Kundensegmentierungstechniken mithilfe des Datenmodells – LuckyTemplates und DAX

In diesem Blogbeitrag zeige ich Ihnen, wie Sie Techniken zur Kundensegmentierung über das Datenmodell in LuckyTemplates anwenden. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Manchmal verfügen Ihre Rohdaten nicht über alle Informationen, die Sie benötigen, um etwas in LuckyTemplates darzustellen. Aber lassen Sie sich davon nicht aufhalten.

Alles, was Sie brauchen, ist eine Vorstellung davon, wie Sie Ihr Datenmodell aufbauen oder eine zusätzliche Logik in Ihren Nachschlagetabellen verwenden können, die weitaus größere Erkenntnisse ermöglichen kann, als Sie es mit den Rohdaten in ihrer aktuellen Form vielleicht für möglich gehalten hätten.

Ich werde Ihnen anhand eines detaillierten Beispiels zeigen, wie Sie Ihre Kunden segmentieren können, indem Sie bewerten, ob es sich um gute Kunden, gute Kunden oder schlechte Kunden handelt.

Inhaltsverzeichnis

• Segmentierung von Kunden nach Leistung
• Erstellen der Kundengruppierungstabelle
• Nachschlagetabellen und berechnete Spalten
• Berechnung der Umsatzdifferenz
• Verwendung der SWITCH-Logik
• Abschluss

Segmentierung von Kunden nach Leistung

Im Wesentlichen arbeiten wir daran, wie Sie Ihre Kunden anhand der Leistung segmentieren.

Sie können diese Technik nutzen, um nahezu alles zu segmentieren, aber ich wollte zeigen, wie effektiv es sein kann, Erkenntnisse aus Ihrem Bericht anhand eines realen Szenarios zu präsentieren.

Mithilfe des Datenmodells können wir schnell jedes spezifische Segment für die Analyse isolieren. Wir können die zugrunde liegenden Treiber erkennen, die unsere Kunden in Bezug auf den Umsatz in große, gute, durchschnittliche oder schlechte Umsätze einteilen.

Ich habe einen Slicer oder Filter erstellt , der es mir ermöglicht, Kunden anhand der Visualisierungen, die wir in unseren Bericht eingefügt haben, als großartig, gut, durchschnittlich oder schlecht zu analysieren.

Die Visualisierung zeigt uns, wann die Divergenz begann (Februar 2016) und warum es eine Divergenz gibt.

Es ist wichtig, mit den Visualisierungen in Ihren Berichten das Warum aufzuzeigen .

Im unteren Teil unseres Berichts können wir genau sehen, wann die Divergenz aufgetreten ist.

Wir können auch unsere Produkte untersuchen, um festzustellen, welche Produkte diese Divergenz verursacht und diese Kunden großartig gemacht haben. Wir können herausfinden, mit welchen Produkten Kunden mehr bei uns kaufen konnten als zuvor.

Cool sind auch die Slicer in unseren Visualisierungen. Sie filtern basierend auf dem, was wir in unser Modell integriert haben, und dann filtern sie auch basierend auf der von uns ausgewählten Leistungsgruppierung oder dem ausgewählten Segment.

Werfen wir einen Blick auf unsere schlechten Kunden, indem wir im Slicer auf „Schlechte Verkäufe“ klicken. In der Spalte unterhalb des Slicers können wir dann sehen, welche Clients eine schlechte Leistung erbracht haben.

Wenn wir uns das Diagramm „Kumulativer Umsatzzeitrahmen-Vergleich“ ansehen, können wir die Verkäufe dieses Jahres im Vergleich zu den Verkäufen des letzten Jahres betrachten. Warum gibt es einen großen Unterschied zwischen den beiden? Hat es etwas mit den Produkten oder den Margen zu tun?

Alle diese Fragen können durch den Einsatz der Kundensegmentierungstechniken, die ich Ihnen zeigen werde, beantwortet und dargestellt werden.

Erstellen der Kundengruppierungstabelle

Wie habe ich diese Technik durchgeführt? Kommen wir zunächst zurück zum Modell. Ich habe eine Tabelle namens erstellt .

Das ist etwas, was Sie nicht tun müssen, aber ich erstelle es gerne, weil ich dadurch eine separate Tabelle bekomme, die die Kundengruppen präsentiert. Ich habe neben den Gruppierungen auch einen Index eingefügt, damit wir sie von „gut“ bis „schlecht“ filtern oder sortieren können.

Offensichtlich benötigen wir eine Verbindung von der Tabelle „Kundengruppierung“ zur Tabelle „Kunden “, da wir unsere Kunden auf eine bestimmte Weise gruppieren müssen.

