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Analytics básico

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

Criado para:

  • Iniciante
  • Intermediário
  • Administrador
  • Desenvolvedor
  • Usuário

Depois de conhecer a plataforma Adobe Commerce Intelligence e ter uma compreensão básica da ferramenta, você começará a criar relatórios. Uma das perguntas mais comuns que você pode ter é "O que eu devo estar olhando?"

As informações abaixo descrevem algumas das métricas e relatórios comuns que podem ser importantes. Alguns desses relatórios existem em sua conta, portanto, analise as métricas e os relatórios que existem em sua conta para evitar a criação de duplicatas.

Tabelas e colunas que você deseja entender

Ao criar uma métrica, você precisa conhecer quatro informações:

  1. A tabela em que os dados residem,
  2. A ação específica que deseja executar,
  3. A coluna na qual você deseja executar essa ação e
  4. O carimbo de data e hora que você deseja usar para rastrear esses dados.

Provavelmente, os nomes das tabelas usadas nesses exemplos são um pouco diferentes dos nomes das colunas e tabelas do banco de dados porque cada banco de dados é exclusivo. Consulte as definições abaixo se precisar de ajuda para identificar uma tabela ou coluna correspondente no banco de dados.

Tabela Clientes

Essa tabela contém as principais informações sobre cada cliente, como uma ID de cliente exclusiva, um endereço de email e assim por diante. Os exemplos abaixo usam customer_entity como o nome de uma tabela de clientes de exemplo.

Se alguns desses cálculos não existirem no banco de dados, qualquer usuário administrador na sua conta poderá criá-los. Além disso, verifique se essas dimensões são agrupáveis para todas as métricas aplicáveis.

Dimension

  • Entity_id: um identificador exclusivo para cada cliente. Ele também pode ser um número de cliente único ou um endereço de e-mail do cliente e deve agir como uma chave de referência para a tabela do seu pedido.
  • Created_at: a data em que a conta do cliente foi criada e adicionada ao banco de dados.
  • Customer’s lifetime revenue: a receita vitalícia total gerada por um cliente.
  • Customer’s first 30-day revenue: a quantidade total de receita gerada por um cliente em seus primeiros 30 dias.
  • Customer’s lifetime number of orders: o número de pedidos feitos por um cliente durante sua vida útil.
  • Customer’s lifetime number of coupons: o número total de cupons usados por um cliente durante sua vida útil.
  • Customer’s first order date: a data do primeiro pedido de um cliente. Isso pode ser diferente da data created_at se um cliente não tiver feito um pedido no momento de sua criação.

Você aceita ordens de convidados?

Nesse caso, talvez esta tabela não contenha todos os seus clientes. Entre em contato com a equipe de suporte para garantir que as análises de seus clientes incluam todos os clientes.

Não tem certeza se você aceita pedidos de convidados? Consulte este tópico para saber mais!

Tabela Pedidos

Nessa tabela, cada linha representa uma ordem. As colunas nessa tabela contêm informações básicas sobre cada pedido, como a ID do pedido, a data de criação, o status, a ID do cliente que fez o pedido e assim por diante. Os exemplos abaixo usam sales_flat_order como o nome de uma tabela de pedidos de exemplo.

Dimension

  • Customer_id: um identificador exclusivo do cliente que fez o pedido. Geralmente, isso é usado para mover informações entre as tabelas de clientes e pedidos. Nesses exemplos, você espera que o customer_id na tabela sales_flat_order se alinhe ao entitiy_id na tabela customer_entity.
  • Created_at: a data em que o pedido foi criado ou feito.
  • Customer_email: O endereço de email do cliente que fez o pedido. Esse também pode ser o identificador exclusivo do cliente.
  • Customer’s lifetime number of orders: Uma cópia da coluna com o mesmo nome na tabela Customers.
  • Customer’s order number: o número de ordem sequencial do cliente associado à ordem. Por exemplo, se a linha que você está observando for a primeira ordem de um cliente, essa coluna será "1"; mas, se essa for a 15ª ordem do cliente, essa coluna mostrará "15" para essa ordem. Se esta dimensão não existir na tabela Customers, peça à equipe de suporte para ajudá-lo a criá-la.
  • Customer’s order number (previous-current): uma concatenação de dois valores na coluna Customer’s order number. Ele é usado em um relatório de amostra abaixo para exibir o tempo decorrido entre dois pedidos. Por exemplo, o tempo entre a data de primeiro pedido de um cliente e a data de segundo pedido é representado como "1-2" com esse cálculo.
  • Coupon_code: mostra quais cupons foram usados em cada pedido.
  • Seconds since previous order: o tempo (em segundos) entre os pedidos de um cliente.

