Grundlegende Analytics

Sobald Sie mit dem Adobe Commerce Intelligence und über grundlegende Kenntnisse des Tools verfügen, sollten Sie mit der Erstellung von Berichten beginnen. Eine der häufigsten Fragen, die Sie möglicherweise haben, ist "Was sollte ich mir ansehen?"

Die folgenden Informationen beschreiben einige der häufig verwendeten Metriken und Berichte, die Sie möglicherweise für nützlich halten. Einige dieser Berichte sind in Ihrem Konto vorhanden. Überprüfen Sie daher die Metriken und Berichte, die in Ihrem Konto vorhanden sind, um Duplikate zu vermeiden.

Tabellen und Spalten, die Sie verstehen möchten

Beim Erstellen einer Metrik müssen Sie vier Informationen kennen:

  1. die Tabelle, in der die Daten gespeichert sind,
  2. Die spezifische Aktion, die Sie ausführen möchten,
  3. Die Spalte, für die Sie diese Aktion durchführen möchten, und
  4. Der Zeitstempel, den Sie zum Tracking dieser Daten verwenden möchten.

Wahrscheinlich unterscheiden sich die Namen der in diesen Beispielen verwendeten Tabellen geringfügig von den Spaltennamen und Tabellennamen in Ihrer Datenbank, da jede Datenbank eindeutig ist. Referenzieren Sie die folgenden Definitionen, wenn Sie Hilfe bei der Identifizierung einer entsprechenden Tabelle oder Spalte in Ihrer Datenbank benötigen.

Kundentabelle

Diese Tabelle enthält die wichtigsten Informationen zu den einzelnen Kunden, z. B. eine eindeutige Kunden-ID, E-Mail-Adresse usw. Die folgenden Beispiele verwenden customer_entity als Name einer Beispiel-Kundentabelle.

Wenn einige dieser Berechnungen derzeit nicht in Ihrer Datenbank vorhanden sind, können sie von jedem Administrator in Ihrem Konto erstellt werden. Außerdem sollten Sie sicherstellen, dass diese Dimensionen für alle zutreffenden Metriken gruppierbar sind.

Dimensionen

  • Entity_id: Eine eindeutige Kennung für jeden Kunden. Dies kann auch eine eindeutige Kundennummer oder eine E-Mail-Adresse eines Kunden sein und sollte als Referenzschlüssel für die Tabelle Ihrer Bestellung dienen.
  • Created_at: Das Datum, an dem das Konto des Kunden erstellt und zu Ihrer Datenbank hinzugefügt wurde.
  • Customer’s lifetime revenue: Der Gesamtumsatz während der Lebensdauer, der von einem Kunden generiert wurde.
  • Customer’s first 30-day revenue: Der Gesamtbetrag des Umsatzes, der von einem Kunden in den ersten 30 Tagen generiert wurde.
  • Customer’s lifetime number of orders: Die Anzahl der Bestellungen, die ein Kunde während seiner Lebensdauer aufgegeben hat.
  • Customer’s lifetime number of coupons: Die Gesamtzahl der von einem Kunden während seiner Lebensdauer verwendeten Gutscheine.
  • Customer’s first order date: Das Datum der ersten Bestellung eines Kunden. Dies kann sich vom Datum created_at unterscheiden, wenn ein Kunde zum Zeitpunkt seiner Erstellung keine Bestellung aufgegeben hat.

Akzeptieren Sie Gastbestellungen?

Wenn ja, enthält diese Tabelle möglicherweise nicht alle Ihre Kunden. Wenden Sie sich an den Supportteam , um sicherzustellen, dass Ihre Kundenanalysen alle Kunden einschließen.

Sind Sie nicht sicher, ob Sie Gastbestellungen annehmen? Siehe Abschnitt dieses Thema um mehr zu erfahren!

Bestelltabelle

In dieser Tabelle stellt jede Zeile eine Reihenfolge dar. Die Spalten in dieser Tabelle enthalten grundlegende Informationen zu den einzelnen Bestellungen, wie z. B. die Kennung der Bestellung, das Erstellungsdatum, den Status, die Kennung des Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat, usw. Die folgenden Beispiele verwenden sales_flat_order als Name einer Beispielbestellungstabelle.

