[GA4] 예측 측정항목

예측 측정항목 정보

Google 애널리틱스는 Google 머신러닝 전문성을 내 데이터 세트에 적용해 사용자의 향후 행동을 예측하여 자동으로 데이터를 보강합니다. 예측 측정항목을 사용하면 구조화된 이벤트 데이터를 수집하여 고객에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

측정항목 정의
구매 가능성

지난 28일 동안 활성 상태였던 사용자가 향후 7일 이내에 특정 주요 이벤트를 기록할 가능성입니다.

이탈 가능성

지난 7일 동안 앱 또는 사이트에서 활성 상태였던 사용자가 다음 7일 동안 활성 상태가 아닐 가능성입니다.

예측 수익

최근 28일 동안 활성 상태였던 사용자로부터 향후 28일 내에 발생하는 모든 구매 주요 이벤트에서 예상되는 수익입니다.

 

현재 purchase/ecommerce_purchasein_app_purchase 이벤트에만 구매 가능성 및 수익 예측 측정항목이 지원됩니다.

ecommerce_purchase 이벤트는 계속 처리되지만 이제 purchase 이벤트가 권장됩니다.

기본 요건

예측 모델을 성공적으로 학습시키려면 애널리틱스에서 다음 기준이 충족되어야 합니다.

  1. 구매자 및 앱 제거 사용자의 긍정적/부정적 예시 수가 최소 요건을 충족해야 합니다. 최근 28일 동안 7일간의 기간에 대해 1,000명 이상의 재사용자가 관련 예측 조건(구매 또는 앱 제거)을 트리거했어야 하며, 다른 1,000명 이상의 재사용자는 트리거하지 않았어야 합니다.
  2. 일정 기간 동안 모델 품질을 유지해야 요건을 충족할 수 있습니다. 속성이 예측 측정항목으로 사용될 수 있는 가능성을 최대화하기 위해 취할 수 있는 조치에 대해 자세히 알아보세요.
  3. 구매 가능성과 예측 수익 측정항목을 모두 사용하려면 속성에서 purchase(수집을 위해 권장) 또는 in_app_purchase(자동으로 수집됨) 이벤트를 전송해야 합니다. purchase 이벤트를 수집하려면 해당 이벤트에 대한 valuecurrency 매개변수도 수집해야 합니다. 자세히 알아보기

요건을 충족하는 각 모델의 예측 측정항목은 각 활성 사용자에 대해 하루에 한 번 생성됩니다. 속성의 모델 품질이 최소 기준 미만이면 애널리틱스에서 해당 예측 업데이트를 중지하고 애널리틱스에서 속성을 사용할 수 없게 됩니다.

잠재고객 만들기의 추천 잠재고객 템플릿에 있는 예측 섹션으로 이동하여 각 예측의 사용 가능 상태를 확인할 수 있습니다.

예측 측정항목 사용

예측 측정항목은 잠재고객 만들기탐색 분석에서 사용할 수 있습니다.

잠재고객 만들기

예측 측정항목은 잠재고객 만들기에서 예측 잠재고객을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

탐색 분석

사용자 전체 기간 기법에 있는 탐색 분석에서 구매 가능성앱 제거 가능성을 사용할 수 있습니다.

권장사항

데이터 공유 설정에서 '참여 모델링 및 비즈니스 통계' 설정을 사용 설정하세요. 이 설정을 사용 설정하면 애널리틱스에서 공유 집계 및 익명 데이터를 사용하여 모델 품질을 높이고 예측을 개선할 수 있으므로 도움이 됩니다.

속성에서 이벤트 추천을 최대한 활용하세요.

purchase 또는 in_app_purchase 이벤트를 수집해야 합니다. in_app_purchase 이벤트는 자동으로 수집됩니다. 하지만 Android 앱이 있는 경우 in_app_purchase 이벤트를 보려면 Firebase 계정을 통해 Google Play에 연결해야 합니다. ecommerce_purchase 이벤트는 계속 처리되지만 이제 purchase 이벤트가 권장됩니다.

맞춤 잠재고객을 정의하고 예측 조건을 추가하여 인앱 구매 가능성구매 가능성을 사용하는 경우 purchasein_app_purchase를 모두 완료한 사용자만 잠재고객에 포함됩니다.

사용자 행동에 따라 더 다양한 이벤트나 추천 이벤트를 수집하면 모델을 개선하고 예측을 개선하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 사용자 행동 측면에서 의미가 없는 노이즈 이벤트를 최소화하는 것도 예측 개선에 도움이 됩니다.

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