Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Vamos a avanzar hoy. Vamos a profundizar en la rotación de clientes: análisis de clientes nuevos y clientes perdidos en LuckyTemplates. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.

Otro término para esto es el análisis de deserción porque queremos ver cómo se están moviendo nuestros clientes, cuántos de nuestros clientes se incorporan y compran nuestros productos, cuántos regresan y compran algunos más, cuántos clientes estamos perdiendo y así sucesivamente.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Hay tantas ideas excelentes que puede lograr con este tipo de análisis bastante avanzado, por lo que quería dedicar un poco de tiempo a profundizar en el lenguaje DAX y las fórmulas DAX.

En este ejemplo de análisis de clientes, empiezo analizando la rotación de clientes y explorando cuántos clientes se pierden después de un cierto período de tiempo. También me sumerjo en clientes nuevos y clientes recurrentes.

Analizar la rotación de clientes es una pieza clave de análisis para una organización, especialmente si es un negocio de ventas de alta frecuencia como un minorista en línea o una cadena de supermercados.

Obviamente, si consigue clientes, quiere venderles más y no perderlos frente a la competencia, por ejemplo.

Es mucho más fácil venderle a un cliente existente que encontrar nuevos clientes.

Los clientes existentes son cruciales para la mayoría de las empresas, ya que es mucho más rentable continuar comercializándolos en lugar de tener que encontrar nuevos clientes todo el tiempo.

Tabla de contenido

Encontrar clientes perdidos

En esta primera visualización aquí, tenemos lo que consideraríamos Clientes Perdidos en tiempo extra .

Este punto hasta aproximadamente 90 días no es tan relevante porque cuando estamos en los primeros días, en realidad estamos considerando a todos como "perdidos" en este momento.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Ahora veamos la función para ver qué estamos haciendo aquí.

En esta fórmula, estamos contando los clientes que no han comprado durante los últimos 90 días , o cualquiera que sea su fecha de abandono variable.

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Estamos creando una tabla virtual en cada cliente a través de esta variable CustomersList .

Filtramos todos los clientes para cualquier día. Y lo que estamos haciendo con TODOS es que en realidad estamos mirando a cada cliente en cada día individual.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Y luego, para cada cliente individual, estamos evaluando si han realizado una compra en los últimos 90 días. Si no lo han hecho, entonces se evaluará como 0 y se contará ese cliente.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Aislamiento de nuevos clientes

Ahora echemos un vistazo a nuestros nuevos clientes y veamos a qué se está evaluando.

En esta tabla, vemos que es más en las fechas anteriores, de enero a julio porque acabamos de comenzar nuestro negocio. La gente es generalmente nueva.

Luego, obviamente, se aplana hacia el final porque solo tenemos a nuestros clientes recurrentes allí.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Su función es hacer una lógica similar. Estamos contando cuántos clientes han hecho una venta antes de hoy.

Y si no han comprado nada, que se va a evaluar como 0, entonces se evalúa como Nuevo Cliente.

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Saber quiénes son los clientes que regresan

Los clientes que regresan son aquellos que han sido evaluados como perdidos.

En otras palabras, no han comprado nada durante 90 días. Con el tiempo, calcularemos cuántos regresan realmente.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Esta sería una idea increíble si está ejecutando promociones o haciendo marketing, y desea saber cuántos de estos clientes perdidos recuperó a través de sus actividades de marketing.

En la fórmula Clientes que regresan, solo evaluamos a los clientes que realmente compraron en un día determinado.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Así que aquí estamos ejecutando algo de lógica en cada cliente, evaluando si realizaron una venta en los últimos 90 días.

Si no compraron durante los últimos 90 días, se considera que regresan. Luego, evalúe como verdadero y cuente ese cliente en ese día en particular.


Analice quiénes son sus clientes perdidos con LuckyTemplates y DAX
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Descubra cuántas ventas se pueden atribuir a nuevos clientes: información avanzada sobre LuckyTemplates

Conclusión

Este tutorial sobre el análisis de clientes de LuckyTemplates es bastante avanzado en los cálculos DAX. Esto solo muestra el poder analítico que puede tener con LuckyTemplates.

En el pasado, generar este tipo de información costaba mucho dinero. Pero ahora, puede lograr estos increíbles conocimientos a través de una fórmula limpia y efectiva, utilizando el lenguaje DAX.

Recuerde que en realidad se alinea con el modelo de datos. Todo está incorporado allí.

De hecho, podemos colocar algunos filtros en esto. Por ejemplo, queremos sumergirnos en un solo estado, digamos Florida, o nuestros 3 estados principales, todo se evalúa dinámicamente.

Análisis de atribución de clientes de LuckyTemplates mediante DAX avanzado

Me sumerjo en tantas técnicas en el video. Algunos son muy avanzados, pero ciertamente desea exponerse a estas cosas.

Si puede ver las oportunidades y el potencial con LuckyTemplates, entonces su mente puede expandirse exponencialmente con las posibilidades de ejecutar análisis sobre sus propios conjuntos de datos.

Como nota al margen, cubro una variedad de todas las técnicas de LuckyTemplates más avanzadas que se le ocurran en el curso en , así que échele un vistazo cuando pueda.

Todo lo mejor y buena suerte con estas técnicas.


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