Lifetime Value, ein Tool für App-Entwickler zur Eroberung des Marktes

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Der User Lifetime Value (LTV) ist eine wichtige Kennzahl zur Messung der Effektivität einer App. Die genaue Messung des LTV erfordert hohe personelle und materielle Ressourcen. Dank der Entwicklung künstlicher Intelligenz wird dieser Prozess jedoch einfacher.

Der Benutzerlebenszeitwert ist eine entscheidende Kennzahl zur Messung der Umsatzentwicklung einer App.

Herr Anton Ogay, Product Owner für App-Kampagnen bei Yandex Ads – einem der führenden globalen Werbenetzwerke, spricht über das Potenzial des Lifetime Value (LTV):

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PV: Welche Rolle spielt der Lifetime Value (LTV) dabei, App-Entwicklern zu helfen, weltweit wettbewerbsfähig zu sein?

Herr Anton Ogay: LTV-Daten ermöglichen Entwicklern, Einnahmequellen wie In-App-Käufe und In-App-Werbung zu optimieren, indem sie den Mehrwert der Nutzer und die Kosten für die Nutzergewinnung ermitteln. LTV hilft somit, den Wert zu bestimmen, den Nutzer für die App generieren. Entwickler können sich auf die Nutzerbasis konzentrieren und den größtmöglichen Mehrwert schaffen, um den App-Umsatz zu optimieren, indem sie effektive Marketingaktivitäten vorschlagen, die auf die gewünschte Nutzerbasis ausgerichtet sind. LTV geht über oberflächliche Kennzahlen wie App-Downloads, Verweildauer in der App usw. hinaus und bietet Einblicke in das globale Nutzerverhalten und die Präferenzen der Nutzer. Es ist die Grundlage für Entwickler, effektive Kampagnen für langfristigen Erfolg zu starten.

Wie misst man den LTV? Auf welche Schwierigkeiten sind Herausgeber mobiler Spiele gestoßen, wenn ihre Apps den LTV nicht messen können?

Beim LTV werden verschiedene Faktoren wie durchschnittlicher Umsatz, Kaufhäufigkeit, Gewinnspannen und Kundentreue berücksichtigt, um den Gesamtumsatz eines Kunden im Laufe der Zeit zu ermitteln. Entwickler stehen daher vor der Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten, die ungenau oder unvollständig sein können und genaue Einblicke in das Nutzerverhalten und die Umsatzgenerierung verhindern. Für eine optimale Messung benötigen Spieleentwickler große Mengen an Nutzerdaten. Dies kann jedoch eine Herausforderung für Entwickler darstellen, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen, die sich diese nicht leisten können. Dies erhöht den Druck auf App-Entwickler. Darüber hinaus wird die LTV-Messung mit dem Aufkommen von KI präziser und hilft Entwicklern, das Nutzerverhalten besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien effektiv zu optimieren.

Wie kann man also KI zur Messung des LTV anwenden?

KI-gestützte Modelle können Daten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, wie etwa App-Nutzung, Nutzerverhalten und Markttrends, um den zukünftigen LTV für einzelne Nutzer oder Gruppen vorherzusagen. Diese Modelle können zukünftige Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, und so genauere und umfassendere Einblicke in den Nutzerwert liefern. Auf der App-Analyseplattform AppMetrica haben wir beispielsweise ein prädiktives LTV-Modell integriert, das auf der maschinellen Lerntechnologie von Yandex Ads basiert und anonymisierte Daten von Zehntausenden von Apps aus mehreren Kategorien verwendet. Dadurch können App-Teams auch ohne Daten aus der App selbst genaue Monetarisierungsprognosen treffen. Innerhalb von 24 Stunden nach der Installation der App analysiert das Modell mehrere LTV-bezogene Kennzahlen und ordnet Nutzer basierend auf ihrer Fähigkeit, Umsatz für die App zu generieren, Gruppen zu. Dabei werden sie in die oberen 5 % der Nutzer mit dem höchsten LTV bis hin zu den oberen 20 % oder 50 % der Nutzer mit dem höchsten LTV eingeteilt.

Haben Sie Beispiele für erfolgreiche KI-Anwendungen bei der Messung und Prognose des LTV?

Wie bereits erwähnt, haben kleine Entwickler oft Schwierigkeiten, auf die notwendigen Daten zuzugreifen, um den LTV zu berechnen und vorherzusagen. Um dieses Problem zu lösen, haben wir den Prozess automatisiert und Daten von Yandex Direct, Yandex‘ eigener Plattform für Werbetreibende, abgerufen. Yandex Direct verfügt über einen riesigen Datenpool mit Zehntausenden von Apps und Benutzerdateien von Hunderten Millionen Menschen. Diese Modelle ermöglichen es Werbetreibenden, mobile Apps zu bewerben, um mehr Conversions nach der Installation und höhere Umsätze zu erzielen, insbesondere bei Pay-per-Install-Kampagnen. Sobald die Daten von Yandex Direct erfasst wurden, beginnt der Algorithmus von AppMetrica mit der Berechnung eines Scores zur Vorhersage des LTV des Benutzers. Wir haben diesen Score verwendet, um unsere Modelle zu trainieren und die Wahrscheinlichkeit von Zielaktionen nach der Installation in die Vorhersage einzubeziehen. Basierend auf diesem Score passt das System die Werbestrategie automatisch an.

Durch die Datensammlung lernt das Modell und passt sich dem Verhalten eines Objekts in einer bestimmten Anwendung an, wodurch die Vorhersagegenauigkeit auf 99 % steigt. Die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen beruht auf der großen und vielfältigen Menge anonymisierter Daten, die wir analysieren. Dadurch können wir Muster und Trends erkennen, die für Menschen möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Diese Daten werden zum Erstellen von Vorhersagemodellen verwendet, die genaue und umfassende Einblicke in den Benutzerwert liefern.

BINH LAM

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Quelle