DocumentazioneCommerceGuida utente di Commerce Intelligence

[Solo PaaS]{class="badge informative" title="Applicabile solo ai progetti Adobe Commerce on Cloud (infrastruttura PaaS gestita da Adobe) e ai progetti on-premise."}

Generazione di rapporti su un calendario di vendita al dettaglio

Last update: Mon Aug 18 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creato per:

  • Principiante
  • Intermedio
  • Amministratore
  • Sviluppatore
  • Utente

In questo argomento viene illustrato come impostare la struttura per l'utilizzo di un calendario 4-5-4 per la vendita al dettaglio nell'account Adobe Commerce Intelligence. Il generatore di rapporti visivi fornisce intervalli di tempo, intervalli e impostazioni indipendenti incredibilmente flessibili. Tuttavia, tutte queste impostazioni funzionano con il calendario mensile tradizionale attivo.

Poiché molti clienti modificano il calendario per utilizzare date di vendita al dettaglio o contabili, i passaggi seguenti illustrano come lavorare con i dati e creare rapporti utilizzando date di vendita al dettaglio. Anche se le istruzioni seguenti fanno riferimento al calendario 4-5-4 Retail, è possibile modificarle per qualsiasi calendario specifico utilizzato dal team, che si tratti di calendario finanziario o semplicemente di un intervallo di tempo personalizzato.

Prima di iniziare, è necessario rivedere lo strumento di caricamento file e assicurarsi di aver allungato il file .csv. In questo modo le date coprono tutti i dati storici e li spingono nel futuro.

Questa analisi contiene colonne calcolate avanzate.

Guida introduttiva

Puoi scaricare una versione .csv del calendario 4-5-4 per la vendita al dettaglio dal 2014 al 2017. Potrebbe essere necessario regolare questo file in base al calendario interno della vendita al dettaglio ed estendere l’intervallo di date per supportare l’intervallo di tempo storico e corrente. Dopo aver scaricato il file, utilizzare lo strumento Caricamento file per creare una tabella Calendario vendita al dettaglio nel Data Warehouse Commerce Intelligence. Se utilizzi una versione inalterata del calendario 4-5-4 per la vendita al dettaglio, assicurati che la struttura e i tipi di dati dei campi in questa tabella corrispondano ai seguenti:

Nome colonna
Tipo di dati colonna
Chiave primaria
Date Retail
Date & Time
Yes
Year Retail
Whole Number
No
Quarter Retail
Whole Number
No
Month Number Retail
Whole Number
No
Week Retail
Whole Number
No
Month Name Retail
Text (fino a 255 caratteri)
No
Week Number of Month Retail
Whole Number
No

Colonne da creare

  • Tabella sales_order

    • INPUT created\_at (aaaa-mm-gg 00:00:00)

      • Column type: - Same table > Calculation
      • Inputs: - created\_at
      • Datatype: - Datetime
      • Calculation: - case when A is null then null else to\_char(A, 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

  • Tabella caricamento file calendario vendita al dettaglio

    • Data corrente

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs: Date Retail

      • ​
        Datatype: Datetime

      • Calculation: case when A is null then null else to\_char(now(), 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

        note note
        NOTE
        La funzione now() sopra è specifica per PostgreSQL. Sebbene la maggior parte dei data warehouse Commerce Intelligence sia ospitata su PostgreSQL, alcuni potrebbero essere ospitati su Redshift. Se il calcolo precedente restituisce un errore, potrebbe essere necessario utilizzare la funzione Redshift getdate() anziché now().

    • Anno corrente (deve essere creato dall'analista del supporto tecnico)

      • Column type: Event Counter
      • Local Key: Current date
      • Remote Key: Retail calendar.Date Retail
      • ​
        Operation: Max
      • Operation value: Year Retail

    • Incluso nell'anno corrente? (Sì/No)

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        Datatype: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when A = B then 'Yes' else 'No' end

    • Incluso nell'anno di vendita precedente? (Sì/No)

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        Datatype: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when (A = (B-1)) then 'Yes' else 'No' end

  • Tabella sales_order

    • Creato_at (anno vendita al dettaglio)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Percorso -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • Seleziona table: Retail Calendar

      • Seleziona column: Year Retail

    • Creato_alle (settimana vendita al dettaglio)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Percorso -

        • Many: sales_order.[INPUT] creato_at (aaaa-mm-gg 00:00:00
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • Seleziona table: Retail Calendar

      • Seleziona column: Week Retail

    • Creato_alle (mese vendita al dettaglio)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Percorso

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • Seleziona table: Retail Calendar

      • Seleziona column: Month Number Retail

    • Includere nell'anno di vendita al dettaglio precedente? (Sì/No)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Percorso -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: vendita al dettaglio Calendar.Date Retail

      • Seleziona table: Retail Calendar

      • Seleziona column: Include in previous retail year? (Yes/No)

    • Includere nell'anno di vendita al dettaglio corrente? (Sì/No)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Percorso -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: vendita al dettaglio Calendar.Date Retail

      • Seleziona table: Retail Calendar

      • Seleziona column: Include in current retail year? (Yes/No)

Metriche

Nota: non sono necessarie nuove metriche per questa analisi. Tuttavia, assicurati di aggiungere le nuove colonne create nella tabella sales_order come dimensioni per tutte le metriche nella tabella sales_order prima di continuare con i rapporti.

Rapporti

  • Ordini settimanali - Calendario vendite al dettaglio (YoY)

    • Metrica A: 2017

      • Metric: numero di ordini
      • Filter:
        • Creato_at (anno vendita al dettaglio) = 2017

    • Metrica B: 2016

      • Metric: numero di ordini
      • Filter:
        • Creato_at (anno vendita al dettaglio) = 2016

    • Metrica C: 2015

      • Metric: Number of orders
      • Filter:
        • Created\_at (retail Year) = 2015

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail week)

    • ​
      Chart type: Line

      • Disattiva multiple Y-axes

  • Panoramica calendario vendite al dettaglio (anno vendita al dettaglio corrente per mese)

    • Metrica A: Revenue

      • ​
        Metric: Revenue
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Metrica B: Orders

      • Metric: Number of orders
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Metrica C: Avg order value

      • Metric: Avg order value
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

  • Panoramica calendario vendite al dettaglio (anno precedente vendite al dettaglio per mese)

    • Metrica A: Revenue

      • ​
        Metric: Revenue
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Metrica B: Orders

      • Metric: numero di ordini
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Metrica C: Avg order value

      • Metric: Avg order value
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

Passaggi successivi

Quanto sopra descrive come configurare un calendario di vendita al dettaglio in modo che sia compatibile con qualsiasi metrica generata nella tabella sales\_order (ad esempio Revenue o Orders). Puoi anche estendere questo periodo per supportare il calendario delle vendite al dettaglio per le metriche basate su qualsiasi tabella. L'unico requisito è che questa tabella abbia un campo datetime valido che possa essere utilizzato per il join alla tabella Retail Calendar (Calendario vendite al dettaglio).

Ad esempio, per visualizzare le metriche a livello di cliente in un calendario 4-5-4 per la vendita al dettaglio, creare un calcolo Same Table nella tabella customer\_entity, simile a \[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00) descritto in precedenza. È quindi possibile utilizzare questa colonna per riprodurre i calcoli One to Many JOIN_COLUMN (come Created_at (retail year)) e Include in previous retail year? (Yes/No) unendo la tabella customer\_entity alla tabella Retail Calendar.

Non dimenticare di aggiungere tutte le nuove colonne come dimensioni alle metriche prima di creare nuovi rapporti.

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