基本的な分析
Adobe Commerce Intelligence プラットフォームについて理解し、ツールの基本的な理解を得たら、レポートの作成を開始します。 よくある質問の 1 つは、「何を見るべきか」です。
次の情報は、役に立つ可能性のある一般的な指標とレポートの一部の概要を示しています。 これらのレポートの一部はアカウント内に存在するので、重複が作成されるのを避けるために、アカウント内に存在する指標とレポートを必ず確認してください。
理解したいテーブルと列
指標を作成する際は、次の 4 つの情報を把握している必要があります。
- データが存在するテーブル、
- 実行する特定のアクション。
- アクションの実行対象となる列、および
- そのデータのトラッキングに使用するタイムスタンプ。
ほとんどの場合、これらの例で使用されるテーブルの名前は、データベースの列名やテーブル名とは少し異なります。これは、各データベースが一意であるためです。 データベース内の対応するテーブルまたは列の識別に関するヘルプが必要な場合は、以下の定義を参照してください。
顧客テーブル
このテーブルには、一意の顧客 ID、メールアドレスなど、各顧客に関する主要な情報が含まれています。 以下の例では、サンプルの顧客テーブルの名前として customer_entity を使用しています。
これらの計算の一部が現在データベースに存在しない場合は、アカウント内の管理者ユーザーが計算を作成できます。 また、これらのディメンションが、該当するすべての指標に対してグループ化できるようにする必要もあります。
Dimension
- Entity_id:各顧客の一意の ID。 これは、一意の顧客番号や顧客のメールアドレスである場合もあり、注文のテーブルへの参照キーとして機能する必要があります。
- Created_at:顧客のアカウントが作成され、データベースに追加された日付。
- Customer’s lifetime revenue:顧客によって生み出された生涯売上高の合計。
- Customer’s first 30-day revenue:顧客が最初の 30 日間に得た合計収益額。
- Customer’s lifetime number of orders:顧客が全期間に注文した回数。
- Customer’s lifetime number of coupons:顧客が全期間で使用したクーポンの合計数。
- Customer’s first order date:顧客の初回注文日。 顧客が作成時に注文を行っていない場合は、created_at 日付とは異なる可能性があります。
ゲストの注文は受け付けますか?
その場合、一部の顧客がこのテーブルに含まれていない可能性があります。 顧客の分析にすべての顧客が含まれることを確認するには、 サポートチームにお問い合わせください。
お客様から注文を受け付けているか不明な場合は、 詳しくは、 このトピックを参照してください。
注文テーブル
この表では、各行が 1 つの順序を表しています。 このテーブルの列には、注文 ID、作成日、ステータス、注文を行った顧客の ID など、各注文に関する基本的な情報が含まれています。 以下の例では、注文テーブルのサンプルの名前として sales_flat_order を使用しています。
Dimension
- Customer_id:注文した顧客の一意の ID。 これは、多くの場合、顧客テーブルと注文テーブルの間で情報を移動するために使用されます。 これらの例では、sales_flat_order テーブルの customer_id が customer_entity テーブルの entitiy_id と整合することを想定しています。
- Created_at:注文が作成または発注された日付。
- Customer_email:注文を行った顧客のメールアドレス。 これは、顧客の一意の ID である場合もあります。
- Customer’s lifetime number of orders:
Customers
テーブル上にある同じ名前の列のコピー。 - Customer’s order number:受注に関連付けられた顧客の受注番号。 例えば、表示している行が顧客の最初の注文の場合、この列は「1」ですが、顧客の 15 番目の注文の場合、この列には、この注文の「15」が表示されます。 このディメンションが
Customers
テーブルに存在しない場合は、 サポートチームに問い合わせて、ディメンションの作成を支援してください。 - Customer’s order number (previous-current):Customer’s order number 列内の 2 つの値の連結。 以下のサンプルレポートで、任意の 2 つの注文間の経過時間を表示するために使用されます。 例えば、顧客の最初の注文日と 2 番目の注文日の間の時間は、この計算では「1-2」として表されます。
- Coupon_code:各注文で使用されたクーポンを表示します。
- Seconds since previous order:顧客の注文間の時間(秒単位)。
注文項目テーブル
この表では、各行は販売された 1 つの品目を表しています。 この表には、受注参照番号、製品番号、数量など、各受注で販売された品目に関する情報が含まれます。 以下の例では、サンプルの order items テーブルの名前として sales_flat_order_item
を使用しています。
Dimension
- Item_id: テーブルの各行の一意の ID。
