Streudiagramm-Visualisierungen mit Charticulator
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Charticulator eine Streudiagramm-Visualisierung für Ihren LuckyTemplates-Bericht erstellen und entwerfen.
Neukundenanalyse mit Advanced DAX
Vor nicht allzu langer Zeit habe ich eine komplette Szenario-Methodensitzung für Mitglieder von LuckyTemplates abgeschlossen. Ich habe an einer ganzen Sitzung gearbeitet, die viele Arten von Analysen umfasste, darunter verlorene Kunden, Stammkunden und Neukundenanalysen . Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.
Sie alle erforderten große analytische Arbeit, um das Geschäftspotenzial dieser Kundendaten zu maximieren.
In diesem speziellen Tutorial möchte ich aufschlüsseln, wie Sie Neukunden in Ihren Berichten tatsächlich berechnen .
Es lässt sich jedoch sicherlich darüber streiten, was Sie aufgrund Ihrer Organisation oder Branche als „Neukunden“ einstufen würden. Ist das jemand, der seit der Gründung Ihres Unternehmens noch nie etwas gekauft hat? Diese Analyse ist ziemlich einzigartig. Aber gelegentlich möchten Sie vielleicht tatsächlich einen Zeitrahmen festlegen. Wenn ein Kunde in diesem bestimmten Zeitraum keinen Kauf getätigt hat, können Sie ihn nach seiner Rückkehr als neu betrachten.
Unabhängig von Ihrer Definition wird die Technik jedoch dem Beispiel, das ich Ihnen zeigen werde, sehr ähnlich sein.
Inhaltsverzeichnis
Die Erkenntnisse aus der Neukundenanalyse verstehen
Dieses Tutorial ist ziemlich fortgeschritten und erfordert ein Verständnis der Tabellenfunktionen und virtuellen Tabellen in LuckyTemplates . Aber ich werde im Laufe des Tutorials ausführlich darauf eingehen. Außerdem zeige ich Ihnen die Formeln, die Sie benötigen, um diese Daten in Ihren LuckyTemplates-Berichten dynamisch hervorzuheben.
Zunächst möchte ich Ihnen eine Beispielanalyse in diesem dynamischen Fenster zeigen.
In diesem speziellen Fall zähle ich als Neukunden diejenigen, die in den letzten 90 Tagen nichts gekauft haben.
Um zu diesem Modell zu gelangen, muss ich zunächst die Parameter und die Formel einrichten. Klicken Sie dazu auf Modellierung und dann auf Neuer Parameter.
Ich habe auch eine einfache Tabelle für den Churn-Zeitrahmen erstellt , indem ich die folgende Formel verwendet habe .
Unter Kundenabwanderung versteht man die Kunden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums aufgehört haben, das Produkt oder die Dienstleistung eines bestimmten Unternehmens zu kaufen.
Um die Analyse dynamischer zu gestalten, kann ich nun tatsächlich das Abwanderungszeitfenster verlängern. Ursprünglich habe ich 90 , aber ich kann es auf 180 Tage verlängern . Ich kann auch zu einem kürzeren Zeitrahmen wechseln.
Als Beispiel können wir Amazon nehmen. Wenn Sie 90 oder 180 Tage lang nichts bei Amazon gekauft haben, werden Sie möglicherweise als verlorener Kunde betrachtet. Danach werden sie wahrscheinlich einige Marketingmaßnahmen verschicken, um Sie als „neuen“ Kunden zurückzugewinnen.
Das ist das Wichtigste, worüber ich in diesem Video sprechen werde. Der Schlüssel dazu, wie Sie diese Neukunden tatsächlich ansprechen oder berechnen können, könnte viel darüber aussagen, wie erfolgreich Ihre Marketingbemühungen sind.
Formel für die Neukundenanalyse
Lassen Sie uns diese Formel hier einfach für Neukunden durchgehen . Diese Formel berechnet die Kunden, die im aktuellen Monat etwas gekauft haben, aber in den 90 Tagen davor nichts gekauft haben.
Zunächst wertet die CustomerTM- Formel die Kundenverkäufe für den aktuellen Monat aus.
Sie können die Ergebnisse dieser Formel in der Spalte „Gesamtkundenzahl“ der folgenden Tabelle sehen.
Anschließend habe ich mithilfe der Formel „PriorCustomer“ nach den Kunden gesucht, für die in den letzten 90 Tagen bereits Aufzeichnungen vorliegen. Es bedeutet lediglich, dass es sich um Stammkunden handelt.
Anstelle des aktuellen Kontexts müssen wir den Zeitrahmen oder Kontext dieser Tabelle ändern, indem wir verwenden .
Ich habe außerdem die Funktion hinzugefügt, um jeglichen Kontext zu Datumsangaben zu entfernen und den Filter basierend auf dem 90-Tage-Zeitfenster erneut anzuwenden. Das ist der Kern der Formel.
Nun wertet die Funktion zwei dieser Tabellen aus. Danach wird eine Tabelle mit eindeutigen Kunden zurückgegeben.
Danach habe ich die Formel hinzugefügt, um die einzelnen Kunden zu zählen.
Anschließend kann ich die Neukundenanalyse wie die folgende erstellen.
Schauen wir uns dieses Beispiel für den Monat März 2017 an .
Wir haben insgesamt 282 Kunden und das ist es, was die CustomerTM- Formel auswertet. Von diesen Kunden haben nur 191 in den letzten 90 Tagen nichts gekauft. Daher betrachten wir sie als Neukunden.
Mithilfe dieser Neukundenanalyse können Sie herausfinden, ob Ihre Marketingbemühungen bei der Gewinnung neuer Kunden für Ihr Unternehmen erfolgreich sind.
Entdecken Sie, wie viele Verkäufe Neukunden im
Vergleich zu bestehenden Kunden zugeschrieben werden können – Erweiterte Analysen in LuckyTemplates
Analysieren Sie den Kundentrend mithilfe von DAX in LuckyTemplates
Abschluss
Im Allgemeinen kostet ein Neukunde mehr als ein Bestandskunde. Daher ist es für viele Unternehmen sehr wichtig, die Trends dahinter zu verstehen, wer bei Ihnen einkauft.
Dies ist eine wirklich aussagekräftige Kennzahl, um die Zusammensetzung Ihrer Kunden in einem beliebigen Zeitraum zu verstehen. In diesem speziellen Fall zeigen wir es Monat für Monat.
Mit dieser Technik können Sie nachvollziehen, wie viel es Sie tatsächlich kostet, Einnahmen in Ihr Unternehmen zu bringen.
Ich hinterlasse unten in der Beschreibung einen Link, wenn Sie sich den gesamten Workshop tatsächlich ansehen möchten. Sie müssen lediglich Ihre Mitgliedschaft aktualisieren, um die gesamte Ressource erneut abspielen und herunterladen zu können.
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