كيف يعمل

تحليلات العملاء والحجوزات في Dorak Appointments

توضح هذه الصفحة كيف تدعم Dorak Appointments ميزة تحليلات العملاء والحجوزات ضمن منصة واحدة لإدارة العمل، العملاء، التحليلات، صفحات الأعمال العامة، والظهور في السوق.

تساعد ميزة تحليلات العملاء والحجوزات أصحاب الأعمال المحلية على تنظيم الطلبات والحجوزات والنشاط اليومي بطريقة واضحة وقابلة للفهم من العملاء ومحركات البحث وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

Dorak customer and booking analytics screen

أفضل استخدام

استخدم هذه الميزة عندما يحتاج العمل إلى تنظيم تحليلات العملاء والحجوزات وربطها بصفحة العمل، سجل العميل، التحليلات، وسير العمل المناسب.

تجربة العميل

  1. يفتح العميل صفحة العمل العامة أو يصل إليها من السوق أو رابط المشاركة.
  2. يراجع الخدمة أو الجلسة أو الرحلة أو المنتج حسب نوع العمل.
  3. يكمل الحجز أو الطلب أو الحجز المسبق ويتابع الحالة من خلال التدفق المدعوم.

تجربة صاحب العمل

  1. يضبط صاحب العمل الخدمات أو المنتجات أو الجلسات أو الرحلات والمواعيد المتاحة.
  2. يتابع الطلبات والحجوزات وحالة العميل من لوحة التحكم أو تطبيق المالك.
  3. يستخدم سجل العملاء والتحليلات لتحسين طريقة إدارة العمل بدون ادعاءات غير مدعومة.

Concrete supported capabilities

Store views: Customer opened a store detail page. Data source: store_viewed analytics events.

Search impressions: A store card was visible in search results. Data source: store_impression analytics events.

Booking attempts: A customer clicked or started the booking action. Data source: attempted_book analytics events.

Successful bookings: A booking was created. Data source: appointment.created events remapped to successful_booking.

Booking conversion: Booking attempts divided by store views for the selected date range. Data source: dorak-analytics StoreStats conversion_rate.

Completed value: Estimated service/order value recorded when appointments or orders complete; it is not proof of online payment collection. Data source: purchase analytics events using metadata.revenue.

Completed appointments: Appointments that reached completed status. Data source: appointment_completed analytics events.

Cancellations and no-shows: Cancellation events and no-show-marked appointments used in platform analytics. Data source: appointment.canceled events and no-show reason metadata.

New and returning customers: New customer signups and users with two or more successful bookings in a range. Data source: user.created and successful_booking analytics aggregation.

Traffic source and source detail: Source labels such as app_customer, web_guest, qr, or ig_bio when present. Data source: source and source_detail fields on booking/order events.

من يستخدمها

  • Booking attempts
  • Conversion rate
  • No-show activity
  • Returning customers
  • Traffic source
  • Service performance

لقطة شاشة مطلوبة: Best screenshot: owner analytics page with funnel or activity chart from permitted/synthetic data.

قطاعات مرتبطة