¿Qué es la predicción de LTV (pLTV)?

Predicción de LTV o Valor de vida útil previsto (pLTV) es una métrica que prevé cuántos ingresos generará un usuario a lo largo de toda su vida, o relación, con tu aplicación.

A diferencia de la LTV tradicional, que se basa en datos históricos que pueden tardar entre 30 y 90 días en materializarse por completo, la predicción de LTV (pLTV) ofrece previsiones procesables en cuestión de horas. Nuestra pLTV combina patrones y aprendizajes históricos con señales de comportamiento actuales para ofrecer previsiones procesables de forma inmediata. Esto significa que puede actuar antes, optimizando las campañas y los canales cuando es el mejor momento.

Para entender cómo afecta a su estrategia de medición y optimización, analicemos los aspectos fundamentales:

• ¿Qué mide el LTV tradicional? 
• Por qué fracasan las aplicaciones híbridas de monetización con el calendario LTV tradicional
• Cómo la predicción de LTV resuelve el problema del calendario
• Por qué la mayoría de las soluciones pLTV se quedan cortas
• Cómo se calcula la predicción de LTV en Tenjin
  •  La ventaja competitiva

¿Qué mide el LTV tradicional?

Valor de vida o LTV son los ingresos generados por un usuario durante toda su vida o en un periodo de tiempo definido. Es una métrica de cohortes que ayuda a comprender el valor monetario total que cada usuario aporta a la empresa a lo largo de su vida como cliente.

Por qué fracasan las aplicaciones híbridas de monetización con el calendario LTV tradicional

Para las aplicaciones con modelos de monetización híbridos, la medición tradicional de LTV tiene un problema inherente de sincronización. Esta es la desconexión: 

• Los ingresos por publicidad dentro de la aplicación se materializan en cuestión de horas.
• Los ingresos por compras dentro de la aplicación (IAP) tardan entre 30 y 90 días en desarrollarse por completo.

Este desajuste temporal tiene dos consecuencias principales: 

• Retraso en la toma de decisiones
  
  Se está perdiendo la oportunidad de ajustar las campañas cuando más importan. En cuestión de horas puede tener señales IAA pero poca información IAP, que puede ser la mitad o más del valor.
  
  
• Asignación presupuestaria subóptima
  
  Sin una comprensión exhaustiva del valor, está distribuyendo los recursos de forma ineficiente entre los canales. Podrías estar invirtiendo demasiado en campañas que parecen buenas solo en IAA, o invirtiendo poco en canales que atraen a usuarios IAP de alto valor.

Dado que la medición tradicional de LTV podría obligarle a esperar meses para obtener datos holísticos, se crea un enorme desfase de datos y se pierden oportunidades. Cuando se dispone de los datos necesarios para comprender el verdadero valor del usuario, la mayoría de los presupuestos ya se han gastado y la mayoría de las oportunidades se han perdido.

Cómo la predicción de LTV (pLTV) resuelve el problema del tiempo

Aquí es donde la pLTV resulta esencial, ya que elimina por completo el desfase temporal. En lugar de esperar a que los ingresos se materialicen por completo, el modelado predictivo aprovecha los datos existentes y el aprendizaje automático para comprimir los ciclos de decisión de semanas a días. 

La mayoría de las soluciones de pLTV empiezan a pronosticar en torno a los días 2-7. Es una buena mejora. 
Nuestro cálculo de pLTV comienza el día 0. 

Esto significa que, en el momento en que un usuario se instala, usted dispone de inteligencia predictiva que permite la optimización en tiempo real incluso antes de que comience la medición tradicional. Recepción de datos más rápida = toma de decisiones más rápida. 

Pero no todos los modelos de pLTV son iguales.

Por qué la mayoría de las soluciones pLTV se quedan cortas

El principal problema es que la mayoría de las herramientas de pLTV disponibles se centran en un único modelo de monetización (IAA o IAP). Por lo tanto, tienen dificultades para captar la dinámica temporal y la complejidad del comportamiento de los flujos de ingresos duales.

