[GA4] 使用者生命週期- Analytics (分析)說明 - Google Support

「使用者生命週期」技巧會顯示使用者(也就是您的網站或應用程式客戶) 在生命週期內的行為，協助您發掘特定深入分析資料，例如：. 哪些來源/媒介/廣告活動能吸引生命週期 ... 跳至主內容[GA4]使用者生命週期分析使用者(也就是客戶)在生命週期內的行為和價值。

「使用者生命週期」技巧會顯示使用者(也就是您的網站或應用程式客戶)在生命週期內的行為，協助您發掘特定深入分析資料，例如： 哪些來源/媒介/廣告活動能吸引生命週期收益最高的使用者(不侷限於所選月份的收益)。

根據GoogleAnalytics(分析)預測模型，計算出哪些運作中的廣告活動可開發預期會更有價值、購買機率較高且流失機率較低的使用者。

獨到的使用者行為深入分析，例如：每月活躍使用者上次在您網站上購買產品的時間，或是最近一次與您應用程式互動的時間。

建立使用者生命週期探索 登入GoogleAnalytics(分析)。

按一下左側的「探索」圖示。

按一下畫面頂端的[範本庫]，然後選取[使用者生命週期]範本。

使用者生命週期資料 系統會針對2020年8月15日後您網站或應用程式中的活躍使用者，提供生命週期資料。

針對這些使用者，「使用者生命週期」技巧提供的資料範圍包括他們初次造訪網站或應用程式後的所有資料。

舉例來說，如果某位使用者在2019年12月首次造訪您的網站，但最後一次造訪網站的日期為2020年8月14日，系統就不會提供該使用者的資料。

如果該使用者在2020年8月16日仍處於活躍狀態，系統就會納入過去一年的所有資料。

「使用者生命週期」技巧會顯示您網站或應用程式使用者的匯總資料，具體來說，這項技巧會顯示每位使用者的下列資訊： 初始互動：使用者首次與資源互動的相關資料，例如：使用者首次造訪/購買日期，或使用者是透過哪個廣告活動開發的。

最近互動：使用者上一次與資源互動的相關資料，例如使用者的上次活動時間或購買日期。

生命週期互動：使用者生命週期內的匯總資料，例如生命週期收益或參與度。

預測指標：透過機器學習技術產生的資料，可用於預測使用者行為： 購買機率 應用程式內購機率 流失機率 使用者生命週期探索的日期範圍 當您選取日期範圍時，探索會顯示所選時間範圍內處於活躍狀態的使用者，並提供這些使用者整個生命週期的資訊(包括指定時間範圍前的資料)。

您無法在使用者生命週期探索中變更結束日期。

這個時間會固定為「昨天」。

使用者生命週期探索和報告識別資訊 User-ID功能可讓GoogleAnalytics(分析)4資源透過兩種方式來識別及回報不同平台及裝置上的使用者。

資源使用的報表識別資訊方式會影響使用者生命週期資料，如下所示： 先按User-ID再按裝置劃分 這種方法使用更準確的User-ID(如果有收集這項資料)來識別使用者，並將所有相關事件統整在報表和探索中。

如果沒有收集到User-ID，Analytics(分析)就會使用裝置ID(網站用戶端ID或應用程式執行個體ID)來識別使用者。

如果使用者在所選日期範圍內同時以登入和未登入狀態進行活動，則探索只會運用使用者生命週期資料中登入部分的資料。

這樣能更準確地呈現使用者資料：不會重複計算同一使用者，而且透過以User-ID為基礎的使用情況進行評估的指標(例如平均生命週期價值)也比較準確。

系統不會將使用者在未登入狀態下的活動納入探索。

僅限按裝置劃分 這種方法只會使用裝置ID(網站的Analytics(分析)Cookie或應用程式執行個體ID)來識別使用者，且會忽略所有先前收集到的使用者ID。

使用這個方法時，系統會匯總裝置層級的使用者生命週期資料。

範例 假設某位已登入使用者去年多次使用您的應用程式完成多筆交易，總金額達NT$30,000元。

此外，這位使用者同時以訪客身分(未登入)進行4次各NT$1,500元的交易，而且每筆交易都是在不同的裝置上完成。

最後，在您查詢所選取的日期範圍內，該使用者曾以登入的狀態使用您的應用程式至少一次。

視您使用的報表識別資訊方式而定，使用者生命週期探索針對該名使用者呈現的資料也會不同： 先按User-ID和Google信號，再按裝置劃分：系統只會計為一名使用者和NT$30,000元的收益，因為只有登入狀態下的資料會納入探索中。

該使用者的平均生命週期收益為NT$30,000元。

僅限按裝置劃分：該使用者會在資料中出現5次，一次的收益為NT$30,000元，其餘4次的收益則為NT$1,500元。

該使用者的平均生命週期收益為NT$7,200元。

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