Kundrapporter

Med kundrapporter kan du få användbara insikter om dina kunder, inklusive deras genomsnittliga orderantal, genomsnittliga ordersummor och förväntat inköpsvärde.

På grund av hur kundrapporterna genereras kanske de inte kan visa all aktivitet i din butik från de senaste 12 timmarna. När du öppnar rapporten Nya kontra återkommande kunder är data dock aktuella med några sekunders marginal. Du kan uppdatera eller öppna rapporten igen för att visa nyare data.

Uppgifterna i kundrapporterna baseras på hela orderhistoriken för de nya kunderna i rapporten, inte bara de ordrar som gjordes inom den valda tidsramen. Om du till exempel bara visar en rapport för november, visas en ny kund från den månaden fortfarande som en återkommande kund, även om de gjorde sitt andra köp i december.

Få tillgång till dina kundrapporter

Du kan filtrera din rapportlista så att den endast visar Customers rapporter.

Steg:

Dator

1. Från din Shopify-admin går du till Analys > Rapporter.

2. Klicka på kategorifiltret.

3. Klicka på Customers för att filtrera rapporterna och endast visa Customers-rapporter.

iPhone

1. Från Shopify-appen trycker du på knappen … och sedan på Analysverktyg.
2. Tryck på Rapporter.
3. Tryck på filterikonen och sedan på Kategori.
4. Tryck på Customers för att filtrera rapporterna och endast visa Customers-rapporter.
5. Tryck på < Filtrera efter och sedan på X för att navigera tillbaka till den filtrerade listan med rapporter.

Android

1. Från Shopify-appen trycker du på knappen ☰ och sedan på Analysverktyg.
2. Tryck på Rapporter.
3. Tryck på filterikonen och sedan på Kategori.
4. Tryck på Customers för att filtrera rapporterna och endast visa Customers-rapporter.
5. Tryck på ← och sedan på X för att navigera tillbaka till den filtrerade listan med rapporter.

Nya kunder över tid

Rapporten Nya kunder över tid visar hur många kunder som gjort beställningar i din butik.

Du kan välja en tidsenhet i rullgardinsmenyn Gruppera efter för att styra hur datan grupperas.

Nya kontra återkommande kunder

Rapporten Nya resp. återkommande kunder visar antalet förstagångs- och återkommande kunder under en viss tidsperiod.

Du kan klicka på Gruppera efter för att välja den tidsenhet som du vill att antalet kunder ska visas efter i diagrammet: timme, dag, vecka, månad, kvartal, år, timme på dygnet, veckodag eller månad på året. Tidsenheten anger hur kunderna grupperas.

I rapporttabellen visas två rader för varje tidsenhet när det finns två typer av kunder: en för förstagångskunder och en för återkommande kunder. En förstagångskund är en kund som gjorde sin första beställning i din butik. En återkommande kund är en kund som gjorde en beställning och vars beställningshistorik redan innehåller minst en order.

Kunder efter plats

I rapporten Kunder efter plats visas data för nya kunder som är ordnade efter geografisk plats. Nya kunder är ordnade efter deras senaste leveransplats.

För varje geografisk region kan du hitta antalet nya kunder som gjorde sin första order inom den valda tidsramen.

Återkommande kunder

I rapporten Återkommande kunder visas data om alla dina kunder vars orderhistorik innehåller två eller fler ordrar.

Du kan se följande information om varje kund:

• deras namn
• deras e-postadress
• om de gick med på att ta emot marknadsföring när de gjorde sin senaste order
• datum för deras första order
• datum för deras senaste order
• antal ordrar som de har gjort
• det genomsnittliga belopp som de har spenderat per order
• Det totala belopp som de har spenderat, inklusive skatter, rabatter, frakt och eventuella återbetalningar

Engångskunder

I rapporten Engångskunder visas data om alla dina kunder vars orderhistorik endast innehåller en order.

Du kan se följande information om varje kund:

• deras namn
• deras e-postadress
• om de gick med på att ta emot marknadsföring när de gjorde sin senaste order
• datum för deras första order
• antal ordrar som de har gjort, vilket är 1
• värdet på deras ordrar, inklusive skatter, rabatter, frakt och eventuella återbetalningar

Analys av kundkohort

Rapporten för Kundgruppsanalys visar data om ditt kundförvärv och lojalitet. För standardrapporten för Kundgruppsanalys grupperas kunderna i kohorter baserat på det datum då de lade sin första order. Du kan använda rapportens konfigurationspanel för att anpassa mätvärdena och kohortdefinitionerna som ingår i rapporten och du kan använda filter för att visa kohortinformation baserat på matchande kriterier.

