- Katere strani na mojem spletnem mestu/v aplikaciji ustvarjajo največ ogledov?
- Katere ciljne strani so najuspešnejše ali ustvarjajo največ konverzij?
- Kaj uporabniki iščejo na mojem spletnem mestu/v aplikaciji? Na katerih mestih lahko izboljšam vsebino spletnega mesta ali krmarjenje po njem?
- Kako uspešne so moje ciljne strani skozi čas? Ali uporabniki prihajajo na različne strani v enakem obsegu?
- Kako uporabniki napredujejo po nakupovalnem toku?
- Kako uporabniki napredujejo po stopnjah v moji igri?
- Kaj je uporabnika spodbudilo k dodajanju izdelka v košarico?
- Zakaj so uporabniki odstranili mojo aplikacijo?
- Ali so med različnimi segmenti mojih podatkov zanimiva presečišča?
- Ali se uporabniki vedejo drugače glede na to, kdaj so prvič obiskali moje spletno mesto?
- Kateri viri napotitve ustvarjajo najdragocenejše uporabnike?
Katere strani na mojem spletnem mestu/v aplikaciji ustvarjajo največ ogledov?
V storitvi Universal Analytics smo vajeni, da je poročilo o straneh podrobno razčlenjeno glede na razsežnost »Pot strani« ter meritve, kot so »Ogledi strani«, »Edinstveni ogledi strani«, »Stopnja obiskov ene strani« in drugo. V znamkah Google Analytics 4 je poročilo o straneh videti drugače, vendar lahko v razdelku »Razišči« z raziskovanjem kljub temu preprosto poustvarite to, kar vas zanima.
Najprej morate omogočiti dodatno razsežnost prek ikone + za dodajanje razsežnosti v podokno »Nastavitve zavihka« razdelka »Razišči«. Dodali boste razsežnost »Pot strani + niz poizvedbe«. Če si želite podatke ogledati tudi glede na naslov strani (v storitvi UA se v poročilu o straneh uporablja »Pot strani«), lahko omogočite dodatno razsežnost »Naslov strani in ime zaslona«.
Nato boste morali dodati meritev »Ogledi«, da jo boste lahko vključili v raziskovanje. To storite tako, da v podoknu s spremenljivkami kliknete ikono + za razdelek »Meritve« in poiščete meritev »Ogledi«, da jo dodate.
Za ustvarjanje raziskovanja strani morate nato odstraniti privzete meritve in razsežnosti, uporabljene v nastavitvah vrstic in stolpcev, ter kot razsežnost za vrstice dodati »Pot strani in niz poizvedbe«, kot meritev za stolpce pa »Ogledi«. Za namene primerjave lahko kot meritev za stolpce dodate tudi meritev »Aktivni uporabniki«, da boste dobili občutek, kako priljubljena je posamezna stran glede na enolične uporabnike.
Če za trgovino z Googlovimi uradnimi izdelki odstranite domačo stran (/) in stran s košarico, lahko hitro vidite, da so najbolj priljubljene strani z izdelki na spletnem mestu v razdelkih za razprodajo in moška oblačila.
Katere ciljne strani so najuspešnejše ali ustvarjajo največ konverzij?
Če ugotovite, prek katerih strani uporabniki najprej pridejo v vašo aplikacijo ali na spletno mesto, boste lažje optimizirali uporabniško izkušnjo in trženje. V storitvi Universal Analytics je to vnaprej pripravljeno poročilo v uporabniškem vmesniku za poročanje, v znamkah Google Analytics 4 pa še ne obstaja. To poročilo lahko poustvarite od začetka kot raziskovanje v razdelku »Razišči«.
