Buzz
Nhờ vào Công nghệ AI và Máy học, các nhà phát hành ứng dụng hiện nay có thể dễ dàng kết hợp nhau để thu hút và giữ chân người dùng, tăng doanh thu một cách hiệu quả nhất.
Trong hệ sinh thái quảng cáo của ứng dụng, nhiệm vụ của các nhà phát hành là cung cấp các ứng dụng tốt cho người dùng ổn định với không gian quảng cáo hiệu quả, cho phép các đối tác sắp đặt quảng cáo sản phẩm của họ trên ứng dụng để tiếp cận đúng nhóm đối tượng mục tiêu.
Để tối ưu hoá quảng cáo trong ứng dụng, nhà phát hành hiện nay cần sử dụng các phương pháp Big Data và các công cụ hỗ trợ để phân tích dữ liệu và phát triển chiến lược hiệu quả.
Bài toán Big Data và giải pháp của AppMetrica
Dữ liệu Big Data giúp quảng cáo trong ứng dụng trở nên chính xác và cá nhân hóa hơn thông qua phân tích hành vi và sở thích của người dùng, từ đó đưa ra quảng cáo phù hợp để tăng cơ hội tiếp cận và tương tác. Big Data cũng giúp nhà phát hành và quảng cáo hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị hướng đến đối tượng người dùng phù hợp.
Tuy nhiên, việc khai thác được lượng thông tin lớn này không phải điều dễ dàng mà cần sự hỗ trợ từ các nền tảng như AppMetrica để phân tích dữ liệu một cách chi tiết và mang lại kết quả chính xác, phù hợp hơn.
Dựa vào dữ liệu lớn từ hàng ngàn ứng dụng trong Yandex Ads, AppMetrica vừa ra mắt bản cập nhật mới với hai công cụ quan trọng là Dự đoán LTV và Churn. Công cụ này giúp phân tích hành vi người dùng hiệu quả hơn, hỗ trợ cải thiện hiệu quả quảng cáo và tối ưu chiến lược tiếp cận.
Dự đoán LTV và Churn là gì?
Giá trị vòng đời người dùng (LTV) là chỉ số quan trọng cho thấy tổng doanh thu mà một người dùng mang lại từ khi bắt đầu sử dụng ứng dụng đến khi ngừng. Nắm bắt và tối ưu hóa LTV giúp tăng trưởng doanh thu và mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp.
Với chỉ số LTV và Churn, các nhà phát triển ứng dụng có thể:
● Đánh giá lại các kênh quảng cáo để tối ưu chiến dịch quảng cáo
● Thu hút đối tượng có giá trị cao dựa trên dự đoán LTV chính xác
● Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo để tăng hiệu quả và ROI
● Tối ưu ROAS (Lợi tức chi tiêu quảng cáo) và xác định kênh quảng cáo có hiệu quả cao nhất để đầu tư
● Phân tích và so sánh các nhóm người dùng dựa trên LTV và tỷ lệ rời bỏ của họ
● Xác định nhóm người dùng có nguy cơ rời bỏ cao và đưa ra chiến lược giữ chân hiệu quả
Tận dụng tối đa Big Data và các mô hình học máy
Khác với các phương pháp tối ưu hóa truyền thống dựa trên 'thời gian sử dụng' và 'tương tác', tính năng mới của AppMetrica dựa trên AI cho thấy ưu thế rõ rệt của việc tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dự báo.
Mô hình dự đoán AI thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ hành vi người dùng để dự đoán LTV tiềm năng. Dự đoán này dựa trên hành vi của người dùng trong ứng dụng trong 24 giờ đầu tiên từ khi cài đặt và trong các ứng dụng tương tự, với độ chính xác cao và bảo vệ quyền riêng tư.
Nhà phát triển có thể áp dụng thông tin từ mô hình để điều chỉnh chiến lược marketing, cập nhật tính năng, và định hình chiến lược kinh doanh linh hoạt. Phân tích mạnh mẽ dựa trên AI và học máy cung cấp thông tin chính xác, giúp các quyết định kinh doanh hiệu quả và thích ứng với thay đổi trong hành vi người dùng.
