고급 쿠폰 코드 분석

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

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비즈니스의 쿠폰 성능을 이해하는 것은 주문을 세그먼트화하고 고객을 더 잘 이해할 수있는 흥미로운 방법입니다. 이 항목에서는 쿠폰을 사용하여 획득하는 고객, 일반적인 쿠폰 사용을 어떻게 수행하고 추적하는지를 이해하기 위한 분석을 만드는 단계를 안내합니다.

주요 지표를 표시하는 분석 라이브러리의 쿠폰 코드 분석

이 분석에는 고급 계산 열이(가) 포함되어 있습니다.

시작

첫 번째 단계로 다음 열이 Data Warehouse에 동기화되어 있는지 확인해야 합니다. 그렇지 않은 경우 계속 진행하여 Manage Data > Data Warehouse(으)로 이동한 다음 내용을 동기화하여 추적하십시오.

sales_flat_order 테이블
coupon_code
base_discount_amount

계산된 열

게스트 주문 정책에 관계없이 생성할 열:

sales\_flat\_order 테이블
쿠폰이 적용되었습니까?
- Column type: Same Table => CALCULATION
- Inputs:
  - A: coupon\_code
- 데이터 유형: String
- Calculation: A이(가) null인 경우 No coupon이(가) 아니면 Coupon이(가) 끝남
[INPUT] customer_id - 쿠폰 코드
- Column type: Same Table => CALCULATION
- Inputs:
  - A: customer\_id
  - B: coupon\_code
- Datatype 문자열
- Calculation: concat(A,' - ',B)
이 쿠폰이 포함된 주문 수
- Column type: Same Table => EVENT\_NUMBER
- 이벤트 소유자:INPUT customer_id - coupon code
- 이벤트 순위: created\_at
- Filters: Orders we count 필터 집합

게스트 주문이 지원되지 않는 경우 생성할 추가 열:

customer\_entity 테이블
- 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음)
- Column type: Many to One => MAX
- Path: sales\_flat\_order.customer\_id = customer\_entity.entity\_id
- column 선택: Order has coupon applied? (Coupon/No coupon)
- Filters:
  - A: Orders we count
  - B: Customer's order number = 1
- 고객 첫 주문 쿠폰
  - Column type: Many to One => MAX
  - Path: sales\_flat\_order.customer\_id = customer\_entity.entity\_id
  - column 선택: coupon\_code
  - Filter:
    - A: Orders we count
    - B: Customer's order number = 1
- 사용된 고객의 라이프타임 쿠폰 수
  - Column type: Many to One => COUNT
  - Path: sales\_flat\_order.customer\_id = customer\_entity.entity\_id
  - Filter:
    - A: Orders we count
    - B: Order has coupon applied? (Coupon/No coupon) = Coupon
- 쿠폰 획득 고객 또는 비쿠폰 획득 고객
  - Column type: Same Table => CALCULATION
  - Inputs:
    - A: Customer's first order included a coupon? (Coupon/No coupon)
  - 데이터 유형: String
  - Calculation: A='Coupon', 'Coupon acquisition customer', 기타 'Non-coupon acquisition customer'인 경우
- 쿠폰이 포함된 고객 주문 비율
  - Column type: Same Table => CALCULATION
  - Inputs:
    - A: User's lifetime number of coupons used
    - B: User's lifetime number of orders
  - 데이터 유형: Decimal
  - Calculation: A가 null이거나 B가 null이거나 B=0인 경우 A/B가 null이 됩니다.
- 고객의 쿠폰 사용
  - Column type: Same Table => Calculation
  - Inputs:
    - A: Percent of customer's orders with coupon
  - 데이터 유형: String
  - Calculation: A가 null이면 null, A=0이면 '쿠폰 사용 안 함', A<0.5이면 '주로 전체 가격', A=0.5이면 '50/50', A=1이면 '쿠폰만', A>0.5이면 '주로 쿠폰', 기타 '정의되지 않음' 종료
sales\_flat\_order 테이블
- 고객의 첫 주문에 포함된 쿠폰이 있습니까? (쿠폰/쿠폰 없음)
  - Column type: One to Many => JOINED\_COLUMN
  - Path: sales\_flat\_order.customer\_id = customer\_entity.entity\_id
  - column 선택: Customer's first order included a coupon? (Coupon/No coupon)
    ^
- 고객 첫 주문 쿠폰
  - Column type: One to Many => JOINED\_COLUMN
  - Path: sales\_flat\_order.customer\_id = customer\_entity.entity\_id
  - column 선택: Customer's first order coupon?

