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[PaaS uniquement]{class="badge informative" title="S’applique uniquement aux projets Adobe Commerce on Cloud (infrastructure PaaS gérée par Adobe) et aux projets On-premise."}

Reporting sur un calendrier de vente au détail

Last update: Mon Aug 18 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Débutant
  • Intermédiaire
  • Administration
  • Développeur
  • Utilisateur ou utilisatrice

Cette rubrique explique comment configurer la structure pour utiliser un calendrier de vente au détail 4-5-4 dans votre compte Adobe Commerce Intelligence. Le Report Builder visuel offre des périodes, des intervalles et des paramètres indépendants incroyablement flexibles. Cependant, tous ces paramètres fonctionnent avec le calendrier mensuel traditionnel en place.

Comme de nombreux clients modifient leur calendrier pour utiliser des dates de vente au détail ou de comptabilité, les étapes ci-dessous illustrent comment utiliser vos données et créer des rapports à l’aide de dates de vente au détail. Bien que les instructions ci-dessous fassent référence au calendrier de vente au détail 4-5-4, vous pouvez les modifier pour tout calendrier spécifique utilisé par votre équipe, qu’il s’agisse d’un calendrier financier ou d’une simple période personnalisée.

Avant de commencer, vous devez consulter le téléchargeur de fichiers et vous assurer que vous avez bien allongé le fichier .csv. Cela permet de s’assurer que les dates couvrent toutes vos données historiques et repoussent les dates dans le futur.

Cette analyse contient colonnes calculées avancées.

Prise en main

Vous pouvez télécharger une version .csv du calendrier de vente au détail 4-5-4 pour les années 2014 à 2017. Vous devrez peut-être ajuster ce fichier en fonction de votre calendrier de vente au détail interne et étendre la période pour prendre en charge votre période actuelle et historique. Une fois le fichier téléchargé, utilisez le téléchargeur de fichiers pour créer un tableau de calendrier de vente au détail dans votre Data Warehouse Commerce Intelligence. Si vous utilisez une version non modifiée du calendrier de vente au détail 4-5-4, assurez-vous que la structure et les types de données des champs de ce tableau correspondent aux éléments suivants :

Nom de la colonne
Type de données de colonne
Clé de Principal
Date Retail
Date & Time
Yes
Year Retail
Whole Number
No
Quarter Retail
Whole Number
No
Month Number Retail
Whole Number
No
Week Retail
Whole Number
No
Month Name Retail
Text (jusqu'à 255 caractères)
No
Week Number of Month Retail
Whole Number
No

Colonnes à créer

  • table sales_order

    • INPUT created\_at (aaaa-mm-jj 00:00:00)

      • Column type : - Same table > Calculation
      • Inputs : - created\_at
      • Datatype : - Datetime
      • Calculation : - case when A is null then null else to\_char(A, 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

  • Calendrier de vente au détail table de chargement de fichier

    • Date actuelle

      • Column type : Same table > Calculation

      • Inputs : Date Retail

      • ​
        , type de données: Datetime

      • Calculation : case when A is null then null else to\_char(now(), 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

        note note
        NOTE
        La fonction now() ci-dessus est spécifique à PostgreSQL. Bien que la plupart des entrepôts de données Commerce Intelligence soient hébergés sur PostgreSQL, certains peuvent être hébergés sur Redshift. Si le calcul ci-dessus renvoie une erreur, vous devrez peut-être utiliser la fonction Redshift getdate() au lieu de now().

    • Année de vente au détail actuelle (doit être créé par l’analyste de support)

      • Column type : Event Counter
      • Local Key : Current date
      • Remote Key : Retail calendar.Date Retail
      • ​
        Operation: Max
      • Operation value : Year Retail

    • Inclus dans l'année de vente au détail en cours ? (Oui/Non)

      • Column type : Same table > Calculation

      • Inputs :

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        , type de données: String

      • Calculation : case when A is null or B is null then null when A = B then 'Yes' else 'No' end

    • Inclus dans l'année de vente précédente ? (Oui/Non)

      • Column type : Same table > Calculation

      • Inputs :

