Análisis de valor de duración esperada

En este tema se muestra cómo configurar un tablero que le ayuda a comprender el crecimiento del valor de duración del cliente y el valor de duración esperado de sus clientes.

Este análisis solo está disponible para los clientes de cuenta de Pro en la nueva arquitectura. Si su cuenta tiene acceso a la característica Persistent Views en la barra lateral Manage Data, se encuentra en la nueva arquitectura y puede seguir las instrucciones que se indican aquí para generar este análisis usted mismo.

Antes de comenzar, familiarícese con el generador de informes de cohorte.

Columnas calculadas

Columnas para crear en la tabla orders si se usan meses de 30 días:

  • Column name: Months between first order and this order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = Seconds between customer's first order date and this order


  • Datatype: Integer

  • Definición:case when A is null then null when A <= 0 then '1'::int else (ceil(A)/2629800)::int end

  • Column name: Months since order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: Integer

  • Definición: case when created_at is null then null else (ceil((extract(epoch from current_timestamp) - extract(epoch from created_at))/2629800))::int end

Columnas que se van a crear en la tabla orders si se usan calendarios meses:

  • Column name: Calendar months between first order and this order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column inputs:

    • A = created_at
    • B = Customer's first order date

  • Datatype: Integer

  • Definición: case when (A::date is null) or (B::date is null) then null else ((date_part('year',A::date) - date_part('year',B::date))*12 + date_part('month',A::date) - date_part('month',B::date))::int end

  • Column name: Calendar months since order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: Integer

  • Definición:case when A is null then null else ((date_part('year',current_timestamp::date) - date_part('year',A::date))*12 + date_part('month',current_timestamp::date) - date_part('month',A::date))::int end

  • Column name: Is in current month? (Yes/No)

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: String

  • Definición: case when A is null then null when (date_trunc('month', current_timestamp::date))::varchar = (date_trunc('month', A::date))::varchar then 'Yes' else 'No' end

Métricas

Instrucciones de métrica

Métricas que crear

  • Clientes distintos por fecha de primer pedido

    • Si habilita los pedidos de invitado, use customer_email
  • En la tabla orders

  • Esta métrica genera Contar valores distintos

  • En la columna customer_id

  • Ordenado por la marca de tiempo Customer's first order date

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

Informes

Instrucciones del informe

Ingresos esperados por cliente por mes

  • Métrica A: Revenue (hide)

    • Calendar months between first order and this order <= X (Elija un número razonable para X, por ejemplo, 24 meses)
    • Is in current month? = No

  • Métrica: Revenue

  • Filter:

  • Métrica B: All time customers (hide)

    • Is in current month? = No
  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • Métrica C: All time customers by month since first order (hide)

    • Calendar months since order <= X
    • Is in current month? = No
  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • Formula: Expected revenue

  • Formula: A / (B - C)


  • Format: Currency

Otros detalles del gráfico

  • Time period: All time

  • Intervalo de tiempo: None

  • Group by: Calendar months between first order and this order - mostrar todo

  • Cambie group by para la métrica All time customers a Independiente mediante el icono de lápiz situado junto a group by

  • Edite los campos Show top/bottom de la siguiente manera:

    • Revenue: Top 24 sorted by Calendar months between first order and this order
    • All time customers: Top 24 sorted by All time customers
    • All time customers by month since first order: Top 24 sorted by All time customers by month since first order

Ingresos promedio por mes por cohorte

  • Métrica A: Revenue

  • Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Average value per cohort member

Ingresos promedio acumulados por mes por cohorte

  • Métrica A: Revenue

  • Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Cumulative average value per cohort member

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 al generar este análisis o simplemente desea contactar con el equipo de Servicios profesionales, póngase en contacto con el servicio de asistencia.

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