기본 분석

설명: 지정된 기간 동안 새로 획득한 총 사용자 수 수입니다. Unique Customers이(가) 하나 이상의 주문을 했지만 New Users에는 사용자의 서비스로 계정을 만든 타임스탬프가 있으므로 New Users은(는) Unique Customers과(와) 다릅니다.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 정렬한 customer_entity 테이블에서 entity_id의 Count ​을(를) 수행합니다.

보고서 예제: 지난 달에 만든 새 사용자 수

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

설명: 지정된 기간 동안의 총 고유 고객 수 수입니다. 최소 하나 이상의 주문을 한 고객만 추적하므로 이는 New Users과(와) 다릅니다. 개별 고객의 보고서는 주어진 시간 간격에서 고객을 한 번만 추적합니다. 시간 간격을 By Day(으)로 설정하고 고객이 해당 날짜에 두 번 이상 구매하는 경우 고객은 한 번만 계산됩니다. 일반적으로 총 구매 횟수를 보려면 Number of Orders을(를) 살펴보세요.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 정렬한 sales_flat_order 테이블에서 customer_id의 고유 개수 ​을(를) 수행합니다.

보고서 예: 지난 90일 동안의 주별 고유 고객 수

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

설명: 지정된 기간 동안 얻은 총 새 구독자 수 수입니다.

지표 정의: 이 지표는 start_date이(가) 정렬한 subscriptions 테이블에서 customer_id의 고유 개수 ​을(를) 수행합니다.

보고서 예: 올해 월별 신규 구독자

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

설명: 일정 기간 동안 두 개 이상의 주문을 한 고객의 총 수입니다. 반복 고객 보고서에서 orders 테이블의 Distinct Customers 지표와 Customer's Order Number 차원을 사용할 수 있습니다.

사용된 지표: Distinct Customers

보고서 예: 작년에 수행한 2차 및 3차 구매 횟수

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

보고서 예 2: 지난 해 반복 고객 수

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

설명: 총 주문 수를 기반으로 하는 최상위 고객 목록입니다. 이렇게 하면 가장 자주 찾는 쇼핑객 목록을 직접 확인할 수 있습니다.

사용된 지표: Orders

보고서 예: 수명 주기 주문 수별로 상위 25명의 고객

• Metric: Orders
• Time Range: All Time
• Time Interval: None
• Group By: customer_email
• Show Top/Bottom: 주문별로 정렬된 상위 25개

주문별 상위 25개 고객](https://experienceleague.adobe.com/assets/Top_25_customers_by_lifetime_orders.png?lang=ko)![

설명: 라이프타임 수입을 기반으로 하는 최상위 고객 목록입니다.

사용된 지표: Average Lifetime Revenue

보고서 예: 라이프타임 매출별 상위 25개 고객

• Metric: Average Lifetime Revenue
• Time Range: All time
• Time Interval: None
• Group By: customer_email
• Show Top Bottom: 라이프타임 수입별로 정렬된 상위 25개

매출액 기준

설명: 성과가 가장 높은 집단을 식별하기 위해 시간 경과에 따라 고유한 집단의 평균 라이프타임 수익을 추적합니다. 집단은 첫 번째 주문 날짜 또는 생성 날짜와 같은 공통 날짜로 그룹화됩니다.

사용된 지표: Revenue

보고서 예: 집단에 따른 평균 고객 생애 수익

• Metric: Revenue
• Cohort Date: Customer's first order date
• Time Interval: Month
• Time Period: 최소 4개월 이상의 데이터를 가진 가장 최근 8개 집단의 집단 이동
• Duration: 12 Month(s)
• Table: Customer_entity
• Perspective: 집단 구성원당 누적 평균 값

설명: 쿠폰/할인 코드를 사용한 고객 수 카운트입니다. 이렇게 하면 할인 구매자와 정가 구매자를 명확하게 볼 수 있습니다.

사용된 지표: New Users

보고서 예: 월별 쿠폰 및 비쿠폰 고객

• Metric A: Non coupon customers
• Metric: New Users
• Filters: 고객의 라이프타임 주문 수가 0보다 크고 고객의 라이프타임 쿠폰 수가 0과 같음
• Metric B: Coupon customers
• Metric: New Users
• Filters: 고객 라이프타임 주문 수가 0보다 크고 고객 라이프타임 쿠폰 수가 0보다 큼
• Time range: All Time
• Time interval: By Month

보고서 예 2: 월별 쿠폰 및 비쿠폰 고객 비율

• Metric A: Non coupon customers(지표 숨기기)

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

• Time Range: All Time

• Time Interval: By Month

• Formula: B/(A+B)

설명: 고객이 라이프타임 동안 생성한 평균 매출액입니다.

