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1 iron WERTHER BUSINESS INTELLIGENCE KOMPLEXE SQL-ABFRAGEN AM BEISPIEL EINES ONLINE-SHOPS Inkl. Testdatenbank mit über zwei Millionen Datensätzen Vom KPI-Reporting bis zum analytischen CRM Auf DVD: 2,2 Millionen Datensätze EXTRA: Mit kostenlosem E-Book

2 Inhalt Vorwort XI 1 Die Testdatenbank iw_shop Die Stammdatentabelle iw_customer Die Bestelldatentabelle iw_sales Die Artikeltabelle iw_article Die Zahlungsinformationstabelle iw_payment Die Retouren-Kopftabelle iw_return_header Die Retourentabelle iw_return_line Die Code-Tabelle iw_code_reason Installation einer funktionsfähigen SQL-Datenbank Systemvoraussetzungen für den Microsoft SQL Server Produktinformationen zum SQL Server 2012 und SQL Server 2008 R Download und Installation Erstellung einer Testdatenbank und Import der mitgelieferten Daten Eine neue Datenbank anlegen Tabellen importieren Ansicht der Tabellen auf der Testdatenbank iw_shop Der KPI (Key Performance Indicator)-Report Erste Selektionen mit T-SQL zur Ermittlung der wichtigsten Kennzahlen Darstellung der Select-Befehle Anzahl der Kunden Anzahl der Bestellungen Anzahl der bestellten Artikel Der Warenwert Der Warenbruttowert Der Warennettowert

3 VI Inhalt 6 Erstellung eines KPI-Reports auf Jahres- und Monatsbasis Der erste Bericht Kommastellen Auswertung nach Jahren und Monaten Warenkorbwert und Anzahl der Artikel im Warenkorb Erstellung eines KPI-Reports auf Wochenbasis Manuelle Anpassung der Wochen ISO-Week Retourendaten Retourendaten und Retouren-Kopfdaten: Zwei Tabellen miteinander verbinden INNER JOIN FULL OUTER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN Einfacher Join Ermittlung der Retourenquoten Netsales-Retourenquote pro Monat Echte Retourenquote pro Monat Unique Kunden Wie erkennt man unique Kunden? Durchschnittliche Anzahl der Konten pro Kunde Die Aggregatfunktion AVG Ergebnis in numerische Werte umwandeln Anzahl der Konten durch einfache Division KPI-Report auf Basis uniquer Kunden KPI-Report mit Retourendaten Monatsreport Warenkorb- und Quotenberechnung Wochenreport Neukunden Identifizierung der Neukunden Neukunden der erste Schritt Neukunden pro Monat Bestellungen der Neukunden Neukundenbestelldaten die endgültige Version Retourendaten hinzufügen

4 Inhalt VII 12 Bestandskunden Identifizierung der Bestandskunden Bestandskunden pro Monat Bestandskunden mit Bestell- und Retourendaten auf Monatsbasis Gesamtkunden Prüfung der Ergebnisse Der Kundenmonitor Lebensdauer, Aktivität und Kundenwert Die Lebensdauer (Customer Lifetime) Die exakte Jahresberechnung Auswertung der Lebensdauer nach Monaten Einteilung in Gruppen mit CASE WHEN Die Aktivität (Customer Activity) Bestelldaten Retourendaten Versand- und Retourenkosten Der Kundenwert (Customer Value) Customer Lifetime Value Create table eine neue Tabelle anlegen Durchschnittlicher Zeitraum zwischen den Bestellungen, Kauffrequenz Gruppierung der Kauffrequenz Segmentierung des Kundenwerts (Customer Value) Gruppierung des Kundenwerts Eine neue Spalte in einer Tabelle hinzufügen Ändern der Datenwerte in einer Tabelle Auswertungen nach Kundenwert Die Bestellhistorie Row_Number over Partition Die Bestellhistorie als Tabelle anlegen Auswertungen der Bestellhistorie Selfjoin OUTER JOIN beim SELFJOIN Auswertung des zeitlichen Abstands zwischen den Bestellungen Entwicklung der Käufe nach Warenwert pro Kauf Entwicklung der Retourenquote Analyse der Kunden nach Alter, Geschlecht und PLZ-Bereich Die Funktionen LEFT und RIGHT GETDATE das aktuelle Tagesdatum