Du kan använda den här rapporten för att ta reda på vilka av dina kunder som har gjort upprepade inköp för att identifiera dina mest värdefulla kunder. Du kan använda informationen för att bestämma när och hur du ska engagera kunder på nytt.

Tips

Du kan använda data från rapporten Kundkohortsanalys för att skapa kundsegment av kundkohorter med högt värde. Exempel: Om kundkohorten för juni 2022 indikerar hög lojalitet kan du skapa ett kundsegment genom att använda first_order_date BETWEEN 2022-06-01 AND 2022-06-30 i segmentfrågan för att begränsa segmentet till den kohorten.

Läs mer om kundsegmentering.

Kundkohortanalysen innehåller följande element:

• Rapportpresentation
• Kohortanalystabell
• Uppgifter om kohortanalys

Rapportpresentation

Visualiseringen för kundkohortanalysen visas som standard som en heatmap. Du kan använda menyn Visualiseringar i konfigurationspanelen för att ändra typen av visualisering för rapporten, inklusive följande typer:

• Kohortrutnät (heatmap)
• Kundlojalitetskurva

Kohortanalystabell

Kohortanalystabellen visar som standard data om kunders återkommande köp, baserat på när de gjorde sitt första köp. Varje rad representerar en kohort av dina kunder som gjorde sitt första köp under samma tidsperiod. Den första kolumnen visar namnet på kohorten, baserat på månaden för deras första köp. Den andra kolumnen visar summan av det valda mätvärdet för varje kohortrad. Den tredje kolumnen visar valt mätvärde för kohortens första ordrar. Övriga kolumner visar valt mätvärde under veckor, månader eller kvartal sedan den första ordern. Period 0-kolumnen registrerar återkommande ordrar av kohortens kunder under samma period som deras första order.

Anta exempelvis att din kund John gjorde sitt första köp i februari 2022. Sedan gjorde John ytterligare köp i februari 2022, i juni 2022 och i september 2022. I en månatlig kohortanalys för 2022 skulle John ingå i februari-kohorten och räknas som en återkommande kund under månad 0, månad 4 och månad 7.

Du kan använda rapportens konfigurationspanel för att anpassa mätvärdena och kohortdefinitionen som ingår i kohortanalystabellen och du kan använda filter för att visa kohortinformation baserat på matchande kriterier.

Kohortanalysuppgifter

Du kan komma åt kohortanalysuppgifterna genom att klicka på valfri intervallcell i kohortanalystabellen (till exempel cellen på raden Sep 2024 och kolumnen Månad 2). Du kan hitta följande uppgifter för varje kohortintervall:

• omsättning för den valda kohorten
• genomsnittligt ordervärde och genomsnittligt antal ordrar per kund i kohorten
• spenderat belopp per kund
• totalt antal nya eller återkommande kunder och deras totala antal ordrar
• de populäraste marknadsföringskanalerna som ansvarar för att dirigera kohortens kunder till ditt företag
• de populäraste försäljningskanalerna som hanterade kohortens ordrar
• översikt över prognosticerat spenderande för kohorten
• ett förhållande mellan ordrar som innehåller engångsköp jämfört med prenumerationsköp
• de vanligaste geografiska platserna för kunder i denna kohort

Observera

Vissa av mätvärdena kanske inte visas för en specifik kohort eller specifik tidsperiod. Om det till exempel inte fanns någon prenumerationsförsäljning under den valda kohorten eller tidsperioden kommer inte prenumerationen jämfört med ett enda mätvärde att visas.

Prognoser

Alternativet Visa prognoser visar förutsägelser om det framtida beloppet som spenderas per kundkohort. För att aktivera funktionen i Kundkohortanalys-rapporten använder du konfigurationspanelens Mätvärde-meny för att välja Belopp spenderat per kund som visat primärt mätvärde och aktiverar sedan växlingsknappen Visa prognoser. Prognosdata visas för framtida månader i tabellen och visualiseringarna.