Dimensionen

  • Customer_id: Eine eindeutige Kennung für den Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat. Dies wird häufig verwendet, um Informationen zwischen den Kunden- und Auftragstabellen zu verschieben. In diesen Beispielen erwarten Sie die customer_id auf der sales_flat_order -Tabelle, die mit der entitiy_id auf customer_entity Tabelle.
  • Created_at: Das Datum der Erstellung oder Platzierung der Bestellung.
  • Customer_email: Die E-Mail-Adresse des Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat. Dies kann auch die eindeutige Kennung für den Kunden sein.
  • Customer’s lifetime number of orders: Eine Kopie der Spalte mit demselben Namen auf Ihrer Customers Tabelle.
  • Customer’s order number: Die der Bestellung zugeordnete sequenzielle Bestellnummer des Kunden. Wenn die Zeile, die Sie sich ansehen, beispielsweise die erste Bestellung eines Kunden ist, lautet diese Spalte "1". Wenn dies jedoch die 15. Bestellung des Kunden war, zeigt diese Spalte "15"für diese Bestellung an. Wenn diese Dimension nicht in Ihrer Customers Tabelle, fragen Sie die Supportteam um Ihnen beim Erstellen zu helfen.
  • Customer’s order number (previous-current): Eine Verkettung aus zwei Werten im Customer’s order number Spalte. Er wird in einem Beispielbericht unten verwendet, um die verstrichene Zeit zwischen zwei beliebigen Bestellungen anzuzeigen. Beispielsweise wird die Zeit zwischen dem ersten Bestelldatum eines Kunden und dem zweiten Bestelldatum mit dieser Berechnung als "1-2"dargestellt.
  • Coupon_code: Zeigt an, welche Gutscheine bei jeder Bestellung verwendet wurden.
  • Seconds since previous order: Die Zeit (in Sekunden) zwischen den Bestellungen eines Kunden.

Auftragselementtabelle

In dieser Tabelle steht jede Zeile für einen verkauften Artikel. Diese Tabelle enthält Informationen zu den in den einzelnen Bestellungen verkauften Artikeln, wie z. B. Referenznummer, Produktnummer, Menge usw. Die folgenden Beispiele verwenden sales_flat_order_item als Name einer Beispielsortierungselementtabelle.

Dimensionen

  • Item_id: Die eindeutige Kennung für jede Zeile in der Tabelle.
  • Order_id: Der Referenzschlüssel für Ihre Orders gibt an, welche Artikel in derselben Bestellung gekauft wurden. Wenn eine Bestellung mehrere Elemente enthält, wird dieser Wert wiederholt.
  • Product_id: Wenn Sie Informationen zum gekauften Produkt erhalten möchten (z. B. Farbe, Größe usw.), können Sie diese Informationen in dieser Spalte aus Ihrer Produkttabelle abrufen.
  • Order’s created_at: Der Zeitstempel, mit dem die Bestellung aufgegeben wurde, in der Regel nach order line items aus der Tabelle Orders Tabelle.
  • Order’s coupon_code: Ähnlich wie bei der Order's created_at aus, wird diese Spalte aus Ihrer Auftragstabelle kopiert.

Abonnementtabelle

Diese Tabelle dient zur Verwaltung Ihrer Abonnementinformationen, wie z. B. Anmelde-ID, E-Mail-Adresse des Abonnenten, Startdatum des Abonnements usw.

Dimensionen

  • Customer_id: Eine eindeutige Kennung für den Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat. Dies ist eine gängige Methode zum Erstellen eines Pfads zwischen der Tabelle "Customers"und der Tabelle "Bestellungen". In diesen Beispielen erwarten Sie die customer_id auf der sales_flach_order -Tabelle, die mit der entitiy_id auf customer_entity Tabelle.
  • Start date: Das Datum, an dem das Abonnement eines Kunden gestartet wurde.

