[GA4] Prognosezielgruppen

Prognosezielgruppen

Eine Prognosezielgruppe ist eine Zielgruppe mit mindestens einer Bedingung, die auf einem Prognosemesswert basiert. Sie können beispielsweise eine Zielgruppe für Nutzer festlegen, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich etwas kaufen werden.

Voraussetzungen

Die Verfügbarkeit von Prognosezielgruppen hängt davon ab, ob die zugrunde liegenden Prognosemesswerte alle Voraussetzungen für die Verwendung erfüllen. Wenn Sie Prognosezielgruppen in verknüpfte Produktkonten exportiert haben, werden diesen Zielgruppen keine neuen Nutzer hinzugefügt, sobald die Property nicht mehr die Anforderungen für den Prognosemesswert erfüllt und keine weiteren Prognosen generiert werden.

Prognosezielgruppen erstellen

Sobald für Ihre Property Prognosen möglich sind, können Sie mithilfe von Vorlagen für vorgeschlagene Zielgruppen eigene Zielgruppen mit Bedingungen erstellen, die auf diesen Prognosen basieren.

  1. Klicken Sie links auf Konfigurieren > Zielgruppen.
  2. Klicken Sie auf Neue Zielgruppe.

    So erstellen Sie eine Zielgruppe basierend auf einer vorgeschlagenen Zielgruppe:
    1. Klicken Sie unter Vorgeschlagene Zielgruppen auf Vorhersagbar.
    2. Vorgeschlagene Prognosezielgruppen, die die Voraussetzungen für die Prognosemodellierung erfüllen, sind mit „Ab sofort verwendbar“ gekennzeichnet. Klicken Sie auf eine der Vorlagen.
    3. Passen Sie die Vorlage mit den Zielgruppenlisten an Ihre Anforderungen an.
    So erstellen Sie eine benutzerdefinierte Zielgruppe mit Bedingungen basierend auf Prognosemesswerten:
    1. Beginnen Sie mit Schritt 4 der Zielgruppenerstellung und wählen Sie einen der Prognosemesswerte aus.

Wenn Sie eine Vorhersagebedingung beim Erstellen einer Zielgruppe bearbeiten möchten, wählen Sie eine der Konfigurationsoptionen aus:

  • Höchstwahrscheinlich… (einschließlich der obersten N % der Nutzer)
  • Am unwahrscheinlichsten… (einschließlich der unteren N % der Nutzer)
  • Benutzerdefiniert (Prozentbereich eingeben oder Schieberegler auf der rechten Seite verwenden, um einen Bereich auszuwählen)

Wenn Sie einen benutzerdefinierten Bereich verwenden, können Sie mithilfe der Schieberegler sehen, wie viele Nutzer enthalten sind und wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass sie die vorhergesagte Bedingung erfüllen. Bei einem größeren Bereich sind zwar mehr Nutzer enthalten, aber bei einem größerer Teil von ihnen ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie die Bedingung erfüllen.

Standardkonfiguration der Vorhersage für die Abwanderungswahrscheinlichkeit, die so festgelegt ist, dass das 80. bis 100. Perzentil der Nutzer (die obersten 20 % der Nutzer) enthalten ist

 

Geänderte Konfiguration der Vorhersage für die Abwanderungswahrscheinlichkeit, die so festgelegt ist, dass das 40. bis 100. Perzentil der Nutzer (die obersten 60 % der Nutzer) enthalten ist

Prognosezielgruppen verwenden

In Ihren Werbeprodukten

Prognosezielgruppen werden automatisch für alle Google Ads-Konten freigegeben, die Sie mit Ihrer Property verknüpft haben.

Als Remarketing-Zielgruppen

Nutzer, die sich kurz vor einer Conversion befinden, lassen sich leichter davon überzeugen, diese Conversion durchzuführen. Haben Nutzer sich beispielsweise Produktdetails angesehen oder Artikel in ihren Einkaufswagen Artikel gelegt, signalisieren sie damit ein starkes Interesse an diesen Produkten. Analytics geht über diese einfachen Signale hinaus und nutzt maschinelles Lernen, um detaillierte Verhaltensmuster zu ermitteln, die speziell für Ihre Property gelten und zeigen, dass ein Nutzer wahrscheinlich eine Conversion ausführt. Mit einer überzeugenden Nachfolgeaktion über eine gut durchdachte Remarketing-Kampagne können Sie Nutzern den letzten Anstoß zum Abschluss der Conversion geben.

In Kampagnen für erneute Interaktion

Nutzer, die wahrscheinlich abwandern, signalisieren ein abnehmendes Interesse an Ihrem Unternehmen. In der Vergangenheit waren sie aber auch schon einmal interessiert. Mit dieser Strategie können Sie Nutzer noch einmal ansprechen und sie beispielsweise an die Vielfalt der Produkte, deren Qualität und den Preis bzw. an die praktischen Versand- und Rückgabeoptionen erinnern. Auch mit Sonderangeboten können Sie Nutzern zeigen, wie wichtig sie Ihnen sind.

 

Vorgeschlagene Prognosezielgruppen

Die vorgeschlagenen Zielgruppen umfassen Nutzer, die die Grenzwerte für die Prognosemesswerte überschreiten. Beispielsweise werden Nutzer in die Zielgruppe „Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich kaufen“ aufgenommen, wenn die „Kaufwahrscheinlichkeit“ über „90. Perzentil“ liegt. Wenn die modellierten Daten z. B. auf 1.000 Nutzern basieren, würde das 90. bis 100. Perzentil die 100 Nutzer mit der größten Kaufwahrscheinlichkeit umfassen (die Top 10 %). In diesem Fall würden alle Nutzer ab dem 90. Perzentil in die Zielgruppe aufgenommen werden – also die 100 Top-Nutzer.

Sie können die Zahl der Nutzer in der Zielgruppe verringern, indem Sie weitere Bedingungen dafür festlegen. Beispielsweise können Sie „Alter“, „Region“ oder eine Bedingung auf der Grundlage einer Ereignisanzahl hinzufügen, um einige der 99 Nutzer auszuschließen, die sonst Teil der Zielgruppe wären.

Zielgruppe Beschreibung Konfiguration
Käufer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich abwandern Käufer, die Ihre Property in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich nicht besuchen werden

Einschließen:

(Ereignis)

in_app_purchase ODER purchase ODER ecommerce_purchase

ODER

(Messwert)

LTV > 0

UND

(Prognosemesswert)

Abwanderungswahrscheinlichkeit > 80. Perzentil

Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich abwandern Nutzer, die Ihre Property in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich nicht besuchen werden

Einschließen:

(Prognosemesswert) 

Abwanderungswahrscheinlichkeit > 80. Perzentil

Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich kaufen Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich etwas kaufen werden

Einschließen:

(Prognosemesswert)

Kaufwahrscheinlichkeit > 90. Perzentil

Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich erstmals kaufen Nutzer, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich erstmals etwas kaufen werden

Einschließen:

(Prognosemesswert)

Kaufwahrscheinlichkeit > 90. Perzentil

UND

(Messwert)

LTV = 0

Ausschließen:

(Ereignis)

in_app_purchase ODER purchase ODER ecommerce_purchase

Umsatzstärkste Nutzer (28 Tage) Nutzer, die in den nächsten 28 Tagen voraussichtlich den meisten Umsatz generieren werden

Einschließen:

(Prognosemesswert)

Prognostizierter Umsatz > 95. Perzentil

     

 

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