- Ktoré stránky na mojom webe alebo v mojej aplikácii prinášajú najviac zobrazení?
- Ktoré vstupné stránky dosahujú najvyššiu výkonnosť alebo získavajú najviac konverzií?
- Čo ľudia hľadajú na mojom webe alebo v mojej aplikácii? Ktoré časti obsahu alebo navigácie svojho webu môžem zlepšiť?
- Akú výkonnosť dosahujú moje vstupné stránky v priebehu času? Prichádzajú používatelia na rôzne stránky v rovnakej miere?
- Ako používatelia prechádzajú nákupným lievikom?
- Ako používatelia prechádzajú úrovňami v mojej hre?
- Čo priviedlo používateľa k pridaniu výrobku do košíka?
- Čo viedlo používateľov k odstráneniu mojej aplikácie?
- Existujú zaujímavé prieniky medzi rôznymi segmentmi mojich údajov?
- Správajú sa používatelia odlišne v závislosti od toho, kedy prvýkrát navštívili môj web?
- Ktoré odkazujúce zdroje generujú najhodnotnejších používateľov?
Ktoré stránky na mojom webe alebo v mojej aplikácii prinášajú najviac zobrazení?
V službe Universal Analytics sa report Stránky zobrazuje s podrobnými informáciami podľa dimenzie Cesta k stránke a metrík, ako sú Zobrazenia stránky, Jedinečné zobrazenia stránky, Miera okamžitých odchodov a pod. Vo vlastníctvach v službe Google Analytics 4 vyzerá report stránok inak, ale to, čo hľadáte, môžete ľahko vytvoriť vo forme prieskumu v nástroji Preskúmať.
Najprv budete musieť v nástroji Preskúmať na paneli Nastavenia karty pomocou ikony +, ktorá umožňuje pridávanie dimenzií, povoliť ďalšiu dimenziu. Konkrétne pridáte dimenziu Cesta k stránke a reťazec dopytu. Ak chcete údaje zobraziť podľa názvu stránky (v službe UA používa report Stránky dimenziu Cesta k stránke), môžete povoliť ďalšiu dimenziu Názov stránky a názov obrazovky.
Potom musíte pridať metriku Zobrazenia, aby ste ju mohli zahrnúť do prieskumu. Na paneli Premenné v sekcii Metriky kliknite na ikonu + a vyhľadajte metriku Zobrazenia.
Ak chcete vytvoriť prieskum stránok, musíte odstrániť predvolené metriky a dimenzie použité v nastavení riadkov a stĺpcov a pridať dimenziu Cesta k stránke a reťazec dopytu ako dimenziu riadku a metriku Zobrazenia ako metriku stĺpca. Na účely porovnania môžete pridať ako metriku stĺpca aj metriku Aktívni používatelia. Takto získate predstavu o obľúbenosti jednotlivých stránok u jedinečných používateľov.
Google Merchandise Store: ak odstránite domovskú stránku (/) a stránku košíka, rýchlo zistíte, že najobľúbenejšími stránkami na vašom webe sú sekcie Výpredaj a Pánske odevy.
Ktoré vstupné stránky dosahujú najvyššiu výkonnosť alebo získavajú najviac konverzií?
Ak viete, kde používatelia vstupujú na váš web alebo do vašej aplikácie, môže vám to pomôcť pri optimalizácii používateľského prostredia a marketingových aktivít. V službe Universal Analytics na to slúži predpripravený report v používateľskom rozhraní reportov. Vlastníctva v službe Google Analytics 4 zatiaľ takúto funkciu neponúkajú. Tento report je možné vytvoriť úplne od začiatku ako prieskum v nástroji Preskúmať.
Pri vytváraní tohto prieskumu budete potrebovať niekoľko dôležitých vecí: dimenziu Vstupná stránka a príslušné metriky, ako sú Zobrazenia, Návštevy a Používatelia. Ďalšie dimenzie a metriky budete musieť aktivovať pomocou ikony +:
Keď budete mať tieto dimenzie a metriky k dispozícii, začnite pridávať dimenzie vstupnej stránky ako riadky a príslušné metriky, ako sú metriky Zobrazenia, Relácie a Aktívni používatelia, ako hodnoty. Získate tak prieskum vstupnej stránky podľa týchto metrík.
Pridaním ďalšej metriky nákupu zistíte, ktoré vstupné stránky boli zobrazené, keď došlo k nákupu:
Teraz môžete zistiť, ktoré vstupné stránky boli zobrazené, keď došlo k nákupu, a porovnať ich s celkovými hodnotami, aby ste lepšie porozumeli efektivitu vstupnej stránky.
