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。 次のような場合 Yesを選択し、続いて Cohort Report Builder は、お客様に最適なツールです。 Adobe Commerce Intelligence は、この分析を実行し、ビジネスに関連させるために最適化されています。

コホート分析とは what

Cohort 分析は、ライフサイクルを通じて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。

に関する詳細な基礎知識 cohort 分析、レビュー このページ.

あなたの Commerce Intelligence ダッシュボード、ユーザーの作成が簡単 cohorts に基づく cohort アカウントの日付および指標。

コホート分析はなぜ重要なのでしょうか？ important

前述のとおり、 cohort analysis を使用すると、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、生涯売上高を取り込みます cohort 分析 – この種の分析は多くの理由で有益ですが、当面のものは顧客獲得に関する意思決定が優れています。

独自に作成する方法 cohort 分析？

新しいアーキテクチャ

を使用する手順は次のとおりです Cohort Report Builder 日 新しいアーキテクチャ.

指標の追加

現在は、 Report Builderで、分析を実行する指標（例： Revenue または Orders）に設定します。

指標ビューをに切り替えます。Cohort

新しいウィンドウが開き、の詳細が設定されます Cohort レポート。

を構築するには 5 つの仕様が必要です。 Cohort レポート :

1. グループ化 cohorts

Cohorts 次のようにタイムスタンプでグループ化されます。 登録日 または 初回注文日.

2. Cohort 期間

グループ化する期間を選択 cohorts による。 つまり、上記で選択したタイムスタンプの一部が最も重要です。 week, month, quarter、または year? 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. 次の数を設定 cohorts 各データを表示して量を確認するには cohort に要件があります

これらのパラメーターは、 cohorts あなたが興味を持っていること、そして便利 Preview ウィンドウ下部のボックスには、レポートに表示されるコホートが正確に表示されます。

デフォルトでは、 cohort それぞれに必要な最小量のデータを変更しない限り、は含まれません cohort 対象： 0. この場合、 cohort 当期のデータには、部分的なデータのみが含まれます。

5.後の時間範囲 Cohort 発生件数

この機能を使用すると、選択したのデータを表示する時間範囲を設定できます cohorts. 例えば、24 か月ごとに表示したい場合 cohorts 基準： customer's first order dateただし、関心があるのは、それぞれのデータの最初の 3 か月間のみです cohortを設定できます number of cohorts to view 対象： 24 および time range after cohort occurrence 対象： 3.

この値の間隔は、 cohort time period 値はに設定されます。 12 デフォルトでは、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、注文の後の動作を確認します。 cohortの最初の購入は、今後 6 か月以内にコホートが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するためのものです。

レガシーアーキテクチャ

レガシーアーキテクチャ personalinfo

のレガシーバージョンに固有の手順は次のとおりです Cohort Report Builder. 新しいバージョンを使用する場合は、を参照してください 新しいアーキテクチャ への移行の詳細 Commerce Intelligence 新しいアーキテクチャアカウント

独自に作成する方法 cohort 分析？ create

Cohort 実行中の分析 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、独自のテンプレートを作成する手順について説明します cohort 分析。 例（およびプロセスを示すアニメーションGIF）については、 例セクション （このトピック）。

指標の追加

現在は、 Cohort Report Builder指標を追加します（例： Revenue または Number of orders）に入力します。

コホート日の選択 date

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

間隔と期間の設定

次に、 Interval および Time Period.

Interval
この Interval オプションを使用すると、 length の cohorts. 例えば、が次のように設定されているとします Monthの場合、レポートは月単位で測定されます。

これらの間隔を X 軸に表示する方法は、 期間 メニュー。

Time Period
の使用 Time Period 特定のユーザーを選択するためのメニュー cohorts を分析します。 次を表示できます cohort、リストから選択、時間範囲を指定、または周期的な時間範囲を定義します cohorts を含めます。 例えば、 Specific Cohorts オプションとして、分析に含める特定の月を選択できます。

グループ化を行う場合 cohorts 登録日別およびその後で 4 月、5 月、6 月を Specific Cohorts このリストには、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

次の下 durationグラフの X 軸の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。

の選択 counting members テーブル

でユーザーをグループ化することを選択した場合 cohort date が別のテーブルから結合されている場合は、 counting members in the … table オプション。

この設定を理解するには、例を参照してください。 を含むレポートを作成したとします Revenue 指標の基準 Customer's registration date. また、パースペクティブを使用する必要がありました Average value per cohort member バイヤーごとの収益を経時的に確認します。 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。 登録済みの顧客数 customers テーブルに含まれるか、またはユーザー内のユニーク購入者数です orders table 同じ期間？

この設定は、その質問に回答します。 内のメンバーのカウント customers 表には、すべての顧客（購入を行ったかどうかに関わらず）を平均で含めます。 内のメンバーのカウント orders テーブルには、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、 perspective を使用する。

レポートビジュアライゼーションのすぐ上に、のドロップダウンがあります perspective 設定。

参照： 視点.

コホート分析の例 examples

では、を作成する方法を説明しました cohort 分析、いくつかの例を見てください。

ユーザーの状況を知りたい cohorts は時間と共に成長しています。

この例では、を分析しました Revenue 指標、コホートをでグループ化 customer's first order date、および最新 8 件の選択 cohorts （で定義） Time Period メニュー）を選択して、解析に含めます。 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、を使用しました Cumulative Average Value per Cohort Member perspective.

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、を分析しました Number of orders 指標、コホートをでグループ化 customer's first order dateに定義され、最新の 8 つのコホート（ Time Period メニュー）に表示されます。 各コホートの平均注文数を確認するには、 perspective 対象： Average Value per Cohort Member.

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、 Standard cohort （1）の各ユーザー数による分析 cohort グループ。 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、特定のユーザーからのユーザーあたり 6 週目の平均売上高です cohort.

Cumulative
この perspective 従来のを表示 cohort に関する分析 cumulative 基準 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、 Cumulative （3）の各ユーザー数による分析 cohort グループ。 1 人当たりの平均生涯貢献度（多くの場合、平均生涯売上高）が表示されます cohort の各期間のメンバー cohort's 人生。 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)
これにより、集計が分析されます cohort における特定の時間の貢献度 cohort's ライフサイクル （最初の期間における貢献度のパーセンテージ）。 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 perspective 上記の例外として、最初の期間の値 100% は非表示になっています。

まとめ finish

この Cohort Report Builder は、共通の基準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 cohort date. 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、チェックアウトをお勧めします このチュートリアルでは、質的なコホートについて説明します をクリックして開始します。