Nutzer-Lifetime

Nutzerverhalten und Lifetime-Wert von Kunden analysieren

Neue bzw. aktualisierte Funktion

Diese Funktion wird schrittweise veröffentlicht. Der vollständige Funktionsumfang steht möglicherweise erst nach der endgültigen Veröffentlichung zur Verfügung.

Mit dem Verfahren „Nutzer-Lifetime“ können Sie sehen, wie sich Nutzer während ihrer Lifetime auf Ihrer Website bzw. in Ihrer App als Kunde verhalten haben. So lassen sich bestimmte Informationen ermitteln, wie z. B.:

  • die Quelle/das Medium/die Kampagne, die bzw. das die Nutzer mit dem höchsten Lifetime-Umsatz generiert hat, im Vergleich zum reinen Umsatz für den ausgewählten Monat.

  • die aktiven Kampagnen, die laut Berechnung durch Google Analytics-Vorhersagemodelle Nutzer anziehen, die vermutlich einen größeren Kundenwert, eine höhere Kaufbereitschaft und eine geringere Abwanderungswahrscheinlichkeit haben.

  • Daten zum Verhalten einzelner Nutzer, etwa wann die im jeweiligen Monat aktiven Nutzer zuletzt ein Produkt auf Ihrer Website gekauft oder zuletzt mit Ihrer App interagiert haben.

Analyse der Nutzer-Lifetime erstellen

  1. Melden Sie sich in Google Analytics an.
  2. Wählen Sie ganz unten links Analyse aus:
    Erweiterte Analysen in Google Analytics aufrufen
  3. Klicken Sie auf Nutzer-Lifetime.

Daten zur Nutzer-Lifetime

Lifetime-Daten sind für Nutzer verfügbar, die nach dem 15. August 2020 auf Ihrer Website oder in Ihrer App aktiv waren. Bei diesen Nutzern zählen hierzu alle Daten seit dem ersten Besuch Ihrer Website bzw. der ersten Verwendung Ihrer App. Im Gegensatz dazu wird ein Nutzer, der Ihre Website beispielsweise zum ersten Mal im Dezember 2019 besucht hat, aber zuletzt am 14. August 2020 aktiv war, nicht erfasst. Wenn derselbe Nutzer am 16. August 2020 aktiv war, werden alle seine Daten seit dem vergangenen Jahr berücksichtigt.

Mit dem Verfahren „Nutzer-Lifetime“ haben Sie Einblick in aggregierte Daten von Nutzern Ihrer Website oder App. So können folgende Informationen für die einzelnen Nutzer aufgezeigt werden:

  • Erste Interaktionen: Daten, die mit der ersten Interaktion des Nutzers mit einer Property verknüpft sind; beispielsweise der erste Besuch oder Kauf bzw. die Kampagne, über die der Nutzer akquiriert wurde
  • Letzte Interaktionen: Daten, die mit der letzten Interaktion des Nutzers mit einer Property verknüpft sind; zum Beispiel die jüngste Aktivität oder das Datum des am wenigsten weit zurückliegenden Kaufs
  • Lifetime-Interaktionen: Daten, die über die Lifetime des Nutzers hinweg aggregiert wurden; beispielsweise der Umsatz oder das Engagement in der Lifetime
  • Prognosemesswerte: Daten, die durch maschinelles Lernen zur Vorhersage das Nutzerverhaltens generiert werden:
    • Kaufwahrscheinlichkeit
    • Wahrscheinlichkeit eines In-App-Kaufs
    • Abwanderungswahrscheinlichkeit

Zeiträume bei der Nutzer-Lifetime-Analyse

Wenn Sie einen Zeitraum auswählen, werden bei der Analyse Nutzer angegeben, die während des ausgewählten Zeitraums aktiv waren. Außerdem werden Informationen über die gesamte Lifetime dieser Nutzer zur Verfügung gestellt, einschließlich Daten aus der Zeit vor dem Beginn des angegebenen Zeitraums.

Das Enddatum einer Nutzer-Lifetime-Analyse kann nicht geändert werden. Es bleibt auf „Gestern“ festgelegt.

Nutzer-Lifetime-Analyse und Berichtsidentität

Durch die User-ID-Funktion gibt es für App + Web-Properties zwei Möglichkeiten zur plattform- und geräteübergreifenden Identifizierung von Nutzern und der entsprechenden Berichterstellung. Die von Ihrer Property verwendete Methode für Identitätsberichte wirkt sich folgendermaßen auf die Lifetime-Daten der Nutzer aus:

Nach User-ID, dann Gerät

Bei dieser Methode wird die präzisere User-ID verwendet, wenn sie erfasst wird, um einzelne Nutzer zu identifizieren und alle zugehörigen Ereignisse in Berichten und Analysen zusammenzuführen. Wird keine User-ID erfasst, wird in Analytics eine Geräte-ID zur Nutzeridentifikation verwendet. Das kann entweder das Analytics-Cookie für Websites oder die App-Instanz-ID für Apps sein.

Wenn ein Nutzer im ausgewählten Zeitraum sowohl angemeldet als auch nicht angemeldet war, wird für die Analyse nur der angemeldete Teil der Lifetime-Daten verwendet. So werden Nutzerdaten präziser dargestellt: Die Nutzerzahl wird nicht dupliziert und Messwerte wie der durchschnittliche Lifetime-Wert (LTV) sind genauer, wenn sie auf der User-ID basieren. Aktivitäten, die stattfinden, während der Nutzer nicht angemeldet ist, werden nicht in die Analyse einbezogen.

Nur nach Gerät

Bei dieser Methode wird zur Nutzeridentifikation nur die Geräte-ID (entweder das Analytics-Cookie für Websites oder die App-Instanz-ID für Apps) verwendet. Alle weiteren erfassten User-IDs werden ignoriert. Hierbei werden Nutzer-Lifetime-Daten auf Geräteebene zusammengefasst.

Beispiel

Nehmen wir an, ein angemeldeter Nutzer hat im letzten Jahr mehrmals Ihre App verwendet und verschiedene Transaktionen in Höhe von insgesamt 1.000 $ durchgeführt. Gehen wir außerdem davon aus, dass derselbe Nutzer 4 Transaktionen in Höhe von jeweils 50 $ als Gast (nicht angemeldet) durchgeführt hat, und zwar auf 4 unterschiedlichen Geräten. Und nehmen wir abschließend an, dass dieser Nutzer Ihre App innerhalb des für Ihre Abfrage ausgewählten Zeitraums mindestens einmal aufgerufen hat, und zwar, als er angemeldet war.

Wie seine Daten in der Nutzer-Lifetime-Analyse angezeigt werden, hängt von der verwendeten Methode zur Identitätsberichterstellung ab:

Mit User-ID, Google-Signalen, dann Gerät: Der Nutzer wird einmalig mit einem Umsatz von 1.000 $ gezählt, da nur die Daten aus der angemeldeten Zeit für die Analyse relevant sind. Der durchschnittliche Lifetime-Umsatz beträgt dann 1.000 $.

Nur Gerät: Der Nutzer wird 5 Mal aufgeführt, 1 Mal mit einem Umsatz von 1.000 $ und 4 Mal mit einem Umsatz von je 50 $. Der durchschnittliche Lifetime-Umsatz beträgt dann 240 $.

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