Rovio
prediction de LTV pour piloter l'acquisition (pLTV)
Rovio pilote son acquisition mobile avec des modeles de LTV predite (plateforme Beacon, machine learning sur attribution MMP) : sur Angry Birds 2, le retargeting IA avec Aarki a battu l'objectif de ROI a D90 de 1,7x en moyenne et atteint l'objectif de LTV a D365 en trois mois.
L'essentiel
- Prediction de LTV joueur des le soft launch pour piloter l'allocation du budget UA.
- Plateforme interne Beacon (reseaux de neurones, attribution MMP, AWS) et retargeting IA avec Aarki.
- ROI a D90 superieur de 1,7x a l'objectif sur Angry Birds 2, objectif LTV D365 atteint en 3 mois.
- Preuve B, statut confirme.
Objectif
Acquerir des joueurs rentables en predisant leur valeur a long terme tot dans le cycle de vie, pour allouer le budget UA vers les campagnes qui tiennent l'objectif de ROI et pour reactiver les joueurs lapsed a bon compte.
Le déploiement
Beacon est la plateforme interne que Rovio a batie sur plus de dix ans pour operer ses jeux de bout en bout, avec de l'attribution, des tableaux de bord temps reel, de la segmentation d'audience, la mediation de plus de 30 sources publicitaires et une couche de machine learning livree par defaut pour la personnalisation et la prediction. Le systeme prend les donnees d'attribution des mobile measurement partners et les combine a des modeles de LTV au niveau joueur. En soft launch, la modelisation predit la valeur a long terme d'un joueur et sert a selectionner les campagnes UA pour optimiser la performance dans la duree. Sur Angry Birds 2, Rovio a travaille avec Aarki, qui a applique un retargeting supervise par IA pour re-engager les acheteurs lapsed et les non-acheteurs via de la segmentation d'audience haute valeur et de l'optimisation creative. La plateforme tourne sur AWS avec une disponibilite annoncee superieure a 99,95 pour cent.
Résultats Preuve B
Etude de cas vendor chiffree (Aarki) sur Angry Birds 2 avec multiplicateurs de ROI, plus le blog produit de la marque qui documente la couche ML de pLTV et le perimetre de Beacon. Pas de resultat en resultats financiers publics, donc B.
Comment ça fonctionne
Architecture documentéeLa stack en détail
- plateforme Beacon (plateforme interne Rovio) Plateforme d'operations de jeux batie sur 10+ ans : attribution, dashboards temps reel, segmentation, mediation de 30+ sources publicitaires, couche ML par defaut.
- outil Modeles pLTV Rovio Reseaux de neurones profonds qui predisent la valeur a long terme d'un joueur des le soft launch, au niveau joueur.
- infra AWS Infrastructure cloud de Beacon, disponibilite annoncee superieure a 99,95 pour cent.
- plateforme Aarki Partenaire de retargeting : ciblage par IA supervisee des acheteurs lapsed et non-acheteurs sur Angry Birds 2, avec optimisation creative.
- outil Mobile measurement partners (MMP) Attribution mobile qui alimente les modeles de LTV ; les MMP utilises ne sont pas nommes publiquement.
Comment ça tourne, concrètement
Pour les équipes ops-
1Collecte de l'attribution equipe data / IA
Beacon ingere les donnees d'attribution des MMP et les evenements in-app par joueur.
-
2Prediction de LTV IA (Beacon)
Les modeles de reseaux de neurones estiment la valeur a long terme du joueur des le soft launch.
-
3Selection et bidding des campagnes equipe UA
Les campagnes UA sont choisies et enchérries en fonction de la LTV predite et de l'objectif de ROI.
-
4Retargeting des lapsed agence (Aarki) / IA
Segmentation haute valeur et creatives adaptees pour re-engager acheteurs lapsed et non-acheteurs.
L'attribution des mobile measurement partners et les evenements in-app precoces (D0 a D7). Si le taux d'opt-in tracking chute, le signal d'attribution se degrade et la pLTV perd en precision, ce qui casse l'allocation budgetaire.
