Google Analytics更新使用机器学习来显示更关键的客户数据

谷歌负责测量、分析和购买平台的副总裁维迪亚·斯里尼瓦桑(Vidhya Srinivasan)在一篇公司博客文章中写道，由于COVID，公司看到了这种不断变化的客户品牌动态，并希望通过添加新功能来帮助营销人员实现他们的目标，无论这些新功能是什么。

要做到这一点，一种方法是将Analytics与机器学习结合起来，帮助自动突出显示数据，这对使用该平台的营销者很重要。Srinivasan在这篇博客文章中写道：“[Google Analytics]的核心是机器学习，可以自动产生有用的见解，让你完全了解不同设备和平台的客户。”

更新背后的想法是让营销人员获得更多他们最关心的信息，方法是利用机器学习来浮出水面，比如哪些客户群体最有可能购买，哪些最有可能流失，正是这些类型的信息营销(和销售)团队需要努力采取积极行动，防止客户离开，或者相反地，将那些准备购买的客户转变为销售人员。

如果它像描述的那样工作，它可以为营销人员提供一种在每个客户或客户组的整个生命周期中衡量他们绩效的方法，这在客户需求不断变化的COVID期间尤其重要。

当然，这是一款谷歌产品，旨在很好地配合谷歌广告、YouTube和其他工具，如Gmail和谷歌搜索，以及非谷歌频道。正如斯里尼瓦桑所写：

新的方法也使得解决长期的广告商请求成为可能。由于新的Analytics可以同时测量应用程序和Web交互，因此它可以将应用程序内和Web上发生的YouTube参与视图的转换包括在报告中。查看YouTube视频视图的转换，以及来自谷歌和非谷歌付费渠道的转换，以及谷歌搜索、社交和电子邮件等有机渠道的转换，有助于您了解所有营销努力的综合影响。

该公司还试图未来证明分析，着眼于更严格的隐私法，比如欧洲的GDPR或加利福尼亚州的CCPA，当你不能使用cookie或其他跟踪软件时，它会使用建模来填补信息空白。

所有这些都是为了帮助处于监管格局变化的艰难时期的营销人员更好地理解客户需求，并在他们想要的时候提供他们想要的东西-当他们只是想让客户满意的时候。