コホートReport Builder

時間の経過と共にユーザーの様々なサブセットがどのように動作するかを研究したいと思ったことはありますか？ 例えば、プロモ期間中に登録したユーザーの平均生涯売上高が、そうでないユーザーの平均生涯売上高よりも高いかどうか疑問に思ったことはありませんか。 答えが Yes い場合は、Cohort Report Builder が最適なツールです。 Adobe Commerce Intelligence は、この分析を実行し、ビジネスに関連づけるために最適化されています。

コホート分析とは what

分析 Cohort、ライフサイクル全体で類似した特性を共有するユーザーグループの分析として広く定義できます。 これにより、様々なユーザーグループにわたる行動のトレンドを特定できます。

分析に関する詳細な入門 cohort ついては、 このページを参照してください。

Commerce Intelligence ダッシュボードでは、cohort 定の日付とアカウントの指標に基づいて、ユーザー cohorts を簡単に作成できます。

コホート分析はなぜ重要なのでしょうか？ important

前述のように、分析 cohort 使用すると、様々なユーザーグループ間の行動のトレンドを特定できます。 特定のグループの行動をしっかりと理解することで、決定と支出を調整して売上を最大化できます。 例えば、生涯売上高 cohort 分析を取り上げます。この種の分析は多くの理由で有益ですが、すぐに行う方が、顧客の獲得に関する意思決定を向上させることができます。

独自の cohort 分析を作成するにはどうすればよいですか？

新しいアーキテクチャ

新しいアーキテクチャの Cohort Report Builder を使用する手順を以下に示します。

指標の追加

Report Builder を開いたので、分析を実行する指標（例：Revenue または Orders）を追加します。

指標ビューをCohort に切り替える

これにより、Cohort レポートの詳細を設定するための新しいウィンドウが開きます。

Cohort しいレポートを作成するには、次の 5 つの仕様が必要です。

1. グループ化 cohorts

Cohorts は、登録日 や 初回注文日 など、タイムスタンプでグループ化されます。

（2）期 Cohort

グループ化の基準にする期間 cohorts 選択します。 つまり、上記で選択したタイムスタンプのうち、最も重要なのは week、month、quarter、year のどれですか？ レポートには、ここで選択した間隔でデータが表示されます

3.と 4. 表示する cohorts 数と、各 cohort ーザーに必要なデータ量を設定します

これらのパラメーターは、関心のある cohorts のみを表示するのに役立ち、ウィンドウの下部にある便利な Preview ボックスは、レポートに表示されるコホートを正確に示します。

デフォルトでは、各 cohort ータに必要な最小限のデータ量を 0 に変更しない限り、現在の cohort は含まれません。 この場合、当期の cohort には部分的なデータのみが含まれます。

5.Cohort 発生後の時間範囲

この機能を使用すると、選択した cohorts ータに対して表示するデータの時間範囲を設定できます。 例えば、customer's first order date に基づいて 24 か月の cohorts を表示したいが、各 cohort ータの最初の 3 か月のデータにのみ関心がある場合は、number of cohorts to view を 24、time range after cohort occurrence を 3 に設定できます。

この値の間隔は、cohort time period で選択した値によって変わり、デフォルトでは値は 12 に設定されています。カレンダーアイコンをクリックして編集しない限り、値は変更されません。

その他のメモ

例

これをすべて集める例を次に示します。 この例では、cohort ーザーの最初の購入後の注文行動を確認して、そのコホートが今後 6 か月以内にリピート購入を行うために戻ってきているかどうかを確認します。

レガシーアーキテクチャ

レガシーアーキテクチャ personalinfo

Cohort Report Builder のレガシーバージョンに固有の手順を以下に示します。 新しいバージョンの使用に関心がある場合、新しいアーキテクチャアカウントへの移行について詳しくは 新しいアーキテクチャを参照し Commerce Intelligence ください。

独自の cohort 分析を作成するにはどうすればよいですか？ create

実行中の Cohort 分析 ここでは、時間の経過と共に売上高が累積およびユーザー単位で増加していることがわかります。

この節では、独自の cohort 分析を作成する手順について説明します。 例（およびプロセスを示すアニメーションGIF）については、このトピックの 例セクションを参照してください。

指標の追加

Cohort Report Builder を開いたので、分析を実行する指標（例：Revenue または Number of orders）を追加します。

コホート日の選択 date

次の手順では、cohort date を指定します。 ユーザーをグループ化する日付です。 例えば、User's first order date や User's registration date のようになります。

間隔と期間の設定

次に、Interval と Time Period を設定します。

Interval
「Interval」オプションを使用すると、cohorts の length を設定できます。 例えば、これを Month に設定すると、レポートは月単位で測定されます。

