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Abbandono dei clienti transazionali

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

Creato per:

  • Principiante
  • Intermedio
  • Amministratore
  • Sviluppatore
  • Utente

Questo argomento illustra come impostare una dashboard che ti aiuti a definire l’abbandono per i clienti transazionali.

Dashboard di abbandono dei clienti che mostra la frequenza di abbandono e le metriche di conservazione

Questa analisi contiene colonne calcolate avanzate.

Colonne calcolate

Colonne da creare

  • Tabella customer_entity

  • Customer's lifetime number of orders

  • Selezionare una definizione: Count

  • Seleziona table: sales_flat_order

  • Seleziona column: entity_id

  • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Filter:

  • Ordini conteggiati

  • Tabella sales_flat_order

  • Customer's lifetime number of orders

  • Seleziona una definizione: colonna unita

  • Seleziona table: customer_entity

  • Seleziona column: Customer's lifetime number of orders

  • Path: sales_flat_order.customer_id = customer_entity.entity_id

  • Filter: Orders we count

  • Seconds since created_at

  • Selezionare una definizione: Age

  • Seleziona column: created_at

  • Customer's order number è stato creato da un analista come parte del [ticket DEFINIZIONE ABBANDONO]

  • Is customer's last order è stato creato da un analista come parte del [ticket DEFINIZIONE ABBANDONO]

  • Seconds since previous order è stato creato da un analista come parte del [ticket DEFINIZIONE ABBANDONO]

  • Months since order è stato creato da un analista come parte del [ticket DEFINIZIONE ABBANDONO]

  • Months since previous order è stato creato da un analista come parte del [ticket DEFINIZIONE ABBANDONO]

Metriche

Nessuna nuova metrica.

NOTE
Assicurati di aggiungere tutte le nuove colonne come dimensioni alle metriche prima di creare nuovi rapporti.

Rapporti

  • Probabilità ordine di ripetizione iniziale

  • Metrica A: Ordini ripetuti in qualsiasi momento

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • Metrica B: Ordini di tutti i tempi

  • Metric: numero di ordini

  • Formula: probabilità ordine di ripetizione iniziale

  • ​
    Formula: A/B

  • ​
    Format: Percent

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart type: Scalar

  • Probabilità di ripetizione ordine fornita mesi dall'ordine

  • Metrica A: ripetere gli ordini per mesi dall’ordine precedente (nascondere)

  • Metric: Number of orders

  • ​
    Perspective: Cumulative

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • Metrica B: Ultimi ordini per mesi dall’ordine (nascondi)

  • Metric: Number of orders

  • ​
    Perspective: Cumulative

  • Filter: Is customer's last order? (Yes/No) = Yes

  • Metrica C: Ordini ripetuti in qualsiasi momento (nascondi)

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Customer's order number greater than 1

  • ​
    Raggruppa per: Independent

  • Metrica D: Ultimi ordini in qualsiasi momento (nascondi)

  • Metric: Number of orders

  • Filter: Is customer's last order? (Yes/No) = Yes

  • ​
    Raggruppa per: Independent

  • Formula: probabilità ordine di ripetizione iniziale

  • ​
    Formula: (C-A)/(C+D-A-B)

  • ​
    Format: Percent

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • Group by: Months since previous order

  • Mostra top.bottom: prime 24 categorie, ordinate per nome di categoria

  • ​
    Chart type: Line

Il rapporto probabilità ordine ripetuto iniziale rappresenta il totale ordini ripetuti / totale ordini. Ogni ordine è un'opportunità per fare un ordine ripetuto; il numero di ordini ripetuti è il sottoinsieme di quelli che effettivamente lo fanno.

La formula utilizzata è semplificata in (Totale ordini ripetuti dopo X mesi)/ (Totale ordini che hanno almeno X mesi). Ci mostra che storicamente, dato che sono passati X mesi da un ordine, c'è una probabilità Y% che l'utente faccia un altro ordine.

Una volta creato il dashboard, la domanda più comune è: come si utilizza questo valore per determinare una soglia di abbandono?

Non esiste un'unica risposta corretta. Tuttavia, Adobe consiglia di trovare il punto in cui la linea interseca il valore che è la metà della percentuale di probabilità di ripetizione iniziale. Questo è il punto in cui si può dire "Se un utente sta per fare un ordine di ripetizione, probabilmente lo avrebbe già fatto a questo punto." In ultima analisi, l’obiettivo è quello di selezionare la soglia in cui ha senso passare dagli sforzi di "conservazione" a quelli di "riattivazione".

Dopo aver compilato tutti i rapporti, puoi organizzarli nel dashboard come desideri. Il risultato potrebbe essere simile all’immagine nella parte superiore della pagina

Per qualsiasi domanda durante la creazione di questa analisi, o semplicemente per coinvolgere il team Professional Services, contatta il supporto.

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