Valor de por vida, una herramienta para que los desarrolladores de aplicaciones conquisten el mercado

El Valor de Vida del Usuario (LTV) es una métrica crucial para medir la efectividad de los ingresos de una aplicación. Medir el LTV con precisión requiere una gran cantidad de recursos humanos y materiales, y gracias al desarrollo de la IA, este proceso se simplifica.

El valor de la vida útil del usuario es una métrica crucial para medir el rendimiento de los ingresos de la aplicación.

El Sr. Anton Ogay, responsable de producto de campañas de aplicaciones en Yandex Ads, una de las principales redes publicitarias mundiales, habla sobre el potencial del valor de vida del cliente (LTV):

Señor Anton Ogay

PV: ¿Qué papel juega el valor de vida útil (LTV) para ayudar a los desarrolladores de aplicaciones a competir a nivel global?

Sr. Anton Ogay: Los datos de LTV permiten a los desarrolladores optimizar los flujos de ingresos, como las compras y la publicidad dentro de la aplicación, al identificar el valor que los usuarios pueden aportar y el coste de adquirirlos. Por lo tanto, el LTV ayuda a determinar el valor que los usuarios aportan a la aplicación, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la base de usuarios, generando el máximo valor para optimizar las ventas de la aplicación mediante la propuesta de actividades de marketing eficaces dirigidas a la base de usuarios deseada. El LTV va más allá de las métricas superficiales, como las descargas de la aplicación y el tiempo de permanencia en la aplicación, etc., y proporciona información sobre el comportamiento y las preferencias globales de los usuarios, y es la base para que los desarrolladores lancen campañas eficaces para alcanzar el éxito a largo plazo.

¿Cómo medir el LTV? ¿Qué dificultades han encontrado los desarrolladores de juegos móviles cuando sus apps no miden el LTV?

El LTV implica analizar diversos factores, como el promedio de ventas, la frecuencia de compra, los márgenes de beneficio y la fidelidad del cliente, para determinar los ingresos totales generados por un cliente a lo largo del tiempo. Como resultado, los desarrolladores se enfrentan al reto de gestionar grandes cantidades de datos que pueden ser inexactos o incompletos, lo que dificulta obtener información precisa sobre el comportamiento del usuario y la generación de ingresos. Para una medición óptima, los desarrolladores de juegos necesitarán una gran cantidad de datos de usuarios, pero esto puede suponer un reto para ellos, especialmente para las pequeñas y medianas empresas que no pueden permitírselo. Esto aumenta la presión sobre los desarrolladores de aplicaciones. Además, con la llegada de la IA, la medición del LTV se vuelve más precisa, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender mejor el comportamiento del usuario para optimizar sus estrategias de marketing de forma eficaz.

Entonces, ¿cómo aplicar la IA para medir el LTV?

Los modelos basados ​​en IA pueden analizar datos de diversas fuentes, como el uso de la aplicación, el comportamiento del usuario y las tendencias del mercado, para predecir el LTV futuro de usuarios individuales o grupos. Estos modelos pueden identificar tendencias futuras que podrían no ser inmediatamente evidentes para los humanos, proporcionando información más precisa y completa sobre el valor del usuario. Por ejemplo, en la plataforma de análisis de aplicaciones AppMetrica, hemos incorporado un modelo predictivo de LTV basado en la tecnología de aprendizaje automático de Yandex Ads, que utiliza datos anonimizados de decenas de miles de aplicaciones en múltiples categorías. Esto permite a los equipos de desarrollo de aplicaciones realizar predicciones precisas de monetización incluso sin datos de la propia aplicación. Así, en las 24 horas siguientes a la instalación de la aplicación, el modelo analiza múltiples métricas relacionadas con el LTV y asigna a los usuarios a grupos según su capacidad para generar ingresos para la aplicación, dividiéndolos en el 5% superior de usuarios con el LTV más alto, hasta el 20% superior o el 50% superior de usuarios con el LTV más alto.

¿Conoce algún ejemplo de aplicaciones exitosas de IA para medir y pronosticar el LTV?

Como mencioné anteriormente, los pequeños desarrolladores suelen tener dificultades para acceder a los datos necesarios para calcular y predecir el LTV. Para solucionar este problema, automatizamos el proceso y extrajimos datos de Yandex Direct, la plataforma propia de Yandex para anunciantes. Yandex Direct cuenta con un enorme conjunto de datos basado en decenas de miles de aplicaciones y archivos de usuarios de cientos de millones de personas. Estos modelos permiten a los anunciantes promocionar aplicaciones móviles para obtener más conversiones post-instalación y mayores ingresos, especialmente en campañas de pago por instalación. Una vez recopilados los datos de Yandex Direct, el algoritmo de AppMetrica comienza a calcular una puntuación para predecir el LTV del usuario. Utilizamos esta puntuación para entrenar nuestros modelos e incorporar la probabilidad de acciones objetivo post-instalación en la predicción. Con base en esta puntuación, el sistema ajusta automáticamente la estrategia publicitaria.

Al acumular datos, el modelo aprende y se adapta al comportamiento de un objeto en una aplicación determinada, lo que aumenta la precisión de las predicciones al 99 %. La fiabilidad de estas predicciones se debe a la vasta y diversa cantidad de datos anonimizados que analizamos, lo que nos permite identificar patrones y tendencias que podrían no ser inmediatamente evidentes para los humanos. Estos datos se utilizan para crear modelos predictivos que proporcionan información precisa y completa sobre el valor para el usuario.

BINH LAM

Fuente: https://www.sggp.org.vn/gia-tri-vong-doi-cong-cu-de-cac-nha-phat-trien-ung-dung-chinh-phuc-thi-truong-post732405.html