Data 360 报告入门 — 标准报告、自定义报告类型与仪表板

Data 360 报告把统一后的客户数据转化为可操作的业务洞察。本文完整讲解标准报告与自定义报告的区别、零售/酒店/医疗三大行业用例、Lightning 仪表板，并跟随 NTO 的 Michele 实操：用 Website Engagement DMO 构建标准报告，再用 Loyalty Program Member、Shopping Cart Engagement、Voucher 三个 DMO 创建自定义报告类型，完成分组、过滤、排序与图表可视化。...

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📅 2026/3/20 ✍️ ponybai 🏷️ headless-360, salesforce, data-360

一、认识 Data 360 报告

用 Data 360 报告把数据转化为洞察

你已经从多个来源摄入了数据，把它们整合成一致的格式，并统一为丰富的客户画像。现在，你已经用 Data 360 构建了客户的 360° 视图——但要如何利用它做出更明智的决策？

借助 Lightning Experience，在 Data 360 对象上创建报告非常容易。你可以创建标准报告（基于单个数据模型对象 DMO、语义模型或计算洞察），也可以构建自定义报告（引入多个相关 DMO 的数据）。

报告类型Data 360 对象使用场景
标准报告DMO、语义模型或计算洞察分析单一来源的数据
自定义报告多个相关 DMO合并最多四个相关 DMO 的数据

这个 Data 360 报告按来源对潜在客户（leads）进行分组 [1]，图表则展示这些潜在客户如何按阶段（stage）进一步细分 [2]。

报告数据就绪后，你可以分组对比有意义的类别，过滤记录以聚焦最重要的内容，汇总字段以突出趋势。按业务目标定制报告并运行，即可获得近实时的结果；为进一步提升洞察，还可以给报告添加图表。

Data 360 报告的行业用例

不同行业都在用 Data 360 报告回答重要的业务问题。以下是三个典型场景：

行业用例
零售目标：Northern Trail Outfitters（NTO）的营销团队想知道哪些最近的邮件活动最受欢迎。方案：基于产品 DMO 创建标准报告，只过滤出状态为 Activated 的促销邮件，按活动 ID 分组并按记录数排序，团队即可看到哪些促销邮件触达效果最好。
酒店目标：Coral Cloud Resorts 的销售代表想向最高价值客户追加销售高级服务。方案：基于客户终身价值（LTV）计算洞察构建报告，按行业和地区分组，并过滤 LTV 在 10,000 美元及以上的客户，销售代表就能快速识别每个细分中的顶级客户，优先定向触达。
医疗目标：Bloomington Caregivers 的 Patient Engagement 团队希望基于患者同意数据优化沟通策略。方案：用 Engagement Channel Type DMO 和 Engagement Channel Type Consent DMO 创建自定义 DMO 报告，先过滤出已同意接收沟通的患者，再按沟通渠道分组，从而只通过患者同意的渠道与之沟通。

仪表板：多份洞察一处呈现

Data 360 报告能帮你发现客户数据中的关键趋势，但报告只是开始。有时你需要比较多份报告的数据，有时需要把 Data 360 记录与 CRM 数据关联起来——这正是 Lightning 仪表板（Dashboards）发挥作用的地方。

  • 用来自不同 Data 360 报告的组件构建仪表板；
  • 把 Data 360 报告与 CRM 报告组合在同一个仪表板中；
  • 在单一视图中并排查看两个来源的结果；
  • 把洞察分享给整个团队。

例如，一个仪表板可以把 Data 360 的网站互动指标与 CRM 的销售管道数据并排展示，让你完整看到数字互动如何转化为收入。仪表板把单个报告整合为跨全部数据的整体业务视图，让决策更快速。

用标准 DMO 构建报告

NTO 最近重新设计了网站以改善在线购物体验：新布局让产品发现更容易，加入高质量视觉提升浏览体验，并简化了结账流程。NTO 的数字营销经理 Isabelle Givens 想了解网站改版如何影响购物模式——某些产品类别是否比以前更受关注？移动端购物者的购买模式是怎样的？她请来技术营销人员 Michele 帮忙。

