설명서 Commerce Commerce Intelligence 사용 안내서

보고서 사용

Last update: Mon Jul 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

초급
중간
관리자
개발자
사용자

Adobe Commerce Intelligence의 보고서를 사용하여 지난해와 비교하여 이번 달 매출을 확인하고 싶은지 또는 최신 Google AdWords 캠페인에 대한 획득 비용을 알고 싶은지 등 비즈니스 질문에 답변해 보십시오.

질문에서 대답으로 이어지는 그 길은 정확히 어떤 모습일까요?

이 프로세스를 시각화하는 데 도움이 되도록 해당 경로가 아래에 매핑됩니다. 이 항목에서는 분석 질문에 접근하는 방법과 필요한 데이터를 가져오는 데 필요한 백엔드 로지스틱스에 대해 설명합니다.

질문으로 시작

고객 만족도 향상부터 공급비 절감에 이르기까지 비즈니스를 개선하기 위해 끊임없이 질문을 던지고 있다는 것을 알고 있습니다. 질문을 해석하여 의사 결정을 유도하는 데 도움이 되는 분석에 집중합니다.

이 예에서는 다음 질문에 답하려고 한다고 가정합니다.

신규 등록자는 얼마나 빠르게 전환합니까?

측정 식별

질문에 답하는 데 도움이 될 수 있는 분석 및 측정 목록을 식별할 때입니다. 이 예에서는 다음 지표에 중점을 둡니다.

사용당 등록에서 첫 번째 구매 날짜까지의 평균 시간.

이렇게 하면 등록 날짜와 사용자의 첫 번째 구매 날짜 사이에 경과된 평균 시간이 표시되고 전환 단계의 이 마지막 단계에서 사용자가 어떻게 행동하는지에 대한 아이디어가 제공됩니다.

데이터 찾기

무엇을 측정할지 이해하는 것은 우리에게 그곳의 한 부분만을 가져다 준다. 사용자당 등록에서 첫 번째 구매 날짜까지의 평균 시간을 평가하려면 측정이 구성하는 모든 데이터 포인트를 식별해야 합니다.

측정값을 핵심 구성 요소로 분류합니다. 등록한 사람의 수, 구매한 사람의 수 및 이 두 이벤트 사이에 경과된 시간을 알고 있어야 합니다.

상위 수준에서 데이터베이스에서 이 데이터를 찾을 위치를 알아야 합니다. 구체적으로 다음과 같습니다.

누군가가 등록할 때마다 데이터 행을 기록하는 테이블
누군가 구매할 때마다 데이터 행을 기록하는 테이블
purchase 테이블을 customer 테이블에 연결하거나 참조하는 데 사용할 수 있는 열입니다. 이렇게 하면 누가 구매했는지 알 수 있습니다.

보다 세분화된 수준에서 이 분석에 사용되는 정확한 데이터 필드를 식별해야 합니다.

고객의 등록 날짜가 포함된 데이터 테이블 및 열: 예: user.created\_at
구매 날짜가 포함된 데이터 테이블 및 열: 예: order.created\_at

분석을 위한 데이터 열 만들기

위에 요약된 기본 데이터 열 외에도 다음을 포함하여 이 분석을 활성화하려면 계산된 데이터 필드 세트가 필요합니다.

특정 사용자의 MIN(order.created_at을(를) 반환하는 Customer's first purchase date

그런 다음 를 만드는 데 사용됩니다.

Time between a customer's registration date and first purchase date: 등록과 첫 번째 구매 날짜 사이에 경과된 특정 사용자의 시간을 반환합니다. 이것이 나중에 지표의 기본입니다.

이 두 필드는 사용자 수준(예: user 테이블)에서 만들어야 합니다. 이를 통해 사용자에 의해 평균 분석을 정규화할 수 있습니다(즉, 이 평균 계산의 분모가 사용자 수임).

Commerce Intelligence개의 단계가 있는 곳입니다. Commerce Intelligence Data Warehouse을 사용하여 위의 열을 만들 수 있습니다. Adobe 분석가 팀에 문의하여 새 열을 만들 특정 정의를 제공하십시오. 열 편집기를 사용할 수도 있습니다.

프로덕션 서버에 불필요한 부담을 주기 때문에 이러한 계산된 데이터 필드를 데이터베이스에 직접 생성하지 않는 것이 좋습니다.

지표 만들기

분석에 필요한 데이터 필드가 있으므로 관련 지표를 찾거나 만들어 분석을 구성할 수 있습니다.

여기에서 다음 계산을 수행합니다.

[등록 및 구매한 총 고객 수] / Time between a customer's registration date and first purchase date]의 합계[

고객의 등록 날짜에 따라 시간 경과나 추세를 통해 이 계산을 표시하려고 합니다. Commerce Intelligence에서 이 지표를 만들기하는 방법은 다음과 같습니다.

Data(으)로 이동하여 Metrics 탭을 선택합니다.
Add New Metric 을(를) 클릭하고 user 테이블(위에서 차원을 만든 위치)을 선택합니다.
드롭다운에서 Customer's registration date 열로 정렬된 user 테이블의 Time between a customer's registration date and first purchase date 열에 있는 Average을(를) 선택합니다.
관련 필터 또는 필터 세트를 추가합니다.

이제 이 지표가 준비되었습니다.

보고서 만들기

새 지표가 설정되면 이 지표를 사용하여 등록 날짜별 등록과 첫 번째 구매 날짜 사이의 평균 시간을 보고할 수 있습니다.

대시보드로 이동하여 위에서 만든 지표를 사용하여 보고서를 만들기하면 됩니다.

`Visual Report Builder` visualrb

데이터를 시각화하는 가장 쉬운 방법은 Visual Report Builder입니다. SQL에 익숙하지 않거나 보고서를 빠르게 만들려는 경우 시각적 Report Builder이 가장 좋습니다. 몇 번의 클릭만으로 지표를 추가하고, 데이터를 세그먼트화하고, 조직 전체에 걸쳐 보고서를 만들 수 있습니다. 이 옵션은 기술 전문 지식이 필요하지 않으므로 초보자 및 전문가 모두에게 적합합니다.

다음 작업에 적합합니다…

다음 용도로는 적합하지 않습니다…

- 모든 수준의 분석/기술 경험
- 보고서를 빠르게 만들기
- 다른 사용자와 공유할 분석 만들기

- SQL 관련 함수가 필요한 분석
- 새 열 테스트 - 계산된 열은 초기 데이터 채우기의 업데이트 주기에 따라 달라지지만 SQL을 사용하여 생성된 열은 그렇지 않습니다.