Come sempre, zitto zitto, Google ha rilasciato ieri un articolo in cui vengono illustrare due nuove metriche dedicate ad App+Web: Purchase Probability e Churn Probability. Inoltre, grazie alla probabilità di acquisto, sarà possibile creare delle nuove audiences all’interno di Google Ads.

Andiamo con ordine e vediamo di cosa si tratta.

Purchase Probability

Questa metrica la conosciamo già da un bel po’ di tempo in quanto è presente all’interno del raggruppamento “Audience” se hai attivato il tracking ecommerce e superi un determinato volume di transazioni.

In questo caso, però, per App+Web la purchase probability fornisce la probabilità che un utente che sia stato attivo negli ultimi 28 giorni generi un evento di conversione entro i prossimi 7 giorni. Attualmente, sono supportati solo gli eventi acquisto di tipologia ecommerce (classico acquisto) ed in-app purchase (novità, vengono raccolti automaticamente tramite Firebase); il processo di machine learning determina un modello di probabilità basato quindi sui 28 giorni precedenti alla prima “visita” dell’utente.

Churn Probability

Il churn rate, per definizione, può essere descritto come la percentuale di clienti che ha abbandonato un servizio in un dato periodo di tempo rispetto al numero totale di clienti che ne ha usufruito nello stesso periodo.

Il Churn è una delle metriche fondamentali quando si parla di ecommerce o lead generation, in quanto è inversamente proporzionale al retention rate e, assieme ai compagni di viaggio LTV & CAC, ci indica la bontà delle azioni di marketing che stiamo intraprendendo.

Lato analytics, la churn probability viene definita come la probabilità che un utente che è stato attivo sull’app o sito web negli ultimi 7 giorni non sarà attivo nei prossimi 7 giorni. Anche in questo caso il modello sottinteso prevede un’analisi basata sui 28 giorni precedenti.

Prerequisiti

L’attivazione di queste metriche è condizionata da:

• Un numero minimo di 1000 casi positivi e 1000 negativi di utenti che hanno acquistato o abbandonato la procedura d’acquisto
• Range temporale in cui si avverano questi 2000 casi (non specificato ma presumibile di 28-30 giorni – come per universal analytics)
• Se le prime due regole vengono rispettate, Google Analytics inizializzerà il modello predittivo una volta al giorno per ciascun utente; se una delle due viene meno, Analytics interromperà l’aggiornamento delle previsioni e potremmo trovarci un “not set”

Dove si trovano queste metriche

Innanzitutto devi aver attivato App+Web e tracciare gli acquisti ecommerce e/o gli in-app purchase.

Se rispetti i prerequisiti di cui sopra, le metriche puoi trovarle all’interno dei report Audience Builder e Analysis.

Predictive Audiences

Grazie a queste nuove metriche, soprattutto alla predictive probability, da oggi è possibile creare le Predictive Audiences direttamente all’interno di Analytics e importarle nell’account Google Ads collegato.

Di default Google Analytics App+Web fornisce le 4 audiences che trovate nello screenshot sotto:

Lato remarketing e retargeting queste audiences possono essere utilizzare per creare annunci sempre più mirati per portare l’utente verso la conversione finale (purchases) oppure per reingaggiare utenti che stanno dimostrando un interesse calante verso i nostri prodotti / servizi (churn).

Nel primo caso, a differenza di quanto probabilmente viene fatto finora, andiamo a recuperare utenti che magari non hanno mai selezionato un item ma che, tramite il modello predittivo, potrebbero acquistare in futuro; l’audience infatti determina in modo automatico quali azioni degli utenti nell’app o nel sito possono portare l’utente all’acquisto!

E in Google Analytics?

Oltre a costruire un pubblico, come detto precedentemente, è possibile utilizzare le predictive metrics all’interno del report “Analysis”. Una combo micidiale, al momento, potrebbe essere generata dalle metriche di prediction associate alla nuovissima life time value metric (ne parlerò in un post dedicato): tecnicamente possiamo valutare come generare dei test di ricollocazione del budget in base alla spesa dell’utente/look-a-like di probabilità di conversione.

Con l’introduzione di queste nuove metriche Google sta iniziando a spingere sempre di più su “App + Web” come nuovo modello standard di misurazione (anche se al momento non è il massimo in termini di facilità di utilizzo/comprensione). Ringrazio Giorgio per la segnalazione di queste nuove funzionalità e come sempre ti chiedo: tu come utilizzerai queste metriche? Ti sembrano utili o no? Fammelo sapere nei commenti 😉

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