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Analyse de la valeur de durée de vie attendue

Last update: Mon Oct 06 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Débutant
  • Intermédiaire
  • Administration
  • Utilisateur ou utilisatrice

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

Tableau de bord d’analyse de la valeur de durée de vie attendue présentant les projections de valeur client

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

Avant de commencer, vous devez vous familiariser avec le créateur de rapports de cohorte.

Colonnes calculées

Colonnes à créer dans la table commandes si vous utilisez des mois de 30 jours :

  • 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 tableau orders si vous utilisez mois de calendrier :

  • 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 relatives aux mesures

Mesures à créer

  • Clients distincts par date de première commande

    • Si vous activez les commandes d’invités, utilisez customer_email

  • Dans le tableau orders

  • Cette mesure effectue un Comptage des valeurs distinctes

  • Dans la colonne customer_id

  • Classé par l’horodatage Customer's first order date

NOTE
Veillez à ajouter toutes les nouvelles colonnes en tant que dimensions aux mesures avant de créer de nouveaux rapports.

Rapports

Instructions du rapport

Chiffre d’affaires attendu par client par mois

  • A de mesure : 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

  • ​
    Metric: Revenue

  • Filter :

  • B de mesure : All time customers (hide)

    • Is in current month? = No

  • Metric : New customers by first order date

  • Filter :

  • C de mesure : 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 de temps : None

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

  • Remplacez la group by de la mesure All time customers par Indépendant à l’aide de l’icône en forme de crayon située en regard de la group by

  • Modifiez les champs de Show top/bottom 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

  • A de mesure : 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

  • A de mesure : 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 selon vos besoins dans le tableau de bord. Le résultat peut ressembler à l’image en haut de la page.

Si vous avez des questions lors de la création de cette analyse ou si vous souhaitez simplement contacter l’équipe des services professionnels, contactez l’assistance ​.

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