Commandes d’invités

Lors de la révision de vos commandes, si vous constatez que plusieurs customer\_id Les valeurs sont nulles ou n’ont pas de valeur à associer à customers , cela indique que votre boutique autorise les commandes d’invités. Cela signifie que votre customers La table n’est probablement pas incluse pour tous vos clients.

Cette rubrique décrit l’impact des commandes d’invités sur vos données et les options que vous devez correctement tenir compte des commandes d’invités dans vos Commerce Intelligence Data Warehouse.

Impact des commandes d’invités sur les données

Il existe une orders table qui se joint à un customers table. Chaque ligne du orders comporte une customer\_id qui est propre à une ligne sur la colonne customers table.

• Si tous les clients sont enregistrés et les commandes d’invités ne sont pas autorisées, ce qui signifie que chaque enregistrement dans la variable orders contient une valeur dans la variable customer\_id colonne . Par conséquent, chaque commande revient au customers table.

  

• Si les commandes d’invités sont autorisées, cela signifie que certaines commandes n’ont pas de valeur dans la variable customer\_id colonne . Seuls les clients enregistrés reçoivent une valeur pour la variable customer\_id sur la orders table. Les clients qui ne sont pas enregistrés reçoivent une NULL (ou vide) pour cette colonne. Par conséquent, tous les enregistrements de commande n’ont pas les enregistrements correspondants dans la variable customers table.

  REMARQUE

  Pour identifier l’individu unique qui a passé la commande, un autre attribut utilisateur unique doit se trouver en regard de . customer\_id joint à une commande. En règle générale, l’adresse électronique du client est utilisée.

Comment tenir compte des commandes d’invités dans la configuration du Data Warehouse

En règle générale, l’ingénieur commercial qui met en oeuvre votre compte prend en compte les commandes des invités lors de la création de la base de votre Data Warehouse.

La méthode la plus optimale pour comptabiliser les commandes d’invités consiste à baser toutes les mesures au niveau du client sur la variable orders table. Cette configuration utilise un ID de client unique que tous les clients possèdent, y compris les invités (normalement, l’e-mail du client est utilisé). Les données d’enregistrement de la variable customers table. Avec cette option, seuls les clients qui ont effectué au moins un achat sont inclus dans les rapports au niveau du client. Les utilisateurs enregistrés qui n’ont pas encore effectué un achat ne sont pas inclus. Avec cette option, votre New customer est basée sur la date de première commande du client dans la variable orders table.

Vous pouvez remarquer que la variable Customers we count un filtre est défini dans ce type de configuration pour Customer's order number = 1.

En l’absence de commandes d’invités, chaque client existe comme une ligne unique dans la table des clients (voir Image 1). Une mesure telle que New customers peut simplement compter l’identifiant de ce tableau en fonction de created\_at date pour comprendre Nouveaux clients en fonction de la date d’enregistrement.

Dans une configuration de commandes d’invité où toutes les mesures de client sont basées sur la variable orders pour tenir compte des commandes d’invités, vous devez vous assurer que vous êtes not counting customers twice. Si vous comptez l’identifiant de la table des commandes, vous comptez chaque commande. Si vous comptabilisez plutôt l’identifiant sur la variable orders et utiliser un filtre, Customer's order number = 1, vous allez ensuite compter chaque client unique. only one time. Cela s’applique à toutes les mesures au niveau du client, telles que Customer's lifetime revenue ou Customer's lifetime number of orders.

Vous pouvez voir ci-dessus qu’il y a une valeur nulle customer\_ids dans le orders table. Si vous utilisez la variable customer\_email pour identifier des clients uniques, vous pouvez constater que erin@test.com a passé trois (3) commandes. Par conséquent, vous pouvez créer une New customers sur votre orders table basée sur les conditions suivantes :

• Operation table = orders
• Operation column = id
• Operation = count
• Timestamp = Customer's first order date
• Filter = Customer's we count (where Customer's order number = 1)