Configuración de una tabla de cohorte

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Defina los Criterios de inclusión, Criterios de retorno, Tipo de cohorte y la Configuración tal y como se indica en la siguiente tabla.

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Elemento	Descripción
Criterios de inclusión	Puede aplicar hasta 10 segmentos de inclusión y hasta 3 métricas de inclusión. La métrica especifica a qué cohorte pertenece un usuario. Por ejemplo, si la métrica de inclusión es Pedidos, solo se incluirán en la cohorte inicial aquellos usuarios que hayan realizado un pedido durante el intervalo de tiempo del análisis de cohorte. El operador predeterminado entre métricas es AND, aunque se puede cambiar a OR. Además, se puede añadir segmentación numérica a estas métricas. Por ejemplo: Sessions >= 1.
Criterios de regreso	Puede aplicar hasta 10 segmentos de regreso y hasta 3 métricas de regreso. La métrica indica si se ha retenido al usuario (retención) o no (pérdida). Por ejemplo, si la métrica de regreso es Vistas de vídeo, solo se representan como retenidos aquellos usuarios que hayan visto vídeos durante períodos de tiempo siguientes (después del período en el que se añadieron a una cohorte). Otra métrica que cuantifica la retención es Sesiones.
[B2B edition]{class="badge informative" title="Customer Journey Analytics B2B Edition"} Contenedor ​	De forma predeterminada, el análisis de cohorte está vinculado al contenedor de persona. Si hay más contenedores disponibles más allá de Persona en la conexión basada en cuentas que admite el proyecto de Workspace, puede seleccionar otro contenedor para el análisis de cohorte en el menú desplegable Contenedor.
Granularidad	La granularidad de tiempo de Día, Semana, Mes, Trimestre o Año.
Tipo	Retención (predeterminado): Una cohorte de Retención mide en qué medida sus cohortes de personas regresan a su propiedad a lo largo del tiempo. Una cohorte de retención es la cohorte estándar e indica un comportamiento de regreso y repetición por parte del usuario. El color verde indica una cohorte de Retención en la tabla. Pérdida ​: una cohorte de​ ​ pérdida ​(también conocida como desgaste o abandono) mide cómo las cohortes de visitantes se alejan de su propiedad a lo largo del tiempo. La pérdida es lo contrario a la retención: Churn = 1 - Retention. La pérdida es una buena medida de la permanencia y una oportunidad, ya que muestra con qué frecuencia no regresan los clientes. Puede utilizar la pérdida para analizar e identificar áreas en las que centrarse: ¿qué segmentos de cohorte deben recibir más atención? Un color rojo indica una cohorte Pérdida en la tabla (similar al abandono en la visualización​ ​ Flujo ​).
Configuración	Cálculo móvil: calcule la retención o la pérdida en función de la columna previa, no de la columna Incluido (valor predeterminado). Cálculo móvil cambia el método de cálculo para sus períodos de "regreso". El cálculo normal encuentra a los usuarios que cumplen los criterios de regreso y que formaron parte del período de inclusión. Independientemente de si estaban o no en la cohorte durante el período anterior. Por su parte, Cálculo móvil encuentra usuarios que cumplen los criterios de “regreso” y que fueron parte del periodo anterior. Por lo tanto, Cálculo móvil segmenta y canaliza a los usuarios que cumplen de forma continua los criterios de "regreso", período tras período. Los criterios de regreso se aplican a cada uno de los periodos previos al periodo seleccionado. Tabla de latencia ​: Una tabla de latencia mide el tiempo transcurrido antes y después de que se produzca el evento de inclusión. La tabla de latencia es muy útil para el análisis previo y posterior. Por ejemplo: tiene un próximo lanzamiento de producto o campaña y desea rastrear el comportamiento antes y después del lanzamiento. La tabla de latencia muestra el comportamiento previo y posterior en paralelo para ver el impacto directo. Las celdas de preinclusión en la tabla de latencia calculan los usuarios que cumplen los criterios de inclusión en el periodo de inclusión y que luego cumplen los criterios de regreso en los periodos anteriores al periodo de inclusión. Tenga en cuenta que Tabla de latencia y Cohorte de dimensión personalizada no se pueden utilizar juntos. Cohorte de dimensión personalizada: cree cohortes basadas en la dimensión seleccionada, en lugar de cohortes basadas en el tiempo (predeterminado). Muchos clientes desean analizar sus cohortes en función de un criterio distinto del tiempo. La nueva función de cohorte de dimensión personalizada ofrece la flexibilidad para generar cohortes basadas en dimensiones de su elección. Utilice dimensiones como canal de marketing, campaña, producto, página, región o cualquier otra dimensión para mostrar cómo cambia la retención en función de los distintos valores que adoptan. La definición del segmento de la cohorte de dimensión personalizada aplica el elemento de dimensión solo como parte del periodo de inclusión, y no como parte de la definición de regreso. Después de elegir la opción Cohorte de dimensión personalizada, puede arrastrar y soltar la dimensión que desee en la zona de colocación. Añadir dimensiones le permite comparar artículos de dimensiones similares en el mismo periodo de tiempo. Por ejemplo, puede comparar el rendimiento de ciudades, de productos, de campañas, etc. La tabla de cohorte devuelve los 14 elementos de dimensión principales. Sin embargo, puede usar un segmento para mostrar solo los elementos de dimensión que desee. No se puede utilizar una Cohorte de dimensión personalizada con la función Tabla de latencia.

Haga clic en Generar.

Para volver a configurar la tabla de cohortes, seleccione .

(Opcional) Cree un segmento o una audiencia a partir de una selección.

Seleccione celdas (contiguas o no) y haga clic con el botón secundario en > Crear segmento a partir de la selección.

En el Generador de segmentos, continúe editando el segmento y luego haga clic en Guardar.

El segmento guardado está disponible para usar en el panel Segmento en Analysis Workspace.

Seleccione para ajustar la configuración de la tabla de cohortes.