القمع بالأرقام

من الزيارة إلى العميل الوفي

يتتبّع القمع الأشخاص عبر الخطوات المهمة ويعدّ كم عدد من تبقّى بعد كل خطوة. بالنسبة لمتجر إلكتروني، القمع الأساسي قصير: زيارة، طلب أول، ثم طلب آخر. يمكن قياس كل خطوة حسب المصدر التسويقي، ويمكن لكل خطوة أن تغيّر ترتيب القنوات.

من الجلسات إلى الطلبات

في الربع الأول من 2026 كان لدى Alpenkorb 3'677 جلسة، وانتهت 678 منها بطلب. معدل التحويل هو عدد الجلسات التي انتهت بطلب مقسوماً على كل الجلسات، ويختلف كثيراً حسب المصدر.

SELECT source,
       COUNT(*) AS sessions,
       SUM(CASE WHEN ordered THEN 1 ELSE 0 END) AS orders,
       ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN ordered THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS conversion_pct
FROM sessions
WHERE session_date >= '2026-01-01'
  AND session_date < '2026-04-01'
GROUP BY source
ORDER BY conversion_pct DESC;

تُحوَّل الزيارات المباشرة بنسبة 36.4 % والبريد الإلكتروني بنسبة 32.6 %، والبحث المدفوع بنسبة 16.1 % ووسائل التواصل الاجتماعي بنسبة 5.1 %. كتابة 100.0 تحافظ على القسمة العشرية في كل قاعدة بيانات. يقسم DuckDB بأرقام عشرية على أي حال، لكن بعض قواعد البيانات، ومنها PostgreSQL، تحوّل قسمة عددين صحيحين إلى عدد صحيح.

تُحوَّل الزيارات المباشرة والبريد الإلكتروني جيداً لأن معظم زوارهما عملاء حاليون يعودون. مقارنتهما بوسائل التواصل الاجتماعي، حيث معظم الزوار غرباء، يقارن مجتمعين إحصائيين مختلفين. لاكتساب العملاء، العدّ الأكثر عدلاً هو الطلبات الأولى: من أصل 1'028 جلسة من وسائل التواصل الاجتماعي، انتهت 14 بطلب أول؛ ومن أصل 670 جلسة من البحث المدفوع، انتهت 50.

بحساب كل 1'000 جلسة، يصبح الفرق أسهل إحساساً: في ذلك الربع، أنتجت 1'000 جلسة من وسائل التواصل الاجتماعي حوالي 14 عميلاً جديداً، بينما أنتجت 1'000 جلسة من البحث المدفوع حوالي 75. القمع لا يقول لماذا. ربما تصل وسائل التواصل الاجتماعي إلى أشخاص غير مستعدين لشراء البقالة عبر الإنترنت، وربما تَعِد الإعلانات بشيء لا يقدّمه المتجر. إنه يُظهر لـLena أين تنظر.

هل يعودون؟

لا يستحق العميل الجديد تكلفة الاكتساب إلا إذا طلب مرة أخرى. لقياس ذلك بعدل، تنظر Lena إلى العملاء الذين سجّلوا في 2025، بحيث أتيح للجميع ثلاثة أشهر على الأقل للعودة قبل نهاية مارس 2026. من أصل هؤلاء 603 عملاء، قدّم 359 طلبين مُسلَّمين على الأقل. يقسّم التمرين هذا حسب مصدر الاكتساب.

يستخدم التمرين WITH، الذي يعطي استعلاماً اسماً بحيث يمكن للاستعلام التالي قراءته كجدول. تعدّ خطوة per_customer الطلبات المُسلَّمة لكل عميل؛ يُبقي LEFT JOIN العملاء الذين كان طلبهم الوحيد ملغى، بعدد 0. جزؤكم هو الملخص النهائي.

• الوقت اللازم للعودة: العملاء الذين سجّلوا في مارس 2026 كان لديهم أيام، وليس أشهراً، للطلب مرة أخرى. خلطهم في التحليل يجعل القنوات النشطة مؤخراً تبدو أسوأ.
• فضل النقرة الأخيرة: يسجّل acquisition_source فقط زيارة الطلب الأول. العميل الذي رأى إعلاناً على وسائل التواصل الاجتماعي ثم بحث لاحقاً عن Alpenkorb يُحتسب كبحث مدفوع.
• مجموعات صغيرة: جاء 58 عميلاً عبر الشراكة بالعمولة في 2025. مع مجموعات صغيرة كهذه، يمكن أن يكون فرق بضع نقاط مئوية مجرد صدفة.
• طلبات، لا طلبات مُسلَّمة: ordered في sessions صحيحة لكل طلب، بما في ذلك القليل منها الذي أُلغي أو أُرجع لاحقاً. بالنسبة لسؤال عن الإيرادات، اربطوا مع orders ورشّحوا حسب status.