Tabela de itens do pedido

Nesta tabela, cada linha representa um item que foi vendido. Essa tabela contém informações sobre os itens vendidos em cada pedido, como número de referência do pedido, número do produto, quantidade, etc. Os exemplos abaixo usam sales_flat_order_item como o nome de uma tabela de itens de pedido de exemplo.

Dimension

  • Item_id: o identificador exclusivo de cada linha da tabela.
  • Order_id: A chave de referência para a tabela Orders que informa quais itens foram comprados na mesma ordem. Se um pedido contiver vários itens, esse valor será repetido.
  • Product_id: se você quiser informações sobre o produto específico que foi comprado (como cor, tamanho, etc.), use esta coluna para obter essas informações da tabela de produtos.
  • Order’s created_at: O carimbo de data/hora no qual o pedido foi feito, normalmente copiado da tabela Orders para a tabela order line items.
  • Order’s coupon_code: Semelhante à dimensão Order's created_at, esta coluna é copiada da tabela pedidos.

Tabela de assinaturas

Essa tabela é usada para gerenciar as informações de subscrição, como id de subscrição, endereço de email do assinante, data de início da subscrição e assim por diante.

Dimension

  • Customer_id: um identificador exclusivo do cliente que fez o pedido. Essa é uma maneira comum de criar um caminho entre a tabela Clientes e a tabela Pedidos. Nesses exemplos, você espera que o customer_id na tabela sales_flat_order se alinhe ao entitiy_id na tabela customer_entity.
  • Start date: a data de início da assinatura de um cliente.

Tabela de gastos de marketing

Ao analisar seus gastos com marketing, você pode incluir Facebook, Google AdWords ou outras fontes em suas análises. Se você tiver várias fontes de gastos com marketing, entre em contato com a Equipe da Managed Services para obter ajuda sobre como configurar uma tabela consolidada para suas campanhas de marketing.

Dimension

  • Spend: O total gasto com anúncios. Em Facebook, essa seria a coluna de gastos na tabela facebook_ads_insights_####. Para Google AdWords, essa seria a coluna adCost na tabela campaigns####.
  • O ####, que está anexado a cada uma dessas tabelas, está relacionado à ID de conta específica da sua conta Facebook ou Google AdWords.
  • Clicks: O número total de cliques. Em Facebook, essa seria a coluna de cliques na tabela facebook_ads_insights_####. Em Google AdWords, essa seria a coluna adClicks na tabela campaigns####.
  • Impressions: O número total de impressões. Em Facebook, essas seriam as impressões na tabela facebook_ads_insights_####. Em Google AdWords, essas seriam as impressões da tabela campaigns####.
  • Campaign: O número total de cliques. Em Facebook, essa seria a coluna campaign_name na tabela facebook_ads_insights_####. Em Google AdWords, essa seria a coluna da campanha na tabela campaigns####.
  • Date: a hora e a data em que a atividade (gasto, cliques ou impressões) ocorreu para uma campanha específica. Em Facebook, essa coluna seria date_start na tabela facebook_ads_insights_####. Em Google AdWords, essa seria a coluna de data na tabela campaigns####.
  • Customer’s first order’s source: a origem do pedido de um primeiro pedido do cliente. Primeiro, verifique se você tem uma coluna chamada customer's first order's source em sua conta. Se não vir essa coluna, você poderá criar a coluna desejada usando essas instruções.
  • Customer’s first order’s medium: a mídia do pedido no primeiro pedido de um cliente. Primeiro, verifique se você tem uma coluna chamada customer's first order's source em sua conta. Se não vir essa coluna, você poderá criar a coluna desejada usando essas instruções.
  • Customer’s first order’s campaign: a campanha do pedido do primeiro pedido de um cliente. Primeiro, verifique se você tem uma coluna chamada customer's first order's source em sua conta. Se não vir essa coluna, você poderá criar a coluna desejada usando essas instruções.

