LuckyTemplates Ügyfélszegmentáció: A csoport időbeli mozgásának bemutatása

Ez az oktatóanyag az ügyfelek meglátásairól szól. Bemutatok egy fejlett LuckyTemplates ügyfélszegmentációs technikát DAX-képletek és egy másodlagos táblázat segítségével. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Az ügyfelek azonosítása vagy szegmentálása önmagában egy technika, de egy másik nagyszerű technika az aktuális és egy korábbi időszak ügyfélszegmenseinek összehasonlítása . Ezzel a betekintéssel valódi értéket nyerhetünk a LuckyTemplates ügyfélszegmentációs elemzésünkből.

Ez a technika kombinációjaés helyes adatmodellezés .

Az itt hivatkozott ügyfélszegmentálás vagy csoportosítás a felső vagy a felső, a középső és az alsó. Összehasonlítjuk az egyes ügyfelek jelenlegi és korábbi szegmentálását, és meglátjuk, hogy mely ügyfelek, akik valaha a legjobban teljesítettek, váltak a legrosszabbul teljesítő ügyfeleink közé.

Az ilyen típusú ügyfélelemzéssel jobb döntéseket hozhatunk az értékesítés, a marketing vagy a reklámozás terén, mivel ez az egyik valós forgatókönyv az üzleti környezetekben.

Tartalomjegyzék

• Ügyfélcsoportok azonosítása idén és tavaly
• DAX számítások az ügyfélcsoportokon belüli mozgás megjelenítéséhez
• Következtetés

Ügyfélcsoportok azonosítása idén és tavaly

A konkrét dolog, amit meg akarok mutatni ebben az oktatóanyagban, az ebben a táblázatban szereplő eredmények. Létrehoztam egy listát azokról az ügyfelekről, akiket legjobbnak, közepesnek és alacsonynak tartok, és százalékosan kidolgoztam az ügyfélcsoportokat. 

Ebben a táblázatban azt láthatjuk, hogy a TY Ügyfélcsoport (idén) oszlopban az idei év legnagyobb vásárlói vannak, az LY Vevőcsoport (tavaly) oszlopban viszont egy másik szegmensben vagy csoportban (középső és alsó) szerepeltek. ). Láthatjuk a tavalyi legalacsonyabb vásárlókat, akik idén eljutottak a középső és a felső részekhez .

Például az itteni Johnson Ltd tavaly mélyponton volt, idén viszont 38,2%-os növekedéssel közepes ügyfél. A Liberty Group tavaly is mélypontot ért el, ám idén már 512,7%-os növekedéssel a legjobb ügyfél.

Ez a szám önmagában mutat valamit, de ez lehetővé teszi számunkra, hogy sokkal több logikát hozzunk létre, amely tisztán szegmentálja az ügyfeleket az alapján, hogy egy adott csoportba tartoznak. 

Mielőtt rátérnénk a képletre, gyorsan megmutatom, hogyan csoportosítottam ezeket az ügyfeleket. Ezeket a csoportokat az értékesítési százalékok alapján hoztam létre , így a legjobb vásárlók a 80% és 100% között vannak, míg a középső csoport 25% és 80% között van, az alsó csoport pedig a 25%.

DAX számítások az ügyfélcsoportokon belüli mozgás megjelenítéséhez

Itt két DAX képletet használunk – az idei évre (TY) és az előző évre (LY). Nézzük először az idei képletet ( Customer Group TY ), és a képlet kiemelt részére koncentrálunk a.

A SELECTEDVALUE függvény lehetővé teszi, hogy szöveges értéket adjunk vissza (felső, középső, alsó). A SZŰRŐ funkció segítségével azonosítjuk, hogy az ügyfelek melyik csoportba tartoznak . Ezt a logikát az általam létrehozott Ügyfélcsoportok tábla minden sorában futtatjuk .

A FILTER olyan, mint egy iteráló függvény, amely egy adott táblán keresztül iterál, és minden egyes sorban egy logikát futtat. Az a kontextus, amely igaznak értékel, az marad meg. Tehát ebben az esetben megvan a felső, a középső és az alsó érték.

A logika itt tartalmazza a CustomerRank és TotalCustomer változókat (VAR) , amelyeket a képlet első részében dolgozunk ki. A képlet Alacsony és Magas értékei az Ügyfélcsoportok tábla oszlopai . Így például ahhoz, hogy a legfelső csoportba kerüljön, az ügyfélnek 80% és 100% között kell lennie az eladások alapján. 

Tehát ez a vevői rangszámítás, amely az idei eladásokon alapul . Ha most megnézzük az Ügyfélcsoport LY képletét, akkor csak az ügyfelek rangja változott, amely a tavalyi eladásokon alapul az idei eladások helyett . 

Ugyanaz a logika, amely pontosan ugyanazon a táblázaton fut végig, de az előző év rangja alapján fut. És ez visszaadja azt a csoportot, amelyben az előző évben szerepelnek, és az aktuális évhez képest.

Következtetés

Ez a LuckyTemplates ügyfélszegmentációs technika lehetővé teszi számunkra, hogy táblázaton keresztül futtassunk és értékeljünk, és szöveges eredményt adjunk vissza. Össze tudjuk hasonlítani a tavalyi és az idei ügyfélköri eredményeket.

Az is nagyszerű, hogy ugyanazt a másodlagos táblát (Ügyfélcsoportok) használhatjuk a logika futtatására.egy adatmodellezési technika, amelyet egy másik oktatóanyagban mutattam be.

A DAX és az adatmodellezési technikák kombinálása lehetővé teszi számunkra, hogy kinyerjük ezt az értékes betekintést. Továbbá a negyedéves eredményeket is összehasonlíthattuk. Ugyanez a logika és technika érvényesülne.

Ez egy igazán hatékony technika, amelyet saját LuckyTemplates ügyfélszegmentációs jelentéseiben is alkalmazhat.

Minden jót!