집단 Report Builder

사용자의 다양한 하위 집합이 시간에 따라 어떻게 행동하는지 연구하고 싶습니까? 예를 들어 프로모션 기간 동안 등록한 사용자가 등록하지 않은 사용자보다 평균 라이프타임 수익이 더 높은지 생각해 본 적이 있습니까? 답변이 Yes이면 Cohort Report Builder이(가) 완벽한 도구입니다. Adobe Commerce Intelligence은(는) 이 분석을 수행하고 비즈니스와 관련되도록 최적화되었습니다.

집단 분석이란? what

Cohort 분석은 수명 주기 동안 유사한 특성을 공유하는 사용자 그룹의 분석으로 광범위하게 정의할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용자 그룹 간 행동 트렌드를 식별할 수 있습니다.

cohort 분석에 대한 심도 있는 입문서를 보려면 이 페이지를 검토하십시오.

Commerce Intelligence 대시보드에서 계정의 cohort 날짜 및 지표를 기반으로 cohorts 사용자를 쉽게 만들 수 있습니다.

그렇다면 코호트 분석이 중요한 이유는 무엇입니까? important

위에서 언급했듯이 cohort 분석을 사용하면 다양한 사용자 그룹 간의 동작 트렌드를 식별할 수 있습니다. 특정 그룹의 행동을 확실히 이해하면 의사 결정과 지출을 조정하여 매출을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 평생 매출 cohort을(를) 분석해 보십시오. 이러한 종류의 분석은 여러 가지 이유로 유익하지만, 즉각적인 분석은 더 나은 고객 확보 결정입니다.

나만의 cohort 분석을 만들려면 어떻게 해야 합니까?

새로운 아키텍처

다음은 새 아키텍처에서 Cohort Report Builder을(를) 사용하기 위한 지침입니다.

지표 추가

Report Builder에 있으므로 분석을 수행할 지표를 추가하십시오(예: Revenue 또는 Orders).

지표 보기를Cohort(으)로 전환

Cohort 보고서의 세부 정보를 구성할 수 있는 새 창이 열립니다.

Cohort 보고서를 작성하려면 5개의 사양이 필요합니다.

1. cohorts 그룹화

Cohorts은(는) 등록 날짜 또는 첫 번째 주문 날짜 ​와 같은 타임스탬프로 그룹화됩니다.

2. Cohort 기간

cohorts을(를) 그룹화할 기간을 선택하십시오. 즉, 위에서 선택한 타임스탬프 중 가장 중요한 부분은 week, month, quarter 또는 year입니까? 보고서는 여기에서 선택한 간격으로 데이터를 표시합니다

3. 및 4. 보려는 cohorts의 수와 각 cohort에 필요한 데이터의 양을 설정합니다.

이러한 매개 변수를 사용하면 관심 있는 cohorts만 볼 수 있으며, 창 하단의 편리한 Preview 상자는 보고서에 표시되는 집단을 정확하게 보여 줍니다.

각 cohort에 필요한 최소 데이터 양을 0(으)로 변경하지 않으면 기본적으로 현재 cohort은(는) 포함되지 않습니다. 이 경우 현재 기간의 cohort에는 부분 데이터만 포함됩니다.

5. Cohort회 발생 후 시간 범위

이 기능을 사용하면 선택한 cohorts에 대해 보는 데이터의 시간 범위를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 customer's first order date을(를) 기준으로 24개의 월별 cohorts을(를) 보려 하지만 각 cohort에 대한 처음 3개월간의 데이터에만 관심이 있는 경우 number of cohorts to view을(를) 24(으)로, time range after cohort occurrence을(를) 3(으)로 설정할 수 있습니다.

이 값의 간격은 cohort time period에서 선택한 항목에 따라 변경되며 값은 기본적으로 12(으)로 설정됩니다. 값을 편집하려면 달력 아이콘을 클릭해야 값이 변경됩니다.

기타 참고 사항

예

다음은 이를 모두 통합하는 예제입니다. 이 예에서는 cohort의 첫 구매 후 주문 동작을 확인하여 해당 집단이 향후 6개월 이내에 반복 구매로 돌아올지 확인하려고 합니다.

레거시 아키텍처

레거시 아키텍처 personalinfo

다음은 이전 버전의 Cohort Report Builder에 대한 지침입니다. 새 버전을 사용하려면 Commerce Intelligence 새 아키텍처 계정으로 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 새 아키텍처를 참조하십시오.

나만의 cohort 분석을 만들려면 어떻게 해야 합니까? create

Cohort 분석 실행 중! 여기에서 누적 및 사용자별로 시간이 지남에 따라 증가하는 매출을 확인할 수 있습니다.

이 섹션에서는 cohort 분석을 만드는 과정을 안내합니다. 예제(및 프로세스를 보여 주는 애니메이션 GIF)는 이 항목의 예제 섹션을 참조하십시오.

지표 추가

Cohort Report Builder에 있으므로 분석을 수행할 지표(예: Revenue 또는 Number of orders)를 추가하십시오.

집단 날짜 선택 date

다음 단계는 cohort date을(를) 지정하는 것입니다. 사용자를 그룹화하는 날짜입니다. 예를 들어 User's first order date 또는 User's registration date일 수 있습니다.

간격 및 기간 설정

그런 다음 Interval 및 Time Period을(를) 설정합니다.

Interval
Interval 옵션을 사용하면 cohorts의 length을(를) 설정할 수 있습니다. 예를 들어 Month(으)로 설정된 경우 보고서는 월 단위로 측정됩니다.

기간 메뉴를 사용하여 이러한 간격이 x축에 표시되는 방식을 변경할 수 있습니다.

