この記事では、Google アナリティクス 4 プロパティについて説明します。ユニバーサル アナリティクス プロパティを使用している場合は、ヘルプセンターのユニバーサル アナリティクスのセクションをご覧ください。

[GA4] 予測オーディエンス

予測オーディエンスについて

予測オーディエンスとは、予測指標に基づく条件を 1 つ以上含むオーディエンスです。たとえば、今後 7 日間に購入に至る可能性が高いユーザーを含む「7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客」のオーディエンスを作成できます。

要件

予測オーディエンスを使用できるかどうかは、すべての要件を満たして基礎となる予測指標が利用可能になっているかによって決まります。プロパティが予測指標の使用条件を満たさなくなり、新しい予測が生成されなくなれば、予測オーディエンスへのユーザー追加は停止します。予測オーディエンスを、リンク設定した他のプロダクトのアカウントにエクスポートして使用している場合、エクスポート先にも影響が波及しますのでご注意ください。

予測オーディエンスを作成する

プロパティが予測の対象になると、オーディエンス テンプレートの候補を使用して、予測に基づく条件で独自のオーディエンスを作成できます。

  1. 左側にある [構成] > [オーディエンス] をクリックします。
  2. [新しいオーディエンス] をクリックします。

    推奨されるオーディエンスに基づいてオーディエンスを作成するには次の手順を行います。
    1. [オーディエンスの候補] で [予測可能] をクリックします。
    2. 予測モデルの要件を満たしている予測オーディエンスの候補は、[利用可能] とラベル付けされます。利用可能なテンプレートのいずれかをクリックします。
    3. オーディエンス作成ツールを使って、必要に応じてテンプレートを変更します。
    予測指標に基づく条件でカスタム オーディエンスを作成するには次の手順を行います。
    1. まず、オーディエンス作成プロセスのステップ 4 で予測指標を 1 つ選択します。

オーディエンスを作成または編集する際に予測条件を編集するには、次のいずれかの構成オプションを選択します。

  • 可能性が高い(上位 N% のユーザーを含む)
  • 可能性が低い(下位 N% のユーザーを含む)
  • カスタム(割合範囲を入力するか、右のスライダーを使って範囲を選択します)

カスタム範囲を使用している場合は、スライダーを使用して、含まれるユーザー数とそれらのユーザーが予測条件を満たす可能性を確認できます。範囲が大きいほどより多くのユーザーが含まれますが、条件を満たす可能性が低いユーザーの数が増えます。

離脱する可能性に関するデフォルトの予測設定で、ユーザーの 80 パーセンタイルから 100 パーセンタイル(ユーザーの上位 20%)を含みます。

 

離脱する可能性に関する変更済みの予測設定で、ユーザーの 40 パーセンタイルから 100 パーセンタイル(ユーザーの上位 60%)を含みます。

予測オーディエンスの使用

広告サービスの場合

予測オーディエンスは、プロパティにリンクされた Google 広告アカウントと自動的に共有されます。

リマーケティング オーディエンスとして

コンバージョンまであと一歩のところにいるユーザーは、コンバージョンの達成を促しやすい状態になっています。たとえば、商品について詳しく調べたことがあるか、ショッピング カートに商品を追加したことがあるユーザーは、すでにそれらの商品を手に入れる強い意思があることを示しています。アナリティクスでは、これらの単純なシグナルにとどまらず、機械学習を使って、お客様のプロパティ固有の行動パターンを深く掘り下げて特定し、ユーザーがコンバージョンに至る可能性を示します。こうしたユーザーを対象に、綿密なリマーケティング キャンペーンを使って説得力のあるフォローアップを行うと、コンバージョンを達成してもらうための最後の一押しができます。

リエンゲージメント キャンペーンの場合

離脱する可能性があるユーザーは、お客様のビジネスへの関心の薄れを示していますが、これまでにお客様のビジネスへのエンゲージメントを示したこともあります。商品の種類や、品質、価格、利便性に優れた配送、返品オプションなどの面でビジネスの価値を認識し直してもらうことで、ユーザーに再度アプローチし、特典の提供によってユーザーへの感謝を再アピールしましょう。

 

候補として表示される予測オーディエンス

候補として表示されるオーディエンスでは、予測指標の閾値を超えることがユーザー追加の条件となっています。たとえば「7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客」オーディエンスに含まれるのは、「購入の可能性」が 90 パーセンタイルを上回っているユーザーです。仮にユーザー 1,000 人に基づくモデル化データであれば、90 パーセンタイルとは、購入の可能性が最も高いユーザー 100 人(上位 10% のユーザー)に相当します。よって、90 パーセンタイルを上回ることが条件なら、上位 99 人のユーザーがオーディエンスに登録されることになります。

オーディエンスに他の条件を追加して、登録されるユーザーの数を絞ることも可能です。たとえば年齢や地域、あるいはイベント件数の条件を追加すれば、上位 99 人の中でそれらの条件に一致するユーザーだけを、オーディエンスに登録できます。

オーディエンス 説明 条件設定
7 日以内に離脱する可能性が高い既存顧客 今後 7 日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高い既存顧客です。

一致条件:

(イベント)

in_app_purchase OR purchase OR ecommerce_purchase

OR

(指標)

LTV > 0

AND

(予測指標)

離脱の可能性 > 80 パーセンタイル

7 日以内に離脱する可能性が高いユーザー 今後 7 日以内にプロパティにアクセスしない可能性が高いユーザーです。

一致条件:

(予測指標)

離脱の可能性 > 80 パーセンタイル

7 日以内に購入する可能性が高い既存顧客 今後 7 日以内に購入に至る可能性が高いユーザーです。

一致条件:

(予測指標)

購入の可能性 > 90 パーセンタイル

7 日以内に初回の購入を行う可能性が高いユーザー 今後 7 日以内に初めての購入に至る可能性が高いユーザーです。

一致条件:

(予測指標)

購入の可能性 > 90 パーセンタイル

AND

(指標)

LTV = 0

除外条件:

(イベント)

in_app_purchase OR purchase OR ecommerce_purchase

28 日以内に利用額上位になると予測されるユーザー 今後 28 日以内に最も収益を生み出すと予測されるユーザーです。

一致条件:

(予測指標)

予測収益 > 95 パーセンタイル

     

 

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