揭秘行銷新趨勢:如何運用GA4預測受眾策略大幅提升轉換率!

預測受眾(Predictive Audiences)是Google分析(Google Analytics)中的一個功能,它使用機器學習技術來預測使用者的未來行為。透過這個功能,您可以建立基於預測指標的受眾群體。這些預測指標是根據使用者的歷史行為數據,透過演算法模型預測出的未來行為機率。例如,您可以建立一個「可能在未來7天內購買」的預測受眾,這個受眾群體包括那些被預測在接下來7天內有較高機率進行購買的用戶。

GA4可以預測哪些受眾

我們先來了解GA4預測受眾涉及的3個指標:

購買機率(Purchase Probability):這是指在過去28天內活躍的用戶在未來7天內記錄特定轉換事件(如購買)的機率。這個指標幫助識別那些最有可能在短期內完成購買的用戶。

流失機率(Churn Probability):這是指在過去7天內在您的應用程式或網站上活躍的用戶在接下來7天內不再活躍的機率。這個指標用來識別那些可能即將流失的用戶,從而採取措施提高用戶留存率。

預測收入(Predicted Revenue):這是指從過去28天內活躍的用戶在未來28天內透過所有購買轉換預期產生的收入。這個指標幫助估計未來的收入潛力,對於制定行銷和銷售策略非常有用。

目前,只有購買/電子商務購買(purchase/ecommerce_purchase)和應用程式內購買(in_app_purchase)事件被支援用於購買機率和收入預測指標。儘管Google分析仍然會處理電子商務購買事件,但現在建議使用購買事件。

基於購買率、流失率和預測收入這3個指標,GA4提供了7天內可能完成購買的用戶、7天內可能完成購買的用戶(第一次購買的用戶)、7天內可能流失的用戶、7天內可能流失的用戶(已完成購買的用戶)和28天內產生最多購買價值的用戶,共5種受眾的預測。

如何才能使用GA4預測受眾的功能

要使用Google分析(Google Analytics)中的預測受眾功能,需要滿足以下幾個條件:

數據品質和數量:需要有一定數量的正面(如已完成購買)和負面(如未完成購買)的使用者行為實例,以便模型能夠學習區分不同的使用者行為模式。需要在過去28天內的某個連續7天期間,至少有1,000名返回用戶觸發了相關的預測條件(如購買或流失),同時至少有1,000名返回用戶沒有觸發這些條件。

模型品質維持:預測模型的品質必須在一段時間內保持穩定,才能產生有效的預測指標。

谷歌分析帳戶設置:您的Google分析帳戶需要正確配置,並且收集相關的使用者行為資料。例如,如果您想使用購買機率指標,您需要確保追蹤了購買事件。

隱私和合規性:確保您的資料收集和使用符合所有適用的隱私法規和標準。

滿足這些條件後,您就可以在Google分析中建立和使用預測受眾,以提高行銷活動的針對性和效果。

如何使用GA4預測受眾

就像其他受眾一樣,如果我們需要使用Google分析的受眾,我們需要將Google分析與Google廣告帳號關聯起來,這樣,我們在Google分析創建的受眾就能自動同步到Google廣告帳號啦。

要建立預測受眾,非常簡單。我們只需要透過Admin-Data display-Audiences-New audience這個路徑就可以進入創建的介面。然後我們再選擇Use a reference中的Predictive就可以看到預測受眾了。如果我們符合使用條件,會再受眾下方顯示「Ready to use」。

點擊我們想要創建的預測受眾,我們就進入了受眾的設置,谷歌分析已經幫我們設置好了條件,我們可以給受眾命名後直接保持。

當然,我們也可以自訂預測的條件,我們只需點擊預設設定中藍色的文字,例如「95th percentile」就可以進入設定介面。

你可以根據自己的需求設定想要的預測條件,在設定預測條件的時候,我們可以觀察右邊的圖示,以便設定的結果符合我們的需求。

GA4預測受眾和其他受眾的差異

預測受眾(Predictive Audiences)與其他類型的受眾在Google分析(Google Analytics)中有幾個關鍵差異:

基於預測模型

預測受眾:使用機器學習演算法基於使用者的歷史行為資料來預測其未來行為。例如,預測哪些用戶可能在未來一段時間內購買或流失。

其他受眾:通常基於靜態標準,如使用者的地理位置、造訪的頁面、裝置類型等。

動態性質

預測受眾:隨著模型的持續學習和數據的更新,受眾成員可能會動態變化。

其他受眾:一旦定義,除非手動更新條件,否則成員資格通常保持不變。

數據分析深度

預測受眾:利用深入的數據分析和模式識別,可以揭示用戶行為的複雜關係和趨勢。

其他受眾:依賴較直覺、表面的使用者行為特徵。

應用場景

預測受眾:特別適用於動態市場環境和複雜的使用者行為模式,如電子商務網站的購買預測。

其他受眾:適用於更廣泛的場景,例如針對特定地區的行銷活動或針對特定裝置使用者的最佳化。

總的來說,預測受眾透過使用先進的數據分析技術提供了一種更動態、深入且精準的方式來識別和定位潛在的客戶群。

GA4預測受眾的運用場景

想像一下,如果您能提前知道哪些用戶最有可能在未來7天內購買,或者哪些用戶正處於流失的邊緣,您將如何行動?我們將帶您深入了解如何透過Google分析的預測受眾功能,精準辨識並影響這些關鍵使用者群體。

提高電子商務網站的轉換率:使用預測受眾來識別「可能在未來7天內進行購買」的用戶。針對這些用戶推送客製化的促銷活動和優惠券,以增加購買的可能性。

減少用戶流失率:識別「可能在未來7天內流失」的用戶。對這些用戶實施重新參與策略,例如發送提醒他們未完成購物車的商品的電子郵件,或提供特別折扣。

優化行動應用程式推廣:透過預測受眾找出「可能在未來7天首次購買」的新用戶。向這些用戶展示引導性的廣告,介紹應用程式的核心功能和優勢。

提高廣告投放效率:識別「預計在未來28天內消費最多」的用戶。將更多的廣告預算投放在這部分使用者身上,以提高ROI。

客戶忠誠度提升:分析「可能流失但之前購買頻率高」的用戶。針對這些用戶提供忠誠度獎勵或專屬服務,以增強他們的品牌忠誠度。

透過這些例子,您可以看到預測受眾如何幫助企業更精準地定位潛在的高價值用戶,並採取針對性的行銷策略來提升效果。

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