Relatórios e métricas comuns

Estes são alguns exemplos comuns de relatórios e métricas que podem ser úteis:

Análise do cliente customeranalytics

Novos usuários

  • Descrição: uma contagem do número total de usuários recém-adquiridos em um determinado período. New Users é diferente de Unique Customers, porque New Users tem o carimbo de data/hora de uma conta criada com seu serviço (isso não significa que eles necessariamente fizeram um pedido), enquanto Unique Customers fez pelo menos um pedido.

  • Definição de métrica: esta métrica executa uma Contagem de entity_id da tabela customer_entity ordenada por created_at.

  • Exemplo de Relatório: Número de novos usuários criados no mês passado

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

Novos usuários

Clientes únicos

  • Descrição: Uma contagem do número total de clientes distintos em um determinado período. Isso é diferente de New Users, pois rastreia apenas clientes que fizeram pelo menos um pedido. Um relatório de cliente distinto rastreia um cliente apenas uma vez em um determinado intervalo de tempo. Se você definir o intervalo de tempo como By Day e um cliente fizer mais de uma compra nesse dia, o cliente será contado apenas uma vez. Se você quiser ver um número total de compras em geral, olhe para Number of Orders.

  • Definição de Métrica: esta métrica executa uma Contagem Distinta de customer_id da tabela sales_flat_order ordenada por created_at.

  • Exemplo de Relatório: Clientes distintos por semana nos últimos 90 dias

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

Clientes únicos.

Novos assinantes

  • Descrição: Uma contagem do número total de novos assinantes adquiridos em um determinado período.

  • Definição de Métrica: esta métrica executa uma Contagem Distinta de customer_id da tabela subscriptions ordenada por start_date.

  • Exemplo de Relatório: Novos assinantes este ano por mês

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

Assinantes

Repetir clientes

  • Descrição: o número total de clientes que fizeram mais de um pedido em um período. Em um relatório de clientes repetidos, você pode usar a métrica Distinct Customers e a dimensão Customer's Order Number da tabela orders.

  • Métrica Usada: Distinct Customers

  • Exemplo de relatório: número da 2ª e 3ª compras realizadas no ano passado

    • Metric: Distinct Customers
    • Time Range: Moving Range > Last Year
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's Order Number, em seguida, selecione 2 e 3

  • Exemplo de relatório 2: o número de clientes repetidos nos últimos anos

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

    Repetir Clientes No Ano Passado

Principais clientes por número de ordens de vida

  • Descrição: uma lista dos principais clientes com base em seu número total de pedidos. Isso fornece uma lista direta dos seus compradores mais frequentes.

  • Métrica Usada: Orders

  • Exemplo de relatório: os 25 principais clientes por número de pedidos de tempo de vida

    • Metric: Orders
    • Time Range: All Time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top/Bottom: 25 principais classificados por Pedidos

    Os 25 Principais Clientes por Pedidos

Principais clientes por receita vitalícia

  • Descrição: uma lista dos principais clientes com base na receita vitalícia.

  • Métrica Usada: Average Lifetime Revenue

  • Exemplo de relatório: os 25 principais clientes por Receita vitalícia

    • Metric: Average Lifetime Revenue
    • Time Range: All time
    • Time Interval: None
    • Group By: customer_email
    • Show Top Bottom: 25 principais classificados por Receita vitalícia

    Os 25 Principais Clientes por Receita

Receita média vitalícia por coorte

  • Descrição: controle a receita média ao longo da vida de coortes distintas dos usuários ao longo do tempo para identificar as coortes com melhor desempenho. Os coortes são agrupados por uma data comum, como a data da primeira ordem ou a data de criação.

