Report Builder de cohorte

Avez-vous déjà voulu étudier le comportement des différents sous-ensembles de vos utilisateurs au fil du temps ? Par exemple, vous êtes-vous déjà demandé si les utilisateurs qui s’inscrivent lors d’une période de promotion ont des recettes de durée de vie moyenne plus élevées que ceux qui ne s’y inscrivent pas ? Si la réponse est Yes, alors Cohort Report Builder est l’outil idéal pour vous. Adobe Commerce Intelligence est optimisé pour effectuer cette analyse et la rendre pertinente pour votre entreprise.

Qu’est-ce que l’analyse des cohortes ? what

L’analyse de Cohort peut être définie globalement comme l’analyse de groupes d’utilisateurs partageant des caractéristiques similaires au cours de leur cycle de vie. Il vous permet d’identifier les tendances comportementales entre différents groupes d’utilisateurs.

Pour une introduction détaillée sur l'analyse cohort, consultez cette page.

Dans votre tableau de bord Commerce Intelligence, il est facile de créer l’utilisateur cohorts en fonction d’une date cohort et d’une mesure dans votre compte.

Pourquoi l’analyse des cohortes est-elle importante ? important

Comme mentionné ci-dessus, l’analyse cohort vous permet d’identifier les tendances comportementales entre différents groupes d’utilisateurs. Grâce à une solide compréhension du comportement de certains groupes, vous pouvez personnaliser vos décisions et vos dépenses afin d’optimiser vos ventes. Par exemple, prenez une analyse de recettes cohort sur toute une vie. Bien que ce type d’analyse soit bénéfique pour de nombreuses raisons, l’analyse immédiate est de meilleures décisions d’acquisition client.

Comment créer ma propre analyse cohort ?

Nouvelle architecture

Voici les instructions d’utilisation de Cohort Report Builder sur la Nouvelle architecture.

Ajout d’une mesure

Maintenant que vous vous trouvez dans le Report Builder, ajoutez la mesure sur laquelle vous souhaitez effectuer l’analyse (par exemple : Revenue ou Orders).

Basculer la vue de mesure versCohort

Une nouvelle fenêtre s’ouvre alors pour configurer les détails du rapport Cohort.

Cinq spécifications sont nécessaires pour créer un rapport Cohort :

1. Regroupement cohorts

Cohorts sont regroupés par horodatage, comme date d'enregistrement ou date de première commande.

2. Cohort sur une période

Choisissez la période par laquelle regrouper cohorts. En d’autres termes, quelle partie de l’horodatage que vous avez sélectionnée ci-dessus est la plus importante : week, month, quarter ou year ? Votre rapport affiche les données dans l’intervalle que vous sélectionnez ici

3. et 4. Définissez le nombre de cohorts à afficher et la quantité de données que chaque cohort doit avoir.

Ces paramètres vous aident à afficher uniquement le cohorts qui vous intéresse et la zone pratique Preview située en bas de la fenêtre vous indique exactement les cohortes affichées dans votre rapport.

Par défaut, le cohort actif n'est pas inclus, sauf si vous modifiez la quantité minimale de données requise pour chaque cohort en 0. Dans ce cas, le cohort de la période actuelle ne comprend que des données partielles.

5. Période après Cohort occurrence

Cette fonctionnalité vous permet de définir la période des données que vous affichez pour le cohorts sélectionné. Par exemple, si vous souhaitez afficher 24 cohorts mensuels sur la base de customer's first order date, mais que vous n’êtes intéressé que par les 3 premiers mois de données pour chaque cohort, vous pouvez définir number of cohorts to view sur 24 et time range after cohort occurrence sur 3.

L’intervalle de cette valeur change avec ce que vous avez sélectionné dans cohort time period et la valeur est définie sur 12 par défaut ; la valeur ne change pas, sauf si vous cliquez sur l’icône de calendrier pour la modifier.

Autres notes

Exemple

Voici un exemple pour tout rassembler. Dans cet exemple, je veux vérifier le comportement de la commande après le premier achat de cohort pour voir si cette cohorte revient pour effectuer des achats répétés dans les six prochains mois.

Architecture héritée

Architecture héritée personalinfo

Vous trouverez ci-dessous des instructions spécifiques à la version héritée de Cohort Report Builder. Si vous souhaitez utiliser la nouvelle version, consultez la section Nouvelle architecture pour plus d’informations sur la migration vers un compte Commerce Intelligence Nouvelle architecture.

Comment créer ma propre analyse cohort ? create

Cohort analyse en action ! Vous pouvez constater ici que les recettes augmentent au fil du temps de manière cumulée et par utilisateur.

Cette section vous guide tout au long de la création de votre propre analyse cohort. Pour obtenir des exemples (et des GIFs animés présentant le processus), consultez la section Exemples de cette rubrique.

Ajout d’une mesure

Maintenant que vous vous trouvez dans le Cohort Report Builder, ajoutez la mesure (exemple : Revenue ou Number of orders) sur laquelle vous souhaitez effectuer l’analyse.

Sélection de la date de cohorte date

L’étape suivante consiste à spécifier le cohort date. Il s’agit de la date à laquelle vos utilisateurs sont regroupés. Par exemple, il peut s’agir de User's first order date ou User's registration date.

Définition de l’intervalle et de la période

Définissez ensuite les Interval et Time Period.

Interval
L’option Interval vous permet de définir le length de votre cohorts. Si, par exemple, cette valeur est définie sur Month, votre rapport est mesuré en mois.