Tabelle für Marketing-Ausgaben

Bei der Analyse Ihrer Marketing-Ausgaben können Sie Facebook, Google AdWordsoder anderen Quellen in Ihren Analysen. Wenn Sie über mehrere Marketing-Ausgabenquellen verfügen, wenden Sie sich an den Managed Services-Team Hilfe beim Einrichten einer konsolidierten Tabelle für Ihre Marketing-Kampagnen.

Dimensionen

  • Spend: Die Gesamtausgaben der Anzeige. In Facebook, wäre dies die Ausgabenspalte im facebook_ads_insights_#### Tabelle. Für Google AdWords, würde dies adCost in der campaigns#### Tabelle.
  • Die #### , die an jede dieser Tabellen angehängt wird, mit der spezifischen Konto-ID für Ihre Facebook oder Google AdWords -Konto.
  • Clicks: Die Gesamtanzahl der Klicks. In Facebook, wäre dies die Klickspalte im facebook_ads_insights_#### Tabelle. In Google AdWordswürde dies die Spalte adClicks im campaigns#### Tabelle.
  • Impressions: Die Gesamtanzahl der Impressionen. In Facebook, wären dies die Impressionen in der facebook_ads_insights_#### Tabelle. In Google AdWords, wären dies die Impressionen der campaigns#### Tabelle.
  • Campaign: Die Gesamtanzahl der Klicks. In Facebook, wäre dies die Spalte campaign_name in der facebook_ads_insights_#### Tabelle. In Google AdWords, wäre dies die Kampagnenspalte im campaigns#### Tabelle.
  • Date: Die Zeit und das Datum, an dem die Aktivität (Ausgaben, Klicks oder Impressionen) für eine bestimmte Kampagne aufgetreten ist. In Facebook, würde dies date_start in der facebook_ads_insights_#### Tabelle. In Google AdWords, wäre dies die Datumsspalte in der campaigns#### Tabelle.
  • Customer’s first order’s source: Die Quelle der Bestellung aus der ersten Bestellung eines Kunden. Überprüfen Sie zunächst, ob Sie über eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source in Ihrem Konto. Wenn diese Spalte nicht angezeigt wird, können Sie die gewünschte Spalte mit diesen Anweisungen erstellen.
  • Customer’s first order’s medium: Das Medium der Bestellung aus der ersten Bestellung eines Kunden. Überprüfen Sie zunächst, ob Sie über eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source in Ihrem Konto. Wenn diese Spalte nicht angezeigt wird, können Sie die gewünschte Spalte mit diesen Anweisungen erstellen.
  • Customer’s first order’s campaign: Die Kampagne der Bestellung aus der ersten Bestellung eines Kunden. Überprüfen Sie zunächst, ob Sie über eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source in Ihrem Konto. Wenn diese Spalte nicht angezeigt wird, können Sie die gewünschte Spalte mit diesen Anweisungen erstellen.

Allgemeine Berichte und Metriken

Im Folgenden finden Sie einige gängige Beispiele für Berichte und Metriken, die Sie möglicherweise als nützlich erachten:

Kundenanalyse customeranalytics

Neue Benutzer

  • Beschreibung: Zählung aller neu erworbenen Benutzer über einen bestimmten Zeitraum. New Users unterscheidet sich von Unique Customers, weil New Users hat den Zeitstempel, mit dem ein Konto mit Ihrem Dienst erstellt wurde (was nicht bedeutet, dass sie notwendigerweise eine Bestellung aufgegeben haben), während Unique Customers haben mindestens eine Bestellung aufgegeben.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Count von entity_id von customer_entity Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: Anzahl der im letzten Monat neu erstellten Benutzer

    • Metric: New Users
    • Time Range: Last Month
    • Time Interval: By Day

Neue Benutzer

Unique Customers

  • Beschreibung: Zählung der Unique Customers-Gesamtanzahl in einem bestimmten Zeitraum. Dies unterscheidet sich von New Users, da nur Kunden verfolgt werden, die mindestens eine Bestellung aufgegeben haben. Der Bericht eines bestimmten Kunden verfolgt einen Kunden nur einmal in einem bestimmten Zeitintervall. Wenn Sie das Zeitintervall auf By Day und ein Kunde mehr als einen Kauf an diesem Tag tätigt, wird der Kunde nur einmal gezählt. Wenn Sie die Gesamtanzahl der Käufe im Allgemeinen anzeigen möchten, sehen Sie sich die Number of Orders.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Count Distinct von customer_id von sales_flat_order Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: Unique Customers pro Woche in den letzten 90 Tagen

    • Metric: Distinct Customers
    • Time Range: Moving range > Last 90 Days
    • Time Interval: By Day

Unique Customers.