  • Métrica Usada: Revenue

  • Exemplo de relatório: Receita vitalícia média do cliente por coorte

    • Metric: Revenue
    • Cohort Date: Customer's first order date
    • Time Interval: Month
    • Time Period: Movendo o conjunto de coortes dos oito coortes mais recentes com pelo menos quatro meses de dados
    • Duration: 12 Month(s)
    • Table: Customer_entity
    • Perspective: Valor Médio Cumulativo Por Membro De Coorte

    Receita vitalícia do cliente por coorte

Clientes por uso de cupom

  • Descrição: uma contagem do número de clientes adquiridos que usaram um código de cupom/desconto. Isso pode ajudá-lo a obter uma visão clara de seus candidatos a desconto vs. compradores de preço total.

  • Métrica Usada: New Users

  • Exemplo de relatório: clientes com e sem cupom por mês

    • Metric A: Non coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: Número de Pedidos do Cliente Maior que 0 e Número de Cupons do Cliente Igual a 0
    • Metric B: Coupon customers
    • Metric: New Users
    • Filters: Número de Pedidos de Clientes com Duração Maior que 0 e Número de Cupons de Clientes com Duração Maior que 0
    • Time range: All Time
    • Time interval: By Month

    Clientes por Uso do Cupom

  • Exemplo de relatório 2: porcentagem de clientes com e sem cupom por mês

    • Metric A: Non coupon customers (ocultar métrica)

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

    • Time Range: All Time

    • Time Interval: By Month

    • Formula: B/(A+B)

NOTE
Ocultar todas as métricas

Uso do cupom

Receita média dos primeiros 30 dias

  • Descrição: a média da quantidade de receita gerada pelos clientes em seus primeiros 30 dias como cliente.
  • Descrição da métrica: esta métrica executa uma Média de Customer's First 30 Day Revenue da tabela customer_entity ordenada por created_at.
  • Descrição do relatório: média contínua da receita dos primeiros 30 dias do cliente
  • Metric: Average First 30 Day Revenue
  • Time Range: All Time
  • Time Interval: None

Receita Média dos Primeiros 30 Dias

Receita média vitalícia do cliente

  • Descrição: a quantidade média de receita gerada por seus clientes ao longo de sua vida útil.

  • Descrição da métrica: esta métrica executa uma Média da coluna Customer's Lifetime Revenue na tabela customer_entity com base na created_at.

  • Descrição do relatório: média histórica da receita vitalícia do Cliente

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

Receita vitalícia do cliente

Análise de pedidos orderanalytics

Receita

  • Descrição: a métrica de receita exibe a receita total obtida em um período escolhido.

  • Esta métrica executa uma soma de grand_total da tabela sales_flat_order ordenada por created_at.

  • Exemplo de Relatório: Receita por mês, até a presente data

    • Metric: Revenue
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Intervalo de tempo: By Month
TIP
Verifique se o cálculo da métrica de receita está consistente com a definição que você discute internamente. Por exemplo, você pode querer contar a receita de ordens que foram entregues, converter moedas de regiões diferentes ou excluir impostos. Além disso, você pode usar Conjuntos de filtros para garantir a consistência em todas as métricas criadas na mesma tabela.

Receita

Pedidos

  • Descrição: uma contagem do número total de pedidos em um determinado período. Um relatório de Pedidos rastreia as alterações no volume do pedido causadas por novas ofertas de produtos, promoções ou qualquer outra coisa que possa aumentar (ou diminuir) o volume de transações. Você pode querer segmentar essa métrica em algumas variáveis para responder às suas perguntas.

  • Definição de métrica: esta métrica executa uma Contagem de entity_id da tabela sales_flat_order ordenada por created_at.

  • Exemplo de relatório: Pedidos por mês, até a presente data

    • Metric: number of orders
    • Time Range: 1 Year Ago to 1 Month Ago
    • Time Interval: By Month
TIP
Assim como na métrica da receita, você deve ter Conjuntos de filtros em vigor para excluir pedidos incompletos, de teste ou retornados.

Pedidos

Produtos encomendados

  • Descrição: a métrica de produtos solicitados informa a quantidade de itens vendidos em um período específico.

  • Definição de métrica: esta métrica executa uma soma de qty_ordered da tabela sales_flat_order_item ordenada por created_at.

  • Exemplo de relatório: itens vendidos por mês, até a presente data

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

    Produtos encomendados

  • Combine essa métrica com a sua métrica número de pedidos para calcular o número de itens por pedido. Em seguida, adicione códigos de cupom ao relatório para determinar como suas promoções afetam o tamanho do carrinho ou segmente por pedidos novos e repetidos para entender melhor o comportamento do cliente.

