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Cohort erstellen
  • 21 Mar 2024
  • 6 Minuten zu lesen
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Cohort erstellen

  • Aktualisiert am 21 Mar 2024
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Artikel-Zusammenfassung

Nachdem Sie Insights erstellt haben, müssen Sie die Insights analysieren und das Benutzerverhalten vergleichen, um Entscheidungen zu treffen. Mit Cohorts, können Sie folgendes tun:

  • Erstellen Sie eine Gruppe von Benutzern nach bestimmten Kriterien
  • Analysieren Sie diese Cohort, um das Benutzerverhalten zu vergleichen
  • Zeigen Sie Inhalte/Aktionen für die jeweilige Cohort an

Gehen Sie wie folgt vor, um eine Cohort zu erstellen:

  1. Auf dem Whatfix Analytics dashboard, klicken Sie Zielgruppe.
    ia_left%20nav_audience

  2. Klicken Sie Cohorts.
    Click_coharts

  1. Klicken Sie auf Cohorts erstellen.
    analytics_create_cohort

  2. Klicken Sie auf das Bearbeiten Symbol, um Ihre Gruppe zu benennen.
    analytics_cohort_name

  3. Um Bedingungen hinzuzufügen, um Ihre Kohorte zu erstellen, klicken Sie auf Regel hinzufügen.
    2022-09-27_12-54-01

your title goes here

Ihre Cohort muss mindestens eine Regel haben.

  1. Wählen Sie eine der folgenden Bedingungen mithilfe des Dropdown-Menüs aus.
    cohorts_
Regel - Ausgeführt

Durchgeführt: Zur Gruppierung von Benutzern auf der Grundlage der Whatfix Ereignisse (sowohl Standard- als auch Anpassen Ereignisse), an denen sie teilgenommen haben.

your title goes here

Die Standard- und Anpassen-Ereignisse erscheinen nur dann in der Dropdown-Liste, wenn Sie die Ereignisse mindestens einmal ausgeführt haben.

Weitere Informationen zu Whatfix Ereignissen finden Sie unter Trend Insights erstellen und Liste der Whatfix bezogenen Ereignisse.

Verwenden Sie die folgenden Schritte, um Benutzer zu gruppieren, die in einem bestimmten Zeitraum an einem Whatfix Ereignis (Standard oder Anpassen) teilgenommen haben:
cohorts_performed

a) Wählen Sie das Ereignis aus, mit dem sich der Endbenutzer beschäftigt hat, das Sie verfolgen möchten.
Beispiel: Benutzer gruppieren, die einen Flow abgeschlossen haben
ii) Wählen Sie die Vergleichsoperatoren (Gleich, Ist nicht gleich, Größer als, Kleiner als, Größer oder gleich, Kleiner oder gleich), um zu vergleichen, wie oft das Ereignis aufgetreten ist oder mit wem es in Verbindung gebracht wurde.
Beispiel: Gruppieren Sie Benutzer, die einen Flow mehr als eine bestimmte Anzahl von Malen abgeschlossen haben
c) Geben Sie die Anzahl der Ereignishäufigkeit ein.
Beispiel: Benutzer gruppieren, die einen Flow mehr als einmal abgeschlossen haben
d) Wählen Sie das Zeitfenster (Während oder Seit).
e) Wählen Sie die Standard- oder Datumsfilter anpassen.
Beispiel: Gruppieren Sie Benutzer, die in den letzten 7 Tagen mehr als einmal einen Flow abgeschlossen haben.

your title goes here

  • Im Folgenden sind die Standard- und benutzerdefinierten Datumsfilter aufgeführt, die für das Zeitfenster Während verfügbar sind:

    • Letzte 7 Tage
    • Letzte 30 Tage
    • Letzte 90 Tage
    • Benutzerdefiniertes Datum

    date_filters_during

  • Das Zeitfenster Seit ermöglicht es Ihnen, nur ein benutzerdefiniertes Datum hinzuzufügen.
    date_filter_since

  • Die Datumsfilter richten sich nach der von Ihnen eingestellten Zeitzone. Weitere Informationen finden Sie unter Wie kann ich Analytics-Daten in meiner Zeitzone visualisieren?

f) Klicken Sie auf das Symbol Filter, um die mit diesem Ereignis verbundenen Ereignisfilter auszuwählen, um die Benutzer nach bestimmten Ereigniseigenschaften aufzuschlüsseln, falls erforderlich.
cohort_event_filter

Beispiel: Gruppierung von Benutzern, die den Self Help Zugang Flow mehr als einmal in den letzten 7 Tagen abgeschlossen haben.
performed_flow_completed

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  • Das Zeitfenster Während verfügt über Standard- und benutzerdefinierte Datumsfilter, und das Zeitfenster Seit ermöglicht es Ihnen, ein benutzerdefiniertes Datum seit dem Zeitpunkt festzulegen, an dem das Ereignis durchgeführt wurde bzw. mit dem es in Verbindung steht.
    Date filter

Wenn Sie zum Beispiel das Zeitfenster Während am 21. November 2022 für die letzten 7 Tage auswählen, wird der Filter vom 14. November 2022, 00:00:00 Uhr bis zum 20. November 2022, 23:59:59 Uhr angewendet.

  • Sie können Ereignisfilter hinzufügen, um die Benutzer nach bestimmten Ereigniseigenschaften aufzuschlüsseln.

  • Sie können mehrere Ereignisfilter für eine Regel hinzufügen.

Regel - Nicht ausgeführt

Nicht ausgeführt: Um Benutzer auf der Grundlage der Whatfix Ereignisse (sowohl Standard- als auch Anpassen Ereignisse) zu gruppieren, an denen sie nicht teilgenommen haben.

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Die Standard- und Anpassen-Ereignisse erscheinen nur dann in der Dropdown-Liste, wenn Sie die Ereignisse mindestens einmal ausgeführt haben.

Weitere Informationen zu Whatfix Ereignissen finden Sie unter Trend Insight erstellen und Liste der Whatfix bezogenen Ereignisse.

Verwenden Sie die folgenden Schritte, um Benutzer zu gruppieren, die in einem bestimmten Zeitraum kein Whatfix Ereignis (Standard oder Anpassen) durchgeführt haben:
cohorts_did_not_perform

a) Wählen Sie das Ereignis aus, mit dem sich Ihr Endbenutzer nicht beschäftigt hat und das Sie verfolgen möchten.
Beispiel: Benutzer gruppieren, die einen Link nicht angesehen haben
ii) Wählen Sie das Zeitfenster (Während oder Seit), für das Sie das Ereignis verfolgen möchten.

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Wenn Sie beispielsweise das Zeitfenster Während am 21. November 2022 für die letzten 7 Tage auswählen, wird der Filter von 14. November 2022, 00:00:00 Uhr bis 20. November 2022, 23:59:59 Uhr angewendet.

v) Wählen Sie die Standard- oder Anpassen Datumsfilter.
Beispiel: gruppieren Sie Benutzer, die einen Link seit einem bestimmten Datum nicht mehr angesehen haben.

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  • Im Folgenden sind die Standard- und benutzerdefinierten Datumsfilter aufgeführt, die für das Zeitfenster Während verfügbar sind:

    • Letzte 7 Tage
    • Letzte 30 Tage
    • Letzte 90 Tage
    • Benutzerdefiniertes Datum

    date_filters_during

  • Das Zeitfenster Seit ermöglicht es Ihnen, nur ein benutzerdefiniertes Datum hinzuzufügen.
    date_filter_since

  • Die Datumsfilter richten sich nach der von Ihnen eingestellten Zeitzone. Weitere Informationen finden Sie unter Wie kann ich Analytics-Daten in meiner Zeitzone visualisieren?


d) Wählen Sie die Ereignisfilter aus, die mit diesem Ereignis verknüpft sind, um bei Bedarf auf der Basis bestimmter Ereignis-Eigenschaften auf Benutzer zu bohren.
Beispiel: gruppieren Sie die Benutzer, die den Link Testing seit einem bestimmten Datum nicht mehr angesehen haben.

Beispiel: Gruppierung von Benutzern, die seit dem 9. September 2022 den Link namens Testen aus einem Widget nicht mehr angesehen haben.
did_not_perform_event

Regel - Hat Attribut

Hat Attribut: Zur Gruppierung von Benutzern auf der Grundlage von Benutzer-Attributen (Benutzerfilter und Aufschlüsselung) wie Stadt, Browser, Land, Betriebssystem, usw.
Weitere Informationen über Benutzer-Attribute finden Sie unter Benutzerfilter und Aufschlüsselung in Insights.

Verwenden Sie die folgenden Schritte, um Benutzer auf der Grundlage bestimmter Benutzer-Attribute zu gruppieren:
cohorts_has_attributes

i) Wählen Sie das Benutzer-Attribut, das Sie verfolgen möchten.
Beispiel: Gruppieren Sie Benutzer auf der Grundlage des von ihnen verwendeten Browsers.
b) Wählen Sie die Vergleichsoperatoren (Gleich, Nicht gleich, Enthält, Enthält nicht, Beginnt mit, Endet mit), um das Attribut zu vergleichen.
c) Wählen Sie den Wert des Attributes aus.
Beispiel: Gruppe von Benutzern, die den Chrome-Browser verwenden.
iv) Wählen Sie die Häufigkeit
Beispiel: gruppieren Sie die Benutzer, die den Chrome-Browser zu einem bestimmten Zeitpunkt verwenden.
e) Wählen Sie den Zeitraum (Während oder Seit) aus.

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Wenn Sie beispielsweise das Window Während am 21. November 2022 für die letzten 7 Tage auswählen, wird der Filter von 14. November 2022, 00:00:00 Uhr bis 20. November 2022, 23:59:59 Uhr angewendet.

v) Wählen Sie die Standard- oder Anpassen Datumsfilter.
Beispiel: gruppieren Sie die Benutzer, die den Chrome-Browser zu einem beliebigen Zeitpunkt in den letzten 7 Tagen verwendet haben.

your title goes here

  • Im Folgenden sind die Standard- und benutzerdefinierten Datumsfilter aufgeführt, die für das Zeitfenster Während verfügbar sind:

    • Letzte 7 Tage
    • Letzte 30 Tage
    • Letzte 90 Tage
    • Benutzerdefiniertes Datum

    date_filters_during

  • Das Zeitfenster Seit ermöglicht es Ihnen, nur ein benutzerdefiniertes Datum hinzuzufügen.
    date_filter_since

  • Die Datumsfilter richten sich nach der von Ihnen eingestellten Zeitzone. Weitere Informationen finden Sie unter Wie kann ich Analytics-Daten in meiner Zeitzone visualisieren?

your title goes here

Ereignisfilter sind für die Regel Hat Attribut nicht anwendbar.

Beispiel: Gruppieren Sie Benutzer, die den Chrome-Browser in den letzten 30 Tagen verwendet haben.
cohorts_has_attribute

:::(Info) (your title goes here)
* Alle Regeln sind mit einem **Oder**-Operator gruppiert, was bedeutet, dass Sie Ergebnisse erhalten, wenn eine der Bedingungen erfüllt ist.

* Sie können auch Regeln hinzufügen und diese mit einem **Und**-Operator gruppieren, was bedeutet, dass alle Bedingungen erfüllt sein müssen, um die Ergebnisse zu erhalten. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt **Und erfüllen Sie auch die folgenden Bedingungen** und klicken Sie dann **Gruppe hinzufügen**, um weitere Regeln hinzuzufügen.  
![and_cohorts](https://cdn.document360.io/a268766e-d74d-4619-9613-e2472f809ffb/Images/Documentation/and_cohorts.png){height="" width="500"}
:::

  1. Nachdem Sie die Regeln hinzugefügt haben, scrollen Sie nach unten zum Abschnitt Benutzer in dieser Cohort und klicken Sie dann Aktualisieren, um die Anzahl der Benutzer zu sehen, die zu der von Ihnen erstellten Cohort gehören.
    cohort_refresh

    your title goes here

    * Das folgende Bild zeigt die Anzahl der Benutzer in der Cohort.
    users_in_the_cohort

    * Jedes Mal, wenn Sie eine Regel hinzufügen, müssen Sie die Cohort aktualisieren, um die aktualisierten Daten zu sehen.

  2. Klicken Sie auf Cohort speichern.
    save_cohort

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