Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Gyakori vásárlói magatartáselemzés LuckyTemplates használatával
A mai üzleti világban a közös vásárlói magatartáselemzés rendkívül fontos a vállalatok számos funkcionális területén. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
A fogyasztói magatartás elemzése az értékesítési célok tervezését és elérését segítő eszköz.
Ezenkívül a vásárlói magatartás megértése segít eldönteni, hogy hol és hogyan helyezze el jobban a termékeket vagy szolgáltatásokat.
A LuckyTemplates segítségével dinamikusan értékelheti ügyfelei tevékenységét, és megjósolhatja, hogyan fognak viselkedni a jövőben.
Ebben az oktatóvideóban belemerülök néhány viselkedéstípus-elemzésbe, hogy kidolgozzam az ügyfelek leggyakoribb viselkedését.
Át fogom futni, hogyan elemezheti az adatkészlet bizonyos elemeinek viselkedését. Ebben az esetben azt szeretném elemezni, hogy a fogyasztói átlagosan mennyit vásárolnak az Ön termékei alapján az idő múlásával. Azt is szeretném megnézni, hogy átlagosan hány tranzakciót hajtanak végre ügyfeleink egy adott termékkel kapcsolatban. Tehát ezek a viselkedés típusú válaszok, amelyeket lekérhet az adatkészleteiből.
A DAX-képlet nem túl bonyolult, és a legfontosabb, amit meg kell értened, az iteráló függvények – vagy az, hogy hogyan iterálhatsz egy másik dimenzión keresztül, majd elemezheted hatásuk eredményét attól függően, hogy milyen kontextusban vagy.
Hadd mutassam meg, hogyan csináltam, és remélhetőleg olyan betekintést nyerhet, amelyet alkalmazni szeretne saját elemzésében.
Tartalomjegyzék
Átlagos eladások vásárlónként
Meg akarom nézni, hogy egy adott terméknél mekkora az átlagos eladások vevőnként. Például azt szeretném látni, hogy ügyfeleink átlagosan mennyit költenek a 63-as termékre.
Szóval hogyan csináljam? Mindenekelőtt egy olyan képletet kell kidolgoznunk, amely szerint minden egyes termék végighalad minden egyes vásárlón, hogy kiértékelje az adott ügyfél teljes értékesítését, majd ezt átlagolja. Ez adja az átlagos eladásokat, de vásárlónként.
Ha jobban belegondol, használhatja az Ügyfél-azonosítót is, és pontosan ugyanazt az eredményt kapja.
Teljes mértékben Önön múlik, hogyan teszi ezt, de jó, ha jól érti, mi történik az adatmodellel.
Ezt csinálja a VALUES : minden egyes vásárlón végigmegyünk, aki megvásárolta a 63. terméket. Felmérjük, hogy mennyit vásároltak, majd átlagoljuk afunkció.
Átlagos Minden ügyfél számára
Ezt az Ügyfélnévvel kapcsolatos bármilyen kontextus is befolyásolja . Tehát amikor kiválasztok egy ügyfelet vagy ügyfélcsoportot, az iteráció csak arra az ügyfélre vonatkozik, amelyet ténylegesen kiválasztottunk.
Ez csak akkor ismétlődik át minden vásárlón, ha megszabadulunk az ebből a szeletelőből származó szűrőktől.
Ez az, amit az Átlag minden ügyfél számára csinál; ez mindig egy olyan szám lesz, amely nem változik, függetlenül attól, hogy az Ügyfélnév szeletelőben kiválasztotta.
Amit azért tettem, hogy ezt az átlagot elérjem, az az, hogy megbizonyosodtam arról, hogy a Vevők táblázatból semmi nem vonatkozik a jelenlegi kontextusra. Ez lehetővé teszi számomra, hogy – a kiválasztástól függetlenül – minden egyes vásárlón keresztül ismételjem, és lekérjem az eladásokat.
Így tudjuk kitalálni, hogy mi a gyakori vásárlói magatartás, majd összehasonlíthatjuk azt az általunk kiválasztott válogatással vagy ügyfélcsoporttal. Ez az a rész, ahol ez eléggé divatos lehet az elemzésében. Tegyük fel, hogy az összes ügyfelet megvizsgálja, de régiók szerint is csoportosítani akarta ezeket az ügyfeleket, vagy azt, hogy jó vagy rossz vevők-e, vagy magas vagy alacsony árrésű ügyfelek.
