06 Марта 2024 | 14:54

В AppMetrica появился инструмент прогнозирования lifetime value и оттока

Сервис «Яндекса» для аналитики мобильных приложений AppMetrica добавил инструмент предикты LTV (lifetime value) и оттока. С помощью новой опции владельцы и маркетологи мобильных приложений смогут оптимизировать рекламные кампании на пользователей с высоким LTV и находить рекламные каналы с повышенной рентабельностью. Об этом сообщили в пресс-службе компании.

Предиктивная модель LTV строится на базе ML-технологий «Яндекса» с использованием обезличенных данных десятков тысяч приложений различных категорий. Это позволяет строить прогнозы как при наличии информации о монетизации внутри приложения, так и без нее. В течение суток с момента установки приложения модель анализирует параметры, которые связаны с LTV, и распределяет пользователей по сегментам на основе вероятности принести доход приложению (топ-5% пользователей по LTV, топ-20% или топ-50%).

Далее эти данные можно использовать для таргетинга на аудиторию с высоким LTV в рекламных сетях. Накапливая информацию, модель самообучается и адаптируется под поведение аудитории конкретного приложения, увеличивая точность прогноза до 99%, заявили в компании. В интерфейсе AppMetrica данные прогнозов по текущим и новым пользователям обновляются каждые 24 часа.

С помощью предиктов оттока в момент установки приложения можно определять пользователей, которые с высокой вероятностью скоро перестанут им пользоваться. Предиктивная модель анализирует поведение всех активных пользователей в течение трех недель, ежедневно оценивая их действия. В результате получается прогноз из четырех групп: по вероятности оттока — более 95%, 75–95%, 50–75% и менее 50%. На сегменты с высокой вероятностью оттока можно запустить, например, пуш-кампании с персональными предложениями.

Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 OMD Optimum Media №1 Медиабайеры 2023
2 MGCom №1 Digital Index 2023
3 Росст №1 Digital Index в Фармкатегории 2023
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.