作为一个营销人,保持领先的客户的需求和提供他们想要的东西之前,他们甚至意识到这是终极目标。预测指标,谷歌分析4中的一个新特性(GA4),扮演着至关重要的角色在实现这一目标,利用机器学习的力量。这些指标可以预测用户行为和偏好,让你做出积极的决定。
在本文中,我们将提供一个简洁的概述预测指标和探索他们的潜在好处你的业务。我们还将讨论的最佳实践和最佳场景实现预测指标最大化他们的对你的营销努力的影响。
预测指标是什么?
预测指标GA4利用机器学习来预测未来的客户行为。画从历史数据,这些指标可以准确地识别顾客最有可能转换,最高的频道转换潜力,和你的客户的首选设备。
预测指标是有价值的工具,营销人员和企业主,因为它们允许你是主动的而不是被动的策略。通过理解和利用这些预测,企业可以优化自己的营销活动,提供个性化的用户体验,最终提高他们的整体性能和ROI。
GA4的重要预测指标
生产可能性
定义:用户的概率是活跃在你的应用程序或网站在过去7天内不会活跃在未来7天。
生产可能性是一个关键指标,帮助预测用户中断的可能性与你接触的平台。通过识别用户生产的风险,企业可以实现有针对性的保留策略保留有价值的顾客,减少整体流失率。
购买概率
定义:用户的概率是活跃在过去28天将日志一个特定的转换事件在未来7天。
理解用户购买的概率为电子商务企业是至关重要的。GA4购买概率度量利用历史数据来估算某个特定用户转换的可能性,帮助改进营销策略来提高转化率。
预计收入:
从所有购买转换定义:收入预期在接下来的28天从用户活跃在过去28天。
收入预测是一个功能强大的指标,预测潜在收入业务可以产生在特定的时期。这种洞察力允许企业设置现实的收入目标,有效地分配资源,做出明智的决定来推动企业发展。
先决条件
由于GA4被绑在机器学习的本质,为了训练预测指标,用户必须事先满足一组需求。
足够的例子
应该有一个最小数量的正面和负面的例子和用户停止使用产品或服务的购买者(搅拌用户)。在过去28天在七天时间内,至少1000返回用户必须引发了相关预测条件(如购买或生产),并至少有1000用户必须不会那么做了。
一致的模型质量
模型的精度必须持续高随时间被认为是合格的。采取具体行动可以改善你的会议预测指标的标准资格的机会。
事件集合
才有资格购买概率和预测收入指标,你的财产必须发送购买和/或托收(推荐)in_app_purchase(自动)收集事件。当你收集购买事件,您还需要收集价值和货币事件的参数。学习更多在这里。
提示:一旦你遇到了先决条件,你每天会收到更新的预测指标。然而,如果数量低于标准要求,您将不再收到更新。
最佳实践
使建模贡献&业务洞察力
在你的数据共享设置,确保建模贡献&业务洞察力设置打开。这允许分析利用聚合数据共享,提高模型的质量,提高预测的见解。
利用事件的建议
最大化的使用事件的建议你的财产。这些建议有助于提高预测的精度指标。
收集相关事件
确保你收集购买和/或in_app_purchase事件。而in_app_purchase事件是自动收集,你需要你的Android应用程序链接到谷歌通过重火力点账号看玩in_app_purchase事件。现在推荐使用购买事件,而不是ecommerce_purchase。
多样的和有意义的活动
收集更广泛或更高的推荐量对应于用户行为的事件。这将有助于提高预测模型。相反,减小噪声事件并不持有重要意义的用户行为也会导致改善预测。
你感兴趣的潜在预测指标在Google Analytics 4中,但发现它具有挑战性的实现和理解吗?我们理解,数据分析的世界是不断发展的,作为一个企业经营者,你需要不断地学习和适应。然而,与其花费宝贵的时间破译复杂数据的问题,难道你与你的客户,而专注于培养更有意义的关系?
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