Dessa prognosvärden är baserade på data från din butik, som sammanställts under de senaste 24 månaderna för varje kohort. Detta för att uppskatta det genomsnittliga belopp som varje kund i varje kohort förväntas spendera. Om 24 månaders data inte är tillgängliga visas inte växlingsknappen Visa prognoser och du har inte möjlighet att se några prognosdata. Data baseras inte på information från några andra butiker eller medelvärden för din bransch och inga data delas med några andra butiker.

Varning

Prognoserna utgör ingen garanti för framtida försäljning. Även om dessa prognoser kan vara till hjälp för att identifiera trender i spenderade belopp för olika kohorter över tid, bör du vara medveten om att prognoserna kan ligga högre eller lägre än de faktiska värdena för den tidsperioden. Var försiktig när du använder data i prognosavsnittet.

Anpassa rapporten om kundkohortanalys

Du kan använda rapportens konfigurationspanel för att anpassa rapporten på följande sätt:

• Använd menyn Mätvärde för att ändra vilket mätvärde som visas, t.ex. antal kunder, kundlojalitetsgrad, bruttoförsäljning, nettoförsäljning eller genomsnittligt ordervärde. - Om det primära valda mätvärdet är Spenderat belopp per kund kan du även inkludera prognoser i rapporten.

• Använd menyn Visualisering för att ändra vilken typ av visualisering som används i rapporten.

• Använd Kohortdefinition-menyn för att tillämpa filter för att bestämma vilka kunder som ska ingå i kohortanalysen baserat på deras första order. - Klicka på Första order -ikonen för att tillämpa filter gällande kundens första order. Du kan till exempel filtrera för att endast inkludera kunder vars första order gjordes från Shop-försäljningskanalen. Tillgängliga filter för första order inkluderar följande typer: - Försäljningskanal - Marknadsföringskanal - Marknadsföringstyp - Produktnamn - Prenumeration

• Använd menyn Intervall för att ändra tidsperioden som kohorter grupperas efter.

• Använd menyn Jämförelse för att visa jämförande data, till exempel jämförelser med föregående period, föregående år eller visa en jämförelse mellan kohorter.

• Använd menyn Filter för att tillämpa följande typer av ändringar: - Ändra dtumintervallet som rapporten visar. - Klicka på ⊕ för att tillämpa kundfilter för att begränsa vilka typer av kunddata som ingår i varje kohort. Du kan till exempel filtrera för att endast inkludera kunder baserade i Canada. Tillgängliga kundfilter inkluderar följande typer: - Kundens land - Kundens region - Kundens stad - Status för kundens e-postprenumeration

När du anpassar standardrapporten för rapporten om kundkohortanalys kan du spara den som en anpassad datautforskning.

Förutsagd nivå av spendering

Rapporten för prognosticerad spenderingsnivå visar det förutspådda värdet för varje kund i den valda kohorten. Den här rapporten kan hjälpa dig att nå kunder som är en del av kohorter med högst värde. Du kan hitta följande uppgifter för varje kund i kohorten>

• kundens namn
• den prognosticerade spenderingsnivån
• status för e-postprenumeration
• det datum då kunden lade sin senaste order
• antal ordrar som de har gjort
• Det totala belopp som de har spenderat, inklusive skatter, rabatter, frakt och eventuella återbetalningar

Läs mer om hur den prognosticerade spenderingsnivån bestäms.

RFM-kundanalys

Med analysen av aktualitet (hur nyligen ett köp gjorts), frekvens och monetärt värde (recency, frequency, monetary value – RFM) kan du fördjupa dig i kundbeteende så att du kan fokusera på att bygga upp kvarhållning, lojalitet och kundrelationer med befintliga kunder baserat på deras befintliga shoppingvanor.

RFM-analysen tillämpar en 3-siffrig poäng för varje kund, där varje siffra varierar från 1 till 5, och relaterar till dagarna från en kunds senaste inköp (aktualitet), det totala antalet ordrar (frekvens) och det totala belopp som spenderats (monetärt värde), i den ordningen. RFM-analysen kategoriserar sedan alla kunder i 11 RFM-grupper baserat på deras poäng. Du kan sedan använda detta för att planera effektiva försäljningsmål, marknadsföringsstrategier och lojalitetsprogram.

RFM-poäng baseras endast på data från din butik och inte på branschstandarder eller tredjepartsdata. En poäng på 5 indikerar till exempel att kunden ligger finns bland topp 20 % av dimensionen i din butik och en poäng på 1 indikerar att kunden har de lägsta 20 % av dimensionen för din butik. Specifika RFM-poäng för enskilda kunder visas inte någonstans i din Shopify-admin, eftersom den mest värdefulla insikten är kundens övergripande RFM-grupp.

