Vypočítajte priemernú transakciu na zákazníka pomocou DAX v LuckyTemplates

V tomto návode chcem ukázať, ako môžeme vypočítať priemerné tržby, zisky alebo transakcie na určitú dimenziu v DAX v LuckyTemplates. Celé video tohto návodu si môžete pozrieť v spodnej časti tohto blogu.

V tomto konkrétnom príklade sa na to pozrieme z pohľadu zákazníka. Pokúsime sa analyzovať, aký priemerný predaj dosiahneme na transakciu na zákazníka?

To nám umožní pochopiť, kto sú naši najlepší zákazníci, ale aj kto sú naši zákazníci, ktorí prídu a kúpia si značné množstvo.

Odtiaľ môžeme v konečnom dôsledku pochopiť, aké sú marže, ktoré získavame za transakciu od našich zákazníkov. Sú v niektorých regiónoch dobré v porovnaní s inými regiónmi? Sú dobré pre niektoré produkty v porovnaní s inými produktmi?

Pozrieme sa na priemerné množstvo produktov zakúpených na transakciu. Potom vám tiež ukážem, ako odvodiť ešte viac, aby ste na základe tohto prvého mohli nájsť ešte zaujímavejšie poznatky. Ideme sa rozvetviť na iné veci a ukážem vám, ako to urobiť efektívne.

Obsah

• Ako vypočítať priemer na transakciu
• Vypočítajte priemerný predaj na transakciu
• Používanie dátových pruhov
• Vypočítajte priemerné zisky na transakciu
• Vypočítajte priemerné marže na transakciu
• Priemerné marže na transakciu v priebehu času
• Ďalšie informácie
• Vizualizácia údajov
• Záver

Ako vypočítať priemer na transakciu

Najprv vypočítame hodnotu na transakciu skokom do tabuľky Predaj. Na ľavej strane máme stĺpec ID objednávky.

Takže každé ID objednávky sa rovná každej transakcii v tejto konkrétnej tabuľke. Musíme nájsť spôsob, ako vyhodnotiť každú jednu z týchto transakcií a v podstate spriemerovať predaje, ktoré sme uskutočnili pre každú jednu transakciu.

To nám poskytne – v závislosti od kontextu – priemer na transakciu. Môže to byť z regionálneho hľadiska, z pohľadu zákazníka alebo z pohľadu predajcu.

Niektoré dátové tabuľky majú ID objednávky a v rámci tohto ID objednávky môžete mať množstvo rôznych transakcií. V závislosti od toho, aký priemerný výpočet chcete vykonať, pravdepodobne budete chcieť tento stĺpec zadať do výpočtov. Najprv si vypočítajme priemerný predaj.

Vypočítajte priemerný predaj na transakciu

Vytvorme mieru a nazvime ju Priemerný predaj na transakciu . Použijem funkciu RAGEX , pretože nám to umožní urobiť tieto priemery iteráciou cez niečo. V rámci AVERAGEX použijem VALUES a vložím ID objednávky. Potom chcem spriemerovať celkový predaj pre každú jednu objednávku.

Keď pretiahnem túto mieru s kontextom mena zákazníka, toto je tabuľka, s ktorou prichádzam:

To nám v priemere ukáže, koľko každý človek zarobí na transakciu zakaždým, keď príde do obchodu.

Používanie dátových pruhov

Toto je už samo o sebe celkom dobrý prehľad, ale môžeme ho vylepšiť pomocou podmieneného formátovania a údajových pruhov .

Vypočítajte priemerné zisky na transakciu

Tu sa nemusíme zastaviť; môžeme, môžeme ísť ešte ďalej. Máme niekoľko ďalších základných výpočtov, ako sú celkové zisky a celkové náklady . Pomocou týchto výpočtov môžem zistiť priemerné zisky na transakciu . Všetko, čo musím urobiť, je skopírovať a vložiť mieru, ktorú som práve použil, do novej miery a namiesto položky Celkové tržby vložím položku Celkové zisky .

S týmto novým meradlom môžeme zistiť, aké sú naše zisky z každej jednej transakcie, a potom ich spriemerovať.

