Verwenden eines Berichts

Letzte Aktualisierung: 5. Mai 2025

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Verwenden Sie Berichte in Adobe Commerce Intelligence, um geschäftliche Fragen zu beantworten - egal, ob Sie einfach den Umsatz dieses Monats im Vergleich zum Vorjahr sehen möchten oder Ihre Anschaffungskosten für Ihre neueste Google AdWords-Kampagne verstehen möchten.

Wie sieht der Weg von der Frage zur Antwort genau aus?

Diese Route ist unten dargestellt, um Ihnen bei der Visualisierung dieses Prozesses zu helfen. Dieses Thema beleuchtet sowohl, wie Sie eine analytische Frage angehen, als auch die Backend-Logistik, die erforderlich ist, um Ihnen die benötigten Daten zu liefern.

Beginnen wir mit der Frage

Sie wissen, dass Sie ständig Fragen stellen, um Ihr Geschäft zu verbessern, von der Erhöhung der Kundenzufriedenheit bis zur Senkung der Lieferkosten. Sie konzentrieren sich darauf, wie Sie Ihre Fragen in Analysen übersetzen können, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.

Nehmen wir für dieses Beispiel an, dass Sie die folgende Frage beantworten möchten:

  • Wie schnell konvertieren meine neuen Registrierenden?

Kennzahlen identifizieren

Es ist an der Zeit, eine Liste möglicher Analysen und Messungen zu erstellen, um die Frage zu beantworten. Konzentrieren Sie sich in diesem Beispiel auf die folgende Metrik:

  • Durchschnittliche Zeit von der Registrierung bis zum ersten Kaufdatum pro Verwendung.

Dadurch wird die durchschnittliche Zeit zwischen dem Registrierungsdatum und dem ersten Kaufdatum des Benutzers angezeigt und eine Vorstellung davon gegeben, wie sich Benutzer in diesem letzten Schritt im Konversionstrichter verhalten.

Ermitteln der Daten

Zu verstehen, was zu messen ist, verschafft uns nur einen Teil des Weges dorthin. Um die durchschnittliche Zeit von der Registrierung bis zum ersten Kaufdatum pro Benutzer zu bewerten, müssen Sie alle Datenpunkte identifizieren, aus denen Ihre Kennzahl besteht.

Schlüsseln Sie Ihre Kennzahl in ihre Kernkomponenten auf. Sie müssen die Anzahl der registrierten Personen, die Anzahl der Personen, die einen Kauf getätigt haben und die Zeit zwischen diesen beiden Ereignissen kennen.

Auf höherer Ebene müssen Sie wissen, wo Sie diese Daten in der Datenbank finden, insbesondere:

  • Die Tabelle, die jedes Mal, wenn sich jemand registriert, eine Datenzeile aufzeichnet
  • Die Tabelle, die jedes Mal, wenn jemand einen Kauf tätigt, eine Datenzeile aufzeichnet
  • Die Spalte, die verwendet werden kann, um die purchase-Tabelle mit der customer-Tabelle zu verbinden oder darauf zu verweisen - dies ermöglicht es uns zu wissen, wer einen Kauf getätigt hat

Auf einer detaillierteren Ebene müssen Sie die genauen Datenfelder identifizieren, die für diese Analyse verwendet werden:

  • Die Datentabelle und -spalte, die das Registrierungsdatum eines Kunden enthalten: z. B. user.created\_at
  • Die Datentabelle und -spalte, die ein Kaufdatum enthalten: z. B. order.created\_at

Datenspalten für Analysen erstellen

Zusätzlich zu den oben beschriebenen nativen Datenspalten benötigen Sie auch einen Satz berechneter Datenfelder, um diese Analyse zu ermöglichen, einschließlich:

  • Customer's first purchase date, das die MIN(order.created_at eines bestimmten Benutzers zurückgibt)

Diese wird dann verwendet, um Folgendes zu erstellen:

  • Time between a customer's registration date and first purchase date, die die Zeit zurückgibt, die zwischen der Registrierung und dem ersten Kaufdatum eines bestimmten Benutzers verstrichen ist. Dies ist die Grundlage für Ihre Metrik später.

Beide Felder müssen auf Benutzerebene erstellt werden (z. B. in der user). Dies ermöglicht eine Normalisierung der Durchschnittsanalyse durch die Benutzer (d. h., der Nenner bei dieser Durchschnittsberechnung ist die Anzahl der Benutzer).

Hier kommt Commerce Intelligence ins Spiel! Sie können Ihre Commerce Intelligence Data Warehouse verwenden, um die oben genannten Spalten zu erstellen. Wenden Sie sich an das Adobe-Analyst-Team und geben Sie uns die spezifische Definition Ihrer neuen Spalten für die Erstellung an. Sie können auch den Spalteneditor“.

Es empfiehlt sich, die Erstellung dieser berechneten Datenfelder in Ihrer Datenbank zu vermeiden, da dies eine unnötige Belastung für Ihre Produktions-Server darstellt.

Metrik erstellen

Nachdem Sie nun über die erforderlichen Datenfelder für die Analyse verfügen, ist es an der Zeit, die entsprechende Metrik zu finden oder zu erstellen, um Ihre Analyse zu erstellen.

Führen Sie hier die folgende Berechnung durch:

[SUMME der Time between a customer's registration date and first purchase date] / [Gesamtzahl der Kunden, die sich registriert und gekauft haben]

Und Sie möchten sehen, dass diese Berechnung über die Zeit, oder den Trend, eingezeichnet wird basierend auf dem Registrierungsdatum eines Kunden. So erstellen Sie diese Metrik in Commerce Intelligence:

  1. Wechseln Sie zu Data und wählen Sie die Registerkarte Metrics aus.
  2. Klicken Sie auf Add New Metric und wählen Sie die user aus (in der Sie die Dimensionen oben erstellt haben).
  3. Wählen Sie aus dem Dropdown-Menü Average in der Spalte Time between a customer's registration date and first purchase date user in der Tabelle nach Customer's registration date sortiert aus.
  4. Fügen Sie alle relevanten Filter oder Filtersätze hinzu.

Diese Metrik ist jetzt bereit.

Erstellen des Berichts

Wenn die neue Metrik eingerichtet ist, können Sie sie verwenden, um die durchschnittliche Zeit zwischen der Registrierung und dem ersten Kaufdatum nach Registrierungsdatum zu melden.

Wechseln Sie einfach zu einem beliebigen Dashboard und erstellen Sie einen Bericht mithilfe der oben erstellten Metrik.