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它以机器学习为核心，可自动呈现有用的见解，让您跨设备和平台全面了解客户。。 集成的机器学习可以识别数据趋势，并更好地识别、分析甚至预测客户行为的趋势。当数据中发现变化和趋势时，可以自动通知客户。这样可以分析客户需求并预测未来发展。 例如，对特定目标群体的流失概率或潜在销售额的预测可以帮助用户更有效地利用现有资源。因此，营销人员可以预测不同目标群体的行为，并专注于与有前途的客户群体建立更牢固的联系。此外，用户还可以为Google Ads创建目标群体，并根据分析的数据向他们展示相应的内容。这些指标旨在帮助公司提高投资回报率。 分析雷达依靠机器算法来检测数据中的异常情况和新趋势。它还可以让您快速回答最常见的问题。
2. 关注的用户 新的分析版本 GA4 的重点更多地转向以用户为中 中国数据 心的观点。报告的重点现在是用户及其事件，不再像以前那样关注会话和页面视图。这意味着各种标识符（例如营销人员提供的用户 ID 或特定的 Google 信号）用于用户可以激活的 Web + 应用属性。通过这项创新，营销人员可以深入了解用户如何发现该公司以及他们后来是否进行购买。分析师可以了解并跟踪客户旅程的每一步，从获取到转化再到保留。 此外，通过简化和重组的报告进行分析应有助于更好地了解客户生命周期。从获取到转化再到保留。例如，用户可以看到客户如何联系公司。根据用户反馈对互动和客户忠诚度进行分析，还可以提供有关未来是否会保留客户的信息。这使营销人员能够以客户为中心，全面了解客户如何通过各种渠道和设备与公司互动。
从长远来看，公司可以更好地了解整个客户生命周期并采取相应行动。这些报告的结构使公司可以更直观地找到和解释见解。各种报告（例如获取报告以及参与度和用户保留报告）映射了客户旅程的不同步骤，并帮助营销人员采取适当的措施。 通过用户和浏览量的散点图，您可以快速找出用户最常访问的内容。 3.更多自动化事件 GA4 中的另一个新功能是许多不再需要手动编码的自动化事件。许多以前必须在代码中手动调整的事件，例如滚动深度或 YouTube 视频数据，现在可以由新的 Google Analytics 版本自动跟踪。这种无代码功能的扩展使营销人员可以更轻松地跟踪现场和应用内交互并实时测量它们，而无需插入任何代码。此外，还可以创建用户定义的事件，即所谓的自定义事件。
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發表於 2024-3-14 15:50:34