Ny kundeanalyse ved hjælp af avanceret DAX

For ikke så længe siden gennemførte jeg en hel scenariemetodesession for medlemmer af LuckyTemplates. Jeg arbejdede på en hel session, som omfattede mange typer analyser, herunder mistede kunder, faste kunder og analyser af nye kunder . Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

Alle involverede et stort analytisk arbejde for at maksimere forretningspotentialet i disse kundedata.

I denne særlige tutorial vil jeg nedbryde, hvordan du faktisk .

Men det er bestemt åbent for debat om, hvad du vil klassificere som en "ny kunde" baseret på din organisation eller branche. Er det nogen, der aldrig har købt siden starten af ​​din virksomhed? Det stykke analyse er ret unikt. Men nogle gange vil du måske faktisk sætte en slags tidsramme på det. Hvis en kunde ikke har købt i den pågældende periode, kan du betragte dem som nye, når de kommer tilbage.

Men uanset din definition, vil teknikken være meget lig det eksempel, som jeg vil lede dig igennem. 

Indholdsfortegnelse

• Forstå indsigten fra ny kundeanalyse
• Formel til ny kundeanalyse
• Konklusion

Forstå indsigten fra ny kundeanalyse

Denne tutorial er ret avanceret og kræver en forståelse af tabelfunktioner og virtuelle tabeller inde i LuckyTemplates . Men jeg vil gennemgå dette i detaljer i hele tutorialen. Jeg vil også vise dig de formler, du skal bruge for dynamisk at fremhæve disse data i dine LuckyTemplates-rapporter.

Først vil jeg vise dig en prøveanalyse i dette dynamiske vindue.

I dette særlige tilfælde betragter jeg nye kunder som dem, der ikke har købt noget inden for de sidste 90 dage.

For at nå frem til denne model skal jeg først opsætte parametrene og formlen. For at gøre dette skal du klikke på Modellering og derefter klikke på Ny parameter. 

Jeg oprettede også en simpel tabel til Churn Time Frame ved hjælp af formlen nedenfor . 

Kundeafgang refererer til de kunder, der stoppede med at købe fra en bestemt virksomheds produkt eller service inden for en bestemt tidsramme. 

Nu, for at gøre analysen mere dynamisk, kan jeg faktisk forlænge churn-tidsvinduet. Oprindeligt har jeg 90 , men jeg kan øge det til 180 dage. Jeg kan endda gå til en kortere tidsramme også.

Vi kan bruge Amazon som eksempel. Hvis du ikke har købt noget fra Amazon i 90 dage eller 180 dage, kan de betragte dig som en tabt kunde. Herefter vil de sandsynligvis udsende nogle former for markedsføring for at få dig tilbage som 'ny' kunde.

Det er det vigtigste, jeg vil tale om i denne video. Nøglen til, hvordan man rent faktisk løser eller beregner disse nye kunder, hvilket kunne sige meget om, hvor vellykket din marketingindsats er.

Formel til ny kundeanalyse

Så lad os lige gennemgå denne formel her for nye kunder . Denne formel beregner de kunder, der har købt noget i den aktuelle måned, men ikke har købt noget i de 90 dage forud for det.

For det første evaluerer CustomerTM- formlen kundesalget for den aktuelle måned.

Du kan se resultaterne af denne formel i kolonnen i tabellen nedenfor.

Derefter brugte jeg PriorCustomer- formlen til at lede efter de kunder, der har tidligere optegnelser for de sidste 90 dage. Det betyder bare, at de er faste kunder.

I stedet for den aktuelle kontekst skal vi ændre tidsrammen eller konteksten for denne tabel ved at bruge.

Jeg har også tilføjetfunktion til at fjerne enhver kontekst på datoer og genanvende filteret baseret på 90-dages tidsvinduet. Dette er kernen i formlen.

Nu, denfunktion evaluerer to af disse tabeller. Derefter returnerer det en tabel med unikke kunder.

Derefter har jeg tilføjetformel til at tælle de unikke kunder.

Efterfølgende kan jeg komme med den nye kundeanalyse ligesom nedenstående.

Lad os tage et kig på dette eksempel for marts måned 2017 .

Vi har i alt 282 kunder, og det er, hvad CustomerTM- formlen evaluerer. Ud af disse kunder har kun 191 ikke købt noget i de seneste 90 dage. Derfor betragter vi dem som nye kunder.

Brug af denne nye kundeanalyse kan hjælpe dig med at finde ud af, om din marketingindsats har succes med at få nye kunder til din virksomhed.

Konklusion

Generelt koster en ny kunde mere end en eksisterende kunde. Så det er meget vigtigt for mange organisationer at forstå tendenserne bag, hvem der køber hos dig.

Dette er en virkelig kraftfuld metrik til at forstå sammensætningen af ​​dine kunder i enhver periode. I dette særlige tilfælde vil vi vise det måned for måned.

Denne teknik giver dig mulighed for at forstå, hvor meget det faktisk koster dig at få omsætning ombord i din organisation.

Jeg efterlader et link nedenfor i beskrivelsen, hvis du rent faktisk vil se hele denne workshop. Alt du skal gøre er at opgradere dit medlemskab for at kunne afspille og downloade hele ressourcen.