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Cancelación de cliente transaccional

Last update: Mon Jul 24 2023 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creado para:

  • Principiante
  • Intermedio
  • Administrador
  • Desarrollador
  • Usuario

En este tema se muestra cómo configurar un tablero que le ayuda a definir la pérdida para sus clientes transaccionales.

Este análisis contiene columnas calculadas avanzadas.

Columnas calculadas

Columnas para crear

  • customer_entity tabla

  • Customer's lifetime number of orders

  • Seleccione una definición: Count

  • Seleccione una table: sales_flat_order

  • Seleccione una column: entity_id

  • Path: sales_plain_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Filter:

  • Pedidos que se cuentan

  • sales_flat_order tabla

  • Customer's lifetime number of orders

  • Seleccione una definición: Columna combinada

  • Seleccione una table: customer_entity

  • Seleccione una column: Customer's lifetime number of orders

  • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Filter: Orders we count

  • Seconds since created_at

  • Seleccione una definición: Age

  • Seleccione una column: created_at

  • Customer's order number es creado por un analista como parte de su [DEFINICIÓN DE PÉRDIDA] boleto

  • Is customer's last order es creado por un analista como parte de su [DEFINICIÓN DE PÉRDIDA] boleto

  • Seconds since previous order es creado por un analista como parte de su [DEFINICIÓN DE PÉRDIDA] boleto

  • Months since order es creado por un analista como parte de su [DEFINICIÓN DE PÉRDIDA] boleto

  • Months since previous order es creado por un analista como parte de su [DEFINICIÓN DE PÉRDIDA] boleto

Métricas

No hay métricas nuevas.

NOTE
Asegúrese de lo siguiente añadir todas las columnas nuevas como dimensiones a las métricas antes de crear nuevos informes.

Informes

  • Probabilidad de orden repetido inicial

  • Métrica A: Pedidos repetidos de todo el tiempo

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • Métrica B: Pedidos permanentes

  • Metric: Número de pedidos

  • Formula: Probabilidad de orden repetido inicial

  • ​
    Fórmula: A/B

  • ​
    Format: Percent

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart type: Scalar

  • Probabilidad de repetición de pedido dada meses desde el pedido

  • Métrica A: Repetir pedidos por meses desde el pedido anterior (ocultar)

  • Metric: Number of orders

  • ​
    Perspective: Cumulative

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • Métrica B: últimos pedidos por meses desde el pedido (ocultar)

  • Metric: Number of orders

  • ​
    Perspective: Cumulative

  • Filter: Is customer's last order? (Yes/No) = Yes

  • Métrica C: Todos los pedidos repetidos (ocultar)

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • ​
    Agrupar por: Independent

  • ID de métrica: últimos pedidos permanentes (ocultar)

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Is customer's last order? (Yes/No) = Yes

  • ​
    Agrupar por: Independent

  • Formula: Probabilidad de orden repetido inicial

  • ​
    Fórmula: (C-A)/(C+D-A-B)

  • ​
    Format: Percent

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • Group by: Months since previous order

  • Mostrar top.bottom: Las 24 categorías principales, ordenadas por nombre de categoría

  • ​
    Chart type: Line

El informe de probabilidad de pedido repetido inicial representa el total de pedidos repetidos/total de pedidos. Cada pedido es una oportunidad para hacer un pedido repetido; el número de pedidos repetidos es el subconjunto de los que realmente lo hacen.

La fórmula que utiliza simplifica a (Total de pedidos repetidos que se produjeron después de X meses)/ (Total de pedidos que tienen al menos X meses de antigüedad). Nos muestra que históricamente, dado que han pasado X meses desde un pedido, hay un Y% de probabilidad de que el usuario realice otro pedido.

Una vez que haya creado su panel, la pregunta más común es: ¿Cómo utilizo esto para determinar un umbral de pérdida?

No hay "una respuesta correcta" a esto. Sin embargo, Adobe recomienda encontrar el punto en el que la línea cruza el valor que es la mitad de la tasa de probabilidad de repetición inicial. Este es el punto en el que puede decir "Si un usuario va a hacer un pedido repetido, probablemente ya lo habría hecho". En última instancia, el objetivo es seleccionar el umbral en el que tiene sentido cambiar de los esfuerzos de "retención" a "reactivación".

Después de compilar todos los informes, puede organizarlos en el panel según lo desee. El resultado puede ser similar a la imagen de la parte superior de la página

Si tiene alguna pregunta mientras realiza este análisis o simplemente desea contactar con el equipo de Servicios profesionales, soporte de contacto.

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