5 VIII Inhalt 17.3 Bildung von Altersgruppen Kundenwert nach Altersgruppen Prozentanteil der Altersgruppen in jeder Wertegruppe Die Retourenanalyse Null-, Teil- und Vollretouren Identifizierung von Null-, Teil- und Vollretouren mit CASE WHEN Ausgabe des Gesamtwerts von Null-, Teil- und Vollretouren Null-, Teil- und Vollretouren pro Monat Das Retourenverhalten der Kunden Retouren pro Kunde Retourenquote pro Kunde Anzahl der Kunden nach Retourenquote Identifizierung von Kunden mit sehr hoher Retourenquote Kundengruppen oder Cluster nach Retourenquote Renner, Penner, Retourentreiber Auswertungen auf Basis der Artikelnummer EAN/GTIN Bestellungen mit Artikelnummer und Artikelbeschreibung Retouren mit Artikelnummer und Artikelbeschreibung Bestellungen und Retouren zusammenfügen Artikel, die mehrfach verkauft wurden Retourenquoten in den Report aufnehmen Die Renner Die Penner Die Retourentreiber Retourengründe Übersetzung der Retouren-Codes Retourengründe auf Basis des eindeutigen Artikels Retourengründe auf Basis der Artikelnummer Retourengründe auf Basis des Artikel-Styles Inhalt zweier Spalten zu einem Ergebnis zusammenführen Retourengründe auf Kundenbasis Der Retourentreiber-Report Bestellungen auf Stylebasis Retouren auf Stylebasis Zusammenführung von Bestellungen und Retouren Berechnung der Retourenquoten Einschränkungen nach Retourenquote und Anzahl der verkauften Artikel Retourengründe einfügen

6 Inhalt IX 23 Retourentreiber-Report mit Versandzeitraum Die Bestellungen Die Retouren Die Retourengründe Zusammenführung der drei Selects Die Retourenquoten pro Style Einschränkungen nach Retourenquote Von der Warenkorbgröße abhängige Retouren Durchschnittliche Anzahl der retournierten Artikel auf Basis der bestellten Artikelmenge Durchschnittliche Retourenquote Einfluss der Zahlarten auf die Retouren Zahlarten im Shop-System Zahlarten in der Retourentabelle Durchschnittliche Anzahl der retournierten Artikel pro Zahlart Einfluss der Versender auf die Retouren Unterabfrage mit EXISTS Nettosumme der Bestellungen pro Kunde Nettosumme der Retouren pro Kunde Zusammenführung der Nettosummen und Versender pro Kunde Retourenquote pro Versender Bestellung von mehreren identischen Artikeln Retouren bei mehreren identischen Artikeln im Warenkorb Bestellung mehrerer identischer Artikel unterschiedlicher Größen Selfjoin eines Selects Warenkorb und Warenkorbanalysen Produktgruppen in der Artikeltabelle Die Vergleichsoperation LIKE/NOT LIKE Das %-Zeichen als Platzhalter Weitere Platzhalter für einzelne Zeichen Die Zeichenfolgefunktionen LOWER/UPPER Die Warenkorbdaten Auswertungen aus der W arenkorbtabelle Warenkörbe mit identischen Artikeln in unterschiedlichen Größen oder Farben Warenkörbe mit unterschiedlichen Artikeln der gleichen Produktgruppe

7 X Inhalt 29 Der horizontale Warenkorbdatensatz Artikelkombinationen im Warenkorb (1) Ordnung nach der row_number over partition Die Saisonkennzeichnung (Season-Code) Eine komplette Warenkorbtabelle horizontal anlegen Die Warenkorbtabelle weiterverarbeiten Export der Daten für externe Analyseprogramme Den Warenkorb als neue Tabelle anlegen Daten in die Datenbank importieren Artikelkombinationen im Warenkorb (2) Zahlungsinformationen Offene Posten Mahnstufen Überfällige ausstehende Zahlungen Trennung von Zahlung und Retouren Die Kampagnentabelle Zeichen mit den Funktionen LEFT oder RIGHT unterdrücken Umwandeln des Datentyps Selektion einer Zielgruppe für den Newsletter Schlusswort Index