Vous pouvez modifier l’affichage de ces intervalles sur l’axe X à l’aide du menu Durée .

Time Period
Utilisez le menu Time Period pour choisir l’utilisateur spécifique cohorts à analyser. Vous pouvez afficher chaque cohort, effectuer une sélection dans une liste, définir une période ou définir une plage de temps variable cohorts à inclure. Par exemple, si vous avez utilisé l’option Specific Cohorts, vous pouvez sélectionner des mois spécifiques à inclure dans l’analyse :

spécifique

Si vous vous groupez cohorts par date d’enregistrement, puis sélectionnez avril, mai et juin dans la liste Specific Cohorts, tous les utilisateurs enregistrés dans ces mois seront inclus.

Définir l'axe des X

Sous duration, vous pouvez définir les paramètres de l’axe X du graphique. C’est-à-dire le nombre de périodes représentées par chaque point de données et le nombre de points de données à inclure dans l’analyse.

Sélectionner la table counting members

Si vous avez choisi de regrouper des utilisateurs par un cohort date qui a été joint à une autre table, vous pouvez voir une option counting members in the … table .

Consultez un exemple pour comprendre ce paramètre. Supposons que vous ayez créé une cohorte de rapports pour une mesure Revenue par Customer's registration date. Vous vouliez également utiliser la perspective Average value per cohort member pour visualiser les recettes par acheteur au fil du temps. Pour trouver la valeur moyenne par acheteur, vous devez décider du nombre d'acheteurs à diviser. S'agit-il du nombre de clients enregistrés dans votre table customers ou du nombre d'acheteurs distincts dans votre orders table pour la même période ?

Ce paramètre répond à cette question. Le décompte des membres dans la table customers inclut tous les clients (qu'ils aient effectué un achat ou non) en moyenne. Le décompte des membres dans la table orders inclut uniquement les clients qui ont effectué un achat.

Sélectionner une perspective perspective

Après avoir défini la mesure et la manière dont vous souhaitez l’analyser, vous pouvez sélectionner le perspective à utiliser.

Juste au-dessus de la visualisation du rapport se trouve une liste déroulante de paramètres perspective.

Voir Perspectives.

Exemples d’analyse des cohortes examples

Maintenant que vous avez compris comment créer une analyse cohort, consultez quelques exemples.

Je veux savoir comment mon utilisateur cohorts se développe au fil du temps.

Dans cet exemple, vous avez analysé la mesure Revenue, regroupé vos cohortes par customer's first order date et sélectionné les 8 plus récents cohorts (définis dans le menu Time Period) à inclure dans l’analyse. Pour voir comment les cohortes se sont développées au fil du temps, vous avez utilisé le Cumulative Average Value per Cohort Member perspective.

Je veux savoir, en moyenne, combien de commandes un utilisateur effectue à différents moments de sa vie.

(…/…/assets/cohort2.gif

Pour cet exemple, vous avez analysé la mesure Number of orders, regroupé vos cohortes par customer's first order date et inclus les huit cohortes les plus récentes (définies dans le menu Time Period) dans l’analyse. Pour afficher le nombre moyen de commandes pour chaque cohorte, vous avez remplacé perspective par Average Value per Cohort Member.

Je veux comparer l’activité d’achat future d’un utilisateur à l’activité de son premier mois avec celle de l’entreprise.

Perspectives perspectives

Standard
Cela indique la contribution incrémentielle d’un groupe de cohortes donné à un moment donné de leur cycle de vie. (exemple : le point "Semaine 6" affiche tous les points de données effectués par les utilisateurs au cours de leur sixième semaine.)

Average Value per Cohort Member
Cela divise l’analyse Standard cohort dans (1) par le nombre d’utilisateurs dans chaque groupe cohort. Cela peut s’avérer utile pour comparer les performances des cohortes d’après les pommes, car tous les groupes de cohortes ne peuvent pas inclure le même nombre d’utilisateurs. Par exemple, le chiffre d’affaires moyen pour la semaine 6 par utilisateur d’un certain cohort.

Cumulative
Ce perspective affiche l’analyse cohort traditionnelle sur une base cumulative. En d’autres termes, il montre la contribution totale d’une cohorte donnée à ce jour à un moment donné de son cycle de vie. Par exemple, les recettes cumulées après six semaines d’utilisateurs provenant d’une certaine cohorte.

Cumulative Average Value per Cohort Member
Cela divise l’analyse Cumulative dans (3) par le nombre d’utilisateurs dans chaque groupe cohort. Il indique la contribution de durée de vie moyenne (souvent les recettes de durée de vie moyenne) par membre cohort à chaque période de la vie cohort's. Par exemple, les recettes de durée de vie moyenne après six mois d’utilisateurs ayant rejoint le site en juin.

Percent of First Value (show first value)
Cela analyse la contribution agrégée cohort à un moment spécifique dans un cycle de vie cohort's en tant que pourcentage de leur contribution dans la première période. Par exemple, les recettes du mois 6 divisées par les recettes du mois 1 des utilisateurs qui ont rejoint le mois de juin.

Percent of First Value (hide first value)
Il s’agit de la même valeur que le perspective ci-dessus, sauf que la première valeur de période de 100 % est masquée.

Remplissage finish

Cohort Report Builder est optimisé pour regrouper les utilisateurs par un cohort date commun. Il peut être intéressant de regrouper les utilisateurs selon une activité ou un attribut similaire. Adobe recommande de consulter ce tutoriel sur les cohortes qualitatives pour commencer.