القيمة مدى الحياة، أداة لمطوري التطبيقات لغزو السوق

[إعلان 1]

قيمة عمر المستخدم (LTV) مقياسٌ أساسيٌّ لقياس فعالية إيرادات التطبيق. يتطلب قياس قيمة عمر المستخدم بدقة موارد بشرية ومادية هائلة... وبفضل تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت هذه العملية أسهل.

تُعد قيمة عمر المستخدم مقياسًا أساسيًا لقياس أداء إيرادات التطبيق.

يتحدث السيد أنطون أوجاي، مالك منتج حملات التطبيقات في Yandex Ads - إحدى شبكات الإعلان العالمية الرائدة، عن إمكانات القيمة مدى الحياة (LTV):

Ảnh màn hình 2024-03-26 lúc 11.07.35.png — السيد أنطون أوجاي

PV: ما هو الدور الذي تلعبه القيمة مدى الحياة (LTV) في مساعدة مطوري التطبيقات على التنافس عالميًا؟

السيد أنطون أوغاي: تُمكّن بيانات قيمة عمر المستخدم المطورين من تحسين مصادر الإيرادات، مثل عمليات الشراء داخل التطبيق والإعلانات داخله، من خلال تحديد القيمة التي يُمكن للمستخدمين تحقيقها وتكلفة استقطابهم. وبالتالي، تُساعد قيمة عمر المستخدم في تحديد القيمة التي يُضيفها المستخدمون للتطبيق، مما يُتيح للمطورين التركيز على قاعدة المستخدمين، وتحقيق أعلى قيمة مُمكنة لتحسين مبيعات التطبيق من خلال اقتراح أنشطة تسويقية فعّالة تستهدف قاعدة المستخدمين المُستهدفة. تتجاوز قيمة عمر المستخدم المقاييس السطحية، مثل عدد مرات تنزيل التطبيق والوقت المُستغرق في استخدامه، وغيرها، مُوفرةً رؤىً حول سلوك المستخدم وتفضيلاته عالميًا، وتُمثل أساسًا للمطورين لإطلاق حملات تسويقية فعّالة لتحقيق نجاح طويل الأمد.

كيف نقيس قيمة عمر العميل؟ ما الصعوبات التي واجهها ناشرو ألعاب الهاتف المحمول عندما فشلت تطبيقاتهم في قياس قيمة عمر العميل؟

يتضمن تقييم قيمة عمر العميل (LTV) دراسة عوامل متنوعة، مثل متوسط المبيعات، وتكرار الشراء، وهوامش الربح، وولاء العملاء، لتحديد إجمالي الإيرادات التي يحققها العميل مع مرور الوقت. نتيجةً لذلك، يواجه المطورون تحديًا في إدارة كميات هائلة من البيانات التي قد تكون غير دقيقة أو ناقصة، مما يعيق الحصول على رؤى دقيقة حول سلوك المستخدم وتحقيق الإيرادات. وللحصول على أفضل قياس، سيحتاج مطورو الألعاب إلى كمية كبيرة من بيانات المستخدمين، ولكن هذا قد يُشكل تحديًا للمطورين، وخاصةً الشركات الصغيرة والمتوسطة التي لا تستطيع تحمل تكلفته. وهذا يزيد الضغط على مطوري التطبيقات. علاوةً على ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبح قياس قيمة عمر العميل أكثر دقة، مما يُساعد المطورين على فهم سلوك المستخدم بشكل أعمق، مما يُمكّنهم من تحسين استراتيجياتهم التسويقية بفعالية.

إذن كيف يمكننا تطبيق الذكاء الاصطناعي لقياس قيمة عمر العميل؟

يمكن للنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل استخدام التطبيق وسلوك المستخدم واتجاهات السوق، للتنبؤ بقيمة عمر العميل المستقبلية للمستخدمين الأفراد أو المجموعات. يمكن لهذه النماذج تحديد الاتجاهات المستقبلية التي قد لا تكون واضحة للبشر على الفور، مما يوفر رؤى أكثر دقة وشمولاً حول قيمة المستخدم. على سبيل المثال، في منصة تحليلات التطبيقات AppMetrica، قمنا بدمج نموذج تنبؤ بقيمة عمر العميل مبني على تقنية التعلم الآلي من Yandex Ads باستخدام بيانات مجهولة المصدر من عشرات الآلاف من التطبيقات عبر فئات متعددة. يسمح هذا لفرق التطبيقات بعمل تنبؤات دقيقة لتحقيق الربح حتى بدون بيانات من التطبيق نفسه. لذلك في غضون 24 ساعة من تثبيت التطبيق، يحلل النموذج مقاييس متعددة متعلقة بقيمة عمر العميل ويعين المستخدمين إلى مجموعات بناءً على قدرتهم على تحقيق إيرادات للتطبيق، ويقسمهم إلى أعلى 5٪ من المستخدمين ذوي أعلى قيمة عمر العميل، وحتى أعلى 20٪ أو أعلى 50٪ من المستخدمين ذوي أعلى قيمة عمر العميل.

هل لديك أي أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة في قياس وتوقع قيمة عمر العميل؟

كما ذكرتُ سابقًا، غالبًا ما يواجه صغار المطورين صعوبة في الوصول إلى البيانات اللازمة لحساب قيمة عمر المستخدم (LTV) والتنبؤ بها. لحل هذه المشكلة، قمنا بأتمتة العملية وجمعنا البيانات من Yandex Direct، منصة Yandex الخاصة بالمعلنين. تمتلك Yandex Direct قاعدة بيانات ضخمة تعتمد على عشرات الآلاف من التطبيقات وملفات المستخدمين لمئات الملايين من الأشخاص. تتيح هذه النماذج للمعلنين الترويج لتطبيقات الجوال لزيادة معدلات التحويل بعد التثبيت وزيادة الإيرادات، خاصةً في حملات الدفع لكل تثبيت. بمجرد جمع البيانات من Yandex Direct، تبدأ خوارزمية AppMetrica بحساب درجة للتنبؤ بقيمة عمر المستخدم. استخدمنا هذه الدرجة لتدريب نماذجنا ودمج احتمالية إجراءات الأهداف بعد التثبيت في التنبؤ. بناءً على هذه الدرجة، يُعدّل النظام استراتيجية الإعلان تلقائيًا.

من خلال تجميع البيانات، يتعلم النموذج ويتكيف مع سلوك الكائن في تطبيق معين، مما يزيد من دقة التنبؤ إلى 99%. تنبع موثوقية هذه التنبؤات من الكم الهائل والمتنوع من البيانات مجهولة المصدر التي نحللها، مما يسمح لنا بتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للبشر فورًا. تُستخدم هذه البيانات لبناء نماذج تنبؤية توفر رؤى دقيقة وشاملة حول قيمة المستخدم.

بينه لام

[إعلان 2]
مصدر