Skip to main content
Skip table of contents

Intranet Reporting

Zeitpunkt der Erstellung

Da die Datengrundlage dynamisch ist, muss die Auswertung fix an einem bestimmten Tag erzeugt und offline / statisch abgelegt werden, da eine rückwirkende Auswertung nicht möglich ist. Die Rohdaten werden hier als eigener Reiter in der Datei Daten für Intranet Auswertung abgelegt. Pfad: O:\4_NEXT Farming\8_Controlling_Auswertungen\Auswertungen\2021

Stichtag für das Ziehen der Auswertung: der 5. des Folgemonats, entscheidend ist Freitagnacht, da dort der Import von Metro zu Cobra erfolgt. 

Fakturierter Umsatz

Fakturierter Umsatz 01.01.2020- aktuelles Ende des Monats → Zahl kommt von Hildegard und wird von Alex in Google Docs (mit Data Studio verknüpft) am ca. 5. des Folgemonats eingetragen in die Spalte C Fakturierter Umsatz Monat. 

OFFICE Auswertung CRM → Excel lokal in CRM Umgebung, automatische Aktualisierung (Ansprechpartner: Konstantin)

  • Öffne in der CRM Umgebung die auf Platte V > Intranet gespeicherte Datei Intranet Reporting

  • Aktualisiere alle Daten unter Eingabe des Passworts

  • Anzahl Gesamt Kunden OFFICE Deutschland 
    • Spalte B symbol0: Alle (Inaktive Partner + Kunde + löschen + Marketing + Mitarbeiter + Partner + Sonstige_Adressen + Wettbewerber)
    • Spalte I LetztesKaufdatum auf 5 Jahre (60 Monate) zurück; Beispiel Auswertung zu Ende Februar 2021: Auswertungszeitraum ist 01.03.2016 bis 29.02.2021
    • Spalte L state0: Deutschland
    • Spalte P NEXT Farming Produktgruppe: NEXT Farming Office
    • Filterauswertung an Datensätzen eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte N Gesamt Kunden OFFICE Deutschland
    • Filtereinstellungen so lassen für Gesamtfläche OFFICE Deutschland!


  • Gesamtfläche OFFICE Deutschland
    • Nutze dieselben Filtereinstellungen wie aus Anzahl Gesamt Kunden OFFICE Deutschland und markiere die gesamte Spalte C Ha Gesamt
    • Summe der vorhandenen Hektar eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte Y Gesamtfläche OFFICE Deutschland
    • Erst nach Eintragen der Daten: Filter löschen via Start > Sortieren und Filtern > löschen


  • Anzahl Gesamt Kunden OFFICE International 
    • Spalte B symbol0: Alle (Inaktive Partner + Kunde + löschen + Marketing + Mitarbeiter + Partner + Sonstige_Adressen + Wettbewerber)
    • Spalte I LetztesKaufdatum auf 5 Jahre (60 Monate) zurück; Beispiel Auswertung zu Ende Februar 2021: Auswertungszeitraum ist 01.03.2016 bis 29.02.2021
    • Spalte L state0: Alles außer Deutschland
    • Spalte P NEXT Farming Produktgruppe: NEXT Farming Office
    • Filterauswertung an Datensätzen eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte O Gesamt Kunden OFFICE International
    • Filtereinstellungen so lassen für Gesamtfläche OFFICE International!


  • Gesamtfläche OFFICE International
    • Nutze dieselben Filtereinstellungen wie aus Anzahl Gesamt Kunden OFFICE International und markiere die gesamte Spalte C Ha Gesamt
    • Summe der vorhandenen Hektar eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte Z Gesamtfläche OFFICE International
    • Erst nach Eintragen der Daten: Filter löschen via Start > Sortieren und Filtern > löschen


  • Aktive Kunden OFFICE Deutschland
    • Spalte B symbol0: Alle (Inaktive Partner + Kunde + löschen + Marketing + Mitarbeiter + Partner + Sonstige_Adressen + Wettbewerber)
    • Spalte I LetztesKaufdatum auf 12 Monate zurück; Beispiel Auswertung zu Ende Februar 2021: Auswertungszeitraum ist 01.03.2020 bis 29.02.2021
    • Spalte L state0: Deutschland
    • Spalte P NEXT Farming Produktgruppe: NEXT Farming Office
    • Filterauswertung an Datensätzen eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte J Aktive Kunden OFFICE Deutschland
    • Filtereinstellungen so lassen für Aktive Fläche OFFICE Deutschland!

