LuckyTemplates Analytics: Futtassa a forgatókönyv-elemzést az átlagos rendelési méretre

Ebben az oktatóanyagban belemerülünk a LuckyTemplates analitika erejébe . Valami egészen praktikuson megyek keresztül egy olyan kiskereskedő számára, aki nagy gyakorisággal árul árut. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Ha Ön egy olyan vállalkozás, amely sok árut értékesít – mondjuk egy online kiskereskedő –, ha ki tudja elemezni, hogy mennyi hasznot hozna átlagos rendelési méretének növeléséből , akkor van egy elemzési darabja, amely nagyon hatékonyan átalakítható támadás, amely nagy változást hoz az eredmény szempontjából.

Ebből a betekintésből olyan promóciókat vagy marketingeseményeket indíthat, amelyek az ügyfelekre összpontosítanak, és ahol úgy érzi, hogy a legmagasabb megtérülést éri el.

Ezzel a példával bemutatok néhány különböző DAX technikát. Sokat lehet kivenni belőle, főleg technikai szempontból. Megtanulhatja, hogyan futtathat iterációs függvényeket a mögöttes adattáblázatokon, hogy felfedezze ezt a konkrét betekintést , de megláthatja a sok további hasonló betekintés lehetőségét is.

Tartalomjegyzék

• Forgatókönyv-elemzés futtatása a rendelési méretről
• Iteráló függvények használata
•  Főbb pontok
• Következtetés

Forgatókönyv-elemzés futtatása a rendelési méretről

Itt a paraméter funkciót használtam, hogy dinamikus forgatókönyv-elemzést hozzak létre a rendelés méretére vonatkozóan. Ez egy csodálatos módja a LuckyTemplates analitika használatának.

Ebben az esetben azt szeretnénk látni, hogy mi fog történni az eladásainkkal az idő múlásával, ha növeljük átlagos rendelési méretünket . Itt lehetőségünk van kiválasztani, hogy mennyit szeretnénk növelni. Maximum 80 vagy 230 dollár lehet, egészen 250 dollárig. Azt is megnézhetjük, hogy ez hogyan hat az idő múlásával.

Ebből jól tervezhetünk, ha promóciót akarunk lebonyolítani, vagy reklámozni akarunk. Elemzést készíthetünk a rendelési méretünk eladásainkra gyakorolt ​​hatásáról, ha mondjuk az átlagos rendelési méretet növelhetjük egyes fel-értékesítések vagy keresztértékesítések alapján, a termékek ajánlására kiképzett értékesítési csapatunkkal.

A legfontosabb dolog, hogy jól ismerjük az iterációs funkciókat, mert alapvetően ezt kell használni az átlagos rendelési méret értékének beépítéséhez.

Iteráló függvény használata s

Az iteráló függvények végén általában X van. Van néhány másik, amelyik nem rendelkezik, de főleg azok, amelyeket nagyon meg kell értened, az a SUMX, az AVERAGEX és még sok más. Ezek a függvények a táblázat minden egyes sorában ismétlődnek.

Ebben az esetben az Értékesítési táblázatot adtuk meg . Itt azt csináljuk, hogy az Értékesítési táblázat minden egyes soránál megnézzük, hogy milyen mennyiséget adtunk el, és megszorozzuk a termék árával.

Más szóval, minden tranzakcióhoz eladást számolunk az adataink minden sorához. Ha most szeretnénk néhány forgatókönyvet elhelyezni, ha meg tudjuk növelni átlagos rendeléseinket, akkor valamilyen módon be kell építeni egy változót ebbe a soronkénti számításba .

Tehát meg kell szoroznunk a mennyiséget az aktuális árral és a rendelési méret növekedésével. Ebben az esetben meg kell ragadnunk ezt a változót, amely az új paraméterből lett létrehozva, és be kell táplálnunk az iterációs függvénybe.

Így jutunk el az Értékesítés a Rendelési Bump számításhoz.

Így például 250 dollárral növeljük átlagos rendelésünket, ha fel- vagy keresztértékesítést hajtunk végre, akkor összesítve ez lenne a hatás.

Ezután megragadjuk ezt az új számítást, és belehelyezem a mintánkba , ahol felhasználjuk.

Összehasonlítottuk a megrendelés nélküli értékesítésünkkel, és így kapjuk meg a különbséget. Ezután az értékesítési nyereségre ágazunk .

 Főbb pontok

Azt javaslom, hogy kezdje a kezdeti forgatókönyvvel, majd ágazza szét ezekre a különböző kumulatív összesített mintákra. Így aztán kicsit másképp képzelheti el a dolgokat.

Kezdheti a változó betáplálásával, de aztán dolgozza ki, hogy mi a vizualizációja, és alkalmazza a DAX-képletet, amely ténylegesen elvezeti Önt a célig.

Ezt követően használhatja az adatmodell erejét , ahogy a példában is tettük. Csak újabb termékeket veszünk fel, mert jelenleg csak ezeknek a termékeknek a rendelési értékét növeljük. Ahogy hozzáadjuk a termékeket, láthatjuk, milyen hatással lesz ránk bármely időkeretben.

Mindezek az egyéb dolgok, mint például a Dátumok oszlop, a Terméknév stb., csak dimenziókat hoznak be adatmodellünk többi részéből. Egyszerűen beépítjük őket jelentésünkbe, és meggyőző betekintést adunk.

Összetett „mi lenne, ha” elemzési példa a LuckyTemplatesben DAX használatával

Következtetés

Ez az elemzés igazán praktikus és kommersz, ezért szeretem annyira . Nagyon sok értéket adhat azoknak a szervezeteknek, amelyek nagy gyakorisággal, gyorsan értékesítenek.

Meg tudja majd válaszolni azt a kérdést, hogy ha növeltem az átlagos rendelési méretemet, az mit fog befolyásolni a jövedelmezőségemen? Mit fog ez csinálni ahhoz képest, ha az átlagos rendelési méretünk valóban csökkenne?

Nézze meg, és próbálja ki ezeket a technikákat saját modelljeibe beépíteni.

Minden jót!