Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

Google Analytics 4 黄业忠 5年前 (2017-08-18) 3515次浏览 已收录 0个评论

 

这一节来讲讲Google Analytics 4 中的智能辅助分析,它是基于机器学习的一个功能,这个功能已经出现很久了,从2017年就出现,现在,Google Analytics 4 应用和体现得越来越多。

智能提问(智能搜索)

  • 智能提问:你可以去问Google Analytics一些数据上的问题,它会给你解答的,问得越多,随着时间的推移,它会变得越来月智能。如可以问“为什么我的流量会下降?”“为什么我的跳出率会上升?”“上周收入增加的原因有哪些?”

直接点击Google Analytics 4 中间的搜索框,在里面搜索问题,就会看到:

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

Insights就是智能提问,点击确认就可以看到解答:

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

再来问一个难一点的问题,跳出率为什么增加?

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

它会告诉你是因为direct流量增加,而且跳出率是比较高的,所以导致整体的跳出率增加。

我们去看一些direct渠道的跳出率情况,验证一下:

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

确实是direct的跳出率增加导致,这个功能还是挺有用的。

 

自动数据分析

GA4里的数据分析就是智能提醒,异常监测的功能,它会是时常扫描的你的数据,检查其中是否存在异常,

你可以在GA4的「首页」——「数据分析」里看到如下信息:

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

 

这些就是自动数据分析。

 

自定义数据分析

自定义数据分析就是你创建一组规则来生成数据洞见。当满足该规则的条件时,你将会收到电子邮件通知。

它是属于数据分析的一种,因为数据分析可以分为自动数据分析和自定义数据分析。

Google Analytics 4 中对数据做自动异常监控

贡献分析

贡献分析是在异常监测的基础上,可以识别对指标异常值有贡献的用户细分,就是可以告诉你只受众群体导致的数据异常。

异常值检测

探索里自由形式,可以用选择折线图做异常值检测,例如将“活跃用户数”拖动到值的位置,就会出现一个直线图:

Google Analytics 4 中的智能辅助分析 Analytics Intelligence

折线图中使用异常值检测来识别数据中的离群值,它是基于贝叶斯状态时空序列模型。

它的原理是基于过去的历史数据,每天监测是基于过去90天的数据,每周监测是基于过去32周的数据,然后使用贝叶斯状态时空序列模型去建模,使用带 p 值阈值的统计显著性测试,将数据点标记为异常。

Google Analytics 4 中通过自由形式做异常检测分析

预测用户的流失和转化指标

GA4的数据满足一定的要求,在过去 28 天内,触发以及未触发相关预测条件(购买或流失)的回访用户必须在 7 天内各自达到至少 1,000 人,它就会利用 Google 机器学习专业知识处理你的数据集,以自动充实你的数据,从而预测用户未来的行为。

一共有三个指标:

购买几率 过去 28 天处于活跃状态的用户在未来 7 天内完成特定转化事件的概率。
用户流失概率 过去 7 天在您应用或网站上处于活跃状态的用户在未来 7 天内处于非活跃状态的概率。
预测收入 过去 28 天处于活跃状态的用户在未来 28 天内的所有购买转化操作预计可带来的收入

 


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