So prognostizierst Du das Nutzerverhaltens mit Google Analytics 4: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden

Unternehmen können mit Google Analytics 4 Vorhersagen über das zukünftige Verhalten ihrer Nutzer treffen, indem sie die Funktionen der Vorhersageanalyse nutzen. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, anhand der vorhandenen Daten Muster und Trends zu erkennen und daraus Prognosen für die Zukunft abzuleiten. 

Hier sind die Schritte, die Unternehmen befolgen können, um Vorhersagen mit Google Analytics 4 zu treffen:

Daten sammeln:

Unternehmen müssen zunächst ausreichend Daten über das Verhalten ihrer Nutzer sammeln. Dazu gehören Informationen wie Seitenaufrufe, Verweildauer auf der Website, Conversion-Rate und andere relevante Metriken. Je mehr Daten vorhanden sind, desto genauer können die Vorhersagen sein.

Vorhersagemodell erstellen:

Unternehmen müssen ein Vorhersagemodell erstellen, das auf den gesammelten Daten basiert. Dies kann mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen und statistischen Methoden erfolgen. Das Modell analysiert die vorhandenen Daten und identifiziert Muster und Trends, die auf zukünftiges Verhalten hindeuten.

Prognosen generieren:

Sobald das Vorhersagemodell erstellt wurde, kann es verwendet werden, um Prognosen für das zukünftige Verhalten der Nutzer zu generieren. Das Modell berücksichtigt dabei Faktoren wie vergangenes Verhalten, saisonale Trends und andere relevante Variablen, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Prognosen überwachen und anpassen:

Unternehmen sollten die generierten Prognosen regelmäßig überwachen und bei Bedarf anpassen. Wenn sich das Verhalten der Nutzer ändert oder neue Daten verfügbar werden, kann das Vorhersagemodell aktualisiert werden, um genaue und relevante Prognosen zu liefern.

Hierfür sind ein paar Grundvoraussetzungen zu erfüllen:

• Innerhalb der letzten sieben Tage müssen mindestens 1000 Nutzer:innen einen Kauf und mindestens 1000 Nutzer:innen keinen Kauf getätigt haben.
• Die Modellqualität muss konstant sein. Das heißt, dass die Anzahl der Nutzer:innen, die einen Kauf tätigen beziehungsweise keinen Kauf tätigen, über einen Zeitraum von mindestens 28 Tagen die oben genannten Anforderungen erfüllt.
• Das Purchase-Event muss auf der Website implementiert sein und Daten an die GA4 Property senden.

Mit Predicitive Metrics zu mehr Umsatz

Mithilfe von Predictive Metrics (auch: vorausschauende Metriken) lassen sich Aussagen treffen, welche Besucher:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf planen. Außerdem können User:innen identifiziert werden, die eine Website höchstwahrscheinlich nicht erneut besuchen. Dazu verwendet Google Analytics 4 drei verschiedene Predictive Metrics:

Purchase Probability

• Die sogenannte Kaufwahrscheinlichkeit besagt: Ein:e Nutzer:in war in den letzten 28 Tagen aktiv und wird innerhalb der nächsten sieben Tage einen Kauf tätigen. GA4 berücksichtigt dabei die Events „E-Commerce-Purchase“, „In-App-Purchase“ und „Purchase“.
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Churn Probability

• Diese Wahrscheinlichkeit ist ein Indikator, dass ein:e Nutzer:in in den letzten sieben Tagen aktiv war und in den folgenden sieben Tagen inaktiv sein wird.
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Revenue Prediction

• Dabei handelt es sich um eine Prognose, wie viele Einnahmen in den nächsten 28 Tagen durch die Käufe der in den vorangegangenen 28 Tagen aktiven Nutzer:innen zu erwarten sind.

Es ist wichtig zu beachten, dass Vorhersagen mit Google Analytics 4 auf statistischen Modellen basieren und keine absoluten Gewissheiten sind. Sie dienen als Leitfaden und können Unternehmen dabei unterstützen, ihre Marketingstrategie entsprechend anzupassen. Es ist ratsam, die Vorhersagen mit anderen Datenquellen und Erkenntnissen zu kombinieren, um ein umfassendes Bild zu erhalten.