Kunderapporter
Med følgende rapporter kan du få nyttig innsikt om kundene, inkludert gjennomsnittlig antall bestillinger, gjennomsnittlig totalsum for bestillinger og forventet kjøpsverdi:
- Kunder over tid
- Førstegangssalg kontra returnerende kunde
- Kunder etter sted
- Returnerende kunder
- Engangskunder
- Analyse av kundekohort
- Forventet forbruksnivå
På grunn av måten kunderapporter genereres på kan det hende de ikke viser all butikkaktivitet fra de siste 12 timene. Når du åpner rapporten Førstegangssalg kontra returnerende kunder er imidlertid dataene oppdatert, innenfor noen få sekunder. Du kan gjenåpne eller oppdatere rapporten for å vise nyere data.
Dataene i kunderapportene er basert på hele bestillingshistorikken til nye kunder i rapporten, ikke bare bestillinger som er lagt inn i den valgte tidsperioden. Hvis du for eksempel åpner en rapport kun for november vil en ny kunde fra denne måneden likevel vises som en returnerende kunde dersom de har gjort sitt andre kjøp i desember.
På denne siden
Få tilgang til kunderapportene dine
Trinn:
Datamaskin
- Fra Shopify-administrator går du til Analyse > Rapporter.
- Klikk på Kategorier.
- Klikk på Kunder for å filtrere rapportene og bare vise kunderapporter.
iPhone
- Trykk på …-knappen fra Shopify-appen, og trykk deretter på Analyse.
- Trykk på Rapporter.
- Trykk på Kategorier.
- Trykk på Kunder for å filtrere rapporter og bare vise kunderapporter.
Android
- Trykk på …-knappen fra Shopify-appen, og trykk deretter på Analyse.
- Trykk på Rapporter.
- Trykk på Kategorier.
- Trykk på Kunder for å filtrere rapporter og bare vise kunderapporter.
Kunder over tid
Rapporten Kunder over tid viser hvor mange kunder som har lagt inn bestillinger i butikken.
Du kan velge en tidsenhet i Grupper etter-rullegardinmenyen for å kontrollere hvordan dataene grupperes.
Rapporttabellen viser to rader for hver tidsenhet der det finnes begge kundetyper: én for førstegangskunder, og én for returnerende kunder. En førstegangskunde er en kunde som har lagt inn sin første bestilling i butikken. En returnerende kunde er en kunde som har lagt inn en bestilling, og hvis bestillingshistorikk allerede inneholder minst én bestilling.
Du ser følgende data for hver enkelt tidsenhet:
- Antall nye (førstegangs) kunder som la inn en bestilling i løpet av denne tiden. En slik kundegruppe kalles ofte en ny gruppe med kunder.
- Antall returnerende kunder som la inn en bestilling i løpet av den tiden.
Førstegangssalg kontra returnerende kunde
Rapporten Førstegangssalg kontra returnerende kunder viser verdien av bestillinger som er lagt inn av førstegangs- og returnerende kunder.
Du kan klikke på Grupper etter for å velge hvilken tidsenhet du vil bruke for å vise totalomsetningen i diagrammet: time, dag, uke, måned, kvartal, år, time av dagen, dag i uken eller måned i året. Tidsenheten spesifiserer hvordan totalomsetningen grupperes.
Rapporttabellen viser to rader for hver tidsenhet der det finnes begge kundetyper: én for førstegangskunder, og én for returnerende kunder. En førstegangskunde er en kunde som har lagt inn sin første bestilling i butikken. En returnerende kunde er en kunde som har lagt inn en bestilling, og hvis bestillingshistorikk allerede inneholder minst én bestilling.
Du ser følgende data for hver enkelt tidsenhet:
- antall bestillinger som er lagt inn av hver kundegruppe
- verdien av bestillinger (totalomsetning) lagt inn av hver kundegruppe
Kunder etter sted
Rapporten Kunder etter plassering viser data for nye kunder organisert etter geografisk plassering. Nye kunder organiseres i henhold til geografisk plassering for standardadressen deres i Shopify-administrator.
