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Analisi di base

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

Creato per:

  • Principiante
  • Intermedio
  • Amministratore
  • Sviluppatore
  • Utente

Una volta acquisita familiarità con la piattaforma Adobe Commerce Intelligence e acquisita una conoscenza di base dello strumento, si desidera iniziare a creare rapporti. Una delle domande più comuni che potreste avere è "Cosa dovrei guardare?"

Le informazioni seguenti descrivono alcune delle metriche e dei rapporti più comuni che potresti trovare utili. Alcuni di questi rapporti sono presenti nel tuo account, quindi accertati di rivedere le metriche e i rapporti esistenti nel tuo account per evitare la creazione di duplicati.

Tabelle e colonne da comprendere

Quando crei una metrica, devi conoscere quattro informazioni:

  1. La tabella su cui si trovano i dati,
  2. L’azione specifica che desideri eseguire,
  3. La colonna su cui desideri eseguire l’azione e
  4. Il timestamp da utilizzare per il tracciamento di tali dati.

È probabile che i nomi delle tabelle utilizzate in questi esempi siano leggermente diversi da quelli delle colonne e delle tabelle del database, in quanto ogni database è univoco. Se hai bisogno di aiuto per identificare una tabella o una colonna corrispondente nel database, fai riferimento alle definizioni seguenti.

Tabella Clienti

Questa tabella contiene le informazioni chiave su ciascun cliente, ad esempio un ID cliente univoco, un indirizzo e-mail e così via. Negli esempi seguenti viene utilizzato customer_entity come nome di una tabella cliente di esempio.

Se alcuni di questi calcoli non sono attualmente presenti nel database, qualsiasi utente amministratore del tuo account può generarli. Inoltre, assicurati che queste dimensioni siano raggruppabili per tutte le metriche applicabili.

Dimension

  • Entity_id: un identificatore univoco per ciascun cliente. Può trattarsi anche di un numero cliente univoco o di un indirizzo e-mail del cliente, che deve fungere da chiave di riferimento per la tabella dell’ordine.
  • Created_at: la data di creazione e di aggiunta dell'account del cliente al database.
  • Customer’s lifetime revenue: il totale dei ricavi generati da un cliente nel ciclo di vita.
  • Customer’s first 30-day revenue: l'importo totale dei ricavi generati da un cliente nei primi 30 giorni.
  • Customer’s lifetime number of orders: numero di ordini effettuati da un cliente nel corso della loro durata.
  • Customer’s lifetime number of coupons: numero totale di coupon utilizzati da un cliente nel corso della sua durata.
  • Customer’s first order date: la data del primo ordine di un cliente. Questo valore può essere diverso dalla data created_at se un cliente non ha effettuato un ordine al momento della creazione.

Accetti gli ordini degli ospiti?

In questo caso, è possibile che la tabella non contenga tutti i clienti. Contatta il team di supporto per assicurarti che le analisi dei clienti includano tutti i clienti.

Non sei sicuro di accettare gli ordini degli ospiti? Fai riferimento a questo argomento per ulteriori informazioni!

Tabella Ordini

In questa tabella, ogni riga rappresenta un ordine. Le colonne di questa tabella contengono informazioni di base su ciascun ordine, ad esempio l'ID dell'ordine, la data di creazione, lo stato, l'ID del cliente che ha effettuato l'ordine e così via. Negli esempi seguenti viene utilizzato sales_flat_order come nome di una tabella ordini di esempio.

Dimension

  • Customer_id: identificatore univoco del cliente che ha effettuato l'ordine. Questa funzione viene spesso utilizzata per spostare le informazioni tra le tabelle cliente e ordini. In questi esempi, si prevede che customer_id nella tabella sales_flat_order sia allineato con entitiy_id nella tabella customer_entity.
  • Created_at: data di creazione o di inserimento dell'ordine.
  • Customer_email: indirizzo e-mail del cliente che ha effettuato l'ordine. Può anche essere l’identificatore univoco del cliente.
  • Customer’s lifetime number of orders: copia della colonna con lo stesso nome nella tabella Customers.
  • Customer’s order number: numero di ordine sequenziale del cliente associato all'ordine. Ad esempio, se la riga che stai esaminando è il primo ordine di un cliente, questa colonna è "1"; ma, se si tratta del quindicesimo ordine del cliente, questa colonna mostra "15" per questo ordine. Se questa dimensione non esiste nella tabella Customers, chiedere al team di supporto 🔗 di aiutarti a generarla.
  • Customer’s order number (previous-current): concatenazione di due valori nella colonna Customer’s order number. Viene utilizzato in un report di esempio riportato di seguito per visualizzare il tempo trascorso tra due ordini. Ad esempio, con questo calcolo il tempo tra la data del primo ordine di un cliente e la data del secondo ordine è rappresentato da "1-2".
  • Coupon_code: mostra i coupon utilizzati in ogni ordine.
  • Seconds since previous order: tempo (in secondi) tra gli ordini di un cliente.

Tabella Articoli ordine

In questa tabella, ogni riga rappresenta un articolo venduto. Questa tabella contiene informazioni sugli articoli venduti in ciascun ordine, ad esempio il numero di riferimento dell'ordine, il numero del prodotto, la quantità e così via. Negli esempi seguenti viene utilizzato sales_flat_order_item come nome di una tabella di elementi dell'ordine di esempio.

Dimension

  • Item_id: identificatore univoco per ogni riga della tabella.
  • Order_id: la chiave di riferimento alla tabella Orders che indica gli articoli acquistati nello stesso ordine. Se un ordine contiene più elementi, questo valore viene ripetuto.
  • Product_id: se si desidera ottenere informazioni sul prodotto specifico acquistato (ad esempio colore, dimensioni e così via), utilizzare questa colonna per richiamare tali informazioni dalla tabella dei prodotti.
  • Order’s created_at: il timestamp dell'ordine, in genere copiato nella tabella order line items dalla tabella Orders.
  • Order’s coupon_code: simile alla dimensione Order's created_at, questa colonna viene copiata dalla tabella ordini.

Tabella Sottoscrizioni

Questa tabella viene utilizzata per gestire le informazioni sull’abbonamento, ad esempio l’ID, l’indirizzo e-mail dell’abbonato, la data di inizio e così via.

Dimension

  • Customer_id: identificatore univoco del cliente che ha effettuato l'ordine. Si tratta di un metodo comune per creare un percorso tra la tabella Clienti e la tabella Ordini. In questi esempi, si prevede che customer_id nella tabella sales_flat_order sia allineato con entitiy_id nella tabella customer_entity.
  • Start date: la data di inizio dell'abbonamento di un cliente.

Tabella delle spese di marketing

Durante l'analisi delle spese di marketing, è possibile includere Facebook, Google AdWords o altre origini nelle analisi. Se disponi di più origini di spesa marketing, contatta il team Managed Services per assistenza nella configurazione di una tabella consolidata per le campagne marketing.

Dimension

  • Spend: la spesa totale dell'annuncio. In Facebook, questa sarebbe la colonna di spesa nella tabella facebook_ads_insights_####. Per Google AdWords, questa sarebbe la colonna adCost nella tabella campaigns####.
  • Il #### che viene aggiunto a ciascuna di queste tabelle è correlato all'ID account specifico per l'account Facebook o Google AdWords.
  • Clicks: numero totale di clic. In Facebook, questa sarebbe la colonna dei clic nella tabella facebook_ads_insights_####. In Google AdWords, questa sarebbe la colonna adClicks nella tabella campaigns####.
  • Impressions: numero totale di impression. In Facebook, si tratta delle impression nella tabella facebook_ads_insights_####. In Google AdWords, questa sarebbe l'impressione della tabella campaigns####.
  • Campaign: numero totale di clic. In Facebook, questa sarebbe la colonna campaign_name nella tabella facebook_ads_insights_####. In Google AdWords, questa sarebbe la colonna della campagna nella tabella campaigns####.
  • Date: ora e data in cui si è verificata l'attività (spesa, clic o impression) per una determinata campagna. In Facebook, questa sarebbe la colonna date_start nella tabella facebook_ads_insights_####. In Google AdWords, corrisponde alla colonna data nella tabella campaigns####.
  • Customer’s first order’s source: origine dell'ordine dal primo ordine di un cliente. Verificare innanzitutto se nell'account è presente una colonna denominata customer's first order's source. Se questa colonna non viene visualizzata, puoi crearla seguendo queste istruzioni.
  • Customer’s first order’s medium: mezzo dell'ordine dal primo ordine di un cliente. Verificare innanzitutto se nell'account è presente una colonna denominata customer's first order's source. Se questa colonna non viene visualizzata, puoi crearla seguendo queste istruzioni.
  • Customer’s first order’s campaign: campagna dell'ordine dal primo ordine di un cliente. Verificare innanzitutto se nell'account è presente una colonna denominata customer's first order's source. Se questa colonna non viene visualizzata, puoi crearla seguendo queste istruzioni.

