Unser neuestes Whitepaper ist da: Eine Anleitung, wie man ein Vorhersagemodell für Kundenabwanderung in Google Analytics gestaltet. Für Sie entwickelt, so dass Sie den Leitfaden Schritt für Schritt folgen und Ihr eigenes Modell entwickeln können.
Daten. Nicht wirklich ein Wort, das ein kitzelndes Gefühl hervorruft, oder? Trotzdem sind Daten äußerst wertvoll, wenn Sie verstehen, wie man sie richtig benutzt.
So können beispielsweise bestimmte Abonnenten identifiziert werden, die Ihr Produkt nur selten benutzen. Abonnenten, die möglicherweise sogar daran denken, ihr Abonnement zu kündigen – allgemein bekannt als Abwanderung. Wäre es nicht schön zu wissen, wer sie sind, bevor sie auf diesen Gedanken reagieren? Nun, das ist tatsächlich möglich.
In unserem neuesten Whitepaper erfahren Sie, wie Sie ein Abwanderungsvorhersagemodell in Google Analytics erstellen. Auf diese Weise können Sie Nutzer identifizieren, die nur wenig mit Ihrem Produkt interagieren.
Dadurch haben Sie eine bessere Chance, diese zu erreichen, bevor es zu spät ist. Jetzt wird es spannend, nicht wahr?
Benutzer-ID-Tracking in Ihrer Lösung abrufen
Visiolink entwickelte die Nutzer-ID-Tracking-Funktion bereits im April 2017. Mit diesem Feature können Sie Ereignisse wie Publikationsöffnungen, Downloads, Seitenaufrufe usw. mit bestimmten Benutzern verlinken. Dies eröffnet eine Reihe an Möglichkeiten; eine davon ist die Prognose der Abwanderung.
Es ist sogar möglich, es so zu konfigurieren, dass es mit Ihrem aktuellen Tracking-System zusammenarbeitet, egal ob es sich um Chartbeat, comScore oder ein anderes System handelt. Dann haben Sie alle Ihre Tracking-Daten sowohl von der Website als auch vom ePaper an einem Ort.
Wenden Sie sich an unseren Business Development Lead Daniel Rostamzadeh, dro@visiolink.com, am besten auf Englisch, wenn Sie die Benutzer-ID in Ihre Lösung implementieren möchten oder wenn Sie Fragen zu Benutzertracking, Anti-Abwanderung, Key Metrics usw. haben.
