「顾客：消费顾客分析」分析图表可以帮助您将顾客分群为「新客」与「旧客」，了解目前商店的顾客组成，以及两种顾客对商店的成交总额贡献，进而分析商店的顾客生态并制定相对应的行销计画。例如，是否应规划以回购客为主的忠诚顾客方案，或是以吸引新客为主的首购方案等
一、总消费顾客数
全通路
会显示全通路的数据也会分别显示「网店」和「实体店」的数据。（实体店为使用 SHOPLINE POS 的数据）
网店及实体店
进入「网店」和「实体店」的页签之后，仅会显示该通路收集到的数据。（实体店为使用 SHOPLINE POS 的数据）
| 指标 | 指标说明 |
| 总消费顾客数 | 选取期间「成立订单」的不重复顾客数，總消費顧客數不一定等於逐日顧客數加總（注） 例如：选取区间为 1/1-1/7 有一位 顾客A 在 1/1 及 1/5 分别成立一笔订单，因此 1/1 及 1/5 会各增加一笔消费顾客数；但是「总消费顾客数」为不重复顾客数，因此区间总消费顾客数只会加上 1 位顾客 |
注：顾客在一个时间区间中只会有一个身份。逐日顾客折线图是包含重复消费的顾客，但总消费顾客数、首购客、回购客的数字是计算不重复的顾客数所以数字不一定等于逐日消费顾客的折线图加总。
二、新客与旧客
全通路
透过旭日图的视觉化，协助店家快速了解消费顾客类型比例以及消费通路。
网店及实体店
顾客类型
| 指标 | 指标说明 |
| 新客 | 在分析区间内，首次「成立订单」的顾客与贡献的成交总额（注） 例如：顾客A 在 07/21 在商店首次下单，在 07/25 再次下单，若分析区间选择 07/21-07/30，该名顾客于这个区间会被视为新客 |
| 旧客 | 过去在商店已有成立订单的纪录，并于分析区间内再次下单的顾客（注） 例如：顾客B 在 07/15 曾有下单纪录，在 07/25 再次下单，若分析区间选择 07/21-07/30，该名顾客于这个区间会被视为旧客 |
| 其他 | 实体店匿名消费顾客数与成交总额 |
注 1：逐日顾客折线图是包含重复消费的顾客，但总消费顾客数、首购客、回购客的数字是计算不重复的顾客数所以数字不一定等于逐日消费顾客的折线图加总。
注 2：顾客只要有成立过订单，无论后续是否有取消，都会被视为「消费顾客」。
注 3：顾客无论曾在哪个通路消费，只要在时间区间内有再次消费，都会被视为「旧客」。例如：顾客曾在网店消费，但在「时间区间内有到实体店」消费，则该顾客在所选的时间区间内会被视为「实体店旧客」。
| 顾客类别 | 指标说明 |
| 新客 | |
| 仅网店 | 该新客的初次购物 以及 时间区间内的再次购物(若有) 皆发生于网店 |
| 仅实体店 | 该新客的初次购物 以及 时间区间内的再次购物(若有) 皆发生于实体店 |
| 网店及实体店 | 新客的初次购物 以及 时间区间内的再次购物(若有) 部分于网店，部份于实体店 |
| 旧客 | |
| 仅网店 | 该旧客于时间区间内的购物皆发生于网店 |
| 仅实体店 | 该旧客于时间区间内的购物皆发生于实体店 |
| 网店及实体店 | 该旧客于时间区间内的购物，部分发生于网店，部份发生于实体店 |
三、新客分析
可详细了解分析区间内新客是否有回到商店再次购买，透过回购次数、贡献成交总额、平均订单金额的数值，观察客户保留措施的成效。
全通路
透过全通路的资讯整合，除了可观察回购次数、金额等数值，还可以观察客户选择购买的消费通路是否有改变，例如：在实体店进行初次购物，后续于网店回购。
网店及实体店
| 指标 | 指标说明 |
| 新客回购率 | 新客当中有回购的人数比例（新客回购人数 ÷ 新客人数） 例如：有 10 位新客，其中 6 位在这段时间内有再次下单，则新客回购率为 6/10 x 100% = 60%。 |
| 新客首购人数 | 即等同新客人数 |
| 新客回购人数 | 新客当中在时间区间内有回购的人数（同一人在区间内多次回购，只会算 1） |
| 新客成交金额 | 全部新客在时间区间内的总成交金额 |
| 新客首购金额 | 全部新客于首次购买时的总成交金额 |
| 新客回购金额 | 全部新客于再次购买时的总成交金额 |
| 平均订单金额 | 总成交金额 ÷ 订单总数量 |
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