AppMetrica từ Yandex Ads công bố cập nhật LTV & Churn Predictions dựa trên ứng dụng AI và công nghệ máy học.
AppMetrica, một giải pháp toàn diện cho việc phân tích ứng dụng di động và là một dịch vụ của Yandex Ads, vừa ra mắt hai tính năng mới – Dự báo Giá trị vòng đời khách hàng (LTV Forecast) và Dự báo Tỷ lệ thoát (Churn Forecast). Nhờ những tính năng này, các nhà phát triển và nhà quảng cáo ứng dụng có thể tùy biến các chiến dịch quảng cáo để hướng đến những khách hàng có LTV cao, xác định những kênh quảng cáo có tiềm năng sinh lời cao và áp dụng các chiến lược giữ khách hàng để giảm thiểu tỷ lệ bỏ ứng dụng.
LTV là một chỉ số quan trọng trong quảng cáo ứng dụng di động. Nó thể hiện tổng doanh thu mà ứng dụng kiếm được từ một khách hàng trong suốt thời gian họ sử dụng. Dự báo LTV của AppMetrica sẽ tăng cường giá trị doanh thu từ khách hàng bằng cách sử dụng AI để nhận diện những khách hàng tiềm năng có LTV cao nhất. Tính năng này giúp các nhà quản lý ứng dụng tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo bằng cách nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng có khả năng đem lại lợi nhuận cao nhất.
Mô hình dự báo LTV được xây dựng dựa trên công nghệ học máy sử dụng dữ liệu vô danh từ hàng chục ngàn ứng dụng khác nhau thuộc nhiều loại ứng dụng khác nhau. Điều này cho phép đội ngũ phát triển ứng dụng đưa ra những dự báo chính xác về chiến lược kiếm tiền từ ứng dụng mà không cần dữ liệu từ ứng dụng hiện tại. Trong vòng 24 giờ sau khi ứng dụng được cài đặt, mô hình sẽ phân tích các yếu tố liên quan đến LTV và phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên mức độ doanh thu họ mang lại cho nhà phát triển ứng dụng, chia thành các nhóm như nhóm 5% khách hàng có LTV cao nhất hay nhóm 20% hoặc 50%.
Bằng cách thu thập dữ liệu, mô hình dự báo học hỏi và thích nghi với hành vi của khách hàng khi họ sử dụng một ứng dụng cụ thể, nâng cao độ chính xác của dự báo lên tới 99%. Trong giao diện AppMetrica, dữ liệu dự báo về hành vi của khách hàng hiện tại và khách hàng mới sẽ được cập nhật liên tục mỗi 24 giờ.
Với sự hỗ trợ của Dự báo Tỷ lệ thoát, đội ngũ sản phẩm và marketing có thể xác định những khách hàng có nguy cơ thoát khỏi ứng dụng và đưa ra các biện pháp giữ khách hàng ngay từ thời điểm cài đặt ứng dụng.
Mô hình dự báo này phân tích hành vi của tất cả khách hàng sử dụng ứng dụng trong ba tuần, đánh giá hành vi hàng ngày của họ. Kết quả là mô hình đưa ra dự báo theo bốn nhóm dựa theo nguy cơ thoát là trên 95%, từ 75 – 95%, 50 – 75 % và dưới 50%. Nhà quảng cáo có thể gửi thông báo đẩy với những đề xuất được cá nhân hóa cho từng nhóm khác nhau – điều này hoàn toàn có thể được thực hiện thông qua giao diện AppMetrica.
AppMetrica, một giải pháp toàn diện cho việc phân tích ứng dụng di động và là một dịch vụ của Yandex Ads, vừa ra mắt hai tính năng mới – Dự báo Giá trị vòng đời khách hàng (LTV Forecast) và Dự báo Tỷ lệ thoát (Churn Forecast). Nhờ những tính năng này, các nhà phát triển và nhà quảng cáo ứng dụng có thể tùy biến các chiến dịch quảng cáo để hướng đến những khách hàng có LTV cao, xác định những kênh quảng cáo có tiềm năng sinh lời cao và áp dụng các chiến lược giữ khách hàng để giảm thiểu tỷ lệ bỏ ứng dụng.
LTV là một chỉ số quan trọng trong quảng cáo ứng dụng di động. Nó thể hiện tổng doanh thu mà ứng dụng kiếm được từ một khách hàng trong suốt thời gian họ sử dụng. Dự báo LTV của AppMetrica sẽ tăng cường giá trị doanh thu từ khách hàng bằng cách sử dụng AI để nhận diện những khách hàng tiềm năng có LTV cao nhất. Tính năng này giúp các nhà quản lý ứng dụng tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo bằng cách nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng có khả năng đem lại lợi nhuận cao nhất.
Mô hình dự báo LTV được xây dựng dựa trên công nghệ học máy sử dụng dữ liệu vô danh từ hàng chục ngàn ứng dụng khác nhau thuộc nhiều loại ứng dụng khác nhau. Điều này cho phép đội ngũ phát triển ứng dụng đưa ra những dự báo chính xác về chiến lược kiếm tiền từ ứng dụng mà không cần dữ liệu từ ứng dụng hiện tại. Trong vòng 24 giờ sau khi ứng dụng được cài đặt, mô hình sẽ phân tích các yếu tố liên quan đến LTV và phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên mức độ doanh thu họ mang lại cho nhà phát triển ứng dụng, chia thành các nhóm như nhóm 5% khách hàng có LTV cao nhất hay nhóm 20% hoặc 50%.
Bằng cách thu thập dữ liệu, mô hình dự báo học hỏi và thích nghi với hành vi của khách hàng khi họ sử dụng một ứng dụng cụ thể, nâng cao độ chính xác của dự báo lên tới 99%. Trong giao diện AppMetrica, dữ liệu dự báo về hành vi của khách hàng hiện tại và khách hàng mới sẽ được cập nhật liên tục mỗi 24 giờ.
Với sự hỗ trợ của Dự báo Tỷ lệ thoát, đội ngũ sản phẩm và marketing có thể xác định những khách hàng có nguy cơ thoát khỏi ứng dụng và đưa ra các biện pháp giữ khách hàng ngay từ thời điểm cài đặt ứng dụng.
Mô hình dự báo này phân tích hành vi của tất cả khách hàng sử dụng ứng dụng trong ba tuần, đánh giá hành vi hàng ngày của họ. Kết quả là mô hình đưa ra dự báo theo bốn nhóm dựa theo nguy cơ thoát là trên 95%, từ 75 – 95%, 50 – 75 % và dưới 50%. Nhà quảng cáo có thể gửi thông báo đẩy với những đề xuất được cá nhân hóa cho từng nhóm khác nhau – điều này hoàn toàn có thể được thực hiện thông qua giao diện AppMetrica.