För varje RFM-grupp listas följande mätvärden som standard i rapportens datatabell:

• Procent av dina totala kunder
• Nya kundposter
• Genomsnittligt antal dagar sedan den senaste ordern
• Totalt antal ordrar
• Totalt spenderat belopp

Observera

Du kanske märker en skillnad mellan det totala antalet kunder och antalet kunder med en tilldelad RFM-grupp. Det beror på en kort fördröjning när nya kunddata synkroniseras från butiken.

RFM-grupper

RFM-grupper är 11 fördefinierade kundkategorier som baseras på kriterier för aktualitet, frekvens och monetärt värde för ordrar. En kunds RFM-grupp bestäms utifrån kundens poäng för aktualitet (R) och genomsnittet för kundens frekvenspoäng och poäng för monetärt värde med hjälp av (F + M)/2. Slutresultatet representeras av FM.

Exempel: en kund brukade ofta lägga ordrar med högre värde men har nu inte gjort något köp på länge. Detta innebär att kunden kan ha en RFM-poäng på 154, vilket indikerar att kunden har en låg poäng för aktualitet (1) men ganska hög poäng för frekvens (5) och monetärt värde (4). Kundens värde för R är 1 och värdet för FM är 4.5 med formeln (5 + 4)/2. Baserat på hur grupperna beräknas blir den övergripande bedömningen av dessa värden att kunden anses som Tidigare lojal.

I följande tabell finns definitioner för varje RFM-grupp samt det allmänna målet när du engagerar den gruppen.

Tabell över RFM-grupperna tillsammans med beräkningskriterier och allmänna RFM-mål.

RFM-grupp och beskrivning	Aktualitet (R)	Genomsnitt för frekvens och monetärt värde (FM)	RFM-mål och exempel på sätt att engagera kunder
Möjliga Kunder som inte har lagt några ordrar än.	-	-	Flytta kunder till Ny: Skicka ett välkomstmeddelande med ett erbjudande för förstagångskunder. Visa upp dina bästsäljare och berättelser för att framhäva varumärkesvärdet.
Vilande Kunder utan aktuella inköp, med oregelbundna inköp och med lågt spenderingsbelopp.	R ≤ 2	FM ≤ 2	Flytta kunder till Nästan förlorade: Ta med dem i dina nyhetsbrev. Väck deras intresse igen med en kampanj som framhäver ditt varumärkes värde.
Riskzon Kunder utan nyligen gjorda köp men med en stark köp- och orderhistorik.	R ≤ 2	2 < FM ≤ 4	Flytta kunder till Lojala eller Behöver uppmärksamhet: Personanpassa kommunikationen på högsta möjliga nivå. Skicka ett erbjudande som är för bra att missa.
Tidigare lojala Kunder utan aktuella inköp men med en mycket stark historik av ordrar och spenderat belopp.	R ≤ 2	4 < FM	Flytta kunder till Lojala: Presentera nya produkter eller drops för dem. Få tillbaka dem med förnyelser eller nya produkterbjudanden.
Behöver uppmärksamhet Kunder med aktuella inköp men oregelbundna ordrar och måttligt spenderat belopp.	R = 3	FM ≤ 2	Flytta kunder till Lojala eller Aktiva: Skapa tidsbegränsade erbjudanden baserat på tidigare köpbeteende. Återaktivera dem med hjälp av personlig kommunikation.
Nästan förlorade Kunder utan aktuella inköp, färre ordrar och lägre spenderat belopp.	R = 3	FM = 3	Flytta kunder till Aktiva eller Lovande: Återanslut genom att dela värdefulla resurser. Erbjud exklusiva rabatter på populära produkter.
Lojala Kunder som nyligen genomfört köp, lagt många ordrar och spenderat mest pengar.	3 ≤ R ≤ 4	3 < FM	Flytta kunder till Champion: Gör merförsäljning av produkter av högre värde. Be dem om recensioner.
Lovande Kunder med aktuella inköp, färre ordrar och lågt spenderat belopp.	R = 4	FM ≤ 1	Flytta kunder till Aktiva: Checka in för att påminna kunderna om att fylla på sitt förråd. Dela mer om ditt varumärke och informera dem om dina produkter.
Aktiva Kunder som nyligen genomfört köp, lagt en del ordrar och spenderat måttligt med pengar.	4 ≤ R	1 < FM ≤ 3	Flytta kunder till Lojala eller Champions: Skicka rekommendationer om toppsäljande produkter. Erbjud medlemskap eller lojalitetsprogram.
Nya Kunder som mycket nyligen har genomfört köp, lagt få ordrar och spenderat lite pengar.	R = 5	FM ≤ 1	Flytta kunder till Aktiva: Underlätta för dem med introduktionssupport. Anslut och börja bygga relationer.
Champion Kunder med aktuella inköp, många ordrar och de högsta spenderade beloppen.	R = 5	3 < FM	Behåll som varumärkesförespråkare: Erbjud exklusiva erbjudanden och tidig åtkomst till nya produkter. Starta ett hänvisningsprogram.

