Reklam Harcamalarının Satış Üzerindeki Getirisi’ni (ROAS) pahalandırmak ve taşınabilir pazarlama kampanyalarını lansmandan haftalar sonra dahi optimize edebilmek için aylarca bekleme dönemi sona erdi. Yandex Reklam Ağı ile birlikte Yandex Ads hizmet portföyünün bir kesimi olan AppMetrica’nın yeni LTV (Müşteri Hayat Uzunluğu Değeri) ve müşteri kayıp tahlili özelliği, taşınabilir uygulamada kullanıcı kazanımını artırıyor.
Aynı vakitte kampanyanın başladığı ve uygulama yüklemelerinin yapıldığı birinci günden itibaren müşteri ömür uzunluğu bedeli ve müşteri kayıp mümkünlüğü hakkında eser yöneticilerine süratli bir halde bilgilendirme yapıyor.
Mobil uygulama pazarlama dalında çok değerli bir ölçüt olan LTV, bir kullanıcının uygulama ile olan tüm bağı boyunca getirmesi beklenen geliri temsil ediyor. AppMetrica’nın LTV tahlili, yapay zeka kullanımıyla en yüksek LTV oranına sahip potansiyel kullanıcıları bularak bu kavramı bir üst düzeye taşıyor.
LTV tahlili, çeşitli kategorilerdeki onbinlerce uygulamanın anonimleştirilmiş dataları kullanılarak Yandex Makine Öğrenmesi (Machine Learning) teknolojisi üzerine kuruldu. Bu özellik, kullanıcı edinmeden sorumlu yöneticilerin en yüksek getiriyi sağlayacak olanlara odaklanarak stratejilerini optimize etmelerine imkan tanıyor.
LTV tahlilleri, her kullanıcıyı uygulamaya katıldıktan sonraki 24 saat içinde kıymetlendiriyor ve bunu takip eden 28 gün için bir LTV tahlili oluşturuyor. Bu tahlile dayanarak,yöneticiler yalnızca birkaç tıklamayla en uygun LTV kullanıcıları için kampanyaları optimize edilebilir.
Yüksek performanslı reklam kampanyaları
LTV ve müşteri kayıp tahlili ile;
- Reklam kampanyasının birinci gününde hangi reklam kanallarının artırılacağı yahut kapatılacağı görülebilir,
- Doğru bir LTV tahlili ile taşınabilir uygulama ile yüksek pahaya sahip kitleye ulaşılabilir,
- Gelir ve yatırım geri dönüşünü artırmak için yüksek performanslı reklam kampanyaları optimize edilebilir,
- ROAS en üst düzeye çıkarılabilir ve hangi kanallara daha fazla yatırım yapılması gerektiği anlaşılabilir,
- Kullanıcılar, LTV ve kayıp olasılıklarına nazaran tahlil edip karşılaştırılabilir,
- Yüksek oranda kayıp mümkünlüğü olan kullanıcı segmenti tanımlanarak, bu kullanıcıların kaybedilmesinin önüne geçilir.
Geleneksel metrikler olan “harcanan zaman” ve “etkileşim” üzere klasik optimizasyon tekliflerinin tersine, yeni yapay zeka tabanlı tahlil modeli, reklam kampanyaları için en yüksek kaliteye sahip potansiyel müşterileri bulmak için her kullanıcının potansiyel LTV’si hakkında geniş ölçüde data toplar ve tahlil eder. Ayrıyeten, LTV tahlilleri kullanıcıları çeşitli LTV kümelerine (en düzgün %5, en düzgün %20, en düzgün %50 ve en alt %50 gibi) ayırmanıza ve bunları karşılaştırmanıza imkan tanıyor.
Nasıl çalışır?
Mobil uygulama pazarlama kesiminde müşteri kaybı yaygın bir meseledir. Uzun vadeli muvaffakiyet için uygulamayı bırakma mümkünlüğü yüksek kullanıcıları belirlemek ve onları elde tutmak için proaktif tedbirler almak çok kıymetlidir. AppMetrica’nın Kullanıcı Kayıp Tahlilleri, uygulama sahiplerine ve pazarlama gruplarına, uygulamayı yükledikleri anda vakitle uygulamayı bırakma mümkünlüğü en yüksek olan yeni kullanıcıları belirleme imkanı sunuyor.
Yapay zeka modeli, 3 haftalık müddet boyunca tüm etkin kullanıcıları tahlil ediyor ve aktiviteleri günlük olarak puanlıyor. Model, özel metriklere gereksinim duymasa da kurulumdan sonraki 3 hafta içinde pasif olma mümkünlüğü daha yüksek olan kullanıcıları hakikat bir halde iddia ediyor. Oluşturulan rapor, tüm kullanıcıları dönüşüm muhtemelliğine nazaran >%95, %75-%95, %50-%75 ve <%50 olmak üzere kümelere ayırıyor. Tahlil, bir kullanıcıya “kayıp riski var” etiketi atandığında, bu etiketin hakikat olma mümkünlüğü % 99’dan yüksektir.
Bu özellik, tahlile dayalı analitikleri kullanarak, kullanıcıların uygulamayı bırakmasını önlemek maksadıyla amaçlı elde tutma stratejileri uygulanmasına imkan tanıyor. Örneğin bireye özel anlık bildirimler ve teşvikler üzere araçlar sunabiliyor.
