@ideefixeAppNava 2,3 Milyon Dolar Topladı: Yapay Zeka Reklam Bütçesini Değerli Kullanıcıya Nasıl Yönlendiriyor?
Yapay zekayla kullanıcı davranışını tahmin eden AppNava, Jet Ventures liderliğinde ve Arya VC'nin katılımıyla 2,3 milyon dolar yatırım aldı. Egirisim'in 8 Ekim'de duyurduğu habere göre şirket, kullanıcıların uzun vadeli değerini erkenden tahmin edip bu tahmini işletmeler için somut bir büyüme stratejisine çeviriyor. AppNava'nın kurucu ortakları CEO Damla Dokuzoğlu ve CTO Emre Bayram.
Şirketin modelleri üç temel şeyi tahmin ediyor. Müşteri yaşam boyu değeri (LTV), satın alma olasılığı ve kullanıcının uygulamayı bırakıp gitme ihtimali, yani churn. Bu tahminler kullanıcı edinimi, kişiselleştirme ve gelir artışı için kullanılıyor. Bir kullanıcının gerçekte ne kadar değerli olduğunu görmek normalde haftalar, bazen aylar sürüyor. AppNava, modellerinin ilk aşamadaki kullanıcı verisinden yola çıkarak bu belirsizliği azalttığını söylüyor.
İşin en ilgi çekici tarafı reklam platformlarıyla kurulan bağ. AppNava, tahmin ettiği kullanıcı değerlerini Meta, Google ve TikTok gibi platformlara optimizasyon sinyali olarak gönderiyor. Böylece kampanyalar yalnızca ilk günkü olaylara göre değil, zaman içinde daha değerli olması beklenen kullanıcılara göre optimize edilebiliyor. Hedef, reklam harcamasının getirisini (ROAS) yükseltmek ve edinim bütçesini daha verimli kullanmak.
Ürün ailesinde iki araç daha var. AI Segmentation farklı kullanıcı gruplarına göre teklif ve iletişim tasarlamaya yarıyor. Cohort LTV paneli ise kampanyaların uzun vadede ne kadar değer ve getiri ürettiğini ölçüyor. Dokuzoğlu yeni yatırımla bu yaklaşımı daha fazla şirkete ulaştırmak istediklerini, Bayram ise tahminleri müşterilerin hâlihazırda kullandığı sistemlere entegre etmeyi hedeflediklerini anlatıyor. Haberde müşteri isimleri, şirketin kuruluş tarihi ya da gelir rakamı paylaşılmamış.
Bu yaklaşım, performans pazarlamasının bilinen bir derdine dokunuyor. Reklam platformlarının algoritmaları kendilerine ne öğretilirse onu optimize ediyor. Platforma yalnızca kurulum ya da ilk satın alma sinyali gönderen bir uygulama, çoğu zaman ucuz ama kısa ömürlü kullanıcılar topluyor. Değer tahminini sinyal olarak göndermek, algoritmaya doğru hedefi göstermenin bir yolu.
Dijital pazarlamada ucuz kurulumu iyi kampanya sanmak hâlâ en sık gördüğüm hata. Bence AppNava'nın vaadi tam buraya oturuyor. Merak ettiğim, erken tahminlerin gerçek LTV ile ne kadar örtüştüğünü gösteren vaka çalışmalarını ne zaman paylaşacakları.
Şirketin modelleri üç temel şeyi tahmin ediyor. Müşteri yaşam boyu değeri (LTV), satın alma olasılığı ve kullanıcının uygulamayı bırakıp gitme ihtimali, yani churn. Bu tahminler kullanıcı edinimi, kişiselleştirme ve gelir artışı için kullanılıyor. Bir kullanıcının gerçekte ne kadar değerli olduğunu görmek normalde haftalar, bazen aylar sürüyor. AppNava, modellerinin ilk aşamadaki kullanıcı verisinden yola çıkarak bu belirsizliği azalttığını söylüyor.
İşin en ilgi çekici tarafı reklam platformlarıyla kurulan bağ. AppNava, tahmin ettiği kullanıcı değerlerini Meta, Google ve TikTok gibi platformlara optimizasyon sinyali olarak gönderiyor. Böylece kampanyalar yalnızca ilk günkü olaylara göre değil, zaman içinde daha değerli olması beklenen kullanıcılara göre optimize edilebiliyor. Hedef, reklam harcamasının getirisini (ROAS) yükseltmek ve edinim bütçesini daha verimli kullanmak.
Ürün ailesinde iki araç daha var. AI Segmentation farklı kullanıcı gruplarına göre teklif ve iletişim tasarlamaya yarıyor. Cohort LTV paneli ise kampanyaların uzun vadede ne kadar değer ve getiri ürettiğini ölçüyor. Dokuzoğlu yeni yatırımla bu yaklaşımı daha fazla şirkete ulaştırmak istediklerini, Bayram ise tahminleri müşterilerin hâlihazırda kullandığı sistemlere entegre etmeyi hedeflediklerini anlatıyor. Haberde müşteri isimleri, şirketin kuruluş tarihi ya da gelir rakamı paylaşılmamış.
Bu yaklaşım, performans pazarlamasının bilinen bir derdine dokunuyor. Reklam platformlarının algoritmaları kendilerine ne öğretilirse onu optimize ediyor. Platforma yalnızca kurulum ya da ilk satın alma sinyali gönderen bir uygulama, çoğu zaman ucuz ama kısa ömürlü kullanıcılar topluyor. Değer tahminini sinyal olarak göndermek, algoritmaya doğru hedefi göstermenin bir yolu.
Dijital pazarlamada ucuz kurulumu iyi kampanya sanmak hâlâ en sık gördüğüm hata. Bence AppNava'nın vaadi tam buraya oturuyor. Merak ettiğim, erken tahminlerin gerçek LTV ile ne kadar örtüştüğünü gösteren vaka çalışmalarını ne zaman paylaşacakları.
2 0 yorum