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Abwanderungsrate

Dieses Thema zeigt, wie Sie eine Abwanderungsrate für Ihre Commerce-Kunden berechnen. Im Gegensatz zu SaaS oder herkömmlichen Abonnementunternehmen verfügen Commerce-Kunden normalerweise nicht über ein konkretes -„Abwanderungsereignis“, Ihnen zu zeigen, dass sie nicht mehr für Ihre aktiven Kunden zählen sollten. Aus diesem Grund können Sie mit den folgenden Anweisungen einen Kunden als „abgewandert“ definieren, basierend auf einer bestimmten Zeitspanne seit seiner letzten Bestellung.

Visualisierung der Abwanderungsrate mit der Kundenbindung im Zeitverlauf

Viele Kunden wünschen Hilfe beim Einstieg in die Konzeption Zeitrahmens, den sie basierend auf ihren Daten verwenden sollten. Wenn Sie zur Definition dieses Abwanderungszeitrahmens“ das historische Kundenverhalten möchten, sollten Sie sich mit dem Thema Abwanderung definieren vertraut machen. Anschließend können Sie die Ergebnisse in der Formel für die Abwanderungsrate in den folgenden Anweisungen verwenden.

Berechnete Spalten

Zu erstellende Spalten

  • customer_entity

  • Customer's last order date

    • definition auswählen: Max
    • table auswählen: sales_flat_order
    • column auswählen: created_at
    • sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id
    • Filter: Orders we count
  • Seconds since customer's last order date

    • definition auswählen: Age
    • column auswählen: Customer's last order date
NOTE
Stellen Sie sicher​ dass Sie alle neuen Spalten als Dimensionen zu Metriken hinzufügen bevor Sie neue Berichte erstellen.

Metriken

  • Neue Kunden (nach Datum der ersten Bestellung)
    • Kunden, die gezählt werden
NOTE
Diese Metrik kann in Ihrem Konto vorhanden sein.
  • In der customer_entity

  • Diese Metrik führt eine Anzahl aus

  • In der Spalte entity_id

  • Sortiert nach dem Customer's first order date Zeitstempel

  • Filter:

  • Neue Kunden (nach letztem Bestelldatum)

    • Kunden, die gezählt werden
    note note
    NOTE
    Diese Metrik kann in Ihrem Konto vorhanden sein.
  • In der customer_entity

  • Diese Metrik führt eine Anzahl aus

  • In der Spalte entity_id

  • Sortiert nach dem Customer's last order date Zeitstempel

  • Filter:

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

Berichte

  • Abwanderungsrate

    • Metric: Neue Kunden (nach Datum der ersten Bestellung)

    • Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0


    • Perspective: Cumulative

    • Metric: New customers (by last order date)

    • Filter:

    • Sekunden seit dem letzten Bestelldatum des Kunden >= [Ihr selbst definierter Abgang für abgewanderte Kunden ]​ ^

    • Lifetime number of orders Greater Than 0

    • Metric: New customers (by last order date)

    • Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0


    • Perspective: Cumulative

    • Formula: (B / ((A + B) - C)


    • Format: Percentage

  • A:New customers cumulative

  • B:Churned customers by last order date

  • C:Customers by last order date cumulative

  • Formula:Repeat order probability

  • Time period:All time (or custom range)

  • Group by:Customer's order number

  • Chart Type:Column

Im Folgenden finden Sie einige häufige Monate > zweite Konversionen, aber Google liefert andere Werte, einschließlich Wochen > Sekunden Konversionen für alle benutzerdefinierten Werte, nach denen Sie suchen.

Monate
Sekunden
3
7.776.000
6
15.552.000
9
23.328.000
12
31.104.000

Nachdem Sie alle Berichte kompiliert haben, können Sie sie im Dashboard nach Bedarf organisieren. Das Ergebnis kann wie im obigen Beispiel-Dashboard aussehen.

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