Kundenkonzentration

Last update: Tue Oct 14 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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Dieses Thema zeigt, wie Sie ein Dashboard einrichten, mit dem Sie messen können, wie der Gesamtumsatz auf Ihren Kundenstamm verteilt wird. Erfahren Sie, welcher Prozentsatz der Kundinnen und Kunden welchen Prozentsatz des Umsatzes beiträgt, und erstellen Sie segmentierte Listen, um Ihre Kundinnen und Kunden mit hohem Beitragsanteil am besten zu vermarkten und zu binden.

Diese Analyse enthält erweiterte berechnete Spalten.

Erste Schritte

Sie müssen zunächst eine Datei hochladen, die nur einen Primärschlüssel mit dem Wert 1 enthält. Dies ermöglicht die Erstellung einiger erforderlicher berechneter Spalten für die Analyse.

Sie können den Datei-Uploader und das folgende Bild verwenden, um Ihre Datei zu formatieren.

Berechnete Spalten

Wenn Sie sich auf der ursprünglichen Architektur befinden (z. B. wenn Sie die Option Data Warehouse Views nicht im Menü Manage Data haben), sollten Sie sich an das Supportteam wenden, um die folgenden Spalten zu erstellen. In der neuen Architektur können diese Spalten von der Manage Data > Data Warehouse Seite aus erstellt werden. Detaillierte Anweisungen finden Sie unten.

Eine weitere Unterscheidung wird getroffen, wenn Ihr Unternehmen Gastbestellungen erlaubt. In diesem Fall können Sie alle Schritte für die customer_entity ignorieren. Wenn keine Gastbestellungen zulässig sind, ignorieren Sie alle Schritte für die sales_flat_order.

Zu erstellende Spalten

Sales_flat_order/customer_entity
(Eingabe) reference
Column type: - Same table > Calculation
Inputs: - entity_id
Calculation: - wenn A null ist, dann null andernfalls 1 Ende
Datatype: - Integer
Customer concentration Tabelle (das ist die Datei, die Sie mit der Nummer 1 hochgeladen haben)
Anzahl der Kunden
Column type: - Many to One > Count Distinct
Pfad - sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key ODER customer_entity.(input)reference > Customer Concentration.Primary Key
Ausgewählte Spalte - sales_flat_order.customer_email ODER customer_entity.entity_id
customer_entity
Anzahl der Kunden
Column type: - One to Many > JOINED_COLUMN
Pfad - customer_entity.(input) reference > Customer Concentration. Primary Key
Ausgewählte Spalte - Number of customers
(Eingabe) Ranking by customer lifetime revenue
Column type: - Same table > Event Number
Ereignisbesitzer - Number of customers
Ereignisrang - Customer's lifetime revenue
Perzentil des Umsatzes des Kunden
Column type: - Same table > Calculation
Inputs: - (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers
Calculation: - wenn A null ist, dann andernfalls null (A/B) 100 end *
Datatype: - Decimal
Sales_flat_order
Anzahl der Kunden
Column type: - One to Many > JOINED_COLUMN
Pfad - sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key
Ausgewählte Spalte - Number of customers
(Eingabe) Rangfolge nach Kundenlebensdauerumsatz
Column type: - Same table > Event Number
Ereignisbesitzer - Number of customers
Ereignisrang - Customer's lifetime revenue
Filter - Customer's order number = 1
Perzentil des Umsatzes des Kunden
Column type: - Same table > Calculation
Inputs: - (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers
Calculation: - wenn A null ist, dann andernfalls null (A/B) 100 end *
Datatype: - Decimal

NOTE

Die verwendeten Perzentile sind sogar Aufspaltungen von Kundinnen und Kunden, die das Xth-Perzentil Ihres Kundenstamms darstellen. Jeder Kunde ist mit einer Ganzzahl zwischen 1 und 100 verknüpft, die als sein Lebensdauerumsatz (Rang) werden. Wenn beispielsweise das Umsatzperzentil des Kunden für einen bestimmten Kunden 5 beträgt, liegt dieser Kunde im fünften Perzentil des Gesamtumsatzes aller Kunden.

Metriken

Gesamtwert der Kundenlebensdauer
In der customer_entity
Diese Metrik führt eine Summe“
In der Spalte Customer's lifetime revenue
Sortiert nach dem Customer's first order date Zeitstempel

Berichte

Kundenkonzentration
Metric: Total customer lifetime value
Filter: Customer's revenue percentile IS NOT NULL
Metric: Total customer lifetime value
Filter: Customer's revenue percentile IS NOT NULL
Gruppieren nach: Independent
A: Total customer lifetime revenue by percentile
B: Total customer lifetime revenue (ungrouped)
Time period: All time
Interval: None
Group by: Customer's revenue percentile
Oben/unten anzeigen: 100% of Customer's revenue percentile Name
Chart type: Line
Top 10% Konzentration
Filter: Customer's revenue percentile <= 10
A: Total customer lifetime revenue
Time period: All time
Interval: None
Diagramm ausblenden
Gruppieren nach: Email
Chart type: Table
Unten 50 % Konzentration mit nur einem Kauf
A: Total customer lifetime revenue
Customer's revenue percentile <= 50
Customer's lifetime number of orders = 1
Filter:
Time period: All time
Interval: None
Diagramm ausblenden
Gruppieren nach: Email
Chart type: Table
untere 10%-Konzentration
Filter: Customer's revenue percentile > 90
A: Total customer lifetime revenue
Time period: All time
Interval: None
Diagramm ausblenden
Gruppieren nach: Email
Chart type: Table

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

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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