Cette rubrique explique comment calculer une taux de perte de clientèle pour votre clients commerciaux. Contrairement aux SaaS ou aux sociétés d’abonnement traditionnelles, les clients commerciaux n’ont généralement pas de clients concrets. "churn event" pour vous montrer qu’ils ne doivent plus compter pour vos clients actifs. Pour cette raison, les instructions ci-dessous vous permettent de définir un client comme "généré" en fonction d’un délai déterminé écoulé depuis sa dernière commande.
De nombreux clients souhaitent obtenir de l’aide pour commencer à conceptualiser ce qui délai ils doivent utiliser en fonction de leurs données. Si vous souhaitez utiliser l’historique du comportement du client pour définir ceci délai d’exécution, vous souhaitez peut-être vous familiariser avec le définition de la perte de clientèle rubrique. Vous pouvez ensuite utiliser les résultats de la formule pour le taux de perte de clientèle dans les instructions ci-dessous.
Colonnes à créer
customer_entity
table
Customer's last order date
Max
sales_flat_order
created_at
sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id
Orders we count
Seconds since customer's last order date
Age
Customer's last order date
Veillez à ajouter toutes les nouvelles colonnes comme dimensions aux mesures ; avant de créer de nouveaux rapports.
Cette mesure peut exister sur votre compte.
Dans le customer_entity
table
Cette mesure effectue une Count
Sur le entity_id
column
Commandé par le Customer's first order date
timestamp
Filter:
Nouveaux clients (par date de dernière commande)
Cette mesure peut exister sur votre compte.
Dans le customer_entity
table
Cette mesure effectue une Count
Sur le entity_id
column
Commandé par le Customer's last order date
timestamp
Filter:
Veillez à ajouter toutes les nouvelles colonnes comme dimensions aux mesures ; avant de créer de nouveaux rapports.
Taux de perte de clientèle
Metric: nouveaux clients (par date de première commande)
Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0
Perspective: Cumulative
Metric: New customers (by last order date)
Filter:
Secondes depuis la date de dernière commande du client >= [Votre auto-définition de coupure pour les clients connectés ]^
Lifetime number of orders Greater Than 0
Metric: New customers (by last order date)
Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0
Perspective: Cumulative
Formula: (B / ((A + B) - C)
Format: Percentage
Mesure A
:New customers cumulative
Mesure B
:Churned customers by last order date
Mesure C
:Customers by last order date cumulative
Formula
:Repeat order probability
Time period
:All time (or custom range)
Group by
:Customer's order number
Chart Type
:Column
Vous trouverez ci-dessous quelques conversions mensuelles > secondes courantes, mais Google fournit d’autres valeurs, y compris les conversions semaine > secondes pour toutes les valeurs personnalisées que vous recherchez.
Mois | Secondes |
---|---|
3 | 7,776,000 |
6 | 15,552,000 |
9 | 23,328,000 |
12 | 31,104,000 |
Après avoir compilé tous les rapports, vous pouvez les organiser dans le tableau de bord suivant vos besoins. Le résultat peut ressembler à l’exemple de tableau de bord ci-dessus.