Za ustvarjanje tega raziskovanja potrebujete nekaj pomembnih stvari: razsežnost »Ciljna stran« ter ustrezne meritve, kot so »Ogledi«, »Seje« in »Uporabniki«. Če želite dodati dodatne razsežnosti in meritve, jih omogočite prek ikone +:
Ko so te razsežnosti in meritve na voljo za uporabo, začnite dodajati razsežnosti »Ciljna stran« kot vrstice, ustrezne meritve, kot so »Ogledi«, »Seje« in »Aktivni uporabniki«, pa kot vrednosti. Na ta način lahko raziščete ciljne strani glede na te meritve.
Če dodate dodatno meritev »Nakupi«, lahko vidite, katere ciljne strani so si uporabniki ogledali, ko so izvedli nakup:
Zdaj lahko preverite, katere ciljne strani so si uporabniki ogledali, ko so izvedli nakup, in jih primerjate s skupnimi vrednostmi, da boste bolje razumeli učinkovitost ciljnih strani.
Kaj uporabniki iščejo na mojem spletnem mestu/v aplikaciji? Na katerih mestih lahko izboljšam vsebino spletnega mesta ali krmarjenje po njem?
Še eno pogosto poročilo, ki ga lahko ustvarite v razdelku »Razišči«, je raziskovanje »Iskanje po spletnem mestu«. To lahko storite v nekaj korakih.
Najprej morate omogočiti dogodek izboljšanega merjenja ali dogodek po meri za zbiranje podatkov o iskanju po spletnem mestu. Če uporabljate izboljšano merjenje, se ta dogodek imenuje »view_search_results«. Nato se morate prepričati, da ste v znamki omogočili parameter »search_term« kot razsežnost po meri. Ko to storite, bo na voljo za uporabo v razdelku »Razišči«.
Ko imate na voljo ustrezne podatke, lahko ustvarite raziskovanje. To zajema več delov. Najprej morate razsežnost »search_term« omogočiti za uporabo v raziskovanju:
Ko to omogočite, jo lahko dodate v raziskovanje v nastavitvi »Vrstice«. Rezultat, ki bo prikazan, bo podoben temu:
V tem raziskovanju je prikazanih veliko vrednosti »(not set)«, ker gre za iskanje po vseh dogodkih. Če želite zmanjšati šum, ustvarite filter, v katerem se »Ime dogodka« natančno ujema z »view_search_results«, da bodo prikazani samo podatki za ta dogodek:
Ko uporabite filter, posodobljeno raziskovanje prikaže število iskanj za vsak navedeni izraz. Gre torej za raziskovanje izrazov za iskanje po spletnem mestu:
Če veste, kaj uporabniki iščejo na vašem spletnem mestu, lahko vsebino optimizirate za povečanje dejavnosti in zadovoljstva uporabnikov. Če na primer opazite porast za določen iskalni izraz, lahko dodate več vsebine, povezane s tem izrazom, da bodo uporabniki vašega spletnega mesta lažje našli to, kar iščejo, ali da boste odgovorili na njihova vprašanja.
Kako uspešne so moje ciljne strani skozi čas? Ali uporabniki prihajajo na različne strani v enakem obsegu?
Za vsako raziskovanje imate na voljo več možnosti ponazoritve. Na podlagi črtnega grafikona lahko ugotovite, kako se podatki spreminjajo skozi čas. Če si želite ogledati trende za ciljne strani skozi čas, preprosto spremenite vrsto ponazoritve tako, da kliknete eno od šestih možnosti ponazoritve v podoknu »Nastavitve zavihka«.
Če za ponazoritev izberete črtni grafikon, se ustvari grafični prikaz s trendi za deset najbolj priljubljenih ciljnih strani v izbranem časovnem obdobju.
Če miškin kazalec premaknete na grafikon, se prikažejo podatkovne točke za vsak dan.
Morda so prikazani tudi podatki o anomalijah, ki so označeni s praznim krožcem. Če miškin kazalec premaknete na prazen krožec, se prikažejo informacije o anomaliji. V spodnjem primeru je Google Analytics na podlagi preteklih zbranih podatkov pričakoval, da bo 2. februarja domačo stran obiskalo okoli 1000 aktivnih uporabnikov, pri čemer je bilo ugotovljeno število aktivnih uporabnikov 2200, kar je 116 % več od pričakovanega.
