de en

Predictive Metrics mit Google Analytics 4

Eine der vielen interessanten Erweiterungen von Google Analytics 4 sind prädiktive Zielgruppen und Segmente. Mit der neueren Version von Analytics will Google Machine Learning-Algorithmen bestmöglich nutzen. Bei der Konversionsmodellierung und der datengesteuerten Attributionsmodellierung wird die KI in GA4 stark vorangetrieben, insbesondere mit der Einführung von predictive metrics.

In diesem Artikel gehen wir auf diese neue Funktion ein und erklären, wie und wann sie für Ihr Unternehmen von Vorteil sein könnte.

Was sind predictive metrics?

Diese neue Ergänzung in Google Analytics 4 bietet laut Google zusätzliche nützliche Metriken für Ihr Unternehmen. Im Grunde wird Ihr Dataset in einen Machine Learning-Algorithmus eingespeist, der versucht, das Verhalten Ihrer Nutzer in der Zukunft vorherzusagen. Diese Funktion ist noch sehr neu, so dass wir nicht genau wissen, wie der Algorithmus wirklich funktioniert.

In GA4 haben wir derzeit drei prädiktive Metriken:

  1. Purchase Probability: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Besucher (der zu irgendeinem Zeitpunkt in den letzten 28 Tagen aktiv war) in den nächsten 7 Tagen einen Kauf oder eine Konversion tätigt.
  1. Churn Probability: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer (der innerhalb der letzten 7 Tage auf Ihrer Website oder App aktiv war) innerhalb der nächsten 7 Tage nicht zurückkehrt.
  2. Predicted revenue: Der erwartete Umsatz aus allen purchase conversions von einem Nutzer (der zu einem bestimmten Zeitpunkt in den letzten 28 Tagen aktiv war) in den nächsten 28 Tagen.

 

Diese Metriken scheinen hilfreich zu sein, aber es gibt einige Voraussetzungen, die Sie erfüllen müssen, bevor Sie sie zu Ihrem Vorteil verwenden können. 

  1. Purchase Events auf Ihrer Website müssen nachverfolgt und an GA4, Web Purchases und/oder in_app_purchases gesendet werden (wenn Sie auch eine App betreiben). Das Purchase Event muss mit dem Value und den Währungsparametern an den Data Layer gesendet werden. Predictive Metrics werden für purchase und ecommerce_purchase Events unterstützt (lesen Sie unseren Artikel, um mehr über Data Layer im Detail zu erfahren).
  2. Sie benötigen eine große Anzahl von Daten, die in Ihre Reports eingehen. Laut Google müssen Sie in den letzten 28 Tagen über einen Zeitraum von sieben Tagen mindestens 1000 wiederkehrende Nutzer gehabt haben, die eine Vorhersagebedingung ausgelöst haben, um die prädiktiven Metriken (wie Kauf- und Abwanderungswahrscheinlichkeiten) abfeuern zu können. Zusätzlich müssen Sie laut Google mindestens weitere 1000 wiederkehrende Nutzer haben, die keine Vorhersagebedingung ausgelöst haben. Im Klartext: Sie brauchen 1000 Käufe/Abwanderer pro Woche für 28 Tage und 1000, die keine Konversionen ausgelöst haben.
  3. Die Modellqualität muss über einem bestimmten Schwellenwert liegen (der Traffic, der zu Kaufkonversionen führt, muss über einen Zeitraum von 28 Tagen konsistent und nachhaltig sein).

Wie kann man Predictive Metrics nutzen?

Sie werden für den Aufbau von Audiences und Segments verwendet:

Wenn Sie eine Audience erstellen möchten, gehen Sie zu Configure – Audiences – New Audience (lesen Sie unseren Artikel über Sessions und Segments, um weitere Informationen zu diesem Thema zu erhalten)

(Beispiel eines Accounts, der die Kriterien für Predictive Metrics nicht erfüllt)

 

(Beispiel für ein Account, das die Kriterien der Predictive Metrics erfüllt)

Die Predictive Audiences werden im vorgeschlagenen Bereich angezeigt. Sobald Sie darauf klicken, können Sie sehen, ob Ihre Website-Daten für die Verwendung von Predictive Audiences ausreichend sind. Genau wie andere konfigurierte Zielgruppen werden auch diese automatisch mit Ihrem Google Ads-Konto verknüpft (sofern Sie bereits eine Verbindung eingerichtet haben).

Sie werden verschiedene Vorlagen für die Prognosen finden und für jede eine Erklärung. In der offiziellen Google-Dokumentation finden Sie eine ausführliche Übersicht über die Vorlagen.

Schlussbemerkungen

Predictive Audiences ist eine sehr neue Ergänzung zu Google Analytics 4. Wir wissen immer noch nicht genau, wie der Machine Learning-Algorithmus von Google funktioniert, aber diese neuen Metriken können sehr hilfreich sein, wenn Sie konstant hochwertigen Traffic erhalten. Wenn Sie Hilfe bei der Einrichtung von prädiktiven Zielgruppen oder bei Problemen mit Ihrer Webtracking-Einrichtung benötigen, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung!

Related posts