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概述

分析查询返回单个商店的预聚合统计。每个分析查询都接受:
  • 商店标识 —— storeId storeSlug(顶层参数,至少提供一个)。
  • 必填的 filter,类型为 AnalyticsFilterInput!
许多嵌套字段有自己的参数,最常见的是 granularitycurrency。时间粒度使用 TimePeriodGranularity 枚举:DAYWEEKMONTHQUARTERYEARALL_TIME
每个分析查询返回的是结构化对象,不是标量总数。金额字段以展示字符串返回。按需选择嵌套字段 —— 下方示例展示了可用结构。

订单统计

订单数量、双源收入、买家指标。
revenueByCurrency / revenueByPeriod双源pspTotalAmount 是 PSP 实际金额,snapshotTotalAmount 是快照预期金额,mismatchCount 统计两者不一致的支付笔数。
变量:

支付统计

成功率、失败原因、退款、支付方式分布、税额汇总。
successRate 是一个对象{ totalAttempts, succeeded, failed, pending, successRate }),不是标量。

产品统计

产品数量、畅销榜、收入贡献。

趋势分析

环比增长、累计收入、移动平均。

分布分析

订单金额分位数、AOV(平均订单价值)趋势、金额分布桶。

客户分析

留存、LTV 分布、复购频次、高价值客户。

税务分析

按税种、税率组、国家的税额,以及 B2B/B2C 对比。

订阅分析

账期分布、取消统计、试用转化、流失率。

退款工单分析

退款原因分布、审核效率、审批率。

清分分析

基于结算文件的实际到账金额(已扣手续费、已扣退款)。这是对账的 ground truth,区别于 paymentStatistics.settlementRevenueByCurrency(支付时 PSP 的估算换算价)。
settlementAnalysis 的时间范围基于结算日,而非 created_at。视角色不同还有其它分析查询可用,包括 deliveryAnalysis(Webhook/邮件投递)与 payoutAnalysis(出款工单,作用域为商户主体)。可用 schema 自省发现它们的完整字段集。
变量: