Пожизненная ценность — инструмент для разработчиков приложений, позволяющий им завоевать рынок

Пожизненная ценность пользователя (LTV) — важнейший показатель для оценки доходности приложения. Точное измерение LTV требует больших человеческих и материальных ресурсов… а благодаря развитию ИИ этот процесс становится проще.

Пожизненная ценность пользователя — важнейший показатель для оценки доходности приложения.

Г-н Антон Огай, владелец продукта App Campaigns в Yandex Ads — одной из ведущих мировых рекламных сетей, рассказывает о потенциале Lifetime Value (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — Г-н Антон Огай

PV: Какую роль играет показатель Lifetime Value (LTV) в оказании помощи разработчикам приложений в глобальной конкуренции?

Антон Огай: Данные LTV позволяют разработчикам оптимизировать потоки доходов, такие как покупки и реклама в приложениях, путем определения ценности, которую может принести пользователь, и стоимости его привлечения. Таким образом, LTV помогает определить ценность, которую пользователи создают для приложения, позволяя разработчикам сосредоточиться на файле пользователя, создавая максимальную ценность для оптимизации продаж приложения, предлагая эффективные маркетинговые мероприятия, нацеленные на нужный файл пользователя. LTV выходит за рамки таких поверхностных показателей, как загрузки приложений, время использования приложений… предоставляя информацию о поведении и предпочтениях пользователей во всем мире и являясь основой для разработчиков при запуске эффективных кампаний для долгосрочного успеха.

Как измерить LTV? По вашим наблюдениям, с какими трудностями сталкиваются издатели мобильных игр, когда их приложения не измеряют LTV?

LTV предполагает рассмотрение различных факторов, таких как средний объем продаж, частота покупок, норма прибыли и лояльность клиентов, для определения общего дохода, полученного от клиента с течением времени. В результате разработчики сталкиваются с трудностями при управлении огромными объемами данных, которые могут быть неточными или неполными, что затрудняет получение точного представления о поведении пользователей и получении дохода. Чтобы получить наилучшие результаты измерений, разработчикам игр понадобится большой объем пользовательских данных, но это может оказаться сложной задачей для разработчиков, особенно малых и средних, которые не могут себе этого позволить. Это создает дополнительную нагрузку на разработчиков приложений. Более того, с появлением искусственного интеллекта поддержка измерения LTV становится более точной, помогая разработчикам глубже понять поведение пользователей, чтобы они могли эффективно оптимизировать свои маркетинговые стратегии.

Так как же применить ИИ для измерения LTV?

Модели на основе искусственного интеллекта могут анализировать данные из различных источников, таких как частота использования приложений, поведение пользователей и рыночные тенденции, чтобы прогнозировать будущий LTV для отдельных пользователей или групп. Эти модели способны выявлять будущие тенденции, которые могут быть не сразу очевидны для людей, обеспечивая более точную и полную информацию о ценности для пользователей. Например, на платформе аналитики приложений AppMetrica мы внедрили предиктивную модель LTV, созданную на основе технологии машинного обучения Yandex Ads с использованием анонимизированных данных из десятков тысяч приложений различных категорий. Это позволяет командам разработчиков приложений делать точные прогнозы относительно монетизации даже без данных из самого приложения. Таким образом, в течение 24 часов после установки приложения модель анализирует несколько показателей, связанных с LTV, и распределяет пользователей по группам в зависимости от их способности приносить доход приложению, разделяя их на 5% пользователей с самым высоким LTV и до 20% или 50% пользователей с самым высоким LTV.

Есть ли у вас примеры успешного применения ИИ для измерения и прогнозирования LTV?

Как я уже упоминал ранее, у небольших разработчиков часто возникают трудности с доступом к достаточному количеству данных для расчета и прогнозирования LTV. Для решения этой проблемы мы автоматизировали процесс и извлекли данные с платформы Яндекс Директ — собственной платформы Яндекса для рекламодателей. Яндекс Директ обладает огромным системным ресурсом данных, основанным на десятках тысяч заявок и пользовательских файлах сотен миллионов человек. Эти модели позволяют рекламодателям мобильных приложений увеличивать количество конверсий после установки и доход, особенно в кампаниях с оплатой за установку. После сбора данных из Яндекс.Директ алгоритм AppMetrica начинает рассчитывать прогнозируемый показатель LTV пользователя. Мы использовали эту оценку для обучения наших моделей и включили в прогноз вероятность целевых действий после установки. На основании этой оценки система автоматически скорректирует рекламную стратегию.

Накапливая данные, модель обучается и адаптируется к поведению объектов в конкретном приложении, повышая точность прогнозирования до 99%. Надежность этих прогнозов обусловлена огромным и разнообразным объемом анонимных данных, которые мы анализируем, что позволяет нам выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть неочевидны для людей. Эти данные используются для построения прогностических моделей, которые обеспечивают точную и всестороннюю информацию о ценности для пользователя.

БИНЬ ЛАМ

Источник