استعلامات الشرائح ومسارات التحويل
أجب عن أسئلة الاحتفاظ
استعلامات الشرائح ومسارات التحويل درس مجاني في Digital Marketing Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Digital Marketing Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Digital Marketing Academy 4 دروس في المجموع.
ما الفوج؟
الفوج هو مجموعة من المستخدمين الذين يشتركون في حدث بداية، ويكون ذلك عادةً شهر تسجيلهم. تكشف متابعة كل فوج بمرور الوقت عن معدل الاحتفاظ الحقيقي.
تخفي المقاييس المجمّعة أثر فقدان العملاء، بينما تكشف الأفواج ما إذا كان المستخدمون الجدد يستمرون فعلًا.
SELECT user_id,
DATE_TRUNC('month', signup_date) AS cohort_month
FROM users;تحديد الفوج
الخطوة الأولى هي وضع تسمية الفوج لكل مستخدم. تعمل DATE_TRUNC على تقريب تواريخ التسجيل إلى بداية الشهر، بحيث يتجمع المستخدمون بطريقة واضحة.
خزّن ذلك كعنصر قابل لإعادة الاستخدام لكل ما يأتي لاحقًا.
SELECT DATE_TRUNC('month', signup_date) AS cohort_month,
COUNT(*) AS cohort_size
FROM users
GROUP BY 1
ORDER BY 1;فترات النشاط
يقيس الاحتفاظ النشاط خلال الأشهر التالية للتسجيل. احسب الفترة باعتبارها الفاصل بين شهر الطلب وشهر الفوج.
الفترة 0 هي شهر التسجيل، والفترة 1 هي الشهر التالي، وهكذا.
SELECT o.user_id,
(DATE_PART('year', o.order_date) - DATE_PART('year', u.signup_date)) * 12
+ (DATE_PART('month', o.order_date) - DATE_PART('month', u.signup_date)) AS period
FROM orders o
JOIN users u ON u.user_id = o.user_id;إنشاء شبكة الاحتفاظ
اجمع بين شهر الفوج والفترة، ثم احسب عدد المستخدمين النشطين المميزين في كل خلية. والنتيجة هي مثلث الاحتفاظ الكلاسيكي.
يمثل كل صف فوجًا، ويمثل كل عمود عدد الأشهر منذ التسجيل.
SELECT DATE_TRUNC('month', u.signup_date) AS cohort,
DATE_PART('month', AGE(o.order_date, u.signup_date)) AS period,
COUNT(DISTINCT o.user_id) AS active
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.user_id
GROUP BY 1, 2;معدل الاحتفاظ
يصعب مقارنة الأعداد الخام بين أفواج مختلفة الأحجام. اقسم عدد المستخدمين النشطين في كل فترة على الحجم الأصلي للفوج.
تجلب دالة النافذة حجم الفترة 0 إلى كل صف لاستخدامه في حساب النسبة.
SELECT cohort, period,
active * 1.0 / FIRST_VALUE(active) OVER (
PARTITION BY cohort ORDER BY period
) AS retention
FROM cohort_activity;ما مسار التحويل؟
يتابع مسار التحويل المستخدمين عبر خطوات مرتبة: الزيارة، والتسجيل، والإضافة إلى سلة التسوق، والشراء. ويوضح الانخفاض بين الخطوات المواضع التي تفقد فيها المستخدمين.
يحوّل تحليل مسار التحويل الشكاوى العامة من "انخفاض التحويل" إلى تحديد المرحلة التي يتسرب منها المستخدمون.
SELECT step, COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM events
WHERE step IN ('visit', 'signup', 'cart', 'purchase')
GROUP BY step;حساب كل خطوة
يحسب التجميع الشرطي عدد المستخدمين في كل مرحلة بمرور واحد. ويحصي FILTER المستخدمين المميزين الذين وصلوا إلى كل خطوة.
استعلام واحد، وصف واحد، ومسار التحويل كاملًا في لمحة.
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE step = 'visit') AS visits,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE step = 'signup') AS signups,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE step = 'purchase') AS buyers
FROM events;معدلات التحويل بين الخطوات
الرقم المهم هو النسبة بين الخطوات المتتالية. يكشف قسمة كل خطوة على الخطوة السابقة أكبر موضع للانخفاض.
حوّل القيمة إلى عدد عشري حتى لا تؤدي القسمة الصحيحة إلى تصفير المعدل.
SELECT signups * 1.0 / NULLIF(visits, 0) AS visit_to_signup,
buyers * 1.0 / NULLIF(signups, 0) AS signup_to_buy
FROM funnel_counts;مسارات تحويل مرتبة زمنيًا
يتطلب مسار التحويل الصارم حدوث الخطوات بالترتيب. صِل كل خطوة بالخطوة التالية فقط عندما يكون طابعها الزمني لاحقًا.
يمنع ذلك احتساب عملية شراء حدثت قبل التسجيل المطابق.
SELECT COUNT(DISTINCT v.user_id) AS visited,
COUNT(DISTINCT p.user_id) AS purchased
FROM events v
LEFT JOIN events p
ON p.user_id = v.user_id
AND p.step = 'purchase'
AND p.event_time > v.event_time
WHERE v.step = 'visit';مسار التحويل حسب القناة
يكشف تقسيم مسار التحويل حسب قناة الاستحواذ المصادر التي تجلب مستخدمين يتحولون فعلًا، لا مصادر تنقر فقط.
جمّع الأعداد الشرطية حسب القناة لمقارنة الجودة بين المصادر.
SELECT channel,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE step = 'visit') AS visits,
COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE step = 'purchase') AS buyers
FROM events
GROUP BY channel;من الرؤية إلى الإجراء
تخبرك الأفواج ما إذا كان الاحتفاظ يتحسن من إصدار إلى آخر، بينما توضح مسارات التحويل أي خطوة يجب إصلاحها أولًا.
وينقلان التسويق معًا من إعداد تقارير عمّا حدث إلى تشخيص السبب وتحديد موضع الاستثمار التالي.
اختبار سريع
يحسب مسار التحويل لديك المستخدمين عند الزيارة والتسجيل والشراء. ماذا تكشف نسب الخطوات المتتالية؟
مراجعة
تجمع الأفواج المستخدمين حسب شهر البداية، وتتبع الاحتفاظ عبر الفترات باستخدام DATE_TRUNC وAGE. وتحسب مسارات التحويل المستخدمين المميزين في كل خطوة مرتبة، ثم تقارن النسب المتتالية.
أصبحت لديك الآن مجموعة الأدوات المتقدمة لتشخيص الاحتفاظ والتحويل بالكامل باستخدام SQL.
الأسئلة الشائعة
هل درس «استعلامات الشرائح ومسارات التحويل» مجاني؟
نعم — نص درس «استعلامات الشرائح ومسارات التحويل» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Digital Marketing Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Digital Marketing Academy 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «استعلامات الشرائح ومسارات التحويل»؟
أجب عن أسئلة الاحتفاظ تتمرن على Digital Marketing Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Digital Marketing Academy؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Digital Marketing Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «استعلامات الشرائح ومسارات التحويل»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Digital Marketing Academy هذا؟
نعم. كل درس في Digital Marketing Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- لماذا يتعلم المسوقون SQL
- SELECT وWHERE وGROUP BY
- ضم جداول التسويق
- استعلامات الشرائح ومسارات التحويل