Rapporti e metriche comuni

Di seguito sono riportati alcuni esempi comuni di rapporti e metriche che potrebbero essere utili:

Analisi dei clienti customeranalytics

Nuovi utenti

  • Descrizione: conteggio del numero totale di utenti appena acquisiti in un determinato periodo. New Users è diverso da Unique Customers, perché New Users ha il timestamp che un account è stato creato con il tuo servizio (questo non significa che abbiano necessariamente effettuato un ordine) mentre Unique Customers hanno effettuato almeno un ordine.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue Count di entity_id dalla tabella customer_entity ordinata da created_at.

  • Esempio di report: numero di nuovi utenti creati il mese scorso

    • Metric: New Users
    • Time Range: Last Month
    • Time Interval: By Day

Nuovi utenti

Clienti univoci

  • Descrizione: conteggio del numero totale di clienti distinti in un determinato periodo. È diverso da New Users, perché tiene traccia solo dei clienti che hanno effettuato almeno un ordine. Un rapporto di un cliente distinto tiene traccia di un cliente solo una volta in un determinato intervallo di tempo. Se si imposta l'intervallo di tempo su By Day e un cliente effettua più acquisti in quel giorno, il cliente viene conteggiato una sola volta. Per visualizzare il numero totale di acquisti in generale, vedere Number of Orders.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue Count Distinct di customer_id dalla tabella sales_flat_order ordinata da created_at.

  • Esempio di report: clienti distinti per settimana negli ultimi 90 giorni

    • Metric: Distinct Customers
    • Time Range: Moving range > Last 90 Days
    • Time Interval: By Day

Clienti univoci.

Nuovi abbonati

  • Descrizione: conteggio del numero totale di nuovi abbonati acquisiti in un determinato periodo.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue Count Distinct di customer_id dalla tabella subscriptions ordinata da start_date.

  • Esempio di report: nuovi abbonati quest'anno per mese

    • Metric: New Subscribers
    • Time Range: 1 Year Ago to 0 Days Ago
    • Time Interval: By Month

Abbonati

Clienti ripetuti

  • Descrizione: numero totale di clienti che hanno effettuato più ordini in un periodo. In un report clienti frequenti, puoi utilizzare la metrica Distinct Customers e la dimensione Customer's Order Number dalla tabella orders.

  • Metrica utilizzata: Distinct Customers

  • Esempio di report: numero di acquisti effettuati il 2° e il 3° anno

    • Metric: Distinct Customers
    • Time Range: Moving Range > Last Year
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's Order Number, quindi selezionare 2 e 3

  • Esempio di report 2: numero di clienti frequenti negli ultimi anni

    • Metric: Distinct Customers
    • Filters: Customer's Order Number Greater Than 1
    • Time Range: Moving range > Last Year
    • Time Interval: By Month

    Clienti ripetuti lanno scorso

Clienti principali per numero di ordini a vita

  • Descrizione: elenco dei clienti principali in base al numero totale di ordini. Questo ti fornisce un elenco diretto dei tuoi acquirenti più frequenti.

  • Metrica utilizzata: Orders

  • Esempio di report: primi 25 clienti per numero di ordini nell'arco della durata

    • Metric: Orders
    • Time Range: All Time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top/Bottom: primi 25 ordinati per ordine

    Primi 25 clienti per ordine

Principali clienti per fatturato a vita

  • Descrizione: elenco dei principali clienti basato sui ricavi relativi al ciclo di vita.

  • Metrica utilizzata: Average Lifetime Revenue

  • Esempio di rapporto: primi 25 clienti in base ai ricavi nel ciclo di vita

    • Metric: Average Lifetime Revenue
    • Time Range: All time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top Bottom: primi 25 in base ai ricavi della durata

    Primi 25 clienti in base alle entrate

Ricavi medi nel ciclo di vita per coorte

  • Descrizione: tieni traccia dei ricavi medi generati nel corso della durata di coorti distinte di utenti nel tempo per identificare le coorti con prestazioni migliori. Le coorti sono raggruppate per data comune, ad esempio data del primo ordine o data di creazione.

  • Metrica utilizzata: Revenue

  • Esempio di rapporto: Ricavi medi del ciclo di vita del cliente per coorte

    • Metric: Revenue
    • Cohort Date: Customer's first order date
    • Time Interval: Month
    • Time Period: gruppo di coorti in movimento delle otto coorti più recenti con almeno quattro mesi di dati
    • Duration: 12 Month(s)
    • Table: Customer_entity
    • Perspective: Valore Medio Cumulativo Per Membro Coorte

    Ricavi ciclo di vita cliente per coorte

Clienti per utilizzo coupon

  • Descrizione: conteggio del numero di clienti acquisiti che hanno utilizzato un codice coupon/sconto. Questo può aiutarti a ottenere una visione chiara dei richiedenti di sconti rispetto agli acquirenti a prezzo pieno.

  • Metrica utilizzata: New Users

  • Esempio di report: clienti coupon e non coupon per mese

    • Metric A: Non coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: numero ciclo di vita del cliente maggiore di 0 e numero ciclo di vita del cliente uguale a 0
    • Metric B: Coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: numero di ordini con durata superiore a 0 e numero di coupon con durata superiore a 0
    • Time range: All Time
    • Time interval: By Month

    Clienti per utilizzo coupon

  • Esempio di report 2: percentuale di clienti coupon e non coupon per mese

    • Metric A: Non coupon customers (nascondi metrica)

      • Metric: New Users
      • Filters: Customer's Lifetime Number of Orders Greater Than 0 e Customer's Lifetime Number of Coupons Equal to 0

    • Metric B: Coupon customers

      • Metric: New Users
      • Filters: Customers Lifetime Number of Orders Greater Than 0 e Customer's Lifetime Number of Coupons Greater Than 0

    • Time Range: All Time

    • Time Interval: By Month

    • Formula: B/(A+B)

NOTE
Nascondi tutte le metriche

Utilizzo coupon

Ricavi medi dei primi 30 giorni

  • Descrizione: la media dell'importo dei ricavi generati dai clienti nei primi 30 giorni come clienti.
  • Descrizione metrica: questa metrica esegue una Media di Customer's First 30 Day Revenue dalla tabella customer_entity ordinata da created_at.
  • Descrizione report: media dei primi 30 giorni di ricavi del cliente
  • Metric: Average First 30 Day Revenue
  • Time Range: All Time
  • Time Interval: None

Ricavi medi primi 30 giorni

Ricavi medi del ciclo di vita del cliente

  • Descrizione: l'importo medio dei ricavi generati dai clienti nel corso del loro ciclo di vita.

  • Descrizione metrica: questa metrica esegue una Media della colonna Customer's Lifetime Revenue nella tabella customer_entity in base a created_at.

  • Descrizione report: media di tutti i tempi dei ricavi del cliente nel corso della sua vita

    • Metric: Average Customer Lifetime Revenue
    • Time Range: All Time
    • Time Interval: None

Ricavi ciclo di vita cliente

Analisi degli ordini orderanalytics

Ricavi

  • Descrizione: la metrica Ricavi mostra i ricavi totali ottenuti in un periodo di tempo scelto.