Michele 直接选择了 Website Engagement（网站互动）DMO——这个标准 DMO 包含购物者与网站互动的所有数据，包括点击、设备类型、浏览器等。下面跟着 Michele 一起构建报告：

  1. 从 Website Engagement DMO 的记录页点击 Create Report。
  2. 从报告构建器的 Add Columns 下拉中，添加 Website Engagement ID、Account Contact 和 Website Duration in Minutes，用于分析客户在网站上的停留时长。
  3. 点击 Refresh 预览报告。
  1. 为计算平均网站会话时长，从 Website Visit Duration 列的下拉菜单选择 Summarize，再点击 Average。
  1. 运行报告。

在报告运行页，Michele 查看了平均会话时长——数字看起来很健康，说明网站改版确实奏效了。

但 Michele 想继续深挖。最近的流量激增主要来自移动用户，而 Isabelle 好奇哪些产品类别在购物者中走俏。

深入挖掘：过滤与分组

为了锁定移动端用户、找出走俏的产品类别，Michele 这样缩小结果范围：

  1. 在报告运行页点击 Edit，添加 Website Catalog Category 作为行分组。
  2. 在 Filters 标签页中，对 Device Type 应用过滤器，条件为不等于 Desktop（字段选 Device type，操作符选 Not equals，文本框中输入 Desktop）。
  3. 再次运行报告。
  4. 按记录数降序对 Catalog category 列排序。

Isabelle 现在清楚地看到哪些类别在走俏、哪些需要提升。NTO 手持设备上的网站访客对水上运动装备最感兴趣，而露营和徒步类别则落后。

有了这些洞察，Isabelle 决定优先安排营销工作：一方面加大对表现不佳类别的推广，另一方面乘势扩大走俏类别的成功。

单元一小结

在本单元中，你学会了如何从 Data 360 对象创建标准报告并找到关键业务洞察。总结一下本单元的核心知识点：

  • 标准报告：分析单个 DMO、语义模型或计算洞察；
  • 自定义报告：合并最多 4 个相关 DMO 的数据；
  • 仪表板：并排展示多份报告，把 Data 360 与 CRM 数据放进同一视图；
  • 三大行业用例：零售（NTO）、酒店（Coral Cloud）、医疗（Bloomington）；
  • 实操：在 Website Engagement DMO 上构建标准报告，练习了分组、过滤、排序和汇总。

在下一单元中，你将学习如何用多个 Data 360 对象创建自定义报告，合并多个 DMO 的记录，从而更深入地理解相关数据。

二、构建自定义 Data 360 报告

用多个 DMO 创建自定义报告

看过 Michele 创建的报告后，Isabelle 已有策略重新吸引购物者关注表现不佳的类别。现在，她把注意力转向最大化网站收入的另一条路径：把购物车中的商品转化为购买。

她的想法是：给忠诚度计划会员发送一条关于未使用的折扣券的快速提醒，促使他们完成订单。这样购物者少花钱，NTO 提升销售额——双赢！

为了发送这些提醒，营销团队需要一份清单，列出购物车有待结账商品且持有有效折扣券的忠诚度会员。Michele 关注以下三个 Data 360 DMO：

  • Loyalty Program Member DMO——会员的注册信息；
  • Shopping Cart Engagement DMO——客户的购物车活动；
  • Voucher DMO——与忠诚度计划相关的折扣券信息。

但如何在单个报告中把三个对象的数据关联起来？答案就是自定义报告类型（Custom Report Types）——它赋予你 Lightning 报告的全部能力，同时提供贴合你独特数据需求的设置，让你定义多个 DMO 之间的关系，并精确指定从每个对象包含哪些字段。

设置定义报告的关系

在创建自定义报告类型之前，Michele 先定义忠诚度会员、购物车活动和折扣券数据是如何关联的。这一步通过激活三个 DMO 之间的关系来实现，让你选择要包含哪些相关对象、如何联接它们，以及报告如何处理相关记录（用 “with” 还是 “with or without” 逻辑）。

