Google Analytics 4: Giới thiệu Predictive Metrics

Google Analytics 4, được phát hành vào tháng 10 năm ngoái với hy vọng sẽ làm cho những dự đoán này dễ dàng hơn cho tổ chức bằng cách cải tiến thế giới thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Một trong những thay đổi mới thú vị nhất là 'predictive metrics' - của GA4. Được thúc đẩy bởi công nghệ máy học (machine learning), những chỉ số này giúp hiểu sâu hơn về khách hàng cũng như thói quen mua hàng tiềm năng của khách hàng.

0

Jake Allspaw từ Infotrust chia sẻ vợ anh ấy và anh ấy đã chào đón đứa con đầu lòng, Leon, vào năm ngoái. Sự xuất hiện của con mang đến những đêm không ngủ để trông con, cũng như cần nhiều thời gian chơi đùa với con và thay tã cho con rất nhiều lần. Kể từ khi bắt đầu mua tã, anh ấy đã cố gắng hết sức để dự đoán số lượng tã sẽ mua, kích cỡ sẽ cần và khi nào sẽ mua mới.

Nhưng đôi khi tất cả việc lập kế hoạch có thể giống như một việc lặt vặt của một kẻ ngốc. Ai có thể dự đoán chính xác những gì đang diễn ra trong một thế giới luôn thay đổi này?

Google Analytics 4, được phát hành vào tháng 10 năm ngoái với hy vọng sẽ làm cho những dự đoán này dễ dàng hơn cho tổ chức bằng cách cải tiến thế giới thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Một trong những thay đổi mới thú vị nhất là ‘predictive metrics’ – của GA4. Được thúc đẩy bởi công nghệ máy học (machine learning), những chỉ số này giúp hiểu sâu hơn về khách hàng cũng như thói quen mua hàng tiềm năng của khách hàng (chẳng hạn như khả năng mua tã của họ).

Điều kiện tiên quyết

Vì các metric này được xây dựng trên máy học, nên có các yêu cầu dữ liệu tối thiểu để kích hoạt. Để đủ điều kiện, cần ít nhất 1.000 users đã kích hoạt event hiện có và 1.000 users chưa kích hoạt. Trong ví dụ về xác suất mua hàng, cần 1.000 users đã chuyển đổi và 1.000 người chưa chuyển đổi. Google cũng tuyên bố, “chất lượng model phải được duy trì trong một khoảng thời gian”, nhưng không chỉ định chính xác trong bao lâu. Cuối cùng, property sẽ cần để thu thập các purchase event và/ hoặc in-app purchase events hiện có thể được thu thập tự động trong GA4.

Predictive Metrics – Chỉ số dự đoán

Dưới đây là ba ví dụ về các chỉ số có thể sử dụng để hiểu rõ hơn về thói quen mua hàng của khách hàng.

  1. Purchase Probability – Xác suất mua hàng
  • Xác suất user sẽ ghi lại một conversion event cụ thể trong vòng 7 ngày tới

2. Churn Probability – Xác suất tiêu hao

  • Xác suất user hoạt động trên app hoặc trang web trong 7 ngày qua sẽ không hoạt động trong vòng 7 ngày tới.

3. Revenue Prediction – Dự đoán doanh thu

  • Doanh thu dự kiến ​​từ tất cả các giao dịch mua trong vòng 28 ngày tới từ user đã hoạt động trong 28 ngày qua

Các chỉ số này cho phép sử dụng dữ liệu thu thập được để dự đoán các hành động trong tương lai (hoặc không hành động) của khách hàng. Ví dụ: có thể có một tập hợp nhỏ khách hàng có khả năng quay lại trang web thấp. Có thể thực hiện những nỗ lực nào để giữ chân những user đó? Giờ đây, bạn có thể xác định họ là ai, các campaign và nỗ lực tiếp thị nhắm mục tiêu đến những khách hàng này thậm chí có thể được chú trọng hơn.

Tạo Predictive Audiences

GA4 cho phép tạo predictive audiences dựa trên tiêu chí xung quanh các predictive metrics này. Ví dụ: có thể xây dựng tập  audience “có khả năng rời đi trong 7 ngày tới”, sau đó xây dựng campaign để thu hút lại những khách hàng này. Ngoài ra, nếu tại thời điểm đó, việc tiếp cận những khách hàng tiềm năng này không hợp lý, bạn có thể loại trừ họ khỏi các nỗ lực tiếp thị. Như thường lệ, hãy xem xét những gì có thể hành động cho tổ chức.

Với sự trợ giúp của predictive analytics, bạn chỉ có thể dự đoán những gì sắp xảy ra đối với khách hàng của mình.

Nguồn: infotrust.com