預測指標簡介
Google Analytics (分析) 會自動運用 Google 的機器學習專業知識來分析您的資料集，進而預測使用者未來的行為，提供更豐富詳盡的資料數據。這些預測指標能收集結構化事件資料，幫助您進一步瞭解客戶。
| 指標 | 定義 |
|---|---|
| 購買機率 |
最近 28 天處於活躍狀態的使用者在未來 7 天內會完成特定轉換事件的機率。 |
| 流失機率 |
最近 7 天在您的應用程式/網站上處於活躍狀態的使用者，未來 7 天內將不再是活躍使用者的機率。 |
| 預期收益 |
最近 28 天處於活躍狀態的使用者，在未來 28 天內所有購物轉換的預期收益。 |
目前，「購買機率」和「收益預測指標」僅支援 purchase/ecommerce_purchase 和 in_app_purchase 事件。
ecommerce_purchase 事件，但我們仍建議您盡快改為收集 purchase 事件。必要條件
為成功訓練預測模型，Analytics (分析) 要求符合以下條件：
- 購買者和流失使用者的正面和負面實例須達人數下限。在過去 28 天內，觸發及未觸發相關預測條件 (購買或流失) 的回訪者必須在七天內分別達到至少 1,000 人。
- 模型品質必須穩定維持一段時間，才算符合資格 (請參閱這篇文章，進一步瞭解您可以採取哪些行動，盡可能確保資源符合預測指標的資格)。
- 為確保模型符合「購買機率」和「預期收益」指標的資格規定，資源必須傳送
purchase(建議收集) 和/或in_app_purchase(自動收集) 事件。收集purchase事件時，您還必須為該事件收集value和currency參數。瞭解詳情
系統會為每個活躍使用者產生各個合格模型的預測指標，頻率為每天一次。只要資源的模型品質未達最低門檻，Analytics (分析) 就會停止更新對應的預測項目，而您可能就無法在 Analytics (分析) 中使用這類預測指標。
您可前往目標對象建立工具，在建議目標對象範本中的「預測」部分查看每項預測的資格狀態。
使用預測指標
目標對象建立工具
在目標對象建立工具中，預測指標可用來建立預測目標對象。
探索
您可以在探索的「使用者生命週期技巧」中，使用「購買機率」和「流失機率」。
最佳做法
在資料共用設定中，啟用「根據輸入內容和業務洞察資料建立模型」設定。啟用這項設定的好處，在於 Analytics (分析) 可以運用共用的匯總資料改善模型品質和預測結果。
請務必善加利用您資源中的事件建議。
請確認您目前收集的是 purchase 和/或 in_app_purchase 事件。雖然系統會自動收集 in_app_purchase 事件，但如果您有 Android 應用程式，就需要透過 Firebase 帳戶連結至 Google Play，才能看到 in_app_purchase 事件。提醒您，儘管系統會繼續處理 ecommerce_purchase 事件，我們仍建議您改為收集 purchase 事件。
若您定義自訂目標對象並新增預測條件來使用「應用程式內購機率」和「購買機率」，系統只會將一併完成 purchase 和 in_app_purchase 的使用者納進目標對象。
系統收集到與使用者行為相對應的建議事件種類及數量越多，越有助於改善模型品質及預測結果。同樣地，盡可能減少收集對使用者行為不具意義的瑣碎事件，也可以改善預測結果。