Як запровадити когортний аналіз у LuckyTemplates – розширені концепції DAX

У цьому блозі я представляю когортний аналіз LuckyTemplates . Це була одна з тем, яку я детально розглянув у, де я продемонстрував , що таке когортний аналіз і як це можна зробити в LuckyTemplates. У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як налаштувати його у своїй моделі LuckyTemplates. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Ідея когортного аналізу полягає в тому, що ми групуємо наших клієнтів на основі певної поведінки чи атрибутів, які вони мають.

У цьому прикладі ми групуємо наших клієнтів на основі того, коли вони вперше зробили покупку , а потім збираємося проаналізувати рівень утримання цих клієнтів .

Отже, ідея полягає в тому, щоб створити когорту, коли клієнти вперше зробили покупку, а потім проаналізували, скільки часу їм потрібно, щоб прийти й зробити покупку знову. Потім ми порівнюємо всіх клієнтів у нашій когорті за всі місяці та бачимо, покращуються чи зменшуються рівні утримання.

У цій демонстрації у нас є відсотки, що є хорошим способом поглянути на це, але ми також маємо абсолютні числа.

Зміст

• Класифікація покупок клієнтів
• Формули DAX для когортного аналізу
• Класифікація часових рамок
• Висновок

Класифікація покупок клієнтів

Якщо розглядати когорту як таку, то це означає «групування клієнтів». Тож тут ми визначаємо, коли клієнт приєднався або коли вперше зробив у нас покупку. Це те, що ми класифікуємо як дату приєднання . 

Формула «Дата приєднання» — це лише мінімальна дата покупки в таблиці «Продажі». Отже, ми обчислюємо мінімальну або найнижчу дату, яку придбав будь-який із цих клієнтів у кожному окремому рядку.

Потім ми класифікували їх у конкретну когорту залежно від місяця та року, коли вони придбали . 

Наприклад, Джессі Еванс здійснив покупку 11 березня 2014 року, тому такі клієнти, як Еванс, будуть у когорті березня 2014 року.

Формули DAX для когортного аналізу

Формули, які ми тут використовуємо, дуже прості. Дата приєднання – це лише MIN дати замовлення (продажу).

Місяць когорти в основному визначає місяць дати приєднання.

А потім ми привозимо їх сюди.

Ми можемо створити когорту за багатьма різними змінними . Це лише один реальний приклад рівня утримання.

Класифікація часових рамок

Інша річ, яку слід класифікувати, — це періоди часу . Це лише загальні (1, 2, 3 тощо), але нам потрібно створити кілька загальних періодів часу, щоб порівняти всі ці когорти (січень 2014 року, лютий 2014 року тощо), оскільки всі вони знаходяться в різних часових рамках. Нам потрібно порівняти всі ці когорти за різні періоди часу.

Ось як ми це встановлюємо, якщо робимо такий аналіз. У нас є періоди від 1 до 12, і ми фіксуємо мінімальні та максимальні дні.

Наприклад, якщо клієнт здійснив у нас покупку, а потім знову здійснив покупку протягом перших 30 днів, цей клієнт класифікується як перший період зберігання (Період 1). Якщо клієнт знову купував у нас між 120 і 150 днями, цей клієнт перебуває в періоді 5 і так далі.

Ми бачимо, що це завершується в усіх наших когортах, хоча ці клієнти роблять свою першу покупку пізніше. Потім ми порівнюємо нашу когорту за аналогічним принципом аж до січня 2014 року, використовуючи складну комбінацію обчислень.

Когортний аналіз на основі часу – як налаштувати модель даних у LuckyTemplates

Висновок

Під час Навчального саміту я детальніше занурився в те, як саме ви можете генерувати свої формули, щоб це зробити, але я подумав, що це буде гарним вступом. Багато з вас, ймовірно, навіть не чули про когортний аналіз.

Це досить просунутий аналітичний метод, але я хотів дати вам початкову інформацію про те, що таке когортний аналіз, і показати вам, як ми можемо це зрозуміти в LuckyTemplates. Ми також можемо зробити це дуже динамічним і ефективним способом, коли ми можемо інтегрувати це в нашу модель.

Я бачив цей аналіз у Excel та деяких інших розширених інструментах, але ми можемо зробити це в Power Bi та зробити його ще кращим і ефективнішим. Перегляньте посилання нижче, щоб отримати більше ресурсів LuckyTemplates на цю тему.

здоров'я!

***** Вивчаєте LuckyTemplates? *****