So implementieren Sie eine Kohortenanalyse in LuckyTemplates – Erweiterte DAX-Konzepte

In diesem Blog stelle ich die LuckyTemplates-Kohortenanalyse vor . ausführlich behandelt habe , wo ich gezeigt habe, was Kohortenanalyse ist und wie man sie in LuckyTemplates durchführen kann. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie es in Ihrem LuckyTemplates-Modell einrichten. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Die Idee hinter der Kohortenanalyse besteht darin, dass wir unsere Kunden anhand eines bestimmten Verhaltens oder einer bestimmten Eigenschaft gruppieren.

In diesem Beispiel gruppieren wir unsere Kunden nach dem Zeitpunkt, zu dem sie zum ersten Mal gekauft haben , und analysieren dann die Bindungsrate dieser Kunden .

Die Idee besteht also darin, eine Kohorte zu erstellen, die erfasst, wann die Kunden zum ersten Mal kaufen, und dann im Laufe der Zeit zu analysieren, wie lange es dauert, bis sie zum nächsten Kauf kommen. Anschließend vergleichen wir alle Kunden in unserer Kohorte aller Monate und sehen, ob sich die Kundenbindung verbessert oder verringert.

In dieser Demonstration haben wir Prozentzahlen, was eine gute Sichtweise ist, aber wir haben auch absolute Zahlen.

Inhaltsverzeichnis

• Klassifizierung von Kundenkäufen
• DAX-Formeln für die Kohortenanalyse
• Zeitrahmen klassifizieren
• Abschluss

Klassifizierung von Kundenkäufen

Wenn Sie an Kohorte denken, bedeutet das „Gruppierung von Kunden“. Hier ermitteln wir also, wann der Kunde bei uns eingestiegen ist oder wann er zum ersten Mal bei uns gekauft hat. Dies ist das, was wir als Beitrittsdatum klassifizieren . 

Die Formel „Beitrittsdatum“ ist lediglich das Mindesteinkaufsdatum in der Verkaufstabelle. Wir ermitteln also das Mindest- oder niedrigste Datum, das jeder dieser Kunden in den einzelnen Reihen gekauft hat.

Anschließend ordneten wir sie ihrer jeweiligen Kohorte zu, basierend auf dem Monat und dem Jahr, in dem sie etwas gekauft hatten . 

Beispielsweise hat Jesse Evans hier am 11. März 2014 gekauft, sodass Kunden wie Evans zur Kohorte vom März 2014 gehören werden.

DAX-Formeln für die Kohortenanalyse

Die Formeln, die wir hier verwenden, sind sehr einfach. Das Beitrittsdatum ist nur das MIN . des Bestelldatums (Verkäufe).

Der Kohortenmonat ermittelt im Wesentlichen den Monat dieses Beitrittsdatums.

Und dann bringen wir sie hierher.

Wir können eine Kohorte für viele verschiedene Variablen erstellen . Dies ist nur ein Beispiel aus der Praxis für Bindungsraten.

Zeitrahmen klassifizieren

Die andere Sache, die es zu klassifizieren gilt, sind die Zeiträume . Diese sind nur generisch (1, 2, 3 usw.), aber wir müssen einige generische Zeiträume erstellen, um alle diese Kohorten zu vergleichen (Januar 2014, Februar 2014 usw.), da sie alle in unterschiedlichen Zeitrahmen liegen. Wir müssen einen Vergleich aller dieser Kohorten über verschiedene Zeiträume hinweg durchführen.

So richten wir es also ein, wenn wir diese Art von Analyse durchführen. Wir haben die Periode 1 bis 12 und erfassen die Mindest- und Höchsttage.

Wenn beispielsweise ein Kunde bei uns gekauft und dann innerhalb der ersten 30 Tage erneut gekauft hat, wird dieser Kunde als erster Aufbewahrungszeitraum (Zeitraum 1) eingestuft. Wenn der Kunde zwischen 120 und 150 Tagen erneut bei uns eingekauft hat, befindet sich dieser Kunde in Periode 5 usw.

Wir sehen, dass dies in allen unseren Kohorten umgesetzt wird, auch wenn diese Kunden ihren ersten Kauf zu einem späteren Zeitpunkt tätigen. Anschließend vergleichen wir unsere Kohorte auf vergleichbarer Basis bis zurück zum Januar 2014, indem wir die komplexe Kombination von Berechnungen nutzen.

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Techniken zur Kundensegmentierung mithilfe des Datenmodells – LuckyTemplates und DAX

Abschluss

Im Learning Summit habe ich mich ausführlicher mit der Frage befasst, wie genau Sie Ihre Formeln generieren können, um dies zu erreichen, aber ich dachte, dass dies eine gute Einführung wäre. Viele von Ihnen haben wahrscheinlich noch nie von Kohortenanalyse gehört.

Dies ist eine ziemlich fortgeschrittene Analysetechnik, aber ich wollte Ihnen eine Einführung in die Kohortenanalyse geben und Ihnen zeigen, wie wir dies in LuckyTemplates herausfinden können. Wir können es auch auf sehr dynamische und effektive Weise tun und es in unser Modell integrieren.

Ich habe gesehen, wie diese Analyse in Excel und einigen anderen erweiterten Tools durchgeführt wurde, aber wir können sie in Power Bi durchführen und sie noch besser und effizienter machen. Weitere LuckyTemplates-Ressourcen zu diesem Thema finden Sie unter den folgenden Links.

Beifall!

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