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Kohorte Report Builder

Wollten Sie schon immer einmal untersuchen, wie sich verschiedene Untergruppen Ihrer Benutzer im Laufe der Zeit verhalten? Haben Sie sich beispielsweise jemals gefragt, ob Benutzer, die sich während eines Aktionszeitraums registrieren, im Durchschnitt einen höheren Lebensdauerumsatz erzielen als Benutzer, die sich nicht registrieren? Wenn die Antwort Yes ist, dann ist die Cohort Report Builder das perfekte Tool für Sie. Adobe Commerce Intelligence wurde optimiert, um diese Analyse durchzuführen und für Ihr Unternehmen relevant zu machen.

Was ist eine Kohortenanalyse? what

Cohort Analyse kann grob definiert werden als die Analyse von Benutzergruppen, die über ihren Lebenszyklus ähnliche Merkmale aufweisen. So können Sie Verhaltenstrends in verschiedenen Benutzergruppen identifizieren.

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

In Ihrem Commerce Intelligence-Dashboard ist es einfach, cohorts basierend auf einem cohort und einer Metrik in Ihrem Konto zu erstellen.

Warum ist die Kohortenanalyse wichtig? important

Wie bereits erwähnt, ermöglicht cohort Analyse die Identifizierung von Verhaltenstrends bei verschiedenen Benutzergruppen. Mit einem soliden Verständnis davon, wie sich bestimmte Gruppen verhalten, können Sie Ihre Entscheidungen und Ausgaben anpassen, um Ihren Umsatz zu maximieren. Nehmen wir zum Beispiel eine Lebensdauerumsatzanalysecohort während diese Art von Analyse aus vielen Gründen von Vorteil ist, ist die unmittelbare Folge bessere Entscheidungen bei der Kundenakquise.

Wie erstelle ich meine eigene cohort?

Neue Architektur

Dies sind die Anweisungen zur Verwendung des Cohort Report Builder auf der Neue Architektur.

Metrik hinzufügen

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

Schalten Sie die Metrikansicht um zuCohort

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

Für die Erstellung eines Cohort-Berichts sind fünf Spezifikationen erforderlich:

​1. cohorts

Cohorts werden nach einem Zeitstempel gruppiert, z. B „Registrierungsdatum oder Erstbestellungsdatum.

​2. Cohort

Wählen Sie den Zeitraum aus, nach dem cohorts gruppiert werden sollen. Mit anderen Worten: Welcher Teil des Zeitstempels, den Sie oben ausgewählt haben, ist am wichtigsten: die week, month, quarter oder year? Ihr Bericht zeigt Daten in jedem hier ausgewählten Intervall an

​3. und 4. Legen Sie fest, wie viele cohorts angezeigt werden sollen und wie viele Daten jede cohort haben muss

Diese Parameter helfen Ihnen, nur die cohorts anzuzeigen, die Sie interessieren, und das praktische Preview am unteren Fensterrand zeigt Ihnen genau, welche Kohorten in Ihrem Bericht angezeigt werden.

Standardmäßig ist die aktuelle cohort nur enthalten, wenn Sie die für jede cohort erforderliche Mindestmenge an Daten in 0 ändern. In diesem Fall umfasst die cohort für den aktuellen Zeitraum nur Teildaten.

​5. Zeitraum nach Cohort Auftreten

Mit dieser Funktion können Sie den Zeitbereich der Daten festlegen, die Sie für die ausgewählte cohorts anzeigen. Wenn Sie beispielsweise 24 monatliche cohorts auf der Grundlage von customer's first order date anzeigen möchten, aber nur an den ersten 3 Monaten der Daten für jede 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 im cohort time period ausgewählt haben, und der Wert ist standardmäßig auf 12 festgelegt. Der Wert ändert sich nur, wenn Sie auf das Kalendersymbol klicken, um ihn zu bearbeiten.

Weitere Hinweise

Beispiel

Hier ist ein Beispiel, um alles zusammenzufassen. In diesem Beispiel möchte ich das Bestellverhalten nach dem ersten Kauf eines cohort überprüfen, um festzustellen, ob diese Kohorte in den nächsten sechs Monaten wieder Käufe tätigt.

Alte Architektur

Alte Architektur personalinfo

Im Folgenden finden Sie spezifische Anweisungen für die Legacy-Version des Cohort Report Builder. Wenn Sie an der Verwendung der neuen Version interessiert sind, finden Sie unter Neue Architektur weitere Informationen über die Migration zu einem Commerce Intelligence Konto für eine neue Architektur.

Wie erstelle ich meine eigene cohort? create

Analyse Cohort! Hier sehen Sie den Umsatzanstieg im Laufe der Zeit kumulativ und pro Benutzer.

Dieser Abschnitt führt Sie durch die Erstellung Ihrer eigenen cohort. Beispiele (und animierte GIFs zur Demonstration des Prozesses) finden Sie im Abschnitt Beispiele dieses Themas.

Metrik hinzufügen

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

Auswahl des Kohortendatums date

Der nächste Schritt besteht darin, die 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.

Einstellen des Intervalls und des Zeitraums

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

Interval
Mit der Option Interval können Sie den length Ihrer cohorts festlegen. Wenn dieser Wert beispielsweise auf Month festgelegt ist, wird Ihr Bericht in Monaten gemessen.

