예측 잠재고객 정보
예측 잠재고객은 예측 측정항목을 기반으로 하는 조건을 하나 이상 가진 잠재고객입니다. 예를 들어 향후 7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자를 포함하는 '7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자'에 대한 잠재고객을 만들 수 있습니다.
기본 요건
예측 잠재고객의 사용 가능 여부는 모든 기본 요건을 충족하는 경우에 사용할 수 있는 기본 예측 측정항목에 따라 달라집니다. 예측 잠재고객을 연결된 제품 계정으로 내보냈더라도 속성이 예측 측정항목으로 부적합하여 새로운 예측이 생성되지 않는 경우 해당 잠재고객은 신규 사용자로 집계되지 않습니다.
예측 잠재고객 만들기
속성에서 예측을 사용할 수 있게 되면 추천 잠재고객 템플릿을 사용하여 이러한 예측을 기반으로 하는 조건을 가진 잠재고객을 만들 수 있습니다.
관리에서의 데이터 표시에서 잠재고객을 클릭합니다.
이전 링크를 클릭하면 마지막으로 액세스하신 애널리틱스 속성이 열립니다. 속성 선택기를 이용해 속성을 변경할 수 있습니다. 예측 잠재고객을 만들려면속성 수준에서 마케팅 담당자 이상의 권한이 있어야 합니다.- 새 잠재고객을 클릭합니다.
추천 잠재고객을 기반으로 잠재고객을 만드는 방법은 다음과 같습니다.- 추천 잠재고객에서 예측을 클릭합니다.
- 예측 모델링 잠재고객의 기본 요건을 충족하는 추천 예측 잠재고객이 '사용 가능'으로 표시됩니다. 준비된 템플릿 중 하나를 클릭합니다.
- 잠재고객 생성 도구를 사용하여 필요에 맞게 템플릿을 수정합니다.
- 잠재고객 생성 프로세스의 4단계에서 예측 측정항목 중 하나를 선택합니다.
잠재고객을 만들 때 예측 조건을 수정하려면 다음 구성 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 가능성이 가장 큼(상위 N%의 사용자 포함)
- 가능성이 가장 적음(하위 N%의 사용자 포함)
- 맞춤(비율 범위를 입력하거나 오른쪽의 슬라이더를 사용하여 범위 선택)
맞춤 범위를 사용하는 경우 슬라이더를 통해 포함된 사용자 수와 해당 사용자가 예측 조건을 충족할 가능성을 파악할 수 있습니다. 범위가 커지면 더 많은 사용자가 포함되지만, 대부분의 사용자는 조건을 충족할 가능성이 적어집니다.
앱 제거 가능성에 대한 기본 예측 구성이며, 80~100번째 백분위수의 사용자(상위 20%의 사용자)를 포함하도록 설정됩니다.
이탈 가능성에 대한 수정된 예측 구성이며, 40~100번째 백분위수의 사용자(상위 60%의 사용자)를 포함하도록 설정됩니다.
예측 잠재고객 사용
광고 제품
예측 잠재고객은 속성(예: Google Ads, Display & Video 360, Search Ads 360)에 연결된 모든 광고 계정과 자동으로 공유됩니다.
리마케팅 잠재고객
전환 직전에 도달한 사용자는 주요 이벤트를 완료하도록 설득하기가 더 쉽습니다. 예를 들어 사용자가 제품 세부정보를 확인하거나 장바구니에 제품을 추가했다면 제품을 구매할 의향이 있음을 명확하게 보여준 것입니다. 애널리틱스는 이러한 단순한 신호를 넘어 머신러닝을 사용하여 속성에 고유한 심층 패턴을 찾아 사용자가 주요 이벤트로 연결되는 경로에서 주요 이벤트와 상호작용할 가능성이 있음을 보여줍니다. 이러한 사용자는 제대로 만든 리마케팅 캠페인을 이용해 조금만 설득해도 바로 제품을 구매할 가능성이 큽니다.
재참여 캠페인
이탈 가능성이 높은 사용자로, 비즈니스에 대한 관심이 줄어들고 있다는 신호를 보내지만 이전에 내 비즈니스에 참여했습니다. 제품 다양성, 품질, 가격 또는 편리한 배송 및 반품 옵션 측면에서 광고주가 제공하는 가치를 다시 알려주세요. 비즈니스에 소중한 사용자임을 특별 이벤트로 알리세요.
추천 예측 잠재고객
추천 잠재고객에는 예측 측정항목의 기준을 초과하는 사용자가 포함됩니다. 예를 들어 기준이 '구매 확률 > 90번째 백분위수'인 경우 사용자는 '7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자' 잠재고객에 포함됩니다. 다시 말해 데이터가 사용자 1,000명을 기준으로 모델링되었다면 90번째~100번째 백분위수에는 구매 확률이 가장 높은 사용자 100명(상위 10%)이 포함되는 셈입니다. 90번째 백분위수 이상의 사용자인 상위 100명의 사용자가 잠재고객에 포함됩니다.
잠재고객에 다른 조건을 추가하면 포함될 사용자 수를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 연령 또는 지역을 포함하거나 이벤트 수 기반의 조건을 추가하면 99명의 사용자 중 이러한 추가 조건이 없을 경우 포함될 사용자를 삭제할 수 있습니다.
| 잠재고객 | 설명 | 구성 |
|---|---|---|
| 7일 이내에 이탈할 가능성이 높은 구매자 | 향후 7일 이내에 내 속성을 방문하지 않을 가능성이 높은 구매 사용자입니다. |
다음을 포함해야 합니다. (이벤트) in_app_purchase 또는 purchase 또는 ecommerce_purchase 또는 (측정항목) LTV > 0 다음 조건도 충족해야 합니다. (예측 측정항목) 이탈 확률 > 80번째 백분위수 |
| 7일 이내에 앱을 제거할 가능성이 높은 사용자 | 향후 7일 이내에 내 속성을 방문하지 않을 가능성이 높은 사용자입니다. |
다음을 포함해야 합니다. (예측 측정항목) 이탈 확률 > 80번째 백분위수 |
| 7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자 | 향후 7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자입니다. |
다음을 포함해야 합니다. (예측 측정항목) 구매 확률 > 90번째 백분위수 |
| 7일 이내에 첫 구매를 할 가능성이 높은 사용자 | 향후 7일 이내에 첫 구매를 할 가능성이 높은 사용자입니다. |
다음을 포함해야 합니다. (예측 측정항목) 구매 확률 > 90번째 백분위수 그리고 (측정항목) LTV = 0 제외: (이벤트) in_app_purchase 또는 purchase 또는 ecommerce_purchase |
| 28일 동안의 예상 상위 소비자 | 향후 28일 이내에 가장 높은 수익을 창출할 것으로 예상되는 사용자입니다. |
다음을 포함해야 합니다. (예측 측정항목) 예상 수익 > 95번째 백분위수 |