Report Builder der Kohorte

Wollten Sie schon einmal untersuchen, wie sich unterschiedliche Untergruppen Ihrer Benutzer im Laufe der Zeit verhalten? Haben Sie sich beispielsweise schon einmal gefragt, ob Benutzer, die sich während eines Promo-Zeitraums registrieren, einen höheren durchschnittlichen Lebenszeitumsatz haben als diejenigen, die dies nicht tun? Wenn die Antwort Yes ist, ist der Cohort Report Builder das perfekte Tool für Sie. Adobe Commerce Intelligence ist so optimiert, dass diese Analyse durchgeführt und für Ihr Unternehmen relevant wird.

Was ist eine Kohortenanalyse? what

Cohort -Analyse kann allgemein definiert werden als die Analyse von Benutzergruppen, die über ihre Lebenszyklen ähnliche Merkmale aufweisen. Damit können Sie Verhaltenstrends über verschiedene Benutzergruppen hinweg identifizieren.

Eine ausführliche Einführung in die cohort Analyse finden Sie auf dieser Seite.

Im Dashboard Commerce Intelligence können Sie Benutzer cohorts einfach basierend auf einem cohort -Datum und einer Metrik in Ihrem Konto erstellen.

Warum ist die Kohortenanalyse wichtig? important

Wie oben erwähnt, können Sie mit der cohort-Analyse Verhaltenstrends zwischen verschiedenen Benutzergruppen identifizieren. Mit einem soliden Verständnis, wie sich bestimmte Gruppen verhalten, können Sie Ihre Entscheidungen und Ausgaben so anpassen, dass Sie Ihren Umsatz maximieren können. Nehmen wir beispielsweise eine Analyse des Lebensdauerumsatzes cohort - obwohl diese Art von Analyse aus vielen Gründen von Vorteil ist, sind die unmittelbaren Entscheidungen über die Kundenakquise besser.

Wie erstelle ich meine eigene cohort-Analyse?

Neue Architektur

Dies sind die Anweisungen für die Verwendung des Cohort Report Builder auf der neuen Architektur.

Hinzufügen einer Metrik

Fügen Sie nun die Metrik hinzu, für die Sie die Analyse durchführen möchten (Beispiel: Revenue oder Orders).Report Builder

Umschalten der Metrikansicht aufCohort

Dadurch wird ein neues Fenster geöffnet, in dem die Details des Cohort Berichts konfiguriert werden.

Zum Erstellen eines Cohort -Berichts sind fünf Spezifikationen erforderlich:

1. Gruppierung cohorts

Cohorts werden nach einem Zeitstempel gruppiert, z. B. dem Registrierungsdatum oder dem Datum der ersten Bestellung.

2. Cohort Zeitraum

Wählen Sie den Zeitraum aus, nach dem cohorts gruppiert werden soll. Mit anderen Worten, welcher Teil des Zeitstempels, den Sie oben ausgewählt haben, ist am wichtigsten: der week, month, quarter oder year? Ihr Bericht zeigt Daten in den von Ihnen ausgewählten Intervallen an

3. und 4. Legen Sie die Anzahl der anzuzeigenden cohorts fest und wie viele Daten jeder cohort aufweisen muss.

Mit diesen Parametern können Sie nur die cohorts anzeigen, die Sie interessieren, und das praktische Feld Preview am unteren Rand des Fensters zeigt Ihnen genau, welche Kohorten in Ihrem Bericht angezeigt werden.

Standardmäßig ist der aktuelle cohort nicht enthalten, es sei denn, Sie ändern den Mindestwert der für jeden cohort erforderlichen Daten in 0. In diesem Fall enthält der cohort für den aktuellen Zeitraum nur teilweise Daten.

5. Zeitraum nach Cohort Vorkommen

Mit dieser Funktion können Sie den Datumsbereich festlegen, den Sie für den ausgewählten cohorts anzeigen. Wenn Sie beispielsweise 24 monatliche cohorts basierend auf customer's first order date anzeigen möchten, aber nur an den ersten drei Monaten der Daten für jeden cohort interessiert sind, können Sie die number of cohorts to view auf 24 und die time range after cohort occurrence auf 3 setzen.

Das Intervall für diesen Wert ändert sich mit dem, was Sie in cohort time period ausgewählt haben, und der Wert ist standardmäßig auf 12 eingestellt. Der Wert ändert sich nur, wenn Sie auf das Kalendersymbol klicken, um ihn zu bearbeiten.