Kundsegmentering med RFM-grupper

Du kan klicka på ett RFM-gruppnamn i rapportens datatabell för att utföra någon av följande åtgärder:

• Visa rapport: Du omdirigeras till RFM-kundlistan och den valda RFM-gruppen tillämpas automatiskt som filter.
• Förhandsgranska segment: Du omdirigeras till segmentredigeraren och ett kundsegment tillämpas automatiskt baserat på vald RFM-grupp och eventuella ytterligare filter som du har använt på rapporten.

Du kan även manuellt tillämpa rfm_group-attributet som ett filter när du skapar segment. Läs mer om kundsegmentering.

RFM-kundlista

Kundlistan för RFM (aktualitet, frekvens och monetärt värde) är en fullständig lista över kunder som inte finns i Möjliga, och den visas med följande datakolumner:

• Genomsnittligt antal dagar sedan den senaste ordern
• Totalt antal ordrar
• Totalt spenderat belopp

Läs mer om hur RFM-grupper beräknas och kategoriseras i rapporten RFM-kundanalys.

Du kan tillämpa ytterligare dimensioner och filter för att anpassa en ny utforskning. Klicka på Förhandsgranska segment för att navigera till segmentredigeraren och automatiskt tillämpa ett kundsegment baserat på de valda RFM-grupperna och eventuella ytterligare filter som du har använt på rapporten.

Tips

Även om RFM-poäng för enskilda kunder inte är tillgängliga i din Shopify-admin kan du filtrera RFM-kundlistan eller ett kundsegment genom att lägga till extra filter som representerar specifika skillnader i RFM-poäng.

Till exempel betraktas kunder med RFM-poäng på 525, 534, 544 eller 555 betraktas som Champion och är värdefulla kunder att behålla trots skillnaden i deras poäng. Om du däremot vill identifiera vilka som spenderar mest (dvs. de som fick högst poäng för monetärt värde) för att erbjuda dem exklusiva fördelar som "varumärkesambassadörer" kan du granska den genomsnittliga kundspenderingen för gruppen Champion som helhet med RFM-analysrapporten sedan filtrera din kundlista för att endast visa champion-kunder (rfm_group = 'CHAMPIONS') med ett spenderat kundbelopp som är 50 % högre än det genomsnittliga värdet Då får du en lista med kunder som har högre monetärt värderesultat på 4 eller 5 utan att behöva identifiera specifika eller fullständiga RFM-poäng för individer.

Anpassa Kundrapporterna

Du kan använda funktionerna för filtrering och redigering för att anpassa rapporterna om dina kunder.

Exempel på anpassning: Rikta en kampanj mot återkommande kunder

Om du vill använda en e-postkampanj för att uppmuntra återkommande kunder att göra ett till köp kan du anpassa rapporten Återkommande kunder så att den endast visar de återkommande kunderna som har gått med på att ta emot marknadsföring.

Steg:

1. Från din Shopify-admin går du till Analys > Rapporter.

2. Klicka på Kategorier.

3. Klicka på Kunder för att filtrera rapporterna så att endast kundrapporter visas.

4. Klicka på Återkommande kunder.

5. Klicka på ⊕ i menyn Filter på konfigurationspanelen i rapporten Återkommande kunder.

6. Välj Status på kundens e-postprenumeration.

7. Klicka på Välj värde i det nya filtret och klicka sedan på Prenumerererar.

8. Klicka på Tillämpa.

Rapporten är nu begränsad till återkommande kunder som accepterar marknadsföring.

Du kan sedan exportera rapporten till en CSV-fil, och du kan använda alla e-postadresser i filen för din e-postkampanj.