LuckyTemplates Analýza atribuce zákazníků pomocí pokročilého jazyka DAX

Dnes postoupíme. V LuckyTemplates se skutečně ponoříme hluboko do odlivu zákazníků: analýzy nových zákazníků a ztracených zákazníků . Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Dalším termínem pro toto je analýza opotřebení, protože chceme vidět, jak se naši zákazníci míjejí, kolik našich zákazníků přichází na palubu a kupuje naše produkty, kolik se vrací a kupuje další, kolik zákazníků ztrácíme a tak dále.

Existuje tolik skvělých poznatků, kterých můžete dosáhnout pomocí tohoto typu poměrně pokročilé analýzy, a proto jsem chtěl strávit trochu času podrobnějšíma vzorce DAX.

V tomto příkladu analýzy zákazníků začínám procházením odchodu zákazníků a zkoumáním, kolik zákazníků je po určité době ztraceno. Ponořím se také do nových zákazníků a vracejících se zákazníků.

Analýza odchodu zákazníků je pro organizaci velmi klíčovou součástí analýzy, zejména pokud se zabýváte prodejem s vysokou frekvencí, jako je online prodejce nebo řetězec supermarketů.

Je zřejmé, že pokud získáte zákazníky, chcete je prodávat více a neztrácet je například ve prospěch konkurence.

Je mnohem snazší prodat stávajícímu zákazníkovi, než najít nové zákazníky.

Stávající zákazníci jsou pro většinu podniků klíčoví, protože je mnohem ziskovější pokračovat v jejich uvádění na trh, než neustále hledat nové zákazníky.

Obsah

• Hledání ztracených zákazníků
• Izolace nových zákazníků
• Vědět, kdo jsou vracející se zákazníci
• Závěr

Hledání ztracených zákazníků

V této první vizualizaci zde máme to, co bychom považovali za přesčas.

Tento bod na pouhých 90 dní není tak relevantní, protože když jsme u úplně prvních dnů, ve skutečnosti považujeme v tuto chvíli každého za „ztraceného“.

Nyní si projdeme funkci, abychom viděli, co zde děláme.

V tomto vzorci počítáme zákazníky, kteří nenakoupili za posledních 90 dní nebo jakkoli je vaše variabilní datum ukončení.

Prostřednictvím této proměnné CustomersList vytváříme virtuální tabulku pro každého jednotlivého zákazníka .

Filtrujeme všechny zákazníky pro kterýkoli den. A to, co děláme s ALL , je, že se vlastně díváme na každého jednotlivého zákazníka v každý jednotlivý den.

A pak u každého jednotlivého zákazníka vyhodnocujeme, zda za posledních 90 dní nakoupil. Pokud ne, pak se to vyhodnotí na 0 a započítá se tento zákazník.

Izolace nových zákazníků

Nyní se podívejme na naše nové zákazníky a podívejme se, na co se hodnotí.

V této tabulce vidíme, že je to spíše na dřívější data, leden až červenec, protože jsme právě začali podnikat. Lidé jsou obecně noví.

Pak se to ke konci samozřejmě vyrovná, protože tam máme jen své vracející se zákazníky.

Jeho funkce má podobnou logiku. Počítáme, kolik zákazníků před dneškem uskutečnilo prodej.

A pokud nic nekoupili, což bude vyhodnoceno jako 0, pak se to vyhodnotí jako Nový zákazník.

Vědět, kdo jsou vracející se zákazníci

Vracející se zákazníci jsou ti, kteří byli vyhodnoceni jako ztracení.

Jinými slovy, už 90 dní nic nekoupili. Postupem času spočítáme, kolik se jich skutečně vrací.

To by byl úžasný pohled, pokud provozujete propagační akce nebo děláte marketing a chcete vědět, kolik z těchto ztracených zákazníků jste získali zpět prostřednictvím svých marketingových aktivit.

Ve vzorci Vracející se zákazníci hodnotíme pouze zákazníky, kteří v daný den skutečně nakoupili.

Zde tedy u každého zákazníka používáme určitou logiku a vyhodnocujeme, zda uskutečnil prodej za posledních 90 dní.

Pokud za posledních 90 dní nenakoupili, považuje se to za vrácení. Poté vyhodnoťte jako pravdivé a počítejte s tímto zákazníkem v daný den.

Závěr

Tento tutoriál nazákaznická analýza je ve výpočtech DAX docela pokročilá. To jen předvádí analytickou sílu, kterou můžete mít s LuckyTemplates.

V minulosti by vytvoření tohoto druhu informací stálo spoustu peněz. Ale nyní můžete těchto úžasných poznatků dosáhnout pomocí nějakého čistého a efektivního vzorce s využitím jazyka DAX.

Pamatujte, že ve skutečnosti odpovídá datovému modelu. Vše je tam zakomponováno.

Můžeme na to vlastně umístit nějaké filtry. Chceme se například ponořit jen do jednoho státu, řekněme Floridy, nebo do našich 3 nejlepších států, vše se dynamicky vyhodnocuje.

Ve videu se ponořím do mnoha technik. Některé jsou velmi pokročilé, ale určitě se s těmito věcmi chcete seznámit.

Pokud vidíte příležitosti a potenciál s LuckyTemplates, pak se vaše mysl může exponenciálně rozšířit o možnosti provádění analýzy vašich vlastních datových souborů.

Jako vedlejší poznámku uvádím celou řadu všech nejpokročilejších technik LuckyTemplates, na které si vzpomenete v kurzu na adrese , takže se na to podívejte, až budete moci.

Vše nejlepší a hodně štěstí s těmito technikami.