Приклад аналізу кошика – LuckyTemplates Advanced Analytics

У цьому підручнику я збираюся розглянути деякі з найскладніших типів аналітичної роботи, яку можна виконувати за допомогою LuckyTemplates, а саме аналіз кошика. Ця теоретична концепція має багато застосува��ь у LuckyTemplates. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Я збираюся розглянути, як ви можете використовувати цей тип аналізу для оцінки можливостей перехресних продажів у своїх наборах даних.

Я вдаюся в деталі щодоформули, які потрібно реалізувати. Я сказав, що це складно, і дуже важко розібратися в усіх різних елементах кожної формули.

Однак я б порекомендував ознайомитися з ним спочатку, а потім переглядати його з часом, коли ви дізнаєтеся більше про кожну окрему функцію. Це тільки якщо відразу не зрозуміло, як це все поєднується.

Зміст

• Всередині моделі даних
• Оцінка можливостей перехресних продажів за допомогою аналізу кошика
• Формула на роботі
• Висновок

Всередині моделі даних

Перше, що нам потрібно зробити, це налаштувати нашу модель. Ми повинні спеціально створити нашу модель для такого типу аналізу. Іншого способу зробити це дійсно немає.

У цьому прикладі аналізу кошика нам потрібно відфільтрувати певний продукт. Але тоді ми також відфільтруємо інший продукт. Наприклад, якщо ми хочемо побачити, скільки разів продукт 5 було куплено в порівнянні з іншими продуктами, ми відфільтруємо/виберемо продукт 5.

Отже, тут діють два фільтри: фільтр вибраного нами продукту та фільтр кожного окремого продукту. Ми оцінюємо, чи купується певний продукт разом з іншим продуктом, і тому ми повинні створити цю модель.

У нас є таблиця продуктів і таблиця фільтрів продуктів. Тут ми бачимо, що зв’язок «неактивний».

Ми працюватимемо з різними контекстами, які будуть застосовані з цих двох таблиць. Це те, як ми керуємо цими фільтрами або контекстами в рамках формули, яка дозволить нам досягти результату.

Оцінка можливостей перехресних продажів за допомогою аналізу кошика

Тепер давайте подивимося, що насправді робить результат.

Таблиця вибору товару дозволяє нам вибрати продукт і побачити, скільки разів цей продукт купували разом з іншими продуктами.

Однак ця таблиця «Клієнти, які купували» тут не стосується нашої таблиці «Вибір продуктів» .

Ця таблиця просто показує, скільки людей купили продукти, показані в таблиці «Назви продуктів» у 2016 році, оскільки ми відфільтрували дані за 2016 рік.

Отже, для продукту 1 у 2016 році його купили 135 людей, а продукт 15 – 128 і так далі.

Слайсер вибору продукту походить від фільтрів продуктів у нашій моделі, які мають неактивний зв’язок. Отже, з нашого початкового вибору це не впливає на стовпець «Клієнти, які купили» .

Що змінилося в цій таблиці «Клієнти з обома продуктами» , оскільки ця формула оцінює продукти (різник «Вибір продуктів») і показує, скільки разів їх купували разом з іншими продуктами (таблиця «Назви продуктів»).

Давайте розглянемо формулу, що стоїть за всім цим, щоб краще зрозуміти результати.

Формула на роботі

У цій формулі є трохи складних функцій DAX. Я використовував змінні настільки ефективно, наскільки це можливо.

Я помістив фільтр цілої таблиці в цю змінну та назвав її Multi Purchase Evaluation .

Ми використовуємо, який є фільтром таблиці.

Так, наприклад, ми йдемо з продуктом 1, фільтр розміщується в таблиці Продажі. VALUES тут створює таблицю стовпців усіх унікальних людей або клієнтів, які купили продукт 1 .

ALL Products випускає або позбавляється фільтра Products, а потім USERELATIONSHIP збирається ввімкнути інший фільтр, який має неактивний зв’язок.

Він перебирає кожного окремого клієнта та перевіряє, чи цей клієнт також купив продукт, який ми вибрали в розділювачі вибору продуктів.

Функція VALUES зберігає клієнтів, які купили, скажімо, продукти 1 і 6 для цього конкретного результату.

Ця оцінка тут, клієнти, які купили …

лише виконує DISTINCTCOUNT клієнтів, які залишилися.

Це, мабуть, одна з найскладніших речей, які я демонстрував у будь-якому відеоуроці, який я робив, але він, безперечно, має багато застосувань.

У минулому це, ймовірно, коштувало вам десятки тисяч доларів, але з LuckyTemplates ви можете легко це зробити, якщо просто розумієте деякі дійсно просунуті формули DAX.

Матриця перехресних продажів у LuckyTemplates – розширений аналіз з DAX

Висновок

Подумайте, наскільки цінним є це розуміння…

Можливість оцінювати майже в реальному часі… Ви можете запитати себе щось на кшталт: « Ну чи варто мені скористатися цією можливістю, щоб підвищити ціни наших клієнтів на основі того, що вони купили раніше?» Чи є якісь рекламні акції, які ми можемо запустити, які могли б дозволити нам збільшити наш дохід або прибуток у майбутньому на основі цього аналізу перехресних продажів або аналізу кошика, який ми впроваджуємо?»

Я сподіваюся, що ви зможете побачити та усвідомити величезну силу таких думок.

Навчання тому, як застосовувати цей аналіз, дійсно створює велику цінність для вас самих, для ваших команд і для ваших організацій. Обов’язково зробіть це, зануртеся в підручник і подивіться, чи зможете ви застосувати це у своїх власних моделях і звітах.

Успіхів вам із цим!