[GA4] Nutzer-Lifetime

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, darunter folgende:

• Die Quellen, Medien oder Kampagnen, welche die Nutzer mit dem höchsten Lifetime-Umsatz generiert haben, im Vergleich zum Umsatz nur für den ausgewählten Monat.

• Die aktiven Kampagnen, für die sich gemäß Berechnung durch Google Analytics-Vorhersagemodelle Nutzer interessieren, die vermutlich einen größeren Kundenwert und eine höhere Kaufbereitschaft haben und bei denen die Abwanderungswahrscheinlichkeit geringer ist.

• 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.

Explorative Nutzer-Lifetime-Analyse erstellen

1. Unter Expl. Datenanalyse rechts neben Neue explorative Datenanalyse starten klicken Sie auf Vorlagengalerie.
   Hinweis: Über den vorherigen Link wird die Analytics-Property aufgerufen, auf die Sie zuletzt zugegriffen haben. Sie müssen in einem Google-Konto angemeldet sein, um die Property zu öffnen. Über die Property-Auswahl können Sie die Property wechseln.
2. Wählen Sie die Vorlage „Nutzer-Lifetime“ aus.

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, auch aus dem Vorjahr, berücksichtigt.

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

• Erste Interaktionen: Daten, die mit der ersten Interaktion des Nutzers mit einer Property verknüpft sind; beispielsweise das Datum seines ersten Besuchs oder Kaufs oder 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 während der Lifetime des Nutzers aggregiert wurden, beispielsweise der Umsatz oder das Engagement.
• Prognosemesswerte: Daten, die durch maschinelles Lernen zur Vorhersage des Nutzerverhaltens generiert werden:
  • Kaufwahrscheinlichkeit
  • Wahrscheinlichkeit eines In-App-Kaufs
  • Abwanderungswahrscheinlichkeit

Alle Messwerte, die in diesem Verfahren verfügbar sind, mit Ausnahme der Nutzerzahlen, können als Durchschnitt, Summe oder eines von vier repräsentativen Perzentilen (10., 50., 80. und 90.) angezeigt werden, um Ihnen Einblicke in die Verteilungen der Messwerte zu geben. Wenn Sie sich beispielsweise den Lifetime-Wert (Lifetime Value, LTV) nach „Erstes Nutzermedium“ ansehen, können Sie die folgenden Datenpunkte für Ihre Nutzer darstellen, gruppiert nach dem Medium, das für ihren ersten Besuch in der App oder auf der Website verantwortlich war:

• LTV (USD): Summe: Dieser Wert gibt die Summe der LTVs der Nutzer an, die über jedes Medium gewonnen wurden.
• LTV (USD): Durchschnitt: Dieser Wert gibt den durchschnittlichen LTV der Nutzer an, die über jedes Medium gewonnen wurden.
• LTV (USD): 10. Perzentil: Für jedes Medium wird der LTV-Wert angezeigt, unterhalb dessen die unteren 10 % der Nutzer liegen. Wenn dieser Wert beispielsweise 20 € beträgt, bedeutet das, dass 10 % der Nutzer einen LTV von weniger als 20 € haben.
• LTV (USD): 90. Perzentil: Für jedes Medium wird der LTV-Wert angezeigt, unterhalb dessen 90 % der Nutzer liegen. Wenn dieser Wert beispielsweise 100 € beträgt, haben 90% der Nutzer einen LTV von weniger als 100 €.

Beachten Sie, dass die Prozentilmesswerte für Umsatzmesswerte wie den LTV häufig null sind, da die meisten Nutzer Nicht-Käufer sind. Selbst der 90. Perzentilwert ist null (90% der Nutzer haben einen LTV von null oder niedriger). Wenn Sie in diesen Fällen ein Segment anwenden, mit dem nur Käufer gefiltert werden, erhalten Sie einen aussagekräftigeren Überblick darüber, wie der LTV auf Ihre Käufer verteilt ist, anstatt auf alle Nutzer.

Hinweis: Das Limit der Stichprobenerhebung für das Verfahren „Nutzer-Lifetime“ beträgt 1 Million Nutzer für das kostenlose Google Analytics-Produkt und 10 Millionen Nutzer für die kostenpflichtige Version. Wenn die Anzahl der Nutzer das Limit der Stichprobenerhebung für den ausgewählten Zeitraum übersteigt, wird in Google Analytics eine zufällig zusammengestellte Beispielgruppe dieser Nutzer (1 Million oder 10 Millionen je nach Art der Property) verwendet und dann mit den Ergebnissen der Teilmenge auf die Grundgesamtheit geschlossen.

Zeiträume bei der explorativen Nutzer-Lifetime-Analyse

Wenn Sie einen Zeitraum auswählen, werden bei der explorativen Datenanalyse 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 explorativen Nutzer-Lifetime-Analyse kann nicht geändert werden. Es bleibt auf „Gestern“ festgelegt.

Explorative Nutzer-Lifetime-Analyse und Berichtsidentität

Durch die User-ID-Funktion gibt es bei Google Analytics 4-Properties zwei Möglichkeiten, Nutzer plattform- und geräteübergreifend zu identifizieren und entsprechende Berichte zu erstellen. Die bei 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 (sofern sie erfasst wird), um einzelne Nutzer zu identifizieren und alle zugehörigen Ereignisse in Berichten und explorativen Datenanalysen zusammenzuführen. Wird keine User-ID erfasst, wird in Analytics eine Geräte-ID zur Nutzeridentifikation verwendet. Das kann entweder die Client-ID 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 explorative Datenanalyse nur der angemeldete Teil der Nutzer-Lifetime-Daten verwendet. So erhalten Sie eine genauere Darstellung Ihrer Nutzerdaten. Die Nutzerzahl wird nicht dupliziert und Messwerte wie der durchschnittliche Lifetime-Wert sind genauer, wenn sie auf der User-ID basieren. Aktivitäten, die stattfinden, während der Nutzer nicht angemeldet ist, werden nicht in die Analyse einbezogen.

Hinweis: Wenn für Ihre Property die Erhebung der von Nutzern bereitgestellten Daten (Beta) aktiviert ist und dabei auch User-IDs erfasst werden, sind Datenabweichungen bei explorativen Nutzer-Lifetime-Analysen möglich. Konkret werden Nutzer unter Umständen doppelt gezählt oder die Lifetime-Werte auf Nutzerbasis fallen niedrig ist. Dieses Problem tritt auf, wenn sich der Zeitraum der explorativen Datenanalyse mit dem Datum überschneidet, an dem die Erhebung der von Nutzern bereitgestellten Daten aktiviert wurde. Das entsprechende Aktivierungsdatum finden Sie im Änderungsverlauf der Property. Außerdem werden derzeit keine explorativen Nutzer-Lifetime-Analysen auf Grundlage von User-IDs für diese Properties unterstützt.

Nur nach Gerät

Bei dieser Methode wird nur die Geräte-ID (entweder die client_id des Analytics-Cookies für Websites oder die App-Instanz-ID für Apps) verwendet, um einen Nutzer zu identifizieren. Erfasste User-IDs werden ignoriert. Hierbei werden Nutzer-Lifetime-Daten auf Geräteebene zusammengefasst.