UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma

Получите доступ к записям всех прошедших вебинаров Учиться бесплатно

8361 https://ppc.world/uploads/images/83/3a/62c6e80f1893c-ppcpp.png 2022-07-08 Google Analytics Аналитика ppc.world 160 31

Как работать с прогнозируемыми показателями в GA4: вероятностью покупки, вероятностью потери, прогнозируемым доходом

Прогностические модели Google Analytics 4 могут предсказывать поведение пользователей на основании их поведения в прошлом. Эти данные позволяют сегментировать аудитории и анализировать рекламу. Младший веб-аналитик агентства iСonText, входящего в iConText Group, Кристина Анохина рассказала о правилах работы с прогнозируемыми показателями.

Google Ads приостановил рекламу для российских рекламодателей и пользователей. Информации о том, когда показы смогут возобновиться, нет. ppc.world продолжит держать своих читателей в курсе ключевых обновлений и публиковать полезные материалы о Google Ads.

В настоящее время Google Analytics 4 рассчитывает три прогнозируемых показателя:

  • вероятность покупки — вероятность того, что пользователь, который был активен в последние 28 дней, совершит покупку в ближайшие 7 дней;

  • вероятность потери — вероятность того, что пользователь, который был активен в последние 7 дней, не посетит ваш сайт или приложение в ближайшие 7 дней;

  • прогнозируемый доход — ожидаемый доход от всех покупок в ближайшие 28 дней от пользователя, который был активен в последние 28 дней.

В первую очередь такие параметры используют для создания аудиторий — чтобы удерживать, возвращать пользователей, увеличивать их чеки, отсекать низкоконверсионных пользователей. Однако показатели можно использовать и для настройки микроконверсий на сайте, и для анализа рекламных кампаний.

При каких условиях показатели будут доступны

Алгоритм, который рассчитывает прогнозируемые показатели, работает на машинном обучении. Чтобы обучиться, ему нужен достаточный объем данных. Поэтому для доступа к показателям есть условия:

  1. За последние 28 дней как минимум 1000 вернувшихся пользователей должны за неделю после возврата совершить покупку или перестать пользоваться ресурсом; как минимум 1000 вернувшихся пользователей должны неделю не совершать покупок, но продолжать пользоваться ресурсом.

  2. Данные должны поступать равномерно в течение всего времени — это нужно для поддержания качества прогноза.

  3. Нужно отслеживать события purchase и/или in_app_purchase, для события purchase — параметры value и currency.

  4. Желательно максимально полно использовать рекомендуемые события. Подробнее о них — в справке GA4.

Прогнозируемые показатели рассчитываются один раз в день по каждой доступной модели для каждого активного пользователя.

Если качество прогнозной модели для вашего ресурса окажется ниже необходимого минимума, то Google Analytics прекратит обновлять соответствующие прогнозы, и они могут стать недоступны.

Как использовать прогнозируемые показатели

Если данных достаточно и у вас связаны аккаунты Google Analytics 4 и Google Ads, вы можете создавать аудитории на основе прогнозируемых данных.

 

При связи аккаунтов опция «включить персонализированную рекламу» должна быть оставлена по умолчанию — тогда аудитории автоматически импортируются и будут доступны в Google Ads.

Ремаркетинг и корректировки

Параметр вероятность потери позволит выявить пользователей, которых стоит удержать или реактивировать с помощью рекламы.

Аудитории на основе высокой вероятности покупки и прогнозируемому доходу можно использовать в отдельной ремаркетинговой кампании или повысить для них ставки в рамках общей кампании.

Иногда для этой цели создают аудиторию из пользователей, которые добавили товар в корзину, но не сделали заказ. Однако если учитывать только брошенные корзины, можно упустить пользователей, которые никогда не выбирали товар, но могут купить его в будущем.

Возможный выход — комбинировать вручную несколько показателей. Но предиктивные модели, основанные на машинном обучении, могут полагаться на гораздо большее количество метрик. В результате они с большей вероятностью вычислят конверсионную аудиторию.

Будут полезны и аудитории с низкой вероятностью покупки — их можно исключать из рекламы.

Минус прогнозируемых показателей в том, что мы получаем своего рода черный ящик. Мы не будем знать точно, на каких параметрах они основаны.

