[GA4] Загальна цінність користувачів

Ви можете аналізувати дії і трансакції відвідувачів свого сайту чи додатка за весь період користування ним. У цьому вам допоможе метод "Загальна цінність користувача". Використовуйте його, щоб отримати такі дані:

• яке джерело, тип трафіку й кампанія привели до вас користувачів, що принесли вам найвищий загальний дохід за весь період (а не лише за вибраний місяць);

• які кампанії зараз приводять до вас найперспективніших користувачів із високою ймовірністю купівлі й низькою ймовірністю того, що вони припинять користуватися вашим сайтом або додатком (ці показники обчислюються за прогнозними моделями в Google Analytics);

• як користувачі взаємодіють із вашим сайтом чи додатком (наприклад, коли активні користувачі за місяць востаннє купували товари на сайті або робили щось у додатку).

Як створити дослідження про загальну цінність користувача

1. У розділі Дослідити праворуч від розділу Створити нове дослідження натисніть Галерея шаблонів.
   За попереднім посиланням відкриється останній ресурс Analytics, у який ви входили. Щоб змінити ресурс, скористайтеся засобом вибору ресурсу. Ви повинні бути принаймні аналітиком щоб створити звіт про загальну цінність користувача.
2. Виберіть шаблон "Загальна цінність користувача".

Дані про загальну цінність користувачів

Дані про загальну цінність доступні, якщо користувач виконував якісь дії на вашому сайті чи в додатку після 15 серпня 2020 року. Тобто якщо користувач уперше зайшов на ваш сайт у грудні 2019 року, а востаннє – 14 серпня 2020 року, дані про нього не ввійдуть у дослідження. Якщо ж той самий користувач був на сайті 16 серпня 2020 року, то дослідження включатиме всі дані про цього користувача, починаючи з 2019 року.

Метод "Загальна цінність користувача" відображає зведені дані про відвідувачів вашого сайту або додатка. Зокрема, ви зможете переглянути наведену нижче інформацію про кожного користувача.

• Перші взаємодії – дані про першу активність користувача, зареєстровану в ресурсі. Ці дані можуть включати дату першого відвідування чи купівлі, назву кампанії, яка привела користувача до вас, тощо.
• Останні взаємодії – дані про останню активність користувача, зареєстровану в ресурсі (наприклад, дата останньої дії або купівлі).
• Взаємодії за весь період – усі дані про активність користувача, наприклад загальний дохід або показники взаємодії.
• Прогнозовані показники – прогнози поведінки користувачів на основі машинного навчання:
  • імовірність купівлі;
  • імовірність купівлі в додатку;
  • імовірність відтоку користувача.

Кожен показник у цьому методі, крім кількості користувачів, можна представити як середнє значення, загальне значення або один із чотирьох репрезентативних процентилів (10-й, 50-й, 80-й і 90-й), щоб отримати статистику щодо розподілу показників. Наприклад, для показника загальної цінності (LTV) за типом трафіку, пов’язаним із першим залученням користувача, можна отримати наведені нижче точки даних, згруповані за типом трафіку, що привів до першого використання додатка чи вебсайту.

• LTV (USD): усього – сумарний показник загальної цінності залучених користувачів за кожним типом.
• LTV (USD): у середньому – середній показник загальної цінності залучених користувачів за кожним типом.
• LTV (USD): 10-й процентиль – показник по кожному типу, нижче якого спостерігається загальна цінність у 10% користувачів (наприклад, значення 20 $ вказує, що в 10% користувачів показник загальної цінності менше ніж 20 $).
• LTV (USD): 90-й процентиль – показник по кожному типу, нижче якого спостерігається загальна цінність у 90% користувачів (наприклад, значення 100 $ вказує, що в 90% користувачів показник загальної цінності менший ніж 100 $).

Зверніть увагу, що показники в процентилях, як-от LTV, часто бувають нульовими, оскільки більшість користувачів не купують товари. Нульовим може бути навіть 90-й процентиль (у 90% користувачів показник LTV нижчий за нуль або дорівнює йому). У цих випадках доцільно застосувати фільтр, щоб відобразити розподіл загальної цінності лише за покупцями, а не за всіма користувачами.

Діапазони дат у дослідженнях даних про користувачів за весь період

Ви можете вибрати діапазон дат. Тоді дослідження охоплюватиме користувачів, які були активні на сайті або в додатку протягом указаного періоду. Але в такому випадку статистика включатиме дані за весь період, а не лише за цей діапазон дат, зокрема дані про дії, які користувач виконав на сайті або в додатку до початку вказаного періоду.

Дату завершення змінити не можна. У дослідженні про загальну цінність користувача дата завершення – завжди "вчора".

Дослідження про загальну цінність користувача й способи ідентифікації

Завдяки функції User-ID в ресурсах Google Analytics 4 можна використовувати два способи ідентифікації користувачів різних платформ і пристроїв. Від вибраного способу залежать дані звітів і загальна цінність користувачів. Ці два способи називаються способами ідентифікації.

За User-ID, а потім – за пристроєм

User-ID дає точніші дані про користувача й усі пов’язані з ним події. Тож якщо для певного відвідувача доступний ідентифікатор User-ID, він використовується в першу чергу. Якщо такого ідентифікатора немає, Analytics визначає користувача за пристроєм. Для сайтів використовується Client-ID, а для додатків – ідентифікатор екземпляра додатка.

Іноді протягом вибраного діапазону дат зареєстровані користувачі виконують у ресурсі певні дії, не входячи в обліковий запис. Тоді дослідження враховує лише дані про дії, які користувач виконував, увійшовши в обліковий запис. Це потрібно, щоб той самий користувач не зараховувався кілька разів. Крім того, так дані про середню загальну цінність користувача (LTV) і інші показники, зібрані на основі ідентифікаторів User-ID, будуть точнішими. При цьому дії, виконані користувачами, що не ввійшли в облікові записи, не зараховуватимуться.

Лише за пристроєм

Користувачі ідентифікуються лише за пристроєм, а їхні ідентифікатори ігноруються. Для сайтів ідентифікатор пристрою надходить зі значення client_id у файлі cookie Analytics, а для мобільних додатків – з ідентифікатора екземпляра. У результаті ви отримуєте зведені дані про загальну цінність користувачів на рівні пристрою.