توقع متى سيشتري عملاؤك التالي W / LuckyTemplates

ماذا لو كان بإمكانك معرفة متى يُرجح أن يقوم عملاؤك بعملية الشراء التالية باستخدام التحليلات التنبؤية في LuckyTemplates؟ يمكنك مشاهدة الفيديو الكامل لهذا البرنامج التعليمي في أسفل هذه المدونة.

باستخدام تقنيات التحليلات التنبؤية ، يمكننا أن نحاول ونتوقع متى يتوقع عملاؤك شراء منتجاتك وخدماتك.

بالطبع ، سيكون هناك القليل من العمل داخل LuckyTemplates لإنجاح كل هذا. ولكنه سيعرض فقط ميزات LuckyTemplates التحليلية الرائعة والقوية المتاحة لك عند استخدام صيغ DAX بشكل صحيح.

باستخدام LuckyTemplates ، يمكنك دمج تقنيات مختلفة في الصيغة ونمذجة البيانات لاستخراج بعض الرؤى ذات المغزى.

في هذا المنشور ، سنناقش بعض أفكار البصيرة التنبؤية. هذا شيء يمكن تنفيذه من منظور DAX. ثم سنناقش كيف يمكننا استخدام البيانات للتنبؤ بسلوك العميل. في نهاية المطاف يمكن أن يؤثر هذا بشكل إيجابي على أرباحنا المالية.

جدول المحتويات

• استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بسلوك العميل
• ما يمكنك فعله بالبيانات التاريخية
• 1. تحديد تاريخ آخر معاملة
• 2. تحديد الأيام منذ آخر عملية شراء
• 3. تحديد متوسط ​​الأيام بين عمليات الشراء
• 4. تحديد الأيام فوق المتوسط
• 5. تحديد ربحية العميل
  • خاتمة

استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بسلوك العميل

قبل أن نتعمق في مناقشتنا ، دعونا نلقي نظرة على البيانات التاريخية التي يوفرها جدول سلوك العميل.

في الأعلى ، سترى حقول اسم العميل وإجمالي أيام المعاملات وتاريخ آخر عملية شراء والأيام المنقضية منذ آخر عملية شراء ومتوسط ​​الأيام بين عمليات الشراء والأيام التي تزيد عن المتوسط ​​وإجمالي المبيعات .

باستخدام التحليلات التنبؤية في LuckyTemplates ، يمكننا العودة إلى الوراء في الوقت المناسب ومعرفة متى اشترى العملاء بالفعل. يمكننا أيضًا معرفة عدد المرات التي تعامل فيها الشخص معنا.

استنادًا إلى الإطار الزمني الذي تم شراؤه ، ما مدى احتمالية إعادة الشراء في أي وقت في المستقبل القريب؟

النتائج من الإجابة على هذا السؤال هي بصيرة قيمة.

ما يمكنك فعله بالبيانات التاريخية

لن تكون التحليلات التنبؤية البسيطة في LuckyTemplates دقيقة بنسبة 100٪ وهناك الكثير من التعقيدات حول ما يمكن أن يحدث ، ولكن فكر في كيفية استخدام هذه الرؤية.

إذا اشترى أحد العملاء شيئًا منا في المتوسط ​​15 مرة على مدار العامين الماضيين وقاموا بذلك كل 40 أو 50 يومًا ، فيمكنك القيام ببعض التسويق أو إجراء مكالمة مبيعات أو التأكد من أنهم يشاهدون إعلانًا عبر الإنترنت للمطالبة منهم لاتخاذ إجراءات.

هناك العديد من الطرق الرائعة التي يمكنك من خلالها الاستفادة من هذه البصيرة. على الرغم من أنها لن تكون مثالية ، إلا أنها ستمنحك فهمًا لقرارات الشراء الخاصة بالعميل ويمكنك التوصل إلى خطة تسويق بناءً على هذه القرارات.

1. تحديد تاريخ آخر معاملة

لذلك دعونا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك. سأبدأ بتاريخ آخر عملية شراء. لنلق نظرة على الصيغة.

2. تحديد الأيام منذ آخر عملية شراء

الشيء التالي الذي يجب فعله هو تحديد الأيام المنقضية منذ آخر عملية شراء. ما هو عدد الأيام منذ آخر عملية شراء؟ ما هو تاريخ آخر معاملة فعلية في مجموعة البيانات الخاصة بي؟ لقد اكتشفت ذلك باستخدام هذه الصيغة البسيطة.

من هذه البيانات ، يمكننا تحديد آخر مرة قام فيها العميل بشراء منا. هذا مثير للاهتمام ومفيد لأنك تريد أن تعرف متى اشترى العميل منك آخر مرة ، ثم قارن ذلك بمتوسط ​​الإطار الزمني بين عمليات الشراء.

بمجرد حصولك على هذا المعيار ، هكذا يمكنك اكتشاف اتجاهات العملاء. في هذه الحالة ، اشترى العميل Gregory Jackson كل 61 يومًا.

لكنه لم يشتري أي شيء لمدة 451 يومًا ، لذلك من الواضح تمامًا أن هناك شيئًا خاطئًا. يمكنك استخدام هذه البيانات لإجراء تغييرات على استراتيجيات التسويق الخاصة بك لمطالبة هذا العميل بأن يصبح نشطًا مرة أخرى.

3. تحديد متوسط ​​الأيام بين عمليات الشراء

إذن هذا هو الجزء الأكبر من هذا التحليل: كيف نحسب متوسط ​​الأيام بين عمليات الشراء؟ على الرغم من أنه مزيج من العديد من الأشياء ، إلا أنه قد يكون أبسط مما تعتقد.

يمكنك الحصول على عرض جيد بنفس القدر ، وقد لا يكون مثاليًا ، ولكن بنفس الجودة ، من خلال تصور هذه الصيغة.

لذلك كل ما فعلته هو أنني دخلت ، وبالنسبة لكل عميل على حدة ، فقد عملت على معرفة متى كانت آخر عملية شراء لهم مقابل متى كانت أول عملية شراء لهم ، ثم قسمتهم على إجمالي عدد الأيام التي أجروا فيها المعاملات.

لذا فكر في ذلك. لذلك بالنسبة لكل عميل ، سوف نكتشف متى كانت أول عملية شراء قاموا بها ، ومتى كانت آخر عملية شراء قاموا بها ، ثم كم عدد الأيام التي تعاملوا فيها معنا بالفعل.

من الواضح أنها ليست مثالية ، لكنها ستمنحك تقديرًا لمتوسط ​​الأيام والمشتريات. عندما يأتي إليك شخص ما بشكل منتظم ، فسيعرض لك متوسط ​​الأيام بين عمليات الشراء بطريقة منطقية.

4. تحديد الأيام فوق المتوسط

ثم قمت بإنشاء مقياس آخر يوضح أنه إذا تجاوز العميل متوسط ​​أيامه المقدرة ، فسوف يوضح لي عدد الأيام التي انتهى فيها بالفعل. هذا ما  يظهره عمود " الأيام فوق المتوسط" .

ذهني ينفجر بما يمكن أن تفعله بهذا الشكل. لنفترض أنك بائع تجزئة عبر الإنترنت ، واكتشفت أن أحد العملاء يأتي إليك كل 30 يومًا.

حتى ذلك التاريخ ، يمكنك إرسال بعض التسويق عبر البريد الإلكتروني إليهم ، أو يمكنك القيام ببعض الإعلانات على Facebook. هذه رؤية رائعة حقًا يمكنك استخدامها لتحسين معدل الاحتفاظ بالعملاء.

مثال آخر هو هذا العميل المحدد هنا. يبلغ متوسط ​​الوقت بين عمليات الشراء 98 يومًا ، بينما تمت آخر عملية شراء قبل 48 يومًا.

في الأيام التي تسبق عملية الشراء التالية لهذا العميل ، يمكنك إرسال بعض المواد التسويقية لتذكيره بعملك.

5. تحديد ربحية العميل

مقياس آخر يمكننا استخدامه هو ربحية عملائك. باستخدام عمود إجمالي المبيعات ، يمكنك التحقق من العملاء الأفضل لديك.

يمكنك أيضًا تحديد ما إذا كان سيؤثر بشكل كبير على عملك إذا فقدت عميلًا معينًا. باستخدام المثال الوارد في الجدول أدناه ، لن يكون لخسارة جريجوري جاكسون كعميل تأثير كبير لأنك كسبت 3222 دولارًا فقط من المبيعات منه.

من ناحية أخرى ، تريد الاحتفاظ بجوشوا روميرو لأنه كان عميلًا جيدًا جدًا حتى الآن. يمكنك صياغة خطة تسويق ثم التواصل معه.

يمكنك تحديد العملاء الأكثر ربحية لعملك ، وتحديد ما إذا كانوا يشترون كما ينبغي. سيوضح لك العمودان " إجمالي المبيعات " و "الأيام فوق المتوسط" كيفية تحديد هذين الرقمين في الوقت الفعلي.

متى أجرى عملاؤك آخر عملية شراء؟ - تقنيات DAX في LuckyTemplates
كيف يمكنك توقع الربحية في المستقبل باستخدام
تحليل اتجاهات عميل LuckyTemplates في LuckyTemplates باستخدام DAX  

خاتمة

لذلك سأختتم الأمور بهذه البصيرة. تعد القدرة على دمج التحليلات التنبؤية المتقدمة في LuckyTemplates قوية ويمكن أن تضيف الكثير من القيمة إلى مؤسستك.

على سبيل المثال ، يمكن أن تجعل القدرة على عمل تنبؤات أعمال مستقبلية عملياتك التجارية أكثر كفاءة وتتيح لك اكتساب ميزة تنافسية على منافسيك.

خذ وقتك في مراجعة هذا الفيديو وتعلم تقنية يمكنك تطبيقها لتوقع سيناريوهات العمل في المستقبل.

إذا كنت تريد معرفة المزيد حول بعض تقنيات التحليلات الأكثر تقدمًا في LuckyTemplates ، فراجع الرابط أدناه من LuckyTemplates عبر الإنترنت .

حظا سعيدا مع هذه التقنيات