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        , type de données: String

      • Calculation : case when A is null or B is null then null when (A = (B-1)) then 'Yes' else 'No' end

  • table sales_order

    • Créé_à (année de vente au détail)

      • Column type : One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Chemin -

        • Many : sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One : Retail Calendar.Date Retail

      • Sélectionner un table : Retail Calendar

      • Sélectionner un column : Year Retail

    • Créé_à (semaine de vente au détail)

      • Column type : One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Chemin -

        • Many : commande_vente.[ENTRÉE] créé_à (aaaa-mm-jj 00:00:00
        • One : Calendrier de vente au détail.Date de vente au détail

      • Sélectionner un table : Retail Calendar

      • Sélectionner un column : Week Retail

    • Créé_à (mois de vente au détail)

      • Column type : One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Chemin

        • Many : sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One : Retail Calendar.Date Retail

      • Sélectionner un table : Retail Calendar

      • Sélectionner un column : Month Number Retail

    • Inclure dans l'année de vente précédente ? (Oui/Non)

      • Column type : One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Chemin -

        • Many : sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One : Calendar.Date Retail de détail

      • Sélectionner un table : Retail Calendar

      • Sélectionner un column : Include in previous retail year? (Yes/No)

    • Inclure dans l'année de vente au détail en cours ? (Oui/Non)

      • Column type : One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Chemin -

        • Many : sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One : Calendar.Date Retail de détail

      • Sélectionner un table : Retail Calendar

      • Sélectionner un column : Include in current retail year? (Yes/No)

Mesures

Remarque : aucune nouvelle mesure n’est nécessaire pour cette analyse. Veillez toutefois à ajouter les nouvelles colonnes que vous avez créées dans la table sales_order en tant que dimensions pour toutes les mesures de la table sales_order avant de poursuivre les rapports.

Rapports

  • Commandes hebdomadaires - calendrier de vente au détail (YoY)

    • A de mesure : 2017

      • Metric : nombre de commandes
      • Filter :
        • Créé_à (année de vente au détail) = 2017

    • B de mesure : 2016

      • Metric : nombre de commandes
      • Filter :
        • Créé_à (année de vente au détail) = 2016

    • C de mesure : 2015

      • Metric : Number of orders
      • Filter :
        • Created\_at (retail Year) = 2015

    • Time period : All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail week)

    • ​
      Chart type: Line

      • Désactiver multiple Y-axes

  • Présentation du calendrier de vente au détail (année de vente au détail en cours, par mois)

    • A de mesure : Revenue

      • ​
        Metric: Revenue
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • B de mesure : Orders

      • Metric : Number of orders
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • C de mesure : Avg order value

      • Metric : Avg order value
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period : All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

  • Présentation du calendrier de vente au détail (année de vente au détail précédente, par mois)

    • A de mesure : Revenue

      • ​
        Metric: Revenue
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • B de mesure : Orders

      • Metric : nombre de commandes
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • C de mesure : Avg order value

      • Metric : Avg order value
      • Filter :
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period : All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

Étapes suivantes

Ce qui précède décrit comment configurer un calendrier de vente au détail pour qu’il soit compatible avec toute mesure créée sur votre table de sales\_order (telle que Revenue ou Orders). Vous pouvez également étendre cette fonctionnalité afin de prendre en charge le calendrier de vente au détail des mesures créées sur n’importe quel tableau. La seule exigence est que cette table dispose d'un champ datetime valide qui peut être utilisé pour se joindre à la table Calendrier de la vente au détail.

Par exemple, pour afficher les mesures au niveau du client sur un calendrier de vente au détail 4-5-4, créez un calcul de Same Table dans le tableau de customer\_entity, similaire à \[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00) décrit ci-dessus. Vous pouvez ensuite utiliser cette colonne pour reproduire les calculs One to Many JOINED_COLUMN (comme Created_at (retail year)) et Include in previous retail year? (Yes/No) en joignant la table customer\_entity à la table Retail Calendar.

N’oubliez pas de ajouter toutes les nouvelles colonnes en tant que dimensions aux mesures avant de créer de nouveaux rapports.

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