Visualisations pour l’analyse des Parcours client

Découvrez les visualisations disponibles dans Adobe Analytics qui prennent en charge l’analyse des points de contact numériques pour les parcours de vos clients.

https://video.tv.adobe.com/v/345883?learn=on

Créer une visualisation des abandons

Créer une visualisation des abandons

Dans Analysis Workspace, les visualisations des abandons permettent de comprendre à quelle étape les clients quittent ou abandonnent les flux clés sur vos propriétés numériques. Découvrez comment ajouter plusieurs types de points de contact et comment créer et utiliser des segments dans ce composant.

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https://video.tv.adobe.com/v/346063?learn=on

Créer une visualisation de flux

Créer une visualisation de flux

Les visualisations des flux permettent dʼexplorer les parcours exacts que les clients ont avec votre marque. Le flux peut être appliqué aux pages, aux canaux marketing et à toute autre dimension ou combinaison de dimensions que vous collectez.

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{ "description": "Les visualisations des flux permettent dʼexplorer les parcours exacts que les clients ont avec votre marque. Le flux peut être appliqué aux pages, aux canaux marketing et à toute autre dimension ou combinaison de dimensions que vous collectez.", "duration": "PT0H8M36S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/", "name": "Créer une visualisation de flux", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141321-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141322-150x84.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141323-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141323-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141324-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141325-290x186.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141326-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141327-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141327-666x374.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141328-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141329-960x540.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/2dacfe4d-cdd2-4a33-8449-1fad8a3a310d/46b4efbc-3e3f-489b-a841-9cb9749b54cb/0a55a4e8830144c183ca7f55de89dd34_1660141330-1920x1080.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2022-08-10T14:14:45Z", "hasPart": [ { "@type": "Clip", "name": "Use cases", "startOffset": 7, "endOffset": 32, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=7" }, { "@type": "Clip", "name": "Topics covered", "startOffset": 33, "endOffset": 69, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=33" }, { "@type": "Clip", "name": "Anchoring", "startOffset": 70, "endOffset": 70, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=70" }, { "@type": "Clip", "name": "Add flow component", "startOffset": 71, "endOffset": 195, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=71" }, { "@type": "Clip", "name": "Advanced settings", "startOffset": 196, "endOffset": 289, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=196" }, { "@type": "Clip", "name": "Contextual options", "startOffset": 290, "endOffset": 405, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=290" }, { "@type": "Clip", "name": "Filtering", "startOffset": 406, "endOffset": 474, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=406" }, { "@type": "Clip", "name": "Multi-dimensional flow", "startOffset": 475, "endOffset": 516, "url": "https://video.tv.adobe.com/v/346063/?t=475" } ], "educationLevel": [ "Beginner" ], "learningResourceType": "Créer une visualisation de flux" }

https://video.tv.adobe.com/v/3415648?learn=on

Compréhension de vos données à lʼaide des Abandons et des Flux

Compréhension de vos données à lʼaide des Abandons et des Flux

Découvrez comment nos outils de cheminement et d’entonnoir interagissent pour permettre une meilleure compréhension des informations des parcours utilisateur.

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https://video.tv.adobe.com/vc/3415648/fre_fr.json

{ "description": "Découvrez comment nos outils de cheminement et d’entonnoir interagissent pour permettre une meilleure compréhension des informations des parcours utilisateur.", "duration": "PT0H2M56S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/3415648/", "name": "Compréhension de vos données à lʼaide des Abandons et des Flux", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552593-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552593-150x85.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552593-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-290x163.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-666x375.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552594-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552595-1920x1080.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/bdc332ce-3e7a-429d-87b2-42548446b7ba/fdf760ce-7b5f-4a56-a0b6-6f1b0d3bbe4b/40c18112373e45ff94eb78a84495f443_1676552595-960x540.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2023-02-16T13:01:21Z", "hasPart": [], "educationLevel": [ "Beginner" ], "learningResourceType": "Compréhension de vos données à lʼaide des Abandons et des Flux" }

https://video.tv.adobe.com/v/3430089?learn=on

Présentation des tableaux de cohortes dans Analysis Workspace

Présentation des tableaux de cohortes dans Analysis Workspace

Le paramètre Calcul variable dans les tableaux de cohortes peut être utilisé pour analyser les cohortes période par période, afin de comprendre comment les mêmes utilisateurs sont conservés (ou perdus) au fil du temps.

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https://video.tv.adobe.com/vc/3430089/fre_fr.json

{ "description": "Le paramètre Calcul variable dans les tableaux de cohortes peut être utilisé pour analyser les cohortes période par période, afin de comprendre comment les mêmes utilisateurs sont conservés (ou perdus) au fil du temps.", "duration": "PT0H7M14S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/3430089/", "name": "Présentation des tableaux de cohortes dans Analysis Workspace", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803993-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803995-150x85.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803995-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803996-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803997-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803997-290x163.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718803997-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718804000-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718804001-666x375.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718804001-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718804001-960x540.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/052f9b47-8a69-4c0d-8a82-c548f6bb1818/bf0bba423e43457f85f68e52c0cd7603_1718804002-1920x1080.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2024-06-19T13:30:59Z", "hasPart": [], "educationLevel": [ "Intermediate" ], "learningResourceType": "Présentation des tableaux de cohortes dans Analysis Workspace" }

https://video.tv.adobe.com/v/3430100?learn=on

Paramètres du tableau de cohortes

Paramètres du tableau de cohortes

Découvrez comment personnaliser votre vue des tables de rétention ou de perte de clientèle à l’aide des paramètres du tableau de cohortes.