For hvert geografiske område finner du:
- antall nye kunder som la inn sin første bestilling i løpet av den valgte tidsperioden
- totalt antall bestillinger disse kundene har lagt inn som sin første bestilling
- det totale beløpet de har brukt, inkludert avgifter, rabatter, frakt og eventuelle refusjoner
Totalsummene Bestillinger og Beløp brukt til dato er basert på hele bestillingshistorikken til nye kunder i rapporten, ikke bare bestillinger som er lagt inn i den valgte tidsperioden.
Returnerende kunder
Rapporten Returnerende kunder viser data om alle kunder hvis bestillingshistorikk inneholder to eller flere bestillinger.
Du ser følgende informasjon om hver enkelt kunde:
- navn
- e-postadresse
- hvorvidt vedkommende gikk med på å godta markedsføring når de la inn den siste bestillingen
- datoen for den første bestillingen
- datoen for den nyeste bestillingen
- antallet bestillinger vedkommende har lagt inn
- det totale beløpet de har brukt, inkludert avgifter, rabatter, frakt og eventuelle refusjoner
Engangskunder
Rapporten Éngangskunder viser data om alle kunder hvis bestillingshistorikk bare inneholder én bestilling.
Du ser følgende informasjon om hver enkelt kunde:
- navn
- e-postadresse
- hvorvidt vedkommende gikk med på å godta markedsføring når de la inn den siste bestillingen
- datoen for den første bestillingen deres.
- antall bestillinger vedkommende har lagt inn, som er 1
- verdien av bestillingen, inkludert avgifter, rabatter, frakt og eventuelle refusjoner
Kundekohortanalyse
Rapporten Kundekohortanalyse viser data om kundeanskaffelse og -bevaring. En kohort defineres som en gruppe med kunder som har lignende egenskaper. For rapporten Kundekohortanalyse grupperes kundene i kohorter basert på datoen for deres første bestilling.
Du kan bruke denne rapporten for å finne ut hvilke kunder som har gjort gjentatte kjøp for å identifisere de mest verdifulle kundene. Denne informasjonen kan du bruke til å ta beslutninger om ny målretting mot kunder, hvilke kunder som skal målrettes mot og hvilke kunder som har en lavere verdi.
Kundekohortanalysen inneholder følgende elementer:
Kohortanalysetabell
Kohortanalysetabellen viser data om gjentatte kjøp av kunder basert på når de gjorde sitt første kjøp. Hver rad representerer en kohort av kunder som gjorde sitt første kjøp i samme tidsperiode. Den første kolonnen viser kohortens navn, basert på uke, måned eller kvartal for første kjøp. Den andre kolonnen viser summen for den valgte beregningen for hver kohortrad. Den tredje kolonnen viser valgt beregning for kohortens første bestillinger. Resten av kolonnene viser den valgte beregningen over uker, måneder eller kvartaler fra første bestilling. Periode 0-kolonnen innhenter returnerende bestillinger fra kohortens kunder i samme periode som deres første bestilling.
La oss for eksempel si at din kunde John gjorde sitt første kjøp i februar 2022. John gjorde så et nytt kjøp i februar 2022, juni 2022 og i september 2022. I en månedlig kohortanalyse for 2022, vil John være med i februar-kohorten og telles som gjentagende kunde for måned 0, måned 4 og måned 7.
Du kan tilpasse rapporten på følgende måter:
- endre tidsperioden kohortene grupperes etter
- endre tidsperioden rapporten viser
- endre hvilken beregning som vises, inkludert antall kunder, kundebevaringsrate, bruttosalg, nettosalg eller gjennomsnittlig bestillingsverdi
- inkluderer prediktive verdier for beregningen Beløp brukt per kunde
- bruk filtre for å avgjøre hvilke kunder som inkluderes i kohortanalysen (kohortinkluderingskriteriene). Det finnes to typer filtre: filtre for første bestilling og kundefiltre (om kundene i kohorten)
- se kumulative og ikke-kumulative salgsberegninger
Diagram med bevaringsrate
Diagrammet Bevaringsrate viser bevaringsraten for alle førstegangskundene i tidsperioden rapporten viser. Du kan også vise følgende sammenligninger:
- Sammenligning mot forrige periode
- Sammenligning mot forrige år
- Sammenligning mellom kohorter
Du kan også vise bevaringsraten for kunder i alle kohorter for den valgte tidsperioden, eller velge en enkeltkohort du ønsker å vise bevaringsraten for.
