Tahmine Dayalı Modeller İş Dünyasında Nasıl Kullanılıyor?

İstatistiğe dayalı analizler iş dünyasında uzun süredir başarıyla kullanılıyor. Ancak, makine öğrenimi teknolojilerinin ve veriye dayalı çözümlerin gelişimiyle birlikte bu alanda yeni yollar açıldı. Modern tahmine dayalı modeller, işletmelere kullanıcı davranışını ve belirli eylem ve olayların olasılığını doğru bir şekilde öngörme olanağı sunar, bu da onları pazarlama dahil birçok alanda değerli bir teknoloji haline getirir.

Tahmine dayalı modellerin kullanıldığı öne çıkan birçok alan bulunuyor. Bunlar arasında ürün yelpazesini artırmak ve ek satış yapmak için perakende, müşteri ödeme gücünü değerlendirmek için bankacılık ve ekipmanları takip etmek için imalat sektörleri yer alıyor. Ayrıca, tahmine dayalı modeller, pazarlamada reklam kampanyalarının işletmelere ve kullanıcılara etkisini belirlemek için kullanılıyor.

Tahmine dayalı modeller nasıl destek oluyor?

Pazarlama ve ilgili alanlarda tahmine dayalı modeller size destek olabilir. Gelin, birkaç örneğe bakalım:

Bir olayın olasılığını belirleyin. Bir olayı etkileyebilecek çeşitli etkenlere dair daha fazla veriye sahip olduğunuzda, sonucu daha doğru şekilde tahmin edebilirsiniz.

Spesifik bir hedef kitle segmentinin reklam kampanyanızı nasıl algılayacağını tahmin edin.

Uygulama içi alımlar için en uygun maliyeti belirleyin.

Pazarlama kampanyanız için en iyi optimizasyon seçeneklerini, KPI'ları ve bütçeyi seçin.

En yüksek LTV'ye sahip müşterileri veya başka bir temel metrik bulun.

Son senaryoya daha detaylı bakalım.

LTV nedir ve neden önemlidir?

Müşteri yaşam boyu değeri (LTV), uygulamanızın ortalama kullanıcısının ne kadar gelir elde ettiğini anlamanıza yardımcı olan kritik bir metriktir. Bu metrik, kullanıcı edinme, kullanıcı etkileşimi ve kullanıcıyı elde tutmaya yaptığınız yatırımın getirisini hesaplarken kritiktir.

Pazarlama sektörü, yükselen müşteri çekme maliyetleri nedeniyle LTV'ye daha fazla önem vermeye başladı. Sonuç olarak, gösterdikleri çabanın başarısı kullanıcıların büyük kısmının LTV'sine bağlıdır. Bir kullanıcıyı çekmek genellikle ilk satın alımdan daha maliyetlidir, bu nedenle şirketler edinme maliyetini (CPA) LTV ile karşılaştırır. LTV ne kadar yüksek olursa, promosyonun sonuç verme olasılığı da o kadar artar.

Potansiyel bir kullanıcının sadece ilk işlemde değil, tüm aktivite dönemi boyunca ne kadar gelir getireceğini anlamak, pazarlama stratejinizi hızlı bir şekilde geliştirmenize ve bütçenizi akıllıca ayırmanıza olanak sağlar.

LTV tahmin modeli, kullanıcı edinme amaçlı uygulama kampanyalarına nasıl yardımcı olur?

Bir makine öğrenme modeli, kullanıcıların bir uygulamada geçirdikleri ilk günde nasıl davrandıklarını esas alarak benzer uygulamalarda ne kadar zaman harcayacaklarını ve uygulama sahiplerinin ne kadar gelir elde edeceklerini tahmin edebilir.

Bu model, benzer uygulamalardan anonimleştirilmiş verilerle ve reklam platformuna gönderilen gelirler veya kullanıcı elde tutma verileriyle eğitilir. Reklam platformu da teklifleri gerçek zamanlı olarak düzenler ve uygulamanız için daha yüksek bir LTV vaadiyle kullanıcıları çeker. Tüm bu süreçle ilgili bazı örnekleri aşağıda inceleyebilirsiniz.

Peki uygulama yükleme tahminine dayalı standart kullanıcı edinme algoritmaları nasıl çalışır? Reklamlar, uygulama yükleme olasılığı en yüksek olan kullanıcılara gösterilir. Örneğin:

LTV odaklı kullanıcı edinme algoritmasının nasıl çalıştığını görebilirsiniz: Sistem, kullanıcıların potansiyel LTV'sini dikkate alır ve en kaliteli hedef kitleyi bulur:

LTV tahmini algoritması nasıl geliştirildi?

Öte yandan, işletmeler her zaman LTV hesaplamak için yeterli veriye sahip olmayabilir veya analistleri olmayabilir. Bu zorluğu aşmak için bu süreci otomatikleştirdik ve Yandex'in reklam verenler için kendi platformu olan Yandex Direct'te çeşitli tahmine dayalı modeller uyguladık. Bu inovasyon, mobil uygulamaları tanıtan reklam verenlerin, özellikle yükleme başına ödeme kampanyalarında, daha fazla yükleme sonrası dönüşümler görmelerini ve daha fazla gelir elde etmelerini sağlıyor.

Yandex Ads'in mobil analitik platformu AppMetrica'da, uygulama kullanıcıları için LTV tahmin eden bir skor birimi bulunuyor. Biz, bu skoru modellerimizi eğitmek için kullandık ve yükleme sonrası hedeflenen aktivitelerin olasılığını tahminlerimize dahil ettik. Bu skor, otomatize edilmiş stratejilerde reklamları seçmek için temel faktör olacak.

Yeni yaklaşım, yüklemelerden sonra hedeflenen aktivitelerin sayısını önemli ölçüde artırarak genel geliri artırıyor. Yükleme başına ödeme kampanyalarındaki etki özellikle dikkat çekici: test aşamasında iken elde edilen kullanıcılardan %12'ye kadar bir kar artışı gözlemledik.

Siz bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi yorumlarda paylaşın!