À propos des audiences prédictives
Une audience prédictive désigne une audience comportant au moins une condition basée sur une métrique prédictive. Par exemple, vous pouvez créer une audience pour les "achats probables au cours des 7 prochains jours" incluant les utilisateurs susceptibles d'effectuer un achat au cours des sept prochains jours.
Prérequis
Les audiences prédictives sont disponibles si les métriques prédictives sous-jacentes remplissent toutes les conditions requises et peuvent donc être utilisées. Si vous avez exporté des audiences prédictives vers des comptes produit associés, elles n'accumuleront aucun nouvel utilisateur si la propriété n'est plus éligible pour la métrique prédictive et qu'aucune autre prédiction n'est générée.
Créer des audiences prédictives
Une fois que votre propriété est éligible pour les prédictions, vous pouvez utiliser des modèles d'audience suggérés pour créer vos propres audiences avec des conditions basées sur ces prédictions.
- Dans Administration, sous Affichage des données, cliquez sur Audiences.
- Cliquez sur Nouvelle audience.
Pour créer l'audience en fonction d'une suggestion :- Sous Suggestions d'audiences, cliquez sur Prédictives.
- Les suggestions d'audiences prédictives remplissant les conditions préalables de la modélisation de prédiction sont indiquées avec le libellé Disponible. Cliquez sur l'un des modèles prêts à être utilisés.
- Modifiez le modèle selon vos besoins à l'aide de l'outil de création d'audience.
- À partir de l'étape 4 du processus de création d'audience, sélectionnez l'une des métriques prédictives.
Pour modifier une condition prédictive lorsque vous créez une audience, choisissez l'une des options de configuration :
- Très probable… (inclut les N % supérieurs d'utilisateurs)
- Peu probable… (inclut les N % inférieurs d'utilisateurs)
- Personnalisé (saisissez une plage de pourcentages ou utilisez les curseurs sur la droite pour en sélectionner une)
Si vous utilisez une plage personnalisée, les curseurs vous permettent de voir le nombre d'utilisateurs inclus et la probabilité qu'ils remplissent la condition prévue. Avec une plage plus large, vous pouvez constater que davantage d'utilisateurs sont inclus, mais qu'un plus grand nombre d'entre eux est moins susceptible de remplir la condition.
Configuration de la prédiction par défaut pour la probabilité de perdre des utilisateurs, définie pour inclure la plage du 80e au 100e centile d'utilisateurs (20 % supérieurs d'utilisateurs).
Configuration de la prédiction modifiée pour la probabilité de perdre des utilisateurs, définie pour inclure la plage du 40e au 100e centile d'utilisateurs (60 % supérieurs d'utilisateurs).
Utiliser des audiences prédictives
Dans vos produits publicitaires
Les audiences prédictives sont automatiquement partagées avec tous les comptes publicitaires que vous avez associés à votre propriété (par exemple, Google Ads, Display & Video 360 ou Search Ads 360).
En tant qu'audiences de remarketing
Vous pouvez plus facilement convaincre un utilisateur de réaliser une conversion s'il est sur le point de passer à l'action. Par exemple, lorsqu'un utilisateur examine les données de produits ou ajoute des articles à son panier, il envoie un signal clair qu'il s'approprie déjà ces produits. Analytics va au-delà de ces signaux simples. L'outil utilise le machine learning pour identifier les schémas profonds du comportement des utilisateurs propres à votre propriété et montrer qu'un utilisateur est susceptible d'effectuer une conversion. Un suivi pertinent de votre part via une campagne de remarketing bien conçue peut l'inciter à finaliser le processus.
Dans les campagnes de remarketing
Même si les utilisateurs susceptibles de quitter votre site/application sont de moins en moins intéressés par votre activité, ils ont déjà montré de l'intérêt pour votre entreprise. Reprenez contact avec eux en leur rappelant les offres que vous proposez en termes de choix, qualité et prix des produits, ou en termes d'options de livraison et de retour pratiques. Rappelez-leur l'intérêt que vous leur portez avec des offres spéciales.
Suggestions d'audiences prédictives
Les suggestions d'audiences incluent les utilisateurs qui dépassent certains seuils pour les métriques prédictives. Par exemple, les utilisateurs sont inclus dans l'audience "Achat probable au cours des 7 prochains jours" s'ils remplissent la condition suivante : "Probabilité d'achat > 90e centile". Si les données modélisées sont basées sur 1 000 utilisateurs, les 90e à 100e centiles incluront les 100 utilisateurs (les 10 % principaux) les plus susceptibles d'effectuer un achat. Les utilisateurs qui atteignent ou dépassent le 90e centile (les 100 premiers utilisateurs) seront inclus dans l'audience.
Si vous ajoutez d'autres conditions à l'audience, vous réduirez le nombre d'utilisateurs qui y seront inclus. Par exemple, si vous ajoutez les critères "Âge" ou "Région", ou une condition basée sur un nombre d'événements, il est possible qu'une partie des 99 utilisateurs qui auraient dû être inclus ne le soient pas.
| Audience | Description | Configuration |
|---|---|---|
| Perte de l'acheteur probable au cours des 7 prochains jours | Acheteurs susceptibles de ne pas visiter votre propriété au cours des sept prochains jours. |
Incluez les éléments suivants : (événement) in_app_purchase OU purchase OU ecommerce_purchase OU (métrique) Valeur du client (LTV) > 0 ET (métrique prédictive) Probabilité de perte de l'utilisateur > 80e centile |
| Perte de l'utilisateur probable au cours des 7 prochains jours | Utilisateurs susceptibles de ne pas visiter votre propriété au cours des sept prochains jours. |
Incluez les éléments suivants : (métrique prédictive) Probabilité de perte de l'utilisateur > 80e centile |
| Achat probable au cours des 7 prochains jours | Utilisateurs susceptibles d'effectuer un achat au cours des sept prochains jours. |
Incluez les éléments suivants : (métrique prédictive) Probabilité d'achat > 90e centile |
| Premier achat probable au cours des 7 prochains jours | Utilisateurs susceptibles d'effectuer leur premier achat au cours des sept prochains jours. |
Incluez les éléments suivants : (métrique prédictive) Probabilité d'achat > 90e centile ET (métrique) Valeur vie (LTV) = 0 Excluez les éléments suivants : (événement) in_app_purchase OU purchase OU ecommerce_purchase |
| Utilisateurs susceptibles de dépenser le plus, selon les prévisions (28 jours) | Utilisateurs qui, selon les prévisions, généreront le plus de revenus au cours des 28 prochains jours. |
Incluez les éléments suivants : (métrique prédictive) Revenu prévu > 95e centile |