Példa kosárelemzésre – LuckyTemplates Advanced Analytics

Ebben az oktatóanyagban a LuckyTemplates segítségével elvégezhető legfejlettebb elemző munkák közül néhányat fogok átfutni, ez pedig a kosárelemzés. Ez az elméleti koncepció számos alkalmazással rendelkezik a LuckyTemplates-ben. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Arra fogok most kitérni, hogyan használhatja ezt a fajta elemzést az adatkészleteken belüli keresztértékesítési lehetőségek értékelésére.

Eléggé részletezem a dolgotképleteket, amelyeket végre kell hajtania. Azt mondtam, hogy ez fejlett, és nagyon nehéz felkapni a fejét az egyes képletek különböző elemeire.

Itt azonban azt javaslom, hogy először ismerkedjen meg vele, majd idővel tekintse át, ahogy többet megtud az egyes funkciókról. Ez csak akkor van így, ha nincs azonnal értelme annak, hogy mindez hogyan illeszkedik egymáshoz.

Tartalomjegyzék

• Az adatmodell belsejében
• Keresztértékesítési lehetőségek értékelése kosárelemzéssel
• A Formula Munkahelyen
• Következtetés

Az adatmodell belsejében

Az első dolog, amit tennünk kell, az, hogy módosítsuk a modellünket. Kifejezetten az ilyen típusú elemzésekhez kell felépíteni a modellünket. Valójában nincs más módja ennek.

Ebben a kosárelemzési példában egy adott terméket kell szűrnünk. De akkor egy másik terméket is szűrünk. Például, ha látni szeretnénk, hogy az 5. terméket hányszor vásárolták meg más termékekhez képest, akkor az 5. terméket szűrjük/kiválasztjuk.

Tehát itt két szűrő működik: az általunk kiválasztott termék szűrője és az összes többi termék szűrője. Kiértékeljük, hogy egy adott terméket egy másik termékkel együtt vásárolunk-e, és ezért kell elkészítenünk ezt a modellt.

Megvan a Termékek táblázatunk és a Termékek szűrőtáblája. Itt láthatjuk, hogy a kapcsolat „inaktív”.

Különböző kontextusokkal fogunk dolgozni, amelyeket ebből a két táblázatból fogunk alkalmazni. Ez az, ahogyan kezeljük ezeket a szűrőket vagy összefüggéseket egy képletben, amely lehetővé teszi számunkra az eredmény elérését.

Keresztértékesítési lehetőségek értékelése kosárelemzéssel

Most pedig nézzük meg, hogy valójában mit csinál az eredmény.

A Termékválaszték táblázat lehetővé teszi számunkra, hogy kiválasszunk egy terméket, és megnézzük, hányszor vásárolták meg ezt a terméket más termékekkel együtt.

Ez a Vevők, akik vásároltak táblázat azonban nem kapcsolódik a termékválasztási táblázatunkhoz .

Ez a táblázat egyszerűen azt mutatja, hogy hányan vásárolták meg a Terméknév táblázatban szereplő termékeket 2016-ban, mivel ezt 2016-ra szűrtük.

Tehát az 1. terméket 135-en vásárolták 2016-ban, míg 128-an a 15. terméket és így tovább.

A Termékválasztás szeletelő a modellünkben található Termékek szűréséből származik, amelyek inaktív kapcsolattal rendelkeznek. Tehát kezdeti kiválasztásunk alapján ez semmit sem tesz a Vásárlók oszlopban .

Mit változtat ez a Vásárlók mindkét termékkel táblázat, mert ez a képlet kiértékeli a termékeket (Termékkiválasztás szeletelő), és megmutatja, hogy hányszor vásárolták meg más termékekkel együtt (Terméknév táblázat).

Nézzük meg a képletet ezek mögött, hogy jobban megértsük az eredményeket.

A Formula Munkahelyen

Ebben a képletben van egy kis apróság az összetett DAX függvényekkel. A lehető leghatékonyabban használtam a változókat.

Egy egész táblázatszűrőt helyeztem el ebbe a változóba, és Multi Purchase Evaluation néven neveztem el .

Kihasználjuk, ami egy táblázatszűrő.

Így például az 1. termékkel megyünk, a szűrő az Értékesítési táblázatra kerül. A VALUES itt egy oszloptáblázatot hoz létre az összes egyedi emberről vagy vásárlóról, aki megvásárolta az 1. terméket.

Az ÖSSZES termék felszabadítja vagy megszünteti a Termékek szűrőt, majd a USERELATIONSHIP bekapcsolja azt a másik szűrőt, amelynek inaktív kapcsolata van.

Minden egyes vásárlón végighalad, és megnézi, hogy az ügyfél is megvásárolta-e azt a terméket, amelyet a Termékválasztási szeletelőben kiválasztunk.

Az ÉRTÉKEK függvény megtartja azokat a vásárlókat, akik mondjuk az 1. és a 6. terméket vásárolták ehhez a konkrét eredményhez.

Ez az értékelés itt, az ügyfelek, akik vásároltak …

a megmaradt ügyfelek közül csak DISTINCTCOUNT .

Valószínűleg ez az egyik legnehezebb dolog, amit bármilyen oktatóvideóm során bemutattam, de minden bizonnyal számos alkalmazást tartalmaz.

Korábban valószínűleg több tízezer dollárjába került ennek megcsinálása, de a LuckyTemplates segítségével könnyen feldobhatja ezt, ha csak megért néhány igazán fejlett DAX-képletet.

Keresztértékesítési mátrix a LuckyTemplatesben – Speciális elemzés DAX-szal

Következtetés

Gondolj bele, milyen értékes ez a betekintés…

Szinte valós időben értékelni… Feltehetsz magának egy kérdést a következőképpen: „ Nos, meg kell ragadnom az alkalmat, hogy felértékeljem ügyfeleinket annak alapján, amit korábban vásároltak? Vannak olyan promóciók, amelyeket futtathatunk, és amelyek lehetővé tehetik, hogy a jövőben növeljük bevételünket vagy nyereségünket az általunk végrehajtott keresztértékesítési elemzés vagy kosárelemzés alapján?

Remélem, meglátod és felismered az ehhez hasonló meglátások hatalmas erejét.

Az elemzés végrehajtásának megtanulása valóban sok értéket teremt önmaga, csapatai és szervezetei számára. Határozottan vágjon bele az oktatóanyagba, és nézze meg, hogy megvalósíthatja-e ezt a saját modelljeiben és jelentéseiben.

Sok sikert ehhez!