Qualitative Cohort Analysis 만들기

Google Adwords에서 획득한 고객 세그먼트가 유기 검색에서 획득한 고객과 비교하여 LTV가 어떻게 증가하는지 알고 계십니까? 동일한 보고서에서 서로 다른 고객 세그먼트에 대해 나란히 cohort 분석을 수행해 본 적이 있습니까? 이 경우 qualitative cohort analysis을(를) 통해 이러한 질문에 답변할 수 있습니다.

이 항목에서는 질적 집단에 대한 설명, 이 분석을 빌드하는 데 관심이 있는 이유 및 Commerce Intelligence에서 만드는 방법에 대해 설명합니다.

qualitative cohorts은(는) 무엇입니까? whatare

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

집단 분석을 참조하세요.

대부분의 cohort은(는) 공통의 날짜(예: 주어진 달에 첫 번째 구매한 모든 고객 집합)별로 Commerce Intelligence 그룹 사용자를 함께 분석합니다. qualitative cohort은(는) 약간 다릅니다. 시간 기반이 아닌 특성으로 정의된 사용자 그룹입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

일반 cohort 빌더와 어떻게 다릅니까? different

Cohort Analysis Builder은(는) 시간 기반 특성을 사용하여 집단을 그룹화하는 데 최적화되었습니다. 이 기능은 사용자의 특정 세그먼트(예: 유료 검색 캠페인을 통해 획득한 모든 사용자)에 중점을 둔 분석에 유용합니다. Cohort Analysis Builder에서는 (1) 특정 사용자 그룹에 초점을 맞추고 (2) 첫 번째 주문 날짜와 같은 날짜에 cohort을(를) 지정할 수 있습니다.

그러나 동일한 집단 보고서에서 여러 사용자 세그먼트의 집단 동작을 분석하려는 경우(paid 검색 대 organic 검색 대 직접 트래픽, 아마도?) Report Builder에서 이 고급 분석을 생성할 수 있습니다.

분석을 설정하기 위해 지원팀에 어떤 정보를 보내야 합니까? support

Report Builder에서 qualitative cohort 보고서를 만들면 Adobe 분석가 팀이 필요한 테이블에 고급 계산 열을 만드는 작업이 포함됩니다.

이를 만들려면 지원 티켓을 제출하세요(이 문서 참조!). 다음은 알고 있어야 하는 사항입니다.

Adobe 분석가 팀이 위에 응답하면 보고서를 작성할 새로운 고급 계산 열 두 개가 있습니다. 그러면 아래의 지시 사항을 따라 하시면 됩니다.

질적 집단 분석 만들기 create

먼저 분석 중인 각 cohort에 대해 한 번씩 코호트하려는 지표를 추가합니다. 이 예에서는 고객의 첫 주문 후 몇 개월 동안 User's referral source(으)로 세그먼트화된 누적 Revenue을(를) 봅니다. 즉, 각 세그먼트에 대해 특정 세그먼트에 대해 하나의 Revenue 지표와 필터를 추가합니다.

둘째, 보고서의 시간 옵션을 두 가지 변경해야 합니다.

이 예제에서는 Revenue의 all time 보기를 확인합니다. 그런 다음 일련의 점으로 끝나야 합니다.

셋째, cohorts을(를) 설정하도록 조정합니다. Adobe 분석가 팀에 지정한 cohort date 및 time interval을(를) 기반으로, 계정에 cohort 데이트를 수행하는 차원이 있습니다. 이 예제에서는 사용자 지정 차원을 Months between this order and customer's first order date이라고 합니다. 이 차원을 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

이제 지정한 각 cohort에 대해 한 줄씩 볼 수 있습니다. 이제 예제를 확인해 보십시오. 각 조회 소스의 사용자가 제공한 Revenue, 첫 번째 주문과 이후 주문 사이의 개월 수를 grouped by합니다. cohorts' 집계 증가를 보기 위해 Cumulative perspective도 추가했습니다. 자세한 내용은 결과 테이블을 참조하십시오.

이것이 우리에게 무엇을 말해주나요? 여기서 특정 추천 소스 Paid search은(는) 고객의 구매 수명 첫 달에 유용하지만, 반복 매출로 고객 기반을 유지하지 못합니다. Direct Traffic이(가) 낮은 금액으로 시작하는 동안 이후 달의 매출은 실제로 비슷한 속도로 누적됩니다.

cohort 분석은 분석 도구 상자의 강력한 도구입니다. 이러한 유형의 분석을 통해 기존 time-based cohorts에서는 얻을 수 없었던 비즈니스에 대한 흥미로운 통찰력을 얻을 수 있으므로 더 나은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.