Môžem jednoducho pretiahnuť nové opatrenie do tabuľky, aby som získal nové poznatky. Napríklad náš zákazník Chris Fuller má vyššiu ziskovosť na transakciu ako Philip Foster, ktorý v skutočnosti dosiahol vyšší predaj. Toto je celkom dobrý poznatok, však?

Vypočítajte priemerné marže na transakciu

Vieme si poradiť aj s priemernými maržami na transakciu . Nebudeme musieť odkazovať na nič z tabuľky, pretože v skutočnosti môžeme použiť iba opatrenia v rámci opatrení .

Všetko, čo musíme urobiť, je vydeliť priemerný zisk na transakciu priemerným predajom na transakciu a potom zadať 0 ako alternatívny výsledok . Musíme sa tiež uistiť, že je správne naformátovaný.

Keď to pretiahnem do tabuľky, hneď uvidíte, prečo máme vyššie zisky pre Chrisa Fullera ako pre Philipa Fostera. Chris má v porovnaní s Philipom vyššie marže.

Toto je veľmi zaujímavý pohľad pre tohto konkrétneho zákazníka, ako aj pre ostatných našich zákazníkov.

Skvelé je, že túto techniku ​​môžeme použiť v akomkoľvek kontexte. V súčasnosti používame iba filter z tabuľky Zákazníci. Ak sa nad tým zamyslíte, môžeme použiť filtre z ktorejkoľvek z týchto tabuliek v našom dátovom modeli a zistiť, ako sa veci menia.

Priemerné marže na transakciu v priebehu času

Môžeme sa tiež pozrieť na naše priemerné marže na transakciu v priebehu času. Len to rýchlo zvýrazním pomocou hodnôt Mesiac a rok a Priemerná marža na transakciu a potom ich uvediem do grafu.

Vidíme, ako sa priemerné marže menia v priebehu času a vidíme sezónnosť.

Ďalšie informácie

Celkovo je teraz oveľa jednoduchšie vidieť našich zákazníkov s vysokou maržou v porovnaní s nízkou maržou. Napríklad zákazník Juan Collins má maržu 40 %. Tento trčí jasne ako deň.

Môžeme tiež uložiť filter, aby sme zistili, ktorí sú najziskovejší zákazníci na transakciu; to by mohlo naznačovať, že predajca priradený k týmto častiam je veľmi dobrý.

Vizualizácia údajov

Pomocou jazyka DAX v LuckyTemplates sa môžeme bližšie pozrieť na prehľad a určiť našich najlepších zákazníkov na regionálnej báze. Deje sa niečo regionálne? Môžeme prejsť z mapového vizuálu na vyplnenú mapu.

Môžeme sa navŕtať a pozrieť sa hlbšie. V mojom príklade má New Hampshire nízke marže, zatiaľ čo všetky ostatné regióny sú pomerne rovnomerne rozdelené.

Môžete tiež vybrať zákazníkov z tabuľky a určiť z nej podmnožinu zákazníkov, kde sa nachádzalo rozdelenie.

Záver

Pri výpočte priemerov pomocou DAX v LuckyTemplates môžeme získať toľko skvelých poznatkov. Tiež pridávajú veľkú hodnotu tomu, čo by sme mohli robiť v rámci podnikania z hľadiska marketingu a prideľovania predajných zdrojov.

Zjavne sa chcete zamerať na klientov, ktorí nakupujú najviac s najvyššími maržami. A prostredníctvom tohto typu analýzy môžete zosúladiť svoje zdroje tam, kde si myslíte, že optimalizujete najlepšie výsledky.

V tomto návode sme pracovali na jednej veci a potom sme sa rozdelili na množstvo ďalších vecí. Pomocou jazyka DAX môžete v LuckyTemplates robiť veľa výpočtov a techník a nájsť skutočne dobré poznatky.

Tento typ analytickej práce je taký silný. Ak si chcete pozrieť viac podobných príkladov, pozrite simodul priOnline. Tento modul obsahuje obsah týkajúci sa riešenia skutočných obchodných problémov pomocou osvedčených postupov jazyka DAX v LuckyTemplates.

Všetko najlepšie,