Kohort Report Builder

Har du någonsin velat studera hur olika delar av dina användare beter sig över tiden? Har du till exempel undrat om användare som registrerar sig under en kampanjperiod har en högre genomsnittlig livstidsintäkt än de som inte gör det? Om svaret är Yes är Cohort Report Builder det perfekta verktyget för dig. Adobe Commerce Intelligence är optimerad för att utföra den här analysen och göra den relevant för din verksamhet.

Vad är kohortanalys? what

Cohort-analys kan definieras brett som en analys av användargrupper som delar liknande egenskaper under sina livscykler. Det gör att du kan identifiera beteendetrender för olika användargrupper.

Om du vill ha en grundlig introduktion om cohort-analys kan du gå igenom den här sidan.

På din Commerce Intelligence-kontrollpanel är det enkelt att skapa användare cohorts baserat på ett cohort-datum och ett mätvärde i ditt konto.

Varför är kohortanalys viktigt? important

Som nämnts ovan kan du med cohort-analys identifiera beteendetrender mellan olika användargrupper. Med en god förståelse för hur vissa grupper beter sig kan ni skräddarsy era beslut och utgifter för att maximera försäljningen. Ta till exempel en analys av cohort för livstidsintäkt - även om den här typen av analys är fördelaktig av många skäl är den omedelbara en bättre kundvärvningsbeslut.

Hur skapar jag en egen cohort-analys?

Ny arkitektur

Det här är instruktionerna för att använda Cohort Report Builder i den nya arkitekturen.

Lägger till ett mått

Nu när du befinner dig i Report Builder lägger du till det mått som du vill utföra analysen på (exempel: Revenue eller Orders).

Växla måttvyn tillCohort

Ett nytt fönster öppnas där informationen i rapporten Cohort konfigureras.

Fem specifikationer krävs för att skapa en Cohort-rapport:

1. Gruppera cohorts

Cohorts grupperas efter en tidsstämpel, till exempel registreringsdatum eller första orderdatum.

2. Cohort-tidsperiod

Välj den tidsperiod som cohorts ska grupperas efter. Med andra ord, vilken del av tidsstämpeln som du markerade ovan är viktigast: week, month, quarter eller year? Din rapport visar data i valfritt intervall som du väljer här

3. och 4. Ange antalet cohorts som ska visas och hur mycket data varje cohort måste ha

De här parametrarna hjälper dig att endast visa cohorts som du är intresserad av, och den praktiska Preview-rutan längst ned i fönstret visar exakt vilka kohorter som visas i rapporten.

Som standard inkluderas inte aktuell cohort om du inte ändrar den minsta mängden data som krävs för varje cohort till 0. I det här fallet innehåller cohort för den aktuella tidsperioden endast partiella data.

5. Tidsintervall efter Cohort förekomst

Med den här funktionen kan du ange det tidsintervall med data som du visar för den markerade cohorts. Om du till exempel vill visa cohorts varje månad customer's first order date, men bara är intresserad av de första tre månaderna med data för varje cohort , kan du ange number of cohorts to view till 24 och time range after cohort occurrence till 3.

Intervallet för det här värdet ändras med det du har markerat i cohort time period och värdet ställs in på 12 som standard. Värdet ändras inte om du inte klickar på kalenderikonen för att redigera det.

Övriga anmärkningar

Exempel

Här är ett exempel på hur du kan samla ihop allt. I det här exemplet vill jag checka ut orderbeteendet efter ett köp av en cohort för att se om den kohorten kommer tillbaka för att göra upprepade inköp under de kommande sex månaderna.

Äldre arkitektur

Äldre arkitektur personalinfo

Nedan finns instruktioner som är specifika för den äldre versionen av Cohort Report Builder. Om du är intresserad av att använda den nya versionen läser du Ny arkitektur för mer information om hur du migrerar till ett Commerce Intelligence nytt arkitekturkonto.

Hur skapar jag en egen cohort-analys? create

Cohort-analys används! Här kan du se hur intäkterna ökar med tiden på kumulativ basis och per användare.

I det här avsnittet får du hjälp med att skapa en egen cohort-analys. Exempel (och animerad GIF som demonstrerar processen) finns i avsnittet Exempel i det här avsnittet.

Lägga till ett mått

Nu när du är i Cohort Report Builder lägger du till mätvärdet (exempel: Revenue eller Number of orders) som du vill utföra analysen på.

Välja kohortdatum date

Nästa steg är att ange cohort date. Detta är det datum som dina användare grupperas efter. Detta kan till exempel vara User's first order date eller User's registration date.

Ange intervall och tidsperiod

Ange sedan Interval och Time Period.

Interval
Med alternativet Interval kan du ange length för cohorts . Om värdet till exempel är Month mäts rapporten i månader.

Du kan ändra hur dessa intervall visas på x-axeln med menyn Varaktighet .

