Analýza zákazníkov v LuckyTemplates; Kontrola výkonnosti v priebehu času

Analýza zákazníkov je kľúčová vec, ktorú je potrebné urobiť pre každú firmu, najmä ak máte veľký počet zákazníkov. Celé video tohto návodu si môžete pozrieť v spodnej časti tohto blogu.

V tomto konkrétnom návode pracujem na tom, ako môžeme vytvoriť nejakú presvedčivú analýzu zákazníkov nadčas .

Pozerám sa na nákupné správanie zákazníkov medzi rôznymi časovými obdobiami a vkladám ich do , pričom zvýrazňujem informácie takým spôsobom, že o nich môžete robiť informované rozhodnutia.

Vďaka jednoduchosti, s akou môžeme umiestniť filtre a výrezy na naše stránky prehľadov v LuckyTemplates, môžeme skutočne vytvoriť skutočne presvedčivé vizualizácie a vidieť, čo robia naši zákazníci.

Môžeme sa tiež dynamicky preklikávať do skupín zákazníkov a výkonnostných skupín.

Hovorím trochu o tom, ako to môžete nastaviť na stránke prehľadu celkom hladko a byť schopní zvýrazniť kľúčové informácie, ktoré skutočne ovplyvnia, aké kroky podniknete so svojimi zákazníkmi.

Tieto akcie môžu zlepšiť veci, ako je poskytnutie väčšieho množstva zdrojov zákazníkom, viac peňazí do marketingu alebo reklamy a mnoho podobných vecí.

Obsah

• Zoskupovanie vašich zákazníkov
• Hlbšie vŕtanie do zákazníkov
• Záver

Zoskupovanie vašich zákazníkov

Keď máte veľa zákazníkov, váš graf môže byť veľmi zaneprázdnený a bolo by dosť ťažké vidieť zmeny vášho zákazníckeho správania v priebehu času. Pohľady nebudete môcť prezentovať efektívnym spôsobom.

Ale premýšľajte o tom v širších pojmoch, ako to nastaviť, čo vám ukážem.

Budete musieť len premýšľať o svojom aktuálnom modeli a o tom, ako môžete nad týmto modelom stavať, aby ste potom predviedli poznatky.

V tomto príklade uvidíte, že mám určitý časový výber a snažím sa zobraziť celkový predaj podľa celkových ziskov. Chcem však tiež ukázať, ako sa táto zmena v priebehu času mení na zákazníka.

A vidíte, aký je tento graf zaneprázdnený, však?

Je tu veľa zákazníkov a my naozaj NEVIEME vidieť zmeny zákazníkov. Z hľadiska výkonu nevidíme, ako sa pohybujú v čase.

Musíme to teda rozdeliť a rozdeliť. Musíme týchto zákazníkov zoskupiť, čo nám umožní preniknúť do veľmi úzkej skupiny zákazníkov a možno ešte ďalej.

Tu vidíte, že som si vytvoril zoznam svojich zákazníkov a je vlastne dosť dlhý.

Nechceme však ísť sem dole a vyberať všetkých zákazníkov, však? Ak tak urobíme, po tom, čo sme tak urobili, skutočne nevidíme, čo sme si vybrali.

Takže som vytvoril tieto skupiny zákazníkov, kde som vytvoril vypočítaný stĺpec, ktorý zoraďuje mojich zákazníkov do týchto konkrétnych skupín.

Dovoľte mi ukázať vám, čo som tam robil. Mám tu svoje dátové modely a zameriame sa na tabuľku zákazníkov.

V mojej tabuľke zákazníkov uvidíte, že som ich zoskupil na základe poradia predaja zákazníkov, čo je toto.

Všetko, čo robí, je umiestnenie na celkovom predaji.

Toto je celkový predaj od začiatku času, takže na to nie je žiadny časový filter. Inými slovami, hodnotí všetkých zákazníkov v priebehu času.

Je to len spôsob, ako sa môžeme rozbiť alebo vytvoriť inú dimenziu, ktorá sa potom môže vŕtať v konkrétnych aspektoch našich zákazníkov alebo konkrétnych skupín našich zákazníkov.

To by potom prúdilo dole ku všetkýmktoré nakoniec urobíme cez našu tabuľku predaja alebo rozpočtovanie atď.

Takže namiesto toho, aby som sa tu pozeral na všetkých svojich zákazníkov, môžem ísť na 1. až 10. miesto a v grafe môžete vidieť, že sa to rýchlo rozpadá.

Teraz môžeme skutočne vidieť alebo vŕtať sa v našich zákazníkoch.

Hlbšie vŕtanie do zákazníkov

Chceme napríklad analyzovať, ako sa mení výkonnosť našich zákazníkov v priebehu času pre naše zisky verzus tržby. Môžeme sem dať aj 3. štvrťrok.

To nám umožňuje efektívne monitorovať týchto zákazníkov.

Napríklad, chceme monitorovať State Ltd. Môžeme si to vybrať a možno sem pridáme ďalší štvrťrok. Tu môžeme skutočne začať vidieť a nájsť niekoľko celkom slušných poznatkov.

V druhom štvrťroku tu začal tento konkrétny zákazník. A z nejakého dôvodu to v treťom štvrťroku 2017 kleslo späť sem. Potom sa však v štvrtom štvrťroku úplne zvýšili.

Začali sme vo veľmi detailnej forme, pokiaľ ide o vizualizáciu a to, čo náhľady ukazujú. Ale vďaka funkciám, ktoré máme vstavané, môžeme postupne prejsť k jedinečnejším alebo špecifickejším poznatkom.

Toto je naozaj dobrý spôsob, ako zvážiť najmä vtedy, keď máte v súbore údajov veľa zákazníkov.

Okrem toho máme zvyšok našich modelov, s ktorými môžeme pracovať. Chceme sa teda napríklad pozrieť len na prvých 5 produktov, ktoré si jednotlivý zákazník kúpil, aby sme zistili, či to spôsobuje rozdiel. A vyzerá to tak, že pravdepodobne áno.

Ďalšími vecami, ktoré predstavujú poznatky, je analýza individuálnych trendov a môžeme vidieť, ako sa v priebehu času skutočne vytvárajú.

Existuje mnoho rôznych spôsobov, ako môžete údaje nakoniec filtrovať, a tiež môžete prejsť do rôznych aspektov.

Záver

Tento blog predstavuje rôzne spôsoby, ktorými môžete urobiť analýzu zákazníkov jednoduchou a efektívnou.

Ak svoj model dobre nastavíte špeciálne pomocou niektorých techník zoskupovania, môžete prejsť do konkrétnej skupiny, na ktorú sa chcete pozrieť.

Môžete nastaviť veci tam, kde sa už pozeráte na podmnožinu svojich údajov, a rýchlo prejsť na konkrétnych zákazníkov alebo zákazníkov z počiatočnej skupiny.

Toto je naozaj dobrý prehľad toho, čo môžete urobiť v súvislosti so scenárom vykazovania na základe informácií o zákazníkoch . Tu nejde presne o jeden vzorec alebo jednu vizualizáciu. Je to vo všetkom zahrnujúcom návode na to, čo sa dá dosiahnuť veľmi škálovateľným spôsobom s LuckyTemplates.

Užite si prácu cez tento.