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PHOTO: Don Fellowes

Google Analytics a lancé son application + fonction Web en 2019. App + Web combine les dimensions et les mesures des données des applications et des sites Web dans une vue de rapport pour simplifier les rapports sur le comportement des clients. J’ai écrit sur les détails Publication de juillet 2019.

Depuis lors, Google a travaillé à affiner les capacités de prévision pour compléter les informations de la vue de rapport App + Web. Ajouter deux nouvelles métriques prédictives Avec App + Web Properties cet été, les détaillants et les entreprises en ligne auront un meilleur aperçu du comportement des clients potentiels.

Probabilité de désabonnement et probabilité d’achat pour App + Web

La compréhension du comportement des utilisateurs est un service central d’analyse, mais de nombreux outils améliorent les calculs et les visualisations qui prennent en charge ce service. Dans ce cas, les mesures prédictives identifient les actions des clients sur votre application ou votre site Web qui sont susceptibles d’entraîner une activité d’achat ou de conversion. Cela aide les spécialistes du marketing à découvrir plus de personnes susceptibles de convertir à grande échelle, par exemple. B. une fréquence de téléchargement, d’achat ou d’inscription plus élevée.

Une métrique prédictive est la probabilité d’achat, qui prédit la probabilité que les utilisateurs qui ont visité votre application ou votre site Web achèteront dans les sept prochains jours.

La deuxième métrique prédictive est la probabilité de désabonnement. Il prédit la probabilité que des utilisateurs récemment actifs visiteront votre application ou votre site Web dans les sept prochains jours.

Pour utiliser l’une de ces mesures, vous devez utiliser Audience Builder, une interface utilisateur qui affiche les catégories présélectionnées en fonction des probabilités de prédiction. Les catégories sont des audiences prédictives, les audiences les plus probables sur une période de sept jours. Il y a quatre choix: acheteur, acheteur pour la première fois, acheteur en rotation et utilisateur en rotation.

Un module d’analyse est affiché dans les rapports App + Web qui fournit des filtres et des sélections pour afficher les catégories à des fins de comparaison. Le billet de blog Google Analytics sur la probabilité de prédiction a donné un exemple de comparaison de campagnes en fonction de l’avantage client. Cela peut être utile pour déterminer où déplacer au mieux les dépenses d’un budget restant.

Module de prédiction Google Analytics

L’avantage des métriques est de diriger les ressources là où l’activité d’engagement est susceptible de se dérouler dans votre entreprise. Connaître les personnes les plus susceptibles d’acheter et celles qui ne reviennent pas sur une application ou un site Web via des publicités numériques peut aider votre équipe à prendre des décisions plus rapides concernant la fourniture d’offres de produits et de recommandations supplémentaires.

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Introduction des métriques prédictives de Google

Google a commencé à déployer les métriques prédictives dans les propriétés Google Analytics en fonction de certains critères tels que le nombre d’événements d’achat déclenchés et l’installation correcte de la propriété App + Web.

La première fois que vous installez App + Web, vous devez utiliser vos propriétés Analytics existantes avec la nouvelle propriété App + Web pendant quelques jours. Cela permet de s’assurer qu’il fonctionne correctement sans perdre de données pendant la transition. Je le recommande car toutes les modifications apportées au script ou aux paramètres de Google Analytics prendront effet à partir du moment où le site Web ou l’application est actif. Vous ne pouvez pas modifier les métriques de manière rétrospective si vous devez corriger un calcul ou ajuster un graphique. Ce n’est qu’un aspect du fonctionnement du code de programmation, combiné à la nature de l’analyse utilisée pour consigner les actions de tempo. L’approche la plus sûre consiste à chevaucher le changement dans le script et à documenter les changements dans le gestionnaire d’annotations (j’explique ici l’annotation Publier).

L’arrivée de cette métrique prédictive devrait améliorer les choix dans Google Analytics et vous aider à satisfaire davantage de clients.

Pierre DeBois est le fondateur de Zimana, un cabinet de conseil en analyse numérique pour les petites entreprises. Il examine les données des solutions d’analyse Web et de tableau de bord des médias sociaux et fournit des recommandations et des mesures de développement Web qui améliorent la stratégie marketing et la rentabilité de l’entreprise.





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