Tara Meyer
Previsão do LTV ou Valor previsto ao longo da vida útil (pLTV) é uma métrica que prevê o volume de receitas que um utilizador irá gerar ao longo de todo o seu ciclo de vida, ou relação, com a sua aplicação.
Ao contrário do LTV tradicional, que se baseia em dados históricos cuja concretização total pode demorar entre 30 e 90 dias, a previsão do LTV (pLTV) fornece previsões úteis em poucas horas. O nosso pLTV combina padrões históricos e aprendizagens com sinais comportamentais atuais para fornecer previsões úteis de forma imediata. Isto significa que pode agir mais cedo, otimizando campanhas e canais no momento certo.
Para compreender como isto afeta a sua estratégia de medição e otimização, vamos analisar os princípios fundamentais:
- O que mede o LTV tradicional?
- Por que razão a abordagem tradicional do LTV não funciona para aplicações de monetização híbrida
- Como a previsão do LTV resolve o problema do momento certo
- Por que razão a maioria das soluções de pLTV fica aquém das expectativas
- Como é calculada a previsão do LTV na Tenjin
O que mede o LTV tradicional?
Valor ao longo da vida ou LTV é a receita gerada por um utilizador, quer ao longo de todo o seu ciclo de vida, quer num período de tempo definido. Trata-se de uma métrica de coorte que ajuda a compreender o valor monetário total que cada utilizador traz para a empresa ao longo do seu ciclo de vida enquanto cliente.
Por que razão a abordagem tradicional do LTV não funciona para aplicações de monetização híbrida
No caso das aplicações com modelos de monetização híbridos, a medição tradicional do LTV apresenta um problema de temporização inerente. Eis a discrepância:
- As receitas da publicidade na aplicação (IAA) materializam-se em poucas horas.
- A receita proveniente das compras na aplicação (IAP) demora entre 30 e 90 dias a atingir o seu nível máximo
Esta falta de sincronização acarreta duas consequências principais:
- Atraso na tomada de decisões
Está a perder a oportunidade de ajustar as campanhas quando estas são mais importantes. Em poucas horas, poderá dispor de sinais de IAA, mas de poucas informações sobre o IAP, o que pode representar metade ou mais do valor. - Atribuição orçamental subótima
Sem uma compreensão abrangente do valor, está a distribuir os recursos de forma ineficiente pelos canais. Pode estar a investir em excesso em campanhas que parecem boas apenas em termos de IAA, ou a investir de forma insuficiente em canais que atraem utilizadores de IAP de elevado valor.
Uma vez que a medição tradicional do LTV pode obrigá-lo a esperar meses por dados abrangentes, isso gera um enorme atraso na disponibilização dos dados e a perda de oportunidades. Quando finalmente dispõe dos dados necessários para compreender o verdadeiro valor do utilizador, a maior parte dos orçamentos já foi gasta e a maioria das oportunidades já foi perdida.
Como a previsão do LTV (pLTV) resolve o problema do momento certo
É aqui que o pLTV se torna essencial, uma vez que elimina por completo o desfasamento temporal. Em vez de esperar que as receitas se concretizem na totalidade, a modelação preditiva recorre aos dados existentes e à aprendizagem automática para reduzir os ciclos de decisão de semanas para dias.
A maioria das soluções de pLTV começa a fazer previsões por volta do 2.º ao 7.º dia. Isso representa uma boa melhoria.
O nosso cálculo do pLTV começa no dia 0.
Isso significa que, assim que um utilizador instala a aplicação, dispõe de inteligência preditiva que permite a otimização em tempo real antes mesmo de a medição tradicional ter início. Receber dados mais rapidamente = tomada de decisões mais rápida.
Mas nem todos os modelos de pLTV são iguais.
Por que razão a maioria das soluções de pLTV fica aquém das expectativas
A principal questão é que a maioria das ferramentas de pLTV disponíveis se concentra num único modelo de monetização (seja IAA ou IAP). Por conseguinte, têm grande dificuldade em captar a dinâmica temporal e a complexidade comportamental das duas fontes de receitas.
“Precisamos de mais ferramentas para veículos híbridos; há uma grande escassez delas no mercado. Mas na Tenjiin, estamos totalmente empenhados em resolver esta questão.”
