Sayılarla Funnel

Ziyaretten sadık müşteriye

Bir funnel, insanları önemli adımlar boyunca takip eder ve her adımdan sonra kaç kişinin kaldığını sayar. Bir online mağaza için temel funnel kısadır: bir ziyaret, bir ilk sipariş ve ardından başka bir sipariş. Her adım pazarlama kaynağına göre ölçülebilir ve her adım kanalların sıralamasını değiştirebilir.

Oturumlardan siparişlere

2026'nın ilk çeyreğinde Alpenkorb'un 3'677 oturumu vardı ve bunlardan 678'i bir siparişle sonuçlandı. Dönüşüm oranı, sipariş veren oturumların sayısının tüm oturumlara bölünmesidir ve kaynağa göre büyük ölçüde farklılık gösterir.

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;

Direct ziyaretler %36,4, e-posta %32,6, paid search %16,1 ve sosyal medya %5,1 oranında dönüşür. 100.0 yazmak, bölmeyi her veritabanında ondalıklı tutar. DuckDB zaten ondalıklarla böler, ama PostgreSQL de dahil olmak üzere bazı veritabanları, iki tam sayının bölümünü bir tam sayıya çevirir.

Direct ve e-posta iyi dönüşüm sağlar çünkü ziyaretçilerinin çoğu geri dönen mevcut müşterilerdir. Bunları, ziyaretçilerinin çoğu yabancı olan sosyal medyayla karşılaştırmak, farklı popülasyonları karşılaştırır. Müşteri edinimi için daha adil sayım, ilk siparişlerdir: 1'028 sosyal oturumdan 14'ü ilk siparişle sonuçlandı; 670 paid search oturumundan 50'si sonuçlandı.

1'000 oturum başına ifade edildiğinde, fark daha kolay hissedilir: o çeyrekte 1'000 sosyal oturum yaklaşık 14 yeni müşteri üretirken, 1'000 paid search oturumu yaklaşık 75 üretti. Bir funnel nedenini söylemez. Belki sosyal medya, market alışverişini online yapmaya hazır olmayan insanlara ulaşıyordur, belki reklamlar mağazanın sunmadığı bir şey vaat ediyordur. Lena'ya nereye bakması gerektiğini söyler.

Geri dönüyorlar mı?

Yeni bir müşteri, yalnızca tekrar sipariş verirse edinme maliyetine değer. Bunu adil bir şekilde ölçmek için, Lena 2025'te kaydolan müşterilere bakar, böylece herkesin Mart 2026 sonuna kadar geri dönmek için en az üç ayı olmuştur. Bu 603 müşteriden 359'u en az iki teslim edilmiş sipariş verdi. Laboratuvar bunu edinim kaynağına göre böler.

Laboratuvar, bir sorguya bir isim veren ve böylece bir sonraki sorgunun onu bir tablo gibi okuyabilmesini sağlayan WITH'i kullanır. per_customer adımı her müşteri için teslim edilmiş siparişleri sayar; bir LEFT JOIN, tek siparişi iptal edilmiş müşterileri 0 sayımıyla tutar. Sizin kısmınız son özettir.

• Geri dönme süresi: Mart 2026'da kaydolan müşterilerin tekrar sipariş vermek için ayları değil günleri vardı. Onları karıştırmak, yakın zamanda aktif olan kanalları daha kötü gösterir.
• Son tıklama kredisi: acquisition_source yalnızca ilk siparişin ziyaretini kaydeder. Bir sosyal reklam gören ve daha sonra Alpenkorb'u arayan bir müşteri, paid search olarak sayılır.
• Küçük gruplar: 2025'te 58 müşteri affiliate yoluyla geldi. Bu kadar küçük gruplarla, birkaç yüzde puanlık bir fark şans eseri olabilir.
• Siparişler, teslim edilmiş siparişler değil: sessions'taki ordered, daha sonra iptal edilmiş veya iade edilmiş birkaçı da dahil, her sipariş için true'dur. Bir gelir sorusu için, orders'a join yapın ve status'a göre filtreleyin.