Чому LTV перевершує вартість конверсії
Торги на основі миттєвої вартості покупки оптимізують першу транзакцію. Торги на основі прогнозованого LTV оптимізують загальну цінність клієнта, яка часто погано корелює з вартістю першої покупки. Торги на основі прогнозованого LTV зазвичай покращують сукупну окупність на 20-40% у категоріях із повторними покупками.
Створення моделі прогнозованого LTV
Більшість команд починають із проксі-показників на основі когорт: продукт першої покупки, канал першої покупки та код знижки, використаний при залученні. Навіть прості проксі-показники перевершують необроблену вартість покупки, коли сигнал когорти є сильним.
Передача прогнозованого LTV на платформу
Передавайте прогнозований LTV як вартість конверсії через Conversions API або Enhanced Conversions for Leads. Платформи потім оптимізують роботу з клієнтами з вищим прогнозованим LTV у межах вашого ліміту ставки.
Поширені помилки
Надсилання нульових або від’ємних значень LTV для будь-якої когорти порушує роботу торгів. Використання прогнозів моделі з низькими довірчими інтервалами вносить шум, який фактично погіршує ефективність. Почніть із консервативних проксі-показників когорт, перш ніж розгортати повноцінні моделі машинного навчання.
Часті запитання
Не для підходів на основі когорт. Повноцінні моделі ML виграють від дата-сайєнсу, але не є обов’язковими для початку.
Більшість акаунтів бачать спрямований приріст протягом 30-60 днів, а стабільний приріст, протягом 90 днів.
Підписки, електронна комерція з повторними покупками та бізнеси з лідогенерації з подальшою кваліфікацією.
Так. Використовуйте гео-спліт або холдаут на рівні кампанії для вимірювання інкрементального приросту.
Так. Використовуйте Maximize Conversion Value з опціональним target ROAS та передавайте розширені значення конверсій.