Tokovi so odlično orodje za preprosto ponazoritev, kako uporabniki napredujejo po nizu korakov, v obliki katerih si predstavljate njihovo uporabniško izkušnjo. Pogosti primeri uporabe toka za podjetja z e-trgovino vključujejo tok nakupovalnega vedenja ali tok vedenja pri zaključku nakupa. Razvijalci iger pa si lahko na primer ogledajo, kako uporabniki napredujejo po stopnjah v igri. Oglejmo si konkretne primere za vsako od teh možnosti.
Kako uporabniki napredujejo po nakupovalnem toku?
V primeru nakupovalnega vedenja lahko analizirate, kako različni segmenti uporabnikov napredujejo po toku nakupovalnega vedenja, ki vključuje ogled izdelka, njegovo dodajanje v košarico in nakup. Če želite začeti, lahko ta tok ustvarite od začetka ali pa uporabite eno od priročnih predlog, ki so na voljo v predstavitvenem računu GA4 za trgovino z Googlovimi uradnimi izdelki. To storite tako, da odprete središče za raziskovanje, se pomaknete navzdol in na seznamu predstavitvenih raziskovanj izberete »Tok nakupovalnega vedenja«.
Ko se to raziskovanje odpre, bo na voljo samo za branje, pri čemer lahko v zgornjem desnem kotu kliknete »Ustvari kopijo«, da ustvarite kopijo tega predstavitvenega raziskovanja, ki bo nato v vaši lasti. Ko ustvarite kopijo, jo lahko po želji uredite in prilagodite.
Trgovina z Googlovimi uradnimi izdelki prodaja artikle z blagovno znamko Google, pri čemer priljubljeni kategoriji artiklov na spletnem mestu zajemata artikle z blagovno znamko Android in artikle z blagovno znamko YouTube. Primerjava teh dveh kategorij artiklov bi lahko bila koristna za razumevanje nakupovalnega vedenja. To storite tako, da ustvarite dva nova segmenta, po enega za vsako kategorijo. V tem primeru lahko ustvarite segment na podlagi pogoja z dogodkom »select_item« in parametrom »item_name«, ki vsebuje »Android« oziroma »YouTube«.
V teh segmentih bodo nato prikazani uporabniki, ki so napredovali po toku nakupovalnega vedenja, pri čemer so najmanj kliknili izdelek z blagovno znamko Android ali izdelek z blagovno znamko YouTube. Zanimivo je, da je bila pri uporabnikih, ki so najmanj kliknili izdelek z blagovno znamko Android, skoraj dvakrat večja verjetnost, da bodo opravili nakup, kot pri uporabnikih, ki so bili v interakciji z izdelkom z blagovno znamko YouTube. Upoštevajte, da to ne pomeni, da so uporabniki kupili izdelek z blagovno znamko, temveč da so ga kliknili. Če vas zanimajo samo nakupi izdelkov s posamezno blagovno znamko, uporabite dogodek »purchase«, kot je prikazano spodaj:
Ko ta segmenta uporabite, bo vaša primerjava tokov nakupovalnega vedenja videti tako:
Nova funkcija v okviru tokov v storitvi GA4 je možnost ogleda trendov za tok skozi čas. To storite tako, da v podoknu »Nastavitve zavihka« vrsto ponazoritve spremenite v »Tokovni grafikon s prikazom trendov«. Tako odprete pogled tokovnega grafikona, v katerem so prikazani trendi za vse korake v danem časovnem obdobju. Po njih se lahko pomikate ter si ogledate številke glede na dan za posamezen korak in segment.