Detaljer om kohortanalyse
Du finner kohortanalysedetaljer ved å klikke på Alle, eller en bestemt tidsperiode i Kohort-kolonnen. Her finner du følgende detaljer for hver kohort:
- brutto-, netto- og totalomsetning for den valgte kohorten
- gjennomsnittlig bestillingsverdi og gjennomsnittlig antall bestillinger per kunde i kohorten
- beløp brukt per kunde
- totalt antall nye eller returnerende kunder og deres totale antall bestillinger
- de mest populære produktvarekurvene som er solgt til kunder i den valgte kohorten
- de beste markedsføringskanalene som er ansvarlig for å drive kohortens kunder til virksomheten din
- de mest populære salgskanalene som behandlet kohortens bestillinger
- en oversikt over forventet forbruksnivå for kohorten
- et forhold mellom bestillinger som inneholder éngangskjøp kontra abonnementskjøp
- de beste geografiske plasseringene for kunder i denne kohorten
Prediktive verdier
Alternativet Prediktive verdier viser prognoser for det fremtidig brukte beløpet per kundekohort. For å aktivere funksjonen i rapporten Kundekohortanalyse, må du velge Beløp brukt per kunde som vist beregning, og deretter aktivere vekslebryteren Prediktive verdier. Prognosedataene vises fremhevet i lilla for fremtidige måneder i tabellen, og som en lilla linje i linjediagrammet.
Disse prognosene er basert på data fra butikken din, innhentet over de forrige 24 månedene for hver kohort, for å kunne gi et estimat for forventet gjennomsnittlig beløp brukt per kunde i hver kohort. Hvis 24 måneder med data ikke er tilgjengelig, vises ikke vekslebryteren Prediktive verdier, og du har ikke mulighet til å se prediktive data. Dataene er ikke basert på informasjon fra andre butikker eller gjennomsnitt for din bransje, og dataene deles ikke med andre butikker.
Filtre for inkludering i kohorter
Det er to typer filtre du kan bruke som avgjør hvilke kunder som er inkludert i kohortanalysen:
- Første bestillingsfiltre (egenskaper om kundens første bestilling): salgskanal, markedsføringskanal, markedsføringstype, produktnavn, abonnement
- Kundefiltre (karakteristikker om kunder innenfor en kohort): land, region, by, status for e-postabonnement
Bruke kohortanalyserapporten til kundesegmentering
Du kan bruke data fra rapporten Kundekohortanalyse til å opprette kundesegmenter fra kundekohorter med høy verdi.
Hvis kundekohorten for juni 2022 for eksempel indikerer høy bevaring, kan du opprette et kundesegment ved å bruke First_order_date BETWEEN 2022-06-01 AND 2022-06-30 .
Finn ut mer om kundesegmentering.
Forventet forbruksnivå
Rapporten Forventet forbruksnivå viser den forventede verdien for hver kunde i den valgte kohorten. Denne rapporten hjelper deg å målrette mot kunder som er en del av kohortene med høyest verdi. Du finner følgende detaljer for hver kunde i kohorten:
- kundenavnet
- det forventede forbruksnivået
- status for e-postabonnement
- datoen kunden la inn sin siste bestilling
- antallet bestillinger vedkommende har lagt inn
- det totale beløpet de har brukt, inkludert avgifter, rabatter, frakt og eventuelle refusjoner
Finn ut mer om hvordan forventede forbruksnivåer beregnes.
Risikokunder
Lojale kunder
RFM-kundeanalyse
Med analysen om nylighet, hyppighet og pengeverdi (RFM) kan du ta en dypdykk i kundeatferd, slik at du kan fokusere på kundebevaring, lojalitet og kundeforhold med eksisterende kunder basert på de eksisterende handlevanene deres.
RFM-analyser gir en tresifret poengsum for hver kunde, der hver siffer varierer fra 1 til 5 og er knyttet til dagene fra en kundes siste kjøp (nylighet), totalt antall bestillinger (hyppighet) og det totale beløpet som er brukt (pengeverdi) i bestillinger. RFM-analysen kategoriseres deretter kunder inn i 11 RFM-grupper basert på poengsummen, som du kan bruke til å planlegge effektive salgsmål, markedsføringsstrategier og lojalitetsprogrammer.