  • Anzahl aktive Fläche OFFICE Deutschland
    • Nutze dieselben Filtereinstellungen wie aus Anzahl Aktive Kunden OFFICE Deutschland und markiere die gesamte Spalte C Ha Gesamt
    • Summe der vorhandenen Hektar eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte U Aktive Fläche OFFICE Deutschland
    • Erst nach Eintragen der Daten: Filter löschen via Start > Sortieren und Filtern > löschen


  • Aktive Kunden OFFICE International
    • Spalte B symbol0: Alle (Inaktive Partner + Kunde + löschen + Marketing + Mitarbeiter + Partner + Sonstige_Adressen + Wettbewerber)
    • Spalte I LetztesKaufdatum auf 12 Monate zurück; Beispiel Auswertung zu Ende Februar 2021: Auswertungszeitraum ist 01.03.2020 bis 29.02.2021
    • Spalte L state0: Alles außer Deutschland
    • Spalte P NEXT Farming Produktgruppe: NEXT Farming Office
    • Filterauswertung an Datensätzen eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte K Aktive Kunden OFFICE International
    • Filtereinstellungen so lassen für Aktive Fläche OFFICE International!


  • Aktive Fläche OFFICE International
    • Nutze dieselben Filtereinstellungen wie aus Anzahl Aktive Kunden OFFICE International und markiere die gesamte Spalte C Ha Gesamt
    • Summe der vorhandenen Hektar eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte V Aktive Fläche OFFICE International
    • Erst nach Eintragen der Daten: Filter löschen via Start > Sortieren und Filtern > löschen


Ausbaustufe (aktuell noch nicht einzutragen)

  • Anzahl Neukunden OFFICE Deutschland
  • Anzahl Hektar Neukunden OFFICE Deutschland
  • Anzahl reaktivierte Kunden OFFICE Deutschland
  • Anzahl Hektar reaktivierte Kunden OFFICE Deutschland


LIVE Auswertung aus AOCL-17511

  • Skript aus AOCL-17511 ausführen und in Excel einfügen

    Belege

    ACTIONSCRIPT3 
    var query = "SELECT DISTINCT(person.id)," + 
"person.typ," + 
"person.akademischertitel," + 
"person.anrede," + 
"person.vorname," + 
"person.nachname," + 
"person.email," + 
"person.gezielte_werbung," +
"person.datennutzung_einwilligung," +
"mitarbeiter.telefonnummer," +
"languages.locale," + 
"date(objekt.erstellt) as erstelt," + 
"date(person.ersterlogin) as ersterlogin," + 
"person.anzahllogins," + 
"date(person.letzterlogin) as letzterlogindate,"+
"betrieb.angezeigtername," + 
"REPLACE(CAST(betrieb.bewirtschafteteflaecheinhektar AS TEXT),'.',',' ) AS areainhectare," + 
"betrieb.geschaeftsfuehrervorname," + 
"betrieb.geschaeftsfuehrernachname," + 
"betrieb.kundennummer," + 
"(SELECT (CASE WHEN now() <= flatrate.endet THEN 'YES' ELSE 'NO' END)) AS NMM_Lizenz_vorhanden," +
"waehrung.alphabeticcode," + 
"adresse.strasse," + 
"adresse.hausnummer," + 
"adresse.adresserweiterung," + 
"adresse.postleitzahl," + 
"adresse.ort," + 
"adresse.ortsteil," + 
"(SELECT objekt.name FROM objekt WHERE objekt.id=bundesland.id) AS Bundesland," + 
"land.deutschebezeichnung FROM person person " + 
"LEFT JOIN languages languages ON (languages.id = person.language_id)" + 
"LEFT JOIN betrieb betrieb ON (betrieb.id = person.buchtaufbetrieb_id)" + 
"LEFT JOIN betrieb_telefon b2t ON (betrieb.id = b2t.betrieb_id) " +
"LEFT JOIN telefon betriebTelefon ON (betriebTelefon.id = b2t.telefon_id) " +
"LEFT JOIN mitarbeiter mitarbeiter ON (mitarbeiter.person_id = person.id)" +
"LEFT JOIN adresse adresse ON (adresse.id=betrieb.adresse_id)" + 
"LEFT JOIN bundesland bundesland ON (bundesland.id = adresse.bundesland_id)" + 
"LEFT JOIN land land ON (land.id=adresse.land_id)" + 
"LEFT JOIN waehrung waehrung ON (waehrung.id = betrieb.waehrung_id)" +
"LEFT JOIN objekt flatrate_obj ON (flatrate_obj.dtype = 'Flatrate' and flatrate_obj.name = 'MACHINEMANAGEMENT' and flatrate_obj.besitzer_id = betrieb.id)" + 
"LEFT JOIN flatrate flatrate ON (flatrate.id = flatrate_obj.id)" + 
"JOIN objekt objekt ON (objekt.id = person.id) "+
"WHERE person.aktiv=true AND person.emailconfirmed=true AND person.email IS NOT NULL"; 

