Time Intelligence in LuckyTemplates: Kuinka laskea tapahtumien määrä viimeisen N päivän aikana

Joskus kun analysoit LuckyTemplates-raporttejasi, saatat haluta tietää, kuinka monta tapahtumaa on tapahtunut tietyn ajanjakson aikana. Tässä blogiviestissä näytän sinulle tarkalleen, kuinka voit laskea tapahtumat tietyn ajanjakson sisällä LuckyTemplatesin aikatietojen avulla. Voit katsoa tämän opetusohjelman koko videon tämän blogin alaosasta.

Tämä viesti kattaa laadukkaan analyyttisen työn, joka voidaan suorittaa tehokkaasti LuckyTemplatesissa. Käytämme päivämäärätaulukoiden ympärillä DAX-kaavojen yhdistelmää hyödyllisten oivallusten poimimiseksi.

Sisällysluettelo

• Viimeisten N päivän tapahtumien määrittäminen
• Tapahtumapäivien kokonaismäärä
• Tapahtumat yhteensä
• Tapahtumat viimeisen 60 päivän aikana
• 1. Muuttujien käyttäminen (VAR)
• 2. Työskentely CLCULATE-toiminnon kanssa
• 3. FILTER-toiminto
• Time Intelligencen käyttö LuckyTemplatesissa myynnin ja markkinoinnin parantamiseen
• Johtopäätös

Viimeisten N päivän tapahtumien määrittäminen

Tarkastelemme, kuinka monta tapahtumaa yksittäinen asiakas on tehnyt viimeisen N päivän aikana. Tässä on itse asiassa pari tapaa edetä.

Tapahtumapäivien kokonaismäärä

Selvittääksemme, kuinka monta päivää asiakas on asioinut kanssamme, voimme luoda mittarin käyttämällä tätä kaavaa:

Oletetaan esimerkiksi, että asiakas osti 3 erilaista yksittäistä tuotetta yhtenä päivänä. Jos käytämme tätä kaavaa, se palauttaa vain yhden tapahtuman (eikä kolmea), koska ostopäivämäärä on selkeä .

Tapahtumat yhteensä

Mutta jos haluamme laskea tapahtumien kokonaismäärän päivistä riippumatta, voimme käyttää myyntitaulukon COUNTROWS-funktiota.

Tämä antaa meille yksittäisiä tapahtumia. Jos asiakas osti 3 eri tuotetta yhden päivän aikana, tämä tulee olemaan 3 tapahtumaa.

Kun tarkastelemme myyntitaulukkoa, saatamme huomata, että Tapahtumat yhteensä- ja Tapahtumat yhteensä -sarakkeiden välillä ei ole paljon eroa. Mutta joissakin tapauksissa, kuten Carlos Scottin kanssa, jolla oli useita tapahtumia yhden päivän aikana.

Tapahtumat viimeisen 60 päivän aikana

Seuraavaksi haluamme selvittää, kuinka monta tapahtumaa on tehty viimeisen N päivän aikana tai viimeisen 60 päivän aikana demotietojoukon tapauksessa.

Erottelemme, kuinka monta tapahtumaa on tehty tietyn ajanjakson aikana verrattuna kokonaismäärään.

Muista, että tämä on dynaaminen laskelma, joten kun kuljemme ajassa, 60 päivää kulkee mukanamme. Katsomme vain 60 päivää taaksepäin.

Joten tämän kaavan keksimiseksi käytimme kaavatekniikoiden ja funktion yhdistelmää. Käytämme tässä muuttujia ja funktioita, joiden kanssa työskentelemme, ja FILTER . Katsotaanpa osaa tästä.

1. Muuttujien käyttäminen (VAR)

Käytämme MUUTTUJIA saadaksemme viimeisimmän ostopäivämäärän (nykyisessä kontekstissa). Koska tämä on esittelytietojoukko, annoin meille päivämäärän LASTDATE:n perusteella.

Tavallisesti et käytä tätä kaavaa, koska tarkastelet reaaliaikaista tietojoukkoa. Voit käyttää tätä kaavaa sen sijaan, jos näin on:

2. Työskentely CLCULATE-toiminnon kanssa

Tässä tapauksessa olen käyttänytkaava. Mutta teoriassa voimme käyttää myös Tapahtumat yhteensä -mittaria.

Laskemme edelleen tapahtumien määrää, mutta muutamme vain kontekstia sen laskentatavan suhteen.

Juuri tätä CLCULATE-funktio tekee; tarkastelemme tapahtumien kokonaismäärää viimeisen 60 päivän ikkunassa.

3. FILTER-toiminto

Kolmas vaihe on suodattaa päivämäärätaulukko viimeisen 60 päivän ajalta FILTER-toiminnolla. Tämä toiminto avaa uuden ikkunan, jossa voit laskea tapahtumien kokonaismäärän tietyllä aikavälillä.

ALL(DATES) -toiminnolla vapautamme kaikki päivämäärätaulukosta mahdollisesti tulevat suodattimet aluksi. Sitten lisäämme suodattimet takaisin toistamalla jokaisen yksittäisen päivämäärän ja arvioimalla, onko se (viimeinen päivämäärä – 60) ja viimeinen päivämäärä välissä .

Time Intelligencen käyttö LuckyTemplatesissa myynnin ja markkinoinnin parantamiseen

Lopputuloksena on todella voimakasta tavaraa. Voimme käyttää tätä uudelleen uuden mittarin luomiseen. Voimme esimerkiksi laskea kaavan uudelleen enintään 180 päiväksi, kuten alla:

Voimme sitten vetää tulokset kankaalle ja haaroittaa taulukkoa määrittääksemme asiakkaan ostosyklin nopeuden. 

Voimme analysoida myyntitaulukon ja sitten kysyä itseltämme vaikeita kysymyksiä. Miksi asiakkaamme tekevät enemmän kauppaa viimeisen 60 päivän aikana kuin viimeisen 180 päivän aikana?

Johtuiko se siitä, että annoimme heille erityisen alennuksen, vai johtuiko se tekemästämme markkinointitoimista? Kun olemme saaneet vastaukset, voimme käyttää niitä markkinointistrategioiden parantamiseen.

Tapahtumatiheyden analysointi on elintärkeää yritykselle , varsinkin jos olet korkean taajuuden jälleenmyyjä tai verkkoyritys.

Johtopäätös

Havainnot, joita voit saada aikaälykkyydestävoi ohjata monia toimia ja päätöksiä markkinoinnin, varaston ja taloudellisten aloitteiden avulla.

Tekniikkaa voidaan käyttää niin monella eri tavalla oikeassa ympäristössä. Muista, että sen ei aina tarvitse olla liiketoimia; se voi olla myyntiä, kustannuksia, voittoja jne., jotka voitaisiin tarkastella käyttämällä samaa täsmälleen esittelemääni tekniikkaa.

Jos opit sisällyttämään tämän raportteihisi, kehität korkealaatuista työtä, jota asiakkaasi ja organisaatiosi arvostavat.

Jos haluat oppia entistä edistyneempiä LuckyTemplatesin analyyttisiä tekniikoita, tutustu alla olevaan moduulilinkkiin LuckyTemplates Onlinesta.

Onnea!