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https://video.tv.adobe.com/vc/3430100/fre_fr.json

{ "description": "Découvrez comment personnaliser votre vue des tables de rétention ou de perte de clientèle à l’aide des paramètres du tableau de cohortes.", "duration": "PT0H3M13S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/3430100/", "name": "Paramètres du tableau de cohortes", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804607-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804608-150x85.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804609-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804609-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804609-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804611-290x163.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804612-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804615-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804615-666x375.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804616-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804616-960x540.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/26bc70d4-d4e2-4e15-a78f-6b4f457c7fab/33b62c20ff3d48b3930328febd68d598_1718804617-1920x1080.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2024-06-19T13:42:20Z", "hasPart": [], "educationLevel": [ "Intermediate" ], "learningResourceType": "Paramètres du tableau de cohortes" }

https://video.tv.adobe.com/v/3430154?learn=on

Analyse de la perte de clientèle grâce à un tableau de cohortes

Analyse de la perte de clientèle grâce à un tableau de cohortes

Les tableaux de cohortes offrent deux types d’analyse : rétention et perte de clientèle. Bien que la rétention indique le nombre d’utilisateurs conservés au fil du temps, l’option Perte de clientèle indique le nombre d’utilisateurs perdus (1 - Rétention).

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https://video.tv.adobe.com/vc/3430154/fre_fr.json

{ "description": "Les tableaux de cohortes offrent deux types d’analyse : rétention et perte de clientèle. Bien que la rétention indique le nombre d’utilisateurs conservés au fil du temps, l’option Perte de clientèle indique le nombre d’utilisateurs perdus (1 - Rétention).", "duration": "PT0H2M35S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/3430154/", "name": "Analyse de la perte de clientèle grâce à un tableau de cohortes", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866659-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866660-150x85.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866660-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866661-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866661-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866662-290x163.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866665-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866666-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866666-666x375.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866669-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866669-960x540.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/5ad9adbf-dde5-4ea0-884c-e13d960acce1/9eb5ddfaa5234e2ea87f476e4ff01697_1718866670-1920x1080.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2024-06-20T06:56:14Z", "hasPart": [], "educationLevel": [ "Intermediate" ], "learningResourceType": "Analyse de la perte de clientèle grâce à un tableau de cohortes" }

https://video.tv.adobe.com/v/3430186?learn=on

Analyse de cohortes à partir de n’importe quelle dimension

Analyse de cohortes à partir de n’importe quelle dimension

L’option Dimension de cohortes personnalisée vous permet d’analyser les cohortes à partir de dimensions autres que le temps. Comparez les cohortes par canal marketing, zone géographique de la campagne, page produit, etc. afin de mieux comprendre comment la rétention (ou lʼattrition) évolue selon lʼélément de dimension.

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{ "description": "L’option Dimension de cohortes personnalisée vous permet d’analyser les cohortes à partir de dimensions autres que le temps. Comparez les cohortes par canal marketing, zone géographique de la campagne, page produit, etc. afin de mieux comprendre comment la rétention (ou lʼattrition) évolue selon lʼélément de dimension.", "duration": "PT0H1M39S", "embedUrl": "https://video.tv.adobe.com/v/3430186/", "name": "Analyse de cohortes à partir de n’importe quelle dimension", "thumbnailUrl": [ "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872219-100x56.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872222-150x85.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872223-200x113.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872223-220x124.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872223-236x133.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872224-290x163.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872224-420x236.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872225-640x360.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872225-666x375.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872225-720x405.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872226-1920x1080.jpg", "https://images-tv.adobe.com/mpcv3/3f953774-73cc-4e8e-87cc-31217a0c0922/d38b22e8-305b-4650-9270-af394fd225b2/1a229b32389b4f85bda9dddc75ee6ece_1718872226-960x540.jpg" ], "@type": [ "VideoObject", "LearningResource" ], "uploadDate": "2024-06-20T08:28:20Z", "hasPart": [], "educationLevel": [ "Intermediate" ], "learningResourceType": "Analyse de cohortes à partir de n’importe quelle dimension" }

https://video.tv.adobe.com/v/3430190?learn=on

Analyse de la latence à l’aide des tableaux de cohortes

Analyse de la latence à l’aide des tableaux de cohortes

Le paramètre Tableau de latence dans les tableaux de cohortes vous permet d’analyser le comportement de vos cohortes avant et après l’événement d’inclusion (et pas juste après comme le montre la cohorte standard). Ce paramètre s’avère utile pour analyser, à titre d’exemple, l’impact d’un nouveau produit ou lancement de campagne.

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https://video.tv.adobe.com/vc/3430190/fre_fr.json

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Calcul de la rétention variable dans les tableaux de cohortes

Calcul de la rétention variable dans les tableaux de cohortes

Le paramètre Calcul variable dans les tableaux de cohortes peut être utilisé pour analyser les cohortes période par période, afin de comprendre comment les mêmes utilisateurs sont conservés (ou perdus) au fil du temps.

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