Chia sẻ từ Yandex Games sẽ cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà phát triển ứng dụng Việt trong việc tăng tỷ lệ tương tác của người dùng và doanh thu từ việc kiếm tiền từ trò chơi.
Yandex Games – nhà phát hành game đến từ Nga với hơn 10.000 trò chơi thuộc nhiều thể loại khác nhau và hơn 11 triệu game thủ mỗi tháng, đã thành công trong việc gia tăng tương tác người dùng lên 10,5% và khuếch đại doanh thu chỉ trong 7 ngày.
Trước đó, Yandex Games đã gặp phải thách thức trong vấn đề tối ưu hóa người dùng, đặc biệt là trong việc xác định phân nhóm người dùng tạo ra nhiều lợi nhuận nhất. Do không có căn cứ về mặt dữ liệu, việc xác định nhóm người dùng rất mơ hồ và kém chính xác. Do vậy, dù Yandex Games đã đầu tư nhiều thời gian và nguồn lực cho các chiến dịch thu hút và giữ chân người dùng nhưng hiệu quả vẫn thấp.
Để cởi bỏ nút thắt này, Yandex Games đã tận dụng cập nhật mô hình Dự đoán Giá trị vòng đời (LTV) và Dự đoán Tỷ lệ rời bỏ (Churn) của AppMetrica để dự đoán giá trị doanh thu tiềm năng người dùng tạo ra, và dự đoán những người dùng có khả năng bỏ ứng dụng cao nhất, từ đó, giúp họ xác định phân khúc người dùng tiềm năng để đưa ra quyết định tối ưu hóa một cách chiến lược.
Thông qua dữ liệu hành vi của người dùng sau cài đặt, dự đoán LTV trả kết quả chỉ trong vòng 24 giờ, đưa ra phân nhóm người dùng thành các nhóm người dùng có LTV từ cao tới thấp (top 5%, 20%, 50%) và dự đoán doanh thu ứng dụng có thể thu từ họ trong những tháng tiếp theo. Nguồn dữ liệu được mô hình sử dụng đều là dữ liệu ẩn danh. Điều này cho phép chủ sở hữu ứng dụng điều chỉnh chiến lược quảng cáo và kiếm tiền một cách hiệu quả thông qua việc nhắm vào đối tượng người dùng tiềm năng, tối đa hóa mức độ tương tác và tiềm năng doanh thu. Việc ứng dụng dự đoán LTV giúp tối ưu thời gian sử dụng ứng dụng của người dùng một cách vô cùng ấn tượng, lên tới 10,5%.
Mô hình dự đoán đã giúp Yandex Games bằng cách nào?
Mô hình dự đoán của AppMetrica sử dụng AI để phân tích dữ liệu người dùng dựa trên cơ sở dữ liệu của Yandex Direct, đảm bảo tính chính xác cao của dự đoán. Trong trường hợp của Yandex Games, mô hình dự đoán LTV đã đề xuất quyết định tối ưu nhắm vào nhóm 20% người dùng có LTV cao nhất.
Để chắc chắn hơn, Yandex Games vẫn thực hiện xác minh thực nghiệm thông qua thử nghiệm A/B. Yandex Games đã so sánh tính hiệu quả giữa đề xuất của LTV và phương pháp tối ưu hóa truyền thống mà Yandex Games hay sử dụng trước đó, đó là tập trung vào nhóm người dùng sử dụng ứng dụng ít nhất 10 phút.
Dữ liệu của Yandex Games cho thấy rằng phương pháp tối ưu hóa từ dự đoán của mô hình đã giúp đã thu hút thu hút tương tác của người dùng nhiều hơn, gia tăng doanh thu đáng kể chỉ sau 7 ngày mà không gây phát sinh thêm chi phí.
Bằng cách thấu hiểu người dùng từ dữ liệu về hoạt động của họ trong nhiều ứng dụng khác, mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác với tỷ lệ trên 99% và cho ra các đề xuất ngay sau ngày đầu tiên người dùng cài đặt ứng dụng.
Chính những điều này đã giúp Yandex Games có được những hiểu biết rõ ràng về người dùng với cơ sở vững chắc, để có thể đưa ra chiến lược tối ưu hóa một cách có mục tiêu và trọng tâm hơn, từ đó tiết kiệm thời gian và tài nguyên, thay vì lãng phí cho các chiến dịch mơ hồ, không rõ mục tiêu cụ thể. Nhờ đó, Yandex Games đã giải được hai bài toán khó: Vừa gia tăng trải nghiệm và sự gắn bó của người dùng với ứng dụng, lại vừa cải thiện được khả năng kiếm tiền từ ứng dụng một cách hiệu quả và bền vững.