Čo ľudia hľadajú na mojom webe alebo v mojej aplikácii? Ktoré časti obsahu alebo navigácie svojho webu môžem zlepšiť?
Ďalší častý report, ktorý môžete chcieť v nástroji Preskúmať vytvoriť, je prieskum Vyhľadávanie na webe. Môžete to urobiť pomocou niekoľkých krokov.
Najprv musíte mať aktivovanú udalosť rozšíreného merania alebo vlastnú udalosť na zhromažďovanie údajov vyhľadávania na webe. Ak používate rozšírené meranie, táto udalosť sa bude volať „view_search_results“. Okrem toho sa uistite, že ste vo vlastníctve povolili parameter „search_term“ ako vlastnú dimenziu. Keď to urobíte, budete ho môcť používať v nástroji Preskúmať.
Keď budete mať k dispozícii správne údaje, môžete vytvoriť prieskum. Bude pozostávať z niekoľkých častí. Najprv musíte aktivovať dimenziu pre „search_term“, aby ju bolo možné použiť v prieskume:
Po aktivácii ju budete môcť pridať do prieskumu v nastavení Riadky. Potom uvidíte výstup podobný tomuto:
Tento prieskum zobrazuje mnoho hodnôt (not set), pretože zohľadňuje všetky udalosti. Ak chcete obmedziť zobrazovanie týchto údajov, budete musieť vytvoriť filter pre „Názov udalosti“ presne zodpovedá „view_search_results“, aby sa zobrazili iba údaje pre danú udalosť:
Po použití filtra budete mať aktualizovaný prieskum ukazujúci počet vyhľadávaní pre každý uvedený výraz, teda prieskum vyhľadávania na webe:
Keď budete vedieť, čo používatelia na vašom webe hľadajú, budete môcť optimalizovať svoj obsah tak, aby s ním viac interagovali a boli spokojnejší. Ak napríklad vzrastie počet určitých hľadaných výrazov, môžete pridať súvisiaci obsah, aby používatelia ľahšie nachádzali to, čo hľadajú, a poznali odpovede na svoje otázky.
Akú výkonnosť dosahujú moje vstupné stránky v priebehu času? Prichádzajú používatelia na rôzne stránky v rovnakej miere?
Pre každý prieskum máte k dispozícii niekoľko možností vizualizácie. Užitočný môže byť čiarový graf, ktorý znázorňuje vývoj údajov v priebehu času. Ak chcem zistiť, ako sa v priebehu času menila obľúbenosť vstupných stránok, stačí zmeniť typ vizualizácie tým, že kliknem na jednu zo šiestich možností vizualizácie na paneli Nastavenia karty.
Zmenou zobrazenia na čiarový graf vytvoríte grafiku ukazujúcu vývoj desiatich najčastejších vstupných stránok v priebehu času.
Ak umiestnite kurzor myši na graf, zobrazia sa body za každý deň.
Údaje anomálií nájdete zvýraznené prázdnym kruhom. Ak umiestnite kurzor myši na prázdny kruh, zobrazia sa informácie o príslušnej anomálii. V nasledujúcom príklade služba Google Analytics na základe zhromaždených údajov predpokladala, že domovskú stránku navštívi 2. februára asi 1 000 aktívnych používateľov. Zaznamenaných však bolo 2 200 používateľov, čo bolo o 116 % viac, než sa očakávalo.
Lieviky predstavujú skvelý nástroj na jednoduchú vizualizáciu toho, ako používatelia vykonávajú určitý postup krokov, ktorý si pre nich predstavujete. Bežným prípadom, keď lieviky dobre poslúžia, môže byť napríklad nákupné správanie alebo správanie pri platení v elektronickom obchode. Vývojárov hier môže zaujímať, ako používatelia postupujú jednotlivými úrovňami hry. Poďme sa pozrieť na konkrétne príklady.
Ako používatelia prechádzajú nákupným lievikom?
V prípade nákupného správania môže byť vhodné analyzovať, ako rôzne segmenty používateľov postupujú lievikom nákupného správania, keď si zobrazujú položku, pridávajú ju do košíka a platia. Začať môžete tým, že tento lievik vytvoríte úplne od začiatku. Môžete použiť aj jednu zo šablón, ktoré sú k dispozícii v demo účte GA4 obchodu Google Merchandise Store. Ak chcete vybrať túto možnosť, prejdite do centra prieskumov, posuňte zobrazenie nadol a v uvedených demo prieskumoch vyberte Lievik nákupného správania.