Neue Abonnenten

  • Beschreibung: Zählung aller neuen Abonnenten, die in einem bestimmten Zeitraum neu erworben wurden.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Count Distinct von customer_id von subscriptions Tabelle geordnet nach start_date.

  • Berichtsbeispiel: Neue Abonnenten in diesem Jahr nach Monat

    • Metric: New Subscribers
    • Time Range: 1 Year Ago to 0 Days Ago
    • Time Interval: By Month

Abonnenten

Kunden wiederholen

  • Beschreibung: Die Gesamtzahl der Kunden, die in einem Zeitraum mehr als eine Bestellung aufgegeben haben. In einem Kundenbericht für wiederholte Kunden können Sie die Variable Distinct Customers und die Customer's Order Number Dimension aus Ihrer orders Tabelle.

  • Verwendete Metrik: Distinct Customers

  • Berichtsbeispiel: Anzahl der im letzten Jahr getätigten zweiten und dritten Käufe

    • Metric: Distinct Customers
    • Time Range: Moving Range > Last Year
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's Order Number, wählen Sie 2 und 3

  • Berichtsbeispiel 2: Die Anzahl der wiederholten Kunden in den letzten Jahren

    • Metric: Distinct Customers
    • Filters: Customer's Order Number Greater Than 1
    • Time Range: Moving range > Last Year
    • Time Interval: By Month

    Kunden im letzten Jahr wiederholen

Topkunden nach Lebensdauer der Bestellungen

  • Beschreibung: Eine Liste der wichtigsten Kunden basierend auf ihrer Gesamtzahl von Bestellungen. Auf diese Weise erhalten Sie eine direkte Liste Ihrer häufigsten Käufer.

  • Verwendete Metrik: Orders

  • Berichtsbeispiel: Die 25 beliebtesten Kunden nach der Lebensdauer der Bestellungen

    • Metric: Orders
    • Time Range: All Time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top/Bottom: Die 25 beliebtesten Sortierungen nach Bestellungen

    Top 25 Kunden nach Bestellungen

Top-Kunden nach Lebensdauerumsatz

  • Beschreibung: Eine Liste der wichtigsten Kunden basierend auf dem Umsatz während der Lebensdauer.

  • Verwendete Metrik: Average Lifetime Revenue

  • Berichtsbeispiel: Top 25 Kunden nach Lifetime-Umsatz

    • Metric: Average Lifetime Revenue
    • Time Range: All time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top Bottom: Die 25 beliebtesten nach Lebensdauerumsatz sortiert

    Die 25 wichtigsten Kunden nach Umsatz

Durchschnittlicher Gesamtumsatz nach Kohorte

  • Beschreibung: Verfolgen Sie die durchschnittlicher Lebenszeitumsatz bestimmter Kohorten der Benutzer über einen bestimmten Zeitraum hinweg, um die leistungsstärksten Kohorten zu identifizieren. Kohorten werden nach einem gemeinsamen Datum gruppiert, z. B. dem Erstellungsdatum der ersten Bestellung oder dem Erstellungsdatum.

  • Verwendete Metrik: Revenue

  • Berichtsbeispiel: Durchschnittlicher Kundenlebenszeitumsatz nach Kohorte

    • Metric: Revenue
    • Cohort Date: Customer's first order date
    • Time Interval: Month
    • Time Period: Verschieben des Sets von Kohorten der letzten acht Kohorten mit mindestens vier Monaten Daten
    • Duration: 12 Month(s)
    • Table: Customer_entity
    • Perspective: Kumulativer Durchschnittswert pro Kohortenmitglied

    Kundenlebenszeitumsatz nach Kohorte

Kunden nach Verwendung des Gutscheins

  • Beschreibung: Zählung der erworbenen Kunden, die einen Gutschein-/Rabattcode verwendet haben. So erhalten Sie einen klaren Überblick über Ihre Rabattsuchenden im Vergleich zu Vollpreiskäufern.

  • Verwendete Metrik: New Users

  • Berichtsbeispiel: Coupon- und Nicht-Coupon-Kunden nach Monat

    • Metric A: Non coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: Anzahl der Bestellungen über die Lebensdauer des Kunden größer als 0 und Anzahl der Coupons über die Lebensdauer des Kunden gleich 0
    • Metric B: Coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: Kundenlebensdauer Anzahl der Bestellungen größer als 0 und Kundenlebensdauer Anzahl der Coupons größer als 0
    • Time range: All Time
    • Time interval: By Month

    Kunden nach Nutzung des Coupons

  • Berichtsbeispiel 2: Prozentsatz der Kunden mit Coupon und Nicht-Coupon nach Monat

    • Metric A: Non coupon customers (Metrik ausblenden)

      • Metric: New Users
      • Filters: Customer's Lifetime Number of Orders Greater Than 0 und Customer's Lifetime Number of Coupons Equal to 0
    • Metric B: Coupon customers

      • Metric: New Users
      • Filters: Customers Lifetime Number of Orders Greater Than 0 und Customer's Lifetime Number of Coupons Greater Than 0
    • Time Range: All Time

    • Time Interval: By Month

    • Formula: B/(A+B)

NOTE
Alle Metriken ausblenden

Nutzung des Gutscheins

Durchschnittlicher Umsatz der ersten 30 Tage

  • Beschreibung: Der Durchschnitt des Umsatzes, der von Kunden innerhalb ihrer ersten 30 Tage als Kunde generiert wurde.
  • Metrikbeschreibung: Diese Metrik führt eine Durchschnittlich von Customer's First 30 Day Revenue von customer_entity Tabelle geordnet nach created_at.
  • Berichtbeschreibung: Gesamter Durchschnitt des ersten Umsatzes des Kunden mit 30 Tagen
  • Metric: Average First 30 Day Revenue
  • Time Range: All Time
  • Time Interval: None

Durchschnittlicher Umsatz der ersten 30 Tage

Durchschnittlicher Umsatz während der Kundenlebensdauer

  • Beschreibung: Der durchschnittliche Umsatz, den Ihre Kunden über ihre gesamte Lebensdauer generiert haben.

  • Metrikbeschreibung: Diese Metrik führt eine Durchschnittlich des Customer's Lifetime Revenue in der Spalte customer_entity -Tabelle basierend auf der created_at.

  • Berichtbeschreibung: Gesamtdurchschnittswert des Lebensdauerumsatzes des Kunden

    • Metric: Average Customer Lifetime Revenue
    • Time Range: All Time
    • Time Interval: None

Kundenlebenszeitumsatz

Auftragsanalyse orderanalytics

Umsatz

  • Beschreibung: Die Umsatzmetrik zeigt den Gesamtumsatz an, der in einem bestimmten Zeitraum erzielt wurde.

  • Diese Metrik führt eine sum von grand_total von sales_flat_order Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: Umsatz nach Monat, YTD

    • Metric: Revenue
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Zeitintervall: By Month
TIP
Stellen Sie sicher, dass die Berechnung Ihrer Umsatzmetrik mit der Definition übereinstimmt, die Sie intern besprechen. Sie können beispielsweise Umsätze aus versandten Bestellungen zählen, Währungen aus verschiedenen Regionen umrechnen oder Steuern ausschließen. Außerdem können Sie Filtersätze , um die Konsistenz aller auf derselben Tabelle erstellten Metriken sicherzustellen.