  • Questa metrica esegue una somma di grand_total dalla tabella sales_flat_order ordinata da created_at.

  • Esempio di report: ricavi per mese, progressivo anno

    • Metric: Revenue
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Intervallo di tempo: By Month
TIP
Assicurati che il calcolo della metrica Ricavo sia coerente con la definizione discussa internamente. È possibile, ad esempio, conteggiare i ricavi derivanti da ordini spediti, convertire le valute di aree diverse o escludere le imposte. Inoltre, puoi utilizzare Set di filtri per garantire la coerenza tra tutte le metriche generate sulla stessa tabella.

Ricavi

Ordini

  • Descrizione: conteggio del numero totale di ordini in un determinato periodo. Un rapporto Ordini tiene traccia delle modifiche nel volume dell’ordine causate da nuove offerte di prodotti, promozioni o qualsiasi altra cosa che possa aumentare (o diminuire) il volume delle transazioni. Spesso potrebbe essere utile segmentare questa metrica in base ad alcune variabili per rispondere a specifiche domande.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue Count di entity_id dalla tabella sales_flat_order ordinata da created_at.

  • Esempio di report: Ordini per mese, progressivo anno

    • Metric: number of orders
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month
TIP
Proprio come la metrica Ricavi, dovresti disporre di Set di filtri per escludere gli ordini incompleti, di prova o restituiti.

Ordini

Prodotti ordinati

  • Descrizione: la metrica prodotti ordinati indica la quantità di articoli venduti in un periodo di tempo specifico.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue una somma di qty_ordered dalla tabella sales_flat_order_item ordinata da created_at.

  • Esempio di report: articoli venduti per mese, progressivo anno

    • Metric: Products ordered
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month

    Prodotti ordinati

  • Combina questa metrica con la metrica del numero di ordini per calcolare il numero di articoli per ordine. Quindi, aggiungi i codici coupon al rapporto per determinare in che modo le promozioni influiscono sulle dimensioni del carrello o segmentano in base a nuovi ordini o a ordini ripetuti, per comprendere meglio il comportamento dei clienti.

  • Esempio di report: prodotti per ordine: primo ordine rispetto a ordini ripetuti

    • Metric A: prodotti ordinati: primo ordine

      • Metric: Products ordered
      • Filter: Customer's order number = 1

    • Metric B: Ordini: primo ordine

      • Metric: Orders
      • Filter: Customer's order number = 1

    • Metric C: prodotti ordinati: ordini ripetuti

      • Metric: Products ordered
      • Filter: Customer's order number > 1

    • Metric D: Ordini: Ripeti ordini

      • Metric: Orders
      • Filter: Customer's order number > 1

    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago

    • Time Interval: By Week

    • Formula 1: A/B

    • Formula 2: C/D

NOTE
Deseleziona tutte le metriche Multiple Y-Axes box e Hide

Prodotti ordinati 2

Valore medio dell’ordine

  • Descrizione: tieni traccia del valore medio degli ordini effettuati in un periodo. Utilizza questa metrica per determinare rapidamente in che modo il valore medio dell’ordine (AOV) ha subito fluttuazioni a seguito delle attività di marketing, dell’offerta di prodotti e/o di altre modifiche nell’azienda.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue una media di grand_total dalla tabella sales_flat_order ordinata da created_at.

  • Esempio di report: confronto tra AOV e anno precedente, da inizio anno

    • Metric: Average order value
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month
    • Perspective: Amount Change vs Previous Year

    AOV

Prodotti più acquistati con coupon

  • Descrizione: questo report fornisce informazioni approfondite sui prodotti che vengono venduti quando offri promozioni o coupon.