  • Exemplo de relatório: produtos por pedido: primeira ordem vs ordens repetidas

    • Metric A: Produtos encomendados: primeira encomenda

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

    • Metric B: Pedidos: primeira ordem

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

    • Metric C: Produtos encomendados: pedidos repetidos

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

    • Metric D: Pedidos: Pedidos repetidos

      • 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

NOTE
Desmarcar as Multiple Y-Axes box e Hide todas as métricas

Produtos encomendados 2

Valor médio de pedido

  • Descrição: rastreia o valor médio dos pedidos feitos em um período. Use essa métrica para determinar rapidamente como o valor médio de pedido (AOV) flutuou como resultado de seus esforços de marketing, da oferta de produtos e/ou de outras alterações em sua empresa.

  • Definição de métrica: esta métrica executa uma média de grand_total da tabela sales_flat_order ordenada por created_at.

  • Exemplo de relatório: AOV vs ano anterior, YTD

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

    AOV

Produtos mais comprados com cupons

  • Descrição: esse relatório fornece informações sobre quais produtos estão sendo vendidos quando você oferece promoções ou cupons.

  • Métrica usada: produtos encomendados

  • Exemplo de relatório: produtos mais comprados com cupons

    • Metric: Products ordered
    • Filter: Order's coupon_code Is Not \[NULL\]
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Group By: name (ou SKU, ou qualquer outro identificador de produto)
    • Show top/bottom: 25 principais classificados por Produtos ordenados

    Produtos com Cupons

Tempo entre pedidos

  • Descrição: teste suas suposições e expectativas sobre os ciclos de compra de seus clientes com uma análise de tempo entre pedidos que observa a média (ou mediana!) quantidade de tempo entre compras. No gráfico abaixo, você pode ver que seus melhores clientes - aqueles que fazem mais de três pedidos - fazem sua segunda compra em menos de seis meses. Os clientes que não fizeram um quarto pedido esperam 14 meses antes de fazer uma segunda compra.

  • Definição de métrica: esta métrica executa uma média de Time since previous order de sales_flat_order ordenada por created_at.

  • Exemplo de relatório:

    • Métrica 1: ≤ 3 pedidos

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

    • Métrica 2: > 3 ordens

      • 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)

NOTE
Desmarque a caixa Multiple Y-Axes.

Tempo entre Pedidos

Análise de gastos com marketing mktgspendanalytics

Gasto com anúncios

  • Descrição: você pode analisar seu investimento em marketing em vários períodos e intervalos, por campanhas, conjuntos de anúncios ou outras segmentações.

  • Definição de Métrica: esta métrica executa uma Soma na coluna de gastos na tabela Marketing Spend ordenada pela coluna date.

  • Exemplo de relatório: Anúncio gasto por campanha

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

Gasto com anúncios

Impressões e cliques do anúncio

  • Descrição: além de analisar o investimento em anúncios, você pode analisar suas impressões de anúncios e cliques em anúncios.

  • Definição de Métrica: Essa métrica executa uma Soma nas colunas de impressões (ou cliques) na tabela Marketing Spend ordenadas pela coluna de data.

  • Exemplo de relatório: adicionar impressões e cliques em anúncios por dia

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

    Impressões do anúncio

Índice de click-through (CTR)

  • Descrição: usando as métricas de impressões e cliques em anúncios criadas acima, você pode analisar sua taxa de cliques por diferentes campanhas ao longo do tempo.

  • Exemplo de relatório: CTR por campanha

    • Metric A: Ad impressions
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range:All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: B/A
    • Selecione a opção %.
    • Group By: campaign
NOTE
Você pode rotular a fórmula como CTR e ocultar todas as métricas.

CTR

Custo por clique (CPC)

  • Descrição: usando as métricas de gastos com anúncios e cliques em anúncios que você criou acima, é possível analisar seu custo por clique por diferentes campanhas ao longo do tempo.

  • Exemplo de relatório: CPC por campanha

    • Metric A: Ad spend
    • Metric B: Ad clicks
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: None
    • Formula: A/B
    • Selecione a opção currency
    • Group By: campaign
NOTE
Você pode rotular a fórmula como CPC e ocultar todas as métricas.

