Report Builder de cohorte

¿Alguna vez ha querido estudiar cómo se comportan los distintos subconjuntos de los usuarios a lo largo del tiempo? Por ejemplo, ¿se ha preguntado alguna vez si los usuarios que se registran durante un periodo de promoción tienen unos ingresos medios a largo plazo más altos que los que no lo tienen? Si la respuesta es Yes, entonces Cohort Report Builder es la herramienta perfecta para usted. Adobe Commerce Intelligence está optimizado para realizar este análisis y hacerlo relevante para su negocio.

¿Qué es el análisis de cohorte? what

El análisis Cohort se puede definir, en términos generales, como el análisis de grupos de usuarios que comparten características similares a lo largo de sus ciclos de vida. Permite identificar tendencias de comportamiento entre diferentes grupos de usuarios.

Para obtener un manual detallado sobre el análisis de cohort, revise esta página.

En su tablero Commerce Intelligence, es fácil crear el usuario cohorts en función de una fecha cohort y una métrica en su cuenta.

Bueno, ¿por qué es importante el análisis de cohorte? important

Como se mencionó anteriormente, el análisis cohort le permite identificar tendencias de comportamiento entre diferentes grupos de usuarios. Con una sólida comprensión de cómo se comportan ciertos grupos, puede adaptar sus decisiones y gastos para maximizar sus ventas. Por ejemplo, realice un análisis de ingresos cohort de por vida: aunque este tipo de análisis es beneficioso por muchas razones, lo inmediato son mejores decisiones de adquisición de clientes.

¿Cómo creo mi propio análisis de cohort?

Nueva arquitectura

Estas son las instrucciones para usar Cohort Report Builder en la nueva arquitectura.

Agregando una métrica

Ahora que se encuentra en Report Builder, agregue la métrica en la que desea realizar el análisis (por ejemplo: Revenue o Orders).

Cambiar la vista de métrica aCohort

Esto abre una nueva ventana para configurar los detalles del informe Cohort.

Se necesitan cinco especificaciones para generar un informe de Cohort:

1. Agrupación cohorts

Cohorts se agrupan por una marca de tiempo, como fecha de registro o fecha del primer pedido.

2. Período de tiempo de Cohort

Elija el período de tiempo para agrupar cohorts por. En otras palabras, ¿qué parte de la marca de tiempo que seleccionó arriba es la más importante; la week, month, quarter o year? El informe muestra los datos en el intervalo que seleccione aquí

3. y 4. Establezca el número de cohorts que desea ver y la cantidad de datos que debe tener cada cohort

Estos parámetros le ayudan a ver solamente los cohorts que le interesan, y el práctico cuadro Preview en la parte inferior de la ventana le muestra exactamente qué cohortes se muestran en el informe.

De manera predeterminada, el objeto cohort actual no se incluye a menos que cambie la cantidad mínima de datos necesarios para cada cohort a 0. En este caso, cohort para el período de tiempo actual solo incluye datos parciales.

5. Intervalo De Tiempo Después De Cohort Ocurrencia

Esta característica le permite establecer el intervalo de tiempo de los datos que visualiza para el(la) cohorts seleccionado(a). Por ejemplo, si desea ver 24 cohorts mensuales basados en customer's first order date, pero sólo está interesado en los primeros 3 meses de datos para cada cohort, puede establecer number of cohorts to view en 24 y time range after cohort occurrence en 3.

El intervalo de este valor cambia independientemente de lo que haya seleccionado en cohort time period y el valor se establece en 12 de forma predeterminada; el valor no cambia a menos que haga clic en el icono del calendario para editarlo.

Otras notas

Ejemplo

Aquí tiene un ejemplo para unirlo todo. En este ejemplo, deseo comprobar el comportamiento de los pedidos después de la primera compra de un(a) cohort para ver si esa cohorte regresa para realizar compras repetidas en los próximos seis meses.

Arquitectura heredada

Arquitectura heredada personalinfo

A continuación se proporcionan instrucciones específicas para la versión heredada de Cohort Report Builder. Si está interesado en usar la nueva versión, consulte Nueva arquitectura para obtener más información sobre cómo migrar a una cuenta de Commerce Intelligence Nueva arquitectura.

¿Cómo creo mi propio análisis de cohort? create

Análisis Cohort en acción. Aquí puede ver el crecimiento de los ingresos a lo largo del tiempo de forma acumulativa y por usuario.

Esta sección le guiará en la creación de su propio análisis de cohort. Para ver ejemplos (y GIF animados que muestran el proceso), vea la sección de ejemplos de este tema.

Adición de una métrica

Ahora que se encuentra en Cohort Report Builder, agregue la métrica (por ejemplo: Revenue o Number of orders) en la que desea realizar el análisis.

Selección de la fecha de cohorte date

El siguiente paso es especificar cohort date. Es la fecha en la que se agrupan los usuarios. Por ejemplo, podría ser User's first order date o User's registration date.

Configuración del intervalo y el período de tiempo

A continuación, establezca Interval y Time Period.

Interval
La opción Interval le permite establecer length de su cohorts. Por ejemplo, si se establece en Month, el informe se mide en meses.

