Relatórios de um Calendário de varejo

Last update: Mon Aug 18 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Criado para:

Iniciante
Intermediário
Administrador
Desenvolvedor
Usuário

Este tópico demonstra como configurar a estrutura para usar um 4-5-4 calendário de varejo em sua conta do Adobe Commerce Intelligence. O construtor de relatórios visuais oferece intervalos de tempo, intervalos e configurações independentes incrivelmente flexíveis. No entanto, todas essas configurações funcionam com o calendário mensal tradicional em vigor.

Como muitos clientes alteram seu calendário para usar datas de varejo ou contábeis, as etapas abaixo ilustram como trabalhar com seus dados e criar relatórios usando datas de varejo. Embora as instruções abaixo façam referência ao calendário 4-5-4 Varejo, você pode alterá-lo para qualquer calendário específico que sua equipe use, seja financeiro ou apenas um intervalo de tempo personalizado.

Antes de começar, você deve revisar o Carregador de Arquivos e verificar se alongou o arquivo .csv. Isso garante que as datas cubram todos os seus dados históricos e insiram as datas no futuro.

Esta análise contém colunas calculadas avançadas.

Introdução

Você pode baixar uma versão .csv do calendário de varejo 4-5-4 para os anos de 2014 a 2017. Talvez seja necessário ajustar esse arquivo de acordo com seu calendário de varejo interno e estender o intervalo de datas para oferecer suporte ao seu histórico e período atual. Depois de baixar o arquivo, use o Carregador de Arquivos para criar uma tabela de Calendário de Varejo no Data Warehouse Commerce Intelligence. Se você estiver usando uma versão inalterada do calendário de varejo 4-5-4, verifique se a estrutura e os tipos de dados dos campos nessa tabela correspondem ao seguinte:

Nome da coluna

Tipo de dados da coluna

Chave primária

Date Retail

Date & Time

Yes

Year Retail

Whole Number

No

Quarter Retail

Whole Number

No

Month Number Retail

Whole Number

No

Week Retail

Whole Number

No

Month Name Retail

Text (Até 255 Caracteres)

No

Week Number of Month Retail

Whole Number

No

Colunas para criar

tabela sales_order
- INPUT created\_at (aaaa-mm-dd 00:00:00)
  - Column type: - Same table > Calculation
  - Inputs: - created\_at
  - Datatype: - Datetime
  - Calculation: - case when A is null then null else to\_char(A, 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

Tabela de carregamento de arquivos do Calendário de varejo

Data atual

Column type: Same table > Calculation
Inputs: Date Retail
Tipo de dados: Datetime

Calculation: case when A is null then null else to\_char(now(), 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

note note
NOTE
A função `now()` acima é específica do PostgreSQL. Embora a maioria dos data warehouses Commerce Intelligence esteja hospedada no PostgreSQL, alguns podem estar hospedados no Redshift. Se o cálculo acima retornar um erro, talvez seja necessário usar a função Redshift `getdate()` em vez de `now()`.

Ano de varejo atual (Deve ser criado pelo analista de suporte)
- Column type: Event Counter
- Local Key: Current date
- Remote Key: Retail calendar.Date Retail
- Operation: Max
- Operation value: Year Retail
Incluído no ano de varejo atual? (Sim/Não)
- Column type: Same table > Calculation
- Inputs:
  - A - Year Retail
  - B - Current retail year
- Tipo de dados: String
- Calculation: case when A is null or B is null then null when A = B then 'Yes' else 'No' end
Incluído no ano de varejo anterior? (Sim/Não)
- Column type: Same table > Calculation
- Inputs:
  - A - Year Retail
  - B - Current retail year
- Tipo de dados: String
- Calculation: case when A is null or B is null then null when (A = (B-1)) then 'Yes' else 'No' end

tabela sales_order
- Criado_às (ano de varejo)
  - Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN
  - Caminho -
    - Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
    - One: Retail Calendar.Date Retail
  - Selecione um table: Retail Calendar
  - Selecione um column: Year Retail
- Criado_às (semana de varejo)
  - Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN
  - Caminho -
    - Many: sales_order.[INPUT] created_at (aaaa-mm-dd 00:00:00
    - One: Calendário de Varejo.Data Varejo
  - Selecione um table: Retail Calendar
  - Selecione um column: Week Retail
- Criado_às (mês de varejo)
  - Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN
  - Caminho
    - Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
    - One: Retail Calendar.Date Retail
  - Selecione um table: Retail Calendar
  - Selecione um column: Month Number Retail
- Incluir no ano de varejo anterior? (Sim/Não)
  - Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN
  - Caminho -
    - Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
    - One: Varejo Calendar.Date Retail
  - Selecione um table: Retail Calendar
  - Selecione um column: Include in previous retail year? (Yes/No)
- Incluir no ano de varejo atual? (Sim/Não)
  - Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN
  - Caminho -
    - Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
    - One: Varejo Calendar.Date Retail
  - Selecione um table: Retail Calendar
  - Selecione um column: Include in current retail year? (Yes/No)

Métricas

Observação: nenhuma métrica nova é necessária para essa análise. No entanto, certifique-se de adicionar as novas colunas que você criou na tabela sales_order como dimensões para todas as métricas na tabela sales_order antes de continuar com os relatórios.

Relatórios

Pedidos semanais - calendário de varejo (YoY)
- Métrica A: 2017
  - Metric: Número de ordens
  - Filter:
    - Criado_em (Ano de varejo) = 2017
- Métrica B: 2016
  - Metric: Número de ordens
  - Filter:
    - Criado_em (Ano de varejo) = 2016
- Métrica C: 2015
  - Metric: Number of orders
  - Filter:
    - Created\_at (retail Year) = 2015
- Time period: All time
- Interval: None
- Group by: Created\_at (retail week)
- Chart type: Line
  - Desligar multiple Y-axes
Visão geral do calendário de varejo (ano de varejo atual por mês)
- Métrica A: Revenue
  - Métrica: Revenue
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Métrica B: Orders
  - Metric: Number of orders
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Métrica C: Avg order value
  - Metric: Avg order value
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Time period: All time
- Interval: None
- Group by: Created\_at (retail month)
- Chart type: Line
Visão geral do calendário de varejo (ano de varejo anterior por mês)
- Métrica A: Revenue
  - Métrica: Revenue
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Métrica B: Orders
  - Metric: Número de ordens
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Métrica C: Avg order value
  - Metric: Avg order value
  - Filter:
    - Include current retail year?: Yes
- Time period: All time
- Interval: None
- Group by: Created\_at (retail month)
- Chart type: Line

Próximas etapas

As informações acima descrevem como configurar um calendário de varejo para ser compatível com qualquer métrica criada na tabela sales\_order (como Revenue ou Orders). Também é possível estender essa opção para oferecer suporte ao calendário de varejo para métricas criadas em qualquer tabela. O único requisito é que essa tabela tenha um campo de data e hora válido que possa ser usado para unir à tabela Calendário de Varejo.

Por exemplo, para exibir as métricas no nível do cliente em um calendário de varejo 4-5-4, crie um cálculo de Same Table na tabela customer\_entity, semelhante ao \[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00) descrito acima. Você pode usar esta coluna para reproduzir os cálculos One to Many JOINED_COLUMN (como Created_at (retail year)) e Include in previous retail year? (Yes/No) unindo a tabela customer\_entity à tabela Retail Calendar.

Não se esqueça de adicionar todas as novas colunas como dimensões para métricas antes de criar novos relatórios.

recommendation-more-help

e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc