Nilai masa pakai pengguna (LTV) sering dianggap sebagai metrik utama untuk aplikasi UA seluler berbasis kinerja. Sebagian besar tim mengoptimalkan pengembalian modal awal dengan membandingkan biaya per pemasangan (CPI) dengan pendapatan yang diharapkan. Namun akhir-akhir ini, banyak yang mengamati pola yang sudah tidak asing lagi: trafik OEM terlihat murah tetapi “lambat”, LTV awal terlihat lebih lemah, dan model tradisional menolak apa yang kemudian menjadi trafik yang berharga.
Ini bukan hanya sekadar keanehan metrik. Hal ini menunjukkan masalah yang lebih dalam tentang bagaimana tim UA menafsirkan nilai pengguna dan bagaimana saluran akuisisi seperti trafik OEM sebenarnya berperilaku.
Konfigurasi: Asumsi LTV klasik bertemu dengan perilaku saluran yang baru.
Model LTV tradisional mengasumsikan bahwa semakin awal pendapatan muncul, semakin baik trafiknya. Asumsi ini bekerja dengan baik untuk penempatan berbasis feed, seperti media sosial, video berhadiah, atau spanduk dalam aplikasi, di mana pengguna sudah berada dalam kondisi menjelajah atau konsumsi.
Tetapi lalu lintas OEM (pada perangkat) memasuki perjalanan pengguna pada waktu yang berbeda: sebelum pengguna mendarat di ekosistem aplikasi. Lokasi ini terjadi selama penyiapan perangkat, dalam rekomendasi sistem, halaman depan toko, atau saran peluncur. Pengguna membuka aplikasi dengan konteks dan tujuan yang berbeda.
Inilah perubahan perilaku yang bertentangan dengan asumsi klasik:
- Pengguna tidak lagi berada dalam “mode keterlibatan”.
- Klik pertama dan instalasi mungkin berkembang lebih lambat.
- Sinyal monetisasi muncul kemudian karena pola eksplorasi.
- Pendapatan kontak pertama mungkin rendah, tetapi komitmen jangka panjang cenderung lebih tinggi.
Ketika model standar memaksa instalasi OEM ke dalam kerangka amortisasi jangka pendek, maka akan terlihat seolah-olah lalu lintas berkinerja buruk. Pada kenyataannya, model evaluasi tidak selaras.
Klimaksnya: LTV ditunda, tetapi tidak hilang
Mari kita perjelas: lalu lintas OEM tidak lemah karena tidak berkonversi. Ini bersifat sementara. Nilainya berkembang secara bertahap dibandingkan dengan saluran dalam aplikasi klasik.
Inilah yang biasanya terjadi:
Pengukuran pertama tampak lambat
Jika trafik OEM dinilai dari pendapatan hari ke-0 atau hari ke-1, maka hampir selalu muncul di bawah ekspektasi. Hal ini dikarenakan banyak pengguna OEM yang menginstal aplikasi, menjelajahinya di luar “waktu bersenang-senang” atau kembali lagi ketika mereka sudah merasakan manfaatnya.
Retensi adalah cerita yang berbeda
Sementara saluran tradisional memiliki puncak awal dan kemudian palung, kelompok OEM cenderung menawarkan kurva penahan yang lebih halus, puncak yang lebih rendah, dan ekor yang lebih stabil.
Pendapatan top-down menjadi prediktif
Pendapatan dan keterlibatan yang penting bagi LTV – seperti pembelian pertama, inisiasi langganan, atau tonggak retensi yang penting – cenderung muncul dalam jangka waktu yang lebih lama, terutama dalam bidang vertikal seperti keuangan, produktivitas, atau game midcore.
Perbedaan ini menciptakan paradoks: lalu lintas OEM terlihat murah, tetapi nilai bisnis yang sebenarnya terungkap di luar jangka waktu jangka pendek.
Pendekatan baru untuk pemodelan nilai
Untuk mendapatkan nilai nyata dari lalu lintas OEM, tim UA perlu memikirkan kembali pendekatan pemodelan mereka.
Inilah yang berhasil:
Memperluas jendela evaluasi
Kurangi ketergantungan pada jendela awal seperti pendapatan D0 atau D1. Fokus pada perilaku dari D7 hingga D30, terutama pada konsistensi retensi dan peristiwa pendapatan yang signifikan.
Parameter terpisah per jenis saluran
Jangan mencampur kelompok dalam aplikasi dan OEM pada tolok ukur yang sama. Mereka berperilaku berbeda dan menempatkannya pada kurva yang sama tidak mewakili keduanya.
Mengoptimalkan untuk tindakan, bukan untuk instalasi
Alih-alih mengoptimalkan penginstalan secara ketat, selaraskan pengoptimalan dengan tindakan pasca-penginstalan aktual yang berkorelasi dengan LTV yang lebih tinggi: pendaftaran, penyelesaian proses orientasi, peristiwa pembelian, atau sinyal tengah saluran yang kuat.
Gunakan model IPC/CPA yang mendukung sinyal hilir
Saluran yang mengenakan biaya berdasarkan CPI atau CPA pada dasarnya lebih selaras dengan perilaku LTV yang ditangguhkan, karena pembayaran dikaitkan dengan kinerja daripada tayangan. Hal ini menyelaraskan insentif antara UA, monetisasi, dan kinerja produk.
Resolusi: Lalu lintas OEM sebagai lapisan strategis
Lalu lintas OEM tidak merusak model mereka. Sebaliknya, hal ini menunjukkan batas-batas penilaian yang berpandangan pendek.
Ketika Anda menyesuaikan pendekatan Anda:
- Lalu lintas OEM tidak lagi terlihat “murahan karena berkualitas rendah”.
- Ini menjadi kontributor yang dapat diprediksi untuk nilai jangka panjang.
- Prakiraan lebih akurat.
- Keputusan anggaran menjadi lebih rasional.
Pergeseran ini tidak menolak saluran tradisional. Pergeseran ini menempatkan mereka dalam ekosistem yang lebih luas di mana setiap sumber dievaluasi dengan serangkaian metrik yang tepat, bukan dengan satu kriteria universal.
Kesimpulan
Model LTV mencerminkan asumsi tentang perilaku dan jadwal pengguna. Lalu lintas OEM menantang asumsi-asumsi ini, bukan karena lebih rendah, tetapi karena berbeda.
Untuk pengiklan dan manajer UA yang mengembangkan kerangka kerja evaluasi mereka, OEM tidak menjadi eksperimen pinggiran, tetapi lapisan akuisisi yang berniat tinggi, tahan lama, dan dapat diskalakan.
Dan evolusi tersebut merupakan tuntutan UA modern yang berorientasi pada performa.
