[GA4] Lifetime dell'utente

Analizzare il comportamento e il valore degli utenti nel loro lifetime.

La tecnica del lifetime dell'utente mostra il comportamento degli utenti nel corso del periodo in cui sono stati clienti del tuo sito o della tua app e può aiutarti a trovare informazioni specifiche, ad esempio:

  • L'origine, il mezzo o la campagna che ha attirato gli utenti con le entrate complessive più elevate rispetto a quelle riferite al mese selezionato.

  • Le campagne attive che acquisiscono gli utenti capaci di generare entrate più elevate, con una probabilità di acquisto superiore e meno propensi ad abbandonare, in base ai calcoli eseguiti dai modelli di previsione di Google Analytics.

  • Informazioni uniche sul comportamento degli utenti, ad esempio quando gli utenti attivi mensili hanno acquistato un prodotto dal tuo sito o hanno interagito con l'app per l'ultima volta.

Creare un'analisi dell'intero lifetime degli utenti

  1. Accedi a Google Analytics.
  2. A sinistra, verso il basso, seleziona Analisi.
    Accesso all
  3. Seleziona Lifetime dell'utente.

Dati relativi all'intero lifetime dell'utente

I dati relativi al lifetime sono disponibili per gli utenti che sono stati attivi sul tuo sito o nella tua app a partire dal 15 agosto 2020. Per questi utenti, l'ambito dei dati nella tecnica del lifetime degli utenti include tutti i dati da quando hanno visitato il tuo sito o la tua app per la prima volta. Ad esempio, è escluso un utente che ha eseguito l'accesso al tuo sito per la prima volta a dicembre 2019 ma che è stato attivo l'ultima volta il 14 agosto 2020. Se lo stesso utente era attivo il 16 agosto 2020, saranno inclusi tutti i dati dell'anno scorso.

La tecnica del lifetime degli utenti visualizza i dati aggregati per gli utenti del sito o dell'app. In particolare, questa tecnica può mostrare le seguenti informazioni per ogni utente:

  • Interazioni iniziali: dati associati alla prima interazione dell'utente per una proprietà. Ad esempio, la data della prima visita o del primo acquisto oppure la campagna in cui sono stati acquisiti come utenti.
  • Interazioni più recenti: dati associati all'ultima volta in cui l'utente è stato misurato per una proprietà, ad esempio la sua ultima attività o la data di un acquisto.
  • Interazioni per l'intero lifetime: i dati aggregati per il lifetime dell'utente. Ad esempio, le entrate o le interazioni del lifetime.
  • Metriche predittive: dati generati tramite il machine learning per prevedere il comportamento degli utenti:
    • Probabilità di acquisto
    • Probabilità di acquisto in-app
    • Probabilità di abbandono dell'utente

Intervalli di date nell'analisi dell'intero lifetime degli utenti

Quando selezioni un intervallo di date, l'analisi mostra gli utenti che sono stati attivi durante l'intervallo selezionato e fornisce informazioni sul loro intero lifetime, inclusi i dati precedenti all'inizio dell'intervallo specificato.

Non è possibile modificare la data di fine in un'analisi del lifetime dell'utente. La data è fissata a "ieri".

Identificazione basata sul lifetime degli utenti e sulla generazione dei rapporti

La funzionalità User-ID offre alle proprietà App + Web due modi per identificare gli utenti e generare rapporti su piattaforme e dispositivi diversi. Il metodo di identificazione dei rapporti utilizzato nella tua proprietà influisce sui dati relativi all'intero lifetime degli utenti, come indicato di seguito:

Per User ID e dispositivo

Questo metodo utilizza lo User ID, più preciso, se questo dato viene raccolto, per identificare un utente e unificare tutti gli eventi correlati nei rapporti e nell'analisi. Se non viene raccolto alcun User ID, allora Analytics identifica l'utente utilizzando un ID dispositivo, rappresentato dal cookie di Analytics nel caso dei siti web o dall'ID istanza di app nel caso delle app.

Se un determinato utente ha attività in cui ha eseguito l'accesso e altre in cui si è disconnesso per l'intervallo di date selezionato, l'analisi utilizza solo la parte dei dati relativi all'intero lifetime dell'utente in cui l'utente ha eseguito l'accesso. In tal modo si ottiene una rappresentazione più accurata dei dati utente: il conteggio degli utenti non viene duplicato e le metriche come il lifetime value medio (LTV) sono più accurate grazie all'utilizzo basato sullo User ID. Le attività che si verificano quando l'utente non ha eseguito l'accesso non sono incluse nell'analisi.

Solo per dispositivo

Questo metodo utilizza solo l'ID dispositivo (il cookie di Analytics per i siti web o l'ID istanza di app nel caso delle app) per identificare un utente e ignora gli ID utente eventualmente raccolti. Con questo metodo, i dati relativi all'intero lifetime degli utenti vengono aggregati a livello di dispositivo.

Esempio

Supponiamo che un utente che ha eseguito l'accesso abbia visitato più volte la tua app lo scorso anno e abbia generato più transazioni per un totale di $ 1000. Immaginiamo che questo stesso utente abbia effettuato quattro transazioni come ospite (senza eseguire l'accesso), per un valore di $ 50, e che ogni transazione sia stata effettuata su un dispositivo diverso. Infine, supponiamo che questo utente abbia visitato la tua app dopo avere effettuato l'accesso almeno una volta nell'intervallo di date selezionato dalla tua query.

La modalità di rappresentazione dell'utente nell'analisi relativa all'intero lifetime dipende dal metodo di identificazione rapporti utilizzato:

Con User-ID, Google Signals e dispositivo: questo utente viene conteggiato una sola volta con le entrate pari a $ 1000, poiché solo i dati di accesso sono applicabili all'analisi. Le entrate medie complessive sarebbero pari a $ 1000.

Solo dispositivo: questo utente viene mostrato 5 volte, una con entrate di $ 1000 e 4 con entrate pari a $ 50. Le entrate medie complessive sarebbero pari a $ 240.

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