사용자 생애 가치(LTV)는 앱의 수익 성과를 측정하는 중요한 지표입니다. LTV를 정확하게 측정하려면 많은 인적, 물적 자원이 필요하며... AI의 발전 덕분에 이 과정이 더 쉬워졌습니다.
세계 최고의 광고 네트워크 중 하나인 Yandex Ads의 앱 캠페인 제품 책임자인 Anton Ogay 씨는 생애 가치(LTV)의 잠재력에 대해 다음과 같이 설명합니다.
PV: 앱 개발자가 글로벌 경쟁에서 이기는 데 있어 생애 가치(LTV)는 어떤 역할을 하나요?
Anton Ogay: LTV 데이터를 활용하면 개발자는 사용자가 가져올 수 있는 가치와 사용자를 확보하는 데 드는 비용을 파악하여 앱 내 구매 및 앱 내 광고와 같은 수익 흐름을 최적화할 수 있습니다. 따라서 LTV는 사용자가 애플리케이션에 대해 창출하는 가치를 결정하는 데 도움이 되며, 이를 통해 개발자는 사용자 파일에 집중하여 원하는 사용자 파일을 타겟팅하는 효과적인 마케팅 활동을 제안하여 애플리케이션 판매를 최적화하는 가장 높은 가치를 창출할 수 있습니다. LTV는 앱 다운로드, 앱 사용 시간과 같은 표면적인 지표를 넘어 전 세계 사용자 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공하며, 개발자가 장기적인 성공을 위한 효과적인 캠페인을 시작하는 기반이 됩니다.
LTV는 어떻게 측정하나요? 귀하의 관찰에 따르면, 모바일 게임 퍼블리셔는 앱의 LTV 측정에 실패할 경우 어떤 어려움을 겪습니까?
LTV는 평균 매출, 구매 빈도, 이익 마진, 고객 충성도 등 다양한 요소를 살펴보고 시간 경과에 따라 고객이 창출한 총 수익을 파악하는 것을 의미합니다. 결과적으로 개발자는 부정확하거나 불완전한 엄청난 양의 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪으며, 이는 사용자 행동과 수익 창출에 대한 정확한 통찰력을 얻는 데 방해가 됩니다. 최상의 측정 결과를 얻으려면 게임 개발자는 방대한 양의 사용자 데이터가 필요하지만, 이는 특히 이를 감당할 여력이 없는 중소 규모 개발자에게는 어려운 일이 될 수 있습니다. 이로 인해 앱 개발자는 추가적인 압박을 받게 됩니다. 게다가 AI의 등장으로 LTV 측정 지원이 더욱 정확해졌으며, 이를 통해 개발자는 사용자 행동을 더 깊이 이해하여 마케팅 전략을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
그렇다면 LTV를 측정하기 위해 AI를 어떻게 적용할까요?
AI 기반 모델은 앱 사용 빈도, 사용자 행동, 시장 동향 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 개별 사용자 또는 그룹의 향후 LTV를 예측할 수 있습니다. 이러한 모델은 인간이 즉시 알아차리기 어려운 미래의 추세를 파악하여 사용자 가치에 대한 더욱 정확하고 포괄적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AppMetrica 앱 분석 플랫폼에서 우리는 다양한 카테고리에 걸쳐 수만 개의 앱에서 얻은 익명화된 데이터를 사용하여 Yandex Ads의 머신 러닝 기술을 기반으로 한 예측 LTV 모델을 통합했습니다. 이를 통해 앱 팀은 앱 자체의 데이터가 없더라도 수익 창출에 대한 정확한 예측을 내릴 수 있습니다. 따라서 앱을 설치한 후 24시간 이내에 이 모델은 여러 가지 LTV 관련 지표를 분석하고 앱으로 수익을 창출할 수 있는 능력에 따라 사용자를 그룹으로 분류합니다. 즉, LTV가 가장 높은 상위 5% 사용자부터 가장 높은 LTV를 가진 상위 20% 또는 상위 50% 사용자까지 나눕니다.
LTV 측정 및 예측에 AI를 성공적으로 적용한 사례가 있나요?
앞서 언급했듯이 소규모 개발사는 LTV를 계산하고 예측하는 데 필요한 충분한 데이터에 접근하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 프로세스를 자동화하고 광고주를 위한 Yandex의 플랫폼인 Yandex Direct 플랫폼에서 데이터를 마이닝했습니다. Yandex Direct는 수만 개의 애플리케이션과 최대 수억 명의 사용자 파일을 기반으로 하는 방대한 데이터 시스템 리소스를 보유하고 있습니다. 이러한 모델을 사용하면 모바일 앱 광고주가 설치 후 전환율을 높이고 수익을 늘릴 수 있으며, 특히 설치당 지불 캠페인에서 그 효과가 큽니다. Yandex Direct에서 데이터를 수집하면 AppMetrica의 알고리즘이 사용자 LTV 예측 점수를 계산하기 시작합니다. 우리는 이 점수를 사용하여 모델을 훈련하고 설치 후 타겟 작업의 확률을 예측에 통합했습니다. 이 점수를 바탕으로 시스템은 자동으로 광고 전략을 조정합니다.
모델은 데이터를 축적함으로써 특정 애플리케이션에서 객체의 동작을 학습하고 적응하여 예측 정확도를 99%까지 높입니다. 이러한 예측의 신뢰성은 우리가 분석하는 방대하고 다양한 익명화된 데이터에서 비롯됩니다. 이를 통해 인간이 즉시 알아차리기 어려운 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 사용자 가치에 대한 정확하고 포괄적인 통찰력을 제공하는 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.
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