Keď sa tento prieskum otvorí, budete ho mať k dispozícii iba na čítanie. Môžete však v pravom hornom rohu kliknúť na Vytvoriť kópiu a vytvoriť kópiu tohto demo prieskumu, ktorej budete vlastníkom. Keď budete mať kópiu, môžete ju ľubovoľne upravovať.
Obchod Google Merchandise Store predáva vybavenie značky Google. Dve kategórie vybavenia, ktoré sú na webe populárne, sú položky so značkou Android a položky so značkou YouTube. Porovnanie týchto dvoch kategórií položiek môže byť užitočné na pochopenie nákupného správania. Na to je potrebné vytvoriť dva nové segmenty, jeden pre každú kategóriu. V tomto prípade môžete vytvoriť segment s podmienkou s udalosťou „select_item“ a parametrom určujúcim, že „item_name“ obsahuje „Android“ alebo „YouTube“.
V týchto segmentoch budú potom používatelia, ktorí postupovali lievikom nákupného správania a klikli na výrobok značky Android alebo výrobok značky YouTube. Zaujímavé je, že v prípade používateľov, ktorí klikli na výrobok značky Android, bola takmer dvakrát väčšia šanca, že si niečo kúpia, než v prípade používateľov, ktorí interagovali s výrobkom značky YouTube. Neznamená to, že si výrobok kúpili, ale len to, že naň klikli. Ak vás zaujímajú iba nákupy výrobkov určitej značky, použite udalosť nákupu ako v tomto príklade:
Po použití týchto segmentov bude porovnanie lievika nákupného správania vyzerať takto:
Novou funkciou lievikov v službe GA4 je možnosť sledovať, ako sa lievik vyvíjal v priebehu času. Ak vás to zaujíma, zmeňte na paneli Nastavenia karty typ vizualizácie na Lievik trendov. Otvorí sa zobrazenie lievika trendov znázorňujúce jednotlivé trendy v priebehu času. Môžete ich posúvať a sledovať denné počty pre jednotlivé kroky a segmenty.
Môžete si zobraziť aj jednotlivý krok trendu, čo vám umožní jednoduchšie vizualizovať zmeny v priebehu času. V príklade vidíte, že 10. marca došlo k nárastu počtu nákupov, ktorý však nebol viditeľný na predchádzajúcom zobrazení údajov. Zaujímavé je, že rozdiel v nákupoch medzi tými, ktorí si pozreli výrobky značky Android a značky YouTube, sa vyskytuje takmer výhradne po tomto náraste, čo naznačuje, že mohlo dôjsť k zmene rozloženia webu alebo marketingovým aktivitám, ktoré zvýšili význačnosť výrobkov značky Android.
Ako používatelia prechádzajú úrovňami v mojej hre?
To je častá otázka vývojárov, ktorá sa týka ich hry alebo aplikácie. Môžete ju analyzovať pomocou lievika.
Najprv budete musieť vytvoriť kroky špecifické pre postup úrovňami. V tomto príklade môžete použiť udalosť level_up a vytvoriť päť krokov pre päť úrovní v demo účte GA4 hry Flood-it!.
Použitie týchto krokov vám ukáže, ako používatelia postupovali jednotlivými úrovňami hry.
Zdá sa, že používatelia, ktorí sa dostali cez 1. úroveň, budú s väčšou pravdepodobnosťou v hre pokračovať. Táto informácia vám môže pomôcť pri A/B teste scenárov, v rámci ktorých pridáte tipy alebo iné spôsoby, ktoré môžu pomôcť používateľom dokončiť 1. úroveň a znížiť tak mieru straty používateľov.
Ak sa pozriete na vývoj vyššie uvedeného lievika v priebehu času, zistíte, že došlo k nárastu vo všetkých krokoch. Nárast začal okolo 19. marca, čo naznačuje, že vtedy došlo k zmenám v propagácii alebo viditeľnosti hry.
Tento lievik môžete aj segmentovať, aby ste zistili, či majú rôzne kanály akvizície vplyv na celkový postup úrovňami. V tomto príklade sa môžete pozrieť na akvizíciu z priamej platenej návštevnosti v porovnaní s platenou návštevnosťou. Uvidíte, že používatelia získaní prostredníctvom platených kampaní zotrvávajú dlhšie (nižšia miera opustenia) ako tí, ktorí boli získaní priamo, čo naznačuje, že vaša platená inzercia funguje podľa očakávania.
