Report su dati di BigCommerce
Ogni report è una sola formula su dati live. Scrivila in una cella; quando una formula fa riferimento ad A2, elenca prima i valori nella colonna A (per esempio con =list.<table>(<column>)) e trascina la formula verso il basso.
=data.orders.sum(net_total, counts_as_sale, TRUE) Vendite nette. Totali degli ordini dopo i rimborsi, per ogni ordine che conta come vendita (pagato, in evasione, spedito, completato o rimborsato).
=data.orders.sum(net_total, month, A2, counts_as_sale, TRUE) Vendite nette per mese. Elenca i mesi con =list.orders(month) nella colonna A e le vendite nette accanto a ciascuno.
=data.orders.avg(total, counts_as_sale, TRUE) Ordine medio. Totale medio degli ordini che contano come vendita.
=data.order_lines.sum(quantity, product, A2, counts_as_sale, TRUE) Unità vendute per prodotto. Quantità per prodotto dalle righe d’ordine. Elenca i prodotti con =list.order_lines(product).
=data.orders.sum(net_total, country, A2, counts_as_sale, TRUE) Vendite per paese. Vendite nette per paese di fatturazione nella colonna A.
=data.orders.count(id, status, A2) Ordini per stato. Quanti ordini attendono pagamento o evasione, sono spediti, completati e così via. Metti uno stato in A2.
=data.order_lines.sum(total, brand, A2, counts_as_sale, TRUE) Vendite per marca. Totali di riga per marca, dalle righe d’ordine. Elenca le marche con =list.order_lines(brand).
=data.orders.sum(net_total, channel_id, A2, counts_as_sale, TRUE) Vendite per vetrina. Vendite nette per canale, per i negozi che vendono su più vetrine. Metti un ID canale in A2.
=data.products.count(id, stock, "<5") Scorte basse. Prodotti con meno di cinque pezzi in magazzino.
=data.buyers_from_orders.count(e_mail, orders, ">1") Acquirenti abituali. Acquirenti, ospiti inclusi, con più di un ordine.
Costruiscilo sui tuoi dati
Ordini, rimborsi, prodotti, clienti e coupon diventano tabelle in tempo reale nel tuo pannello di controllo BigCommerce. Report di vendita e dashboard restano aggiornati senza esportare un CSV.