Czy LTV nadal ma znaczenie w świecie po iOS 14?

Od wielu lat LTV (wartość życiowa) spokojnie, ale konsekwentnie zasiada na tronie wskaźników wykorzystywanych przez reklamodawców w całym ekosystemie, aby decydować o tym, jak skuteczna jest ich reklama i jak właściwie alokować budżety, aby zmaksymalizować zwroty i dalej rosnąć. Ale nagle stało się coś nie do pomyślenia, gdy Apple zdecydowało się na wprowadzenie iOS 14.

Obecnie wielu ekspertów branżowych twierdzi, że modelowanie LTV spotka ten sam los, co atrybucja na poziomie użytkownika. Nieunikniona śmierć, która jest technicznie możliwa ze względu na ograniczenia struktury SKAdNetwork. To sprawia, że ​​niezwykle trudno jest zmierzyć LTV. Chociaż nie zapewnia żadnej sygnatury czasowej czasu wydarzenia.

Podsumujmy, jak możemy obliczyć LTV i dlaczego jest to ważne

LTV to ważny wskaźnik, który pokazuje, ile pieniędzy zarobiłeś na użytkowniku podczas jego całożyciowego zaangażowania w Twoją aplikację lub usługę, zanim zniknie. Jest to powiązane z kosztem pozyskania klienta (CAC), który oblicza, ile płacisz, aby pozyskać nowego płatnego klienta dla kanału lub kampanii, a jeśli Twój CAC jest wyższy niż LTV, nie można osiągnąć zysku, i tak naprawdę już tracisz pieniądze.

LTV pomaga zrozumieć, ile nowy klient doda do Twoich ogólnych przychodów, co sprawia, że ​​jest to kluczowy wskaźnik dla każdej firmy, ponieważ możesz go wykorzystać do prognozowania przyszłego przyszłego rozwoju, a następnie użyć go do określenia celów i decyzji dotyczących na czym skoncentrować swoje zasoby oraz jak się rozwijać i osiągać te cele.

Teraz, gdy wiemy, jak ważne jest to, przejdźmy do obliczeń. Tradycyjna metoda obliczania LTV jest w rzeczywistości dość prosta, w której mnożysz średnią wartość sprzedaży × liczbę powtarzających się transakcji i dzielisz je przez współczynnik odpływu.

Oto przykład. Klient wydaje 60 USD rocznie na subskrypcję ulubionej aplikacji przez 5 lat. LTV klienta wyniosłoby: (60 USD x 5 lat) / jego wskaźnik rezygnacji. Całkiem proste, prawda? Ale eksperci ds. marketingu zwykle brali podzielonych klientów na „kohorty”; grupy klientów, którzy dokonali pierwszych zakupów w tym samym czasie i mają podobne cechy.

Trzy podstawowe formy modelowania LTV

W przeszłości każdy marketer polegał na trzech podstawowych formach modelowania LTV, aby ocenić skuteczność swoich kanałów i kampanii.

1. Behawioralny model na poziomie użytkownika: wykorzystujący dane na poziomie użytkownika i używany przez wszystkie aplikacje.
2. Model retencji: korzystanie z kohorty i używane przez aplikacje o wysokim retencji i mniej spójnym sposobie zarabiania.
3. Model D7 ROAS: Wykorzystuje prognozy na poziomie kohorty i jest używany przez aplikacje ze spójnym zachowaniem monetyzacji.

Wraz ze zmianami w iOS14 model behawioralny na poziomie użytkownika stał się trudny, model retencji stał się umiarkowanie łatwy, a model D7 ROAS stał się łatwy.

Jak więc gry mobilne radzą sobie z kohortą i obliczają LTV?

SKAdNetwork jest dostarczany z 64 bitami, które można skonfigurować za pomocą MMP, a te wartości konwersji można skonfigurować tak, aby odzwierciedlały wartości dla określonych zdarzeń lub po prostu skonfigurować je tak, aby zawierały wiaderka przychodów.

Aplikacje do gier używały schematu wartości konwersji opartego na zasobnikach przychodów z dnia 0 (lub pierwszych kilku dni) i sprawdzają, jak te zasobniki konwertują z dnia 0 na od początku śledzenia na podstawie ogólnej kohorty (bez atrybucji, ale dla podobnych obszarów geograficznych) i stosują ten współczynnik.

