Los datos se han convertido en el factor cardinal de las empresas en la era digital coetáneo. Tradicionalmente, analizar datos significaba mirar en torno a a espaldas a las tendencias históricas para informar decisiones futuras. Sin retención, el examen de marketing ha evolucionado. Ahora, las empresas pretenden predecir tendencias y oportunidades futuras en espacio de atenerse a mirar al pasado.
Este artículo analiza el creciente poder del examen predictivo, particularmente en el contexto de GoogleAnalytics4 (GA4). Exploraremos cómo GA4 está cambiando el articulación al ofrecer información más allá de los datos históricos y desear a las empresas una delantera competitiva a través de métricas predictivas.
Redefiniendo el examen digital: más allá del rol de “periodista histórico”
¿Los expertos en examen digital son como clarividentes o historiadores? ¿Y qué pasa con quienes utilizan herramientas de examen? Contrariamente a la creencia popular, la verdad es que las herramientas de examen digital en serie, como GA4 o Adobe listas para usar, ni siquiera sirven como referencias históricas.
La mayoría de los usuarios de examen hoy en día operan como «reporteros», centrándose en métricas como el número de visitantes o sesiones en un canal específico durante un período nuevo (ayer, el mes pasado, este año, etc.). Ocasionalmente pueden añadir detalles como el rendimiento de los anuncios. Sin retención, sus informes rara vez profundizan en el “por qué” crucial detrás de los datos.
Beneficiarse los datos analíticos históricos para esfuerzos futuros puede ser útil, pero los datos pueden ser casi inútiles sin comprender la verdadera causalidad.
¿Puede utilizar datos de 2020 y 2021 o incluso de 2022, que muestran una tasa de clics masiva en anuncios específicos con una ingreso tasa de conversión a su tienda en ruta, como indicador de qué campañas en ruta generarán ventas en 2024 y 2025 para predecir en ruta? ¿ventas? ¿Qué pasa con los datos más recientes de 2023?
La respuesta simple es no». Es crucial considerar el impacto histórico de los cierres relacionados con la pandemia. Quizás sepa lo suficiente como para ignorar estos datos y designar datos anteriores a 2020 (el mundo antedicho a COVID -19). No debe encargar en estos datos siquiera, porque muchas cosas han cambiado, haciendo que los datos sean prácticamente inútiles.
Entonces, ¿cuáles son los beneficios actuales de una alternativa de examen digital más allá de determinar los resultados a corto plazo de diversos esfuerzos de marketing? Para reponer a esta pregunta, debemos pensar en los inicios del examen matemático.
El panorama de la analítica digital estuvo históricamente dominado por métricas simples: visitas, páginas vistas y, si nos sentíamos aventureros, tasa de retroceso. La transformación de la analítica ha transformado la forma en que entendemos y predecimos el comportamiento de los usuarios.
Al homogeneizar la útil de examen más global, Google Analytics 4, exploraremos cómo esto es posible ahora hasta cierto punto. Permítanme comenzar diciendo que si esperan una conductor con un enfoque detallado paso a paso o una relación tediosa de características de GA4, piénselo de nuevo. En espacio de eso, emprendamos este delirio juntos y aprendamos cómo servirse las capacidades de examen predictivo para empresas, analistas y especialistas en marketing.
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Una revisión del examen predictivo
Análisis predictivo Significa utilizar datos existentes para predecir el futuro. Desde una perspectiva de marketing, se puede utilizar para predecir quién es probable que realice una operación, la tasa de incuria o quién se convertirá en un cliente de suspensión valía.
¿Cuándo fue la última vez que pensaste: “Si tan solo pudiera predecir el futuro…”? El examen predictivo (por ahora) es lo más parecido posible. Usar sus datos analíticos con su patraña de cristal “poco confusa” será mucho más preciso que sondear o encuestar a sus clientes.
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GA4 como patraña de cristal: qué puede predecir y por qué es importante
Cuando se configura correctamente, GA4, a partir del 17 de agosto de 2023, puede utilizar modelos de aprendizaje automático para examinar sus datos, buscando patrones que de otro modo podrían suceder desapercibidos. Estos modelos ayudan a completar los datos faltantes de los usuarios que han optado por no ser rastreados por una cookie de examen o un ID de inicio de sesión. Al completar los datos faltantes (con una métrica calculada), sus datos son mucho más completos y pueden estilarse para predecir acciones futuras del usufructuario.
