DocumentationCommerceGuide de l’utilisateur de Commerce Intelligence

Analyse de la valeur de durée de vie attendue

Last update: Mon Jul 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Débutant
  • Intermédiaire
  • Administration
  • Utilisateur ou utilisatrice

Prévoir la valeur de durée de vie des clients lorsqu’ils passent plus de commandes est l’un des aspects les plus importants de toute entreprise de toute taille.

Vous trouverez ci-dessous les étapes nécessaires à la création d’analyses afin de comprendre la valeur de durée de vie de vos clients actuels et de prévoir l’augmentation de la valeur de durée de vie avec davantage de commandes.

valeur de durée de vie attendue

Création d’une mesure

La première étape consiste à créer une mesure en procédant comme suit :

  • Accédez à Manage Data > Metrics

    • Affichez le Avg lifetime revenue existant.
    note note
    NOTE
    Le tableau sur lequel cette mesure est construite (probablement customer_entity ou sales_order selon la capacité de votre boutique à accepter le passage en caisse des invités).

    • Cliquez sur Create New Metric et sélectionnez le tableau ci-dessus.

    • Cette mesure exécute une médiane sur la colonne Customer's lifetime revenue, triée par created_at.

      • Filters :
        • Ajoutez le Customers we count (Saved Filter Set) (ou Registered accounts we count)

    • Attribuez un nom à la mesure, par exemple Median lifetime revenue.

Création de votre tableau de bord

Une fois la mesure créée, vous pouvez créer un tableau de bord en procédant comme suit :

  • Accédez à Dashboards > Dashboard Options > Create New Dashboard.

  • Attribuez au tableau de bord un nom tel que Expected LTV.

  • C’est là que vous créez et ajoutez tous les rapports.

Création de rapports

NOTE
Sur Time Period:, la période de chaque rapport est répertoriée comme All-time. N’hésitez pas à modifier ce paramètre en fonction de vos besoins d’analyse. Adobe recommande que tous les rapports de ce tableau de bord couvrent la même période, par exemple All time, Year-to-date ou Last 365 days.

  • Average LTV (all)

    • Metric : Avg lifetime revenue

    • Time period : All time

    • ​

      Intervalle: None

    • Chart Type : Number (scalar)

  • Average LTV (customers / non-guest checkout)

    • Metric : Avg lifetime revenue

      • Ajoutez filters :

        • [A] Customer's group code Not Equal To Not Logged In
        • [B] Customer's lifetime number of orders Supérieur à0

    • Time period : All time

    • ​

      Intervalle: None

    • Chart Type : Number (scalar)

  • Average and Median LTV

    • Mesure 1 : Avg lifetime revenue

    • Mesure 2 : Median lifetime revenue

    • Time period : All time

    • Interval : By Month

    • ​

      Type de graphique: Line

    • Décochez Multiple Y-Axes

  • LTV par nombre de commandes sur toute la durée de vie

    • Mesure 1 : Avg lifetime revenue

    • Mesure 2 : New customers

    • Time period : All time

    • ​

      Intervalle: None

    • Group by : Customer's lifetime number of orders

    • ​

      Type de graphique: Line

    note note
    NOTE
    N’ajoutez pas toutes les valeurs pour Customer's lifetime number of orders. Au lieu de cela, observez un point où le nombre de Nouveaux clients atteint un petit nombre et ajoutez manuellement le nombre de commandes de durée de vie de chaque client à ce point. Par exemple, s'il y a 200 clients dans une commande, 75 à deux, 15 à trois et 3 à quatre, ajoutez 1, 2 et 3.

  • Ajoutez le rapport Avg customer lifetime revenue by cohort existant.

Une fois les rapports créés, reportez-vous à l’image dans la partie supérieure de cette rubrique pour savoir comment organiser les rapports sur votre tableau de bord.

recommendation-more-help
e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc