Este artículo trata sobre las propiedades Google Analytics 4. Si utiliza una propiedad Universal Analytics, consulte la sección sobre Universal Analytics del Centro de Ayuda.

[GA4] Métricas predictivas

Acerca de las métricas predictivas

Google Analytics enriquece automáticamente los datos aplicando la tecnología de aprendizaje automático de Google a su conjunto de datos para predecir el comportamiento de los usuarios. Con las métricas predictivas, puede obtener más información sobre sus clientes con solo recoger datos de eventos estructurados.

Métrica Definición
Probabilidad de compra

Probabilidad de que un usuario que haya estado activo en los últimos 28 días registre un evento de conversión concreto en los próximos 7 días.

Probabilidad de abandono

Probabilidad de que un usuario que haya estado activo en su aplicación o sitio web en los últimos 7 días no lo esté en los próximos 7 días.

Predicción de ingresos

Ingresos previstos procedentes de todas las conversiones de compras realizadas en un plazo de 28 días por un usuario que haya estado activo en los últimos 28 días.

Actualmente, solo los eventos purchase, ecommerce_purchase e in_app_purchase son compatibles con las métricas predictivas "Probabilidad de compra" e "Ingresos".

 

Requisitos previos

Para entrenar modelos predictivos correctamente, Analytics necesita lo siguiente:

  • Un número mínimo de ejemplos positivos y negativos de compradores o de usuarios que hayan abandonado el sitio web o la aplicación. Para cumplir este requisito, es necesario que 1000 usuarios recurrentes hayan activado la condición predictiva correspondiente en un periodo de 7 días, y que al menos 1000 usuarios no lo hayan hecho.
  • Que la calidad del modelo se mantenga estable durante un periodo determinado para que Analytics lo pueda entrenar.
  • Para poder usar las métricas "Probabilidad de compra" y "Probabilidad de abandono", es necesario que la propiedad envíe el evento purchase (que es un evento recomendado y hay que recogerlo) o el evento in_app_purchase (que se recoge automáticamente).

    Al recoger el evento purchase, también hay que recoger los parámetros value y currency de ese evento. Más información

Cada modelo que cumpla los requisitos generará métricas de cada usuario activo una vez al día. Si la calidad del modelo de su propiedad no llega al umbral mínimo, Analytics no sigue actualizando las predicciones correspondientes y es posible que dejen de estar disponibles en dicha plataforma.

Puede comprobar el estado de idoneidad de cada predicción accediendo al creador de audiencias y, a continuación, desplazándose hasta la sección Predictivas de las plantillas de audiencias sugeridas.

Usar métricas predictivas

Las métricas predictivas están disponibles en el creador de audiencias y en la herramienta Exploraciones.

Creador de audiencias

Las métricas predictivas se pueden usar para crear audiencias predictivas en el creador de audiencias.

Exploración

Puede usar las métricas Probabilidad de compra y Probabilidad de abandono con la técnica Tiempo de vida de los usuarios de la herramienta Exploraciones.

Prácticas recomendadas

En las opciones para compartir datos, habilite la de comparativas. Le recomendamos que active esta opción porque, de esa manera, Analytics podrá usar datos agregados y anónimos compartidos para mejorar las predicciones y la calidad de los modelos.

Use tantos eventos recomendados como sea posible en su propiedad.

Asegúrese de que se estén recogiendo los eventos purchase o in_app_purchase. Los eventos in_app_purchase se recogen automáticamente. Si su aplicación es para Android, debe vincular su cuenta de Firebase con Google Play para ver el evento in_app_purchase. También le recomendamos que use el evento purchase, aunque seguiremos procesando el evento ecommerce_purchase.

Recoger una gran variedad de eventos recomendados que reflejen el comportamiento de los usuarios ayudará a mejorar nuestros modelos y predicciones. Del mismo modo, reducir los eventos que contengan información poco pertinente en cuanto al comportamiento de los usuarios también ayudará a mejorar las predicciones.

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