LuckyTemplates-Datensätze: Erfahren Sie, wie Sie mit DAX abnormales Verhalten erkennen

In diesem Blogbeitrag zeige ich Ihnen im Detail, wie Sie abnormale Verhaltensmuster innerhalb Ihrer LuckyTemplates-Datensätze entdecken können . Dies fällt bei der Analyse Ihrer Daten nicht sofort auf, Sie müssen also ziemlich analytisch darüber nachdenken. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Indem Sie gründlich darüber nachdenken, was Sie erreichen möchten, und dann ein Datenmodell einrichten, das für diese Art von Berechnungen geeignet ist, können Sie qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen.

In diesem Beispiel versuchen wir zu verstehen, was ein Kunde zuvor getan hat. Wir werden auch beurteilen, ob die jüngsten Käufe im Vergleich zu dem, was in der Vergangenheit passiert ist, normal oder ungewöhnlich sind.

Inhaltsverzeichnis

• Entdecken Sie Ausreißer in Ihren LuckyTemplates-Datensätzen
• Einzigartige Produkte gekauft
• Durchschnittlich in einem Quartal gekaufte Produkte
• Durchschnittlich in allen Quartalen gekaufte Produkte
• Abschluss

Entdecken Sie Ausreißer in Ihren LuckyTemplates-Datensätzen

Betrachten wir dies aus kommerzieller Sicht. Angenommen, wir sind ein Online-Händler, eine Fluggesellschaft oder ein Supermarkt und müssen ein Treueprogramm implementieren.

Wir müssen uns unsere Kundendaten ansehen, um zu erfahren, wie viel ein Kunde in jedem einzelnen Quartal tatsächlich gekauft hat, im Vergleich zu dem, was er im Durchschnitt gekauft hat.

Plötzlich beobachten wir eine massive Zunahme oder Abnahme der Kaufmuster oder des Kaufverhaltens. Wir wollen verstehen, warum sie viel mehr als üblich oder weniger als üblich kaufen.

Auf diese Weise können wir Benachrichtigungen in unserem CRM-System erstellen und dann unser Vertriebsteam diese Personen durch die Vergabe von Rabatten oder Gutscheinen gezielt ansprechen lassen.

Dies ist eine wirklich aussagekräftige Erkenntnis, die Sie aus LuckyTemplates gewinnen können. Der Wert, den Sie aus Ihrer Analyse ziehen können, kann sich positiv auf Ihr Unternehmen auswirken.

Einzigartige Produkte gekauft

Um die durchschnittlich gekauften Produkte in einem bestimmten Quartal zu berechnen, müssen wir zunächst die Anzahl der gekauften Einzelprodukte ermitteln. Wie viele einzelne Produkte hat jeder einzelne Kunde gekauft?

Wir können dies herausfinden, indem wir sagen, dass wir für jeden Kundenkontext die DISTINCT COUNT der Produkt-ID in der Verkaufstabelle ermitteln .

Mit dieser Formel erhalten wir jedes einzelne einzigartige Produkt, das ein Kunde im aktuellen Kontext bei uns gekauft hat.

Wenn wir anhand der obigen Formel auf das erste Quartal 2017 klicken, sehen wir, dass der Kunde Aaron Day nur ein Produkt gekauft hat.

Durchschnittlich in einem Quartal gekaufte Produkte

Dies ist die Formel, die wir verwenden werden, um diese besondere Erkenntnis zu gewinnen. Es wird angegeben, wie viel ein bestimmter Kunde im Durchschnitt in einem Quartal gekauft hat.

Durchschnittlich in allen Quartalen gekaufte Produkte

Als nächstes brauchen wir einen Benchmark oder eine Zahl, um es mit etwas zu vergleichen, damit wir verstehen können, was ungewöhnliches Verhalten ist.

Wir werden dann die gleiche Erkenntnis berechnen, aber wir betrachten kein bestimmtes Datum. Wir werden jeglichen Kontext zu den Terminen veröffentlichen.

Mit dieser Formel werden die durchschnittlichen Einzelprodukte in jedem einzelnen Quartal für einen bestimmten Kunden zurückgegeben. So gelangen wir zu dieser besonderen Erkenntnis.

Jetzt haben wir also zwei Werte. Wenn wir eine Auswahl treffen (z. B. Q2 2017), wird sich die Spalte „Durchschnittlich in allen Quartalen gekaufte Produkte“ aufgrund der Funktion „ALLE Daten“ nie ändern . Diese Funktion entfernt alle von uns angezeigten Filter aus Dates.

Mit jeder Auswahl, die wir treffen, ändert sich die Spalte „Durchschnittlich in einem Quartal gekaufte Produkte“.

Durch den Vergleich dieser beiden Spalten können wir erkennen, was normal ist und was nicht.

Für eine tiefergehende Analyse können wir das, was wir bisher herausgefunden haben, in einem visuellen Diagramm darstellen. Wir können sehr schnell erkennen, wie viele Produkte unsere Kunden in einem bestimmten Quartal gekauft haben (rechte Seite) und wie viel sie im Durchschnitt kaufen (linke Seite).

Wir können das abnormale Verhalten anhand unserer LuckyTemplates-Datensätze erkennen und sehen, welche Kunden ihre Einkäufe erhöht haben. Wer sind diese Leute und warum tun sie das?

Anhand der von uns gesammelten Daten können wir dann umsetzbare Strategien implementieren, um dies zu reproduzieren.

Wir können unsere Marketingbotschaft verstärken, um die Käufe derjenigen zu steigern, die kein ungewöhnliches Verhalten zeigen.

Abschluss

Hier bietet eine Analyse vom Typ „Anomalität“, „Ausreißer“ oder „Anomalie“ einen großen Mehrwert. Warum? Denn wir wollen verstehen, ob unsere Kunden bessere Leistungen erbringen oder ob die Verkäufer mehr verkaufen.

Wenn wir in einem bestimmten Segment unserer Daten Verhaltensmuster finden, die für uns positiv sind, können wir diese auf andere Segmente übertragen.

Ziel ist es, vorteilhaftes Kundenverhalten zu reproduzieren und auf andere Unternehmensbereiche anzuwenden.

Diese Technik wird Ihnen enorm dabei helfen, Ihr analytisches Denken darüber zu verbessern, was Sie mit LuckyTemplates erreichen können. 

Diese und viele weitere Analysearten finden Sie in den Advanced LuckyTemplates-Modulen bei LuckyTemplates Online . Weitere Informationen finden Sie im folgenden Modul.

Viel Spaß beim Lesen dieser Rezension.