Как рассчитать пожизненную ценность клиента (LTV) с помощью API данных Google Analytics на ресурсе GA4? ⇐ JAVA

[Anonymous]

Я пытаюсь рассчитать пожизненную ценность клиента (LTV) с помощью API данных Google Analytics версии 1 (бета). Я извлекаю данные из ресурса GA4 компании электронной коммерции. Поскольку их продукт является физическим, а не основанным на подписке, среднюю продолжительность жизни рассчитать сложно.
Я использую следующую формулу:
LTV = AOV * Частота покупок * Средняя продолжительность жизни
где:

• AOV = Доход/Общее количество заказов
• PF = Общее количество заказов/Общее количество клиентов
• AL = 1/(коэффициент оттока) или 1/(1-коэффициент удержания)

Хотя рассчитать AOV и PF просто, используя Метрики API, я борюсь с расчетом средней продолжительности жизни (AL). Основная задача — точно определить уровень удержания/оттока клиентов.
Сначала я пробовал использовать когортный анализ, однако этот подход отслеживает всех пользователей на основе firstSessionDate, а не только клиентов (людей, совершивших покупки). .
Затем я попробовал альтернативный подход:

Код: Выделить всё

private double calculateCustomerRetentionRate(LocalDate startDate, LocalDate endDate, BetaAnalyticsDataClient analyticsData) {
LocalDate initialPeriodStart = startDate.minusDays(400); // Arbitrary, ideally as far back as possible
LocalDate initialPeriodEnd = startDate.minusDays(1);

RunReportRequest initialUniqueCustomersRequest = RunReportRequest.newBuilder()
.setProperty(propertyId)
.addMetrics(Metric.newBuilder().setName("firstTimePurchasers"))
.addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate(initialPeriodStart.format(formatter)).setEndDate(initialPeriodEnd.format(formatter)).build())
.build();

RunReportResponse initialResponse = analyticsData.runReport(initialUniqueCustomersRequest);
double initialUniqueCustomers = Double.parseDouble(initialResponse.getRows(0).getMetricValues(0).getValue());

RunReportRequest retainedCustomersRequest = RunReportRequest.newBuilder()
.setProperty(propertyId)
.addMetrics(Metric.newBuilder().setName("totalPurchasers"))
.addMetrics(Metric.newBuilder().setName("firstTimePurchasers"))
.addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate(startDate.format(formatter)).setEndDate(endDate.format(formatter)).build())
.build();

RunReportResponse retainedResponse = analyticsData.runReport(retainedCustomersRequest);

double totalPurchasers = Double.parseDouble(retainedResponse.getRows(0).getMetricValues(0).getValue());
double firstTimePurchasers = Double.parseDouble(retainedResponse.getRows(0).getMetricValues(1).getValue());
double returningPurchasers = totalPurchasers - firstTimePurchasers;

double retentionRate = returningPurchasers / initialUniqueCustomers;

return retentionRate;
}

Получите общее количество покупателей, впервые совершивших покупку, до начальной даты, используя показатель firstTimePurchasers.
За целевой период (например, за последние 365 дней) получите значения TotalPurchasers и FirstTimePurchasers.
Вычислить. коэффициент удержания как: (totalPurchasers – firstTimePurchasers)/historical_firstTimePurchasers
API предоставляет следующие потенциально релевантные показатели:

• transactionsPerPurchaser
• averagePurchaseRevenuePerPayingUser (ARPPU)
• средний доход от покупки на пользователя
• средний доход на пользователя (ARPU)

Но, похоже, ни один из них не решает проблему отслеживания удержания клиентов напрямую.
Вопросы:

• Есть ли лучший способ расчета удержания клиентов? /коэффициент оттока с использованием API данных GA4?
• Существуют ли альтернативные подходы к расчету LTV с использованием доступных показателей?
• Есть ли что-то фундаментальное? не знаете, как GA4 отслеживает поведение клиентов?

Будем благодарны за любую информацию!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... api-on-ga4