Een Qualitative Cohort Analysis

Weet u hoe uw Google Adwords- de verworven klantensegmenten hun LTV in vergelijking met die klanten kweken die van biologisch onderzoek worden verworven? Heb je ooit gedacht aan het uitvoeren van een cohort analyse van verschillende klantensegmenten naast elkaar in hetzelfde rapport? Zo ja, qualitative cohort analysis helpt u deze vragen te beantwoorden.

Dit onderwerp duikt in wat een kwalitatieve cohort is, waarom je geïnteresseerd zou kunnen zijn in het bouwen van deze analyse en hoe je het kunt maken in Commerce Intelligence.

Wat is qualitative cohorts, toch? whatare

Cohort de analyse in het algemeen kan globaal worden gedefinieerd als de analyse van gebruikersgroepen die gedurende hun levenscyclus vergelijkbare kenmerken delen . Hiermee kunt u gedragstrends in verschillende gebruikersgroepen identificeren.

Zie cohortanalyse.

Meeste cohort analyses in Commerce Intelligence groepeer gebruikers samen door een gemeenschappelijke datum (bijvoorbeeld, de reeks alle klanten die hun eerste aankoop in een bepaalde maand maakten). A qualitative cohort is iets anders: het is een gebruikersgroep die wordt gedefinieerd door een kenmerk dat niet op tijd is gebaseerd. Voorbeelden zijn:

  • De set met alle gebruikers die zijn aangeschaft via een advertentiecampagne
  • De set van alle gebruikers voor wie de eerste aankoop een coupon bevatte (of niet)
  • De set van alle gebruikers die een bepaalde leeftijd hebben

Hoe verschilt dat van normaal cohort bouwer? different

De Cohort Analysis Builder is geoptimaliseerd voor het groeperen van cohorten met behulp van een tijdgebonden kenmerk. Dit is ideaal voor analyses die zijn toegespitst op een specifiek gebruikerssegment (bijvoorbeeld alle gebruikers die zijn aangeschaft via een betaalde zoekcampagne). In de Cohort Analysis Builder, kunt u (1) zich op die specifieke gebruikersgroep concentreren, en (2) cohort op een datum (zoals de eerste besteldatum).

Nochtans, als u het cohortgedrag van veelvoudige gebruikerssegmenten in het zelfde cohortrapport wilt analyseren (paid zoeken versus organic zoek of direct verkeer, misschien?), kan deze geavanceerdere analyse in het Report Builder.

Welke informatie moet ik verstrekken om mijn analyse te ondersteunen? support

Een qualitative cohort in het Report Builder brengt het analysetteam van de Adobe bij en creëert geavanceerd berekende kolommen betreffende de nodige tabellen.

Als u deze wilt bouwen, dient u een ondersteuningsticket (en verwijs naar dit artikel!) Dit is wat u moet weten:

  • De metric u wilt uw cohortanalyse uitvoeren met en welke lijst het gebruikt (voorbeeld: Revenueop basis van de orders tabel).

  • De user segments u wilt bepalen en waar die informatie in uw gegevensbestand leeft (voorbeeld: verschillende waarden van User's referral source, die in de users tabel en verplaatst naar de orders).

  • De cohort date u wilt uw analyse gebruiken (voorbeeld: User's first order date tijdstempel). Dit voorbeeld stelt ons in staat elk segment te bekijken en How does a user's revenue grow in the months following their first order date?.

  • De time interval dat u de analyse wilt zien over (voorbeeld: weeks, months, of quarters na de User's first order date).

Als het team van analisten van de Adobe op het bovenstaande reageert, hebt u een paar nieuwe, geavanceerd berekende kolommen om uw rapport op te bouwen! Vervolgens kunt u de onderstaande aanwijzingen volgen.

De kwalitatieve cohortanalyse maken create

Eerst, wilt u metrisch toevoegen u in het cohorteren geinteresseerd bent, eens voor elk cohort u analyseert. In dit voorbeeld wilt u cumulatief weergeven Revenue gemaakt in de maanden na de eerste bestelling van een klant, gesegmenteerd door de User's referral source. Dit betekent dat u voor elk segment één segment toevoegt Revenue Metrisch en filter voor het specifieke segment:

Ten tweede moet u twee wijzigingen aanbrengen in de tijdopties van het rapport:

  1. Stel de time interval tot None. Dit is omdat u uiteindelijk tegen het tijdinterval als dimensie in plaats van het gebruiken van de gebruikelijke tijdopties groepeert.

  2. Stel de time range aan het tijdvenster dat u het rapport wilt behandelen.

In dit voorbeeld bekijkt u een all time weergave van Revenue. Daarna, zou u met een reeks punten moeten eindigen:

Ten derde past u zich aan om het cohorts. Op basis van de cohort date en time interval u hebt opgegeven aan het team van Adobe-analisten, hebt u een dimensie in uw account die het cohort dateren. In dit voorbeeld wordt die aangepaste dimensie aangeroepen Months between this order and customer's first order date. Met deze dimensie moet u:

  • Group by de dimensie met de group by option

  • Selecteer alle waarden van het dialoogvenster dimension waarin u geïnteresseerd bent

  • Met de Show top/bottom option, selecteert u de bovenste X-maanden waarin u geïnteresseerd bent en sorteert u op de Months between this order and customer's first order date dimensie

Nu kunt u één regel voor elke regel zien cohort die u hebt opgegeven. Kijk nu eens naar het voorbeeld — zie je de Revenue bijdragen van gebruikers van elke verwijzingsbron; grouped by het aantal maanden tussen hun eerste bestelling en elke volgende bestelling. In het voorbeeld is ook een Cumulative perspective om de cohorts' totale groei - bekijk de resultatentabel voor meer granulariteit .

Wat zegt dit ons? Hier, de specifieke verwijzingsbron Paid search is waardevol in de eerste maand van het de aankoopleven van een klant, maar slaagt er niet in zijn klantenbasis met herhaalde opbrengst te behouden. while Direct Traffic begint met een lager bedrag , de inkomsten in de daaropvolgende maanden worden in een vergelijkbaar tempo geaccumuleerd .

Hoe je het ook maakt, cohort analyse is een krachtig hulpmiddel in uw analyse toolbox. Dit soort analyse kan wat interessante inzichten over uw zaken opleveren die traditioneel time-based cohorts misschien niet, waardoor u betere gegevensgestuurde beslissingen kunt nemen.

recommendation-more-help
e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc