DokumentationCommerceCommerce Intelligence-Benutzerhandbuch

[Nur PaaS]{class="badge informative" title="Gilt nur für Adobe Commerce in Cloud-Projekten (von Adobe verwaltete PaaS-Infrastruktur) und lokale Projekte."}

Marketing-ROI

Last update: Mon Oct 06 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Erstellt für:

  • Einsteiger
  • Fortgeschrittener
  • Admin
  • Benutzende
NOTE
Dieses Thema enthält Anweisungen für Clients, die die ursprüngliche und die neue Architektur verwenden. Sie befinden sich auf der neuen Architektur, wenn Sie den Abschnitt "Data Warehouse-Ansichten“ verfügbar haben, nachdem Sie in der Hauptsymbolleiste „Daten verwalten“ ausgewählt haben.

Wenn Sie Geld für Online-Werbung ausgeben, möchten Sie Ihre Rendite auf diese Ausgaben verfolgen und datengestützte Entscheidungen über weitere Investitionen treffen. Dieses Thema zeigt, wie Sie ein Dashboard einrichten, das Ihre Kanalanalyse verfolgt - einschließlich des ROI insgesamt und nach Kampagne.

Marketing-Dashboard mit ROI-Metriken und Kampagnenleistung

Bevor Sie beginnen, sollten Sie Ihre [Facebook Ads]-, [Adwords]- und [Google Ecommerce]-Konten verbinden und alle zusätzlichen Online-Daten zu Werbeausgaben einbringen. Diese Analyse enthält erweiterte berechnete Spalten.

Konsolidierte Tabellen

Ursprüngliche Architektur: Um Ihre Ausgaben aus verschiedenen Quellen wie Facebook Ads oder Google Adwords zusammenzuführen, empfiehlt Adobe die Erstellung konsolidierten Tabelle aller Ihrer Werbeausgaben. Sie benötigen einen Analysten, um diesen Schritt für Sie auszuführen. Andernfalls reichen Sie eine Support-Anfrage mit dem [MARKETING ROI ANALYSIS] ein, und ein Analyst erstellt diese Tabelle.

Neue Architektur: Sie können dem Beispiel in diesem Analysis Library-Thema folgen. Konsolidierte Tabellen werden jetzt mit der neuen Architektur als Data Warehouse-Ansichten bezeichnet.

Berechnete Spalten

Zu erstellende Spalten

  • Consolidated Digital Ad Spend
  • Campaign name wird von einem Adobe-Analysten im Rahmen Ihres [MARKETING ROI ANALYSIS] Tickets erstellt

Originale und neue Architekturen:

  • sales_flat_order

    • Order's GA campaign

      • Definition auswählen: Joined Column

      • Create Path:

      • ​
        Many: sales_flat_order.increment_id

      • ​
        One: ecommerce####.transaction_id

      • table auswählen: ecommerce####

      • column auswählen: campaign

      • Path: sales_flat_order.increment_id = ecommerce#####.transactionID

    • Order's GA medium

      • Definition auswählen: Verbundene Spalte
      • table auswählen: ecommerce####
      • column auswählen: medium
      • Path: sales_flat_order.increment_id = eCommerce######.transactionId

    • Order's GA source

      • Definition auswählen: Verbundene Spalte
      • table auswählen: ecommerce####
      • column auswählen: source
      • Path: sales_flat_order.increment_id = eCommerce######.transactionId
        ^

  • customer_entity

  • Customer's first order GA campaign

    • Definition auswählen: Max

    • table auswählen: sales_flat_order

    • column auswählen: Order's GA campaign

    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

    • Filter:

      • Orders we count
      • Customer's order number = 1

  • Customer's first order GA source

    • Definition auswählen: Max

    • table auswählen: sales_flat_order

    • column auswählen: Order's GA source

    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

    • Filter:

      • Orders we count
      • Customer's order number = 1

  • Customer's first order GA medium

    • Definition auswählen: Max

    • table auswählen: sales_flat_order

    • column auswählen: Order's GA medium

    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

    • Filter:

