[GA4] 預測目標對象

預測目標對象簡介

「預測目標對象」是指根據特定預測指標,符合至少一項條件的目標對象。舉例來說,您可根據「未來 7 天內的潛在購買者」建立目標對象,將未來 7 天內可能購物的使用者納入指定範圍。

事前準備

能否使用預測目標對象,取決於您是否可以使用基礎預測指標 (即必須符合所有先決條件)。如果您已將預測目標對象匯出至已連結的產品帳戶,那麼要是資源不符合預測指標使用資格,且系統停止產生新預測,這些目標對象就不會再累積新使用者。

建立預測目標對象

只要您的資源符合預測資格,即可使用系統建議的目標對象範本來建立自訂目標對象,並根據這些預測設定條件。

  1. 在「管理」的「資料顯示」下方,點選「目標對象」。
    前一個連結會開啟您上次存取的 Analytics 資源,您可以使用資源選取器變更資源。 您必須擁有行銷人或更高層級權限在資源層級建立預測目標對象。
  2. 按一下「新增目標對象」
    根據建議目標對象自行建立的步驟如下:
    1. 在「建議目標對象」下方,點選「預測」
    2. 符合預測建模先決條件的建議預測目標對象會標示為「可使用」。請點選其中一個可使用的範本。
    3. 使用目標對象建立工具根據您的需求修改範本。
    如要根據預測指標設定條件來建立自訂目標對象:
    1. 目標對象建立程序的步驟 4 開始操作,選取其中一個預測指標。

如要在建立目標對象時修改預測條件,請選擇下列其中一個設定選項:

  • 最有可能... (包含前 N% 的使用者)
  • 最不可能… (包含後 N% 的使用者)
  • 自訂 (輸入百分比範圍,或是使用右側滑桿來選取範圍)

如果您使用自訂範圍,可利用滑桿查看納入的使用者人數,以及這些使用者符合預測條件的可能性。範圍越大,納入的使用者就越多,但較不可能符合條件的使用者比例也越高。

預設的流失機率預測設定,設為納入第 80 至 100 個百分位數的使用者 (前 20% 的使用者)。

 

修改後的流失機率預測設定,設為納入第 40 至 100 個百分位數的使用者 (前 60% 的使用者)。

使用預測目標對象

在廣告產品中

預測目標對象會直接與已連結至您資源的所有廣告帳戶共用 (資源可以是 Google Ads、Display & Video 360、Search Ads 360 等等)。

將預測目標對象設為再行銷目標對象

只差一點點就轉換的使用者比較容易受到廣告訊息影響,因而較有可能完成重要事件。舉例來說,「詳閱產品簡介」和「把商品放進購物車」這類舉動都是消費者打算購買的有力信號;Analytics 除了參考這些簡單的信號,還會進一步利用機器學習技術找出您資源特有的深層行為模式,以及可能在重要事件路徑上與重要事件互動的使用者。只要抓準時機,放送精心製作的後續再行銷廣告活動,搭配說服力十足的訊息,他們很可能就會立刻買單。

在再參與式廣告活動中

有一些是先前曾與您的商家有過互動,而現在對您產品/服務的興趣逐漸下滑,因此可能流失的使用者;建議您再次接觸這群人,並展現自家品牌優勢,例如豐富的品項、品質優良、價格實惠或是便利的運送及退貨選項。您可以藉由提供特價優惠,讓客戶再度感受到您的重視。

建議的預測目標對象

建議的目標對象包括超過預測指標門檻的使用者。舉例來說,使用者的「購買機率 > 第 90 個百分位數」時,系統就會將他們納入「未來 7 天內的潛在購買者」目標對象。要是模擬資料是以 1,000 名使用者為基準,那麼第 90-100 個百分位數中,就包含了購買機率最高的 100 名 (前 10%) 使用者;系統會將這些購買機率大於或等於第 90 個百分位數 (也就是前 100 名) 的使用者,都納為目標對象。

如果您為目標對象增設其他條件,就會減少可納入的使用者人數。舉例來說,假如您納入了「年齡」或「區域」條件,或新增以事件計數為依據的條件,則原本應一併納入的這 99 位使用者,可能會有幾位因而遭到篩除。

目標對象 說明 設定
未來 7 天內的潛在流失購買者 可能不會在未來 7 天內造訪您資源的購物使用者。

包含:

(事件)

in_app_purchase 或 purchase 或 ecommerce_purchase

OR

(指標)

生命週期價值 > 0

(預測指標)

流失機率 > 第 80 個百分位數

未來 7 天內的潛在流失使用者 可能不會在未來 7 天內造訪您資源的使用者。

包含:

(預測指標)

流失機率 > 第 80 個百分位數

未來 7 天內的潛在購買者 可能會在未來 7 天內購物的使用者。

包含:

(預測指標)

購買機率 > 第 90 個百分位數

未來 7 天內的潛在首購者 可能會在未來 7 天內完成首次購買的使用者。

包含:

(預測指標)

購買機率 > 第 90 個百分位數

(指標)

LTV = 0

排除:

(事件)

in_app_purchase 或 purchase 或 ecommerce_purchase

接下來 28 天內預估花費最多的使用者 接下來 28 天內預估能產生最高收益的使用者。

包含:

(預測指標)

預期收益 > 第 95 個百分位數

 

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