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Qualitative Cohort Analysisを作成

最終更新日： 2026年5月4日

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Google Adwordsで獲得した顧客セグメントが、オーガニック検索で獲得した顧客セグメントと比較して、LTVをどのように成長させているかご存知ですか？ 同じレポートで、異なる顧客セグメントに対してcohort分析を並べて実行することを考えたことがありますか？ その場合は、qualitative cohort analysisを使用して質問に答えることができます。

このトピックでは、定性コホートとは何か、なぜこの分析の構築に興味を持つのか、そしてCommerce Intelligenceで作成する方法について詳しく説明します。

qualitative cohortsとは？ whatare

一般に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。

cohortのほとんどのCommerce Intelligence分析では、共通の日付でユーザーをグループ化しています（例えば、特定の月に最初の購入を行ったすべての顧客のセット）。 qualitative cohortは少し異なります。時間ベースではない特性によって定義されるユーザーグループです。 次に例を示します。

  • 広告キャンペーンから取得されたすべてのユーザーのセット
  • 最初の購入にクーポンが含まれているか、含まれていないユーザーのセット
  • 特定の年齢に属するすべてのユーザーのセット

これは通常のcohort ビルダーとどのように異なりますか？ different

Cohort Analysis Builderは、時間ベースの特性を使用してコホートをグループ化するために最適化されています。 これは、特定のユーザーセグメント（有料検索キャンペーンを通じて獲得したすべてのユーザーなど）に焦点を当てた分析に最適です。 Cohort Analysis Builderでは、（1）特定のユーザーグループに焦点を当て、（2） cohortを日付（最初の注文日など）に設定できます。

ただし、同じコホートレポートで複数のユーザーセグメントのコホート動作を分析する場合（paid検索とorganic検索と直接トラフィックの比較）は、この高度な分析をReport Builderで構築できます。

分析の設定のサポートにはどのような情報を送信すればよいですか？ support

qualitative cohortでReport Builder レポートを作成するには、Adobe アナリスト チームが必要なテーブルに高度な計算列を作成します。

これらを作成するには、​ サポートチケット ​を提出してください（この記事を参照してください）。 次の点に留意してください。

  • コホート分析を実行するmetricとその使用するテーブル （例：Revenue、orders テーブル上に構築）。

  • 定義するuser segmentsとその情報がデータベース内のどこに存在するか（例：User's referral sourceの異なる値、users テーブルにネイティブで、ordersに再配置）。

  • 分析で使用するcohort date （例：User's first order date タイムスタンプ）。 この例では、各セグメントを見てHow does a user's revenue grow in the months following their first order date?に質問することができます。

  • 分析を表示するtime interval （例：weeks、months、またはquarters、User's first order dateの後）。

Adobeのアナリストチームが上記の質問に回答したら、レポートを作成するための新しい高度な計算列がいくつかあります。 次に、以下の手順に従ってこれを行うことができます。

定性コホート分析の構築 create

まず、分析する各cohortに対して、コホートに関心のある指標を追加します。 この例では、顧客の最初の注文から数か月後に行われた累積RevenueをUser's referral sourceでセグメント化して表示します。 つまり、セグメントごとに1つのRevenue指標を追加し、特定のセグメントに対してフィルターを実行します。

定性コホート分析のアニメーション化デモ ​

次に、レポートの時間オプションを2つ変更する必要があります。

  1. time intervalをNoneに設定します。 これは、通常の時間オプションを使用する代わりに、時間間隔でディメンションとして最終的にグループ化するからです。

  2. レポートでカバーする時間のウィンドウにtime rangeを設定します。

この例では、all timeのRevenue ビューを見ています。 この後、一連のドットで終わる必要があります。

​ コホートのグループ化と分析オプションのデモのアニメーション ​

第三に、cohortsを設定するように調整します。 Adobe アナリスト チームに指定したcohort dateおよびtime intervalに基づいて、cohortの日付を実行するディメンションがアカウントに含まれています。 この例では、そのカスタムディメンションはMonths between this order and customer's first order dateと呼ばれます。 このディメンションを使用すると、次のことが可能になります。

  • Group by オプションを含むディメンション group by

  • 対象となるdimensionのすべての値を選択してください

  • Show top/bottom optionで、興味のある上位Xか月を選択し、Months between this order and customer's first order date ディメンションで並べ替えます

これで、指定したcohortごとに1行ずつ表示できるようになります。 今すぐ例をご覧ください。各紹介ソースのユーザーが投稿したRevenue、最初の注文から後続の注文までの月数grouped byが表示されます。 この例では、Cumulative perspectiveを追加してcohorts'集計の増加を確認しました。詳細については、結果テーブルを参照してください。

具体的には？ ここでは、特定の紹介ソース Paid searchは、顧客の購入期間の最初の月には価値がありますが、リピート収益で顧客基盤を維持できません。 Direct Trafficは低い金額で始まりますが、その後の数か月の売上は、実際には同じようなペースで増加します。

cohort分析は、分析ツールボックスの強力なツールです。 この種類の分析を行うと、従来のtime-based cohortsでは得られないビジネスに関する興味深いインサイトが得られ、データ主導の意思決定をより適切におこなえるようになります。

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