Concentration de la clientèle

Cette rubrique explique comment configurer un tableau de bord qui vous aide à mesurer la répartition du total des recettes entre votre base de clients. Identifiez le pourcentage de clients qui contribuent aux recettes et créez des listes segmentées afin de mieux commercialiser et de conserver vos clients ayant un fort taux de contribution.

Cette analyse contient colonnes calculées avancées.

Prise en main

Vous devez d’abord télécharger un fichier contenant uniquement une clé primaire dont la valeur est de 1. Cela permet de créer certaines colonnes calculées nécessaires à l’analyse.

Vous pouvez utiliser Chargeur de fichiers et l’image ci-dessous pour formater votre fichier.

Colonnes calculées

Si vous utilisez l’architecture d’origine (par exemple, si vous ne disposez pas de la variable Data Warehouse Views sous l’option Manage Data ), vous souhaitez contacter l’équipe d’assistance pour créer les colonnes ci-dessous. Sur la nouvelle architecture, ces colonnes peuvent être créées à partir du Manage Data > Data Warehouse page. Vous trouverez ci-dessous des instructions détaillées.

Une autre distinction est faite si votre entreprise autorise les commandes d’invités. Si tel est le cas, vous pouvez ignorer toutes les étapes de la variable customer_entity table. Si les commandes d’invités ne sont pas autorisées, ignorez toutes les étapes de la variable sales_flat_order table.

Colonnes à créer

  • Sales_flat_order/customer_entity table

  • (entrée) reference

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – entity_id

  • Calculation: - Cas où A est nul puis nul else 1 end

  • Datatype: – Integer

  • Customer concentration (il s’agit du fichier que vous avez chargé avec le numéro. 1)

  • Nombre de clients

  • Column type: – Many to One > Count Distinct

  • Path - sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key OU customer_entity.(input)reference > Customer Concentration.Primary Key

  • Colonne sélectionnée - sales_flat_order.customer_email OU customer_entity.entity_id

  • customer_entity table

  • Nombre de clients

  • Column type: – One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path - customer_entity.(input) reference > Customer Concentration. Primary Key

  • Colonne sélectionnée - Number of customers

  • (entrée) Ranking by customer lifetime revenue

  • Column type: – Same table > Event Number

  • Propriétaire de l’événement - Number of customers

  • Classement des événements - Customer's lifetime revenue

  • centile des recettes du client

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: - Cas où A est nul puis nul else (A/B) Fin 100 ​*

  • Datatype: – Decimal

  • Sales_flat_order table

  • Nombre de clients

  • Column type: – One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path - sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key

  • Colonne sélectionnée - Number of customers

  • (entrée) Classement par chiffre d’affaires sur la durée de vie du client

  • Column type: – Same table > Event Number

  • Propriétaire de l’événement - Number of customers

  • Classement d’événement - Customer's lifetime revenue

  • Filtre - Customer's order number = 1

  • centile des recettes du client

  • Column type: – Same table > Calculation

  • Inputs: – (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: - Cas où A est nul puis nul else (A/B) Fin 100 ​*

  • Datatype: - Decimal

NOTE
Les centiles utilisés sont des divisions d’événements, représentant le centile Xème de votre base de clients. Chaque client est associé à un entier compris entre 1 et 100, qui peut être considéré comme le chiffre d’affaires de sa durée de vie. rank. Par exemple, si le centile de revenu du client pour un client spécifique est 5, ce client se trouve dans la variable cinquième centile de tous les clients en termes de recettes sur la durée de vie.

Mesures

  • Valeur totale de la durée de vie du client
  • Dans le customer_entity table
  • Cette mesure effectue une Somme
  • Sur le Customer's lifetime revenue column
  • Commandé par le Customer's first order date timestamp

Rapports

  • Concentration des clients

  • Metric: Total customer lifetime value

  • Filter: Customer's revenue percentile IS NOT NULL

  • Metric: Total customer lifetime value

  • Filter: Customer's revenue percentile IS NOT NULL


  • Groupe par: Independent

  • Mesure A: Total customer lifetime revenue by percentile

  • Mesure B: Total customer lifetime revenue (ungrouped)

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Group by: Customer's revenue percentile

  • Afficher en haut/en bas : 100% of Customer's revenue percentile Name


  • Chart type: Line

  • Principale concentration de 10 %

  • Filter: Customer's revenue percentile <= 10

  • Mesure A: Total customer lifetime revenue

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Masquer le graphique


  • Groupe par: Email


  • Chart type: Table

  • Concentration inférieure de 50 % avec un seul achat

  • Mesure A: Total customer lifetime revenue

  • Customer's revenue percentile <= 50

  • Customer's lifetime number of orders = 1

  • Filter:

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Masquer le graphique


  • Groupe par: Email


  • Chart type: Table

  • Concentration inférieure de 10 %

  • Filter: Customer's revenue percentile > 90

  • Mesure A: Total customer lifetime revenue

  • Time period: All time


  • Interval: None

  • Masquer le graphique


  • Groupe par: Email


  • Chart type: Table

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.

Si vous rencontrez des questions lors de la création de cette analyse ou si vous souhaitez simplement faire appel à l'équipe des services professionnels, support technique.

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