Analyse de la valeur de durée de vie attendue

Cette rubrique explique comment configurer un tableau de bord qui vous aide à comprendre la croissance des valeurs de durée de vie des clients et la valeur de durée de vie attendue de vos clients.

Cette analyse est uniquement disponible pour les clients de compte Pro sur la nouvelle architecture. Si votre compte a accès à la variable Persistent Views sous Manage Data la barre latérale, vous utilisez la nouvelle architecture et pouvez suivre les instructions répertoriées ici pour créer vous-même cette analyse.

Avant de commencer, vous souhaitez vous familiariser avec le créateur de rapports de cohortes.

Colonnes calculées

Colonnes à créer sur le commandes table si vous utilisez 30 mois par jour:

  • 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

  • Définition :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

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

Colonnes à créer sur le orders table si vous utilisez calendar months :

  • 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

  • Définition : 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

  • Définition :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

  • Définition : 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

Mesures

Instructions de mesure

Mesures à créer

  • Clients distincts par date de première commande

    • Si vous activez les commandes d’invités, utilisez customer_email
  • Dans le orders table

  • Cette mesure effectue une Compter les valeurs distinctes

  • Sur le customer_id column

  • Commandé par le Customer's first order date timestamp

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

Rapports

Instructions du rapport

Chiffre d’affaires attendu par client par mois

  • Mesure A: Revenue (hide)

    • Calendar months between first order and this order <= X (Choisissez un nombre raisonnable pour X, par exemple, 24 mois)
    • Is in current month? = No

  • Mesure: Revenue

  • Filter:

  • Mesure B: All time customers (hide)

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

  • Filter:

  • Mesure 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

Autres détails du graphique

  • Time period: All time

  • Intervalle temporel : None

  • Group by: Calendar months between first order and this order - tout afficher

  • Modifiez la variable group by pour le All time customers à Indépendance à l’aide de l’icône en forme de crayon en regard de la mesure group by

  • Modifiez la variable Show top/bottom champs comme suit :

    • 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

Chiffre d’affaires moyen par mois, par cohorte

  • Mesure A: Revenue

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

Chiffre d’affaires moyen cumulé par mois, par cohorte

  • Mesure A: Revenue

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

Après avoir compilé tous les rapports, vous pouvez les organiser dans le tableau de bord suivant vos besoins. Le résultat peut ressembler à l’image en haut de la page.

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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