DokumentationCommerceCommerce Intelligence-Benutzerhandbuch

Grundlegende Analytics

Last update: Mon Jul 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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Sobald Sie mit der Adobe Commerce Intelligence-Plattform vertraut sind und ein grundlegendes Verständnis des Tools haben, 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. In den folgenden Beispielen wird customer_entity als Name einer Beispiel-Kundentabelle verwendet.

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 Gutscheine, die ein Kunde während seiner Lebensdauer verwendet hat.
  • 0: Das Datum der ersten Bestellung eines Kunden. Customer’s first order date Dies kann sich vom Datum created_at unterscheiden, wenn ein Kunde zum Zeitpunkt seiner Erstellung keine Bestellung aufgegeben hat.

Akzeptieren Sie Gastbestellungen?

Ist dies der Fall, enthält diese Tabelle möglicherweise nicht alle Ihre Kunden. Wenden Sie sich an das Supportteam, um sicherzustellen, dass Ihre Kundenanalysen alle Kunden einschließen.

Nicht sicher, ob Sie Gastbestellungen annehmen? Weitere Informationen finden Sie in diesem Thema .

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. In den folgenden Beispielen wird sales_flat_order als Name einer Beispielbestellungstabelle verwendet.

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, dass die customer_id in der Tabelle sales_flat_order an der Tabelle entitiy_id in der Tabelle customer_entity ausgerichtet wird.
  • 0: Das Datum, an dem die Bestellung erstellt oder platziert wurde.Created_at
  • 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 sequenzielle Bestellnummer des Kunden, die der Bestellung zugeordnet ist. 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 vorhanden ist, bitten Sie das Supportteam, Sie beim Erstellen zu unterstützen.
  • Customer’s order number (previous-current): Eine Verkettung zweier Werte in der Spalte Customer’s order number. 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. In den folgenden Beispielen wird sales_flat_order_item als Name einer Beispielsortierungselementtabelle verwendet.

Dimensionen

  • Item_id: Die eindeutige Kennung für jede Zeile in der Tabelle.
  • Order_id: Der Referenzschlüssel für Ihre Orders-Tabelle, der angibt, 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 (z. B. Farbe, Größe usw.) erhalten möchten, verwenden Sie diese Spalte, um diese Informationen aus Ihrer Produkttabelle zu beziehen.
  • Order’s created_at: Der Zeitstempel, mit dem die Bestellung aufgegeben wurde. Er wird normalerweise aus der Orders -Tabelle in Ihre order line items -Tabelle kopiert.
  • Order’s coupon_code: Diese Spalte wird ähnlich wie die Dimension Order's created_at 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, dass die customer_id in der Tabelle sales_flach_order an der Tabelle entitiy_id in der Tabelle customer_entity ausgerichtet wird.
  • 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 AdWords oder andere Quellen in Ihre Analysen aufnehmen. Wenn Sie über mehrere Marketing-Ausgabenquellen verfügen, wenden Sie sich an das Managed Services-Team , um Hilfe beim Einrichten einer konsolidierten Tabelle für Ihre Marketing-Kampagnen zu erhalten.

Dimensionen

  • Spend: Die Gesamtausgaben der Anzeige. In Facebook wäre dies die Ausgabespalte in der facebook_ads_insights_#### -Tabelle. Für Google AdWords wäre dies die Spalte adCost in der Tabelle campaigns####.
  • Die an diese Tabellen angehängte #### bezieht sich auf die spezifische Konto-ID für Ihr Facebook - oder Google AdWords -Konto.
  • Clicks: Die Gesamtanzahl der Klicks. In Facebook wäre dies die Klickspalte in der Tabelle facebook_ads_insights_####. In Google AdWords wäre dies die Spalte adClicks in der Tabelle campaigns#### .
  • Impressions: Die Gesamtanzahl der Impressionen. In Facebook wären dies die Impressionen in der Tabelle facebook_ads_insights_####. In Google AdWords wären dies die Impressionen der Tabelle campaigns####.
  • Campaign: Die Gesamtanzahl der Klicks. In Facebook wäre dies die Spalte campaign_name in der Tabelle facebook_ads_insights_#### . In Google AdWords wäre dies die Kampagnenspalte in der Tabelle campaigns####.
  • Date: Die Zeit und das Datum, an dem die Aktivität (Ausgaben, Klicks oder Impressionen) für eine bestimmte Kampagne aufgetreten ist. In Facebook wäre dies die Spalte date_start in der Tabelle facebook_ads_insights_####. In Google AdWords wäre dies die Datumsspalte in der Tabelle campaigns#### .
  • Customer’s first order’s source: Die Quelle der Bestellung aus der ersten Bestellung eines Kunden. Überprüfen Sie zunächst, ob in Ihrem Konto eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source vorhanden ist. 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 in Ihrem Konto eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source vorhanden ist. 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 in Ihrem Konto eine Spalte mit dem Namen customer's first order's source vorhanden ist. 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: Eine Zählung der Gesamtzahl neu erworbener Benutzer über einen bestimmten Zeitraum. New Users unterscheidet sich von Unique Customers, da New Users den Zeitstempel hat, dass ein Konto mit Ihrem Dienst erstellt wurde (d. h. nicht unbedingt eine Bestellung aufgegeben wurde), während Unique Customers mindestens eine Bestellung aufgegeben hat.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Zählung von entity_id aus der customer_entity Tabelle aus, die nach created_at sortiert wurde.

  • Berichtsbeispiel: Anzahl neuer Benutzer, die im letzten Monat erstellt wurden

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

Neue Benutzer

Unique Customers

  • Beschreibung: Eine Zählung der Gesamtanzahl unterschiedlicher Kunden in einem bestimmten Zeitraum. Dies unterscheidet sich von New Users, da es nur Kunden verfolgt, 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"festlegen 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 Number of Orders an.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt einen Distinct Count von customer_id aus der sales_flat_order Tabelle aus, die nach created_at geordnet ist.

  • Berichtsbeispiel: Unique Customers pro Woche über die letzten 90 Tage

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

Unique Customers.

Neue Abonnenten

  • Beschreibung: Eine Zählung der Gesamtzahl neuer Abonnenten, die über einen bestimmten Zeitraum erworben wurden.

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt einen Distinct Count von customer_id aus der subscriptions Tabelle aus, die nach start_date geordnet ist.

  • 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 Bericht zu wiederkehrenden Kunden können Sie die Metrik Distinct Customers und die Dimension Customer's Order Number aus Ihrer Tabelle orders verwenden.

  • 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, dann 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 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

    Die 25 wichtigsten 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 Lebensdauerumsatz

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

    Die 25 wichtigsten Kunden nach Umsatz

Durchschnittlicher Gesamtumsatz nach Kohorte

  • Beschreibung: Verfolgen Sie den durchschnittlichen Lebensdauerumsatz bestimmter Kohorten der Benutzer im Zeitverlauf, 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: Beweglicher Satz von Kohorten der letzten acht Kohorten mit mindestens vier Monaten Daten
    • Duration: 12 Month(s)
    • Table: Customer_entity
    • Perspective: Kumulativer Durchschnittswert pro Kohortenmitglied

    Umsatz der Kunden-Lebensdauer nach Kohorte

Kunden nach Verwendung des Gutscheins

  • Beschreibung: Ein Zähler der Anzahl 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: Anzahl der Bestellungen über die Lebensdauer der Kunden größer als 0 und Anzahl der Coupons über der Lebensdauer des Kunden
    • Time range: All Time
    • Time interval: By Month

    Kunden nach Nutzung des Coupons

  • Berichtsbeispiel 2: Prozentsatz der Coupon- und Nicht-Coupon-Kunden 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 Coupons

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 Durchschnittliche von Customer's First 30 Day Revenue aus der customer_entity Tabelle aus, die nach created_at geordnet ist.
  • Berichtsbeschreibung: Gesamter Zeitdurchschnitt des ersten Umsatzes von 30 Tagen des Kunden
  • 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 Betrag des Umsatzes, den Ihre Kunden während ihrer Lebensdauer generiert haben.

  • Metrikbeschreibung: Diese Metrik führt einen Durchschnitt der Spalte Customer's Lifetime Revenue für die Tabelle customer_entity basierend auf dem Wert created_at aus.

  • Berichtbeschreibung: Gesamtdurchschnittswert des Kundenlebenszeitumsatzes

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

Umsatz der Kunden-Lebensdauer

Auftragsanalyse orderanalytics

Umsatz

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

  • Diese Metrik führt eine Summe von grand_total aus der durch created_at sortierten Tabelle sales_flat_order aus.

  • Berichtsbeispiel: Umsatz pro 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 verwenden, um die Konsistenz aller Metriken sicherzustellen, die auf derselben Tabelle erstellt wurden.

