4 преимущества использования Google Analytics 4

Что такое Google Analytics 4 (GA4)? Если вы были вовлечены в мир маркетинга и аналитики, вы, возможно, знаете, что еще в 2020 году Google объявил об отказе от своего последнего продукта Universal Analytics. Вместо этого Google представила Google Analytics 4 , новую аналитическую платформу с новыми функциями и функциями, которые касаются конфиденциальности и ориентированы на пользователя.

Эта новая версия была создана, чтобы адаптироваться к требованиям маркетологов, поскольку они используют аналитику с меньшим объемом данных, отчасти из-за ужесточения правил. Благодаря улучшенным способам отслеживания пути клиента мы здесь, чтобы поделиться некоторыми преимуществами и функциями, которые помогут вам полностью освоиться до того, как Universal Analytics официально прекратит свое существование.

Важность Google Analytics

GA4 предлагает своим пользователям многое, на что не был способен его предшественник. С изменениями в маркетинговых ландшафтах неудивительно, что командам придется искать новые способы использования данных, не забывая при этом о конфиденциальности. Одним из основных отличий является использование машинного обучения для получения информации. Это прогностическое аналитическое моделирование помогает поддерживать области, в которых маркетологи опасаются, что в конечном итоге они могут потерпеть неудачу.

Этот новый подход к маркетинговым данным и аналитике был разработан, чтобы быть ориентированным на пользователя, что означает создание пользовательского интерфейса, который позволяет маркетологам работать со всем путешествием, а также адаптироваться к будущему, когда конфиденциальность станет основной заботой пользователей.

Хотя прощание со знакомым продуктом всегда является трудным переходом, настоятельно рекомендуется погрузиться в то, что предлагает эта новая версия, особенно до того, как вы потеряете доступ к настройкам отчетности, которые у вас есть.

Особенности, преимущества и преимущества GA4

1. Машинное обучение

GA4 помогает маркетологам заполнить пробелы с помощью ИИ. На качество получаемых нами данных влияет множество факторов, от ограничений отслеживания до правил конфиденциальности. Цель внедрения машинного обучения состоит в том, чтобы моделирование взяло верх там, где данные могут быть неполными. Это интеллектуальное отслеживание работает на специальных алгоритмах Google, что может создать причину неопределенности, но также снижает зависимость маркетолога от файлов cookie. Это помогает нам измерять результаты и удовлетворять потребности даже с учетом новых законов о конфиденциальности.

В соответствии с машинным обучением вы, вероятно, оцените прогностические показатели, представленные в GA4. Это дает вам информацию о пользователях, которые, вероятно, потратят в ближайшие дни или недели, которых вы можете поместить в определенные сегменты аудитории для узконаправленных кампаний. Эти показатели включают в себя:

• Вероятность покупки : вероятность того, что пользователи, которые были активны в течение последних 28 дней, совершат покупку в течение следующих 7 дней.
• Вероятность оттока : вероятность того, что пользователи, которые были активны в течение последних 7 дней, будут неактивны в течение следующих 7 дней.
• Прогноз дохода : ожидаемый доход в течение следующих 28 дней от пользователя, который был активен в течение последних 28 дней.

2. Полное маркетинговое повествование

В отличие от того, что было раньше, когда данные находились в отдельных, фрагментированных хранилищах, GA4 изменила свою направленность, чтобы сделать упор на взаимодействие с пользователем. Этот новый способ сбора данных, известный как «события», дает вам всестороннее представление о том, как развиваются пути пользователей.

Например, вы можете собрать воедино пользователя, который ищет ваш сайт на своем компьютере, а затем несколько раз повторно посещает его через свой телефон, следуя этому пути от открытия до исследования и окончательной конверсии.

Кросс-платформенное отслеживание здесь реально меняет правила игры, особенно потому, что в прошлом поведение пользователей на разных платформах всегда измерялось отдельно. С помощью GA4 данные приложений и веб-сайтов объединяются, что дает вам целостную историю клиентов, которую вы можете отслеживать от начала их пути до конца.

3. Ориентированные на пользователя данные

Продолжая идею данных, ориентированных на путь пользователя, GA4 изменил способ доступа маркетологов к данным, внедрив меню отчетов, которое более точно соответствует пути пользователя. Предыдущие разделы теперь заменены разделом «Жизненный цикл», который разбивает анализ на приобретение, вовлечение, монетизацию и удержание. Это более точно отражает воронку, по которой маркетологи продвигают своих клиентов (осведомленность, внимание, покупка, лояльность).

Кроме того, «Пользователь» теперь представляет собой отдельный раздел, который действительно дает маркетологам возможность погрузиться глубже и сосредоточиться на демографии и действиях клиентов. В сочетании с упомянутыми ранее возможностями машинного обучения вы теперь можете использовать ориентированные на пользователя метрики и искусственный интеллект для прогнозирования поведения и ценности клиентов.

Когда дело доходит до метрик, новый способ рассмотрения пользовательских взаимодействий в GA4 (напомним, что они известны как «события») дает вам более всестороннее представление о том, что делает посетитель. В данные включено отслеживание высокого уровня, которое включает в себя взаимодействие с видео, данные прокрутки, сайт, поиск и многое другое, что дает вам гораздо более полезную информацию о взаимодействии.

4. Мощные идеи

Это преимущество звучит общим, но в него входит многое. GA4 приложила усилия для разработки универсального надежного способа решения маркетинговых задач. Он поставляется с мощными измерениями, инструментами и интеграциями, которые создают мощную аудиторию. Все, что на самом деле происходит из-за смещения фокуса на пути пользователя. Вы можете наблюдать, как активность клиентов перемещается с одной платформы на другую, и разрабатывать стратегии для оптимизации охвата.

Вы можете видеть это на всей платформе от отслеживания до анализа. Например, интеграция BiqQuery Analysis позволяет быстро анализировать большие наборы данных с помощью таких функций, как машинное обучение, геопространственный анализ и бизнес-аналитика. Это позволяет вам анализировать необработанные данные всевозможными способами и с легкостью находить ответы на вопросы.

Другим примером этого являются мощные методы сегментации вашей аудитории с использованием событий и времени. Теперь вы можете оттачивать данные, такие как конкретные взаимодействия с пользователем или время, для создания определенной аудитории. Они автоматически синхронизируются с Google Ads, что позволяет вам согласовывать вашу уникальную аудиторию с вашими рекламными кампаниями.

Вынос

В GA4 есть некоторая кривая обучения, потому что вы привыкаете к новым формулировкам, макетам и (самым интересным) возможностям. Если вы еще не попробовали его, мы рекомендуем использовать как Universal Analytics, так и GA4, чтобы облегчить себе переход и ознакомиться с новыми предложениями GA4 до того, как Universal Analytics исчезнет.

За несколько месяцев до того, как Google закроет свою текущую платформу, они все еще могут внести изменения. А пока проявите инициативу и начните исследовать. Новые функциональные возможности и функции GA4 принесут пользу маркетологам во всех отраслях и откроют новую эру интуитивно понятного маркетинга.