  • Metrica utilizzata: prodotti ordinati

  • Esempio di rapporto: prodotti più acquistati con coupon

    • Metric: Products ordered
    • Filter: Order's coupon_code Is Not \[NULL\]
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: name (o SKU, o qualsiasi altro identificatore di prodotto)
    • Show top/bottom: primi 25 ordinati per prodotti ordinati

    Prodotti con coupon

Tempo tra gli ordini

  • Descrizione: verifica le ipotesi e le aspettative relative ai cicli di acquisto dei clienti con un'analisi time between orders che considera la media (o mediana!) quantità di tempo tra gli acquisti. Il grafico qui sotto mostra che i migliori clienti - quelli che inoltrano più di tre ordini - effettuano il loro secondo acquisto in meno di sei mesi. I clienti che non hanno effettuato un quarto ordine attendono 14 mesi prima di effettuare un secondo acquisto.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue una media di Time since previous order da sales_flat_order ordinata da created_at.

  • Esempio di report:

    • Metrica 1: ≤ 3 ordini

      • Metric: Average time between orders
      • Filter: Customer's lifetime number of orders ≤ 3

    • Metrica 2: > 3 ordini

      • Metric: Average time between orders
      • Filter: Customer's lifetime number of orders > 3

    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Group By: Customer's order number (previous-current)

NOTE
Deselezionare la casella Multiple Y-Axes.

Intervallo tra gli ordini

Analisi delle spese di marketing mktgspendanalytics

Spesa annuncio

  • Descrizione: puoi analizzare le tue spese di marketing in vari periodi di tempo e intervalli, per campagne o set di annunci o altre segmentazioni.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue una somma sulla colonna di spesa nella tabella Marketing Spend ordinata in base alla colonna date.

  • Esempio di report: spesa annuncio per campagna

    • Metric: Ad spend
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: campaign

Spesa annuncio

Impression e clic degli annunci

  • Descrizione: oltre ad analizzare la spesa pubblicitaria, puoi analizzare le impression pubblicitarie e i clic sugli annunci.

  • Definizione metrica: questa metrica esegue una somma sulla colonna delle impression (o dei clic) nella tabella Marketing Spend ordinata in base alla colonna della data.

  • Esempio di report: aggiungi impression e clic sugli annunci per giorno

    • Metric A: Ad impressions
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range: 1 Year Ago to 3 Months Ago
    • Time Interval: By Day

    Impression annuncio

Tasso di click-through (CTR)

  • Descrizione: utilizzando le metriche Impression annuncio e Clic annuncio create in precedenza, puoi analizzare il tasso di click-through da diverse campagne nel tempo.

  • Esempio di report: CTR per campagna

    • Metric A: Ad impressions
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range:All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: B/A
    • Selezionare l'opzione %.
    • Group By: campaign
NOTE
Puoi assegnare il titolo alla formula come CTR e nascondere tutte le metriche.

CTR

Costo per clic (CPC)

  • Descrizione: utilizzando le metriche di spesa e clic sugli annunci create in precedenza, puoi analizzare il costo per clic con diverse campagne nel tempo.

  • Esempio di report: CPC per campagna

    • Metric A: Ad spend
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: A/B
    • Seleziona l'opzione currency
    • Group By: campaign
NOTE
Puoi assegnare il titolo alla formula come CPC e nascondere tutte le metriche.

CPC

Clienti per origine di acquisizione

  • Descrizione: se tieni traccia dell'origine, del supporto e della campagna di un ordine utilizzando Google eCommerce, puoi analizzare i clienti in base alla loro origine di acquisizione. In questo modo è possibile identificare le origini marketing che acquisiscono i clienti e rispondere a domande quali "la maggior parte dei clienti effettua i primi ordini tramite Google, Facebook o un'altra origine?"

  • Esempio di report: clienti per origine di acquisizione

    • Metric Used: New Customers
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's first order's source
NOTE
Consulta questo articolo per ulteriori esempi di report che utilizzano l'origine di acquisizione.

Acquisizione Source

Clienti per mezzo di acquisizione e campagna di acquisizione

  • Descrizione: simile all'analisi dei clienti per origine di acquisizione, puoi analizzare i clienti anche in base al supporto e alla campagna del primo ordine. Questo può aiutarti a rispondere a domande come "quali campagne attirano nuovi clienti?"