8 6 Erstellung eines KPI-Reports auf Jahresund Monatsbasis 6.1 Der erste Bericht Nun wollen wir die ersten Erkenntnisse zu einem Bericht zusammenführen. Wir wollen mit einem einzigen Befehl alle bisher bekannten Werte gesammelt ausgeben. Select count (distinct s.customerno) Kunden, count (distinct s.orderno) Bestellungen, sum (s.quantity) Artikelmenge, sum (s.amount * s.quantity) Nettosumme FROM [dbo].[iw_sales]s where s.type = 2 Die Tabelle iw_sales hat einen Alias ein s erhalten. Jedem Spaltennamen wird nun das s (mit einem Punkt dahinter) vorangestellt, z. B. s.quantity. Gewöhnen Sie sich an, jeweils einen Alias für eine Tabelle zu vergeben. Wenn später meh rere verschiedene Tabellen miteinander verknüpft werden, benötigen Sie unbedingt einen Alias für jede Tabelle, um diese auseinanderhalten zu können. Das Ergebnis dieser Auswertung können Sie nun für einen Bericht verarbeiten. Markieren Sie im Ergebnisfeld des unteren Abfragefensters die Zeile mit den Werten und drücken Sie die rechte Maustaste. Sie können das Ergebnis kopieren und beispielsweise in eine Excel-Datei einfügen. Wenn Sie Kopieren mit Headern wählen, werden auch die Überschriften mit kopiert (Bild 6.1 auf der folgenden Seite). Sie können auch Ergebnisse speichern unter... wählen und die Ergebnisse direkt in einer CSV- oder Textdatei speichern. Hier werden die Überschriften jedoch nicht mit gespeichert. Schauen Sie sich das Ergebnis der Nettosumme noch einmal genauer an. Da in der Tabelle die englische Schreibweise genutzt wird, steht hier ein Punkt anstatt eines Kommas als Dezimaltrennzeichen. Punkte sind in Excel jedoch manchmal problematisch, da bestimmte Werte, wie z. B. 3.11, beim Einfügen in Excel als Datum interpretiert werden. Deshalb ist es ratsam, die Ergebnisse zuvor in einer Textdatei zu bearbeiten und dort mit Ersetzen die Punkte in Kommas umzuwandeln.

9 40 6 Erstellung eines KPI-Reports auf Jahres- und Monatsbasis Bild 6.1 Kopieren der Ergebnisse 6.2 Kommastellen Bei der Berechnung der Nettosumme wurden vier Stellen hinter dem Komma ausgegeben. Diese wollen wir auf zwei Stellen begrenzen. Dazu setzen wir folgenden Befehl ein. cast (sum (s.amount * s.quantity)as DECIMAL(10,2)) cast (Ergebnis) as DECIMAL bedeutet übersetzt Zeig mir das Ergebnis als Dezimalzahl an. (10,2) beschreibt die Anzahl der Stellen vor und hinter dem Komma. cast (Ergebnis) as DECIMAL (10,2) zeigt also das Ergebnis mit maximal zehn Stellen vor dem Komma und zwei Stellen hinter dem Komma an. Der komplette Select sieht nun wie folgt aus: Select count (distinct s.customerno) Kunden, count (distinct s.orderno) Bestellungen, sum (s.quantity) Artikelmenge, cast (sum (s.amount * s.quantity)as DECIMAL(10,2)) Nettosumme FROM [dbo].[iw_sales]s where s.type = 2

10 6.3 Auswertung nach Jahren und Monaten 6.3 Auswertung nach Jahren und Monaten Unser erster Bericht ist eine Darstellung der Gesamtwerte. Für einen detaillierteren Bericht benötigen wir eine Auswertung nach Zeiträumen. In der Tabelle iw_sales gibt es zwei Datumseinträge, die Spalte orderdate mit dem Bestell datum und die Spalte postingdate mit dem Verarbeitungsdatum. Das Verarbeitungsdatum ist das Datum der Rechnungsstellung. Wir werden uns bei den Analysen und Berichten am postingdate orientieren. Wir werden zunächst einen Jahresbericht erstellen. Wir wollen für jedes Jahr die Summe der Kunden, Bestellungen, Artikelmengen und des Nettoumsatzes berechnen. Dazu müssen wir die Jahreszahl des postingdates erfassen. DATEPART (yyyy,s.postingdate) Mit dem Befehl DATEPART lassen wir uns einen Teil des Datums ausgeben. Welchen Teil wir ausgeben lassen wollen, bestimmen wir mit dem ersten Eintrag in der Klammer. YYYY ist das Kennzeichen für eine vierstellige Jahreszahl. Mit folgendem Befehl erhalten wir die Daten pro Jahr: Select DATEPART (yyyy,s.postingdate) Jahr, count (distinct s.customerno) Kunden, count (distinct s.orderno) Bestellungen, sum (s.quantity) Artikelmenge, cast (sum (s.amount * s.quantity)as DECIMAL(10,2)) Nettosumme FROM [dbo].[iw_sales]s where s.type = 2 group by DATEPART (yyyy,s.postingdate) Wichtig ist die GROUP BY-Klausel am Ende des Selects. Wenn wir eine Aggregatfunktion nutzen, wie COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN und andere (die wir alle noch kennen lernen wer den), und wir das Ergebnis in Gruppen ausgeben wollen (das sind in unserem Fall die Jahre), dann benötigen wir die GROUP BY-Klausel. Mit der GROUP BY-Klausel kann für jede Gruppe genau eine Zeile mit Ergebnissen erzeugt werden. Jede Spalte, die ausgewählt wird, muss in der GROUP BY-Liste erscheinen. Den Select und das Ergebnis der Abfrage sehen Sie in Bild 6.2. B ild 6.2 Jahresbericht: Select und Ergebnis 41

