Configuration d’un rapport d’analyse des cohortes

Créez une cohorte et générez un rapport d’analyse des cohortes dans Analysis Workspace.

  1. Dans Analysis Workspace, cliquez sur l’icône Visualisations du rail de gauche et faites glisser un tableau de cohortes sur la zone de travail.

    Exemple de tableau de cohortes présentant les critères d’inclusion et de retour.

  2. Définissez les critères d’inclusion, les critères de retour, le type de cohorte et les paramètres tel qu’illustré dans le tableau ci-dessous.

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    Élément Description
    Critères d’inclusion Vous pouvez appliquer jusqu’à dix filtres d’inclusion et trois mesures d’inclusion. La mesure spécifie ce qui place un utilisateur dans une cohorte. Par exemple, si la mesure d’inclusion est Commandes, seuls les utilisateurs qui ont passé une commande durant la période de l’analyse des cohortes seront inclus dans la cohorte initiale.
    L’opérateur par défaut entre les mesures est AND, mais vous pouvez le changer en OR. En outre, vous pouvez ajouter un filtrage numérique à ces mesures. Par exemple : « Visites >= 1 ».
    Critères de retour Vous pouvez appliquer jusqu’à dix filtres de retour et trois mesures de retour. La mesure indique si l’utilisateur a été fidélisé (rétention) ou non (perte de clientèle). Si, par exemple, la mesure de retour est Affichages de vidéos, seuls les utilisateurs qui ont affiché les vidéos durant des périodes consécutives (après la période pendant laquelle ils ont été ajoutés à une cohorte) seront représentés comme fidélisés. La mesure Visites quantifie également la fidélisation des utilisateurs.
    Granularité Granularité temporelle : jour, semaine, mois, trimestre ou année.
    Type Rétention(par défaut) : une cohorte de rétention mesure si vos cohortes de personnes retournent sur votre propriété au cours du temps. Il s’agit de la cohorte standard que nous avons toujours proposée et qui indique le comportement des utilisateurs réguliers et récurrents. Une cohorte de rétention est indiquée par la couleur verte dans le tableau.
    Churn ​: une cohorte de perte de clientèle (également appelée "attrition" ou "abandon") mesure la manière dont vos cohortes de personnes abandonnent votre propriété au cours du temps. Perte de clientèle = 1 - rétention. La perte de clientèle est une bonne mesure de l’attractivité et de l’opportunité, car elle vous indique la fréquence à laquelle les clients ne reviennent pas. Vous pouvez utiliser la perte de clientèle pour analyser et identifier les zones d’intérêt, c’est-à-dire les filtres de cohortes qui pourraient avoir besoin d’attention. Une cohorte de perte de clientèle est indiquée par la couleur rouge dans le tableau (semblable à l’abandon dans notre visualisation  ​ Flux ​).
    Paramètres Calcul variable  : calculez la rétention ou la perte de clientèle en fonction de la colonne précédente, plutôt que de la colonne Inclus (par défaut). Le calcul variable change la méthode de calcul pour vos périodes de « retour ». Le calcul normal trouve de manière indépendante les utilisateurs qui répondent aux critères de « retour » et faisaient partie de la période d’inclusion, qu’ils aient ou non fait partie de la cohorte pendant la période précédente. Au lieu de cela, le calcul variable trouve les utilisateurs qui répondent aux critères de « retour » et faisaient partie de la période précédente. Par conséquent, le calcul variable filtre et fait passer par des entonnoirs les utilisateurs qui répondent continuellement aux critères de « retour », période après période. Les critères de retour sont appliqués à chacune des périodes menant à la période sélectionnée.

    Tableau de latence ​  : un tableau de latence mesure le temps qui s’est écoulé avant et après l’événement d’inclusion. La latence est très intéressante à utiliser en pré-/post-analyse. Par exemple, si vous allez lancer une campagne ou un produit et que vous voulez suivre le comportement avant et après le lancement, le tableau de latence affiche le comportement avant et après côte à côte afin de voir l’impact direct. Les cellules de préinclusion dans le tableau de latence sont calculées par les utilisateurs qui répondent aux critères d’inclusion au cours de la période d’inclusion et répondent ensuite aux critères de retour dans les périodes ultérieures à la période d’inclusion. Notez que les tables de latence et la cohorte de dimension personnalisée ne peuvent pas être utilisées conjointement.

    Cohorte de dimension personnalisée  : créez des cohortes en fonction de la dimension sélectionnée, plutôt qu’en fonction du temps (par défaut). Nombre de clients veulent analyser leurs cohortes en fonction d’autres aspects que le temps. La nouvelle fonctionnalité Cohorte de dimension personnalisée vous fournit la flexibilité de créer des cohortes en fonction des dimensions de votre choix. Utilisez des dimensions telles que le canal marketing, la campagne, le produit, la page, la région ou toute autre dimension dans Customer Journey Analytics de façon à afficher l’évolution de la rétention en fonction des différentes valeurs de ces dimensions. La définition de filtre de cohorte de dimension personnalisée applique la dimension uniquement dans le cadre de la période d’inclusion, et non dans le cadre de la définition du renvoi.

    Après avoir choisi l’option Cohorte de dimension personnalisée, vous pouvez faire glisser et déposer n’importe quelle dimension dans la zone de dépôt. Cela vous permet de comparer des éléments de dimension similaires sur la même période. Par exemple, vous pouvez comparer les performances des villes côte à côte, des produits, des campagnes, etc. Vous verrez vos 14 principaux éléments de dimension. Cependant, vous pouvez utiliser un filtre (accessible en survolant la partie droite de la dimension déposée) pour afficher uniquement les éléments de dimension désirés. Une cohorte de dimension personnalisée ne peut pas être utilisée avec la fonctionnalité de tableau de latence.
  3. Réglez les paramètres du tableau de cohortes en cliquant sur l’icône d’engrenage.

    | Paramètre| Description|
    | Afficher uniquement le pourcentage | Supprime la valeur numérique et affiche uniquement le pourcentage. |
    | Pourcentage arrondi au plus proche entier | Arrondit le pourcentage à la valeur entière la plus proche au lieu d’afficher la valeur décimale. |
    | Afficher la rangée en pourcentage moyen | Insère une nouvelle ligne en haut du tableau, puis ajoute la moyenne des valeurs dans chaque colonne. |

Création du rapport Analyse des cohortes

  1. Cliquez sur Créer.

    Affichage du tableau de cohortes affichant les critères d’inclusion et de retour sélectionnés. Cliquez sur Créer.

    Le rapport présente les personnes qui ont passé une commande ( Included ) et qui sont revenus sur votre site au cours de visites ultérieures. Une réduction des visites au fil du temps permet d’identifier les problèmes et d’agir.

  2. (Facultatif) Créez un filtre à partir d’une sélection.

    Sélectionnez des cellules (contiguës ou non), puis cliquez avec le bouton droit de la souris > Créer un filtre d’après la sélection.

  3. Dans le créateur de filtres, modifiez davantage le filtre, puis cliquez sur Enregistrer.

    Le filtre enregistré est disponible pour utilisation dans le panneau Filtre dʼAnalysis Workspace.

  4. Nommez et enregistrez votre projet de cohorte.

  5. (Facultatif) Traitez et partagez les composants de projet.

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    NOTE
    Vous devez enregistrer votre projet pour que la fonction de traitement soit disponible.

Téléchargement d’une visualisation de cohortes

Comme les autres visualisations dans Analysis Workspace, vous pouvez télécharger une visualisation de cohortes sous la forme d’un fichier CSV ou de PDF. Pour plus d’informations, voir Téléchargement des données de projet.

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