- Order_id:どの品目が同じ順序で購入されたかを示す
Orders
ークテーブルの参照キー。 1 つの注文に複数の品目が含まれる場合、この値が繰り返されます。 - Product_id:購入した特定の製品に関する情報(色、サイズなど)が必要な場合は、この列を使用して製品テーブルからその情報を取り込みます。
- Order’s created_at:注文されたタイムスタンプ。通常、
Orders
テーブルからorder line items
テーブルにコピーされます。 - Order’s coupon_code:
Order's created_at
ディメンションと同様に、この列は注文テーブルからコピーされます。
購読テーブル
このテーブルは、サブスクリプション ID、サブスクライバーの E メールアドレス、サブスクリプション開始日など、サブスクリプション情報の管理に使用されます。
Dimension
- Customer_id:注文した顧客の一意の ID。 これは、[ 得意先 ] テーブルと [ 受注 ] テーブルの間のパスを作成する一般的な方法です。 これらの例では、sales_flat_order テーブルの customer_id が
customer_entity
テーブルのentitiy_id
と整合することを想定しています。 - Start date:顧客の購読が開始された日付。
マーケティング費用テーブル
マーケティング費用を分析する際に、分析に Facebook、Google AdWords またはその他のソースを含めることができます。 複数のマーケティング費用ソースがある場合は、Managed Services チームに連絡して、マーケティングキャンペーン用の統合テーブルの設定をサポートしてください。
Dimension
- Spend:広告費用の合計。 Facebook の場合、これは
facebook_ads_insights_####
テーブルの支出列になります。 Google AdWords の場合、これはcampaigns####
テーブルのadCost
の列になります。 - これらの各テーブルに追加される
####
は、Facebook または Google AdWords アカウントの特定のアカウント ID に関連しています。 - Clicks:クリックの合計数。 Facebook の場合、これは
facebook_ads_insights_####
テーブルのクリック数の列になります。 ま Google AdWords、campaigns####
テーブルの adClicks 列になります。 - Impressions:インプレッション数の合計。 ま Facebook、これは
facebook_ads_insights_####
テーブルのインプレッション数になります。 ま Google AdWords、これはcampaigns####
テーブルのインプレッション数になります。 - Campaign:クリックの合計数。 Facebook の場合、これは
facebook_ads_insights_####
テーブルの campaign_name 列になります。 Google AdWords の場合、これはcampaigns####
テーブルのキャンペーン列になります。 - Date:特定のキャンペーンに対してアクティビティ(費用、クリック数またはインプレッション数)が発生した日時。 Facebook の場合、これは
facebook_ads_insights_####
テーブルのdate_start
の列になります。 Google AdWords の場合、これはcampaigns####
テーブルの日付列になります。 - Customer’s first order’s source:顧客の初回注文からの注文のソース。 まず、アカウントに
customer's first order's source
という名前の列があるかどうかを確認します。 この列が表示されない場合は、次の手順を使用して目的の列を作成できます。 - Customer’s first order’s medium:顧客の最初の注文からの注文のメディア。 まず、アカウントに
customer's first order's source
という名前の列があるかどうかを確認します。 この列が表示されない場合は、次の手順を使用して目的の列を作成できます。 - Customer’s first order’s campaign:顧客の初回注文からの注文のキャンペーン。 まず、アカウントに
customer's first order's source
という名前の列があるかどうかを確認します。 この列が表示されない場合は、次の手順を使用して目的の列を作成できます。
一般的なレポートと指標
役に立つ可能性のあるレポートと指標の一般的な例を次に示します。
顧客分析 customeranalytics
新規ユーザー
-
説明:特定の期間に新しく取得したユーザーの合計数の数。
New Users
はUnique Customers
とは異なります。New Users
はサービスを使用してアカウントが作成されたタイムスタンプを持ち(これは必ずしも注文されたとは限らない)、Unique Customers
は少なくとも 1 つの注文を行っているからです。 -
指標定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルのentity_id
の カウントcustomer_entity
実行します。 -
レポートの例:先月作成された新規ユーザーの数
- Metric:
New Users
- Time Range:
Last Month
- Time Interval:
By Day
- Metric:
ユニーク顧客
-
説明:特定の期間における個別の顧客の合計数。 これは
New Users
とは異なります。これは、少なくとも 1 つの注文を行った顧客のみを追跡するためです。 ユニーク顧客レポートでは、特定の時間間隔で 1 回だけ顧客を追跡します。 時間間隔をBy Day
に設定し、その日に顧客が複数の購入をおこなった場合、顧客は 1 回のみカウントされます。 一般的な購入数の合計を確認したい場合は、Number of Orders
を参照してください。 -
指標定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルからのcustomer_id
の 個別カウントsales_flat_order
実行します。 -
レポートの例:過去 90 日間の週別のユニーク顧客
- Metric:
Distinct Customers
- Time Range:
Moving range > Last 90 Days
- Time Interval:
By Day
- Metric:
新規購読者
-
説明:特定の期間に取得した新規購読者の合計数の数。
-
指標定義:この指標は、
start_date
で並べ替えられたテーブルからのcustomer_id
の 個別カウントsubscriptions
実行します。 -
レポートの例:今年の新しい購読者が月ごとに表示されます
- Metric:
New Subscribers
- Time Range:
1 Year Ago to 0 Days Ago
- Time Interval:
By Month
- Metric:
リピート顧客
-
説明:ある期間に複数の注文を行った顧客の合計数。 リピート顧客レポートでは、
orders
テーブルのDistinct Customers
指標とCustomer's Order Number
ディメンションを使用できます。 -
使用される指標:
Distinct Customers
-
レポートの例:昨年に行われた 2 回目と 3 回目の購入数
- Metric:
Distinct Customers
- Time Range:
Moving Range > Last Year
- Time Interval:
By Month
- Group By:
Customer's Order Number
を選択してから、「2
」を選択し、「3
」を選択します
- Metric:
-
レポート例 2:昨年のリピート顧客の数
- Metric:
Distinct Customers
- Filters:
Customer's Order Number Greater Than 1
- Time Range:
Moving range > Last Year
- Time Interval:
By Month
- Metric:
注文のライフタイム数別の上位顧客
-
説明:注文の合計数に基づく上位の顧客のリスト。 これにより、最も頻繁に買い物客の直接リストが表示されます。
-
使用される指標:
Orders
-
レポートの例:注文のライフタイム数別の上位 25 顧客
- Metric:
Orders
- Time Range:
All Time
- Time Interval:
None
- Group By:
customer_email
- Show Top/Bottom:上位 25 件を注文順に並べ替え
- Metric:
生涯売上高で上位の顧客
-
説明:生涯売上高に基づいた上位の顧客のリスト。
-
使用される指標:
Average Lifetime Revenue
-
レポートの例:生涯売上高ごとの上位 25 顧客
- Metric:
Average Lifetime Revenue
- Time Range:
All time
- Time Interval:
None
- Group By:
customer_email
- Show Top Bottom:生涯収益順の上位 25
- Metric:
コホート別の平均生涯売上高
-
説明:ユーザーの 個別コホートの平均生涯売上高を経時的に追跡して、パフォーマンスの高いコホートを特定します。 コホートは、初回注文日や作成日など、共通の日付でグループ化されます。
-
使用される指標:
Revenue
-
レポートの例:コホート別の平均顧客生涯売上高
- Metric:
Revenue
- Cohort Date:
Customer's first order date
- Time Interval:
Month
- Time Period:少なくとも 4 か月のデータを含む最新の 8 つのコホートのセットを移動しています
- Duration:
12 Month(s)
- Table:
Customer_entity
- Perspective: コホートメンバーあたりの累積平均値
- Metric:
クーポン使用量別の顧客
-
説明:クーポン/割引コードを使用した、取得した顧客の数。 これにより、割引希望者と全額購入者を明確に把握できます。
-
使用される指標:
New Users
-
レポートの例:クーポン顧客とクーポン以外の顧客(月別)
- Metric A:
Non coupon customers
- Metric:
New Users
