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, puis la variable Cohort Report Builder est l'outil parfait pour vous. Adobe Commerce Intelligence est optimisée pour effectuer cette analyse et la rendre pertinente pour votre entreprise.

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

Cohort L’analyse peut être définie au sens large 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 cohort analyse, révision cette page.

Dans votre Commerce Intelligence tableau de bord, il est facile de créer un utilisateur cohorts basé sur un cohort date et une mesure dans votre compte.

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

Comme mentionné ci-dessus, cohort l’analyse 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 durée de vie des recettes cohort analyse - bien que ce genre d’analyse soit bénéfique pour de nombreuses raisons, la première est de meilleures décisions d’acquisition client.

Comment créer la mienne cohort analyse ?

Nouvelle architecture

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

  1. Cliquez sur Report Builder dans l’onglet de gauche ou Add Report > Create Report dans n’importe quel tableau de bord.

  2. Dans le Report Builder écran de sélection, cliquez sur Create Report en regard de Visual Report Builder .

Ajout d’une mesure

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

NOTE
Native Google Analytics ne sont pas compatibles avec la variable Cohort Report Builder.

Activez/désactivez l’affichage des mesures pourCohort

Une nouvelle fenêtre s’ouvre alors pour configurer les détails de la variable Cohort Rapport.

Cinq spécifications sont nécessaires pour créer une Cohort rapport :

  1. Comment regrouper les cohorts
  2. La variable cohort période
  3. Le nombre de cohorts pour afficher
  4. La quantité minimale de données pour chaque cohort must contain
  5. Durée après cohort occurrence

1. Regroupement cohorts

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

NOTE
Vous ne pouvez pas utiliser le même horodatage que celui utilisé pour la mesure pour la variable cohort date. Pour une analyse qui nécessite ce type de données, vous pouvez utiliser la variable Standard report builder au lieu de .

2. Cohort période

Sélection de la période à grouper cohorts par. En d’autres termes, quelle partie de l’horodatage que vous avez sélectionnée ci-dessus est la plus importante ; la variable 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 pour afficher et combien de données chaque cohort must have

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

Par défaut, la variable cohort n’est pas inclus, sauf si vous modifiez la quantité minimale de données requise pour chaque cohort to 0. Dans ce cas, la variable cohort pour la période en cours comprend uniquement des données partielles.

5. Période après Cohort Occurrence

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

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

Autres notes

  • Filters: les mesures appliquées restent inchangées lorsque vous passez d’une Standard et Cohort vues.

  • Voir Perspectives.

Exemple

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

Cohorte des commandes

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, voir Nouvelle architecture pour plus d’informations sur la migration vers une Commerce Intelligence Nouveau compte Architecture .

Comment créer la mienne cohort analyse ? create

Cohort l'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 cohort analyse. Pour obtenir des exemples (et des GIFs animés qui illustrent le processus), consultez la section Section Exemples de cette rubrique.

  1. Cliquez sur Report Builder dans l’onglet de gauche ou Add Report > Create Report dans n’importe quel tableau de bord.

  2. Dans le Report Builder Selection écran, cliquez sur Create Report en regard de Cohort Analysis .

Ajout d’une mesure

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

NOTE
Native Google Analytics ne sont pas compatibles avec la variable Cohort Report Builder.

Sélection de la date de cohorte date

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

NOTE
Vous ne pouvez pas utiliser la même date que celle à laquelle la mesure est créée (exemple : created at) en tant que cohort date.

Définition de l’intervalle et de la période

Définissez ensuite la variable Interval et Time Period.

Interval
La variable Interval vous permet de définir la variable length de votre cohorts. Par exemple, si la variable 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 de la variable Durée .

Time Period
Utilisez la variable Time Period pour sélectionner un utilisateur spécifique cohorts à analyser. Vous pouvez afficher chaque cohort, effectuez une sélection dans une liste, spécifiez une période ou définissez une période variable de cohorts à inclure. Par exemple, si vous avez utilisé la variable Specific Cohorts vous pouvez sélectionner des mois spécifiques à inclure dans l’analyse :

En utilisant la variable pour ajouter des

Si vous groupez cohorts par date d’enregistrement, puis sur avril, mai et juin dans la variable Specific Cohorts liste, tous les utilisateurs qui se sont inscrits 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.

En sélectionnant le counting members table

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

Consultez un exemple pour comprendre ce paramètre. Supposons que vous ayez créé une cohorte de rapport dans une Revenue mesure 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 customers ou s’agit-il du nombre d’acheteurs distincts dans votre orders table pour la même période ?

Ce paramètre répond à cette question. Comptage des membres dans la variable customers table inclut tous les clients (qu’ils aient effectué un achat ou non) en moyenne. Comptage des membres dans la variable orders comprend 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 la variable perspective vous voulez utiliser.

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

Voir Perspectives.

Exemples d’analyse des cohortes examples

Maintenant que vous avez décrit comment créer une cohort regardez quelques exemples.

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

Utilisateur croissance au fil du temps

Dans cet exemple, vous avez analysé la variable Revenue , regroupées par cohortes selon la customer's first order date, et sélectionnez les 8 plus récents cohorts (défini dans la variable Time Period ) à inclure dans l’analyse. Pour voir comment les cohortes ont augmenté au fil du temps, vous avez utilisé la variable 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

Dans cet exemple, vous avez analysé la variable Number of orders , regroupées par cohortes selon la customer's first order dateet incluaient les huit cohortes les plus récentes (définies dans la variable Time Period ) dans l’analyse. Pour afficher le nombre moyen de commandes pour chaque cohorte, vous avez modifié la variable perspective to 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.

Comparaison de l’activité d’achat future d’un utilisateur à son premier mois d’activité

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 le Standard cohort en (1) par le nombre d’utilisateurs dans chaque cohort groupe. 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 revenu moyen par utilisateur de la semaine 6 d’un certain cohort.

Cumulative
Ceci perspective montre la tradition cohort analyse sur un cumulative base. 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 le Cumulative en (3) en fonction du nombre d’utilisateurs dans chaque cohort groupe. Il indique la contribution de durée de vie moyenne (souvent les recettes de durée de vie moyenne) par cohort à chaque période dans la variable cohort's la vie. 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 l’agrégat cohort à un moment spécifique dans une cohort's cycle de vie en pourcentage de leur contribution au cours de 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 chose que la variable perspective ci-dessus, sauf que la valeur de la première période de 100 % est masquée.

Remplissage finish

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

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