客戶報告

如果您的商店採用 Shopify、Advanced Shopify 或 Shopify Plus 方案,您就能存取客戶相關的詳細報告。透過下列報告,您可以深入瞭解客戶,包括平均訂單數量、平均訂單總金額和預期購買價值:

  • 一段時間的客戶
  • 初次造訪客戶與舊客戶的銷售比較
  • 按國家/地區排序客戶
  • 舊客戶
  • 一次性客戶

如果採用 Advanced Shopify 或 Shopify Plus 方案,您還可以存取下列報告:

  • 可能流失的客戶
  • 忠實客戶

由於系統產生客戶報告的方式有所限制,報告可能不會反映過去 12 小時內商店中的所有活動。不過,開啟「初次造訪客戶與老客戶的銷售比較」報告時,當中顯示的是與當下只相差數秒鐘的最新資料。您可以重新開啟或重新整理報告,以顯示更新後的資料。

「客戶」報告的資料上限為 250,000 名客戶。如果您需要存取超過 250,000 名客戶的客戶資料,請設定並使用 Google Analytics (分析)。如要瞭解詳情,請參閱搭配使用 Google Analytics (分析)。不過,您可以匯出 Shopify 管理員中「客戶」頁面的所有客戶資料。

客戶報告的資料以報告中新客戶的整體訂單歷史記錄為依據,而非僅以選定時間範圍內客戶下訂的訂單為依據。舉例來說,如果您僅僅檢視 11 月的報告,即便該月份的新客戶在 12 月完成了第二次購買,報告中仍然會顯示為回頭客。

檢視客戶報告

步驟:

  1. 「客戶」區段中,按一下想要查看的報告:

    客戶報告

一段時間的客戶

「一段時間的客戶」報告會顯示在商店中下訂單的客戶數量:

「一段時間的客戶」報告

您可以在「分組依據」下拉式選單中,選擇一段時間範圍來控制資料的分組方式。

如果商店中同時有初次造訪的客戶以及老客戶,報告表格會為這兩種客戶類型的時間單位分別顯示資料列。初次造訪的客戶是初次在商店中下訂單的客戶。老客戶則是在商店中已經至少有一次訂單記錄後,又再次下訂單的客戶。

報告會為個別的時間單位顯示以下資料:

  • 在該時間內下訂單的新 (初次造訪) 客戶數量。這類客戶通常稱為「新客戶群」
  • 在該時間內下訂單的老客戶數量。

初次造訪客戶與舊客戶的銷售比較

「初次造訪客戶與老客戶的銷售比較」報告會分別顯示初次造訪客戶和老客戶的訂單價值:

「初次造訪客戶與老客戶的銷售比較」報告

按一下「分組依據」,即可選擇要在圖表中檢視總銷售時依據的時間單位:小時、天、週、月、季、年、日間時段、週間某日或年間某月。時間單位可用來指定總銷售的分類方式。

如果商店中同時有初次造訪的客戶以及老客戶,報告表格會為這兩種客戶類型的時間單位分別顯示資料列。初次造訪的客戶是初次在商店中下訂單的客戶。老客戶則是在商店中已經至少有一次訂單記錄後,又再次下訂單的客戶。

報告會為個別的時間單位顯示以下資料:

  • 每一組客戶下訂單的數量
  • 每一組客戶下訂的訂單價值 (總銷售)

按國家/地區排序客戶

「按國家/地區排序客戶」報告會顯示按照國家/地區整理的新客戶資料。系統會在 Shopify 管理員中根據新客戶的預設地址所屬國家/地區整理資料。

「按國家/地區排序客戶」報告

報告中的個別區域會顯示:

  • 在指定時間範圍內初次下訂單的新客戶數量
  • 初次下訂單的客戶產生的訂單總數
  • 初次下訂單的客戶產生的訂單總價值

「至今的訂單」「至今的訂單價值」總計會以報告中新客戶的整體訂單歷史記錄為依據,而非僅以選定時間範圍內客戶下訂的訂單為依據。

舊客戶

「老客戶」報告會顯示訂單歷史記錄中包含兩筆或以上訂單的所有客戶資料。

「老客戶」報告

報告中會為每位客戶顯示下列詳細資訊:

  • 姓名
  • 電子郵件地址
  • 最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動
  • 初次下訂單的日期
  • 最近一次下訂單的日期
  • 已下訂單的數量
  • 平均訂單價值
  • 所有訂單總價值

一次性客戶

「一次性客戶」報告會顯示訂單歷史記錄中僅有一筆訂單的所有客戶資料:

「一次性客戶」報告

報告中會為每位客戶顯示下列詳細資訊:

  • 姓名
  • 電子郵件地址
  • 最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動
  • 初次下訂單的日期。
  • 已下訂單的數量:1
  • 訂單價值

可能流失的客戶

如果商店採用 Advanced Shopify 或 Shopify Plus 方案,您就能存取「可能流失的客戶」報告。

「可能流失的客戶」報告會顯示具有流失風險的所有老客戶資料:

「可能流失的客戶」報告

如果某客戶返回商店再次下訂單的可能性為中等,但卻已經有一陣子沒有下過訂單,則對方就會歸類為可能流失的客戶。

Shopify 運用 RFM (最近消費、消費頻率、消費金額) 模型來判斷某位客戶是否有流失風險。此模型的判斷因素為:

