Dashboards mit wichtigen Leistungskennzahlen abrufen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Looker-Dashboards erhalten, in denen wichtige Leistungsmesswerte für Ihr Einzelhandelsunternehmen angezeigt werden können.

Hinweise

Bevor Sie Looker-Dashboards für Ihr Einzelhandelsunternehmen erhalten können, müssen Sie Folgendes tun:

Looker einrichten

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

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

BigQuery-Ansicht für Nutzerereignisse in eine Tabelle umwandeln

Für Looker-Dashboards müssen Ihre Nutzerereignisdaten in einer BigQuery-Tabelle und nicht in einer Ansicht enthalten sein.

So wandeln Sie Ihre BigQuery-Ansicht für Nutzerereignisse in eine Tabelle um:

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

    • rdm_user_event_view. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Ansicht für Nutzerereignisse, die Sie in BigQuery exportiert haben. Das Format dafür 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 wie für die User-Event-Datenansicht, die Sie in BigQuery exportiert haben. Verwenden Sie für die Tabellen-ID tbl_events. 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 mit der Tabelle für Nutzerereignisse aus, falls es noch nicht ausgewählt ist.

  5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel in den Bereich Editor ein.

  6. Klicken Sie auf  Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage ausgeführt wurde.

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

Materialisierte Ansicht für Verkäufe erstellen

Mit dem folgenden SQL-Beispielcode können Sie eine materialisierte Ansicht erstellen, die von Ihren Looker-Dashboards abgefragt werden kann. Weitere Informationen finden Sie in der BigQuery-Dokumentation unter Einführung in materialisierte Ansichten.

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 nach BigQuery exportiert haben. Verwenden Sie für die Tabellen-ID mv_sales. Das Format ist project_id.dataset_id.mv_sales.

    • rdm_user_event_table. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Tabelle mit Nutzerereignissen, die Sie in BigQuery exportiert haben. Das Format dafür 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 mit der Tabelle für Nutzerereignisse aus, falls es noch nicht ausgewählt ist.

  5. Fügen Sie das SQL-Codebeispiel in den Bereich Editor ein.

  6. Klicken Sie auf  Ausführen und warten Sie, bis die Abfrage ausgeführt wurde.

Ihre 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 zur Verwendung in Looker Block installieren.

Looker-Block installieren

Bei dieser Vorgehensweise laden Sie einen Looker-Block über die Looker Marketplace-Website herunter, die mit Ihrer Looker-Instanz verbunden ist. Außerdem gibt es einen öffentlichen Looker Marketplace, auf dem Sie die verschiedenen verfügbaren Looker-Blöcke ansehen können. Sie können Looker-Blöcke jedoch nicht von dieser Website herunterladen.

  1. Rufen Sie die Looker-Instanz auf, die Ihr Looker Sales Engineer in Looker einrichten für Sie eingerichtet hat.

  2. Klicken Sie auf  und dann auf Entdecken.

    Die Seite „Looker Marketplace“ wird angezeigt.

  3. Geben Sie discovery in das Suchfeld ein.

    Der Bereich Modelle wird angezeigt und enthält Inventarsuche: E-Commerce-Statistiken.

  4. Klicken Sie auf Inventarsuche: E-Commerce-Statistiken.

  5. Klicken Sie auf Installieren > Installieren.

  6. Wenn Sie die Lizenzvereinbarung akzeptieren, klicken Sie auf Akzeptieren.

  7. Wenn Sie Looker erlauben möchten, die im Dialogfeld angezeigten Aktionen auszuführen, klicken Sie auf Zustimmen und fortfahren.

    Das Dialogfeld Konfiguration wird angezeigt.

  8. Legen Sie das Dialogfeld Konfiguration fest:

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

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

    3. Geben Sie im Feld Materialisierte Ansicht für Umsätze die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der materialisierten Ansicht für Umsätze ein, die Sie unter Materialisierte Ansicht für Umsätze 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 Inventarsuche: E-Commerce-Statistiken auf Öffnen.

    Die Seite Discovery: E-Commerce Insights wird angezeigt.

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

Looker-Block anpassen

In diesem Looker Block werden Verfeinerungen zur Anpassung verwendet. Weitere Informationen zum Anpassen von Looker Blocks, die über den Looker Marketplace installiert wurden, mithilfe von Verfeinerungen finden Sie unter Looker Marketplace-Blöcke anpassen.