តម្លៃពេញមួយជីវិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (LTV) គឺជារង្វាស់ដ៏សំខាន់មួយដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃប្រាក់ចំណូលរបស់កម្មវិធី។ ការវាស់វែង LTV យ៉ាងត្រឹមត្រូវទាមទារធនធានមនុស្ស និងសម្ភារៈជាច្រើន… ហើយអរគុណចំពោះការអភិវឌ្ឍន៍ AI ដំណើរការនេះកាន់តែងាយស្រួល។
លោក Anton Ogay ម្ចាស់ផលិតផលនៃ App Campaigns នៅ Yandex Ads ដែលជាបណ្តាញផ្សាយពាណិជ្ជកម្មឈានមុខគេមួយនៅលើពិភពលោក និយាយអំពីសក្តានុពលនៃតម្លៃពេញមួយជីវិត (LTV)៖
PV៖ តើតម្លៃជីវិត (LTV) មានតួនាទីអ្វីក្នុងការជួយអ្នកបង្កើតកម្មវិធីប្រកួតប្រជែងជាសកល?
លោក Anton Ogay៖ ទិន្នន័យ LTV អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរប្រាក់ចំណូល ដូចជាការទិញក្នុងកម្មវិធី និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មក្នុងកម្មវិធី ដោយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចនាំមក និងតម្លៃនៃការទទួលបានអ្នកប្រើប្រាស់។ ដូច្នេះ LTV ជួយកំណត់តម្លៃដែលអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើតសម្រាប់កម្មវិធី អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្តោតលើមូលដ្ឋានអ្នកប្រើប្រាស់ បង្កើតតម្លៃខ្ពស់បំផុតដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការលក់កម្មវិធីដោយស្នើសកម្មភាពទីផ្សារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពកំណត់គោលដៅអ្នកប្រើប្រាស់ដែលចង់បាន។ LTV លើសពីការវាស់វែងលើផ្ទៃ ដូចជាការទាញយកកម្មវិធី ពេលវេលាចំណាយក្នុងកម្មវិធី។ល។ ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយា និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ទូទាំងពិភពលោក ហើយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីចាប់ផ្តើមយុទ្ធនាការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ភាពជោគជ័យរយៈពេលវែង។
តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីវាស់ LTV? តើអ្នកផ្សាយហ្គេមទូរសព្ទមានការលំបាកអ្វីខ្លះដែលបានជួបប្រទះនៅពេលកម្មវិធីរបស់ពួកគេបរាជ័យក្នុងការវាស់ស្ទង់ LTV?
LTV ពាក់ព័ន្ធនឹងការមើលកត្តាជាច្រើនដូចជា ការលក់ជាមធ្យម ភាពញឹកញាប់នៃការទិញ ប្រាក់ចំណេញ និងភាពស្មោះត្រង់របស់អតិថិជន ដើម្បីកំណត់ចំណូលសរុបដែលបង្កើតដោយអតិថិជនតាមពេលវេលា។ ជាលទ្ធផល អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏ច្រើនដែលអាចមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនពេញលេញ ដែលរារាំងការយល់ដឹងត្រឹមត្រូវអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងការបង្កើតប្រាក់ចំណូល។ សម្រាប់ការវាស់វែងល្អបំផុត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេមនឹងត្រូវការទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើន ប៉ុន្តែនេះអាចជាបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាពិសេសអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ខ្នាតតូច និងមធ្យមដែលមិនអាចមានលទ្ធភាពទិញវាបាន។ នេះបន្ថែមសម្ពាធទៅលើអ្នកបង្កើតកម្មវិធី។ លើសពីនេះ ជាមួយនឹងការមកដល់នៃ AI ការវាស់វែង LTV កាន់តែមានភាពសុក្រឹត ដែលជួយឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដូច្នេះពួកគេអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សាររបស់ពួកគេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ដូច្នេះតើត្រូវអនុវត្ត AI ដើម្បីវាស់ LTV យ៉ាងដូចម្តេច?