11 42 6 Erstellung eines KPI-Reports auf Jahres- und Monatsbasis Als Nächstes nehmen wir die Monate hinzu. DATEPART (mm,s.postingdate) Mit diesem Befehl werden die Monate ausgegeben. MM ist das Kennzeichen für Monate. Der komplette Select sieht wie folgt aus: Select DATEPART (yyyy,s.postingdate) Jahr, DATEPART (mm,s.postingdate) Monat, count (distinct s.customerno) Kunden, count (distinct s.orderno) Bestellungen, sum (s.quantity) Artikelmenge, cast (sum (s.amount * s.quantity)as DECIMAL(10,2)) Nettosumme FROM [dbo].[iw_sales]s where s.type = 2 group by DATEPART (yyyy,s.postingdate),datepart (mm,s.postingdate) order by DATEPART (yyyy,s.postingdate),datepart (mm,s.postingdate) Hier haben wir noch eine ORDER BY-Klausel angefügt. Durch ORDER BY werden die Ergeb nisse nach Jahren und Monaten geordnet. Ohne diese Klausel besteht die Gefahr, dass die Monate bunt durcheinandergewürfelt ausgegeben werden. order by DATEPART (yyyy,s.postingdate),datepart (mm,s.postingdate) Die ausgegebenen Daten werden zuerst nach Jahren und danach nach Monaten geordnet. Das Ergebnis sieht wie in Bild 6.3 aus. B ild 6.3 Monatsbericht: Select und Ergebnis Diese Ergebnisse lassen sich auch ganz gut in Excel darstellen. Dazu markieren Sie die Ergebnisse im Abfragefenster mit einem Klick links oben in die Ergebnistabelle, klicken auf mit Headern kopieren und fügen die Ergebnisse in Excel ein. Dort können Sie diese dann formatieren und aufbereiten (Bild 6.4).

12 6.4 Warenkorbwert und Anzahl der Artikel im Warenkorb Bild 6.4 Ergebnisse in Excel übertragen 6.4 Warenkorbwert und Anzahl der Artikel im Warenkorb Im nächsten Schritt werden wir noch zwei weitere Werte berechnen, die den Warenkorb beschreiben. Wir möchten wissen, wie hoch der Warenkorbwert ist und wie viele Artikel durchschnittlich im Warenkorb liegen. Der durchschnittliche Warenkorbwert berechnet sich aus der Nettosumme, dividiert durch die Anzahl der Bestellungen. Die Warenkorbgröße auf der Basis der Artikelmenge berech net sich aus der Artikelmenge, dividiert durch die Anzahl der Bestellungen. Diese Berechnungen können wir nicht einfach in den schon bekannten Select einfügen. Wir benötigen dazu eine Unterabfrage. Unterabfragen (auch Subqueries genannt) werden dann verwendet, wenn das Ergebnis einer Abfrage (Query) herangezogen wird, um eine neue Abfrage zu erstellen. Select a.jahr, a.monat, a.kunden, a.bestellungen, a.artikelmenge, a.nettosumme, (a.nettosumme/a.bestellungen)warenkorb, Berechnung des Warenkorbs (a.artikelmenge/a.bestellungen)artikel_wk Berechnung der Artikelanzahl From (Select DATEPART (yyyy,s.postingdate) Jahr, DATEPART (mm,s.postingdate) Monat, count (distinct s.customerno) Kunden, count (distinct s.orderno) Bestellungen, 43

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