- Filters:顧客の 0 より大きい注文のライフタイム数、および顧客の 0 と等しいクーポンのライフタイム数
- Metric B:
Coupon customers
- Metric:
New Users
- Filters:顧客のライフタイム注文数が 0 より大きく、顧客のライフタイム注文数が 0 より大きい
- Time range:
All Time
- Time interval:
By Month
- Metric A:
-
レポートの例 2:クーポン顧客とクーポン以外の顧客の月別の割合
-
Metric A:
Non coupon customers
(指標を非表示)- Metric:
New Users
- Filters:
Customer's Lifetime Number of Orders Greater Than 0
およびCustomer's Lifetime Number of Coupons Equal to 0
- Metric:
-
Metric B:
Coupon customers
- Metric:
New Users
- Filters:
Customers Lifetime Number of Orders Greater Than 0
およびCustomer's Lifetime Number of Coupons Greater Than 0
- Metric:
-
Time Range:
All Time
-
Time Interval:
By Month
-
Formula:
B/(A+B)
-
最初の 30 日間の平均売上高
- 説明:顧客が顧客としての最初の 30 日以内に生み出した収益額の平均。
- 指標の説明:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルのCustomer's First 30 Day Revenue
の 平均customer_entity
実行します。 - レポートの説明:顧客の最初の 30 日間の収益の全時間平均
- Metric:
Average First 30 Day Revenue
- Time Range:
All Time
- Time Interval:
None
顧客の生涯平均売上高
-
説明:顧客が全期間で生み出した平均売上高。
-
指標の説明:この指標は、
created_at
に基づいて、customer_entity
テーブルのCustomer's Lifetime Revenue
列の 平均 を実行します。 -
レポートの説明:顧客の生涯売上高の全時間平均
- Metric:
Average Customer Lifetime Revenue
- Time Range:
All Time
- Time Interval:
None
- Metric:
注文分析 orderanalytics
収益
-
説明:収益指標には、選択した期間に発生した合計売上高が表示されます。
-
このメトリックは、
created_at
で順序付けられた表からのgrand_total
の 合計sales_flat_order
を実行します。 -
レポートの例:月別、年累計の収益
- Metric:
Revenue
- Time Range:
1 Year Ago to 1 Month Ago
- 時間間隔:
By Month
- Metric:
注文件数
-
説明:特定の期間における注文の合計数。 注文レポートは、新製品の提供、プロモーション、またはトランザクション量を増加(または減少)させる可能性のあるその他の要因によって発生した注文量の変化を追跡します。 質問に答えるために、いくつかの変数でこの指標をセグメント化したい場合がよくあります。
-
指標定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルのentity_id
の カウントsales_flat_order
実行します。 -
レポートの例:月別、年累計のオーダー
- Metric:
number of orders
- Time Range:
1 Year Ago to 1 Month Ago
- Time Interval:
By Month
- Metric:
注文された製品
-
説明:注文製品の指標は、特定の期間に販売された項目の数量を示します。
-
指標の定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルのqty_ordered
の 合計sales_flat_order_item
実行します。 -
レポートの例:YTD で月別に販売された品目
- Metric:
Products ordered
- Time Range:
1 Year Ago to 1 Month Ago
- Time Interval:
By Month
- Metric:
-
この指標を注文数指標と組み合わせて、注文あたりの項目数を計算します。 次に、レポートにクーポンコードを追加して、プロモーションが買い物かごのサイズに与える影響を判断したり、新規注文とリピート注文でセグメント化して顧客の行動をより深く理解したりします。
-
レポートの例:注文あたりの製品数:初回注文とリピート注文
-
Metric A:注文された製品:最初の注文
- Metric:
Products ordered
- Filter:
Customer's order number = 1
- Metric:
-
Metric B:注文:一次注文
- Metric:
Orders
- Filter:
Customer's order number = 1
- Metric:
-
Metric C:注文された製品:リピート注文
- Metric:
Products ordered
- Filter:
Customer's order number > 1
- Metric:
-
Metric D:注文:リピート注文
- Metric:
Orders
- Filter:
Customer's order number > 1
- Metric:
-
Time Range:
1 Year Ago to 1 Month Ago
-
Time Interval:
By Week
-
Formula 1:
A/B
-
Formula 2:
C/D
-
Multiple Y-Axes box
のチェックを外し、すべての指標を Hide
します
平均注文値
-
説明:ある期間に発注された注文の平均値を追跡します。 この指標を使用すると、マーケティング活動、製品オファー、ビジネスのその他の変化の結果として平均注文額(AOV)がどのように変動したかをすばやく判断できます。
-
指標定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたテーブルのgrand_total
の 平均sales_flat_order
実行します。 -
レポート例:AOV と前年、YTD の比較
- Metric:
Average order value
- Time Range:
1 Year Ago to 1 Month Ago
- Time Interval:
By Month
- Perspective:
Amount Change vs Previous Year
- Metric:
クーポンで最も多く購入された製品
-
説明:このレポートは、プロモーションやクーポンの提供時に、どの製品が販売されているかに関するインサイトを提供します。
-
使用指標:注文された製品
-
レポートの例:クーポンで最も多く購入された製品
- Metric:
Products ordered
- Filter:
Order's coupon_code Is Not \[NULL\]
- Time Range:
All-Time
- Time Interval:
None
- Group By:
name
(またはSKU
、またはその他の製品識別子) - Show top/bottom:上位 25 件(順序付き製品別に並べ替えた場合)
- Metric:
注文間の時間
-
説明:平均(または中央値)を調べる 注文間隔 分析を使用して、顧客の購入サイクルに関する前提と期待をテストします 購入間の時間。 次のグラフを見ると、3 つ以上の注文を行った顧客のうち最高の顧客が、6 か月以内に 2 番目の購入を行っていることがわかります。 4 回目の注文を行っていない顧客は、2 回目の購入を行う 14 か月前に待ちます。
-
指標定義:この指標は、
created_at
で並べ替えられたsales_flat_order
からのTime since previous order
の 平均 を実行します。 -
レポート例:
-
指標 1: ≤ 3 個の注文
- Metric:
Average time between orders
- Filter:
Customer's lifetime number of orders ≤ 3
- Metric:
-
指標 2: > 3 個の注文
- Metric:
Average time between orders
- Filter:
Customer's lifetime number of orders > 3
- Metric:
-
Time Range:
All-Time
-
Time Interval:
None
-
Group By:
Customer's order number (previous-current)
-
Multiple Y-Axes
」チェックボックスをオフにします。
マーケティング費用分析 mktgspendanalytics
広告費用
-
説明:様々な期間と間隔、キャンペーンや広告セット、またはその他のセグメント別に、マーケティング費用を分析できます。
-
指標の定義:この指標は、
date
列で並べ替えられたMarketing Spend
テーブルの支出列に対して合計を実行します。 -
レポートの例:キャンペーン別の広告費用
- Metric:
Ad spend
- Time Range:
All-Time
- Time Interval:
None
- Group By:
campaign
- Metric:
広告インプレッション数と広告クリック数
-
説明:広告費用の分析に加えて、広告インプレッション数と広告クリック数を分析できます。
-
指標の定義:この指標は、
Marketing Spend
ータテーブルのインプレッション数(またはクリック数)列の合計を「日付」列で並べ替えて実行します。 -
レポートの例:インプレッション数および広告クリック数を日別に追加
- Metric A:
Ad impressions
- Metric B:
Ad clicks
- Time Range:
1 Year Ago to 3 Months Ago
- Time Interval:
By Day
- Metric A:
クリックスルー率(CTR)
-
説明:上記で作成した広告インプレッション数および広告クリック数の指標を使用して、異なるキャンペーン別のクリックスルー率を経時的に分析できます。
-