지표 설명: 이 지표는 created_at을(를) 기준으로 customer_entity 테이블에서 Customer's Lifetime Revenue 열의 평균 ​을(를) 수행합니다.

보고서 설명: 고객 생애 수익의 전체 평균

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

설명: 매출 지표는 선택한 기간 동안 얻은 총 매출을 표시합니다.

이 지표는 created_at이(가) 정렬한 sales_flat_order 테이블에서 grand_total의 합계 ​를 수행합니다.

보고서 예: 월별 수익, 연간

• Metric: Revenue
• Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
• 시간 간격: By Month

설명: 지정된 기간 동안의 총 주문 수 수입니다. 주문 보고서는 새로운 제품 제공, 프로모션 또는 트랜잭션 량이 증가(또는 감소)할 수 있는 기타 모든 것에 의해 발생하는 주문 거래량의 변경 사항을 추적합니다. 질문에 답변하기 위해 종종 일부 변수로 이 지표를 세그먼트화할 수 있습니다.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 정렬한 sales_flat_order 테이블에서 entity_id의 Count ​을(를) 수행합니다.

보고서 예: 월별 주문, 연간

• Metric: number of orders
• Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
• Time Interval: By Month

설명: 제품 주문 지표는 특정 기간 동안 판매된 항목의 수량을 알려줍니다.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 정렬한 sales_flat_order_item 테이블에서 qty_ordered의 합계 ​를 수행합니다.

보고서 예: 월별로 판매된 항목, 연간

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

이 지표를 주문 수 지표와 결합하여 주문당 항목 수를 계산합니다. 그런 다음 보고서에 쿠폰 코드를 추가하여 판촉 행사가 장바구니 크기에 미치는 영향을 확인하거나, 신규 및 반복 주문별로 분류하여 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다.

보고서 예: 주문당 제품 수: 첫 번째 주문과 반복 주문 수

• Metric A: 주문한 제품: 첫 번째 주문

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

• Metric B: 주문: 첫 번째 주문

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

• Metric C: 주문된 제품: 반복 주문

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

• Metric D: 주문: 반복 주문

  • 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

설명: 일정 기간 동안 수행한 주문의 평균 값을 추적합니다. 이 지표를 사용하여 마케팅, 제품 제공 및/또는 비즈니스의 기타 변경 사항의 결과로 평균 주문 가격(AOV)이 변동하는 방식을 신속하게 파악할 수 있습니다.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 정렬한 sales_flat_order 테이블에서 grand_total의 평균 ​을(를) 수행합니다.

보고서 예: AOV와 이전 연도, YTD

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

설명: 이 보고서는 프로모션 또는 쿠폰을 제공할 때 판매되는 제품에 대한 통찰력을 제공합니다.

사용된 지표: 주문한 제품

보고서 예: 쿠폰으로 가장 많이 구매한 제품

• Metric: Products ordered
• Filter: Order's coupon_code Is Not \[NULL\]
• Time Range: All-Time
• Time Interval: None
• Group By: name(또는 SKU 또는 기타 제품 식별자)
• Show top/bottom: 주문한 제품별로 정렬된 상위 25개

설명: 평균(또는 중간값)을 보는 주문 간격 분석을 사용하여 고객의 구매 주기에 대한 가정과 기대를 테스트합니다. 구매 간격. 아래 차트에서는 가장 좋은 고객(3개 이상 주문한 고객)이 6개월 이내에 두 번째 구매를 수행하는 것을 볼 수 있습니다. 네 번째 주문을 하지 않은 고객은 14개월 후에 두 번째 구매를 합니다.

지표 정의: 이 지표는 created_at이(가) 주문한 sales_flat_order에서 Time since previous order의 평균 ​을(를) 수행합니다.

보고서 예제:

• 지표 1: ≤ 3개 주문

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

• 지표 2: > 3개 주문

  • 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)

설명: 캠페인이나 광고 집합 또는 기타 세그먼테이션별로 다양한 기간 및 간격에 대한 마케팅 지출을 분석할 수 있습니다.

지표 정의: 이 지표는 date 열로 정렬된 Marketing Spend 테이블의 지출 열에 대한 합계를 수행합니다.

보고서 예제: 캠페인별 광고 지출

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

설명: 광고 지출 분석 외에도 광고 노출 횟수 및 광고 클릭을 분석할 수 있습니다.

