[GA4] Lietotāja kopējā vērtība

Lietotāja kopējās vērtības paņēmiens parāda lietotāja rīcību, kopš tas kļuvis par jūsu vietnes vai lietotnes klientu. Izmantojot lietotāja kopējās vērtības paņēmienu, varat atrast konkrētus ieskatus, piemēram:

• Avots, vide un kampaņa, kas piesaistīja lietotājus ar lielākajiem kopējiem ieņēmumiem salīdzinājumā ar ieņēmumiem tikai atlasītajā mēnesī.

• Aktīvās kampaņas, kurās tiek iegūti lietotāji, kas, visticamāk, būs vērtīgāki, ar augstāku pirkumu iespējamību un zemāku atteikuma iespējamību, ko aprēķina saskaņā ar Google Analytics prognožu modeļiem.

• Unikālo lietotāju rīcības ieskati, piemēram, informācija par to, kad jūsu mēneša aktīvie lietotāji pēdējoreiz iegādājušies produktu jūsu vietnē vai kad šie lietotāji pēdējoreiz mijiedarbojušies ar jūsu lietotni.

Lietotāju kopējās vērtības izpētes izveide

1. Sadaļā Izpēte pa labi no vienuma Sākt jaunu izpēti noklikšķiniet uz Veidņu galerija.
   Piezīme. Izmantojot iepriekšējo saiti, tiks atvērts pēdējais Analytics īpašums, kam piekļuvāt. Lai atvērtu īpašumu, jums ir jāpierakstās Google kontā. Varat mainīt īpašumu, izmantojot īpašumu atlasītāju.
2. Atlasiet veidni “Lietotāja kopējā vērtība”.

Dati par lietotāju kopējo vērtību

Dati par to lietotāju kopējo vērtību, kuri jūsu vietnē vai lietotnē ir bijuši aktīvi pēc 2020. gada 15. augusta. Attiecībā uz šo lietotāju datu tvērumu lietotāja kopējās vērtības paņēmiens ietver visus šo lietotāju datus, kopš viņi pirmo reizi apmeklēja jūsu vietni vai lietotni. Piemēram, lietotājs, kurš pirmo reizi apmeklēja jūsu vietni 2019. gada decembrī, bet kurš pēdējo reizi bija aktīvs 2020. gada 14. augustā, netiek iekļauts. Ja tas pats lietotājs bija aktīvs 2020. gada 16. augustā, tiks iekļauti visi viņa dati par iepriekšējo gadu.

Lietotāja kopējās vērtības paņēmiens parāda apkopotus datus par jūsu vietnes vai lietotnes lietotājiem. Konkrētāk, izmantojot šo paņēmienu, par katru lietotāju varat redzēt tālāk minēto informāciju.

• Sākotnējā mijiedarbība: dati, kas saistīti ar pirmo reizi, kad lietotājs tika novērtēts noteiktā īpašumā. Piemēram, lietotāja pirmā apmeklējuma vai pirkuma datums vai kampaņa, kas nodrošināja šī lietotāja iegūšanu.
• Pēdējā mijiedarbība: dati, kas saistīti ar pēdējo reizi, kad lietotājs tika novērtēts noteiktā īpašumā. Piemēram, lietotāja pēdējās darbības vai pirkuma datums.
• Kopējā mijiedarbība: dati, kas ir apkopoti par visām lietotāja darbībām. Piemēram, kopējie ieņēmumi no lietotāja vai lietotāja kopējā iesaiste.
• Prognozējoša metrika: dati, kas ir ģenerēti, izmantojot mašīnmācīšanos, lai prognozētu lietotāja rīcību.
  • Pirkuma iespējamība
  • Iespējamība veikt pirkumu lietotnē
  • Atteikuma iespējamība

Katru šajā paņēmienā pieejamo rādītāju, izņemot lietotāju skaitu, var attēlot kā vidējo, kopējo vai kādu no 4 reprezentatīvajām procentilēm (10., 50., 80. un 90.), lai sniegtu ieskatus par rādītāju sadalījumu. Piemēram, ja skatāt kopējo vērtību jeb KV pēc pirmās lietotāja vides, varat attēlot tālāk norādītos datu punktus par saviem lietotājiem, kas grupēti pēc vides, kas sekmēja lietotāja pirmo lietotnes vai vietnes apmeklējumu.

• KV (USD): kopā: tiek rādīta katrā vidē iegūto lietotāju KV summa.
• KV (USD): vidējā: tiek rādīta katrā vidē iegūto lietotāju vidējā KV.
• KV (USD): 10. procentile: katrai videi tiek rādīta KV vērtība, kam ir 10% lietotāju ar zemāku KV (piemēram, ja šī vērtība ir 20 USD, tas nozīmē, ka 10% lietotāju KV ir mazāka par 20 USD).
• KV (USD): 90. procentile: katrai videi tiek rādīta KV vērtība, kam ir 90% lietotāju ar zemāku KV (piemēram, ja šī vērtība ir 100 USD, tas nozīmē, ka 90% lietotāju KV ir mazāka par 100 USD).