Umsatz

Bestellungen

  • Beschreibung: Zählung aller Bestellungen über einen bestimmten Zeitraum. Der Bericht "Bestellungen"verfolgt Änderungen des Bestellvolumens, die durch neue Produktangebote, Promotions oder andere Faktoren verursacht werden, die das Transaktionsvolumen erhöhen (oder verringern) können. Sie können diese Metrik oft nach Variablen segmentieren, um Ihre Fragen zu beantworten.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Count von entity_id von sales_flat_order Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: Bestellungen nach Monat, YTD

    • Metric: number of orders
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month
TIP
Genau wie die Umsatzmetrik sollten Sie Filtersätze zum Ausschließen von unvollständigen, Test- oder zurückgegebenen Bestellungen.

Bestellungen

Bestellte Produkte

  • Beschreibung: Die Metrik "Bestellte Produkte"gibt die Menge der in einem bestimmten Zeitraum verkauften Artikel an.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine sum von qty_ordered von sales_flat_order_item Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: Nach Monat verkaufte Artikel, YTD

    • Metric: Products ordered
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month

    Bestellte Produkte

  • Kombinieren Sie diese Metrik mit Ihrer Anzahl an Bestellungen-Metrik, um die Anzahl der Elemente pro Bestellung zu berechnen. Fügen Sie anschließend Gutscheincodes zum Bericht hinzu, um festzustellen, wie sich Ihre Promotions auf die Warenkorbgröße auswirken, oder um nach neuen oder wiederholten Bestellungen zu segmentieren, um Ihr Kundenverhalten besser zu verstehen.

  • Berichtsbeispiel: Produkte pro Bestellung: Erstbestellung vs. Wiederholungen von Bestellungen

    • Metric A: Artikel bestellt: erste Bestellung

      • Metric: Products ordered
      • Filter: Customer's order number = 1
    • Metric B: Bestellungen: erste Bestellung

      • Metric: Orders
      • Filter: Customer's order number = 1
    • Metric C: Bestellte Produkte: Wiederholungsaufträge

      • Metric: Products ordered
      • Filter: Customer's order number > 1
    • Metric D: Bestellungen: Bestellungen wiederholen

      • Metric: Orders
      • Filter: Customer's order number > 1
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago

    • Time Interval: By Week

    • Formula 1: A/B

    • Formula 2: C/D

NOTE
Deaktivieren Sie die Multiple Y-Axes box und Hide alle Metriken

Bestellte Produkte 2

Durchschnittlicher Bestellwert

  • Beschreibung: Verfolgen Sie den Durchschnittswert der über einen Zeitraum aufgegebenen Bestellungen. Verwenden Sie diese Metrik, um schnell festzustellen, wie Ihr durchschnittlicher Bestellwert (AOV) aufgrund Ihrer Marketing-Maßnahmen, Ihres Produktangebots und/oder anderer Änderungen in Ihrem Unternehmen schwankte.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine average von grand_total von sales_flat_order Tabelle geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel: AOV im Vergleich zum Vorjahr, YTD

    • Metric: Average order value
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month
    • Perspective: Amount Change vs Previous Year

    AOV

Am häufigsten mit Coupons gekaufte Produkte

  • Beschreibung: Dieser Bericht bietet einen Einblick, welche Produkte verkauft werden, wenn Sie Promotions oder Coupons anbieten.

  • Verwendete Metrik: Artikel bestellt

  • Berichtsbeispiel: Am häufigsten mit Coupons gekaufte Produkte

    • Metric: Products ordered
    • Filter: Order's coupon_code Is Not \[NULL\]
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: name (oder SKUoder eine andere Produktkennung)
    • Show top/bottom: Die 25 beliebtesten Sortierungen nach sortierten Produkten

    Produkte mit Coupons

Zeit zwischen Bestellungen

  • Beschreibung: Testen Sie mit einer Zeit zwischen Bestellungen Analyse, die sich auf den Durchschnitt (oder Median!) bezieht Zeit zwischen Käufen. In der unten stehenden Grafik sehen Sie, dass Ihre besten Kunden - diejenigen, die mehr als drei Bestellungen aufgeben - ihren zweiten Kauf in weniger als sechs Monaten tätigen. Kunden, die keine vierte Bestellung aufgegeben haben, warten 14 Monate, bevor sie einen zweiten Kauf tätigen.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine average von Time since previous order von sales_flat_order geordnet nach created_at.