      • Orders we count
      • Customer's order number = 1

  • sales_flat_order

  • Customer's first order GA campaign

    • Definition auswählen: Joined Column
    • table auswählen: customer_entity
    • column auswählen: Customer's first order GA campaign
    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Customer's first order GA source

    • Definition auswählen: Verbundene Spalte
    • table auswählen: customer_entity
    • column auswählen: Customer's first order GA source
    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Customer's first order GA medium

    • Definition auswählen: Joined Column
    • table auswählen: customer_entity
    • column auswählen: Customer's first order GA medium
    • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

Metriken

  • Werbeausgaben

  • In der Consolidated Digital Ad Spend

  • Diese Metrik führt eine Summe“

  • In der Spalte adCost

  • Sortiert nach dem date Zeitstempel

  • Anzeigen-Impressions

  • In der Consolidated Digital Ad Spend

  • Diese Metrik führt eine Summe“

  • In der Spalte Impressions

  • Sortiert nach dem Month Zeitstempel

  • Anzeigenklicks

  • In der Consolidated Digital Ad Spend

  • Diese Metrik führt eine Summe“

  • In der Spalte adClicks

  • Sortiert nach dem Month Zeitstempel

NOTE
Stellen Sie sicher​ dass Sie alle neuen Spalten als Dimensionen zu Metriken hinzufügen bevor Sie neue Berichte erstellen.

Berichte

  • Werbeausgaben (alle Zeiten)

    • Metric: Werbeausgaben

  • A: Werbeausgaben

  • Time period: All time

  • ​
    Intervall: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • Kundenakquise hinzufügen (jederzeit)

    • Metric: New customers

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

  • A: Ad customer acquisitions

  • Time period: All time

  • ​
    Intervall: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • Ad ROI

    • Metric: Werbeausgaben

    • Metric: New customers

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

    • Metric: Durchschnittlicher Lebensdauerumsatz

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

    • Formula: ((C - (A / B)) / (A / B))

    • ​
      Format: Percentage

  • A: Ad Spend (hide)

  • B: Ad customer acquisitions (hide)

  • C: Average LTV (hide)

  • Formula: Ads ROI

  • Time period: All time

  • ​
    Intervall: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • Bestellungen nach GA-Medium

    • ​
      -Metrik: Orders

  • A: Orders

  • Time period: All time

  • Interval: By Month

  • Group by: Order's medium

  • ​
    Chart Type: Area

  • Anzeige-ROI nach Kampagne

    • Metric: Ad Spend

    • Metric:New customers

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

    • Metric: Durchschnittlicher Lebensdauerumsatz

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

    • Metric: Durchschnittliche Anzahl der Bestellungen während der gesamten Lebensdauer

    • Filters:

      • User's first order's source LIKE %google%
      • User's first order's source LIKE %facebook%
      • User's first order's source LIKE %fb%
      • User's first order's medium IN cpc, ppc
      • Filterlogik: ([A] ODER [B] ODER [C]) UND [D]

    • Formula: (A / B)

    • ​
      Format: Currency

    • Formula: (C - (A / B))

    • ​
      Format: Currency

    • Formula: ((C - (A / B)) / (A / B))

    • ​
      Format: Percentage

    • Metric: Ad Clicks

    • Metric: Ad Impressions

    • Formula: (H / I)

    • ​
      Format: Percentage

    • Formula: (A / H)

    • ​
      Format: Currency

  • A: Ad Spend (ausblenden)

  • B: Ad customer acquisitions

  • C: Average LTV

  • D: Average lifetime # of orders

  • ​
    -Formel: CAC

  • Formula: Avg return

  • Formula: Ads ROI

  • H: adClicks

  • I: Impressions

  • ​
    -Formel: CTR

  • ​
    -Formel: CPC

  • Time period: All time

  • ​
    Intervall: None

  • ​
    Gruppieren nach: campaign (Verwenden der Kampagne „Erster Auftrag des Kunden“ für Nicht-Anzeigen-Ausgabentabellen-Metriken)

  • ​
    Chart Type: Table

Wenn Sie beim Erstellen dieser Analyse auf Fragen stoßen oder einfach das Professional Services-Team kontaktieren möchten, wenden ​ sich an den Support.

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