Khả năng dự đoán trong phiên bản mới của GA
Google Analytics (GA) giúp bạn đo lường các tương tác mà khách hàng thực hiện trên ứng dụng và trang web của bạn. Bằng cách áp dụng các mô hình Machine Learning của Google, Analytics có thể phân tích dữ liệu của bạn và dự đoán những hành động mà khách hàng có thể thực hiện trong tương lai. Bài viết này sẽ giới thiệu hai chỉ số dự đoán mới cho các Property App + Web. Đầu tiên là Xác suất mua (Purchase Probability), dự đoán khả năng người dùng đã truy cập vào ứng dụng hoặc trang web của bạn sẽ mua hàng trong bảy ngày tới. Và thứ hai, Xác suất tiêu hao (Churn Probability), dự đoán khả năng những khách hàng hoạt động gần đây sẽ không truy cập ứng dụng hoặc trang web của bạn trong bảy ngày tới. Bạn có thể sử dụng các chỉ số này để giúp thúc đẩy sự phát triển cho doanh nghiệp của mình bằng cách tiếp cận những người có nhiều khả năng mua hàng nhất và giữ chân những người có thể không quay lại ứng dụng hoặc trang web của bạn thông qua Google Ads.
Tiếp cận đối tượng được dự đoán trong Google Ads
Analytics giờ đây sẽ đề xuất các đối tượng khách hàng mới mà bạn có thể tạo trong Trình tạo đối tượng (Audience Builder). Ví dụ: sử dụng Xác suất mua hàng, chúng tôi sẽ đề xuất đối tượng “Có thể là những người mua hàng trong 7 ngày”, bao gồm những người dùng có nhiều khả năng mua hàng nhất trong bảy ngày tới. Hoặc bằng cách sử dụng Xác suất tiêu hao, chúng tôi sẽ đề xuất đối tượng “Khách hàng có khả năng khuấy động trong 7 ngày”, bao gồm những khách hàng đang hoạt động không có khả năng truy cập trang web hoặc ứng dụng của bạn trong bảy ngày tới.
Trước đây, nếu bạn muốn tiếp cận những người có nhiều khả năng mua hàng nhất, bạn có thể xây dựng đối tượng gồm những người đã thêm sản phẩm vào giỏ hàng của họ nhưng không mua. Tuy nhiên, với cách tiếp cận này, bạn có thể bỏ lỡ tiếp cận những người chưa bao giờ chọn một mặt hàng nhưng có khả năng mua hàng trong tương lai. Đối tượng dự đoán (Predictive audiences) sẽ tự động xác định hành động nào của khách hàng trên ứng dụng hoặc trang web của bạn có thể dẫn đến mua hàng — giúp bạn tìm thấy nhiều người hơn có khả năng chuyển đổi trên quy mô lớn.
Hãy tưởng tượng bạn điều hành một cửa hàng cải tiến nhà cửa và đang cố gắng thúc đẩy doanh số bán hàng kỹ thuật số nhiều hơn trong tháng này. Analytics sẽ đề xuất đối tượng bao gồm tất cả những người có khả năng mua hàng trong bảy ngày tới — trên ứng dụng hoặc trang web của bạn — và sau đó, bạn có thể tiếp cận họ bằng một thông điệp được cá nhân hóa bằng Google Ads.
Hoặc giả sử bạn là nhà xuất bản trực tuyến và muốn duy trì số lượng người dùng trung bình hàng ngày của mình. Bạn có thể xây dựng đối tượng người dùng có khả năng không truy cập ứng dụng hoặc trang web của bạn trong bảy ngày tới, sau đó tạo chiến dịch Google Ads để khuyến khích họ đọc một trong những bài viết phổ biến của bạn.
Phân tích hoạt động của khách hàng với các số liệu dự đoán
Ngoài việc xây dựng đối tượng, bạn cũng có thể sử dụng các chỉ số dự đoán để phân tích dữ liệu của mình với mô-đun Phân tích. Ví dụ: bạn có thể sử dụng kỹ thuật vòng đời của khách hàng (User Lifetime technique) để xác định chiến dịch tiếp thị nào đã giúp bạn thu hút người dùng có Xác suất mua hàng cao nhất. Với thông tin đó, bạn có thể quyết định phân bổ lại nhiều ngân sách tiếp thị hơn cho chiến dịch tiềm năng cao đó.
Bạn sẽ sớm có thể sử dụng các chỉ số dự đoán trong phiên bản mới của GA để xây dựng đối tượng và giúp bạn xác định cách tối ưu hóa ngân sách tiếp thị của mình. Trong thời gian sắp tới, các chỉ số này sẽ có sẵn trong các Property đã triển khai các sự kiện mua hàng hoặc tự động đo lường mua hàng trong ứng dụng sau khi đạt được các ngưỡng nhất định.
Nếu bạn chưa tạo phiên bản mới – Property App + Web, bạn có thể bắt đầu ngay bây giờ. Chúng tôi khuyên bạn nên tiếp tục sử dụng Property Analytics hiện tại của mình cùng với Property mới (Thiết lập song song).