AppMetrica, nền tảng phân tích ứng dụng di động trọn gói, là sản phẩm của Yandex Ads vừa cập nhật: dự đoán giá trị vòng đời người dùng (LTV prediction) và dự đoán tỷ lệ rời bỏ (Churn prediction) dựa trên AI và máy học.
Với 2 bản cập nhật mới này, đại diện Yandex Ads tin rằng “nhà phát triển ứng dụng và nhà quảng cáo tối ưu các chiến dịch quảng cáo hướng tới người dùng có LTV (thuật toán tích hợp trên các app dịch vụ), xác định kênh quảng cáo tiềm năng có lợi nhuận cao cũng như xác định các chiến thuật giữ chân người dùng để làm giảm tỷ lệ ngưng sử dụng ứng dụng”.
LTV là tham số quan trọng trong quảng cáo ứng dụng di động, đại diện cho tổng doanh thu mà ứng dụng thu được từ 1 người dùng trong quá trình 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 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”, đại diện Yandex Ads chia sẻ.
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. 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 yếu tố liên quan tới LTV, phân bổ người dùng thành các nhóm dựa trên mức độ doanh thu mang lại cho nhà phát triển ứng dụng, sau đó chia thành các nhóm như nhóm 5%, 20% hoặc 50% người dùng có chỉ số LTV cao nhất.
Thông qua việc thu thập dữ liệu, mô hình dự đoán học theo và thích ứng với hành vi người dùng khi sử dụng 1 ứng dụng cụ thể có khả năng dự báo chính xác lên tới 99%. Trong giao diện AppMetrica, dữ liệu dự báo về hành vi người dùng cũ 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 tiếp thị xác định những người dùng có khả năng rời bỏ ứng dụng để đề ra các biện pháp giữ chân người dùng ngay tại thời điểm cài đặt ứng dụng. Mô hình này phân tích hành vi của tất cả người dùng sử dụng ứng dụng trong 3 tuần, đánh giá hành vi hàng ngày của họ theo tỷ lệ khả năng rời bỏ: lớn hơn 95%, từ 75 – 95%, 50 – 75 % và dưới 50% để nhà quảng cáo “chạy thông báo” đẩy những đề xuất đã được cá nhân hóa cho từng nhóm khác nhau thông qua giao diện AppMetrica.
Nghiêm Quảng