Na przykład użytkownik iOS z USA, który w dniu 0 wygenerował od 0,50 USD do 1,00 USD, zarobił 10 USD w ciągu swojego życia. Stosują ten współczynnik (x10-20), aby przychód oparty na łyżce SKAN był lepszy niż nic.

Ale przy tej metodzie istnieje wiele założeń. Ponieważ wariancja każdego kanału jest ograniczona, przeszły wskaźnik Day0 może być w przyszłości większy niż rzeczywisty LTV, dane SKAN były niewiarygodne…

Nowy model LTV

W przeszłości marketerzy budowali model kohortowy do prognozowania przyszłych szacunkowych przychodów z kanału lub kampanii, ponieważ przed wydaniem przez Apple Przejrzystości śledzenia aplikacji (ATT) instalacje z kampanii mogły być grupowane i przypisywane temu samemu przewidywanemu LTV na podstawie niższego – zdarzenia związane z przychodami na ścieżce. Ten model LTV zapewniał wystarczający poziom dokładności do celów pozyskiwania użytkowników i przydzielania budżetu.

Teraz po iOS14 użytkownicy rezygnują ze śledzenia reklam. To pozbawiło reklamodawców możliwości zrozumienia, które kampanie lub sieci reklamowe spowodowały instalacje, czyniąc ten kohortowy model LTV bezużytecznym. Dlatego zespoły marketingowe zaczęły szybko testować nowe sposoby sprawdzania długoterminowej skuteczności swoich kampanii marketingowych. Podsumujmy te najważniejsze.

Model D0 ROAS LTV

W modelu D0 ROAS LTV marketerzy korzystają z raportu wartości konwersji SKAN, aby oszacować zwrot z D0. Następnie wykorzystują to do oszacowania długoterminowego zwrotu kanału lub kampanii. Jednak ten model ma kilka wad, takich jak to, że ROAS w D0 jest niedokładną miarą przewidywania LTV lub że marketerzy utkną w jednodniowym widoku kampanii skuteczności.

Model LTV na poziomie użytkownika

Ten model brzmi całkowicie wbrew temu, co Apple egzekwuje w ramach ATT. Jednak marketerzy nadal mają własne dane, które mogą wykorzystać do przewidzenia, ile użytkownik może wydać. Model ten to algorytm uczenia maszynowego, który wykorzystuje dane, takie jak dane analityczne, które pomagają przewidywać zachowanie użytkownika, dane o przychodach z IAP lub zarabiania na reklamach oraz zaangażowanie w aplikacji, aby przewidzieć, ile użytkownik wyda w przyszłości.

Innymi słowy, taki model LTV na poziomie użytkownika pozwala marketerom stawić czoła wyzwaniom, które pojawiły się od czasu wprowadzenia ram ATT. Oznacza to możliwość mierzenia skuteczności kampanii SKAN w taki sam sposób, w jaki mierzą się kampanie przypisane do MMP. Jednak ten model wymaga znacznie więcej zasobów, niż mogłoby się wydawać, a te zasoby mogą nie być dostępne dla wszystkich firm. Startup lub firma średniej wielkości mogą nie znaleźć wartości w inwestowaniu i budowaniu takiego modelu w porównaniu z firmą, która wydaje miliony na reklamę swoich produktów i usług online.

Czy LTV jest nadal aktualne? Wniosek

ATT zmienił sposób, w jaki Twoja firma reklamuje się w Internecie. A Apple nie jest jedyną firmą, która wprowadziła nowe ramy, aby kształtować świat reklamy nastawiony na prywatność. Więcej firm podąży za nimi. Najlepszą strategią podejścia do tej nowej normy jest dostosowanie się i bycie elastycznym. Twój zespół marketingowy powinien przeprowadzić test i nauczyć się podejścia do znajdowania tego, co działa dla Twojej firmy. I jak nadal być wydajnym w tej nowej normalności.

Jeśli jednak masz odpowiednie zasoby, możesz spróbować zbudować model LTV na poziomie użytkownika lub model D0 ROAS LTV. Następnie zobacz, jak wpłynie to na Twoją skuteczność marketingową. Pamiętaj też, że istnieje wiele innych strategii, które sprawdzają się w przypadku niektórych firm, ale nie dla wszystkich innych, na przykład Marketing Mix Modeling „MMM”, który jest naprawdę interesującym tematem na inny post.