Welches Modell verdeutlicht die hierarchische Struktur eines Google Analytics-Kontos von oben nach unten am besten?

Sie erstellen eine Zielgruppe mit Nutzern, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich kaufen.

Sie erstellen eine Zielgruppe mit Nutzern, die ihrer Wunschliste Artikel hinzugefügt haben.

Sie erstellen eine Zielgruppe mit Nutzern, die den Bezahlvorgang gestartet, aber den Kauf nicht abgeschlossen haben.

Sie erstellen eine Zielgruppe mit Nutzern, die in den letzten 30 Tagen einen Kauf abgeschlossen haben.


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Erläuterung: Welches Modell verdeutlicht die hierarchische Struktur eines Google Analytics-Kontos von oben nach unten am besten?


Erläuterung: Ein Beispiel für eine Prognosezielgruppe ist das Erstellen einer Zielgruppe mit Nutzern, die in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich kaufen werden. Prognosezielgruppen nutzen maschinelles Lernen und historische Daten, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Nutzer in naher Zukunft bestimmte Aktionen ausführen könnten, wie z. B. einen Kauf tätigen. Diese Art der Zielgruppe hilft dabei, proaktiv Marketingmaßnahmen zu planen und gezielte Werbung für Nutzer zu schalten, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, bald eine Conversion abzuschließen. Im Gegensatz dazu beziehen sich die anderen Beispiele auf Zielgruppen, die auf historischen oder aktuellen Verhaltensdaten basieren, wie z. B. Nutzer, die bereits etwas gekauft haben oder ihren Bezahlvorgang begonnen, aber nicht abgeschlossen haben. Prognosezielgruppen bieten eine wertvolle Möglichkeit, Marketingstrategien basierend auf zukünftigen Ereignissen zu optimieren, anstatt sich nur auf vergangene Interaktionen zu stützen.
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