Ďalšia veľmi užitočná funkcia prieskumu lievika je, že môžete vytvoriť segment alebo publikum z používateľov, ktorí opustili aplikáciu. V nižšie uvedenom príklade si všimnite, že miera opustenia začína stúpať okolo 4. úrovne. Mohlo by preto byť užitočné vytvoriť segment z používateľov, ktorí opustili hru na 4. úrovni (pretože sa nedostali na 5. úroveň), a pomocou tohto publika rozšíriť dosah alebo odosielať upozornenia aplikácie, aby sa vrátili, dokončili úroveň a pokračovali v hre.
Ak chcete takýto segment vytvoriť, kliknite pravým tlačidlom na krok, ktorý vás zaujíma, a vyberte možnosť vytvoriť segment. Segment, ktorý tu budete chcieť použiť, zahŕňa aj kritériá vylúčenia pre 5. úroveň, aby ste mali istotu, že cielite na správne publikum.
Existuje ešte jedna vec, ktorú môžete chcieť pridať do prieskumu lievika: nová metrika Uplynutý čas. Slúži na to tlačidlo Zobraziť uplynutý čas na paneli Nastavenia. Tým do tabuľky pridáte nový stĺpec metriky:
To, ako dlho priemerne trvá prechod od jedného kroku k druhému, môže byť dobrý indikátor úspechu zákazníka alebo v tomto prípade náročnosti postup na ďalšiu úroveň. Môže to byť aj dobrý dôvod na vytvorenie publika pre akciu, ako je odoslanie upozornenia aplikácie alebo remarketingovej správy. Dajme tomu, že priemerne trvá dokončenie 3. úrovne 3 hodiny a 53 minút. Môžete vytvoriť publikum z používateľov, ktorí túto úroveň opustia. Stačí kliknúť pravým tlačidlom a vybrať príslušnú možnosť:
Môže to byť výborné publikum, pomocou ktoré môžete zacieliť na určitý druh povzbudenia, aby ste používateľov povzbudili a oni hru alebo aplikáciu neopustili.
Skvelou novou funkciou nástroja Preskúmať v službe GA4 je prieskum cesty. Teraz môžete vybrať konkrétnu udalosť (alebo stránku či obrazovku) a sledovať cestu používateľov k tejto udalosti alebo od tejto udalosti, aby ste zistili, ako na webe alebo v aplikácii postupujú. Sledovanie cesty používateľov na webe bolo dlho žiadanou funkciou a vďaka novému prieskumu cesty v službe GA4 je konečne možné.
Čo priviedlo používateľa k pridaniu výrobku do košíka?
To je otázka, ktorá by mohla zaujímať mnoho elektronických obchodov. Teraz ju možno skúmať pomocou funkcie na spätné sledovanie cesty.
Ak chcete začať, otvorte nový prieskum cesty a v pravom hornom rohu stlačte Začať odznova. Potom budete môcť vybrať koncový bod. Vyberte Názov udalosti.
Potom vo výsuvnej ponuke vyberte udalosť, ktorej cestu chcete spätne sledovať. Keďže chceme zistiť, čo používateľov priviedlo k pridaniu výrobku do košíka, vyberieme možnosť pridania do košíka. Ak nevidíte názov udalosti, ktorá vás zaujíma, môžete stlačiť Načítať ďalšie alebo ju vyhľadať pomocou vyhľadávacieho panela v hornej časti.
Prieskum sa načíta a niektoré kroky už budú vyplnené na základe názvu udalosti. Ak chcem sledovať cestu podľa názvu stránky, môžem to zmeniť v rámci kroku. V nižšie uvedenom príklade som zmenil hodnotu na Názov stránky a trieda obrazovky a vidím, že uspokojivý počet ľudí pridal na stránke Predaj výrobok do košíka. Môžem sa zaujímať o to hlbšie a pozrieť sa podrobnejšie na stránku Predaj, aby som zistil, či sa ľudia o niektoré položky zaujímali viac, a mohol tak lepšie prispôsobiť svoju marketingovú stratégiu.
Čo viedlo používateľov k odstráneniu mojej aplikácie?
Medzi vývojármi aplikácií vzbudzuje obavy možná strata používateľov (užívatelia odstránia aplikáciu). Spätný prehľad cesty môže byť vynikajúcim zdrojom informácií, ktoré umožnia zistiť, prečo používatelia aplikáciu prestali používať. Nový spätný prehľad cesty vytvoríte tlačidlom Začať odznova v hornej časti prieskumu cesty. Ako začiatočný bod vyberiete názov udalosti app_remove.