Puede cambiar la forma en que se muestran estos intervalos en el eje x mediante el menú Duración.

Time Period
Utilice el menú Time Period para elegir el usuario específico cohorts que desea analizar. Puede mostrar cada cohort, elegir de una lista, especificar un intervalo de tiempo o definir un intervalo de tiempo móvil de cohorts para incluir. Por ejemplo, si utilizó la opción Specific Cohorts, puede seleccionar meses específicos para incluirlos en el análisis:

específico

Si está agrupando cohorts por fecha de registro y después seleccionó abril, mayo y junio en la lista Specific Cohorts, se incluirán todos los usuarios que se registraron en esos meses.

Definición del eje X

En duration, puede definir la configuración del eje X del gráfico. Es decir, cuántos periodos de tiempo representa cada punto de datos y cuántos puntos de datos incluir en el análisis.

Seleccionando la tabla counting members

Si optó por agrupar usuarios por un(a) cohort date que se ha unido desde otra tabla, es posible que vea una opción counting members in the … table.

Vea un ejemplo para comprender esta configuración. Supongamos que creó un informe que cohorta una métrica de Revenue por Customer's registration date. También quisiste usar la perspectiva Average value per cohort member para ver los ingresos por comprador a lo largo del tiempo. Para encontrar el valor medio por comprador, debes decidir el número de compradores por los que dividir. ¿Es el número de clientes registrados en su tabla customers o es el número de compradores diferentes en su orders table durante el mismo período?

Esta configuración responde a esa pregunta. El recuento de miembros en la tabla customers incluye a todos los clientes (independientemente de si realizaron una compra o no) en el promedio. El recuento de miembros en la tabla orders incluye solamente los clientes que realizaron una compra.

Selección de una perspectiva perspective

Una vez que haya definido la métrica y la forma en que desea analizarla, puede seleccionar el perspective que desee utilizar.

Justo encima de la visualización del informe hay un menú desplegable de perspective configuraciones.

Ver perspectivas.

Ejemplos de análisis de cohorte examples

Ahora que ha visto cómo crear un análisis de cohort, vea algunos ejemplos.

Quiero saber cómo está creciendo mi usuario cohorts con el paso del tiempo.

En este ejemplo, ha analizado la métrica Revenue, ha agrupado las cohortes por el customer's first order date y ha seleccionado los 8 cohorts más recientes (definidos en el menú Time Period) para incluirlos en el análisis. Para ver el crecimiento de las cohortes con el paso del tiempo, utilizó Cumulative Average Value per Cohort Member perspective.

Quiero saber, en promedio, cuántos pedidos hace un usuario en diferentes momentos de su vida.

(…/…/assets/cohort2.gif

Para este ejemplo, ha analizado la métrica Number of orders, ha agrupado las cohortes por el customer's first order date y ha incluido las ocho cohortes más recientes (definidas en el menú Time Period) en el análisis. Para ver el número promedio de pedidos de cada cohorte, cambió perspective a Average Value per Cohort Member.

Quiero comprender cómo se compara la actividad de compra futura de un usuario con la actividad de su primer mes con la empresa.

Perspectives perspectives

Standard
Esto muestra la contribución incremental de un grupo de cohortes determinado en cualquier punto de su ciclo de vida. (ejemplo: el punto "Semana 6" muestra todos los puntos de datos obtenidos por los usuarios en su sexta semana.)

Average Value per Cohort Member
Esto divide el análisis Standard cohort en (1) por el número de usuarios en cada grupo cohort. Esto puede resultar útil para comparar el rendimiento de las cohortes en función de manzanas, ya que es posible que no todos los grupos de cohortes incluyan el mismo número de usuarios. Por ejemplo, el promedio de ingresos por semana de 6 por usuario de un(a) determinado(a) cohort.

Cumulative
Este(a) perspective muestra el análisis tradicional cohort en base a cumulative. En otras palabras, muestra la contribución total de una cohorte determinada hasta la fecha en cualquier punto de su ciclo de vida. Por ejemplo, los ingresos acumulados después de seis semanas de usuarios de una cohorte determinada.

Cumulative Average Value per Cohort Member
Esto divide el análisis Cumulative en (3) por el número de usuarios en cada grupo cohort. Muestra la contribución promedio de duración (a menudo los ingresos promedio de duración) por miembro de cohort en cada período de la vida de cohort's. Por ejemplo, los ingresos promedio por duración después de seis meses de usuarios que se unieron en junio.

Percent of First Value (show first value)
Analiza la contribución agregada de cohort en un momento específico de un ciclo de vida de cohort's como porcentaje de su contribución en el primer período. Por ejemplo, los ingresos del mes 6 divididos por los ingresos del mes 1 de los usuarios que se unieron en junio.

Percent of First Value (hide first value)
Esto es lo mismo que el perspective anterior, excepto que el primer valor de período de tiempo del 100% está oculto.

Ajuste finish

Cohort Report Builder está optimizado para agrupar usuarios por un elemento común cohort date. Puede que le interese agrupar los usuarios por una actividad o atributo similar. El Adobe recomienda desproteger este tutorial sobre cohortes cualitativas para comenzar.