RFM-poengsummer er bare basert på data fra butikken din, og ikke på bransjestandarder eller tredjepartsdata. For eksempel indikerer en poengsum på 5 at kunden er i topp 20 % av dimensjonen for butikken din, og en poengsum på 1 indikerer at kunden er i bunn 20 % av dimensjonene for butikken. Spesifikke RFM-poengsummer for enkeltkunder vises ikke noen steder i Shopify-administratoren, da den mest verdifulle innsikten er kundens generelle RFM-gruppe.
For hver RFM-gruppe viser rapportens datatabell de følgende målingene som standard:
- Prosentandel av alle kundene dine
- Nye kundeoppføringer
- Gjennomsnittlig antall dager siden siste bestilling
- Totalt antall bestillinger
- Totalt beløp brukt
RFM-grupper
RFM-grupper er 11 forhåndsdefinerte kundekategorier basert på verdikriterier for nylighet, hyppighet og pengeverdi for bestillinger. RFM-gruppen til en kunde fastslås basert på kundens nylighetspoengsum (R) og gjennomsnittet mellom hyppighetspoengsummen og pengeverdipoengsummen med formelen (F + M)/2. Sluttresultatet vises som FM.
For eksempel brukte en kunde til å legge inn bestillinger med høyere verdi ganske ofte, men har ikke kjøpt noe på lenge. Dette betyr at hen kan ha RFM-poengsum på 154, som indikerer at hen har en lav nylighetspoengsum (1), men en relativt høy hyppighetspoengsum (5) og pengeverdipoengsum (4). R-verdien er 1, og FM-verdien blir 4.5, med formelen (5 + 4)/2. Alt i alt basert på hvordan gruppene beregnes, kategoriserer disse verdiene denne kunden som tidligere lojal.
Se følgende tabell for definisjoner for hver RFM-gruppe, i tillegg til det generelle målet når du engasjerer deg med gruppen.
| RFM-gruppe og beskrivelse | Nylighet (R) | Gjennomsnittlig av hyppighet og pengeverdi (FM) | RFM-mål og eksempler på måter å engasjere seg på |
|---|---|---|---|
|
Prospekter Kunder uten noen bestillinger ennå. | – | – | Flytt kundene til Ny:
|
|
Inaktiv Kunder uten nylige kjøp, med sjeldne bestillinger og lavt forbruk. | R ≤ 2 | FM ≤ 2 | Flytt kundene til Nesten tapt:
|
|
I fare Kunder uten nylige kjøp, men med god historikk for bestillinger og forbruk. | R ≤ 2 | 2 < FM ≤ 4 | Flytt kundene til Lojal eller Trenger oppmerksomhet:
|
|
Tidligere lojal Kunder uten nylige kjøp, men med svært god historikk for bestillinger og forbruk. | R ≤ 2 | 4 < FM | Flytt kundene til Lojal:
|
|
Krever oppmerksomhet Kunder med nylige kjøp, noen bestillinger og moderat forbruk. | R = 3 | FM ≤ 2 | Flytt kundene til Lojal eller Aktiv:
|
|
Nesten tapt Kunder uten nylige kjøp, færre bestillinger og lavere forbruk. | R = 3 | FM = 3 | Flytt kundene til Aktiv eller Lovende:
|
|
Lojal Kunder med nylige kjøp, mange bestillinger og høyest forbruk. | 3 ≤ R ≤ 4 | 3 < FM | Flytt kundene til Mestere:
|
|
Lovende Kunder med nylige kjøp, færre bestillinger og lavt forbruk. | R = 4 | FM ≤ 1 | Flytt kundene til Aktiv:
|
|
Aktiv Kunder med nylige kjøp, noen bestillinger og moderat forbruk. | 4 ≤ R | 1 < FM ≤ 3 | Flytt kundene til Lojal eller Mestere:
|
|
Ny Kunder med svært nylige kjøp, få bestillinger og lavt forbruk. | R = 5 | FM ≤ 1 | Flytt kundene til Aktiv:
|
|
Mestere Kunder med svært nylige kjøp, mange bestillinger og høyest forbruk. | R = 5 | 3 < FM | Behold som merkevareforkjempere:
|
Kundesegmentering i RFM-gruppe
Du kan klikke på et RFM-gruppenavn i datatabellen i rapporten for å gjøre en av følgende handlinger:
- Vis rapport: Omdirigerer deg RFM-kundelisten og bruker automatisk den valgte RFM-gruppen som filter.
