Noví versus stávající zákazníci – Pokročilá analýza v LuckyTemplates

Pokud jste online prodejce nebo provozujete vysokofrekvenční prodej, pak porozumění vaší zákaznické základně, jako zda jsou noví nebo stávající zákazníci, je skutečně vysoce kvalitním náhledem , kterého můžete dosáhnout pomocí pokročilé analýzy v LuckyTemplates. Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Budete se chtít ponořit do tohoto typu analýzy, protože potřebujete vyhodnotit, zda je většina vašich prodejů připisována lidem, kteří jsou ve vaší společnosti zcela noví, nebo zda zákazníkům přidáváte stálou hodnotu a oni se vracejí pro více .

Implementovat to v LuckyTemplates není tak snadné. Vzorec DAX bude pravděpodobně chvíli trvat, než se vám dostane do hlavy, ale z analytického hlediska je tak silný. Poznatky, které můžete odvodit a efektivně implementovat, jakmile víte, co děláte, jsou docela neuvěřitelné.

V tomto příspěvku na blogu projdu oba vzorce – ten, kde musíte vypočítat, zda je zákazník nový, a jak z toho odvodit, kolik lidí je již zákazníky nebo kolik lidí v minulosti nakoupilo. rám.

Obsah

• Výpočet prodeje od nových zákazníků
• Vytvoření tabulky data
• Prodej nových zákazníků
• Vypracování logiky
• Prodej stávajících zákazníků
• Vizualizace dat
• Závěr

Výpočet prodeje od nových zákazníků

V tomto příspěvku chci ukázat, jak můžete vypočítat tržby, které přišly od nových zákazníků. Existuje hromada scénářů, kde můžete tuto techniku ​​využít, zvláště pokud jste maloobchodní společnost a prodáváte spoustu věcí online. Možná budete chtít analyzovat své prodeje a chtít zjistit, kolik z nich pochází od nových zákazníků. Chcete také dynamicky vybrat jakýkoli časový rámec a poté rozebrat, kolik z našich celkových prodejů jsme skutečně prodali novým zákazníkům.

Tato technika může být relevantní i pro produkty. Řekněme, že jste odeslali nový produkt a chtěli jste zjistit, kolik vašich stávajících zákazníků si produkt zakoupilo oproti vašim zcela novým zákazníkům.

Ukážu vám, jak to můžeme vytvořit pomocí pokročilé analýzy v LuckyTemplates, ale nejprve se podívejme na naši konečnou vizualizaci. Nahoře máme celkový prodej podle data a vedle něj máme filtr na rok, který poskytuje dynamický pohled na prodeje pocházející od nových zákazníků. Střední graf poskytuje nové zákazníky na denní bázi, zatímco spodní graf ukazuje měsíc a rok.

Vytvoření tabulky data

Ukážu vám techniku, jak to vytvořit pomocí jazyka DAX nad vaším datovým modelem. Vytvořím tabulku se sloupcem Data a celkové prodeje, kde uvidíme naše celkové prodeje za každý den. Druhým krokem je přinést kráječ roku, abychom mohli přeskakovat mezi roky.

Prodej nových zákazníků

Nyní musíme napsat vzorec DAX, který říká, kolik z celkového prodeje pochází od nových zákazníků. Vytvořím novou míru a nazvu ji Prodej novým zákazníkům. Nedělejte si starosti, pokud tento vzorec nedává smysl hned – doporučuji nejprve vyzkoušet a pak časem přijde pochopení. Tento vzorec je trochu složitý, takže budu používat proměnné, které usnadní jeho pochopení.

Chystám se vytvořit azavolal Zákazníci a pak do této proměnné vložil tabulku mých ID zákazníků.

Pak jdu dolů na nový řádek a napíšu RETURN , což je syntaxe toho, co musíte použít při použití proměnných. Začneme rozšiřovat naši logiku, takže použijeme funkci k výpočtu celkových prodejů. Stále počítáme celkový prodej, ale tentokrát používáme jiný kontext . Je to poměrně složitá logika, ale pokud se vám to podaří, pak jste v dobré kondici, abyste pochopili, co DAX pro tento výpočet vlastně dělá.

Přeskočíme na jiný řádek a použijeme. V rámci tohoto filtru vložím jako proměnnou Zákazníci, kde bude říkat, že pro každého zákazníka jsem potřeboval provést hodnocení a vyhodnotit, zda tento zákazník již dříve nakoupil.

Jakmile dokončím psaní vzorce, přetáhnu míru do tabulky, abych viděl, co vlastně počítá. Bude to chvíli trvat, protože zde probíhá spousta interních výpočtů nebo výpočtů v paměti. Teď, když to trochu přeuspořádáme a naformátujeme tabulku na dolary, vypadá to takhle.

Nyní můžete vidět, že máme celkové prodeje a prodeje nových zákazníků. Můžete také vidět, že když kliknu na libovolný výběr časového rámce v průřezu Rok, změní se s ním i sloupec Prodeje novým zákazníkům.

První věc, kterou jsem zde vypracoval, byla proměnná zákazníků, což je pouze tabulka zákaznických ID.

Vypracování logiky

Abychom přišli s druhou částí vzorce, musíme rozpoznat počáteční kontext. Pro každý konkrétní řádek vstoupí proměnná Zákazníci a najde každého zákazníka, který nakoupil během určitého dne. U každého z těchto zákazníků pak projde tabulkou Data, aby zjistil, zda daný zákazník existoval a již dříve nakoupil.

Pokud nakoupili, pak se to bude rovnat většímu než 0 a v podstatě se to zruší. Ale pokud nekoupili, pak tato logika vrátí PRAVDU a tento zákazník zůstane v kontextu.

Každý zákazník, který si v daný den něco koupil, je hodnocen, zda nakoupil v nějaký předchozí den v aktuálním kontextu. To je přesně to, co zde tato logika dělá.

Prodej stávajících zákazníků

To je vzorec, který používáme k návratu tržeb novým zákazníkům. Můžete zajít ještě dále a přemýšlet o tom, jak můžete vyřešit prodeje svých stávajících zákazníků. Odtud můžete snadno odbočit, protože v podstatě vše, co musíte udělat, je odečíst Prodej novým zákazníkům od celkového prodeje.

Poté přetáhneme Prodej starého zákazníka do naší tabulky.

Vizualizace dat

Posledním krokem je přeměnit tuto tabulku na vizualizaci, která vám poskytne rozložení nových a starých zákazníků v čase.

Můžete si zachovat tuto dynamiku, takže můžete skutečně využívat datový model a v kterémkoli roce vidět, kdo je nový zákazník a kdo se vrátil a nakoupil od vás více. Rychle uvidíte, jak to můžete použít mnoha různými způsoby.

Závěr

Tato technika je velmi praktická a můžete přejít na jakýkoli časový rámec a analyzovat na základě marketingové propagační aktivity, kterou provozujete, kolik lidí nakoupí, kolik z těchto prodejů pochází od stávajících zákazníků oproti novým a také co byly dlouhodobé dopady vašich propagací na celkový prodej.

Takže jak vidíte, jedná se o opravdu kvalitní věci. Je to opravdu úžasné využití pokročilé analýzy v LuckyTemplates. Vyzkoušejte a naučte se to dobře a dostanete se do dobré pozice k vytvoření skutečně působivých zpráv v LuckyTemplates.