Ņemiet vērā, ka bieži vien ieņēmumu rādītāju, piemēram, KV, procentiles rādītāji ir nulle, jo lielākā daļa lietotāju ir nepircēji un pat 90. procentile ir nulle (90% lietotāju KV ir mazāka vai vienāda ar nulli). Šādos gadījumos, lietojot segmentu, kurā ir filtrēti tikai pircēji, tiks parādīts skaidrāks skats par to, kā KV tiek sadalīta starp pircējiem, nevis starp visiem lietotājiem.

Piezīme. Lietotāja kopējās vērtības paņēmiena izlases ierobežojums ir 1 miljons lietotāju bezmaksas produktam Google Analytics un 10 miljoni lietotāju maksas produktam. Ja atlasītais datumu diapazons ietver vairāk lietotāju, nekā ļauj izlases ierobežojums, pakalpojumā Google Analytics tiks izmantots nejauši atlasīts šo lietotāju paraugs (1 miljons vai 10 miljoni atkarībā no īpašuma veida) un pēc tam tiks uzlaboti rezultāti, lai nodrošinātu pilnīgus rezultātus.

Datumu diapazoni lietotāju kopējās vērtības izpētē

Atlasot datumu diapazonu, izpētē tiek parādīti lietotāji, kas bija aktīvi atlasītajā datumu diapazonā, un sniegta informācija par šiem lietotājiem kopš to darbības sākuma, tostarp dati par laiku pirms norādītā diapazona sākuma.

Lietotāju kopējās vērtības izpētē beigu datumu nevar mainīt. Tas ir fiksēts uz “vakardienu”.

Lietotāja kopējās vērtības izpēte un pārskatu identitāte

Funkcija User-ID nodrošina divus veidus, kā Google Analytics 4 īpašumos identificēt lietotājus un sniegt pārskatus par lietotājiem dažādās platformās un ierīcēs. Jūsu īpašumā izmantotā pārskatu identitātes metode ietekmē lietotāja kopējās vērtības datus, kā norādīts tālāk.

Pēc User-ID, tad — pēc ierīces

Šī metode izmanto precīzāku parametru — lietotāja ID (ja šāda informācija tiek vākta), lai identificētu lietotāju un apvienotu visus saistītos notikumus pārskatos un izpētē. Ja lietotāja ID netiek vākts, lietotāja identificēšanai Analytics izmanto ierīces ID (vietnēm paredzēto klienta ID vai lietotnēm paredzēto lietotnes instances ID).

Ja norādītajā datumu diapazonā lietotājs ir veicis darbības, gan būdams pierakstījies, gan nebūdams pierakstījies, izpētē tiek izmantota tikai tā datu daļa par lietotāja kopējo vērtību, kas uzskaitīta, kad lietotājs bijis pierakstījies. Šādā veidā tiek nodrošināts precīzāks lietotāju datu atainojums. Lietotāju skaits netiek dublēts un metrika, piemēram, vidējā KV, ir precīzāka, jo tiek izmantota User-ID metode. Darbības, ko lietotājs ir veicis, nebūdams pierakstījies, izpētē netiek ietvertas.

Piezīme. Ja jūsu īpašumā ir iespējota lietotāju sniegto datu vākšana (beta versija) un tajā tiek vākti arī lietotāju ID, ņemiet vērā, ka lietotāju kopējās vērtības izpētē ir iespējamas datu neatbilstības. Respektīvi, var būt redzams dubults lietotāju skaits vai zemi lietotāju kopējās vērtības rādītāji. Šī problēma rodas, ja izpētes datumu diapazons ietver datumu, kad bija iespējota lietotāju sniegto datu vākšana. Šo aktivizācijas datumu varat pārbaudīt īpašuma izmaiņu vēsturē. Turklāt šiem īpašumiem pašlaik netiek atbalstīta lietotāju kopējās vērtības izpēte, kuras pamatā ir lietotāju ID.

Tikai pēc ierīces

Šī metode lietotāja identificēšanai izmanto tikai ierīces ID (vai nu tīmekļa vietnēm paredzēto Analytics sīkfailu client_id vērtību, vai mobilajām lietotnēm paredzēto lietotnes instances ID), un ignorē visus lietotāju ID, ja tādi tika vākti. Izmantojot šo metodi, dati par lietotāja kopējo vērtību tiek apkopoti ierīces līmenī.