var list = em.createNativeQuery(query).getResultList();
println("NEXT-ID;Typ;Titel;Anrede;Vorname;Nachname;eMail;Gezielte Werbung;Datennutzung Einwilligung;Telefon;Sprache;Registriert am;Erstlogin;Anzahl Logins;Letzter Login;Name 2;Hektar gesamt;GF_Vorname;GF_Nachname;Metro-Kd-ID;NMM Lizenz Vorhanden;Währung;Straße;Hausnr.;Adr.-Zusatz;PLZ;Ort;Ortsteil;Bundesland;Land;Quelle;NMM-Schlüssel;Anzahl Maßnahmen gesamt;Anzahl Anbau mit Fruchtart");

query = "select id, buchtaufbetrieb_id from person where buchtaufbetrieb_id is not null";
var personList = em.createNativeQuery(query).getResultList();
var personObject = {};
var gebuchteBetriebePersonen = {};
personList.forEach(function(row) {
personObject[row[0]] = {};

if(!gebuchteBetriebePersonen[row[1]]) gebuchteBetriebePersonen[row[1]] = [];
gebuchteBetriebePersonen[row[1]].push(row[0]);
});

query = "select objekt.besitzer_id, count(massnahme.id) from objekt, massnahme where objekt.id = massnahme.id group by objekt.besitzer_id";
var massnahmeList = em.createNativeQuery(query).getResultList();
massnahmeList.forEach(function(row) {
if(gebuchteBetriebePersonen[row[0]]){
gebuchteBetriebePersonen[row[0]].forEach(function(person_id){
if(personObject[person_id]) personObject[person_id].massnahmeCount = row[1];
});
}
});

query = "select objekt.besitzer_id, count(anbau.id) from objekt, anbau where objekt.id = anbau.id and anbau.fruchtart_id is not null group by objekt.besitzer_id";
var anbauList = em.createNativeQuery(query).getResultList();
anbauList.forEach(function(row) {
if(gebuchteBetriebePersonen[row[0]]){
gebuchteBetriebePersonen[row[0]].forEach(function(person_id){
if(personObject[person_id]) personObject[person_id].anbauCount = row[1];
});
}
});

var it = list.iterator();
while(it.hasNext()) 
{
var row = it.next();
var i=0;
var text;
var person_id = row[0];
while (i < row.length-1) {
text = row[i];
print ((text !== null ? text : "") + ";");
i++;
}
text = row[i];
print(text !== null ? text + ";;;" : ";;;");

print(personObject[person_id] && personObject[person_id].massnahmeCount ? personObject[person_id].massnahmeCount + ";" : ";");
println(personObject[person_id] && personObject[person_id].anbauCount ? personObject[person_id].anbauCount + ";" : ";");
}
  • Filter setzen und folgende Email Accounts aus Spalte G Email rausfiltern: farmfacts; @nextfarming; test; byom
    Da zu viele Zeilen vorhanden sind kann man die bedingte Formatierung zum Hervorheben von Zellen nutzen und nach Farbe filtern. Das funktioniert vollständig. 

  • Entferne die Duplikate anhand der Spalte G Email

  • Spalte L Registriert am ggf. filtern, falls Tage aus Folgemonat drin sind

  • Absteigend sortieren nach Spalte Q Hektar Gesamt

  • Betriebe mit > 10.000 ha aus Excel löschen

  • Anzahl Gesamt Kunden LIVE: Zählen aller Einträge (in der Excel sind nur Kunden+Partner mit bestätigtem Double Opt-In, z. B. über Anzahl von Spalte L "Registriert am") → Eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte M Gesamt Kunden LIVE

  • Hektar Gesamt Kunden LIVE: Summe aller vorhandenen Hektar → Eintragen in Google Docs (verlinkt mit Data Studio) im Reiter NEXT Farming Gesamtziele, Spalte X Gesamt Hektar LIVE

  • Anzahl aktive Kunden LIVE: siehe Anzahl Gesamt Kunden LIVE: Keine Eintragung in Google Docs nötig, da = Gesamt Kunden Formel gesetzt

  • Anzahl aktive Hektar LIVE: siehe Hektar Gesamt Kunden LIVE: Keine Eintragung in Google Docs nötig, da = Gesamt Kunden Formel gesetzt

  • Tabellenblatt abspeichern in folgender Excel: O:\4_NEXT Farming\8_Controlling_Auswertungen\Auswertungen\2020
    Reitername: Feb 2020 LIVE (Beispiel Februar 2020)


Ausbaustufe (aktuell noch nicht einzutragen)

  • Anzahl Neukunden (erster Kauf): TBD
  • Anzahl reaktivierte Kunden (erster Kauf seit 5 Jahren): TBD




200304_Hanna_Vorgaben_Auswertung.msg





JavaScript errors detected

Please note, these errors can depend on your browser setup.

If this problem persists, please contact our support.

Contact Support Close