Comment vos clients perçoivent ce type d'usage
Études sourcéesC'est la famille la moins acceptee : 68% des Americains jugent inacceptable un score financier personnel calcule par algorithme et 67% l'analyse video automatisee d'entretiens d'embauche (Pew Research, 2018). La demande d'explication et de recours est massive : 83% veulent savoir quelles donnees l'IA utilise et 91% veulent pouvoir corriger des donnees erronees (Consumer Reports, 2024). A l'echelle mondiale, seuls 46% se disent prets a faire confiance aux systemes d'IA et 70% jugent une regulation necessaire (KPMG / Universite de Melbourne, 2025).
Conditions d'acceptation
- Transparence sur les donnees utilisees : 83% des Americains la reclament (Consumer Reports 2024)
- Droit de correction des donnees erronees : 91% le demandent (Consumer Reports 2024)
- Explication de la logique de decision : 44% des consommateurs sont plus enclins a utiliser un agent IA si sa logique est clairement expliquee (Salesforce 2024)
- L'acceptabilite depend du contexte de la decision : 50% des Americains jugent equitable un score de risque criminel pour la liberation conditionnelle, contre 32% pour un score financier applique aux consommateurs (Pew Research 2018)
Lignes rouges
- La decision opaque et sans recours sur l'emploi, le credit ou le logement : 45% tres mal a l'aise pour l'embauche, 39% pour le pret, 39% pour le logement (Consumer Reports 2024)
- Le scoring des personnes a partir de donnees comportementales : 68% le jugent inacceptable pour les offres financieres (Pew Research 2018)
Sources : Pew Research Center 2018 · Consumer Reports 2024 · KPMG / Universite de Melbourne 2025 · Salesforce 2024
Voir l'acceptation complète : par pays, par usage, par génération
Comment répliquer
Inférence - non sourcéPrérequis data
- attribution MMP (AppsFlyer, Adjust ou equivalent)
- evenements in-app precoces D0 a D7
- historique d'achats in-app
Prérequis orga
- equipe UA capable de piloter le bidding par cohorte
- data science pour maintenir les modeles pLTV
- gestion du consentement tracking par marche
Stack possible
- MMP
- modele pLTV custom ou managed
- plateformes UA (Meta, Google, ad networks)
- partenaire de retargeting
Le plan, étape par étape
- Étape 1Instrumenter les evenements in-app precoces (D0 a D7) et brancher l'attribution MMP.Livrable : Pipeline de donnees par cohorte fiable.
- Étape 2Construire un premier modele pLTV simple (signaux D7 vers valeur D90 / D365) et le backtester sur les cohortes historiques.Livrable : Modele valide avec erreur de prediction documentee.
- Étape 3Piloter une campagne UA test sur la LTV predite, avec un objectif de ROI par cohorte plutot que le CPI.Livrable : Campagne pilote au bidding informe par la pLTV.
- Étape 4Etendre au portefeuille et lancer le retargeting des joueurs lapsed avec un partenaire, mesure a D90.Livrable : Allocation budgetaire par pLTV et campagnes de reactivation avec lecture de ROI.
Première étape : Instrumenter les evenements in-app precoces et brancher l'attribution MMP, puis tester un modele pLTV simple sur une campagne pilote avant d'automatiser le bidding.
Le même pattern, prouvé dans d'autres industries
Bayer Consumer Health
prevision de la demande par machine learning sur tendances de recherche pour piloter le media
Kellanova
scoring predictif de l'efficacite creative avant diffusion
Rakuten
prediction d'acheteurs futurs pour le ciblage publicitaire
Sources
- S1 Beacon by Rovio - The Games platform Officiel intéressé archive à générer
- S2 Rovio Case Study (Aarki) Officiel intéressé archive à générer
- S3 Using Beacon and UA Data to Tailor FTUE in Rovio Games Officiel intéressé archive à générer
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