Trende si lahko ogledate tudi samo za posamezen korak za lažje spremljanje sprememb skozi čas. V tem primeru lahko vidite, da je 10. marca prišlo do porasta nakupov, ki ni bil očiten v prejšnjem prikazu podatkov. Zanimivo je, da je videti, da je do razlike v številu nakupov med uporabniki, ki so si ogledali izdelke z blagovno znamko Android, in uporabniki, ki so si ogledali izdelke z blagovno znamko YouTube, prišlo skoraj v celoti po tem porastu, kar kaže na morebitno spremembo v postavitvi spletnega mesta ali pri trženju, zaradi česar so bili po tem datumu izdelki z blagovno znamko Android bolj opazni.
Kako uporabniki napredujejo po stopnjah v moji igri?
To vprašanje si pogosto zastavljajo razvijalci glede igre ali aplikacije. Analizirati ga je mogoče s tokom.
Najprej je treba ustvariti korake, specifične za napredek po stopnjah. V tem primeru lahko uporabite dogodek »level_up« in ustvarite pet korakov za pet stopenj v igri Flood-it! v predstavitvenem računu GA4.
Na podlagi teh korakov si lahko nato ogledate, kako so uporabniki napredovali po posameznih stopnjah igre.
Videti je, da je pri uporabnikih, ki so dokončali 1. stopnjo, večja verjetnost, da bodo igrali še naprej. Ti podatki vam lahko pomagajo pri preizkusih A/B, v katerih predstavite nasvete ali druge načine za pomoč uporabnikom pri dokončanju 1. stopnje, s čimer zmanjšate odliv.
Če prikažete trende za zgornji tok skozi čas, lahko okoli 19. marca opazite porast v vseh korakih, kar nakazuje, da je na tej točki morda prišlo do sprememb pri promociji ali vidnosti igre.
Ta tok lahko tudi segmentirate in tako preverite, ali različni kanali za pridobivanje vplivajo na napredovanje po stopnjah na skupni ravni. V tem primeru si lahko ogledate primerjavo pridobivanja prek neposrednega prometa in plačanega prometa. Opazite lahko, da uporabniki, pridobljeni prek plačanih oglaševalskih akcij, igro dejansko uporabljajo dalj časa (nižji odstotek prekinitev) od tistih, ki so pridobljeni neposredno, kar bi lahko pomenilo, da plačano oglaševanje deluje po pričakovanjih.
Še ena zelo uporabna funkcija raziskovanja toka je, da lahko ustvarite segment ali ciljno skupino na podlagi uporabnikov, ki so igro opustili. V spodnjem primeru lahko opazite, da se začne odstotek prekinitev povečevati okoli 4. stopnje. Ustvarite lahko segment na podlagi uporabnikov, ki so igro opustili na 4. stopnji (niso dosegli 5. stopnje), in ga uporabite kot ciljno skupino za povečanje dosega ali pošiljanje potisnega obvestila, s katerim uporabnike spodbudite, naj se vrnejo v aplikacijo, da dokončajo stopnjo in napredujejo v igri.
Če želite ustvariti ta segment, z desnim gumbom miške kliknite korak, ki vas zanima, in izberite možnost za ustvarjanje segmenta. Segment, ki ga tukaj velja uporabiti, bo vključeval tudi merilo za izključitev za 5. stopnjo, da se zagotovi ciljanje na ustrezno ciljno skupino.