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

Time Period
Wählen Sie im Menü Time Period die zu analysierenden cohorts aus. Sie können jedes cohort anzeigen, aus einer Liste auswählen, einen Zeitbereich angeben oder einen rollierenden Zeitbereich von einzuschließenden cohorts definieren. Wenn Sie beispielsweise die Option Specific Cohorts verwendet haben, können Sie bestimmte Monate auswählen, die in die Analyse aufgenommen werden sollen:

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

Definieren der X-Achse

Unter duration können Sie die Einstellungen für die X-Achse des Diagramms definieren. Dies bedeutet, wie viele Zeiträume jeder Datenpunkt darstellt und wie viele Datenpunkte in die Analyse aufgenommen werden sollen.

counting members auswählen

Wenn Sie Benutzer nach einem cohort date gruppieren möchten, der aus 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 nach Customer's registration date kohortiert. Sie wollten auch die Perspektive Average value per cohort member verwenden, um den Umsatz pro Käufer im Zeitverlauf zu sehen. Um den Durchschnittswert pro Käufer zu ermitteln, müssen Sie die Anzahl der Käufer festlegen, nach denen geteilt werden soll. Ist dies die Anzahl der registrierten Kunden in Ihrer customers-Tabelle oder die Anzahl der einzelnen Käufer in Ihrer orders table für denselben Zeitraum?

Diese Einstellung beantwortet diese Frage. Die Zählung der Mitglieder in der customers-Tabelle umfasst alle Kunden (unabhängig davon, ob sie einen Kauf getätigt haben, je nachdem) im Durchschnitt. Die Zählung der Mitglieder in der 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 die perspective auswählen, die Sie verwenden möchten.

Direkt über der Berichtsvisualisierung befindet sich eine Dropdown-Liste mit perspective.

Siehe Perspektiven.

Beispiele für die Kohortenanalyse examples

Nachdem Sie nun eine cohort Analyse erstellt haben, sehen Sie sich einige Beispiele an.

Ich möchte wissen, wie meine cohorts im Laufe der Zeit wachsen.

In diesem Beispiel haben Sie die Metrik Revenue analysiert, Ihre Kohorten nach customer's first order date gruppiert und die 8 neuesten cohorts (im Menü Time Period definiert) 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 zu verschiedenen Zeitpunkten in seinem Leben tätigt.

(…/…/assets/cohort2.gif

Für dieses Beispiel haben Sie die Number of orders Metrik analysiert, Ihre Kohorten nach customer's first order date gruppiert und die acht zuletzt verwendeten Kohorten (im Menü Time Period definiert) in die Analyse einbezogen. 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 im Vergleich zur Aktivität im ersten Monat mit dem Unternehmen abschneidet.

Perspectives perspectives

Standard
Dies zeigt den inkrementellen Beitrag einer bestimmten Kohortengruppe zu einem beliebigen Zeitpunkt in ihrem Lebenszyklus. (Beispiel: Der Punkt „Woche 6“ zeigt alle Datenpunkte an, die von Benutzenden in der sechsten Woche erstellt wurden.)

Average Value per Cohort Member
Dadurch wird die Standard cohort in (1) durch die Anzahl der Benutzenden in jeder cohort geteilt. Dies kann für den Vergleich der Leistung einer Kohorte auf Apfel-zu-Apfel-Basis nützlich sein, da nicht alle Kohortengruppen möglicherweise dieselbe Anzahl von Benutzern enthalten. Zum Beispiel der durchschnittliche Umsatz von Woche 6 pro Benutzerin bzw. Benutzer von einem bestimmten cohort.

Cumulative
Dieses perspective zeigt die herkömmliche cohort auf cumulative Basis. Mit anderen Worten, es zeigt den Gesamtbeitrag einer bestimmten Kohorte zu einem bestimmten Zeitpunkt in ihrem Lebenszyklus an. Zum Beispiel der kumulative Umsatz nach sechs Wochen von Benutzern aus einer bestimmten Kohorte.

Cumulative Average Value per Cohort Member
Dadurch wird die Cumulative in (3) durch die Anzahl der Benutzenden in jeder cohort geteilt. Sie zeigt den durchschnittlichen Beitrag über die gesamte Lebensdauer (häufig den durchschnittlichen Lebensdauerumsatz) pro cohort-Mitglied zu jedem Zeitraum im cohort's. Zum Beispiel der durchschnittliche lebenslange Umsatz nach sechs Monaten von Benutzern, die im Juni beigetreten sind.

Percent of First Value (show first value)
Darin wird der aggregierte cohort zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem cohort's Lebenszyklus als Prozentsatz ihres Beitrags im ersten Zeitraum analysiert. Zum Beispiel der Umsatz für Monat 6 dividiert durch den Umsatz für Monat 1 der Benutzer, die im Juni beigetreten sind.

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

Verpackung finish

Die Cohort Report Builder ist für die Gruppierung von Benutzern nach einem gemeinsamen cohort date optimiert. Möglicherweise möchten Sie die Benutzer nach einer ähnlichen Aktivität oder einem ähnlichen Attribut gruppieren. Adobe empfiehlt, sich (dieses Tutorial zu qualitativen Kohorten), um loszulegen.