Time Period
Time Period 메뉴를 사용하여 분석할 특정 사용자 cohorts을(를) 선택하십시오. 모든 cohort을(를) 표시하거나, 목록에서 선택하거나, 시간 범위를 지정하거나, 포함할 cohorts의 롤링 시간 범위를 정의할 수 있습니다. 예를 들어 Specific Cohorts 옵션을 사용한 경우 분석에 포함할 특정 월을 선택할 수 있습니다.

추가

등록 날짜별로 cohorts을(를) 그룹화하고 Specific Cohorts 목록에서 4월, 5월, 6월을 선택한 경우 해당 달에 등록한 모든 사용자가 포함됩니다.

X축 정의

duration에서 차트의 X축 설정을 정의할 수 있습니다. 즉, 각 데이터 포인트가 나타내는 기간 수와 분석에 포함할 데이터 포인트 수가 표시됩니다.

counting members 테이블 선택

다른 테이블에서 연결된 cohort date에 의해 사용자를 그룹화하도록 선택한 경우 counting members in the … table 옵션이 표시될 수 있습니다.

이 설정을 이해하는 예를 참조하십시오. Customer's registration date까지 Revenue 지표를 그룹화한 보고서를 작성했다고 가정합니다. 또한 Average value per cohort member 관점을 사용하여 시간에 따른 구매자당 매출을 확인하려고 했습니다. 구매자당 평균값을 찾으려면 나눌 구매자 수를 결정해야 합니다. customers 테이블에 등록된 고객 수입니까? 아니면 같은 기간 동안 orders table에 있는 개별 구매자의 수입니까?

이 설정은 해당 질문에 대한 답을 제공합니다. customers 테이블의 멤버 수 계산에는 평균적으로 모든 고객(구매 여부에 상관없이)이 포함됩니다. orders 테이블의 계산 멤버에는 구매한 고객만 포함됩니다.

원근 선택 perspective

지표를 정의하고 지표를 분석하는 방법을 정의한 후 사용할 perspective을(를) 선택할 수 있습니다.

보고서 시각화 바로 위에 perspective 설정의 드롭다운이 있습니다.

관점을 참조하세요.

집단 분석의 예 examples

cohort 분석을 만드는 방법을 살펴보았으므로, 몇 가지 예를 살펴보십시오.

시간이 지남에 따라 내 사용자 cohorts이(가) 어떻게 증가하고 있는지 알고 싶습니다.

이 예에서는 Revenue 지표를 분석하고, 집단을 customer's first order date(으)로 그룹화하고, 분석에 포함할 8개의 가장 최근 cohorts(Time Period 메뉴에 정의됨)을(를) 선택했습니다. 시간이 지남에 따라 집단이 어떻게 성장했는지 확인하려면 Cumulative Average Value per Cohort Member perspective을(를) 사용했습니다.

나는 평균적으로 사용자가 라이프타임 동안 다른 시점에서 얼마나 많은 주문을 하는지 알고 싶다.

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이 예에서는 Number of orders 지표를 분석하고, 집단을 customer's first order date(으)로 그룹화하고, 분석에 가장 최근 8개의 집단(Time Period 메뉴에 정의됨)을 포함했습니다. 각 집단의 평균 주문 수를 보려면 perspective을(를) Average Value per Cohort Member(으)로 변경했습니다.

나는 사용자의 향후 구매 활동을 업무 첫 달의 활동과 어떻게 비교하는지 이해하고 싶다.

Perspectives perspectives

Standard
이는 라이프 사이클의 특정 시점에 특정 집단 그룹의 증분 기여를 보여줍니다. (예: "6주" 포인트에는 사용자가 6주에 만든 모든 데이터 포인트가 표시됩니다.)

Average Value per Cohort Member
(1)의 Standard cohort 분석을 각 cohort 그룹의 사용자 수로 나눕니다. 모든 코호트 그룹에 동일한 수의 사용자가 포함되지 않을 수 있으므로 이 기능은 코호트 성과를 사과 대 사과 기준으로 비교하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어 특정 cohort의 사용자당 평균 6주 매출입니다.

Cumulative
이 perspective은(는) cumulative을(를) 기준으로 기존 cohort 분석을 표시합니다. 즉, 라이프 사이클의 특정 시점에서 현재까지 주어진 코호트의 총 기여도를 보여줍니다. 예를 들어 특정 집단의 사용자 6주 후 누적 매출입니다.

Cumulative Average Value per Cohort Member
(3)의 Cumulative 분석을 각 cohort 그룹의 사용자 수로 나눕니다. cohort's 수명 동안 각 기간의 cohort 구성원당 평균 수명 기여도(종종 평균 수명 수익)를 표시합니다. 예를 들어 6월에 가입한 6개월 이후의 평균 라이프타임 매출입니다.

Percent of First Value (show first value)
cohort's 수명 주기의 특정 시간에 집계된 cohort 기여도를 첫 번째 기간에 기여도의 비율로 분석합니다. 예를 들어 6개월 수입은 6월에 가입한 사용자의 1개월 수입으로 나눈 것입니다.

Percent of First Value (hide first value)
이는 100%의 첫 번째 기간 값이 숨겨져 있다는 점을 제외하고 위의 perspective과(와) 동일합니다.

요약 finish

Cohort Report Builder은(는) 일반 cohort date을(를) 기준으로 사용자를 그룹화하는 데 최적화되어 있습니다. 유사한 활동이나 속성으로 사용자를 그룹화하는 데 관심이 있을 수 있습니다. Adobe 시작하려면 질적 집단에 대한 이 튜토리얼을(를) 확인하는 것이 좋습니다.