以下是 Michele 建立关系的过程：

关系一：购物车 → 忠诚度会员

  1. 在 Shopping Cart Engagement DMO 的 Relationship 标签页点击 Edit。
  2. 在 Edit Relationships 框中点击 + New Relationship。
  3. 设置：Shopping Cart Engagement 对象字段选 Account Contact；基数（Cardinality）设为 N:1；相关对象选 Loyalty Program Member；相关字段选 Account Contact。
  4. 点击 Save & Close。

这条关系告诉 Data 360：每个购物车互动对应一个忠诚度会员，但一个会员可以有多次互动。

关系二：忠诚度会员 → 折扣券

  1. Loyalty Program Member 对象字段选 Party。
  2. 基数设为 N:1。
  3. 相关对象选 Voucher。
  4. 相关字段选 Account Contact。
  5. 点击 Save & Close。

设置自定义报告类型

关系建立后，Michele 就能构建把数据整合起来的自定义报告类型了：

  1. 在 Setup 的 Quick Find 中输入 Report Types 并选择它。
  2. 点击 New Custom Report Type。
  3. 主对象（primary object）选择 Loyalty Program Member。
  4. 为报告类型添加名称和描述，保存到 Data Cloud 类别，点击 Next。
  5. 在 New Custom Report Type 窗口中，把 Shopping Cart Engagement DMO 关联到 Loyalty Program Member DMO。
  6. 因为只想包含有购物车活动的忠诚度会员，选择第一个选项：Each “A” record must have at least one related “B” record（每个 A 记录必须至少有一个相关 B 记录）。

这个选项创建内联接（inner join），让报告只包含两个 DMO 都有关联数据的记录——这正是识别最近往购物车加过商品的会员所需的条件。

  1. 点击 Save。

接着，Michele 为报告类型自定义字段布局：

  1. 在 Edit Layout 面板点击 + Lookup Fields，添加 Voucher ID、Voucher Status、Discount Percent——这些字段帮助团队识别哪些折扣券有效、折扣力度多大、属于哪个会员。
  2. 点击 Apply，把这些字段添加到 Shopping Cart Engagement 部分。
  3. 点击 Save。

自定义报告类型就绪！

见证自定义报告的实际效果

报告类型就绪后，Michele 用它来构建报告：

  1. 在 Reports 标签页点击 New Report。
  2. 从 Data Cloud 类别选择刚创建的报告类型，点击 Start Report。
  3. 添加用于联系忠诚度会员的字段：Account Contact、产品名称以及可用折扣。
  4. 应用过滤器，把报告缩小到有折扣券、正在购买商品的活跃忠诚度会员：
  • Shopping Cart Event Type = Add to cart 或 Checkout in progress
  • Loyalty Program Member Status = Active
  • Voucher Status = Issued

当多个过滤器需要同时成立时，要使用过滤器逻辑（filter logic），让报告只显示满足所有条件的记录。

  1. 运行报告。

Michele 导出报告并分享给 Isabelle。团队现在能快速识别要联系的忠诚度会员，把购物车活动转化为已完成的订单——进展喜人！

将分组数据转化为可视化洞察

Michele 心里还有另一个问题：会员的未完成订单与他们浏览的产品类别之间是否存在关联？为了调查，她对数据进行分组并可视化。

先看如何用分组浮现模式：

  1. 在报告构建器中点击 Edit。
  2. 在 Outline 标签页的 Group Rows 下，从 Add group 下拉选择 Product Category。

接下来，Michele 用图表把数据可视化，快速看出模式：

  1. 点击报告顶部的图表图标添加图表。
  2. 保存并运行报告。

报告现在同时以表格和可视化两种形式突出数据模式。结果显示：水上运动装备的购物车放弃率最高！Michele 把这一发现分享给 Isabelle，营销团队随即优先处理水上运动装备类别，头脑风暴如何重新吸引购物者、把被放弃的购物车转化为销售。

图表把表格数据转化为一眼即可识别的模式——无需任何数据分析专长。

文章来源：Trailhead - Introduction to Data 360 Reports