Ügyfelenkénti tranzakciók
Ezt tranzakciók esetén is megteheti, és a termékek egészét viselkedési szempontból tekintheti meg. Pontosan ugyanazt a technikát használtam, és minden egyes vásárlóra átlagosan kiszámítottam az összes tranzakciójukat .
Aztán visszamentem, és beírtam a CALCULATE utasításba az ALL értékkel. Ez megadta nekem az adathalmazban szereplő összes ügyfél általános viselkedését, majd összehasonlíthattuk az általunk végzett választással.
Ez itt nagyon erős dolog, és sok alkalmazás létezik ehhez hasonló technikákra. Nagyon sok mindent elérhet a LuckyTemplates segítségével, ha egyszerűen elemezi az átlagos vásárlói viselkedést, majd összehasonlítja azt egy kis részhalmazzal.
Következtetés
Ha névértéken nézzük, meglehetősen nehéz elképzelni, hogyan készíthet ügyfélviselkedés-elemzést a LuckyTemplates-en belül. Ez az oka ennek az oktatóanyagnak, ahol mélyen belemerülök az ilyen típusú betekintésbe.
Először is analitikusan át kell gondolnia, hogyan szeretné elérni a kívánt eredményt a LuckyTemplatesben. Ezután strukturálja a modellt és a DAX képleteket az „out of the box” gondolkodás és néhány gyakorlati alkalmazás kombinálásával.
Az ehhez hasonló ügyfélviselkedés-elemzés számos módon előnyös lehet egy vállalkozás számára. Az ilyen betekintések segíthetnek meghatározni azokat a tevékenységeket és döntéseket, amelyeket marketing szempontból és a jövőbeli logisztikai kihívások szempontjából is végrehajt.
További példák a fejlett üzleti elemzéssel kapcsolatban . Tekintse meg az alábbi kurzusmodult innen.
Élvezze ennek az elemzési technikának a megismerését.
***** LuckyTemplates tanulása? *****
LuckyTemplates mobil jelentéskészítési tippek és technikák
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Professzionális szolgáltatáselemzési jelentések LuckyTemplatesben
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
Microsoft Power Platform frissítések | Microsoft Ignite 2021
Tekintse át a Power Apps és a Power Automate legfontosabb frissítéseit, valamint azok előnyeit és következményeit a Microsoft Power Platform számára.
Gyakori SQL-függvények: Áttekintés
Fedezzen fel néhány gyakori SQL-függvényt, amelyeket használhatunk, például a karakterláncot, a dátumot és néhány speciális függvényt az adatok feldolgozásához vagy manipulálásához.
LuckyTemplates sablonok létrehozása: útmutató és tippek
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhatja létre a tökéletes LuckyTemplates sablont, amely az Ön igényeinek és preferenciáinak megfelelően van konfigurálva.
Mezőparaméterek és kis többszörösek a LuckyTemplatesben
Ebben a blogban bemutatjuk, hogyan lehet a mezőparamétereket kis többszörösekkel rétegezni, hogy hihetetlenül hasznos betekintést és látványelemeket hozzon létre.
LuckyTemplates rangsor és egyéni csoportosítás
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan használhatja a LuckyTemplates rangsorolási és egyéni csoportosítási funkcióit a mintaadatok szegmentálására és kritériumok szerinti rangsorolására.
A LuckyTemplatesben csak egy meghatározott dátumig összesített összeg látható
Ebben az oktatóanyagban egy konkrét technikát fogok bemutatni, hogyan jelenítheti meg a kumulatív összeget csak egy adott dátumig a LuckyTemplates vizualizációjában.
Bullet Charts: speciális egyéni látványelemek a LuckyTemplates számára
Ismerje meg, hogyan hozhat létre és testreszabhat Bullet diagramokat a LuckyTemplates alkalmazásban, amelyeket főként a teljesítmény mérésére használnak a célhoz vagy az előző évekhez képest.