Time Period
Använd menyn Time Period för att välja den specifika användare cohorts som ska analyseras. Du kan visa varje cohort, välja från en lista, ange ett tidsintervall eller definiera ett rullande tidsintervall på cohorts som ska inkluderas. Om du till exempel har använt alternativet Specific Cohorts kan du välja specifika månader att inkludera i analysen:

Om du grupperar cohorts efter registreringsdatum och sedan väljer april, maj och juni i listan Specific Cohorts kommer alla användare som registrerade sig under dessa månader att tas med.

Definiera X-axeln

Under duration kan du definiera diagrammets X-axelinställningar. Det vill säga hur många tidsperioder varje datapunkt representerar och hur många datapunkter som ska ingå i analysen.

Markera tabellen counting members

Om du har valt att gruppera användare efter en cohort date som har anslutits från en annan tabell kan du se ett counting members in the … table-alternativ.

Titta på ett exempel som förstår den här inställningen. Anta att du har skapat en rapportkohortering för ett Revenue-mått av Customer's registration date. Du vill också använda perspektivet Average value per cohort member för att se intäkten per köpare över tiden. Om du vill hitta det genomsnittliga värdet per köpare måste du bestämma hur många köpare som ska divideras med. Är det antalet registrerade kunder i din customers-tabell, eller är det antalet distinkta köpare i din orders table under samma period?

Den här inställningen besvarar den frågan. Räknade medlemmar i tabellen customers inkluderar alla kunder (oavsett om de har gjort ett köp någonsin) i genomsnitt. Räknade medlemmar i tabellen orders innehåller endast kunder som har gjort ett köp.

Välja ett perspektiv perspective

När du har definierat måttet och hur du vill analysera det kan du välja den perspective som du vill använda.

Precis ovanför rapportvisualiseringen finns en listruta med perspective inställningar.

Se Perspektiv.

Exempel på kohortanalys examples

Nu när du har gått igenom hur du skapar en cohort-analys kan du titta på några exempel.

Jag vill veta hur min användare cohorts växer över tid.

I det här exemplet har du analyserat Revenue-måttet, grupperat kohorterna efter customer's first order date och valt de 8 senaste cohorts (som definieras på Time Period -menyn) som ska ingå i analysen. Du använde Cumulative Average Value per Cohort Member perspective för att se hur kohorterna växte över tiden.

Jag vill i genomsnitt veta hur många order en användare gör vid olika tidpunkter under sin livstid.

(https://experienceleague.adobe.com/assets/cohort2.gif?lang=sv)

I det här exemplet analyserade du måttet Number of orders, grupperade dina kohorter efter customer's first order date och inkluderade de åtta senaste kohorterna (som definieras på menyn Time Period) i analysen. Om du vill se det genomsnittliga antalet order för varje kohort ändrade du perspective till Average Value per Cohort Member.

Jag vill förstå hur en användares framtida inköpsaktivitet jämförs med den första månadens aktivitet med verksamheten.

Perspectives perspectives

Standard
Detta visar det inkrementella bidraget från en viss kohortgrupp vid en given tidpunkt i livscykeln. (Exempel: Poängen "Vecka 6" visar alla datapunkter som skapats av användare under den sjätte veckan.)

Average Value per Cohort Member
Detta delar in Standard cohort -analysen i (1) med antalet användare i varje cohort -grupp. Detta kan vara användbart för att jämföra kohortresultat för äpplen till äpplen, eftersom inte alla kohortgrupper kan innehålla samma antal användare. Exempelvis den genomsnittliga intäkten för vecka 6 per användare från en viss cohort.

Cumulative
I perspective visas den traditionella cohort analysen cumulative . Den visar med andra ord det totala bidraget från en viss kohort hittills vid en viss tidpunkt i livscykeln. Till exempel den kumulativa intäkten efter sex veckor för användare från en viss kohort.

Cumulative Average Value per Cohort Member
Detta delar in Cumulative -analysen i (3) med antalet användare i varje cohort -grupp. Den visar den genomsnittliga livstidsavgiften (ofta genomsnittlig livstidsintäkt) per cohort-medlem för varje period i cohort's-livet. Exempel: den genomsnittliga livstidsintäkten efter sex månader för användare som gick med i juni.

Percent of First Value (show first value)
Detta analyserar det sammanlagda cohort bidraget vid en viss tidpunkt i en cohort's livscykel som en procentandel av deras bidrag under den första perioden. Till exempel intäkterna för månad 6 dividerat med intäkterna för månad 1 för användare som gick med i juni.

Percent of First Value (hide first value)
Detta är samma som perspective ovan, förutom att värdet 100 % för den första tidsperioden är dolt.

Radbrytning finish

Cohort Report Builder är optimerad för att gruppera användare efter en gemensam cohort date. Du kan vara intresserad av att gruppera användarna efter en liknande aktivitet eller ett liknande attribut. Adobe rekommenderar att du checkar ut den här självstudiekursen om kvalitativa kohorter för att komma igång.