Dự đoán LTV và tối ưu hóa ứng dụng di động: Một hướng dẫn toàn diện

Sự phát triển của ứng dụng di động

Ngành công nghiệp ứng dụng di động đang phát triển nhanh chóng, với doanh thu từ các ứng dụng dựa trên đăng ký đạt mức kỷ lục vào năm 2020. Tuy nhiên, sự cạnh tranh ngày càng tăng trong lĩnh vực này, đặc biệt là đối với các ứng dụng không phải trò chơi.

Lifetime Value (LTV) là gì?

LTV là doanh thu dự kiến ​​mà một khách hàng sẽ tạo ra trong suốt thời gian họ sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ. LTV giúp các nhà tiếp thị dự đoán hiệu suất chiến dịch, tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị và tối đa hóa doanh thu.

Các phương pháp dự đoán LTV

Có ba phương pháp tiếp cận chính để dự đoán LTV:

• Dự đoán theo hướng hành vi và cấp độ người dùng
• Mô hình ARPDAU
• Điều khiển theo tỷ lệ

Tận dụng dự đoán LTV để theo dõi lượt đăng ký

Dự đoán LTV có thể được sử dụng để theo dõi lượt đăng ký cho các ứng dụng di động. Bằng cách phân tích hành vi của người dùng trước khi họ đăng ký, các nhà tiếp thị có thể xác định các hành vi dẫn đến chuyển đổi.

Vai trò của các sự kiện sau khi cài đặt

Các sự kiện sau khi cài đặt, chẳng hạn như nội dung đã sử dụng, nội dung đã học và đăng ký trả phí, cung cấp thông tin có giá trị để dự đoán LTV. Bằng cách phân tích các sự kiện này, các nhà tiếp thị có thể hiểu được hành trình của người dùng và tối ưu hóa ứng dụng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.

Trường hợp thực tế

Bài viết cung cấp một trường hợp thực tế về cách tính LTV cho một ứng dụng học ngôn ngữ. Mô hình LTV được phân chia theo loại đăng ký và quốc gia.

Kết luận

Dự đoán LTV và tối ưu hóa sự kiện sau cài đặt là rất quan trọng để cải thiện hiệu suất chuyển đổi người dùng cho các ứng dụng di động. Bằng cách tận dụng các phương pháp được mô tả trong bài viết này, các nhà tiếp thị có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn về LTV, tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị và tăng doanh thu.