  • 客戶最近一次購買的時間
  • 購買的頻率
  • 花費的金額

只要瞭解哪些客戶有流失風險,即可隨之調整或鎖定行銷策略。比方說,您可以向可能流失的客戶提供折扣,吸引他們再次消費。

報告中會為每位客戶顯示下列詳細資訊:

  • 姓名
  • 電子郵件地址
  • 最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動
  • 初次下訂單的日期
  • 最近一次下訂單的日期。
  • 已下訂單的數量
  • 平均訂單價值
  • 所有訂單總價值

忠實客戶

如果商店採用 Advanced Shopify 或 Shopify Plus 方案,您就能存取「忠實客戶」報告。

「忠實客戶」報告會顯示所有忠實老客戶的資料:

「忠實客戶」報告

如果某客戶有高可能性再次返回商店下訂單,且確實已經比一般客戶下訂過更多訂單,則對方就會歸類為可能忠實客戶。這項資料對於行銷的推動方向相當有益。舉例來說,向忠實客戶行銷高利潤產品,可能就是相當有效的做法。

報告中會為每位客戶顯示下列詳細資訊:

  • 姓名
  • 電子郵件地址
  • 最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動
  • 初次下訂單的日期
  • 最近一次下訂單的日期。
  • 已下訂單的數量
  • 平均訂單價值
  • 所有訂單總價值

自訂客戶報告

如果商店採用 Advanced Shopify 或 Shopify Plus 方案,您就能使用篩選和編輯功能來自訂客戶報告。

以下為在適用情況下,可供使用的幾項範例篩選條件和欄。

客戶報告篩選條件

客戶

  • 客戶電子郵件:與客戶關聯的電子郵件地址。
  • 客戶姓名:客戶的姓氏與名字。

客戶屬性

  • 接受行銷:客戶最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動。
  • 一次性客戶:訂單歷史記錄中僅有 1 筆訂單的客戶。
  • 老客戶:訂單歷史記錄中包括超過 1 筆訂單的客戶。

客戶區隔:

  • 可能流失:不僅是回頭客,且系統判斷再次下訂單的可能性為中等的客戶,但已經有一段時間沒有下過訂單了。
  • 已無活動:再次返回進行購買的可能性極低的客戶。
  • 相當忠實:系統判斷再次返回購買的可能性很高的回頭客,且已經比一般客戶下訂過更多訂單。
  • 值得爭取:系統判斷再次返回購買的可能性很高,且有可能成為忠實客戶。

地點

  • 城市/國家/地區:客戶的城市、國家和地區,以 Shopify 管理員中客戶的預設地址為依據。

客戶報表的資料欄

客戶

  • 客戶電子郵件:與客戶關聯的電子郵件地址。
  • 客戶姓名:客戶的姓氏與名字。
  • 客戶:在指定時間範圍內層下訂單的初訪客與回頭客總數。

客戶屬性

  • 接受行銷:客戶最近一次下訂單時是否同意接受行銷活動。
  • 一次性客戶:訂單歷史記錄中僅有 1 筆訂單的客戶。
  • 老客戶:訂單歷史記錄中包括超過 1 筆訂單的客戶。

客戶區隔:

  • 可能流失:不僅是回頭客,且系統判斷再次下訂單的可能性為中等的客戶,但已經有一段時間沒有下過訂單了。
  • 已無活動:再次返回進行購買的可能性極低的客戶。
  • 相當忠實:系統判斷再次返回購買的可能性很高的回頭客,且已經比一般客戶下訂過更多訂單。
  • 值得爭取:系統判斷再次返回購買的可能性很高,且有可能成為忠實客戶。

第一筆訂單

  • 第一筆訂單的日/月/週/年:客戶第一筆訂單的日期。

最後一筆訂單

  • 最後一筆訂單的日/月/週/年:客戶最後一筆訂單的日期。

地點

  • 城市/國家/地區:客戶的城市、國家和地區,以 Shopify 管理員中客戶的預設地址為依據。

訂單

  • 平均訂單價值:從第一筆訂單算起,客戶所有訂單的平均價值。這個值的計算方式是將新客戶訂單的總價值除以新客戶訂單的總數。訂單總價值包括稅金和運費,且不計入退貨後的價值。訂單總數不包括僅含有禮品卡的訂單。

訂單

  • 至今的訂單價值:從第一筆訂單算起,新客戶的訂單總價值。
  • 至今的訂單:從第一筆訂單算起,客戶的訂單總數。

時間

  • 日/月/週:訂單的日、月和週。

自訂範例:將老客戶指定為電子郵件行銷活動的目標

如果想要利用電子郵件行銷活動來吸引老客戶再次購買,您可以將「老客戶」報告自訂為僅顯示同意接受行銷的老客戶。

如何建立這則範例中的報告:

  1. 「客戶」區段中,按一下「老客戶」

  2. 「老客戶」報告中,按一下「管理篩選條件」

  3. 按一下「新增篩選條件」

  4. 選擇「接受行銷」,然後在「搜尋」中選擇「是」

  5. 按一下「套用篩選條件」

於是報告只會顯示接受行銷的老客戶。

您接下來可以將報告匯出為 CSV 檔案,並利用檔案中的全部電子郵件地址來進行電子郵件行銷活動。

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