Kundenkonzentration

Dieses Thema zeigt, wie Sie ein Dashboard einrichten, mit dem Sie messen können, wie der Gesamtumsatz auf Ihre Kundenbasis verteilt wird. Erfahren Sie, welcher Prozentsatz der Kunden zu welchem Prozentsatz des Umsatzes beitragen, und erstellen Sie segmentierte Listen, um Ihre wichtigsten Kunden am besten zu vermarkten und zu halten.

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 Datei-Uploader und das folgende Bild, um Ihre Datei zu formatieren.

Berechnete Spalten

Wenn Sie sich in der ursprünglichen Architektur befinden (z. B. wenn Sie nicht über die Data Warehouse Views Option unter Manage Data ), sollten Sie sich an das Supportteam wenden, um die folgenden Spalten zu erstellen. In der neuen Architektur können diese Spalten aus dem Manage Data > Data Warehouse Seite. Im Folgenden finden Sie ausführliche Anweisungen.

Eine weitere Unterscheidung wird getroffen, wenn Ihr Unternehmen Gastaufträge zulässt. Wenn ja, können Sie alle Schritte für die customer_entity Tabelle. Wenn Gastaufträge nicht zulässig sind, ignorieren Sie alle Schritte für die sales_flat_order Tabelle.

Zu erstellende Spalten

  • Sales_flat_order/customer_entity table

  • (Eingabe) reference

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – entity_id

  • Calculation: - Wenn A null ist, dann null else 1 end

  • Datatype: – Integer

  • Customer concentration table (dies ist die Datei, die Sie mit der Nummer hochgeladen haben 1)

  • 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 table

  • 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

  • Ereigniseigentümer - Number of customers

  • Ereignisrang - Customer's lifetime revenue

  • Umsatz-Perzentil des Kunden

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: - Wenn A null ist, dann null else (A/B) 100 Ende ​*

  • Datatype: – Decimal

  • Sales_flat_order table

  • 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 Kundenlebenszeitumsatz

  • Column type: – Same table > Event Number

  • Ereigniseigentümer - Number of customers

  • Ereignisrang - Customer's lifetime revenue

  • Filter - Customer's order number = 1

  • Umsatz-Perzentil des Kunden

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: - Wenn A null ist, dann null else (A/B) 100 Ende ​*

  • Datatype: - Decimal

NOTE
Die verwendeten Perzentile sind sogar Kundenaufteilungen, die das Xte Perzentil Ihrer Kundenbasis darstellen. Jeder Kunde ist mit einer Ganzzahl von 1 bis 100 verknüpft, die als Lebensdauerumsatz betrachtet werden kann rank. Wenn beispielsweise das Umsatzperzentil des Kunden für einen bestimmten Kunden 5, befindet sich dieser Kunde im fünftes Perzentil des Gesamtumsatzes aller Kunden.

Metriken

  • Gesamtwert der Kundenlebensdauer
  • Im customer_entity table
  • Diese Metrik führt eine Summe
  • Im Customer's lifetime revenue column
  • Bestellt von der Customer's first order date timestamp

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


  • Gruppe von: Independent

  • Metrik A: Total customer lifetime revenue by percentile

  • Metrik 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

  • Metrik A: Total customer lifetime revenue

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Diagramm ausblenden


  • Gruppe von: Email


  • Chart type: Table

  • Unterste Konzentration von 50 % bei nur einem Kauf

  • Metrik 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


  • Gruppe von: Email


  • Chart type: Table

  • Konzentration unter 10 %

  • Filter: Customer's revenue percentile > 90

  • Metrik A: Total customer lifetime revenue

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Diagramm ausblenden


  • Gruppe von: Email


  • Chart type: Table

Nachdem Sie alle Berichte kompiliert haben, können Sie sie nach Bedarf im Dashboard 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, Support kontaktieren.

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