- Forhåndsvis segment: Omdirigerer deg til redigeringsprogrammet for segmenter og bruker automatisk et kundesegment basert på den valgte RFM-gruppen og eventuelle ytterligere filtre du har lagt til i rapporten.
Du kan også manuelt bruke rfm_group-attributten som et filter når du bygger segmenter. Finn ut mer om kundesegmentering.
RFM-kundeliste
Kundelisten for nylighet, hyppighet og pengeverdi (RFM) er en fullstendig liste over kunder som ikke er i RFM-gruppen Prospekter, og vises med følgende datakolonner:
- Gjennomsnittlig antall dager siden siste bestilling
- Totalt antall bestillinger
- Totalt beløp brukt
Finn ut mer om hvordan RFM-grupper beregnes og kategoriseres fra RFM-kundeanalysen .
Du kan bruke ytterligere dimensjoner og filtre for å tilpasse en ny utforskning. Klikk på Forhåndsvis segmentet for å navigere til redigeringsprogrammet for segmenter og automatisk bruke et kundesegment basert på de valgte RFM-gruppene og eventuelle ytterligere filtre du har lagt til i rapporten.
Tilpass kunderapportene
Du kan bruke funksjonene for filtrering og redigering til å tilpasse rapporter om kunder.
Følgende er et eksempel på noen av filtrene og kolonnene som er tilgjengelige der dette er aktuelt.
Filtre for kunderapportene
| Filterkategori | Filternavn – Definisjon |
|---|---|
| Kunde |
|
| Kundeegenskaper |
|
| Kundesegment |
|
| Steder |
|
Kolonner for kunderapportene
| Kolonnekategori | Kolonnenavn – Definisjon |
|---|---|
| Kunde |
|
| Kundeegenskaper |
|
| Kundesegment |
|
| Første bestilling |
|
| Siste bestilling |
|
| Steder |
|
| Bestillinger |
|
| Tidspunkt |
|
Eksempel tilpasning: Lag en e-postkampanje for returnerende kunder
Hvis du vil bruke en e-postkampanje for å oppfordre returnerende kunder til å gjøre et nytt kjøp kan du tilpasse rapporten Returnerende kunder slik at den bare viser returnerende kunder som har godtatt å motta markedsføring.
Slik oppretter du rapporten for dette eksemplet:
Datamaskin
- Fra Shopify-administrator går du til Analyse > Rapporter.
- Klikk på Kategorier.
- Klikk på Kunder for å filtrere rapportene og bare vise kunderapporter.
- Klikk på Returnerende kunder.
- Fra rapporten Returnerende kunder klikker du på Administrer filtre.
- Klikk på Legg til filter.
- Velg Godtar markedsføring og velg Ja i Søk.
- Klikk på Bruk filtre.
iPhone
- Trykk på …-knappen fra Shopify-appen, og trykk deretter på Analyse.
- Trykk på Rapporter.
- Trykk på Kategorier.
- Trykk på Kunder for å filtrere rapporter og bare vise kunderapporter.
- Trykk på Returnerende kunder.
- Trykk på Administrer filtre fra rapporten Returnerende kunder.
- Trykk på Legg til filter.
- Velg Godtar markedsføring og velg Ja i Søk.
- Trykk på Bruk filtre.
Android
- Trykk på …-knappen fra Shopify-appen, og trykk deretter på Analyse.
- Trykk på Rapporter.
- Trykk på Kategorier.
- Trykk på Kunder for å filtrere rapporter og bare vise kunderapporter.
- Trykk på Returnerende kunder.
- Trykk på Administrer filtre fra rapporten Returnerende kunder.
- Trykk på Legg til filter.
- Velg Godtar markedsføring og velg Ja i Søk.
- Trykk på Bruk filtre.
Rapporten er nå begrenset til returnerende kunder som godtar markedsføring.
Du kan deretter eksportere rapporten til en CSV-fil, og du kan bruke alle e-postadressene i filen for e-postkampanjen.