지표 정의: 이 지표는 날짜 열로 정렬된 Marketing Spend 테이블의 노출 횟수(또는 클릭 수) 열에 대한 합계를 수행합니다.

보고서 예제: 일별 노출 횟수 및 광고 클릭 수 추가

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

설명: 위에서 만든 광고 노출 횟수 및 광고 클릭 수 지표를 사용하여 시간에 따라 다른 캠페인별로 클릭스루 비율을 분석할 수 있습니다.

보고서 예제: 캠페인별 CTR

• Metric A: Ad impressions
• Metric B: Ad clicks
• Time Range:All-Time
• Time Interval: None
• Formula: B/A
• % 옵션을 선택하십시오.
• Group By: campaign

설명: 위에서 만든 광고 지출 및 광고 클릭 수 지표를 사용하여 시간에 따른 다양한 캠페인으로 클릭당 비용을 분석할 수 있습니다.

보고서 예제: 캠페인별 CPC

• Metric A: Ad spend
• Metric B: Ad clicks
• Time Range: All-Time
• Time Interval: None
• Formula: A/B
• currency 옵션 선택
• Group By: campaign

설명: Google eCommerce을(를) 사용하여 주문의 원본, 보통 및 캠페인을 추적하는 경우 고객의 확보 원본별로 고객을 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객을 확보하고 있는 마케팅 소스를 식별하고 "대부분의 고객이 Google, Facebook 또는 일부 다른 소스를 통해 첫 번째 주문을 하고 있습니까?"와 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

보고서 예: 획득 소스별 고객

• Metric Used: New Customers
• Time Range: All-Time
• Time Interval: By Month
• Group By: Customer's first order's source

설명: 고객 확보 소스별 고객 분석과 마찬가지로 첫 번째 주문의 미디어와 캠페인으로 고객을 분석할 수도 있습니다. 이렇게 하면 "어떤 캠페인이 신규 고객을 유치합니까?"와 같은 질문에 답변하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보고서 예: 유료 미디어가 있는 획득 캠페인별 고객

• 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

설명: 캠페인 비용을 분석하는 한 가지 방법은 모든 비용을 캠페인을 통해 획득한 고객에게만 적용하는 것입니다.

보고서 예제: 캠페인별 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 옵션 선택

• Group By:

  • A 지표에 대해 Customer's first order's campaign을(를) 선택합니다.
  • B 지표에 대해 campaign을(를) 선택합니다.

설명: 각 캠페인이 획득한 고객 수를 분석하는 것과 함께 이러한 고객의 평균 라이프타임 수익을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 다음을 식별할 수 있습니다.

• 특정 캠페인이 많은 고객을 유도하지만 해당 고객은 라이프타임 가치가 낮습니다.
• 특정 캠페인이 적은 양의 고객을 유치하지만 해당 고객은 높은 라이프타임 값을 갖습니다.

보고서 예제: 먼저 New customers 지표를 추가합니다. 그런 다음 Average lifetime revenue 지표를 추가합니다. 원하는 시간대를 선택하고 interval을(를) None(으)로 선택합니다. 마지막으로 group by 옵션을 Customer's first order's campaign(으)로 선택합니다.

• Metric A: New Customers
• Filter A: '%google%'과(와) 유사한 Customer's first order's source
• Filter B: Customer's first order's medium IN ppc
• Metric B: Average lifetime revenue
• Filter A: '%google%'과(와) 유사한 Customer's first order's source
• 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

설명: 캠페인별로 ROI를 계산하는 한 가지 방법은 캠페인을 통해 수행한 모든 주문을 분석하는 것입니다. 그러나 대체 방법은 캠페인을 통해 획득한 고객의 라이프타임 값을 분석하는 것입니다. ROI를 분석하려면 지출 데이터와 트랜잭션 데이터에서 캠페인 이름이 일관되게 유지되어야 합니다. 다음 보고서를 만들 때 캠페인 이름이 일치하지 않아 ROI 값이 없는 경우 구현한 UTM 태그 지정을 확인해야 할 수 있습니다.

보고서 예: 캠페인별 ROI

• Metric A: New Customers

• Filter A: '%google%'과(와) 유사한 Customer's first order's source

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

• Metric B: Average lifetime revenue

• Filter A: '%google%'과(와) 유사한 Customer's first order's source

• 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)

• % 옵션 선택

• Group By:

  • A 및 B 지표에 대해 Customer's first order's campaign을(를) 선택합니다.
  • C 지표에 대해 campaign을(를) 선택합니다.