Dashboards mit Leistungskennzahlen abrufen

Auf dieser Seite wird der Prozess zum Abrufen von Looker-Dashboards erläutert, die Leistungsindikatoren für Ihr Einzelhandelsgeschäft anzeigen können.

Hinweise

Bevor Sie Looker-Dashboards für Ihr Einzelhandelsgeschäft erhalten, müssen Sie:

Looker einrichten

  1. Sie erhalten eine Looker-Instanz von Ihrem Looker Sales Engineer oder Professional Services Consultant.

  2. Richten Sie in Looker eine Verbindung zu BigQuery ein. Folgen Sie dazu der Anleitung in Google BigQuery in der Looker-Dokumentation. Ihr Looker Sales Engineer oder Ihr Professional Services-Berater wird Sie bei dieser Aufgabe bei Bedarf unterstützen. Speichern Sie den Namen der Verbindung, die Sie zur Verwendung unter Looker-Block installieren eingerichtet haben.

BigQuery-Ansicht für Nutzerereignisse in eine Tabelle konvertieren

Für Looker-Dashboards müssen sich Ihre Nutzerereignisdaten in einer BigQuery-Tabelle und nicht in einer Ansicht befinden.

So konvertieren Sie die BigQuery-Ansicht mit Nutzerereignissen in eine Tabelle:

  1. Ersetzen Sie die Variablen im folgenden SQL-Beispielcode so:

    • rdm_user_event_view. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Nutzerereignisansicht, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Das Format ist project_id.dataset_id.table_id.

    • rdm_user_event_table. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs in BigQuery für die neue BigQuery-Tabelle. Verwenden Sie dieselbe Projekt-ID und Dataset-ID, die Sie für die Nutzerereignisansicht verwendet haben, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Verwenden Sie tbl_events als Tabellen-ID. Das Format dafür ist project_id.dataset_id.tbl_events.

    CREATE OR REPLACE TABLE `RDM_USER_EVENT_TABLE`
AS SELECT * FROM `RDM_USER_EVENT_VIEW`

  2. Kopieren Sie das SQL-Codebeispiel aus dem vorherigen Schritt.

  3. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite "BigQuery".

    Zur Seite „BigQuery“

  4. Wählen Sie das Projekt aus, das Ihre Nutzerereignistabelle enthält, falls noch nicht geschehen.

  5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel im Bereich Editor ein.

  6. Klicken Sie auf Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage abgeschlossen ist.

Die neue Tabelle wird in den Speicherort in BigQuery geschrieben, den Sie mit der Variablen rdm_user_event_table festgelegt haben. Speichern Sie diesen Speicherort, um ihn unter Looker Block installieren zu verwenden.

Materialisierte Ansicht für Verkäufe erstellen

Verwenden Sie den folgenden SQL-Beispielcode, um eine materialisierte Ansicht zu erstellen, die Ihre Looker-Dashboards abfragen können. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in materialisierte Ansichten in der BigQuery-Dokumentation.

So erstellen Sie eine materialisierte Ansicht für Verkäufe:

  1. Ersetzen Sie die Variablen im folgenden SQL-Beispielcode so:

    • mv_sales. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs in BigQuery für die neue materialisierte Ansicht für Verkäufe. Verwenden Sie dieselbe Projekt-ID und Dataset-ID, die Sie für die Nutzerereignistabelle verwendet haben, die Sie in BigQuery exportiert haben. Verwenden Sie mv_sales als Tabellen-ID. Das Format ist project_id.dataset_id.mv_sales.

    • rdm_user_event_table. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Nutzerereignistabelle, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Das Format ist project_id.dataset_id.table_id.