Para aplicaciones de juegos, la distribución de los ingresos tiende hacia modelos híbridos de monetización. Este enfoque también está ganando impulso más allá de la industria del juego. Por ejemplo datos.ai informa de que más de 80% de las aplicaciones de Android que obtienen ingresos de más de una fuente utilizan flujos de ingresos duales. Las aplicaciones con un presupuesto ajustado y las que operan en mercados en desarrollo o emergentes suelen recurrir a la monetización híbrida para maximizar el valor en todos los puntos de contacto. Mediante la combinación, los desarrolladores pueden generar ingresos a partir de una base más amplia, al tiempo que ofrecen a sus usuarios varios niveles.

Precisamente por eso hemos creado nuestra Solución pLTV de forma diferente.

Nuestro enfoque es fundamentalmente diferente: unificamos tanto el IAA como el IAP en un único modelo predictivo. Tenemos en cuenta tanto el compromiso publicitario del usuario como la cantidad de compras realizadas dentro de su aplicación. Desde las impresiones hasta las transacciones, se obtiene una imagen más completa del valor del usuario y de cómo genera ingresos, no sólo de cómo gasta.

Nuestro modelo alcanza una precisión 90% al ofrecer previsiones holísticas que reflejan la verdadera economía de la monetización híbrida, ofreciéndole una visión completa del valor del usuario en lugar de señales parciales.

¿Quiere saber cómo lo hicimos? Abordamos estos retos de frente en nuestro artículo".Predicción de LTV para doble ingreso: 4 retos resueltos, " y podcastdonde Jaspreet Bassan, nuestro Director de Producto, explica en detalle cada uno de los retos.

Cómo se calcula el pLTV en Tenjin

Nuestro modelo pLTV analiza los primeros datos y comportamientos de los usuarios a través de los flujos de monetización. Analiza comportamientos como:

• Impresiones de anuncios
• Profundidad de la sesión
• Señales de compra iniciales
• Patrones de compromiso
• Indicadores precoces de retención

Nuestra red neuronal procesa estas señales simultáneamente, identificando patrones complejos que indican el potencial de ingresos futuros. Al entrenarse en millones de recorridos de usuarios tanto en IAA como en IAP, el modelo aprende qué comportamientos tempranos se correlacionan con un alto valor vitalicio, lo que permite realizar previsiones precisas desde el día 0. Obtendrá información práctica en horas, no en meses.

La ventaja competitiva

Este enfoque predictivo permite estrategias de optimización más rápidas, teniendo en cuenta un valor total del usuario más holístico que incluye los componentes IAA e IAP. Una métrica pLTV integral, tiene una ventaja competitiva real:

• Puede tomar decisiones basadas en previsiones holísticas, en lugar de señales parciales.
  
  La predicción de LTV incluye ambos flujos de monetización, ofreciéndole una imagen completa del valor del usuario desde el primer día. La optimización se basa en el valor total previsto (IAA más IAP), no solo en los ingresos que se materializan rápidamente. 
  
  
• Puede actuar sobre las campañas en tiempo real. 
  
  Fije su presupuesto, ponga en pausa las campañas de bajo rendimiento y amplíe las de alto rendimiento basándose en nuestra previsión predictiva. 

Ya no tendrá que esperar semanas para descubrir que una campaña ha estado rindiendo por debajo de lo esperado todo el tiempo. Con la predicción de LTV, puede comprender el valor del usuario en cuestión de horas. Actuará antes con información precisa y predictiva que le ayudará a asignar el presupuesto de forma más eficaz, escalar las campañas ganadoras con mayor rapidez y maximizar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) en tiempo real.

La medición tradicional del LTV es lenta: esperar 60 días a que los datos maduren es como esperar una confirmación por fax. La brecha entre los equipos que utilizan pLTV y los que confían en el LTV tradicional se amplía en cada ciclo de campaña. Muchos otros competidores con modelos predictivos no tienen esta ventaja competitiva. Con Tenjin, nuestro pLTV ya está integrado, directamente en nuestro panel de control de fácil uso. Salir adelante con nuestro preciso modelo 90% de pLTV y empiece a ver resultados en cuestión de horas. 

Principales conclusiones

• La monetización híbrida crea un desfase temporal en los ingresos.
  
• La mayoría de las mediciones de pLTV se centran en una única fuente de ingresos y no ofrecen una visión completa.
  
• La TVP híbrida proporciona una ventaja competitiva
  
• Hemos creado una métrica pLTV híbrida para predecir el valor del ciclo de vida desde el primer día.
  
• Con datos pLTV tempranos y precisos, puede actuar antes sobre la información y las campañas.

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