Na koncu lahko v raziskovanje toka dodate tudi novo meritev »Pretečeni čas«, kar storite tako, da preklopite gumb za »Pokaži pretečeni čas« v podoknu z nastavitvami. S tem boste v tabelo dodali nov stolpec za meritev:
Ogled podatka, kako dolgo v povprečju traja napredovanje uporabnikov od enega koraka do drugega, je lahko dober kazalnik uspeha strank oz. v tem primeru težavnosti napredovanja po stopnjah. To je lahko tudi dober razlog za ustvarjanje ciljne skupine, na podlagi katere je mogoče ukrepati, na primer poslati potisno obvestilo ali sporočilo za ponovno trženje. Videti je na primer, da dokončanje 2. stopnje v povprečju traja 3 ure in 53 minut. Na podlagi prekinitev uporabe igre na tej stopnji lahko ustvarite ciljno skupino tako, da kliknete z desnim gumbom in izberete ustrezno možnost:
Tako si lahko zagotovite odlično ciljno skupino, na katero lahko ciljate s spodbudnimi sporočili za preprečevanje odliva uporabnikov iz igre ali aplikacije.
Odlična nova funkcija v razdelku »Razišči« storitve GA4 je raziskovanje poti. Zdaj lahko izberete določen dogodek ali stran/zaslon za določanje uporabniških poti pred to točko in po njej ter si tako ogledate, kako uporabniki napredujejo po vašem spletnem mestu ali aplikaciji. Funkcijo za razumevanje toka uporabnikov na spletnem mestu se je dolgo zahtevalo, z novimi raziskovanji poti v storitvi GA4 pa je končno na voljo.
Kaj je uporabnika spodbudilo k dodajanju izdelka v košarico?
To je vprašanje, ki si ga zastavljajo številna spletna mesta z e-trgovino, zdaj pa ga je mogoče raziskati s funkcijo raziskovanja predhodne poti.
Če želite začeti, odprite novo raziskovanje poti in v zgornjem desnem kotu izberite »Začni znova«. Nato boste lahko izbrali končno točko. Izberite »Ime dogodka«.
Nato v meniju, ki se odpre, izberite dogodek, za katerega želite določiti predhodno pot. V tem primeru si želimo ogledati, kaj je uporabnike privedlo do dodajanja izdelka v košarico, zato izberemo »add_to_cart«. Če ime želenega dogodka ni prikazano, lahko kliknete »Naloži več« ali uporabite vrstico za iskanje na vrhu, da poiščete dogodek.
Naloži se raziskovanje z nekaj že izpolnjenimi koraki na podlagi imena dogodka. Če želite namesto tega določiti pot glede na ime strani, lahko to spremenite za posamezen korak. V spodnjem primeru smo izbrali »Naslov strani in razred zaslona« in vidimo lahko, da razmeroma veliko število uporabnikov doda izdelek v košarico na strani za razprodajo. To si lahko nato podrobneje ogledamo in se poglobimo v stran za razprodajo, da ugotovimo, ali je za določene izdelke zanimanje večje, in si s tem pomagamo pri oblikovanju trženjske strategije.
Zakaj so uporabniki odstranili mojo aplikacijo?
Velika skrb razvijalcev aplikacij je odliv uporabnikov (uporabniki, ki aplikacijo odstranijo). Določanje predhodnih poti je lahko odlično orodje za ugotavljanje, zakaj je prišlo do odliva uporabnikov aplikacije. Če želite začeti, ustvarite novo analizo prehodne poti tako, da na vrhu raziskovanja poti kliknete gumb »Začni znova«. Nato za izhodišče izberite ime dogodka »app_remove«.
Če določite predhodno pot za nekaj korakov nazaj, si lahko ogledate dejavnosti, zaradi katerih je morda prišlo do odliva. V tem primeru lahko vidimo, da je pri približno 13 % odliva prišlo do prikaza oglasa en ali dva koraka pred odstranitvijo aplikacije. To je precej velik odstotek, ki nakazuje, da je morda treba optimizirati način prikazovanja oglasov za zmanjšanje negativnega vpliva na uporabnike in posledično zmanjšanje odliva.
Ali so med različnimi segmenti mojih podatkov zanimiva presečišča?
