផ្អែកលើកម្មវិធីរាប់ម៉ឺន និងឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់រហូតដល់រាប់រយលាននាក់។ ម៉ូដែលទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មកម្មវិធីទូរស័ព្ទជំរុញការបំប្លែងក្រោយការដំឡើងកាន់តែច្រើន និងប្រាក់ចំណូលកាន់តែខ្ពស់ ជាពិសេសនៅក្នុងយុទ្ធនាការបង់ប្រាក់ក្នុងមួយការដំឡើង។ នៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលពី Yandex Direct ក្បួនដោះស្រាយរបស់ AppMetrica ចាប់ផ្តើមគណនាពិន្ទុទស្សន៍ទាយ LTV របស់អ្នកប្រើប្រាស់។ យើងបានប្រើពិន្ទុនេះដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់យើង និងបញ្ចូលប្រូបាប៊ីលីតេនៃសកម្មភាពគោលដៅក្រោយការដំឡើងទៅក្នុងការព្យាករណ៍។ ដោយផ្អែកលើពិន្ទុនេះ ប្រព័ន្ធនឹងកែសម្រួលយុទ្ធសាស្រ្តផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

តាមរយៈការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ គំរូរៀន និងសម្របខ្លួនទៅនឹងឥរិយាបថរបស់វត្ថុនៅក្នុងកម្មវិធីជាក់លាក់មួយ បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយដល់ 99% ។ ភាពជឿជាក់នៃការទស្សន៍ទាយទាំងនេះបានមកពីចំនួនដ៏ធំ និងចម្រុះនៃទិន្នន័យអនាមិកដែលយើងវិភាគ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការដែលអាចនឹងមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស។ ទិន្នន័យនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយដែលផ្តល់នូវការយល់ដឹងដ៏ត្រឹមត្រូវនិងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើ។

ប៊ិន ឡាំ

ប្រភព