Umsatz

Bestellungen

  • Beschreibung: Eine Zählung der Gesamtzahl der 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 Zählung von entity_id aus der sales_flat_order Tabelle aus, die nach created_at sortiert wurde.

  • 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 über Filtersätze verfügen, um unvollständige, Testaufträge oder zurückgegebene Bestellungen auszuschließen.

Bestellungen

Bestellte Produkte

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

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Summe von qty_ordered aus der Tabelle sales_flat_order_item aus, die nach created_at geordnet ist.

  • Berichtsbeispiel: Artikel, die nach Monat verkauft wurden, 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: erste Bestellung vs. Wiederholungsaufträge

    • Metric A: Produkte geordnet: 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 alle Metriken Multiple Y-Axes box und Hide .

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 einen durchschnittlichen von grand_total aus der sales_flat_order Tabelle aus, die nach created_at sortiert wurde.

  • 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: Sortierte Produkte

  • Berichtsbeispiel: Am häufigsten mit Gutscheinen gekaufte Produkte

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

    Produkte mit Coupons

Zeit zwischen Bestellungen

  • Beschreibung: Testen Sie Ihre Annahmen und Erwartungen bezüglich der Kaufzyklen Ihrer Kunden 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 einen durchschnittlichen von Time since previous order von sales_flat_order aus, der von created_at sortiert wurde.

  • 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 das Kontrollkästchen "Multiple Y-Axes".

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 in der Tabelle Marketing Spend aus, die nach der Spalte date geordnet ist.

  • Berichtsbeispiel: Anzeigenausgaben nach Kampagne

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

Anzeigenausgaben

Anzeigenimpressionen und Anzeigenklicks

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

  • Metrikdefinition: Diese Metrik führt eine Summe für die Impressions- (oder Klicks-)Spalte in der Marketing Spend -Tabelle aus, die nach der Datumsspalte geordnet ist.

  • 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 für 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 % aus.
    • Group By: campaign
NOTE
Sie können title als Formel CTR und alle Metriken ausblenden.

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 Option currency aus.
    • Group By: campaign
NOTE
Sie können title als Formel CPC und alle Metriken ausblenden.

CPC

Kunden nach Akquisequelle

  • Beschreibung: Wenn Sie die Quelle, das Medium und die Kampagne einer Bestellung mit Google eCommerce verfolgen, können Sie Ihre Kunden anhand ihrer Akquisequelle analysieren. Auf diese Weise können Sie ermitteln, welche Marketing-Quellen Kunden gewinnen, und Fragen beantworten, wie z. B. "Werden die meisten Ihrer Kunden ihre ersten Bestellungen über Google, Facebook oder eine andere Quelle tätigen?"

  • Berichtsbeispiel: Kunden nach Akquisequelle

    • Metric Used: New Customers
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's first order's source
NOTE
Sehen Sie sich diesen Artikel an, um weitere Beispiele für Berichte mit Akquise-Quelle zu erhalten.

Akquise-Source

Kunden nach Akquise-Medium und Akquise-Kampagne

  • Beschreibung: Ähnlich wie bei der Analyse von Kunden nach Akquise-Quelle 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 "bezahlte"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 Option currency aus.

    • Group By:

      • Wählen Sie für die Metrik A Customer's first order's campaign aus.
      • Wählen Sie für die Metrik B campaign aus.

    Neue Benutzer.

NOTE
Sie können title als Formel CTR und alle Metriken ausblenden. Weitere Informationen finden Sie auch in diesem Artikel .

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 zuerst die Metrik New customers hinzu. Fügen Sie dann die Metrik Average lifetime revenue hinzu. Wählen Sie den gewünschten Zeitraum aus und wählen Sie interval als None. Wählen Sie abschließend die Option group by als Customer's first order's campaign aus.

    • 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. Weitere Informationen zu CAC, LTV und ROI finden Sie in diesem Artikel .

Lebenszeitwert nach Akquisequelle, Medium und Kampagne

Kapitalrendite (ROI)

  • Beschreibung: Eine Möglichkeit, den ROI nach Kampagne zu berechnen, besteht darin, alle Bestellungen zu analysieren, die über die Kampagne aufgegeben werden. 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 sich möglicherweise das von Ihnen implementierte UTM-Tagging ansehen.

  • 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 % aus.

    • Group By:

      • Wählen Sie für die Metriken A und B Customer's first order's campaign aus
      • Wählen Sie für die Metrik C campaign aus.
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. Weitere Informationen zu CAC, LTV und ROI finden Sie in diesem Thema .

ROI 1

ROI 2

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