Postopek prekrivanja segmentov je odličen način za preprosto ponazoritev interakcije med različnimi segmenti uporabnikov. Ponazoriti je na primer mogoče prekrivanje uporabnikov namiznih računalnikov v primerjavi z uporabniki mobilnih naprav, ki so se prijavili na glasilo spletnega mesta. Na ta način lahko preprosto ugotovite, od kod prihaja večina prijav na glasilo, namesto da bi za pridobivanje teh informacij razčlenili raziskovanje v obliki tabele.
To storite tako, da najprej v podokno s spremenljivkami dodate segmente, ki jih želite analizirati. Če želite dodati nove segmente, kliknite ikono + (s tem se odpre ustvarjalnik segmentov).
Dogodek prijave na glasilo lahko ustvarite tako, da izberete segment dogodkov in nato ustrezen dogodek, na podlagi katerega želite filtrirati (v tem primeru »sign_up«).
Ko ustvarite segmente za ponazoritev, jih uporabite tako, da jih dvokliknete za dodajanje v podokno »Nastavitve zavihka«. Dodate lahko do 3 segmente hkrati za ponazoritev njihovega prekrivanja z Vennovim diagramom.
V tem primeru smo dodali segmente za »Promet iz namiznih računalnikov«, »Promet iz mobilnih naprav« in »Naročilo na novice«, da bi si ogledali, od kod izvira večina prijav na glasilo.
Kot je razvidno z Vennovega diagrama in iz 6. vrstice v spodnji tabeli, veliko večino prijav na glasilo ustvarijo uporabniki namiznih računalnikov. To lahko pomeni, da uporabniška izkušnja v mobilnih napravah ni prilagojena temu cilju ali da obstaja težava v uporabniški izkušnji, ki uporabnikom preprečuje preprosto prijavo na glasilo. To pa je vprašanje, v katerega se lahko poglobite s svojo ekipo razvijalcev in oblikovalcev uporabniške izkušnje.
Zelo uporabna funkcija v postopku prekrivanja segmentov je možnost ustvarjanja novega segmenta na podlagi prekrivanja. Če želite na primer ustvariti nov segment, ki vključuje promet iz namiznih računalnikov in prijave na glasilo, lahko z desnim gumbom kliknete vizualni odsek podatkov, ki vas zanima, in sicer na Vennovem diagramu ali v tabeli, nato pa izberete možnost ustvarjanja segmenta.
S tem odprete ustvarjalnik segmentov s pogoji, ki so bili predhodno izbrani na podlagi izbranega nabora segmentov. Segmentu se dodeli opisno ime združenih pogojev, vendar lahko to po želji spremenite.
Na podlagi tega prekrivanja lahko celo ustvarite ciljno skupino tako, da potrdite polje v zgornjem desnem kotu, s čimer omogočite deljenje te ciljne skupine z drugimi izdelki storitve Google Marketing Platform, kot je Google Ads, ter s tem pomagate povečati doseg.
Ali se uporabniki vedejo drugače glede na to, kdaj so prvič obiskali moje spletno mesto?
Raziskovanje kohort je uporabno orodje, ki vam pomaga razumeti, kako se vedejo različne skupine uporabnikov vašega spletnega mesta glede na to, kdaj in kako so postali člani kohorte. Če spremenite meritev ali izračun tega, kar analizirate v raziskovanju kohort, je lahko to še koristnejše.
Ko prvič odprete novo raziskovanje kohort v razdelku »Razišči«, se prikaže raziskovanje, ustvarjeno na podlagi pogoja za vključitev v kohorto »first_touch« (tj. kako uporabnik izpolnjuje pogoje za vključitev v kohorto – v tem primeru gre za to, kdaj je prvič obiskal spletno mesto ali aplikacijo), merila za vračanje »Kateri koli dogodek« (kar pomeni, da se je uporabnik vrnil in izvedel poljuben dogodek na spletnem mestu ali v aplikaciji), meritve »Aktivni uporabniki« in standardne vrste izračuna. Rezultat je osnovno raziskovanje kohort, ki prikaže, koliko uporabnikov privabite nazaj na spletno mesto vsak teden v obdobju petih tednov in ali se to razlikuje glede na to, kdaj so prvič obiskali vaše spletno mesto ali aplikacijo.