Sonstige Hinweise

Beispiel

Hier ist ein Beispiel, um alles zusammenzuziehen. In diesem Beispiel möchte ich das Bestellverhalten nach dem ersten Kauf eines cohort überprüfen, um zu sehen, ob diese Kohorte in den nächsten sechs Monaten zurückkehrt und Wiederholungskäufe tätigt.

Alte Architektur

Alte Architektur personalinfo

Im Folgenden finden Sie Anweisungen, die speziell für die ältere Version von Cohort Report Builder gelten. Wenn Sie an der Verwendung der neuen Version interessiert sind, finden Sie unter Neue Architektur weitere Informationen zur Migration auf ein Commerce Intelligence Konto für neue Architektur.

Wie erstelle ich meine eigene cohort-Analyse? create

Cohort Analyse in Aktion! Hier können Sie sehen, dass der Umsatz im Laufe der Zeit kumuliert und pro Benutzer zunimmt.

Dieser Abschnitt erläutert Ihnen schrittweise, wie Sie Ihre eigene cohort -Analyse erstellen. Beispiele (und animierte GIF, die den Prozess demonstrieren) finden Sie im Abschnitt Beispiele dieses Themas.

Hinzufügen einer Metrik

Fügen Sie nun die Metrik (Beispiel: Revenue oder Number of orders) hinzu, für die Sie die Analyse durchführen möchten.Cohort Report Builder

Kohortendatum auswählen date

Der nächste Schritt besteht darin, den cohort date anzugeben. Dies ist das Datum, nach dem Ihre Benutzer gruppiert werden. Dies kann beispielsweise User's first order date oder User's registration date sein.

Festlegen von Intervall und Zeitraum

Legen Sie als Nächstes die Interval und die Time Period fest.

Interval
Mit der Option Interval können Sie die length Ihres cohorts festlegen. Wenn dies beispielsweise auf "Month"festgelegt ist, wird Ihr Bericht in Monaten gemessen.

Über das Menü Dauer können Sie die Darstellung dieser Intervalle auf der X-Achse ändern.

Time Period
Verwenden Sie das Menü Time Period , um den zu analysierenden Benutzer cohorts auszuwählen. Sie können jeden cohort anzeigen, aus einer Liste auswählen, einen Zeitraum angeben oder einen rollierenden Zeitraum von cohorts festlegen, der eingeschlossen werden soll. Wenn Sie beispielsweise die Option Specific Cohorts verwendet haben, können Sie bestimmte Monate auswählen, die in die Analyse einbezogen werden sollen:

Wenn Sie Sie cohorts nach Registrierungsdatum gruppieren und dann April, Mai und Juni in der Liste Specific Cohorts auswählen, werden alle Benutzer einbezogen, die sich in diesen Monaten registriert haben.

X-Achse definieren

Unter "duration" können Sie die X-Achsen-Einstellungen des Diagramms definieren. Das heißt, wie viele Zeiträume jeder Datenpunkt darstellt und wie viele Datenpunkte in die Analyse einbezogen werden sollen.

Auswählen der counting members-Tabelle

Wenn Sie sich dafür entschieden haben, Benutzer mit einer cohort date zu gruppieren, die von einer anderen Tabelle verbunden wurde, wird möglicherweise eine counting members in the … table -Option angezeigt.

Sehen Sie sich ein Beispiel an, um diese Einstellung zu verstehen. Angenommen, Sie haben einen Bericht erstellt, der eine Revenue -Metrik durch Customer's registration date kohortet. Sie wollten auch die Perspektive Average value per cohort member verwenden, um den Umsatz pro Käufer im Zeitverlauf anzuzeigen. Um den Durchschnittswert pro Käufer zu ermitteln, müssen Sie entscheiden, nach wie vielen Käufern Sie unterteilen. Ist dies die Anzahl der registrierten Kunden in Ihrer customers-Tabelle oder die Anzahl unterschiedlicher Käufer in Ihrem orders table für den gleichen Zeitraum?

Diese Einstellung beantwortet diese Frage. Mitglieder in der customers -Tabelle zählen alle Kunden (unabhängig davon, ob sie einen Kauf getätigt haben) im Durchschnitt. Die Zählung der Mitglieder in der Tabelle orders umfasst nur Kunden, die einen Kauf getätigt haben.