Но вы можете при создании аудиторий комбинировать прогнозируемые показатели с «обычными» — например, с устройствами и регионами. Или можно комбинировать показатели общей ценности и вероятной потери пользователей, и по ним — запустить две ремаркетинговые кампании для тех, кто может не вернуться на сайт. Одну кампанию — для пользователей с высокой пожизненной ценностью, другую — для пользователей с низкой ценностью.

Настройка микроконверсий

Попадание пользователя в аудиторию можно определить как цель для рекламы в Google Ads. Например, такой конверсией можно сделать вхождение в аудиторию «Пользователи, которые могут совершить покупку в течение следующих семи дней».

Как это сделать? При настройке аудитории в правой части экрана найдите «Триггер аудитории» и нажмите «Создать». Добавьте название события.

Создание события

Далее в разделе «События конверсии» добавьте это событие.

Отмечаем событие как конверсию

Анализ и оптимизация рекламы по LTV

Вы можете использовать прогнозируемые метрики для анализа данных с помощью модуля «Исследования». Например, вы можете использовать исследование «Общая ценность пользователя», чтобы определить, какая кампания помогла вам привлечь пользователей с наибольшей вероятностью покупки. На основе этой информации можно принимать решение о перераспределении бюджета на более перспективные кампании.

Для этого в исследовании «Общая ценность пользователя» добавьте показатели из раздела «Прогнозируемые».

Список прогнозируемых показателей

Для каждого показателя можно вывести разные процентили или среднее значение.

Если вывести параметр «Кампания, с которой связано первое привлечение пользователя» и показатель «Прогнозируемый доход: 80-й процентиль», можно определить кампании, которые привели пользователей с самым высоким прогнозируемым доходом, и на основе этих данных оптимизировать рекламу.

Прогнозируемый доход с процентилями

Как создать аудиторию на основе прогнозируемых показателей

Если прогнозы доступны, при создании аудитории появится вкладка «Прогнозируемые».

Прогнозируемые аудитории

Для каждой аудитории отобразится статус допуска — можно или нельзя ее использовать. Это зависит от того, выдержаны ли требования по объему данных и качеству модели.

Есть пять преднастроенных аудиторий:

  1. Пользователи, которые могут совершить покупку в течение следующих семи дней.

  2. Пользователи, которые могут перестать быть активными в течение следующих семи дней.

  3. Пользователи, которые могут совершить первую покупку в течение следующих семи дней.

  4. Пользователи, которые могут перестать быть активными покупателями в течение следующих семи дней.

  5. Пользователи, которые с высокой вероятностью потратят больше всего средств за следующие 28 дней.

Если выбрать аудиторию пользователей, которые могут совершить покупку в ближайшую неделю, то откроется окно с настройками аудитории.

Настройки прогнозируемой аудитории

Что такое «90-й процентиль»? Согласно определению, это значение вероятности, при которой 90% пользователей имеют меньшую вероятность покупки, чем это значение, а оставшиеся 10% пользователей имеют вероятность покупки большую, чем это значение.

Теперь проще: аудитория на скрине выше — это 10% пользователей с самой высокой вероятностью покупки.

Аудитория с условием «вероятность покупки больше, чем 80-й процентиль» (или процентиль от 80 до 100) — это 20% пользователей с самой высокой вероятностью покупки.

Можно не только использовать готовые аудитории, но и создавать новые с нуля.

Создание прогнозируемой аудитории с нуля

Настройте аудиторию: раскройте вкладку «Пользователи», нажмите на раздел «Прогнозируемые». Найдите нужное вам условие и выберите его.

Условия для создания аудитории

Выбранное условие отобразится. Нажмите «Добавить фильтр».

Фильтр для прогнозируемой аудитории

Откроется окно настройки прогноза, в котором можно задать желаемое условие для группировки пользователей — например, в этом случае, на основе вероятности покупки.

Фильтр по вероятности покупки

Можно выбрать не только пользователей с наибольшей вероятностью, но и с наименьшей — например, с процентилями 0–10. Это будут 10% пользователей, которые купят у вас с наименьшей вероятностью.

Аудитория с наименьшей вероятностью покупки

Такую аудиторию (или с процентилями 0–20) можно добавить в список исключений для показа рекламы.

Так-с... Мы вас не узнаём! Зайдёте под своим аккаунтом?

Вы сможете:

  • читать все материалы на ppc.world;
  • добавлять лучшие статьи в Избранное;
  • оставлять комментарии;
  • получать рекомендации актуальных материалов.

Последние комментарии

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: