Пожизненная ценность — инструмент, позволяющий разработчикам приложений завоевать рынок

Пожизненная ценность пользователя (LTV) — важнейший показатель для оценки эффективности дохода приложения. Точное измерение LTV требует значительных человеческих и материальных ресурсов… и благодаря развитию искусственного интеллекта этот процесс становится проще.

Пожизненная ценность пользователя — важнейший показатель для измерения 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?

Г-н Антон Огай: Данные LTV позволяют разработчикам оптимизировать источники дохода, такие как покупки и реклама в приложении, определяя ценность, которую могут принести пользователи, и стоимость привлечения пользователей. Таким образом, LTV помогает определить ценность, которую пользователи создают для приложения, позволяя разработчикам сосредоточиться на пользовательской базе, создавая максимальную ценность для оптимизации продаж приложения, предлагая эффективные маркетинговые мероприятия, ориентированные на целевую аудиторию. LTV выходит за рамки поверхностных показателей, таких как количество загрузок приложения, время, проведенное в приложении, и т. д., предоставляя информацию о поведении и предпочтениях пользователей по всему миру и являясь основой для разработчиков для запуска эффективных кампаний, направленных на долгосрочный успех.

Как измерить LTV? С какими трудностями сталкиваются издатели мобильных игр, когда их приложения не измеряют LTV?

LTV учитывает ряд факторов, таких как средний объём продаж, частота покупок, маржа прибыли и лояльность клиентов, для определения общего дохода, генерируемого клиентом с течением времени. В результате разработчики сталкиваются с необходимостью управления большими объёмами данных, которые могут быть неточными или неполными, что затрудняет точное понимание поведения пользователей и получение дохода. Для наилучшего измерения разработчикам игр потребуется большой объём пользовательских данных, но это может быть сложной задачей для разработчиков, особенно для малых и средних, которые не могут себе этого позволить. Это увеличивает нагрузку на разработчиков приложений. Более того, с появлением ИИ измерение LTV становится более точным, помогая разработчикам глубже понимать поведение пользователей и эффективно оптимизировать свои маркетинговые стратегии.

Так как же использовать ИИ для измерения LTV?

Модели на базе искусственного интеллекта могут анализировать данные из различных источников, таких как использование приложения, поведение пользователей и рыночные тенденции, для прогнозирования будущего LTV для отдельных пользователей или групп. Эти модели способны выявлять будущие тенденции, которые могут быть не очевидны для человека, обеспечивая более точное и полное понимание ценности для пользователя. Например, на платформе аналитики приложений AppMetrica мы внедрили предиктивную модель LTV, основанную на технологии машинного обучения Яндекс.Рекламы, использующую анонимизированные данные десятков тысяч приложений из разных категорий. Это позволяет командам разработчиков делать точные прогнозы монетизации даже без данных из самого приложения. Таким образом, в течение 24 часов после установки приложения модель анализирует несколько метрик, связанных с LTV, и распределяет пользователей по группам в зависимости от их способности генерировать доход для приложения, разделяя их на 5% пользователей с самым высоким LTV, 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, небольшие разработчики часто испытывают трудности с доступом к необходимым данным для расчёта и прогнозирования LTV. Чтобы решить эту проблему, мы автоматизировали процесс и извлекли данные из Яндекс.Директ, собственной платформы Яндекса для рекламодателей. Яндекс.Директ располагает огромным пулом данных, основанным на десятках тысяч приложений и пользовательских файлах сотен миллионов пользователей. Эти модели позволяют рекламодателям продвигать мобильные приложения, чтобы получать больше конверсий после установки и более высокий доход, особенно в кампаниях с оплатой за установку. После сбора данных из Яндекс.Директ алгоритм AppMetrica начинает рассчитывать оценку для прогнозирования LTV пользователя. Мы использовали эту оценку для обучения наших моделей и учитывали вероятность выполнения целевых действий после установки в прогнозе. На основе этой оценки система автоматически корректирует рекламную стратегию.

Накапливая данные, модель обучается и адаптируется к поведению объекта в заданном приложении, повышая точность прогнозов до 99%. Надёжность этих прогнозов обеспечивается обширным и разнообразным объёмом анализируемых нами анонимных данных, что позволяет нам выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть не очевидны для человека. Эти данные используются для построения предиктивных моделей, обеспечивающих точное и комплексное понимание ценности для пользователя.

БИНЬ ЛАМ

Источник