  • Berichtsbeispiel:

    • Metrik 1: ≤ 3 Bestellungen

      • Metric: Average time between orders
      • Filter: Customer's lifetime number of orders ≤ 3
    • Metrik 2: > 3 Bestellungen

      • Metric: Average time between orders
      • Filter: Customer's lifetime number of orders > 3
    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Group By: Customer's order number (previous-current)

NOTE
Deaktivieren Sie die Multiple Y-Axes ankreuzen.

Zeit zwischen Bestellungen

Analyse der Marketing-Ausgaben mktgspendanalytics

Werbeausgaben

  • Beschreibung: Sie können Ihre Marketingausgaben über verschiedene Zeiträume und Intervalle, nach Kampagnen, Anzeigensets oder anderen Segmenten analysieren.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Summe für die Ausgabespalte im Marketing Spend nach der date Spalte.

  • Berichtsbeispiel: Werbeausgaben nach Kampagne

    • Metric: Ad spend
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: campaign

Werbeausgaben

Anzeigenimpressionen und Anzeigenklicks

  • Beschreibung: Zusätzlich zur Analyse der Werbeausgaben können Sie Ihre Anzeigenimpressionen und Anzeigenklicks analysieren.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Summe für die Impressions (oder Klicks)-Spalte im Marketing Spend nach der Datumsspalte geordnet werden.

  • Berichtsbeispiel: Fügen Sie Impressionen und Anzeigenklicks nach Tag hinzu

    • Metric A: Ad impressions
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range: 1 Year Ago to 3 Months Ago
    • Time Interval: By Day

    Anzeigenimpressionen

Clickthrough-Rate (CTR)

  • Beschreibung: Mithilfe der oben erstellten Metriken zu Anzeigenimpressionen und Anzeigenklicks können Sie Ihre Clickthrough-Rate nach verschiedenen Kampagnen im Zeitverlauf analysieren.

  • Berichtsbeispiel: CTR nach Kampagne

    • Metric A: Ad impressions
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range:All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: B/A
    • Wählen Sie die % -Option.
    • Group By: campaign
NOTE
Sie können title die Formel als CTR, und ausblenden alle Metriken.

CTR

Kosten pro Klick (CPC)

  • Beschreibung: Mithilfe der oben erstellten Metriken zu Werbeausgaben und Anzeigenklicks können Sie Ihre Kosten pro Klick nach verschiedenen Kampagnen im Zeitverlauf analysieren.

  • Berichtsbeispiel: CPC nach Kampagne

    • Metric A: Ad spend
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: A/B
    • Wählen Sie die currency option
    • Group By: campaign
NOTE
Sie können title die Formel als CPC, und ausblenden alle Metriken.

CPC

Kunden nach Akquisequelle

  • Beschreibung: Wenn Sie die Quelle, das Medium und die Kampagne einer Bestellung mithilfe von nachverfolgen. Google eCommercekönnen Sie Ihre Kunden anhand ihrer Akquise-Quelle analysieren. Auf diese Weise können Sie ermitteln, welche Marketing-Quellen Kunden gewinnen, und Fragen beantworten, wie z. B. "die meisten Ihrer Kunden, die ihre ersten Bestellungen tätigen, über Google, Facebookoder eine andere Quelle?"

  • Berichtsbeispiel: Kunden nach Akquise-Quelle

    • Metric Used: New Customers
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's first order's source
NOTE
Checkout diesem Artikel für weitere Beispiele für Berichte, die die Akquisequelle verwenden.

Akquisequelle

Kunden nach Akquise-Medium und Akquise-Kampagne

  • Beschreibung: Ähnlich wie bei der Analyse von Kunden nach Akquisequelle können Sie auch Ihre Kunden nach Medium und Kampagne ihrer ersten Bestellung analysieren. Dies kann Ihnen bei der Beantwortung von Fragen wie "Welche Kampagnen ziehen neue Kunden an?"

