[GA4] Segmenti di pubblico predittivi

Informazioni sui segmenti di pubblico predittivi

Un segmento di pubblico predittivo è un segmento di pubblico con almeno una condizione basata su una metrica predittiva. Ad esempio, potresti creare un segmento di pubblico per "utenti propensi a effettuare acquisti negli ultimi sette giorni" che includa questa categoria di potenziali acquirenti.

Prerequisiti

La disponibilità dei segmenti di pubblico predittivi dipende dal fatto che le metriche predittive sottostanti siano idonee all'utilizzo in quanto soddisfano tutti i prerequisiti. Se hai esportato segmenti di pubblico predittivi in account del prodotto collegati, non verranno accumulati nuovi utenti se la proprietà non risulta idonea per la metrica predittiva e non vengono generate nuove previsioni.

Creare segmenti di pubblico predittivi

Una volta che la tua proprietà è idonea alle previsioni, puoi utilizzare i modelli di pubblico suggeriti per creare segmenti di pubblico personalizzati con condizioni basate su tali previsioni.

  1. Accedi ad Analytics.
  2. Vai alla proprietà Google Analytics 4 pertinente.
  3. Fai clic su Segmenti di pubblico nel riquadro a sinistra.
  4. Fai clic su Nuovo segmento di pubblico.
  5. In Segmenti di pubblico suggeriti, fai clic su Suggeriti.
  6. I segmenti di pubblico predittivi suggeriti che soddisfano i prerequisiti per la creazione di modelli di previsione sono etichettati come pronti per l'uso. Fai clic su uno dei modelli pronti.
  7. Modifica il modello in base alle tue esigenze utilizzando lo strumento per la creazione di segmenti di pubblico. Non puoi modificare la condizione predittiva, ma puoi aggiungere altre condizioni non predittive.

Utilizzare i segmenti di pubblico predittivi

Nei tuoi prodotti pubblicitari

I segmenti di pubblico predittivi vengono automaticamente condivisi con qualsiasi account Google Ads collegato alla tua proprietà.

Come segmenti di pubblico per il remarketing

È più facile convincere gli utenti che stanno per effettuare una conversione a far sì che la portino a termine. Ad esempio, gli utenti che hanno già studiato le caratteristiche dei prodotti o hanno aggiunto articoli al carrello danno forti segnali che indicano la volontà di acquistare quei prodotti. Analytics va oltre questi semplici segnali e utilizza il machine learning per individuare modelli di comportamento specifici per la tua proprietà e mostrare che è probabile certi utenti effettuino una conversione. Un tuo intervento convincente con una campagna di remarketing ben studiata può fornire quell'ultimo incentivo necessario a far sì che completino il processo.

Nelle campagne di ricoinvolgimento

Se, da una parte, gli utenti che hanno una buona probabilità di abbandonare il tuo sito rivelano un calo di interesse nei confronti della tua attività, dall'altra dimostrano che in passato la tua attività li ha coinvolti. Avvicinati di nuovo a loro con promemoria che ricordino il valore che offri in termini di varietà di prodotti, qualità e prezzo oppure di comode opzioni di spedizione e restituzione. Fai sapere a questi utenti quanto sono importanti per te con delle offerte speciali.

Al momento i segmenti di pubblico predittivi non possono essere utilizzati con le campagne Firebase Remote Config e Firebase Cloud Messaging. 

 

Segmenti di pubblico predittivi consigliati

I segmenti di pubblico suggeriti includono gli utenti che superano le soglie delle metriche predittive. Ad esempio, gli utenti sono inclusi nel segmento di pubblico "Utenti propensi a effettuare acquisti negli ultimi sette giorni" quando la loro "Probabilità di acquisto > 90° percentile". Se, ad esempio, i dati modellati si basano su 1000 utenti, il 90° percentile includerà i 100 utenti (il primo 10%) con la probabilità di acquisto maggiore. Gli utenti che superano il 90° percentile, i primi 99 utenti, verranno inclusi nel segmento di pubblico.

Se aggiungi altre condizioni al segmento di pubblico, puoi ridurre il numero di utenti che saranno inclusi. Ad esempio, se includi Età o Area geografica oppure aggiungi una condizione in base al conteggio degli eventi, potresti eliminare alcuni dei 99 utenti che altrimenti sarebbero inclusi.

Pubblico Descrizione Configurazione
Acquirenti propensi ad abbandonare negli ultimi sette giorni Utenti acquirenti che non sono propensi a visitare la tua proprietà negli ultimi sette giorni.

Includi:

(evento)

in_app_purchase O purchase O ecommerce_purchase

O

(metrica)

LTV > 0

E

(metrica predittiva)

Probabilità di abbandono > 80° percentile

Utenti propensi ad abbandonare negli ultimi sette giorni Utenti che non sono propensi a visitare la tua proprietà negli ultimi sette giorni.

Includi:

(metrica predittiva) 

Probabilità di abbandono > 80° percentile

Utenti propensi a effettuare acquisti negli ultimi sette giorni Utenti propensi a effettuare un acquisto negli ultimi sette giorni.

Includi:

(metrica predittiva)

Probabilità di acquisto > 90° percentile

Utenti propensi a effettuare il primo acquisto negli ultimi sette giorni Utenti propensi a effettuare il primo acquisto negli ultimi sette giorni.

Includi:

(metrica predittiva)

Probabilità di acquisto > 90° percentile

E

(metrica)

LTV = 0

Escludi:

(evento)

purchase

O

ecommerce_purchase

Utenti che si prevede che spenderanno di più nei prossimi 28 giorni Utenti che si prevede che genereranno le maggiori entrate nei prossimi 28 giorni.

Includi:

(metrica predittiva)

Entrate previste > 95° percentile

     

 

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