DokumentationCommerceCommerce Intelligence-Benutzerhandbuch

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Analyse des erwarteten Lebenszeitwerts

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

Erstellt für:

  • Einsteiger
  • Fortgeschrittener
  • Admin
  • Benutzende

Dieses Thema zeigt, wie Sie ein Dashboard einrichten, das Ihnen hilft, das Wachstum des Kundenlebenszeitwerts und den erwarteten Lebenszeitwert Ihrer Kunden zu verstehen.

Dashboard zur Analyse des erwarteten Lebenszeitwerts mit Prognosen zum Kundenwert

Diese Analyse steht nur Pro Account Kunden mit der neuen Architektur zur Verfügung. Wenn Ihr Konto Zugriff auf die Persistent Views in der Manage Data Seitenleiste hat, befinden Sie sich auf der neuen Architektur und können die hier aufgeführten Anweisungen befolgen, um diese Analyse selbst zu erstellen.

Bevor Sie beginnen, sollten Sie sich mit dem "​ Report Builder“ vertraut machen

Berechnete Spalten

In der Tabelle Bestellungen zu erstellende Spalten bei Verwendung von 30-Tage-Monaten:

  • Column name: Months between first order and this order

  • Column type: Same Table

  • ​
    Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = Seconds between customer's first order date and this order

  • ​
    Datatype: Integer

  • Definition:case when A is null then null when A <= 0 then '1'::int else (ceil(A)/2629800)::int end

  • Column name: Months since order

  • Column type: Same Table

  • ​
    Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at

  • ​
    Datatype: Integer

  • Definition case when created_at is null then null else (ceil((extract(epoch from current_timestamp) - extract(epoch from created_at))/2629800))::int end

In der orders zu erstellende Spalten bei Verwendung von Kalender Monaten:

  • Column name: Calendar months between first order and this order

  • Column type: Same Table

  • ​
    Column equation: CALCULATION

  • Column inputs:

    • A = created_at
    • B = Customer's first order date

  • ​
    Datatype: Integer

  • Definition case when (A::date is null) or (B::date is null) then null else ((date_part('year',A::date) - date_part('year',B::date))*12 + date_part('month',A::date) - date_part('month',B::date))::int end

  • Column name: Calendar months since order

  • Column type: Same Table

  • ​
    Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at

  • ​
    Datatype: Integer

  • Definition:case when A is null then null else ((date_part('year',current_timestamp::date) - date_part('year',A::date))*12 + date_part('month',current_timestamp::date) - date_part('month',A::date))::int end

  • Column name: Is in current month? (Yes/No)

  • Column type: Same Table

  • ​
    Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at

  • ​
    Datatype: String

  • Definition case when A is null then null when (date_trunc('month', current_timestamp::date))::varchar = (date_trunc('month', A::date))::varchar then 'Yes' else 'No' end

Metriken

Anweisungen zur Metrik

Zu erstellende Metriken

  • Unterschiedliche Kunden nach Datum der ersten Bestellung

    • Wenn Sie Gastbestellungen aktivieren, verwenden Sie customer_email

  • In der orders

  • Diese Metrik führt eine Anzahl unterschiedlicher Werte

  • In der Spalte customer_id

  • Sortiert nach dem Customer's first order date Zeitstempel

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

Berichte

Berichtsanweisungen

Erwarteter Umsatz pro Kunde und Monat

  • A: Revenue (hide)

    • Calendar months between first order and this order <= X (Wählen Sie eine vernünftige Zahl für X, z. B. 24 Monate)
    • Is in current month? = No

  • ​
    -Metrik: Revenue

  • Filter:

  • B: All time customers (hide)

    • Is in current month? = No

  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • C: All time customers by month since first order (hide)

    • Calendar months since order <= X
    • Is in current month? = No

  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • Formula: Expected revenue

  • Formula: A / (B - C)

  • ​
    Format: Currency

Weitere Diagrammdetails

  • Time period: All time

  • Zeitintervall: None

  • Group by: Calendar months between first order and this order - Alle anzeigen

  • Ändern Sie mithilfe des Stiftsymbols neben dem group by die All time customers für die group by Metrik in „Unabhängig“

  • Bearbeiten Sie die Show top/bottom wie folgt:

    • Revenue: Top 24 sorted by Calendar months between first order and this order
    • All time customers: Top 24 sorted by All time customers
    • All time customers by month since first order: Top 24 sorted by All time customers by month since first order

Durchschnittlicher Umsatz pro Monat nach Kohorte

  • A: Revenue
  • ​
    Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Average value per cohort member

Kumulativer durchschnittlicher Umsatz pro Monat nach Kohorte

  • A: Revenue
  • ​
    Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Cumulative average value per cohort member

Nachdem Sie alle Berichte kompiliert haben, können Sie sie im Dashboard nach Bedarf organisieren. Das Ergebnis kann wie das Bild oben auf der Seite 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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