1. Faro

Nivel 8 · Rangos de valor del cliente

La solicitud

De Megan Collins, Directora de Ventas

“Quiero saber qué tan concentrados están nuestros ingresos. Pon a cada cliente que nos ha comprado en un rango de valor de vida, y dime cuántos clientes y qué proporción de los ingresos tiene cada rango.”

Tu objetivo

Usando pedidos completados y líneas con quantity > 0, calcula los ingresos de vida de cada cliente (suma de quantity * unit_price * (1 - discount_pct / 100.0)). Coloca a los clientes en ltv_band: 'under_500' (menos de 500), '500_to_1999' (de 500 hasta, sin incluir, 2000), '2000_to_9999' (de 2000 hasta, sin incluir, 10000) o '10000_plus'. Devuelve una fila por rango con: ltv_band, customers, avg_ltv (promedio de ingresos de vida, redondeado a 2), band_revenue (redondeado a 2) y pct_of_revenue (band_revenue / ingresos totales de todos los clientes * 100, redondeado a 1).

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente ltv_band customers avg_ltv band_revenue pct_of_revenuependiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

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    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Algunas preguntas necesitan varios pasos, cada uno con un grano distinto. Los CTE te permiten escribirlas como una cadena de pasos con nombre y legibles en lugar de subconsultas anidadas.

    Repaso: un CTE por paso

    WITH step_one AS (...),
         step_two AS (SELECT ... FROM step_one)
    SELECT ... FROM step_two;

    Un solo WITH, comas entre los pasos, y cada paso puede leer los de arriba. Para este ticket:

    1. customer_ltv: líneas de pedido sumadas por cliente. Una fila por cliente que completó un pedido.
    2. banded: las mismas filas con una etiqueta de CASE.
    3. SELECT final: una fila por rango.

    Ejecuta cada paso por separado mientras lo construyes. El código inicial muestra las diez primeras filas del paso uno; comprueba que los números parezcan dinero antes de asignarles rangos.

    Leer el resultado

    ltv_band customers avg_ltv pct_of_revenue
    under_500 468 214.80 1.7
    500_to_1999 649 1,103.54 12.1
    2000_to_9999 486 4,277.26 35.3
    10000_plus 127 23,628.52 50.9

    127 clientes, cerca del 7 % de los 1,730 que completaron un pedido, aportan la mitad de todos los ingresos. Ese es el tipo de concentración que finanzas y ventas quieren ver: perder un puñado de cuentas del rango superior dolería más que perder los 468 del rango inferior.

    Las condiciones de CASE se revisan de arriba abajo y gana la primera verdadera. Por eso WHEN ltv < 2000 no necesita ltv >= 500: todo lo que está por debajo de 500 ya se etiquetó.

    Errores comunes

    • Asignar rangos con el grano equivocado. Un CASE sobre líneas de pedido asigna rangos a líneas, no a clientes.
    • Dividir entre el total equivocado. SUM(ltv) dentro de la consulta agrupada es el total del propio rango. El total general necesita su propia subconsulta sobre el CTE (o una función de ventana, el próximo capítulo).
    • Rangos de texto que se ordenan mal. ‘10000_plus’ se ordena antes que ‘2000_to_9999’ alfabéticamente. Si el orden importa, añade una columna numérica band_order.

    En SQL Server

    Los CTE se escriben igual, pero la sentencia anterior a WITH debe terminar con punto y coma, por eso a menudo ves ;WITH en el código de SQL Server. Los CTE no pueden llevar ORDER BY dentro del CTE sin TOP.

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