AppMetrica công bố cập nhật LTV & Churn Predictions dựa trên ứng dụng AI và công nghệ máy học

Với các cập nhật mới này, nhà phát triển ứng dụng và nhà quảng cáo sẽ có thể tối ưu các chiến dịch quảng cáo hướng tới người dùng có LTV, xác định kênh quảng cáo với tiềm năng có lợi nhuận cao cũng như xác định các chiến thuật giữ chân người dùng để làm giảm tỉ lệ ngưng sử dụng ứng dụng.

LTV là một thông số quan trọng trong quảng cáo ứng dụng di động. Nó đại diện cho tổng doanh thu mà ứng dụng thu được từ một người dùng trong quá trình họ sử dụng. Dự đoán LTV của AppMetrica sẽ nâng tầm giá trị doanh thu từ người dùng thông qua tận dụng AI để xác định người dùng tiềm năng có thông số LTV cao nhất. Tính năng này cho phép các nhà quản lý ứng dụng tối ưu các chiến dịch quảng cáo bằng cách nhắm tới tệp người dùng có khả năng mang lại lợi nhuận cao nhất.

Được biết, mô hình dự đoán LTV được xây dựng dựa trên công nghệ máy học, sử dụng dữ liệu ẩn danh từ hàng chục ngàn ứng dụng khác nhau với đa dạng các hạng mục ứng dụng. Điều này cho phép đội ngũ phát triển ứng dụng đưa ra những dự đoán chính xác về chiến lược kiếm tiền từ ứng dụng mà không cần dữ liệu từ ứng dụng hiện thời. Trong vòng 24 giờ kể từ khi ứng dụng được cài đặt, mô hình sẽ phân tích các chiều cạnh liên quan tới LTV và phân bổ người dùng thành các nhóm dựa trên mức độ doanh thu họ mang lại cho nhà phát triển ứng dụng, chia ra thành các nhóm như nhóm 5% người dùng có LTV cao nhất hay nhóm 20% hoặc 50%.

Thông qua việc thu thập dữ liệu, mô hình dự đoán học theo và thích ứng với hành vi người dùng khi họ sử dụng một ứng dụng cụ thể nào đó, giúp tăng khả năng chính xác của dự báo lên tới 99%. Trong giao diện AppMetrica, dữ liệu dự báo về hành vi của người dùng hiện tại và người dùng mới sẽ được cập nhật liên tục mỗi 24 giờ.

Với sự trợ giúp của Dự đoán Tỷ lệ rời bỏ, đội ngũ sản phẩm và marketing có thể xác định những người dùng có khả năng rời bỏ ứng dụng và đề ra các biện pháp giữ chân người dùng ngay tại thời điểm cài đặt ứng dụng.

Mô hình dự đoán này phân tích hành vi của tất cả người dùng sử dụng ứng dụng trong ba tuần, đánh giá hành vi hàng ngày của họ. Kết quả là mô hình đưa ra dự đoán theo bốn nhóm dựa theo khả năng rời bỏ là lớn hơn 95%, từ 75 – 95%, 50 – 75 % và dưới 50%. Nhà quảng cáo có thể chạy thông báo đẩy với những đề xuất được cá nhân hóa cho từng nhóm khác nhau - điều này hoàn toàn có thể được tiến hành thông qua giao diện AppMetrica.

Thông tin về các tính năng dự đoán LTV & Churn có thể được tìm thấy qua bài viết sau: http://appmetrica.yandex.com/about/ltv-churn-predictions/