Če spremenite vrsto meritve v tem raziskovanju iz možnosti »vsota« v »na uporabnika iz kohorte«, si lahko zagotovite predstavo o odstotku vrnitev glede na teden. Za izbrani pogled je to verjetno koristnejše od vsote, ker zagotavlja vpogled v primerjavo posameznih kohort za uporabnike, ki se vračajo.
Za spletno mesto z e-trgovino je lahko koristno tudi, če meritev za »Vrednosti« spremenite iz »Aktivni uporabniki« v »Prihodek od nakupov«, da ne bodo prikazani samo uporabniki, temveč tudi vrednost prihodka, ki jo zagotovi posamezna kohorta. To si lahko ogledate kot vsoto za kohorto ali pa na osnovi uporabnika iz kohorte. V spodnjem primeru lahko opazite, da sta prvi dve kohorti vsak teden ustvarili zelo malo prihodka, s tretjo kohorto pa se je prihodek začel povečevati.
Če vrsto izračuna spremenite iz standardne na skupno, si lahko ogledate skupni vpliv posameznih kohort na prihodek podjetja.
Podatki v tem primeru kažejo, da je okoli tedna z začetkom 7. marca verjetno prišlo do okrepljenega trženja za privabljanje uporabnikov z visoko stopnjo konverzije v trgovino z Googlovimi uradnimi izdelki.
Kateri viri napotitve ustvarjajo najdragocenejše uporabnike?
Če poznate te podatke, lahko svojo trženjsko ekipo obvestite, v katere vire napotitve velja vlagati kot partnerje. V tem primeru vrednost nakazuje na manjšo verjetnost odliva uporabnikov, višjo pričakovano dolgotrajno vrednost prihodka in višji pretekli LTV.
Če želite ustvariti to raziskovanje, morate najprej izbrati meritve in razsežnosti, ki so potrebne za raziskovanje dejavnikov, kot so odliv, LTV in dolgotrajni prihodek. Kot razsežnosti uporabimo vir in medij, za meritve pa izberemo še nekaj dodatnih tako, da jih dodamo iz razdelka »Življenjska doba uporabnika« prek ikone + v razdelku z meritvami podokna s spremenljivkami.
Ko uporabite te meritve in razsežnosti, lahko opazite, da veliko vrstic nima vrednosti za verjetnost odliva, ker ti uporabniki ne izpolnjujejo pogojev za uporabo modelov za predvidevanje odliva. Ustvarite lahko filter, v katerem je verjetnost odliva > 0, da izključite vse uporabnike brez izračunane verjetnosti odliva. Urejeno raziskovanje bo videti tako:
Nato lahko podatke razvrstite glede na verjetnost odliva ter preverite, ali obstajajo oglaševalske akcije z večjim številom uporabnikov in nizkim pričakovanim odlivom. Za te oglaševalske akcije je bolj verjetno, da bodo zagotovile bolj dejavne uporabnike kot oglaševalske akcije z višjo predvideno vrednostjo odliva.
Podobno si lahko ogledate predvidene nakupe, pretekli LTV in predvideno dejavnost za ugotavljanje vrednosti pridobljenih uporabnikov z več kot eno samo sejo.
Če si ogledate spodnji posnetek zaslona, nekaj vrstic vključuje napotitve tretjih oseb v Googlovo trgovino z uradnimi izdelki, pri čemer imajo te napotitve malo uporabnikov, vendar tudi manjši odliv, daljše trajanje dejavnosti, večje število transakcij in dober povprečni LTV. Videti je, da ti viri napotitve trgovini koristijo, zato bi lahko trženjski ekipi priporočili, naj se obrne nanje za krepitev poslovnega odnosa.