    CREATE MATERIALIZED VIEW `MV_SALES`
OPTIONS(
  friendly_name="Sales View",
  description="View of Sales Data",
  labels=[("team", "cloud_retail_solutions"), ("environment", "development")]
)
AS
SELECT
  EXTRACT(DATE FROM event_time) as day,
  session_id as session,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(visitor_id))) as visitor,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(user_info.user_id))) as user,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(purchase_transaction.id))) as tx_id,
  MAX(purchase_transaction.revenue) as tx_total,
  MAX(purchase_transaction.tax) as tx_tax,
  MAX(purchase_transaction.cost) as tx_cost,
  MAX(purchase_transaction.currency_code) as tx_cur,
  SUM(d.quantity*d.product.price_info.price) as product_total,
  COUNT(d) AS basket_size
FROM `RDM_USER_EVENT_TABLE`, UNNEST(product_details) d
WHERE event_type = 'purchase-complete'
GROUP BY EXTRACT(DATE FROM event_time), session_id;

  2. Kopieren Sie das SQL-Codebeispiel aus dem vorherigen Schritt.

  3. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite "BigQuery".

    Zur Seite „BigQuery“

  4. Wählen Sie das Projekt aus, das Ihre Nutzerereignistabelle enthält, falls noch nicht geschehen.

  5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel im Bereich Editor ein.

  6. Klicken Sie auf Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage abgeschlossen ist.

Die neue materialisierte Ansicht für Verkäufe wird an den Speicherort in BigQuery geschrieben, den Sie mit der Variablen mv_sales festgelegt haben. Speichern Sie diesen Speicherort, um ihn unter Looker-Block installieren zu verwenden.

Looker-Block installieren

Bei diesem Verfahren laden Sie einen Looker-Block über die Looker Marketplace-Website herunter, die mit Ihrer Looker-Instanz verbunden ist. Wir haben auch einen öffentlichen Looker Marketplace, auf dem Sie die verschiedenen verfügbaren Looker-Blöcke sehen können. Sie können dort aber keine Looker-Blöcke von dieser Website herunterladen.

  1. Rufen Sie die Looker-Instanz auf, die Ihnen Ihr Looker Sales Engineer beim Einrichten unter Looker einrichten unterstützt hat.

  2. Klicken Sie auf und dann auf Discover.

    Die Seite „Looker Marketplace“ wird angezeigt.

  3. Geben Sie discovery in das Suchfeld ein.

    Der Bereich Modelle wird geöffnet und Sie sehen Discovery: E-Commerce Insights.

  4. Klicken Sie auf Discovery: E-Commerce Insights.

  5. Klicken Sie auf Installieren > Installieren.

  6. Wenn Sie der Lizenzvereinbarung zustimmen, klicken Sie auf Akzeptieren.

  7. Wenn Sie zustimmen, dass Looker die im Dialogfeld angezeigten Aktionen ausführen darf, klicken Sie auf Zustimmen und fortfahren.

    Das Dialogfeld Konfiguration wird angezeigt.

  8. Legen Sie das Dialogfeld Konfiguration fest:

    1. Geben Sie im Feld Ereignistabelle die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Nutzerereignistabelle ein, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Das Format ist project_id.dataset_id.table_id..

    2. Geben Sie im Feld Produkttabelle die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Einzelhandelsprodukttabelle ein, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Das Format dafür lautet project_id.dataset_id.table_id..

    3. Geben Sie im Feld Materialisierte Ansicht für Verkäufe die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der materialisierten Ansicht für Verkäufe ein, die Sie unter Materialisierte Ansicht für Verkäufe erstellen erstellt haben. Das Format ist project_id.dataset_id.table_id..

    4. Wählen Sie im Feld Verbindung den Namen der Verbindung aus, die Sie unter Looker einrichten erstellt haben.

    5. Klicken Sie auf Installieren, um die Konfiguration abzuschließen und den Looker-Block zu installieren.

      Die Seite Looker Marketplace wird angezeigt.

  9. Klicken Sie auf der Seite Looker Marketplace in der Zeile Discovery: E-Commerce Insights auf Öffnen.

    Die Seite Discovery: E-Commerce Insights wird angezeigt.

  10. Klicken Sie auf einen Bereich unter der Überschrift Dashboards, um ein Dashboard aufzurufen.

Looker-Block anpassen

Dieser Looker-Block verwendet Optimierungen zur Anpassung. Weitere Informationen zur Verwendung von Verfeinerungen zum Anpassen von Looker Blocks, die aus dem Looker Marketplace installiert wurden, finden Sie unter Looker Marketplace-Blocks anpassen.