[GA4] Metriche predittive

Informazioni sulle metriche predittive

Google Analytics arricchisce automaticamente i tuoi dati sfruttando le competenze del machine learning di Google sul tuo set di dati per prevedere il comportamento futuro dei tuoi utenti. Con le metriche predittive, puoi ottenere ulteriori informazioni sui tuoi clienti semplicemente raccogliendo dati strutturati sugli eventi.

Metrica Definizione
Probabilità di acquisto

La probabilità che un utente attivo negli ultimi 28 giorni registri un evento di conversione specifico nei 7 giorni successivi.

Probabilità di abbandono dell'utente

La probabilità che un utente attivo nella tua app o sul tuo sito negli ultimi 7 giorni non sia attivo nei prossimi 7 giorni.

Entrate previste

Le entrate previste generate da tutte le conversioni di acquisto nei 28 giorni successivi effettuate da un utente che è stato attivo negli ultimi 28 giorni.

 

Al momento sono supportati solo gli eventi purchase/ecommerce_purchase e in_app_purchase per le metriche predittive Probabilità di acquisto ed Entrate.

Anche se continueremo a elaborare l'evento ecommerce_purchase, ora consigliamo al suo posto l'evento purchase.

 

Prerequisiti

Per addestrare correttamente i modelli predittivi, Analytics richiede che siano soddisfatti i seguenti criteri:

  1. Un numero minimo di esempi positivi e negativi relativi ad acquirenti e utenti che hanno abbandonato il sito o l'app. Negli ultimi 28 giorni, in un periodo di 7 giorni, almeno 1000 utenti di ritorno devono aver attivato la condizione predittiva pertinente (acquisto o tasso di abbandono) e un minimo di 1000 utenti di ritorno non lo devono averlo fatto.
  2. Affinché il modello sia idoneo, la sua qualità deve essere costante per un determinato periodo di tempo.
  3. Per essere idonea sia per la probabilità di acquisto che per la probabilità di abbandono, una proprietà deve inviare gli eventi purchase (consigliati per la raccolta) e/o in_app_purchase (raccolti automaticamente). Quando raccogli l'evento purchase, devi anche raccogliere i parametri value e currency per quell'evento. Scopri di più

Le metriche predittive per ciascun modello idoneo verranno generate per ogni utente attivo una volta al giorno. Se la qualità del modello per la tua proprietà è inferiore alla soglia minima, Analytics interromperà l'aggiornamento delle previsioni corrispondenti che potrebbero non essere più disponibili in Analytics.

Puoi controllare lo stato di idoneità di ciascuna previsione andando alla sezione Suggeriti all'interno dei modelli di pubblico suggeriti nel generatore di segmenti di pubblico.

Utilizzare le metriche predittive

Le metriche predittive sono disponibili nello strumento per la creazione di segmenti di pubblico e in Esplorazioni.

Generatore di segmenti di pubblico

Le metriche predittive possono essere utilizzate per creare segmenti di pubblico predittivi nel generatore di segmenti di pubblico.

Esplorazioni

Puoi utilizzare Probabilità di acquisto e Probabilità di abbandono dell'utente in Esplorazioni nell'ambito della tecnica Lifetime dell'utente.

Best practice

Nelle impostazioni di condivisione dei dati, attiva l'impostazione di benchmarking. Se questa impostazione è stata attivata, potrai trarne vantaggio in quanto Google Analytics sarà in grado di utilizzare i dati aggregati e anonimi condivisi per migliorare la qualità del modello e le previsioni.

Assicurati di massimizzare l'uso dei consigli per gli eventi nella tua proprietà.

Assicurati di raccogliere gli eventi di acquisto e/o in_app_purchase. Gli eventi in_app_purchase vengono raccolti automaticamente. Tuttavia, devi collegarti a Google Play tramite il tuo account Firebase per poter vedere l'evento in_app_purchase se hai un'app Android. Inoltre, tieni presente che, anche se continueremo a elaborare l'evento ecommerce_purchase, l'evento purchase è quello che consigliamo al momento.

Se definisci un segmento di pubblico personalizzato e aggiungi condizioni predittive per utilizzare la probabilità di acquisto in-app e la probabilità di acquisto, solo gli utenti che hanno completato un evento purchase e un evento in_app_purchase saranno inclusi nel segmento di pubblico.

La raccolta di una più grande varietà o di un maggiore numero di eventi consigliati corrispondenti al comportamento degli utenti contribuirà a migliorare i nostri modelli e le previsioni. Analogamente, la riduzione al minimo degli eventi non significativi e fuorvianti in termini di comportamento degli utenti contribuirà a migliorare le previsioni.

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