게스트 주문이 지원되지 않는 경우 생성할 추가 열:

sales\_flat\_order 테이블
- 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) - 분석가가 [COUPON ANALYSIS] 티켓의 일부로 만들었습니다.
- 고객의 첫 주문 쿠폰- 분석가가 [COUPON ANALYSIS] 티켓의 일부로 만들었습니다.
분석가가 [COUPON ANALYSIS] 티켓의 일부로 만든- 에 사용된 고객의 라이프타임 쿠폰 수
쿠폰 획득 고객 또는 비쿠폰 획득 고객
- Column type: Same Table => CALCULATION
- Inputs:
  - A: Customer's first order included a coupon? (Coupon/No coupon)
- 데이터 유형: String
- Calculation: A='Coupon', 'Coupon acquisition customer', 기타 'Non-coupon acquisition customer'인 경우
쿠폰이 포함된 고객 주문 비율
- Column type: Same Table => CALCULATION
- Inputs:
  - A: User's lifetime number of coupons used
  - B: User's lifetime number of orders
- 데이터 유형: Decimal
- Calculation: A가 null이거나 B가 null이거나 B=0인 경우 A/B가 null이 됩니다.
고객의 쿠폰 사용
- Column type: Same Table => Calculation
- Inputs:
  - A: Percent of customer's orders with coupon
- 데이터 유형: String
- Calculation: A가 null이면 null, A=0이면 '쿠폰 사용 안 함', A<0.5이면 '주로 전체 가격', A=0.5이면 '50/50', A=1이면 '쿠폰만', A>0.5이면 '주로 쿠폰', 기타 '정의되지 않음' 종료

지표

쿠폰 할인 금액
- Orders we count
- Order has coupon applied? (Coupon/No coupon)= Coupon
sales\_flat\_order 테이블에서
이 지표는 합계 를 수행합니다.
discount\_amount 열에서
created\_at 타임스탬프로 정렬됨
Filter:
사용된 쿠폰 수
- Orders we count
- Order has coupon applied? (Coupon/No coupon)= Coupon
sales\_flat\_order 테이블에서
이 지표는 Count 을 수행합니다.
entity\_id 열에서
created\_at 타임스탬프로 정렬됨
Filter:

NOTE

새 보고서를 작성하기 전에 모든 새 열을 지표에 차원으로 추가하십시오.

보고서

%의 쿠폰 획득 및 비쿠폰 획득 고객
- Metric: New customers
지표 A: Coupon acquisitions
Time period: All time
간격: None
Group by: Coupon acquisitions customer 또는 Non coupon acquisition customer
차트 유형: Pie
쿠폰을 획득하거나 쿠폰을 획득하지 않은 고객 수
- Metric: New customers
지표 A: Coupon acquisitions
Time period: All time
Interval: By Month
Group by: Coupon acquisitions customer 또는 Non coupon acquisition customer
Chart type: Stacked column
평균 라이프타임 수익: 쿠폰 Acq. (90일 이상)
- Metric: Average lifetime revenue
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰
지표 A: Average lifetime revenue (at least 3 months age)
Time period: X years ago to 90 days ago
간격: None
차트 유형: Scalar
평균 라이프타임 수익: 비쿠폰 Acq. (90일 이상)
- Metric: 평균 라이프타임 수익
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함된 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰 없음
지표 A: Average lifetime revenue (at least 3 months age)
Time period: X years ago to 90 days ago
간격: None
차트 유형: Scalar
첫 주문 쿠폰별 평균 라이프타임 수익
- Metric: Average lifetime revenue
지표 A: Average lifetime revenue
Time period: All time
간격: None
Group by: Customer's first order's coupon
차트 유형: Column

NOTE

많은 쿠폰 코드가 있는 경우, 많은 클라이언트가 하는 것처럼, 평균 라이프타임 수익별로 정렬된 상위 10과 같은 상위/하위를 적용하려고 합니다.

