Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
El análisis de clientes es algo crucial para cualquier negocio, especialmente si tiene una gran cantidad de clientes. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
En este tutorial en particular, analizo cómo podemos crear análisis de clientes convincentes a lo largo del tiempo .
Observo el comportamiento de compra del cliente entre diferentes períodos de tiempo y los pongo en una visualización , resaltando la información de manera que pueda tomar decisiones informadas al respecto.
Debido a la facilidad con la que podemos colocar filtros y segmentaciones en nuestras páginas de informes en LuckyTemplates, podemos crear realmente algunas visualizaciones realmente atractivas y ver lo que hacen nuestros clientes.
También podemos hacer clic dinámicamente en grupos de clientes y grupos de rendimiento.
Hablo un poco sobre cómo puede configurar esto dentro de una página de informe sin problemas y poder resaltar la información clave, lo que realmente tendrá un impacto en las acciones que tome con sus clientes.
Esas acciones pueden mejorar cosas como poner más recursos para los clientes, más dinero en marketing o publicidad y muchas cosas de esa naturaleza.
Tabla de contenido
Agrupación de sus clientes
Cuando tiene muchos clientes, su gráfico puede estar muy ocupado y sería bastante difícil ver los cambios en el comportamiento de sus clientes a lo largo del tiempo. No podrá mostrar las ideas de manera efectiva.
Pero, piénselo en términos más amplios de cómo configurar esto, que le mostraré.
Solo tendrá que pensar en su modelo actual y cómo puede construir sobre ese modelo para luego mostrar las ideas.
En este ejemplo, verá que tengo una selección de tiempo y estoy tratando de mostrar las ventas totales por ganancias totales. Pero, lo que también quiero mostrar es cómo esto cambia con el tiempo por cliente.
Y ves lo ocupado que está este gráfico, ¿verdad?
Hay muchos clientes y NO somos realmente capaces de ver los cambios de los clientes. No podemos ver cómo se mueven a través del tiempo en la perspectiva del rendimiento.
Así que tenemos que dividirlo y segmentarlo. Necesitamos agrupar a estos clientes, lo que nos permitirá profundizar en un grupo muy específico de clientes y quizás profundizar aún más.
Aquí puede ver que configuré una lista de mis clientes y en realidad es bastante larga.
Sin embargo, realmente no queremos ir aquí y seleccionar a todos los clientes, ¿verdad? Si lo hacemos, no podemos ver realmente lo que hemos seleccionado después de haberlo hecho.
Así que creé estos grupos de clientes, donde solo construí una columna calculada que clasifica a mis clientes en estos grupos particulares.
Déjame mostrarte lo que he hecho allí. Tengo mis modelos de datos aquí y nos centraremos en la tabla de clientes.
En mi tabla de clientes, verá que los he agrupado según el rango de ventas del cliente, que es este aquí.
Todo lo que está haciendo realmente es clasificar en Ventas totales.
Esto es Ventas totales desde el comienzo de los tiempos, por lo que no hay filtro de tiempo en esto. En otras palabras, está clasificando a todos los clientes a través del tiempo.
Es solo una forma de que podamos dividir o crear otra dimensión que luego pueda profundizar en aspectos específicos de nuestros clientes o grupos específicos de nuestros clientes.
Esto fluiría luego a todos los cálculos que eventualmente haremos sobre nuestra Tabla de Ventas o Presupuesto, y así sucesivamente.
Entonces, en lugar de mirar a todos mis clientes aquí, puedo clasificarlos del 1 al 10, y pueden ver en el gráfico que se desglosa rápidamente.
Ahora podemos realmente ver o profundizar en nuestros clientes.
Profundizando en los clientes
Por ejemplo, queremos analizar cómo cambia el rendimiento de nuestros clientes a lo largo del tiempo para nuestras ganancias versus ventas. Podemos poner aquí el Trimestre 3 también.
Esto nos permite monitorear a estos clientes de manera efectiva.
Por ejemplo, queremos monitorear State Ltd. Podemos seleccionarlo y tal vez podamos agregar otro cuarto aquí. Realmente podemos comenzar a ver y encontrar algunas ideas bastante decentes aquí.
En el segundo trimestre, este cliente en particular comenzó aquí. Y por alguna razón, en el tercer trimestre de 2017, volvió a caer aquí. Pero luego volvió a subir mucho más en el cuarto trimestre.
Comenzamos de una forma muy detallada en términos de visualización y lo que muestran las ideas. Pero a través de la funcionalidad que hemos incorporado, podemos pasar progresivamente a información más única o específica.
Esta es una muy buena manera de considerar especialmente cuando tiene muchos clientes en su conjunto de datos.
Además, tenemos el resto de nuestros modelos para trabajar. Entonces, por ejemplo, queremos ver solo los primeros 5 productos que el cliente individual ha comprado para ver si esto es lo que está causando la diferencia. Y parece que probablemente lo sea.
Otras cosas que muestran ideas son el análisis de tendencias individuales y podemos ver cómo se componen realmente a lo largo del tiempo.
Hay muchas maneras diferentes que podría hacer para filtrar los datos eventualmente y también podría profundizar en varios aspectos.
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Conclusión
Este blog muestra las diferentes formas en que puede hacer que el análisis de clientes sea fácil y efectivo dentro de .
Si configura bien su modelo especialmente con algunas técnicas de agrupación, entonces puede profundizar en el grupo específico que desea ver.
Puede configurar las cosas donde ya está viendo un subconjunto de sus datos y profundizar rápidamente en clientes específicos o clientes del grupo inicial.
Esta es una muy buena revisión de lo que puede hacer en un escenario de generación de informes basado en los conocimientos de los clientes . Aquí no se trata exactamente de una fórmula o una visualización. Es un tutorial completo sobre lo que se puede lograr de una manera muy escalable con LuckyTemplates.
Disfruta trabajando en este.
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