|
Веб-аналитики Artics Internet Solutions Денис Гвоздев и Светлана Головатенко подготовили очередной обзор обновлений Google Analytics 4, которые помогут прогнозировать LTV и определять лояльных клиентов. Особенно рекомендуем обратить внимания на обновления представителям сегмента FMCG, компаниям с долгим циклом покупки и брендам, работающим с большими группами людей.
Обновленные методы когортного анализа
Что произошло: В когортный анализ добавились два новых типа вычислений: скользящий и кумулятивный. Скользящие вычисления показывают пользователей, которые возвращаются в каждый последующий период после включения в когорту. Кумулятивные позволяют суммировать выбранную метрику (например, доход) для пользователей, которые вернулись в любой период после включения в когорту.
Новые методы позволят учитывать пользователей, которые, например, пришли на сайт с рекламного объявления, но совершили действие через несколько месяцев.
Также в когортном анализе появился новый тип показателя «На пользователя из когорты», в дополнение к стандартной «Сумме». Он отображает результаты каждой конкретной когорты относительно ее размера, без учета остального трафика.
Кому полезно обновление: Новые методы анализа будут полезны сегменту FMCG, брендам, работающим с большими группами людей и компаниям с долгим циклом покупки.
Как работает: Обновленные методы расчета в когортном анализе помогут проанализировать поведение пользователей в дополнительных срезах. Например, если нужно понять, как отработал конкретный креатив по дням, можно построить отчет на основе скользящего метода расчета и определить лояльность этих пользователей за указанный период.
Благодаря возможности менять типы вычислений и показателей в настройках когортного анализа стало удобно сравнивать эффективность в процентном соотношении в А/B тестированиях, прогнозировании LTV и определении наиболее лояльных клиентов.
Специальные параметры на уровне пользователя
Что произошло: Специальные параметры помогут передать в GA4 постоянные или медленно меняющиеся атрибуты пользователей. Например, является ли пользователь постоянным покупателем, есть ли у него карта лояльности и когда совершил первую покупку. Данные для параметров собираются из регистрируемых свойств пользователя.
Кому полезно обновление: Нововведение будет полезно рекламодателям с накопленной базой знаний о клиентах, и для рекламодателей из сфер с высокой частотой покупок, например, foodtech.
Как работает: Параметры можно использовать для сегментации пользователей в отчетах и анализа поведения каждого сегмента, а также для создания эффективных аудиторий для таргетинга в Google Ads. Например, с помощью параметров можно узнать, чем отличается поведение пользователей, совершающих покупки в игровом приложении, от поведения тех, кто ничего не покупает.
Импорт данных
Что произошло: В Google Analytics 4 стал доступен импорт данных: в систему можно добавить дополнительную информацию о товаре или свойства пользователя на основе User ID или Client ID.
Кому полезно обновление: Например, интернет-магазинам: магазин с большим перечнем товаров из разных категорий может импортировать данные о товарах с указанием нескольких подкатегорий, чтобы видеть продажи по каждой категории.
Как работает: Если на сайте есть авторизация, и в Google Analytics 4 передаются User ID зарегистрированных пользователей, то можно использовать импорт данных для загрузки свойств пользователя, о которых говорили выше. Это особенно актуально, если на сайте есть сложности с внедрением новых скриптов для передачи свойств пользователя напрямую в Google Analytics 4, а отчеты хочется обогатить данными из CRM-базы.
А на базе таких дополнительных данных, как рейтинг лояльности и дата последней покупки можно создавать качественные аудитории ремаркетинга.
Отчеты по Google Ads
Что произошло: В отчеты Центра анализа Google Analytics 4 добавили параметры и показатели из рекламных аккаунтов Google Ads. Теперь при наличии связи ресурса Google Analytics 4 (счетчика для конкретного сайта) и аккаунта Google Ads можно строить кастомные отчеты по данным рекламных кампаний, включая показы, клики и расход.
Кому полезно обновление: Всем рекламодателям с активными кампаниями в Google Ads.
Сегменты на основе аномалий в данных
Что произошло: теперь появился статистический инструмент «Анализатор участия», который помогает выявить пользовательские сегменты с отклонениями от ожидаемых показателей или аномальным поведением. Например, пользователей, которые показали конверсию гораздо выше прогнозируемой, или тех, кто наоборот показал слишком низкие результаты.
Кому полезно обновление: Это универсальная функция для всех пользователей Google Analytics 4: у всех рекламодателей могут случаться аномальные скачки трафика.
Сегменты же можно выгрузить для таргетинга в Google Ads или проанализировать аномальные аудитории в отчетах, что существенно ускоряет поиск причин.
Как работает: Уведомления об аномалиях и выявленных сегментах появляются в интерфейсе GA4 в разделе «Подсказки». Воспользоваться функцией можно в том случае, если в Google Analytics 4 появилось оповещение о наличии аномалии в данных.
|