Ak spätne vysledujete niekoľko krokov, začnete spoznávať aktivity, ktoré mohli viesť k strate používateľov. V tomto prípade vidíme, že približne 13 % používateľov, ktorí prestali používať aplikáciu, sa do dvoch krokov od odstránenia aplikácie zobrazila reklama. To je celkom vysoké percento a naznačuje, že by ste najskôr mali optimalizovať spôsob zobrazovania reklám, aby ste znížili negatívny vplyv zobrazovania reklám na používateľov a oni neprestávali používať aplikáciu.
Existujú zaujímavé prieniky medzi rôznymi segmentmi mojich údajov?
Technika prekrytia segmentov predstavuje skvelý spôsob vizualizácie toho, ako spolu vzájomne interagujú rôzne segmenty používateľov. Môžem napríklad vizualizovať prekrývajúce sa segmenty používateľov počítačov a používateľov mobilných zariadení, ktorí sa prihlásili na odber bulletinu. Vďaka tomu by som mohol ľahšie zistiť, čo je zdrojom väčšiny prihlásení na odber, a nemusel by som vykonávať prieskum formou tabuľky.
Ak to chcete urobiť, najskôr budete musieť na panel premenných pridať segmenty, ktoré chcete analyzovať. Nové segmenty pridáte kliknutím na ikonu +. Otvoríte tým nástroj na tvorbu segmentov.
Udalosť prihlásenia na odberu bulletinu môžete vytvoriť výberom segmentu udalosti a príslušnej udalosti, ktorá sa bude filtrovať (v tomto prípade sign_up).
Po vytvorení segmentov, ktoré chcete vizualizovať, ich budete musieť použiť: dvakrát na ne kliknite a pridajte ich na panel Nastavenia karty. Naraz môžete pridať až tri segmenty, aby ste vizualizovali ich prekrytie pomocou Vennovho diagramu.
V tomto príklade som pridal segmenty pre Návštevnosť z počítačov, Návštevnosť z mobilných zariadení a Prihlásenie na odber bulletinu, aby som zistil, odkiaľ pochádza väčšina prihlásení na odber bulletinu.
Ako je vidieť vo Vennovom diagrame a v 6. riadku v tabuľke nižšie, prevažná väčšina prihlásení na odber bulletinu pochádza od používateľov počítačov. Môže to znamenať, že mobilné prostredie nie je vhodné alebo dochádza k nejakému problému, ktorý používateľom zabraňuje v jednoduchom prihlásení na odber bulletinu. Je to poznatok, s ktorým sa môžem obrátiť na vývojárov a tímy zaoberajúce sa dojmom používateľov.
Veľmi užitočnou funkciou techniky prekrytia segmentov je možnosť vytvoriť z prekrytia nový segment. Ak napríklad chcem vytvoriť nový segment zahŕňajúci návštevnosť z počítačov a prihlásenia na odber bulletinu, môžem vo Vennovom diagrame alebo v tabuľke kliknúť pravým tlačidlom na vizuálny výňatok údajov, ktoré ma zaujímajú, a vytvoriť segment výberom príslušnej možnosti.
Otvorí sa nástroj na tvorbu segmentov s vopred nastavenými podmienkami na základe vybranej skupiny segmentov. Kombinované podmienky budú mať ako názov segmentu pridružený opisný názov, ktorý však môžete zmeniť.
Z tohto prekrytia môžete dokonca vytvoriť publikum tým, že začiarknete políčko v pravom hornom rohu. Publikum budete môcť zdieľať s ďalšími službami zo súpravy Google Marketing Platform, ako je Google Ads, a zvýšiť tak dosah.
Správajú sa používatelia odlišne v závislosti od toho, kedy prvýkrát navštívili môj web?
Kohortový prieskum je užitočný nástroj, ktorý vám pomôže zistiť, ako sa rôzne skupiny používateľov vášho webu správajú na základe toho, kedy a ako vstúpili do kohorty. Zmeniť metriku alebo výpočet toho, čo analyzujete v kohortovom prieskume, môže byť ešte užitočnejšie.
