Áp dụng Công nghệ AI và Máy học để giải bài toán Big Data cho quảng cáo trong ứng dụng

Tận dụng công nghệ AI và Máy học, các nhà phát hành ứng dụng giờ đây có thể dễ dàng phối hợp để thu hút và giữ chân người dùng, tăng cường thu nhập một cách hiệu quả nhất.

Trong hệ sinh thái quảng cáo trong ứng dụng, nhiệm vụ của nhà phát hành là đưa ra các ứng dụng tốt với tập người dùng ổn định và nhiều không gian quảng cáo hiệu quả, cho phép các bên đối tác sắp đặt quảng cáo về sản phẩm của họ trên chính ứng dụng đó để nhắm tới nhóm đối tượng mục tiêu phù hợp.

Để tối ưu hóa quảng cáo trong ứng dụng, nhà phát hành hiện nay cần tận dụng các phương pháp sử dụng Big Data cũng như các công cụ hỗ trợ nhằm phân tích dữ liệu và phát triển chiến lược hiệu quả.

Bài toán Big Data và lời giải của AppMetrica

Dữ liệu Big Data giúp quảng cáo trong ứng dụng trở nên chính xác và cá nhân hóa hơn bằng cách phân tích hành vi, sở thích của người dùng, từ đó đưa ra các quảng cáo phù hợp nhằm tăng cơ hội tiếp cận và tương tác. Big Data còn giúp nhà phát hành và quảng cáo hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo nhằm tối ưu hóa chiến lược marketing hướng tới đối tượng người dùng phù hợp.

Tuy nhiên, việc tận dụng được lượng thông tin khổng lồ này không phải điều dễ dàng mà cần phải có sự hỗ trợ của các nền tảng như AppMetrica để phân tích dữ liệu kỹ lưỡng và đem lại kết quả chính xác, phù hợp hơn.

Dựa vào nguồn Big Data từ hàng chục ngàn ứng dụng khác nhau trong hệ sinh thái Yandex Ads, AppMetrica gần đây đã cho ra mắt phiên bản cập nhật mới nhất mang đến hai công cụ đắc lực giúp việc phân tích hành vi người dùng trở nên tiện lợi hơn mang tên Dự đoán giá trị vòng đời người dùng (LTV) và Dự đoán tỷ lệ rời bỏ (Churn). Với khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, những công cụ này trở thành trợ thủ đắc lực, giúp các nhà phát hành và quảng cáo không chỉ cải thiện ứng dụng và hiệu quả quảng cáo mà còn tối ưu hóa chiến lược tiếp cận và giữ chân người dùng của mình.

Dự đoán LTV và Churn là gì?

Giá trị vòng đời người dùng (LTV) là một chỉ số hết sức quan trọng, phản ánh tổng doanh thu mà một người dùng có thể mang lại từ khi họ bắt đầu cho đến khi kết thúc hành trình sử dụng ứng dụng. Nắm bắt và tối ưu hóa LTV không chỉ cung cấp cái nhìn sâu rộng về giá trị mà người dùng mang lại mà còn là chiếc chìa khóa mở ra cánh cửa tăng trưởng doanh thu. Bên cạnh đó, tỷ lệ Churn phản ánh tỷ lệ người dùng ngừng sử dụng ứng dụng sau một khoảng thời gian. Tỷ lệ Churn phản ánh khả năng giữ chân người dùng của ứng dụng, dữ liệu cực kỳ cần thiết để xác định chiến lược phát triển bền vững lâu dài.

Với chỉ số LTV và Churn, nhà phát triển ứng dụng có thể:

● Xem những kênh quảng cáo nào có thể tối ưu hoặc tắt vào Ngày đầu tiên của chiến dịch quảng cáo

● Thu hút đối tượng có giá trị cao vào ứng dụng di động dựa trên dự đoán LTV chính xác

● Tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo hoạt động tốt nhất để tăng doanh thu và ROI

● Tối đa hóa ROAS (Lợi tức chi tiêu quảng cáo) và hiểu kênh nào cần đầu tư nhiều nhất

● Phân tích và so sánh các nhóm người dùng dựa trên LTV và xác suất rời bỏ của họ

● Xác định phân khúc người dùng có khả năng rời bỏ cao và giữ chân họ

Tận dụng tối đa Big Data và mô hình máy học

Không giống như các đề xuất tối ưu hóa cổ điển dựa trên các số liệu truyền thống như ''thời gian sử dụng'' và ''mức độ tương tác'', tính năng mới được hỗ trợ bởi AI của AppMetrica cho thấy lợi thế vượt trội của việc tối ưu hóa các chiến dịch dựa trên phân tích dự đoán.

Mô hình dự đoán dựa trên AI sẽ thu thập và phân tích lượng nguồn dữ liệu khổng lồ từ hành vi người dùng để đưa ra dự đoán LTV tiềm năng của mỗi người dùng. Dự đoán được hình thành dựa trên hoạt động của người dùng trong ứng dụng của bạn trong vòng 24 giờ kể từ khi họ cài đặt ứng dụng đó, cũng như hành vi của người dùng trong các ứng dụng tương tự. Quy mô và sự đa dạng của dữ liệu được thu thập được phân tích đảm bảo độ chính xác cao nhất có thể trong khi vẫn duy trì tính ẩn danh của người dùng.

Nhà phát hành có thể sử dụng thông tin từ mô hình để điều chỉnh chiến lược marketing, ưu tiên nâng cấp tính năng, định hình chiến lược kinh doanh linh hoạt, phản ứng nhanh với những thay đổi trong hành vi người dùng, qua đó giúp tối ưu hóa nguồn thu và giữ chân người dùng một cách hiệu quả. Khả năng phân tích mạnh mẽ dựa trên AI và công nghệ máy học mang lại cái nhìn sâu sắc và thông tin chính xác, giúp nhà phát hành đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và thay đổi chiến lược quảng cáo một cách phù hợp.

GenK