レポート例:キャンペーン別の CTR
- Metric A:
Ad impressions
- Metric B:
Ad clicks
- Time Range:
All-Time
- Time Interval:
None
- Formula:
B/A
%
オプションを選択します。- Group By:
campaign
- Metric A:
CTR
として タイトル 表示し、すべての指標を 非表示 できます。
クリック単価(CPC)
-
説明:上記で作成した広告費用と広告クリック数の指標を使用して、異なるキャンペーン別にクリックあたりのコストの推移を分析できます。
-
レポート例:キャンペーン別の CPC
- Metric A:
Ad spend
- Metric B:
Ad clicks
- Time Range:
All-Time
- Time Interval:
None
- Formula:
A/B
- 「
currency
」オプションを選択します - Group By:
campaign
- Metric A:
CPC
として タイトル 表示し、すべての指標を 非表示 できます。
獲得ソース別の顧客
-
説明:Google eCommerce を使用して注文のソース、メディアおよびキャンペーンを追跡する場合、獲得ソース別に顧客を分析できます。 これにより、どのマーケティングソースが顧客を獲得しているかを特定し、「顧客のほとんどは、Google、Facebook またはその他のソースから最初の注文を行っていますか」などの質問に答えることができます。
-
レポートの例:獲得ソース別の顧客
- Metric Used:
New Customers
- Time Range:
All-Time
- Time Interval:
By Month
- Group By:
Customer's first order's source
- Metric Used:
獲得メディア別および獲得キャンペーン別の顧客
-
説明:獲得ソース別の顧客の分析と同様に、初回注文のメディアとキャンペーン別に顧客を分析することもできます。 これは、「新しい顧客を引き付けているのはどのキャンペーンか」といった質問に答えるのに役立ちます。
-
レポートの例:有料メディアを使用した獲得キャンペーン別の顧客
- 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
- Metric Used:
New Customers
指標のフィルターの場合、cpc や有料検索など、ビジネスに対して「有料」のメディアと見なされるその他のメディアを追加できます。
顧客獲得コスト(CAC)または獲得あたりのコスト(CPA)
-
説明:キャンペーンのコストを分析する 1 つの方法は、すべてのコストを、キャンペーンで獲得した顧客にのみ関連付けることです。
-
レポート例:キャンペーン別の CAC
-
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
-
「
currency
」オプションを選択します -
Group By:
- 指標
A
の場合、「Customer's first order's campaign
」を選択します - 指標
B
の場合、「campaign
」を選択します
- 指標
-
CTR
として タイトル 表示し、すべての指標を 非表示 できます。 また、詳しくは この記事を参照してください。
獲得ソース、メディア、キャンペーン別のライフタイム・バリュー
-
説明:各キャンペーンで取得した顧客数を分析するだけでなく、これらの顧客の平均生涯売上高を分析することもできます。 次の項目を特定するのに役立ちます。
- 特定のキャンペーンが大量の顧客を引き付けるが、それらの顧客の生涯価値が低い場合。
- 特定のキャンペーンが少量の顧客を引き付けているが、それらの顧客は高い生涯価値を持っている場合。
-
レポートの例:まず、
New customers
の指標を追加します。 次に、Average lifetime revenue
の指標を追加します。 目的の時間枠を選択し、None
のようにinterval
を選択します。 最後に、「group by
」オプションをCustomer's first order's campaign
のように選択します。- 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
- Metric A:
ROI (投資収益率)
-
説明:キャンペーン別に ROI を計算する 1 つの方法は、キャンペーンを通じて行われたすべての注文を分析することです。 ただし、別の方法として、キャンペーンを通じて取得した顧客の生涯価値を分析する方法もあります。 ROI を分析するには、キャンペーン名が支出データとトランザクションデータの間で一貫していることが重要です。 次のレポートを作成し、キャンペーン名が一致しないために ROI 値が存在しない場合は、実装した UTM タグ付けを調べる必要がある可能性があります。
-
レポート例:キャンペーン別の ROI
-
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)
-
%
オプションを選択します -
Group By:
- 指標「
A
」および「B
」で、「Customer's first order's campaign
」を選択します - 指標
C
の場合、「campaign
」を選択します
- 指標「
-