CPC

Clientes por origem de aquisição

  • Descrição: se você acompanhar a origem, a mídia e a campanha de um pedido usando Google eCommerce, será possível analisar os clientes por sua origem de aquisição. Isso ajuda a identificar quais fontes de marketing estão adquirindo clientes e responder perguntas como "a maioria dos clientes está fazendo seus primeiros pedidos por meio do Google, do Facebook ou de alguma outra fonte?"

  • Exemplo de relatório: clientes por fonte de aquisição

    • Metric Used: New Customers
    • Time Range: All-Time
    • Time Interval: By Month
    • Group By: Customer's first order's source
NOTE
Consulte este artigo para obter mais exemplos de relatórios usando a fonte de aquisição.

Source de aquisição

Clientes por meio de aquisição e campanha de aquisição

  • Descrição: assim como analisar clientes por fonte de aquisição, você também pode analisar seus clientes por meio da mídia e campanha de seu primeiro pedido. Isso pode ajudá-lo a responder perguntas como "quais campanhas estão atraindo novos clientes?"

  • Exemplo de relatório: clientes por campanha de aquisição com mídia paga

    • 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
NOTE
Para o filtro na métrica New Customers, é possível adicionar outras mídias consideradas "pagas" para a sua empresa, como cpc ou pesquisa paga.

Medium de aquisição

Custo de aquisição do cliente (CAC) ou custo por aquisição (CPA)

  • Descrição: uma maneira de analisar o custo de uma campanha é atribuir todos os custos somente aos clientes que você adquiriu por meio da campanha.

  • Exemplo de relatório: CAC por campanha

    • 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

    • Selecione a opção currency

    • Group By:

      • Para a métrica A, selecione Customer's first order's campaign
      • Para a métrica B, selecione campaign

    Novos usuários.

NOTE
Você pode rotular a fórmula como CTR e ocultar todas as métricas. Além disso, confira este artigo para obter mais informações.

CAC 1

CAC 2

Valor vitalício por fonte, meio e campanha de aquisição

  • Descrição: além de analisar o número de clientes adquiridos por cada campanha, você pode analisar a receita média vitalícia desses clientes. Isso ajuda a identificar:

    • Se determinadas campanhas atraírem um grande volume de clientes, mas esses clientes tiverem um valor vitalício baixo.
    • Se determinadas campanhas atraírem um baixo volume de clientes, mas esses clientes tiverem um alto valor vitalício.

  • Exemplo de relatório: primeiro adicione a métrica New customers. Em seguida, adicione a métrica Average lifetime revenue. Selecione o intervalo de tempo desejado e escolha interval como None. Finalmente, selecione a opção group by comoCustomer's first order's campaign.

    • 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
NOTE
Para os dois filtros, é possível adicionar outras mídias consideradas "pagas" para sua empresa (como cpc ou pesquisa paga). Você também pode adicionar outras fontes que deseja analisar, como o Facebook. Confira este artigo para obter mais detalhes sobre CAC, LTV e ROI.

Valor vitalício por fonte de aquisição, meio e campanha

Retorno do investimento (ROI)

  • Descrição: uma maneira de calcular o ROI por campanha é analisando todos os pedidos feitos por meio da campanha. No entanto, um método alternativo é analisar o valor vitalício de clientes adquiridos por meio de uma campanha. Para analisar o ROI, é importante que os nomes da campanha sejam consistentes em todos os dados de gastos e dados transacionais. Se você criar o relatório a seguir e não houver valores de ROI devido a nomes de campanha incompatíveis, talvez seja necessário examinar a marcação UTM que você implementou.

  • Exemplo de relatório: ROI por campanha

    • 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)

    • Selecione a opção %

    • Group By:

      • Para as métricas A e B, selecione Customer's first order's campaign
      • Para a métrica C, selecione campaign
NOTE
Você pode nomear a fórmula como "ROI" e Ocultar todas as métricas. Além disso, é possível ajustar os filtros nas métricas para analisar fontes e meios alternativos. Além disso, confira este tópico para obter mais detalhes sobre CAC, LTV e ROI.

ROI 1

ROI 2

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