Perspektive auswählen perspective

Nachdem Sie die Metrik definiert haben und wie Sie sie analysieren möchten, können Sie den zu verwendenden perspective auswählen.

Direkt über der Berichtvisualisierung befindet sich ein Dropdown-Menü mit perspective -Einstellungen.

Siehe Perspektiven.

Beispiele für Kohortenanalysen examples

Nachdem Sie nun durchgemacht haben, wie Sie eine cohort -Analyse erstellen, sehen Sie sich einige Beispiele an.

Ich möchte wissen, wie mein Benutzer "cohorts" im Laufe der Zeit wächst.

In diesem Beispiel haben Sie die Metrik Revenue analysiert, Ihre Kohorten nach customer's first order date gruppiert und die 8 neuesten cohorts (definiert im Menü Time Period) ausgewählt, die in die Analyse aufgenommen werden sollen. Um zu sehen, wie die Kohorten im Laufe der Zeit gewachsen sind, haben Sie die Cumulative Average Value per Cohort Member perspective verwendet.

Ich möchte im Durchschnitt wissen, wie viele Bestellungen ein Benutzer an verschiedenen Punkten seines Lebens tätigt.

(…/…/assets/cohort2.gif

In diesem Beispiel haben Sie die Metrik Number of orders analysiert, Ihre Kohorten nach customer's first order date gruppiert und die acht neuesten Kohorten (definiert im Menü Time Period ) in die Analyse aufgenommen. Um die durchschnittliche Anzahl der Bestellungen für jede Kohorte anzuzeigen, haben Sie die perspective in Average Value per Cohort Member geändert.

Ich möchte verstehen, wie die zukünftige Kaufaktivität eines Benutzers mit der Aktivität des ersten Monats im Unternehmen verglichen wird.

Perspectives perspectives

Standard
Dies zeigt den inkrementellen Beitrag einer bestimmten Kohortengruppe zu einem beliebigen Zeitpunkt ihres Lebenszyklus. (Beispiel: Der Punkt "Woche 6"zeigt alle Datenpunkte an, die von Benutzern in ihrer sechsten Woche erstellt wurden.)

Average Value per Cohort Member
Dadurch wird die Standard cohort Analyse in (1) durch die Anzahl der Benutzer in jeder cohort Gruppe dividiert. Dies kann für den Vergleich der Kohortenleistung von Äpfeln mit Äpfeln nützlich sein, da nicht alle Kohortengruppen die gleiche Anzahl von Benutzern umfassen können. Beispielsweise der durchschnittliche Umsatz in Woche 6 pro Benutzer mit einem bestimmten cohort.

Cumulative
Diese perspective zeigt die traditionelle cohort Analyse auf cumulative Basis. Mit anderen Worten, er zeigt den Gesamtbeitrag einer bestimmten Kohorte zu einem beliebigen Zeitpunkt ihres Lebenszyklus an. Beispielsweise der kumulative Umsatz von Benutzern aus einer bestimmten Kohorte nach sechs Wochen.

Cumulative Average Value per Cohort Member
Dadurch wird die Cumulative Analyse in (3) durch die Anzahl der Benutzer in jeder cohort Gruppe dividiert. Er zeigt den durchschnittlichen Lebenszeitbeitrag (oft durchschnittlicher Lebensdauerumsatz) pro cohort-Mitglied für jeden Zeitraum im cohort's -Lebenszyklus an. Beispielsweise der durchschnittliche Umsatz während der Lebensdauer nach sechs Monaten mit Benutzern, die im Juni beigetreten sind.

Percent of First Value (show first value)
Dadurch wird der aggregierte cohort Beitrag zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem cohort's Lebenszyklus als Prozentsatz seines Beitrags im ersten Zeitraum analysiert. Beispiel: Der Umsatz für Monat 6 dividiert durch den Umsatz für Monat 1 aus Benutzern, die im Juni beigetreten sind.

Percent of First Value (hide first value)
Dies entspricht dem obigen perspective , allerdings wird der Wert des ersten Zeitraums von 100 % ausgeblendet.

Aufwischen finish

Der Cohort Report Builder ist für die Gruppierung von Benutzern mit dem gemeinsamen cohort date optimiert. Möglicherweise möchten Sie die Benutzer nach einer ähnlichen Aktivität oder einem ähnlichen Attribut gruppieren. Adobe empfiehlt, dieses Tutorial zu qualitativen Kohorten auszuprobieren, um zu beginnen.