期間 メニューを使用して、X 軸でのこれらの間隔の表示方法を変更できます。

Time Period
Time Period メニューを使用して、分析する特定のユーザー cohorts を選択します。 すべての cohort を表示したり、リストから選択したり、時間範囲を指定したり、含める cohorts のローリング時間範囲を定義したりできます。 例えば、「Specific Cohorts」オプションを使用した場合、分析に含める特定の月を選択できます。

の追加

グループ化する場合は、登録日を基準に cohorts 定し、Specific Cohorts ータリストで 4 月、5 月、6 月を選択すると、その月に登録したすべてのユーザーが含まれます。

X 軸の定義

「duration」で、グラフの X 軸設定を定義できます。 つまり、各データ・ポイントが表す期間の数と、分析に含めるデータ・ポイントの数です。

counting members テーブルの選択

別のテーブルから結合された cohort date でユーザーをグループ化することを選択した場合は、counting members in the … table のオプションが表示される場合があります。

この設定を理解するには、例を参照してください。 Customer's registration date 別の Revenue しい指標を示すレポートを作成したとします。 また、パースペクティブ Average value per cohort member を使用して、買い手ごとの売上高を経時的に確認する必要がありました。 買い手ごとの平均値を見つけるには、で割る買い手の数を決定する必要があります。 customers テーブルに登録されている顧客の数ですか、それとも同じ期間における orders table 内の個別の購入者の数ですか。

この設定は、その質問に回答します。 customers テーブル内のカウントメンバーには、（これまでに購入を行ったかどうかに関わらず）すべての顧客が平均で含まれます。 orders テーブル内のカウントメンバーには、購入を行った顧客のみが含まれます。

パースペクティブの選択 perspective

指標と分析方法を定義したら、使用する指標を選択 perspective きます。

レポートビジュアライゼーションの真上に、設定のドロップダウン perspective あります。

パースペクティブを参照してください。

コホート分析の例 examples

cohort しい分析の作成方法を説明したので、いくつかの例を見てみましょう。

ユーザー cohorts が時間の経過と共にどのように成長しているかを知りたい。

この例では、Revenue 指標を分析し、コホートを customer's first order date 別にグループ化して、分析に含める最新の 8 つの cohorts （Time Period メニューで定義）を選択しました。 コホートが時間の経過と共にどのように成長するかを確認するには、Cumulative Average Value per Cohort Member perspective を使用しました。

ユーザーが生涯の様々な時点で行った注文の平均を把握したいと思います。

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この例では、Number of orders の指標を分析し、customer's first order date 別にコホートをグループ化して、分析に最新の 8 つのコホート（Time Period メニューで定義）を含めました。 各コホートの平均注文数を確認するには、perspective を Average Value per Cohort Member に変更しました。

ユーザーの今後の購買活動と、ビジネスでの最初の月の活動との比較を理解したいと思います。

Perspectives perspectives

Standard
ライフサイクルの特定の時点における特定コホートグループの増分貢献度を示します。 （例：「6 週目」ポイントには、ユーザーが 6 週目に作成したすべてのデータポイントが表示されます）。

Average Value per Cohort Member
これにより、（1）の分 Standard cohort 分析が各 cohort グループのユーザー数で割られます。 すべてのコホートグループに同じ数のユーザーが含まれるとは限らないので、この方法は、各リンゴごとのコホートパフォーマンスを比較するのに役立ちます。 例えば、特定の cohort からのユーザーあたり 6 週目の平均売上高です。

Cumulative
この perspective では、従来の cohort 分析を cumulative に示します。 つまり、ライフサイクルの特定の時点における、特定のコホートの現在までの貢献度の合計を示します。 例えば、特定のコホートから 6 週間のユーザーが得た後の累積売上高などです。

Cumulative Average Value per Cohort Member
これにより、（3）の Cumulative 分析が各 cohort グループのユーザー数で割られます。 これは、cohort's 期の各期間における cohort メンバーあたりの平均生涯貢献度（多くの場合、平均生涯売上高）を示します。 例えば、6 月に参加したユーザーが 6 か月後の平均生涯売上高です。

Percent of First Value (show first value)
これは、cohort's のライフサイクルの特定の時間における貢献度 cohort 集計を、最初の期間における貢献度のパーセンテージとして分析します。 例えば、6 か月の売上高を 6 月に参加したユーザーの 1 か月の売上高で割ったとします。

Percent of First Value (hide first value)
これは上 perspective と同じですが、100% の最初の期間の値が非表示になります。

まとめ finish

Cohort Report Builder は、共通の cohort date でユーザーをグループ化するために最適化されています。 類似のアクティビティや属性でユーザーをグループ化したい場合があります。 Adobeでは、開始するには、 定性コホートに関するこのチュートリアルを確認することをお勧めします。