Taux de perte de clientèle

Cette rubrique explique comment calculer une taux de perte de clientèle pour votre clients commerciaux. Contrairement aux SaaS ou aux sociétés d’abonnement traditionnelles, les clients commerciaux n’ont généralement pas de clients concrets. "churn event" pour vous montrer qu’ils ne doivent plus compter pour vos clients actifs. Pour cette raison, les instructions ci-dessous vous permettent de définir un client comme "généré" en fonction d’un délai déterminé écoulé depuis sa dernière commande.

De nombreux clients souhaitent obtenir de l’aide pour commencer à conceptualiser ce qui délai ils doivent utiliser en fonction de leurs données. Si vous souhaitez utiliser l’historique du comportement du client pour définir ceci délai d’exécution, vous souhaitez peut-être vous familiariser avec le définition de la perte de clientèle rubrique. Vous pouvez ensuite utiliser les résultats de la formule pour le taux de perte de clientèle dans les instructions ci-dessous.

Colonnes calculées

Colonnes à créer

  • customer_entity table

  • Customer's last order date

    • Sélectionnez une definition: Max
    • Sélectionner table: sales_flat_order
    • Sélectionner column: created_at
    • sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id
    • Filter: Orders we count
  • Seconds since customer's last order date

    • Sélectionnez une definition: Age
    • Sélectionner column: Customer's last order date
NOTE
Veillez à ajouter toutes les nouvelles colonnes comme dimensions aux mesures ; avant de créer de nouveaux rapports.

Mesures

  • Nouveaux clients (par date de première commande)
    • Clients comptabilisés
NOTE
Cette mesure peut exister sur votre compte.
  • Dans le customer_entity table

  • Cette mesure effectue une Count

  • Sur le entity_id column

  • Commandé par le Customer's first order date timestamp

  • Filter:

  • Nouveaux clients (par date de dernière commande)

    • Clients comptabilisés
    note note
    NOTE
    Cette mesure peut exister sur votre compte.
  • Dans le customer_entity table

  • Cette mesure effectue une Count

  • Sur le entity_id column

  • Commandé par le Customer's last order date timestamp

  • Filter:

NOTE
Veillez à ajouter toutes les nouvelles colonnes comme dimensions aux mesures ; avant de créer de nouveaux rapports.

Rapports

  • Taux de perte de clientèle

    • Metric: nouveaux clients (par date de première commande)

    • Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0

    • Perspective: Cumulative

    • Metric: New customers (by last order date)

    • Filter:

    • Secondes depuis la date de dernière commande du client >= [Votre auto-définition de coupure pour les clients connectés ]​ ^

    • Lifetime number of orders Greater Than 0

    • Metric: New customers (by last order date)

    • Filter: Lifetime number of orders Greater Than 0

    • Perspective: Cumulative

    • Formula: (B / ((A + B) - C)

    • Format: Percentage

  • Mesure A:New customers cumulative

  • Mesure B:Churned customers by last order date

  • Mesure C:Customers by last order date cumulative

  • Formula:Repeat order probability

  • Time period:All time (or custom range)

  • Group by:Customer's order number

  • Chart Type:Column

Vous trouverez ci-dessous quelques conversions mensuelles > secondes courantes, mais Google fournit d’autres valeurs, y compris les conversions semaine > secondes pour toutes les valeurs personnalisées que vous recherchez.

Mois
Secondes
3
7,776,000
6
15,552,000
9
23,328,000
12
31,104,000

Après avoir compilé tous les rapports, vous pouvez les organiser dans le tableau de bord suivant vos besoins. Le résultat peut ressembler à l’exemple de tableau de bord ci-dessus.

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