예상 라이프타임 값 분석

이 항목에서는 고객의 고객 생애 가치 성장 및 예상 생애 가치를 이해하는 데 도움이 되는 대시보드를 설정하는 방법을 보여 줍니다.

이 분석은 새 아키텍처에 대한 Pro 계정 고객만 사용할 수 있습니다. 계정에 Manage Data 사이드바 아래의 Persistent Views 기능에 대한 액세스 권한이 있는 경우 새 아키텍처를 사용하게 되며 여기에 나열된 지침에 따라 이 분석을 직접 빌드할 수 있습니다.

시작하기 전에 집단 보고서 빌더를 숙지해야 합니다.

계산된 열

30일 월 ​을(를) 사용하는 경우 주문 테이블에 만들 열:

  • Column name: Months between first order and this order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = Seconds between customer's first order date and this order


  • Datatype: Integer

  • 정의:case when A is null then null when A <= 0 then '1'::int else (ceil(A)/2629800)::int end

  • Column name: Months since order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: Integer

  • 정의: case when created_at is null then null else (ceil((extract(epoch from current_timestamp) - extract(epoch from created_at))/2629800))::int end

달력 ​개월을 사용하는 경우 orders 테이블에 만들 열:

  • Column name: Calendar months between first order and this order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column inputs:

    • A = created_at
    • B = Customer's first order date

  • Datatype: Integer

  • 정의: case when (A::date is null) or (B::date is null) then null else ((date_part('year',A::date) - date_part('year',B::date))*12 + date_part('month',A::date) - date_part('month',B::date))::int end

  • Column name: Calendar months since order

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: Integer

  • 정의:case when A is null then null else ((date_part('year',current_timestamp::date) - date_part('year',A::date))*12 + date_part('month',current_timestamp::date) - date_part('month',A::date))::int end

  • Column name: Is in current month? (Yes/No)

  • Column type: Same Table


  • Column equation: CALCULATION

  • Column input: A = created_at


  • Datatype: String

  • 정의: case when A is null then null when (date_trunc('month', current_timestamp::date))::varchar = (date_trunc('month', A::date))::varchar then 'Yes' else 'No' end

지표

지표 지침

생성할 지표

  • 첫 주문 날짜별 고유 고객 수

    • 게스트 주문을 사용하도록 설정하는 경우 customer_email을(를) 사용합니다.
  • orders 테이블에서

  • 이 지표는 고유 값 계산 ​을 수행합니다.

  • customer_id 열에서

  • Customer's first order date 타임스탬프로 정렬됨

NOTE
새 보고서를 작성하기 전에 모든 새 열을 지표에 차원으로 추가하십시오.

보고서

보고서 지침

월별 고객당 예상 매출

  • 지표 A: Revenue (hide)

    • Calendar months between first order and this order <= X(24개월 등 X에 적합한 숫자 선택)
    • Is in current month? = No

  • 지표: Revenue

  • Filter:

  • 지표 B: All time customers (hide)

    • Is in current month? = No
  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • 지표 C: All time customers by month since first order (hide)

    • Calendar months since order <= X
    • Is in current month? = No
  • Metric: New customers by first order date

  • Filter:

  • Formula: Expected revenue

  • Formula: A / (B - C)


  • Format: Currency

기타 차트 세부 정보

  • Time period: All time

  • 시간 간격: None

  • Group by: Calendar months between first order and this order - 모두 표시

  • group by 옆에 있는 연필 아이콘을 사용하여 All time customers 지표에 대한 group by을(를) 독립형으로 변경합니다.

  • Show top/bottom 필드를 다음과 같이 편집합니다.

    • Revenue: Top 24 sorted by Calendar months between first order and this order
    • All time customers: Top 24 sorted by All time customers
    • All time customers by month since first order: Top 24 sorted by All time customers by month since first order

집단별 월간 평균 수익

  • 지표 A: Revenue

  • Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Average value per cohort member

집단별 월별 평균 누적 수익

  • 지표 A: Revenue

  • Metric view: Cohort
  • Cohort date: Customer's first order date
  • Perspective: Cumulative average value per cohort member

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.

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