Keď v nástroji Preskúmať prvýkrát otvoríte nový kohortový prieskum, zobrazí sa vám prieskum vygenerovaný na základe zaradenia do kohorty (first_touch, ako sa niekto kvalifikoval do kohorty – v tomto prípade keď prvýkrát navštívil web alebo aplikáciu), kritériá zotrvania ľubovoľnej udalosti (používateľ sa vrátil a na webe alebo v aplikácii niečo vykonal), metriky aktívnych používateľov a typu výpočtu štandardu. Výsledkom je základný kohortový prieskum, ktorý ukazuje, koľko používateľov sa na váš web vráti počas týždňa po dobu piatich týždňov a či sa to líši podľa toho, kedy web alebo aplikáciu prvýkrát navštívili.
Ak zmeníte typ metriky tohto prieskumu z možnosti Súčet na možnosť Na používateľa kohorty, môžete spoznať percentá návratov v jednotlivých týždňoch. Táto možnosť je pravdepodobne v prípade tohto konkrétneho zobrazenia užitočnejšia ako súčet, pretože umožňuje zistiť, ako to s vracajúcimi sa používateľmi vyzerá v jednotlivých kohortách.
V prípade elektronického obchodu môže byť prínosom zmeniť hodnotu z metriky Aktívni používatelia na metriku Výnosy z nákupu, pretože uvidíte nielen používateľov, ale aj výnosy, ktoré prinášajú jednotlivé kohorty. Môžete sa na to pozrieť ako na súčet pre kohortu alebo na základe jednotlivých používateľov kohorty. V nižšie uvedenom príklade si všimnite, že prvé dve kohorty každý týždeň generovali veľmi malé výnosy, ale od tretej kohorty začali výnosy rásť.
Pokiaľ zmeníte typ výpočtu zo štandardného na kumulatívny, uvidíte celkový dopad každej kohorty na firemné výnosy.
Údaje v tomto príklade naznačujú, že v týždni okolo 7. marca došlo pravdepodobne k zvýšeniu marketingových aktivít s cieľom priviesť používateľov s vysokou pravdepodobnosťou konverzie do obchodu Google Merchandise Store.
Ktoré odkazujúce zdroje generujú najhodnotnejších používateľov?
Keď budete poznať tieto informácie, môžete marketingovému tímu oznámiť, ktoré odkazujúce zdroje by stálo za to rozvíjať ako partnerov. V tomto prípade hodnota udáva používateľov, ktorí s menšou pravdepodobnosťou prestanú používať aplikáciu, budú pravdepodobne zdrojom vyšších výnosov za celé obdobie a budú mať vyššiu historickú kumulovanú hodnotu.
Ak chcete vytvoriť tento prieskum, musíte najskôr zahrnúť metriky a dimenzie potrebné na preskúmanie rôznych faktorov, ako sú strata používateľov, kumulovaná hodnota a výnosy za celé obdobie. Ako dimenzie použijeme zdroj a médium. V prípade metrík pridáme niekoľko ďalších tým, že ich pridáme zo sekcie Kumulovaná hodnota používateľa pomocou ikony + v sekcii metrík na paneli premenných.
Po použití týchto metrík a dimenzií uvidíte, že mnoho riadkov nemá hodnoty pre pravdepodobnosť straty používateľov, pretože títo používatelia nespĺňajú podmienky modelovania predpokladanej pravdepodobnosti ich straty. Môžete vytvoriť filter, v ktorom bude pravdepodobnosť straty používateľov > 0, aby ste vylúčili používateľov bez vypočítanej pravdepodobnosti straty. Získate tak prehľadný prieskum podobný tomuto:
Potom môžete zoradiť údaje podľa pravdepodobnosti straty používateľov a zistiť, či existuje nejaká kampaň s veľkým počtom používateľov a nízkou mierou očakávanej straty. Takéto kampane pravdepodobne vygenerujú používateľov s vyššou mierou zapojenia než kampane s väčšou očakávanou pravdepodobnosťou straty používateľov.
Podobne môžete preskúmať predpokladané nákupy, historickú kumulovanú hodnotu a predpokladané zapojenie, aby ste určili hodnotu získaných používateľov nad rámec jednej relácie.
Keď sa pozriete na nižšie uvedenú snímku obrazovky, uvidíte, že v tomto prípade niekoľko riadkov obsahuje zdroje mimo Googlu odkazujúce na obchod Google Merchandise Store, ktoré majú málo používateľov, ale menšiu stratu používateľov, dlhšie trvanie zapojenia, väčší počet transakcií a dobrú priemernú kumulovanú hodnotu. Tieto odkazujúce zdroje sú pre obchod prínosné, a preto ide o zdroje, ktoré odporúčame marketingovému tímu kontaktovať a rozvíjať s nimi vzťahy.