– Gestor Sénior de Produto, Tenjin,
Jaspreet Bassan
No que diz respeito às aplicações de jogos, A distribuição das receitas está a evoluir no sentido de modelos híbridos de monetização. Esta abordagem está também a ganhar força para além da indústria dos jogos. Por exemplo data.ai indica que mais de 80% das aplicações Android utilizam fontes duplas de receitas, obtendo receitas de mais do que uma fonte. As aplicações com orçamentos limitados e aquelas que operam em mercados em desenvolvimento ou emergentes recorrem frequentemente à monetização híbrida para maximizar o valor em todos os pontos de contacto. Ao combinar estas estratégias, os programadores podem gerar receitas a partir de uma base mais ampla, ao mesmo tempo que oferecem aos seus utilizadores vários níveis de serviço.
É precisamente por isso que criámos o nosso Solução pLTV de forma diferente.
A nossa abordagem é fundamentalmente diferente: unificamos tanto o IAA como o IAP num único modelo preditivo. Temos em conta tanto o envolvimento do utilizador com os anúncios como o volume de compras efetuadas na vossa aplicação. Desde as impressões até às transações, obtém-se uma visão mais completa do valor do utilizador e da forma como este gera receitas, e não apenas de como gasta.
O nosso modelo atinge uma precisão de 90% ao fornecer previsões holísticas que refletem a verdadeira dinâmica económica da monetização híbrida, proporcionando-lhe uma visão completa do valor do utilizador, em vez de sinais parciais.
Está curioso para saber como conseguimos? Abordamos estes desafios de frente no nosso artigo, ”LTV previsto para receitas duplas: 4 desafios resolvidos, ” e podcast, onde o nosso Gestor Sénior de Produto, Jaspreet Bassan, analisa cada desafio em pormenor.
Como se calcula o pLTV na Tenjin
O nosso modelo pLTV analisa os dados e comportamentos iniciais dos utilizadores em todas as fontes de monetização. Analisa comportamentos como:
- Impressões de anúncios
- Profundidade da sessão
- Sinais de compra iniciais
- Padrões de envolvimento
- Indicadores precoces de retenção
A nossa rede neural processa estes sinais em simultâneo, identificando padrões complexos que indicam o potencial de receitas futuras. Ao ser treinado com milhões de percursos de utilizadores, tanto em IAA como em IAP, o modelo aprende quais os comportamentos iniciais que se correlacionam com um elevado valor ao longo do ciclo de vida, permitindo previsões precisas desde o dia 0. Obtém informações úteis em horas, e não em meses.
A vantagem competitiva
Esta abordagem preditiva permite estratégias de otimização mais rápidas, tendo em conta um valor total para o utilizador mais holístico, que inclui tanto os componentes IAA como os IAP. Uma métrica pLTV abrangente apresenta uma verdadeira vantagem competitiva:
- Pode tomar decisões com base em previsões globais, em vez de sinais parciais.
A previsão do LTV inclui ambas as fontes de monetização, proporcionando-lhe uma visão completa do valor do utilizador desde o dia 0. Está a otimizar com base no valor total previsto (IAA mais IAP), e não apenas nas receitas que por acaso se concretizam rapidamente. - Pode agir em relação às campanhas em tempo real.
Defina o seu orçamento, suspenda as campanhas com baixo desempenho e amplie as campanhas com bom desempenho com base na nossa previsão.
Já não precisa de esperar semanas apenas para descobrir que uma campanha tem tido um desempenho abaixo do esperado durante todo esse tempo. Com a previsão do LTV, pode avaliar o valor do utilizador em poucas horas. Poderá agir mais cedo com informações precisas e preditivas que o ajudam a distribuir o orçamento de forma mais eficaz, a expandir mais rapidamente as campanhas de sucesso e a maximizar o retorno do investimento publicitário (ROAS) em tempo real.
A medição tradicional do LTV é lenta: esperar 60 dias até que os dados amadureçam é como esperar por uma confirmação por fax. A diferença entre as equipas que utilizam o pLTV e aquelas que dependem do LTV tradicional aumenta a cada ciclo de campanha. Muitos outros concorrentes com modelos preditivos não dispõem desta vantagem competitiva. Com a Tenjin, o nosso pLTV já está integrado diretamente no nosso painel de controlo intuitivo. Saia na frente com o nosso modelo pLTV preciso 90% e comece a ver resultados em poucas horas.
Principais conclusões
- A monetização híbrida cria um desfasamento no calendário das receitas.
- A maioria das medições do pLTV centra-se em fontes de receita isoladas e não proporciona uma visão completa
- O pLTV com prioridade no modelo híbrido proporciona uma vantagem competitiva
- Criámos uma métrica de pLTV que privilegia o modelo híbrido para prever o valor ao longo da vida útil a partir do Dia 0
- Com dados precoces e precisos sobre o pLTV, pode agir com base em informações e campanhas mais cedo
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