ម៉ូដែលដែលដំណើរការដោយ AI អាចវិភាគទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ដូចជាការប្រើប្រាស់កម្មវិធី ឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការទីផ្សារ ដើម្បីទស្សន៍ទាយ LTV នាពេលអនាគតសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗ ឬក្រុម។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការនាពេលអនាគតដែលប្រហែលជាមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើប្រាស់។ ឧទាហរណ៍ នៅលើវេទិកាវិភាគកម្មវិធី AppMetrica យើងបានដាក់បញ្ចូលគំរូ LTV ព្យាករណ៍ដែលបានបង្កើតឡើងនៅលើបច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីនរបស់ Yandex Ads ដោយប្រើទិន្នន័យអនាមិកពីកម្មវិធីរាប់ម៉ឺននៅលើប្រភេទជាច្រើន។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមកម្មវិធីធ្វើការទស្សន៍ទាយការរកប្រាក់បានត្រឹមត្រូវ ទោះបីជាមិនមានទិន្នន័យពីកម្មវិធីក៏ដោយ។ ដូច្នេះក្នុងរយៈពេល 24 ម៉ោងបន្ទាប់ពីដំឡើងកម្មវិធី គំរូវិភាគរង្វាស់ដែលទាក់ទងនឹង LTV ជាច្រើន ហើយកំណត់អ្នកប្រើប្រាស់ទៅក្រុមដោយផ្អែកលើសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការបង្កើតប្រាក់ចំណូលសម្រាប់កម្មវិធី ដោយបែងចែកពួកគេទៅជា 5% នៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុត រហូតដល់កំពូល 20% ឬកំពូល 50% នៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមាន LTV ខ្ពស់បំផុត។
តើអ្នកមានឧទាហរណ៍ណាមួយនៃកម្មវិធី AI ដែលទទួលបានជោគជ័យក្នុងការវាស់វែង និងព្យាករណ៍ LTV ទេ?
ដូចដែលខ្ញុំបានលើកឡើងពីមុន អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តូចៗតែងតែពិបាកក្នុងការចូលប្រើទិន្នន័យចាំបាច់ដើម្បីគណនា និងទស្សន៍ទាយ LTV។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ យើងបានដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហើយបានទាញយកទិន្នន័យពី Yandex Direct ដែលជាវេទិកាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ Yandex សម្រាប់អ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ Yandex Direct មានបណ្តុំទិន្នន័យដ៏ធំដោយផ្អែកលើកម្មវិធីរាប់ម៉ឺន និងឯកសារអ្នកប្រើប្រាស់រាប់រយលាននាក់។ ម៉ូដែលទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មផ្សព្វផ្សាយកម្មវិធីទូរស័ព្ទដើម្បីទទួលបានការបំប្លែងក្រោយការដំឡើងកាន់តែច្រើន និងប្រាក់ចំណូលកាន់តែខ្ពស់ ជាពិសេសនៅក្នុងយុទ្ធនាការបង់ប្រាក់ក្នុងមួយការដំឡើង។ នៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលពី Yandex Direct ក្បួនដោះស្រាយរបស់ AppMetrica ចាប់ផ្តើមគណនាពិន្ទុដើម្បីទស្សន៍ទាយ LTV របស់អ្នកប្រើប្រាស់។ យើងបានប្រើពិន្ទុនេះដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់យើង និងបញ្ចូលប្រូបាប៊ីលីតេនៃសកម្មភាពគោលដៅក្រោយការដំឡើងទៅក្នុងទស្សន៍ទាយ។ ដោយផ្អែកលើពិន្ទុនេះ ប្រព័ន្ធនឹងកែសម្រួលយុទ្ធសាស្រ្តផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
តាមរយៈការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ គំរូរៀន និងសម្របខ្លួនទៅនឹងឥរិយាបថរបស់វត្ថុនៅក្នុងកម្មវិធីដែលបានផ្តល់ឱ្យ បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយដល់ 99% ។ ភាពជឿជាក់នៃការទស្សន៍ទាយទាំងនេះបានមកពីចំនួនដ៏ធំ និងចម្រុះនៃទិន្នន័យអនាមិកដែលយើងវិភាគ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការដែលអាចនឹងមិនបង្ហាញឱ្យឃើញភ្លាមៗចំពោះមនុស្ស។ ទិន្នន័យនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយដែលផ្តល់នូវការយល់ដឹងដ៏ត្រឹមត្រូវនិងទូលំទូលាយអំពីតម្លៃអ្នកប្រើ។
ប៊ិន ឡាំ
ប្រភព
Kommentar (0)