Google Analytics 4 «enriquece automáticamente sus datos al incorporar la experiencia en educación forzoso de Google a su conjunto de datos para predecir el comportamiento futuro de sus usuarios», según Google. “Con las métricas predictivas, aprendes más sobre tus clientes simplemente recopilando datos estructurados de eventos. »
Actualmente, existen tres métricas predictivas, a aprender:
Probabilidad de operación. Probabilidad de que un usufructuario activo en los últimos 28 días experimente un evento de conversión específico en los próximos siete días.
Probabilidad de incuria. La probabilidad de que un usufructuario que estuvo activo en su aplicación o sitio en los últimos 7 días no esté activo en los próximos siete días.
Los ingresos esperados. Ingresos esperados de todas las conversiones de compras en los próximos 28 días de un usufructuario activo en los últimos 28 días.
Acertadamente qu’il ne s’agisse pas d’une boule de cristal magique à part entière permettant de prédire les résultats de l’année prochaine – ou des quelques années à venir –, elle donne un aperçu de ce à quoi s’attendre à corto plazo. Una vez que comience a utilizar sus datos analíticos para ver qué usuarios tienen una veterano probabilidad de operación o una beocio probabilidad de incuria, puede ajustar sus campañas.
Incluso con solo una ventana a los próximos siete días (o, en el caso de la previsión de ingresos, 28 días) desde su patraña de cristal analítica, esto se puede poner en actos en los esfuerzos de marketing diarios. Principio a pensar en la personalización de la campaña y en cómo se puede personalizar la experiencia del usufructuario para aumentar las conversiones. Todos estos instrumentos se pueden aplicar para ayudarlo a optimizar su presupuesto de marketing.
¿Es valentísimo el camino a seguir?
No seamos ingenuos: ninguna útil puede predecir completamente el futuro. El panorama analítico está en constante transformación. Muchos profesionales de la analítica esperan que las capacidades predictivas combinadas con la IA sigan mejorando la precisión y el plazo en el que se realizan estas predicciones. Recuerda siempre que el comportamiento del usufructuario puede encontrarse influenciado por innumerables factores externos (recuerda el COVID).
Combinando examen predictivo con un enfoque profundo entendiendo a tu audiencia y las tendencias actuales (y de corto plazo) del mercado son lo que debemos implementar. Estas son las capacidades de examen predictivo que pueden ofrecer predicciones invaluables.
Como ocurre con cualquier útil de educación forzoso, la precisión de GA4 y otras herramientas de examen mejoramiento con más datos. Cuantos más puntos de datos tenga con los que trabajar, más precisas serán sus predicciones. Si eres nuevo en GA4 (o cualquier otra útil), ten paciencia. Asegúrate de que esté configurado 100% correctamente y comienza a resumir datos. Déjalo educarse, adaptarse y crecer.
Tu próximo movimiento
Antes quedaron los días de esperar informes mensuales que guiaran su próximo paso. La toma de decisiones proactiva y basada en datos está aquí. Los tomadores de decisiones modernos quieren informes semanales o incluso diarios, ¿o por qué no datos en tiempo positivo? Ya no quieren esperar a que el equipo de examen/marketing digiera, regurgite y escupe los resultados del mes pasado ayer del día 15 del mes o, si tienen suerte, ayer del final de la primera semana.
Con GA4 y las herramientas de almacenamiento y visualización de datos, los pronósticos y los informes futuristas son la verdad coetáneo. Para explotar el examen predictivo, combine el rigor investigador y el pensamiento creativo. Abrace los números y reconozca las historias humanas que representan.
Transforme los datos en historias convincentes, entendiendo que detrás de cada nota hay una persona con motivaciones, deseos y emociones. Esto le permite vislumbrar el futuro y la oportunidad de influir en él.
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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente de MarTech. Se enumeran los autores del personal. aquí.
