用途
按流量来源估算客户获取成本(CAC)。将归因到落地页/引荐来源的新客户订单数与每个来源可配置的广告支出输入相结合,回答:在来源 X 上每花费一美元,获取了多少新客户、单位成本是多少?该技能为只读,不执行任何变更,可随时安全运行。它为付费媒体预算重新分配提供数据基础。
主要能力
- 查询指定回溯窗口内的订单,提取客户归因与引荐信息。
- 按规范化来源对订单分组,解析顺序为:customerJourneySummary.firstVisit.source(若存在)→ 从 referrerUrl 解析域名 → 从 landingPageUrl 的 UTM 参数解析 utm_source → 归入 direct。
- 当 new_customers_only 为 true 时,丢弃 customer.numberOfOrders > 1 的订单,使每位客户只计一次。
- 按来源聚合:orders_count、new_customers_count、revenue_attributed。
- 与 ad_spend 映射连接:cac = ad_spend[source] / new_customers_count;无支出数据的来源报告 cac: null(自然流量/未归因)。
- 过滤掉 orders_count 小于 min_orders_per_source 的来源。
- 输出 CSV 文件 cac_by_source_<YYYY-MM-DD>.csv,列为 source, orders_count, new_customers_count, revenue_attributed, ad_spend, cac, currency。
使用方式
前置条件:已认证的 Shopify CLI 会话,命令为 shopify store auth --store <domain> --scopes read_orders,read_customers;API 作用域为 read_orders、read_customers。
参数:
- store(字符串,必填):店铺域名,例如 mystore.myshopify.com。
- days_back(整数,可选,默认 30):订单归因的回溯窗口。
- ad_spend(对象,可选,默认 {}):来源名称到店铺货币支出的映射,例如 {"google": 4500, "meta": 3200, "tiktok": 1800}。
- new_customers_only(布尔,可选,默认 true):是否仅将首单客户计为“已获取”。
- min_orders_per_source(整数,可选,默认 5):来源被报告所需的最小订单数。
- format(字符串,可选,默认 human):输出格式,human 或 json。
工作流程:
- 查询订单,输入 query: "created_at:>='<NOW - days_back days>'", first: 250,选择 customer { id, numberOfOrders }、customerJourneySummary { firstVisit { landingPage referrerUrl source } }、landingPageUrl、referrerUrl、totalPriceSet、分页游标;分页直到 hasNextPage: false。
- 按规范化来源对订单分组(解析顺序见上)。
- 若 new_customers_only 为 true,丢弃 customer.numberOfOrders > 1 的订单。
- 按来源聚合 orders_count、new_customers_count、revenue_attributed。
- 与 ad_spend 映射连接计算 cac。
- 按 min_orders_per_source 过滤。
GraphQL 操作(针对 api_version 2025-01 验证):
query OrdersWithAttribution($query: String!, $after: String) {
orders(first: 250, after: $after, query: $query) {
edges {
node {
id
name
createdAt
landingPageUrl
referrerUrl
customerJourneySummary {
firstVisit {
landingPage
referrerUrl
source
sourceType
utmParameters {
source
medium
campaign
}
}
}
totalPriceSet {
shopMoney {
amount
currencyCode
}
}
customer {
id
numberOfOrders
}
}
}
pageInfo {
hasNextPage
endCursor
}
}
}
会话跟踪:技能要求在开始、每步之后和完成时输出特定格式的文本。开始输出包含技能名、店铺域名和开始时间的框;每步之后输出 [N/TOTAL] <QUERY|MUTATION> <OperationName> 及参数和结果摘要;完成时按 format 输出人类可读报告或 JSON。
人类可读输出示例:
══════════════════════════════════════════════
CAC BY SOURCE (<days_back> days)
Orders analyzed: <n>
New customers acquired: <n>
Total ad spend (input): $<amount>
Blended CAC: $<amount>
By Source (sorted by CAC ascending):
google Customers: <n> Spend: $<n> CAC: $<n>
meta Customers: <n> Spend: $<n> CAC: $<n>
direct Customers: <n> Spend: — CAC: organic
referral Customers: <n> Spend: — CAC: organic
Output: cac_by_source_<date>.csv
══════════════════════════════════════════════
JSON 输出示例:
{
"skill": "customer-acquisition-cost-by-source",
"store": "<domain>",
"period_days": 30,
"orders_analyzed": 0,
"new_customers": 0,
"blended_cac": 0,
"currency": "USD",
"by_source": [],
"output_file": "cac_by_source_<date>.csv"
}
适用场景
- 为付费媒体预算重新分配提供数据基础。
- 按来源评估新客户获取效率。
- 与 customer-cohort-analysis 配合,验证低 CAC 来源是否也产生高 LTV 客户。
限制
- 只读技能,不执行任何变更。
- 广告支出值由调用方提供,不拉取任何广告平台数据。
- 输出为估算 CAC;Shopify 的首次触点归因不捕获跨设备旅程,因此依赖浏览后转化(展示、视频)的来源会被低估。
- 报告为 direct 的来源常隐藏归因泄漏,需在得出结论前调查 UTM 标记和引荐策略。
- 提供广告支出时应与 days_back 窗口一致,窗口不匹配会产生误导性 CAC 数字。
- 错误处理:THROTTLED(API 速率限制)等待 2 秒重试最多 3 次;ad_spend 为空时报告订单/客户数且 cac: null;缺少 customerJourneySummary 时回退到 referrerUrl → landingPageUrl → direct;所有订单来自 direct 时可能为跟踪配置错误,应作为警告呈现。
- 建议每周重新运行以在活动变得无利可图之前捕捉 CAC 漂移。