Lassen Sie uns einsteigen und einen Blick auf meine Kunden werfen, die ich segmentieren muss.

Hier kommen die berechneten Spalten in diesen Nachschlagetabellen ins Spiel .

Nachschlagetabellen und berechnete Spalten

Die Tabellen im blauen Feld sind sogenannte Nachschlagetabellen .

Hier können wir unsere berechneten Spalten einfügen .

Nun denken einige von Ihnen vielleicht, dass man dies mithilfe von Maßnahmen dynamisch gestalten kann. Nun, das können Sie auf jeden Fall.

Allerdings wollte ich dies ab einem bestimmten Zeitpunkt tun. Dies ist situationsabhängig und Sie können entweder berechnete Spalten oder Kennzahlen verwenden.

Mithilfe berechneter Spalten wollte ich unsere Umsätze zu einem bestimmten Zeitpunkt betrachten. In diesem Fall wollte ich speziell auf die Umsätze 2016 und 2015 eingehen .

Dazu habe ich die CALCULATE- Funktion verwendet und einen Filter darin platziert, sodass ich nur Verkäufe für einen bestimmten Zeitraum erhalte.

Berechnung der Umsatzdifferenz

Dann kann ich aus den Umsätzen 2016 und 2015 die Umsatzdifferenz mithilfe dieser Formel ableiten :

Bei der Umsatzdifferenz können wir mit der Segmentierung unserer Kunden basierend auf den Verkäufen beginnen.

Verwendung der SWITCH-Logik

Der Umsatzunterschied zwischen 2016 und 2015 bestimmt, welcher Leistungsgruppe unsere Kunden angehören werden. Hier kommt die SWITCH- Logik ins Spiel.

Mit der SWITCH TRUE- Logik können Sie zusätzliche Dimensionen erstellen, die wie verschachtelte IF-Anweisungen aussehen , die besser aussehen.

Wir können Aussagen treffen, die besagen, dass ein Kunde ein großartiger Kunde ist, wenn der Umsatzunterschied mindestens 200.000 US-Dollar beträgt.

Auf diese Weise bestimmen wir, welchem ​​Segment oder welcher Gruppe wir unsere Kunden zuordnen. Diese Technik ist äußerst anpassungsfähig und kann auf jede Dimension und jede Nachschlagetabelle angewendet werden.

Sie können dies noch weiter vereinfachen, indem Sie die Spalten „Umsätze 2016 und 2015“ und die Spalte „Umsatzdifferenz“ nicht verwenden. Sie können einfach die gesamte Logik in die Maßnahme integrieren.

Aber in diesem Fall wollte ich Ihnen zeigen, wie Sie berechnete Spalten in Nachschlagetabellen verwenden , um diese Informationssegmente zu erstellen.

Wenn wir zu unseren letzten Visualisierungen zurückkehren, diesem speziellen Slicer

kommt von dieser Tabelle.

Die Tabelle filtert dann die Berechnungen und die Logik, die wir in der Tabelle „Kunden“ durchgeführt haben . Dann wird diese Beziehung auf die anderen Tabellen übertragen.

Auf diese Weise können alle unsere Visualisierungen basierend auf dem Kundensegment aktualisiert werden, das wir auf dem Slicer auswählen.

Durch dieses Tutorial konnten wir Kundensegmentierungstechniken vorstellen und verschiedene Möglichkeiten zeigen, unsere Daten zu segmentieren und zu würfeln.

Das Wunderbare daran ist, dass es in unserem tatsächlichen Modell nicht existierte; Wir mussten es mithilfe von Logik erstellen.

Abschluss

In den meisten Fällen möchten Sie sich auf Ihre Top-Kunden konzentrieren, da dort die meisten guten Ergebnisse erzielt werden. Sie möchten also Trends rund um die Leistung erkennen und eine eingehende Prüfung dieses spezifischen Segments Ihrer Daten durchführen .

Mithilfe dieser Technik können wir unsere guten Kunden isolieren und herausfinden, warum sie gut sind. Wir können verstehen, warum sie gute Leistungen erbracht haben, und versuchen, dies auf alle anderen Kunden zu übertragen, die schlechte Leistungen erbracht haben.

Darum geht es in diesem Tutorial. Sie können diese Kundensegmentierungstechniken in einer Vielzahl von Analyseszenarien wiederverwenden. Es muss nicht nur um Kunden gehen, aber das ist der Punkt, auf den ich mich in diesem speziellen Fall konzentriert habe.

Weitere praktische Möglichkeiten, LuckyTemplates zu nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, finden Sie in diesem Kursmodul bei LuckyTemplates Online. Mit diesem einen Kurs können Sie viel lernen.

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