Wie berechnet man die Conversion-Rate in MySQL?

Es ist wichtig, die Conversion Rate für jedes Unternehmen zu berechnen. So berechnen Sie die Conversion-Rate in MySQL. Sie können diese Abfrage auch für die Trichteranalyse in PostgreSQL, SQL Server und Oracle verwenden.

Wie berechnet man die Konversionsrate in MySQL?

Angenommen, Sie haben 3 Tabellen

Anmeldungen (user_id, date_joined) –  enthält alle Benutzer, die sich auf Ihrer Website angemeldet haben

Warenkorb (user_id,product_id, date_added) –  enthält alle Benutzer, die mindestens 1 Produkt zu ihrem Warenkorb hinzugefügt haben, zusammen mit ihren Warenkorbartikeln.

Käufe (user_id,product_id,date_purchased,purchase_amount) – enthält alle Nutzer, die  mindestens 1 Produkt gekauft haben, zusammen mit dem Preis jedes Produkts.

Um die Konversionsrate zu berechnen, haben wir in unseren Tabellen nur notwendige Spalten angezeigt, sie können immer mehr Spalten enthalten.

Wir möchten Conversion-Raten an zwei Punkten in unserem Conversion-Funnel messen

1. Wenn Benutzer mindestens 1 Artikel zum Einkaufswagen hinzufügen – % der Benutzer, die mindestens 1 Artikel zum Einkaufswagen hinzugefügt haben
2. Wenn Nutzer mindestens 1 Artikel kaufen – % der Nutzer, die mindestens 1 Artikel gekauft haben

Bonus-Lesetext:So berechnen Sie die Aufbewahrungsrate in MySQL

Zuerst berechnen wir die Gesamtzahl der Anmeldungen, beispielsweise in den letzten 30 Tagen.

mysql> select count(*) as signups from signups 
where date_joined > now() - interval 30 day;
+---------+
| signups |
+---------+
|    2130 |
+---------+

Bonuslektüre:Wie fülle ich fehlende Daten in MySQL aus?

Als Nächstes berechnen wir die Gesamtzahl der Nutzer, die in den letzten 30 Tagen mindestens 1 Artikel zu ihrem Einkaufswagen hinzugefügt haben

mysql> select count(distinct user_id) as carts from shopping_carts
 where date_added > now() - interval 30 day;
+---------+
|   carts |
+---------+
|     416 |
+---------+

Stellen Sie sicher, dass Sie distinct verwenden in obiger Abfrage, um nur eindeutige Benutzer zu zählen

Als Nächstes berechnen wir die Anzahl der Benutzer, die in den letzten 30 Tagen mindestens 1 Artikel gekauft haben.

mysql> select count(distinct user_id) as purchases from purchases 
where date_purchased > now() - interval 30 day;
+----------+
|purchases |
+----------+
|      136 |
+----------+

Bonuslektüre:So berechnen Sie den monatlichen Umsatz in MySQL

Jetzt, da wir die 3 Zählwerte haben, können wir diese Abfragen auf verschiedene Arten verwenden. Wenn Sie nur die Prozentsätze der Conversion-Rate berechnen möchten, finden Sie hier die SQL-Abfrage zur Berechnung der Conversion-Rate für die Warenkorberstellung

mysql>select 
     (select count(distinct user_id) from shopping_carts 
      where date_added > now() - interval 30 day)
       /
     (select count(*) as signups from signups 
      where date_joined > now() - interval 30 day) * 100 
     as 'Shopping Cart conversion';
+--------------------------+
| Shopping Cart conversion |
+--------------------------+
|                    19.53 |
+--------------------------+

und für Einkäufe

mysql> select 
      (select count(distinct user_id) as purchases from purchases 
       where date_purchased > now() - interval 30 day)
       /
      (select count(*) as signups from signups 
       where date_joined > now() - interval 30 day) * 100
      as 'Purchase conversion';
+---------------------+
| Purchase conversion |
+---------------------+
|                6.38 |
+---------------------+

Bonus Read :SQL-Abfrage zum Vergleich der Produktverkäufe nach Monat

Wenn Sie einen Conversion-Trichter erstellen möchten, finden Sie hier die kombinierte Abfrage, um alle 3 oben genannten Zählwerte in einer einzigen Tabelle zu erhalten

mysql>select 'signups' as `funnel stage`, count(*) as `number of users` 
from signups
where date_joined > now() - interval 30 day
UNION
select 'carts' as `funnel stage`,count(distinct user_id) as `number of users` 
from shopping_carts 
where date_added > now() - interval 30 day
UNION
select 'purchases' as `funnel stage`,count(distinct user_id) as `number of users` 
from purchases 
where date_purchased > now() - interval 30 day

+-------------+-----------------+
|funnel stage | number of users |
+-------------+-----------------+
|  signups    |      2130       |
|  carts      |       416       |
|  purchases  |       136       |
+-------------+-----------------+

Um die Konversionsrate zu berechnen, können Sie diese Zahlen mit einem Diagrammtool ganz einfach in einem Säulen- oder Trichterdiagramm darstellen. Hier ist ein Beispiel für die obigen Daten, die mit Ubiq in einem Säulendiagramm dargestellt werden.

Hier ist ein Beispiel für dieselben Daten, die mit einem Conversion-Trichter mit Ubiq dargestellt wurden.

Wenn Sie Diagramme, Dashboards und Berichte aus einer MySQL-Datenbank erstellen möchten, können Sie Ubiq ausprobieren. Wir bieten eine 14-tägige kostenlose Testversion an.