  • Esempio di report: clienti per campagna di acquisizione con supporto a pagamento

    • Metric Used: New customers
    • Filter: Customer's first order's medium IN ppc
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: Customer's first order's campaign
NOTE
Per il filtro nella metrica New Customers, puoi aggiungere qualsiasi altro supporto considerato "a pagamento" per la tua attività, ad esempio cpc o ricerca a pagamento.

Acquisizione Medium

Costo di acquisizione del cliente (CAC) o costo per acquisizione (CPA)

  • Descrizione: un modo per analizzare il costo di una campagna consiste nell'attribuire tutti i costi solo ai clienti acquisiti tramite la campagna.

  • Esempio di report: CAC per campagna

    • Metric A: New customers

    • Filter: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric B: Ad Spend

    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Formula: B/A

    • Seleziona l'opzione currency

    • Group By:

      • Per la metrica A, selezionare Customer's first order's campaign
      • Per la metrica B, selezionare campaign

    Nuovi utenti.

NOTE
Puoi assegnare il titolo alla formula come CTR e nascondere tutte le metriche. Per ulteriori informazioni, consulta anche questo articolo.

CAC 1

CAC 2

Valore del ciclo di vita per origine di acquisizione, supporto e campagna

  • Descrizione: oltre ad analizzare il numero di clienti acquisiti da ogni campagna, puoi analizzare i ricavi medi di questi clienti nel corso della loro vita. Questo consente di identificare:

    • Se alcune campagne attirano un grande volume di clienti, ma questi hanno un valore ridotto nel ciclo di vita.
    • Se alcune campagne attirano un basso volume di clienti, ma tali clienti hanno un elevato valore nel ciclo di vita.

  • Esempio di report: aggiungere prima la metrica New customers. Quindi, aggiungi la metrica Average lifetime revenue. Selezionare l'intervallo di tempo desiderato e scegliere interval come None. Infine, selezionare l'opzione group by comeCustomer's first order's campaign.

    • Metric A: New Customers
    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'
    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc
    • Metric B: Average lifetime revenue
    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'
    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: Customer's first order's campaign
NOTE
Per i due filtri, puoi aggiungere qualsiasi altro supporto considerato "a pagamento" per la tua attività (ad esempio cpc o ricerca a pagamento). Puoi anche aggiungere altre sorgenti che desideri analizzare, ad esempio Facebook. Consulta questo articolo per ulteriori dettagli su CAC, LTV e ROI.

Valore lifetime del ciclo di vita per origine di acquisizione, supporto e campagna

Ritorno sull'investimento (ROI)

  • Descrizione: un modo per calcolare il ROI per campagna consiste nell'analizzare tutti gli ordini inoltrati tramite la campagna. Tuttavia, un metodo alternativo sta analizzando il valore del ciclo di vita dei clienti acquisiti tramite una campagna. Per analizzare il ROI, è importante che i nomi delle campagne siano coerenti tra i dati di spesa e i dati transazionali. Se crei il seguente rapporto e non sono presenti valori di ROI a causa di nomi di campagna non corrispondenti, potrebbe essere necessario esaminare l'assegnazione tag UTM implementata.

  • Esempio di report: ROI per campagna

    • Metric A: New Customers

    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'

    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric B: Average lifetime revenue

    • Filter A: Customer's first order's source LIKE '%google%'

    • Filter B: Customer's first order's medium IN ppc

    • Metric C: Ad spend

    • Time Range: All-Time

    • Time Interval: None

    • Formula: (B-(C/A))/(C/A)

    • Seleziona l'opzione %

    • Group By:

      • Per le metriche A e B, selezionare Customer's first order's campaign
      • Per la metrica C, selezionare campaign
NOTE
Puoi denominare la formula "ROI" e nascondere tutte le metriche. Inoltre, puoi regolare i filtri nelle metriche per analizzare sorgenti e media alternativi. Per ulteriori informazioni su CAC, LTV e ROI, consultare questo argomento.

ROI 1

ROI 2

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