コホートReport Builder

ユーザーのさまざまなサブセットが時間とともにどのように動作するかを調べたいと思ったことがありますか？ 例えば、プロモ – ション期間中に登録したオーディエンスの平均生涯売上が、そうでないオーディエンスよりも高くなったとします。 回答がYesの場合、Cohort Report Builderは最適なツールです。 Adobe Commerce Intelligenceは、この分析を実行し、ビジネスに関連するように最適化されています。

コホート分析とは？ what

Cohort分析は、ライフサイクルにわたっ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、さまざまなユーザーグループをまたいで行動トレンドを特定できます。

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

コホート分析が重要である理由？ important

前述したように、cohort分析を使用すると、異なるユーザーグループ間の行動傾向を特定できます。 特定のグループがどのような行動をとっているかをしっかりと把握することで、意思決定や支出を調整し、売上を最大化することができます。 たとえば、生涯売上cohort分析を考えてみましょう。この種の分析は多くの理由で有益ですが、即時的な分析の方が顧客獲得に関する意思決定が優れています。

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

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

指標の追加

Report Builderに参加したので、分析を実行する指標を追加します（例：RevenueまたはOrders）。

指標ビューをCohort​に切り替え

新しいウィンドウが開き、Cohort レポートの詳細を設定できます。

Cohort 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​または​ 最初の注文日 ​のように、タイムスタンプでグループ化されます。

​2. Cohort期間

cohortsをグループ化する期間を選択してください。 言い換えれば、上記で選択したタイムスタンプのどの部分が最も重要なのでしょうか（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です。 表示するcohortsの数と、各cohortに必要なデータの量を設定します

これらのパラメーターは、興味のあるcohortsのみを表示するのに役立ちます。ウィンドウの下部にある便利なPreview 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、各cohortに必要なデータの最小量をcohortに変更しない限り、現在の0は含まれません。 この場合、現在の期間のcohortには部分的なデータのみが含まれます。

​5. Cohort以降の時間範囲

この機能を使用すると、選択したcohorts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、cohortsに基づいて24か月のcustomer's first order dateを表示する場合、各cohortのデータの最初の3か月にのみ関心がある場合、number of cohorts to viewを24に、およびtime range after cohort occurrenceを3に設定できます。

この値の間隔はcohort time periodで選択した値と同じように変更され、デフォルトでは値は12に設定されます。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。

日付オプションを表示する

その他のメモ

例

次に、それらをすべてまとめる例を示します。 この例では、cohortの初回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に戻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

以下は、Cohort Report Builderのレガシーバージョンに固有の手順です。 新しいバージョンを使用する場合は、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 Commerce Intelligenceを参照してください。

独自のcohort分析を作成するにはどうすればよいですか？ create

Cohort分析を実行しています！ ここでは、売上が時間の経過とともに累積およびユーザーごとに増加していることを確認できます。

このセクションでは、独自のcohort分析の作成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に入ったら、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。 これは、ユーザーをグループ化する日付です。 例えば、User's first order dateまたはUser's registration dateとします。

期間と期間の設定

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、lengthのcohortsを設定できます。 例えば、これがMonthに設定されている場合、レポートは月単位で測定されます。

これらの間隔のx軸での表示方法は、期間 メニューを使用して変更できます。

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。 cohortごとに表示したり、リストから選択したり、時間範囲を指定したり、cohortsのローリング時間範囲を定義して含めることができます。 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。

を追加

登録日ごとにcohortsをグループ化し、Specific Cohorts リストで4月、5月、6月を選択した場合、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では、グラフのX軸設定を定義できます。 すなわち、各データポイントがどれだけの期間を表し、分析に含めるデータポイントがどれだけあるかということです。

counting members テーブルを選択しています

別のテーブルから結合されたcohort dateによってユーザーをグループ化することを選択した場合、counting members in the … table 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例を見てください。 Revenue指標をCustomer's registration dateでコホートするレポートを作成したとします。 また、視点Average value per cohort memberを使用して、購入者あたりの売上高を経時的に確認する必要もあります。 購入者一人あたりの平均価値を見つけるには、分割する購入者の数を決める必要があります。 customers テーブルの登録済み顧客の数か、または同じ期間のorders tableの個別の購入者の数か？

この設定はその質問に答えます。 customers テーブルのメンバーの数には、すべての顧客（購入した場合でも購入した場合でも）が平均で含まれます。 orders テーブルのメンバー数には、購入した顧客のみが含まれます。

遠近法の選択 perspective

指標とその分析方法を定義したら、使用するperspectiveを選択できます。

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

視点を参照してください。

異なる表示オプションを表示する

コホート分析の例 examples

cohort分析の作成方法を理解したところで、いくつかの例を見てみましょう。

ユーザーcohortsが時間の経過とともにどのように増加しているのかを知りたい。

この例では、Revenue指標を分析し、customer's first order dateでコホートをグループ化し、分析に含める8つの最新の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とも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。

ユーザーが生涯のさまざまな時点で行う注文の数を平均で把握する必要があります。

（…/…/assets/cohort2.gif

この例では、Number of orders指標を分析し、customer's first order dateでコホートをグループ化し、分析に8つの最新のコホート（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表示するには、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、最初の月のビジネス活動との比較を理解したい。

Perspectives perspectives

Standard
これは、ライフサイクルの任意の時点における、特定のコホートグループの増分貢献度を示しています。 （例：「6週目」のポイントは、ユーザーが6週目に行ったすべてのデータポイントを表示します）。

Average Value per Cohort Member
これにより、（1）の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ユーザー数が含まれるわけではないため、コホートのパフォーマンスをリンゴ間で比較する場合に便利です。 例えば、特定のcohortからのユーザーあたりの平均売上は6週目です。

Cumulative
このperspectiveは、従来のcohort分析をcumulative ベースで表示しています。 つまり、ライフサイクルの任意の時点における、あるコホートのこれまでの貢献度の合計を示します。 たとえば、特定のコホートの利用者が6週間経過した後の累積売上などです。

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 ライフの各期間におけるcohort's 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）を示します。 例えば、6月に参加したユーザーの6か月後の平均生涯売上を求めます。

Percent of First Value (show first value)
これは、cohort ライフサイクルの特定の時点における集計cohort'sの貢献度を、最初の期間における貢献度の割合として分析します。 例えば、6か月の収益を、6月に参加したユーザーの1か月の収益で割った場合です。

Percent of First Value (hide first value)
これは上記のperspectiveと同じですが、最初の期間の値である100%が非表示になっていることを除きます。

まとめ finish

Cohort Report Builderは、共通のcohort dateによってユーザーをグループ化するように最適化されています。 類似のアクティビティや属性によってユーザーをグループ化することもできます。 Adobeでは、定性コホートに関するこのチュートリアル ​を参照して開始することをお勧めします。