[僅限PaaS]{class="badge informative" title="僅適用於雲端專案(Adobe管理的PaaS基礎結構)和內部部署專案的Adobe Commerce 。"}
建立Qualitative Cohort Analysis
您知道與透過有機搜尋取得的客戶相比，您取得Google Adwords的客戶區段的LTV成長方式嗎？ 您是否曾考慮在相同報表中並排執行不同客戶區段的cohort分析？ 若是如此，qualitative cohort analysis可協助您回答這些問題。
此主題深入探討什麼是質化同類群組、您為何可能想要建立此分析，以及如何在Commerce Intelligence中建立此分析。
什麼是qualitative cohorts？ whatare
一般來說，Cohort分析可廣義地定義為在其生命週期內具有類似特性的使用者群組的分析。 它可讓您識別不同使用者群組中的行為趨勢。
請參閱同類群組分析。
大部分cohort會依共同日期將Commerce Intelligence個使用者分組分析（例如，指定月份中首次購買的所有客戶集）。 qualitative cohort有些不同：它是由非以時間為基準的特性所定義的使用者群組。 例如：
- 從廣告行銷活動取得的所有使用者集
- 首次購買包含優惠券（或未包含）的所有使用者集
- 屬於特定年齡段的所有使用者集
這跟一般的cohort產生器有何不同？ different
Cohort Analysis Builder已針對使用以時間為基準的特性來分組同類群組而最佳化。 這非常適合用於針對特定使用者區段進行分析（例如，透過付費搜尋行銷活動取得的所有使用者）。 在Cohort Analysis Builder中，您可以(1)聚焦於該特定使用者群組，並(2)在日期（如其第一筆訂購日期）專注cohort。
不過，如果您想要分析相同同類群組報告中多個使用者區段的同類群組行為（paid搜尋與organic搜尋的比較或直接流量？），可在Report Builder中建構此更進階的分析。
我應該傳送哪些資訊給支援以設定我的分析？ support
在qualitative cohort中建立Report Builder報告時，Adobe分析團隊會在必要的資料表上建立一些進階計算資料行。
若要建置這些專案，請提交支援票證 （並參考此文章！）。 以下是您需要瞭解的事項：
-
您要使用執行同類群組分析的
metric及其使用的表格（範例：Revenue，建置在orders表格上）。 -
您要定義的
user segments以及該資訊在資料庫中的存放位置（範例：User's referral source的不同值，原生於users資料表，並移至orders）。 -
您想要分析使用的
cohort date（範例：User's first order date時間戳記）。 此範例可讓我們檢視每個區段並詢問How does a user's revenue grow in the months following their first order date?。 -
您想要檢視分析的
time interval（範例：weeks、months或quarters之後的User's first order date）。
Adobe分析團隊回應上述要求後，您就會有一些新的進階計算欄來建置您的報表！ 然後，您可以按照以下說明執行此操作。
建立質化同類群組分析 create
首先，您想要新增您想要加入同類群組的量度，針對您正在分析的每個cohort新增一次。 在此範例中，您想要檢視在客戶第一筆訂單後幾個月內完成的累積Revenue （以User's referral source分段）。 這表示您會為每個區段新增一個Revenue量度，並針對特定區段進行篩選：
第二，您應該對報表的時間選項進行兩項變更：
-
將
time interval設為None。 這是因為您最後會依時間間隔分組為維度，而不使用一般的時間選項。 -
將
time range設為報告涵蓋的時間範圍。
在此範例中，您檢視了all time的Revenue檢視。 接著，您應該會看到一連串的點：
第三，您調整以設定cohorts。 根據您指定給Adobe分析團隊的cohort date和time interval，您的帳戶中有一個維度可執行cohort約會。 在此範例中，該自訂維度稱為Months between this order and customer's first order date。 使用此維度，您應該：
-
Group by具有group by選項的維度 -
選取您感興趣的
dimension的所有值 -
使用
Show top/bottom option，選取您感興趣的前X個月，並依Months between this order and customer's first order date維度排序
現在，您可以看到您指定的每個cohort有一行。 立即檢視範例 — 您會看到每個反向連結來源的使用者所貢獻的Revenue，grouped by其第一筆訂單與任何後續訂單之間的月數之差。 此範例也新增Cumulative perspective以檢視cohorts'彙總成長 — 檢視結果表格以取得更多詳細程度。
這告訴我們什麼？ 在此，特定轉介來源Paid search在客戶購買期限的第一個月很有價值，但無法透過重複收入保留其客戶基礎。 雖然Direct Traffic的開頭金額較低，但後續幾個月的收入實際會以類似的速度累積。
無論您如何決策，cohort分析都是分析工具箱中強大的工具。 此型別的分析可能會產生一些傳統time-based cohorts所無法提供的有關您企業的有趣見解，讓您能夠做出更好的資料導向式決策。