  • Berichtsbeispiel: Kunden nach Akquise-Kampagne mit bezahltem Medium

    • Metric Used: New customers
    • Filter: Customer's first order's medium IN ppc
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: Customer's first order's campaign
NOTE
Für den Filter in Ihrer New Customers Metrik, können Sie alle anderen Medien hinzufügen, die als "gebührenpflichtige"Medien für Ihr Unternehmen gelten, z. B. CPC oder Paid Search.

Akquise-Medium

Kundenakquisekosten (CAC) oder Kosten pro Akquise (CPA)

  • Beschreibung: Eine Möglichkeit, die Kosten einer Kampagne zu analysieren, besteht darin, alle Kosten nur den Kunden zuzuordnen, die Sie über die Kampagne erworben haben.

  • Berichtsbeispiel: CAC nach Kampagne

    • Metric A: New customers

    • Filter: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric B: Ad Spend

    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Formula: B/A

    • Wählen Sie die currency option

    • Group By:

      • Für Metriken Aauswählen Customer's first order's campaign
      • Für Metriken Bauswählen campaign

    Neue Benutzer.

NOTE
Sie können title die Formel als CTR, und ausblenden alle Metriken. Auschecken diesem Artikel für weitere Informationen.

CAC 1

CAC 2

Lebenszeitwert nach Akquisequelle, Medium und Kampagne

  • Beschreibung: Neben der Analyse der Anzahl der von jeder Kampagne erworbenen Kunden können Sie den durchschnittlichen Umsatz dieser Kunden über die gesamte Lebensdauer analysieren. Dies hilft Ihnen bei der Identifizierung:

    • Wenn bestimmte Kampagnen eine große Anzahl von Kunden anziehen, diese Kunden jedoch einen niedrigen Lebenszeitwert haben.
    • Wenn bestimmte Kampagnen ein geringes Kundenvolumen anziehen, diese Kunden jedoch einen hohen Lebenszeitwert haben.
  • Berichtsbeispiel: Fügen Sie zunächst die New customers Metrik. Fügen Sie dann die Average lifetime revenue Metrik. Wählen Sie den gewünschten Zeitraum aus und wählen Sie die interval as None. Wählen Sie abschließend die group by Option alsCustomer's first order's campaign.

    • Metric A: New Customers
    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'
    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc
    • Metric B: Average lifetime revenue
    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'
    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: Customer's first order's campaign
NOTE
Für die beiden Filter können Sie alle anderen Medien hinzufügen, die als "bezahlte"Medien für Ihr Unternehmen gelten (z. B. CPC oder Paid Search). Sie können auch andere Quellen hinzufügen, die Sie analysieren möchten, z. B. Facebook. Checkout diesem Artikel Weitere Informationen zu CAC, LTV und ROI.

Lebenszeitwert nach Akquisequelle, Medium und Kampagne

Kapitalrendite (ROI)

  • Beschreibung: Eine Möglichkeit, den ROI pro Kampagne zu berechnen, besteht darin, alle über die Kampagne aufgegebenen Bestellungen zu analysieren. Eine alternative Methode besteht jedoch darin, den Lebenszeitwert der durch eine Kampagne erworbenen Kunden zu analysieren. Um den ROI zu analysieren, ist es wichtig, dass die Kampagnennamen für alle Ausgabedaten und Transaktionsdaten konsistent sind. Wenn Sie den folgenden Bericht erstellen und es aufgrund nicht übereinstimmender Kampagnennamen keine ROI-Werte gibt, müssen Sie möglicherweise die UTM-Tagging haben Sie implementiert.

  • Berichtsbeispiel: ROI nach Kampagne

    • Metric A: New Customers

    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'

    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric B: Average lifetime revenue

    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'

    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric C: Ad spend

    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Formula: (B-(C/A))/(C/A)

    • Wählen Sie die % option

    • Group By:

      • Für Metriken A und Bauswählen Customer's first order's campaign
      • Für Metriken Causwählen campaign
NOTE
Sie können der Formel den Titel "ROI"geben und alle Metriken ausblenden. Darüber hinaus können Sie die Filter in den Metriken anpassen, um alternative Quellen und Medien zu analysieren. Auschecken dieses Thema Weitere Informationen zu CAC, LTV und ROI.

ROI 1

ROI 2

recommendation-more-help
e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc