Yandex Games, một ví dụ về tầm quan trọng của các mô hình dự đoán
Các chuyên gia của Crypta đã phát triển một mô hình dự đoán để phân tích người dùng từ các ứng dụng dành cho thiết bị di động trên cơ sở hạ tầng của AppMetrica, một nền tảng phân tích và tiếp thị. Sử dụng mô hình, Yandex Games chẳng hạn, có thể thu hút nhiều người dùng quan tâm hơn, những người đã dành nhiều thời gian hơn cho ứng dụng và góp phần tăng trưởng doanh thu, cũng như tăng LTV.
Yandex Games là một danh mục trò chơi trình duyệt có thể chạy trên cả điện thoại di động và máy tính. Yandex sẽ xây dựng một danh mục trò chơi trên trang chủ, cũng như trên Trình duyệt Yandex và ứng dụng Yandex. Người dùng trên Yandex Games đánh giá cao khả năng chơi mà không cần Internet và đồng bộ hóa thành tích cũng như tiến trình của họ giữa các thiết bị.
Yandex Games đã so sánh sự kiện tối ưu hóa quảng cáo của riêng mình với mô hình từ Crypta
Ứng dụng đã tối ưu hóa quảng cáo cho sự kiện AppMetrica, sự kiện này được kích hoạt nếu người dùng dành hơn 10 phút trong trò chơi.
Đồng thời, các chuyên gia Crypta đang phát triển một mô hình phân tích dự đoán trên cơ sở hạ tầng AppMetrica, được gọi là LTV dự đoán. LTV dự đoán là một mô hình máy học dự đoán từ hành vi của người dùng trong ứng dụng vào ngày đầu tiên họ sẽ dành bao nhiêu thời gian cho các ứng dụng tương tự và điều đó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến tăng trưởng doanh thu tiềm năng trong tương lai. Mô hình đánh giá tất cả người dùng mới và gửi sự kiện tới AppMetrica cho những người nằm trong top 5%, top 20% hoặc top 50%. Sau đó, quảng cáo có thể được tối ưu hóa cho những sự kiện này.
Để xây dựng mô hình LTV dự đoán, Crypta đã thu thập dữ liệu lịch sử về lượt cài đặt ứng dụng và hoạt động của người dùng vào ngày đầu tiên sau khi cài đặt. Sau đó, tính toán doanh thu từ lượt xem quảng cáo theo danh mục người dùng thích hợp trong 28 ngày sau khi cài đặt. Nó cũng đào tạo một mô hình ước tính, dựa trên hoạt động của ngày đầu tiên, doanh thu mà ứng dụng sẽ nhận được từ mỗi lượt xem quảng cáo của người dùng trong 28 ngày tới.
Vào đầu tháng 12 năm 2022, các chuyên gia của Crypta đã đề nghị Yandex Games so sánh phương pháp nào sẽ hiệu quả hơn.
Mỗi ngày, các chuyên gia của Crypta theo dõi các lượt cài đặt mới và hoạt động của người dùng trong ứng dụng vào ngày đầu tiên. Dựa trên hoạt động này, họ dự đoán số tiền mà một số người dùng nhất định xem quảng cáo sẽ mang lại cho ứng dụng trong 28 ngày tới, sau đó hình thành 5%, 20% và 50% người dùng hàng đầu trong số các nhóm người dùng quan tâm nhất ứng dụng và do đó phù hợp nhất với LTV của dự đoán mô hình và gửi dữ liệu ẩn danh tới AppMetrica.
Liệu quảng cáo có thể được tối ưu hóa để thu hút nhiều đối tượng tương tác hơn không?
Để xem liệu quảng cáo có thể được tối ưu hóa để thu hút nhiều đối tượng tham gia hơn hay không, các chuyên gia của Crypta đã chạy thử nghiệm A/B để so sánh tối ưu hóa dựa trên sự kiện "người dùng đã chơi ít nhất 10 phút" và tối ưu hóa dựa trên sự kiện dựa trên mô hình Crypta cho 20% người sử dụng dung môi hàng đầu.
Các chiến dịch giống hệt nhau về cài đặt và ngân sách - chúng chỉ khác nhau ở sự kiện được tối ưu hóa. Mười ngày đầu tiên của chiến dịch được dành để tìm hiểu và thu thập dữ liệu, sau đó các chuyên gia của Crypta đã thu thập dữ liệu cài đặt trong một tuần, trên đó họ tính toán số liệu thống kê.
Mô hình dự đoán đã thu hút những người dùng dành nhiều thời gian hơn trong ứng dụng và góp phần tăng doanh thu
Kết quả của thử nghiệm A/B được đánh giá dựa trên số tiền mà ứng dụng kiếm được trong vài ngày đầu tiên sử dụng bởi một nhóm người dùng nhất định. Thống kê cho thấy ROAS và APRU ổn định vào ngày thứ 7 và lần lượt đạt +19% và +25%.
Một kết luận đã được xác định về việc dự báo chính xác hơn ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận của Yandex Games: Tối ưu hóa mô hình dự đoán đã giúp thu hút khán giả chơi trò chơi tích cực, trong khi chi phí tương tác không thay đổi.
"Mô hình LTV dự đoán sẽ hữu ích cho bất kỳ ứng dụng nào cung cấp khả năng kiếm tiền. Đây có thể là trò chơi, thương mại điện tử hoặc ứng dụng thể dục dựa trên đăng ký. Bất kỳ ứng dụng nào có kết nối AppMetrica đều có thể sử dụng mô hình dự đoán", Vladislav Titov, người đứng đầu nhóm máy học Crypta cho biết.
Ngoài ra, lượt xem quảng cáo của những người dùng bị thu hút bằng cách sử dụng mô hình này đã tạo ra nhiều doanh thu hơn trong tuần đầu tiên sau khi cài đặt so với những người dùng bị thu hút bằng cách sử dụng phương pháp trước đó trong cùng khoảng thời gian. Xu hướng này tiếp tục trong hai tuần tới. Thời gian sử dụng ứng dụng tăng trung bình 10,5%, nghĩa là mô hình dự đoán đã thu hút được nhiều đối tượng tương tác và trung thành hơn.
"Đặt mục tiêu tối ưu hoá là khả năng dự đoán, chúng tôi có thể lấy một chiến dịch đang chạy và thay đổi sự kiện được sử dụng ngay bây giờ thành sự kiện LTV. Chúng tôi hy vọng rằng việc tối ưu hóa khả năng dự đoán sẽ mang lại nhiều đối tượng tương tác hơn, từ đó sẽ tăng doanh thu", Vladislav Titov nói thêm.