Lifetime Value เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาแอพเพื่อพิชิตตลาด

มูลค่าตลอดอายุผู้ใช้ (LTV) เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการวัดประสิทธิภาพด้านรายได้ของแอป การวัด LTV ให้แม่นยำนั้นต้องอาศัยทรัพยากรบุคคลและวัสดุจำนวนมาก… และด้วยการพัฒนา AI กระบวนการนี้จึงง่ายขึ้น

มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการวัดประสิทธิภาพของรายได้จากแอป

คุณ Anton Ogay เจ้าของผลิตภัณฑ์ App Campaign ของ Yandex Ads หนึ่งในเครือข่ายโฆษณาชั้นนำระดับโลก พูดถึงศักยภาพของ Lifetime Value (LTV)

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — นายแอนตัน โอกาย

PV: มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV) มีบทบาทอย่างไรในการช่วยให้นักพัฒนาแอปแข่งขันได้ทั่วโลก?

Anton Ogay: ข้อมูล LTV ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถปรับช่องทางรายได้ เช่น การซื้อในแอปและโฆษณาในแอปให้เหมาะสมที่สุด ด้วยการกำหนดมูลค่าที่ผู้ใช้สามารถนำมาได้และต้นทุนในการซื้อมูลค่าเหล่านี้ ดังนั้น LTV จะช่วยกำหนดมูลค่าที่ผู้ใช้สร้างให้กับแอปพลิเคชัน ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ไฟล์ของผู้ใช้ได้ สร้างมูลค่าสูงสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายแอปพลิเคชันด้วยการเสนอกิจกรรมทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพที่กำหนดเป้าหมายไปที่ไฟล์ของผู้ใช้ที่ต้องการ LTV ไม่ได้วัดแค่เพียงข้อมูลผิวเผิน เช่น การดาวน์โหลดแอป เวลาใช้งานแอป... แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ทั่วโลก และเป็นพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาในการเปิดตัวแคมเปญที่มีประสิทธิผลเพื่อความสำเร็จในระยะยาวอีกด้วย

วัด LTV อย่างไร? จากการสังเกตของคุณ ผู้จัดจำหน่ายเกมมือถือประสบปัญหาอะไรบ้างเมื่อแอปของพวกเขาไม่สามารถวัด LTV ได้

LTV เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ยอดขายเฉลี่ย ความถี่ในการซื้อ อัตรากำไร และความภักดีของลูกค้า เพื่อพิจารณารายได้รวมที่ลูกค้าสร้างขึ้นในแต่ละช่วงเวลา ส่งผลให้ผู้พัฒนาต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่อาจไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ ทำให้ไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้และการสร้างรายได้ ในการที่จะได้ผลลัพธ์การวัดที่ดีที่สุด นักพัฒนาเกมจะต้องมีข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก แต่การทำเช่นนี้อาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะนักพัฒนาขนาดเล็กและขนาดกลางที่ไม่สามารถจ่ายได้ นี่เพิ่มแรงกดดันให้กับผู้พัฒนาแอปมากขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น ด้วยการเกิดขึ้นของ AI การรองรับการวัด LTV มีความแม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาได้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพื่อที่พวกเขาจะสามารถปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แล้วเราจะนำ AI มาวัด LTV ได้อย่างไร?

โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ความถี่การใช้งานแอป พฤติกรรมของผู้ใช้ และแนวโน้มตลาด เพื่อคาดการณ์ LTV ในอนาคตสำหรับผู้ใช้รายบุคคลหรือกลุ่มต่างๆ โมเดลเหล่านี้สามารถระบุเทรนด์ในอนาคตที่มนุษย์อาจไม่สามารถสังเกตเห็นได้ทันที ทำให้เข้าใจมูลค่าของผู้ใช้ได้แม่นยำและครอบคลุมยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น ในแพลตฟอร์มวิเคราะห์แอป AppMetrica เราได้รวมโมเดล LTV เชิงคาดการณ์ที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องของ Yandex Ads โดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อจากแอปหลายหมื่นแอปในหมวดหมู่ต่างๆ สิ่งนี้ช่วยให้ทีมแอปสามารถทำนายการสร้างรายได้ได้อย่างแม่นยำแม้จะไม่มีข้อมูลจากแอปนั้นเอง ดังนั้นภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากติดตั้งแอป โมเดลจะวิเคราะห์เมตริกที่เกี่ยวข้องกับ LTV หลายตัว และกำหนดผู้ใช้ให้เป็นกลุ่มตามความสามารถในการสร้างรายได้สำหรับแอป โดยแบ่งผู้ใช้ออกเป็น 5% อันดับสูงสุดของผู้ใช้ที่มี LTV สูงที่สุด ไปจนถึง 20% อันดับสูงสุดหรือ 50% อันดับสูงสุดของผู้ใช้ที่มี LTV สูงที่สุด

คุณมีตัวอย่างแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จในการวัดและคาดการณ์ LTV หรือไม่

ดังที่ฉันได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ นักพัฒนาขนาดเล็กมักจะประสบปัญหาในการเข้าถึงข้อมูลเพียงพอเพื่อคำนวณและคาดการณ์ LTV เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราได้สร้างกระบวนการอัตโนมัติและรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์ม Yandex Direct ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มของ Yandex สำหรับผู้ลงโฆษณา Yandex Direct มีระบบทรัพยากรข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ประกอบด้วยแอปพลิเคชันและไฟล์ของผู้ใช้นับหมื่นล้านคน โมเดลเหล่านี้ช่วยให้นักโฆษณาแอปมือถือขับเคลื่อนอัตราการแปลงหลังการติดตั้งและรายได้ที่สูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแคมเปญแบบจ่ายต่อการติดตั้ง เมื่อรวบรวมข้อมูลจาก Yandex Direct แล้ว อัลกอริทึมของ AppMetrica จะเริ่มคำนวณคะแนนคาดคะเน LTV ของผู้ใช้ เราใช้คะแนนนี้เพื่อฝึกโมเดลของเราและรวมความน่าจะเป็นของการดำเนินการตามเป้าหมายหลังการติดตั้งไว้ในการทำนาย จากคะแนนดังกล่าวระบบจะปรับกลยุทธ์การโฆษณาโดยอัตโนมัติ

ด้วยการรวบรวมข้อมูล โมเดลจะเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับพฤติกรรมของวัตถุในแอปพลิเคชันเฉพาะ ทำให้ความแม่นยำในการทำนายเพิ่มขึ้นเป็น 99% ความน่าเชื่อถือของคำทำนายเหล่านี้มาจากข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อจำนวนมหาศาลและหลากหลายที่เราวิเคราะห์ ซึ่งทำให้เราสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มที่มนุษย์อาจมองไม่เห็นทันทีได้ ข้อมูลนี้ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและครอบคลุมเกี่ยวกับมูลค่าของผู้ใช้

บินห์ลัม

แหล่งที่มา