순서 반복 가능성: 쿠폰 획득
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰
  - 고객의 마지막 주문입니까? = 아니요
- 공식: B/A
- Format: Percentage %
- Customer's by lifetime orders 차트에서 통계적으로 중요한 숫자를 선택하십시오. 차트를 볼 때 버킷에 30명 이상의 고객이 있는 주문 번호를 찾는 것이 좋습니다. 데이터 세트에 따라, 이는 많은 수일 수 있으므로 1-10을 자유롭게 추가할 수 있습니다.
지표 A: Number of orders
지표 B: Number of non last orders
Formula: Repeat order probability
Time period: All time
간격: None
Group by: Customer's order number
Chart type: Bar chart
반복 주문 확률: 비쿠폰 획득
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰 없음
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객의 첫 번째 주문에 포함 쿠폰 (쿠폰 / 쿠폰 없음) = 쿠폰 없음
  - 고객의 마지막 주문입니까? = 아니요
- 공식: B/A
- Format: Percentage %
- Customer's by lifetime orders 차트 또는 1-5에서 통계적으로 중요한 숫자를 선택하세요.
지표 A: Number of orders
지표 B: Number of non last orders
Formula: Repeat order probability
Time period: All time
간격: None
Group by: Customer's order number
Chart type: Bar chart
쿠폰을 획득한 고객의 쿠폰 사용률(반복 주문)
- Metric: New customers
- Filter:
  - 쿠폰 획득 고객 또는 비쿠폰 획득 고객 = 쿠폰 획득
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객 주문 번호 > 1
  - 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰
- Metric:Number of orders
- Filter:
  - 고객 주문 번호 > 1
  - 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰
  - 쿠폰이 적용되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰
- 공식: C/B
- Format: Percentage %
지표 A: Coupon-acquired customers
지표 B: Number of repeat orders
지표 C: Number of repeat orders with coupon
Formula: % of repeat orders with coupon
Time period: All time
간격: None
차트 유형: Table (더 나은 시각화를 위해 이 테이블의 위치를 바꿀 수 있음)
쿠폰을 받지 않은 고객의 쿠폰 사용 비율(반복 주문)
- Metric: New customers
- Filter:
  - 쿠폰 획득 고객 또는 비쿠폰 획득 고객 = 비쿠폰 획득
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객 주문 번호 > 1
  - 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰 없음
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객 주문 번호 > 1
  - 고객의 첫 주문에 쿠폰이 포함되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰 없음
  - 쿠폰이 적용되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰
- 공식: C/B
- Format: Percentage %
지표 A: Non-coupon-acquired customers
지표 B: Number of repeat orders
지표 C: Number of repeat orders with coupon
Formula: % of repeat orders with coupon
Time period: All time
간격: None
차트 유형: Table (더 나은 시각화를 위해 이 테이블의 위치를 바꿀 수 있음)
쿠폰 사용 세부 정보(처음 주문)
- Metric: Number of orders
- Filter:
  - 고객의 주문 번호 = 1
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- 지표: Revenue
- Filter:
  - 고객의 주문 번호 = 1
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- Metric: Coupon discount amount
- Filter:
  - 고객의 주문 번호 = 1
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- Formula: B-C(C가 음수인 경우), B+C(C가 양수인 경우)
- 형식: Currency
- Metric: Average order value
- Filter:
  - 고객의 주문 번호 = 1
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
지표 A: First time orders (FTO)
지표 B: Revenue from FTO
지표 C: Discounts applied to FTO
Formula: Gross revenue from FTO
지표 E: Average order value for FTO
Time period: All time
간격: None
Group by: coupon code
차트 유형: Table

NOTE

"이 쿠폰으로 주문 수"에 대한 10개 수량은 임의적입니다. 이 필터에 가장 적합한 수량을 자유롭게 사용하십시오.

쿠폰이 포함된 주문 수(항상)
- Metric: Number of coupons used
지표 A: Number or orders with coupon
Time period: All time
간격: None
차트 유형: Scalar
쿠폰이 있는 주문의 순 매출액(항상)
- 지표: Revenue
- Filter:
  - 쿠폰이 적용되었습니까? (쿠폰/쿠폰 없음) = 쿠폰
지표 A: Net revenue from orders with coupons
Time period: All time
간격: None
차트 유형: Scalar
쿠폰 할인(항상)
- Metric: Number of coupons used
지표 A: Coupon discount amount
Time period: All time
간격: None
차트 유형: Scalar
쿠폰이 포함된 주문 수 및 없는 주문 수
- Metric: Number of orders
지표 A: Number of orders
Time period: Last 24 months
간격: None
Group by: Order has coupon applied? (Coupon/No coupon)
Chart type: Stacked column
반복 사용자 간 쿠폰 사용
- Metric: New customers
- Filter:
  - 고객의 라이프타임 주문 수 > 1
지표 A: New customers
Time period: All time
간격: None
Group by: Customer's coupon usage
차트 유형: Pie
쿠폰 사용 세부 정보
- Metric: Number of orders with coupon
- Filter:
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- 지표: Revenue
- Filter:
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- Metric: Coupon discount amount
- Filter:
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- Formula: B-C(C이(가) 음수인 경우), B+C(C이(가) 양수인 경우)
- 형식: Currency
- Formula: C/(B-C)(C이(가) 음수인 경우), C/(B+C)(C이(가) 양수인 경우)
- 형식: Percentage
- Metric: Average order value
- Filter:
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
- 공식: C/A
- 형식: Currency
- Metric: Distinct buyers
- Filter:
  - 이 쿠폰이 포함된 주문 수 > 10
지표 A: Number of orders
지표 B: Net revenue from orders
지표 C: Total discounts applied
Formula: Gross revenue
Formula: % discounted
지표 F: Average net order value
Formula: Average order discount
지표 H: Distinct buyers
Time period: All time
간격: None
Group by: coupon code
차트 유형: Table

NOTE

"이 쿠폰으로 주문 수"에 대한 10개 수량은 임의적입니다. 이 필터에 가장 적합한 수량을 자유롭게 사용하십시오.

모든 보고서를 컴파일한 후 원하는 대로 대시보드에서 구성할 수 있습니다. 결과는 페이지 상단에 있는 이미지와 비슷할 수 있습니다.

이 분석을 작성하는 동안 질문이 있거나 Professional Services 팀에 문의하려는 경우 지원 팀에 문의하십시오.

NOTE

Adobe Commerce 2.4.7부터 고객은 quote_coupons 및 sales_order_coupons 테이블을 사용하여 고객이 여러 쿠폰을 사용하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

다중 쿠폰 분석을 위한 테이블 관계 다이어그램

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