Dashboards mit Leistungskennzahlen anzeigen

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

Hinweise

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

Looker einrichten

  1. Fordern Sie eine Looker-Instanz von Ihrem Looker-Vertriebsingenieur an oder Berater für professionelle Dienstleistungen

  2. Richten Sie eine Verbindung in Looker zu BigQuery ein. Folgen Sie dazu der Anleitung unter Google BigQuery in der Looker-Dokumentation. Ihr Looker-Vertriebsingenieur oder -Dienstleistungen kann Ihnen bei Bedarf helfen. Speichern Sie den Namen der Verbindung, die Sie unter Looker-Block installieren eingerichtet haben.

BigQuery-Ansicht mit Nutzerereignissen in eine Tabelle konvertieren

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

Um die BigQuery-Ansicht für Nutzerereignisse in eine Tabelle zu konvertieren, führen Sie die Folgendes:

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

    • rdm_user_event_view. Die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs des Nutzers 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 die Methode Projekt-ID und Dataset-ID, die Sie für die Nutzerereignisansicht verwendet haben, die Sie nach BigQuery exportiert haben. Verwenden Sie tbl_events für die 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 den Nutzer enthält, falls es noch nicht ausgewählt ist. Ereignistabelle.

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

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

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 unter Looker Block installieren zu verwenden.

Materialisierte Ansicht für Verkäufe erstellen

Verwenden Sie den folgenden SQL-Beispielcode, um eine materialisierte Ansicht zu erstellen, die Ihr Looker-Dashboards können abfragen. 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. Dieselbe Projekt-ID und dasselbe Dataset verwenden ID, die Sie für die Nutzerereignistabelle verwendet haben, in die Sie exportiert haben BigQuery Verwenden Sie mv_sales für die Tabellen-ID. 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 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 mit Nutzerereignissen aus, falls noch nicht geschehen.

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

  6. Klicken Sie auf Ausführen und warten Sie auf um die Ausführung der Abfrage zu beenden.

Die neue materialisierte Ansicht für Verkäufe wird an den Speicherort in BigQuery geschrieben, den Sie mit der Variablen mv_sales festgelegt haben. Speichern Speicherort für die Installation von Looker Blockieren.

Looker-Block installieren

Dabei laden Sie einen Looker-Block über die Website des Looker Marketplace herunter, die mit Ihrer Looker-Instanz verknüpft ist. Wir haben auch eine öffentliche Looker-Version Marketplace, wo Sie die verschiedenen Looker- Verfügbare Blöcke, bei denen Sie Looker Blocks nicht herunterladen können für diese Website.

  1. Rufen Sie die Looker-Instanz auf, die Sie unter Looker einrichten mithilfe Ihres Looker-Vertriebsmitarbeiters eingerichtet haben.

  2. Klicken Sie auf  und dann auf Entdecken.

    Die Looker Marketplace-Seite wird angezeigt.

  3. Geben Sie discovery in das Suchfeld ein.

    Der Bereich Modelle wird angezeigt. Dort sehen Sie Expl. Datenanalyse: E-Commerce-Statistiken.

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

  5. Klicken Sie auf Installieren > Installieren.

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

  7. Wenn Sie Looker erlauben möchten, die im Dialogfeld aufgeführten 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 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 Products Table (Tabelle mit Produkten) die Projekt-, Dataset- und Tabellen-IDs der Tabelle mit Einzelhandelsprodukten 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, das unter Looker einrichten erstellt wurde.

    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-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

Dieser Looker-Block verwendet Verfeinerungen für die Anpassung. Weitere Informationen Informationen zur Verwendung von Optimierungen zur Anpassung von Looker Blocks über den Looker Marketplace installiert haben, siehe Looker anpassen Marketplace-Blöcke.