Configuration d’une table de cohorte

Ajoutez une visualisation Tableau de cohorte. Voir Ajouter une visualisation à un panneau.

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 indique à quelle cohorte appartient un utilisateur. Par exemple, si la mesure d’inclusion est Commandes, seuls les utilisateurs et utilisatrices qui ont passé une commande au cours de la période de l’analyse des cohortes sont 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 : Sessions >= 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). Par exemple, si la mesure de retour est Vues vidéo, seuls les utilisateurs qui ont visionné des vidéos au cours des périodes suivantes (après la période pendant laquelle elles ont été ajoutées à une cohorte) sont représentés comme conservés. Les sessions sont une autre mesure qui quantifie la rétention.
Granularité	Granularité temporelle : jour, semaine, mois, trimestre ou année.
Type	Rétention (par défaut) : une cohorte Rétention mesure la façon dont vos cohortes de personnes reviennent sur votre propriété au fil du temps. Une cohorte de rétention est la cohorte standard et indique le comportement de retour et de répétition de l’utilisateur. Une couleur verte indique une cohorte Rétention dans le tableau. Perte de clientèle ​: une cohorte​ ​ Perte de clientèle ​(également appelée attrition ou abandon) mesure la manière dont vos cohortes de personnes quittent votre propriété au fil du temps. L’attrition est le contraire de la rétention : Churn = 1 - Retention. 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 l’attrition pour analyser et identifier les domaines ciblés : quels filtres de cohortes pourraient nécessiter une certaine attention ? Une couleur rouge indique une cohorte Perte de clientèle dans le tableau (similaire à l’abandon dans la visualisation​ ​ Flux ​).
Paramètres	Calcul variable : calculez la rétention ou l’attrition 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 les utilisateurs qui répondent aux critères de retour et qui faisaient partie de la période d’inclusion. Qu’ils fassent partie ou non de la cohorte de 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 Retour sont appliqués à chacune des périodes précédant la période sélectionnée. Tableau de latence ​: un tableau de latence mesure le temps écoulé avant et après l’événement d’inclusion. Le tableau de latence est idéal pour une analyse avant/après. Par exemple, vous avez un lancement de produit ou de campagne à venir et vous souhaitez effectuer le suivi du comportement avant et après le lancement. Le tableau Latence affiche côte à côte le comportement avant et après pour voir l’impact direct. Les cellules de pré-inclusion du tableau Latence calculent les utilisateurs qui répondent aux critères Inclusion lors de la période d’inclusion, puis aux critères Retour au cours des périodes précédant la période d’inclusion. Notez que le tableau de latence et la cohorte de dimension personnalisée ne peuvent pas être utilisés ensemble. Cohorte de dimension personnalisée : créez des cohortes basées sur la dimension sélectionnée plutôt que sur le 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 pour 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 la dimension de votre choix dans la zone de dépôt. L’ajout de dimensions vous permet de comparer des éléments de dimension similaires sur la même période. Vous pouvez par exemple comparer les performances des villes côte à côte, des produits, des campagnes, etc. Le tableau de cohorte renvoie vos 14 principaux éléments de dimension. Cependant, vous pouvez utiliser un filtre pour afficher uniquement les éléments de dimension souhaités. Une cohorte de dimension personnalisée ne peut pas être utilisée avec la fonctionnalité Tableau de latence.

Cliquez sur Créer.

Pour reconfigurer le tableau de cohortes, sélectionnez .

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

Sélectionnez une ou plusieurs cellules (contiguës ou non), puis cliquez avec le bouton droit de la souris > Créer un segment à partir de la sélection.

Dans le créateur de segments, modifiez davantage le segment, puis cliquez sur Enregistrer.

Le segment enregistré est disponible pour utilisation dans le panneau Segment d’Analysis Workspace.

Sélectionnez pour ajuster les paramètres du Tableau de cohorte.