Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En el mundo empresarial actual, realizar un análisis común del comportamiento del cliente es de suma importancia para muchas áreas funcionales dentro de las empresas. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Analizar el comportamiento del consumidor sirve como una herramienta para ayudar a planificar y cumplir los objetivos de ventas.
Además, comprender el comportamiento del comprador ayuda a decidir dónde y cómo posicionar mejor los productos o servicios.
Puede evaluar cómo actúan sus clientes y predecir cómo se comportarán en el futuro de forma dinámica utilizando LuckyTemplates.
En este video tutorial, me sumergiré en un análisis de tipo de comportamiento para determinar el comportamiento más común de los clientes.
Voy a repasar cómo puede analizar el comportamiento de elementos particulares en su conjunto de datos. En este caso, quiero analizar cuánto compran en promedio sus consumidores en función de sus productos a lo largo del tiempo. También quiero ver cuántas transacciones en promedio hacen nuestros clientes en un producto en particular. Estas son las respuestas de tipo conductual que puede recuperar de sus conjuntos de datos.
La fórmula DAX no es terriblemente difícil, y lo principal que debe comprender es iterar funciones, o cómo puede iterar a través de una dimensión diferente y luego analizar el resultado de su efecto en función del contexto en el que se encuentre.
Déjame mostrarte cómo lo hice y espero que puedas tener una idea que tal vez quieras aplicar a tu propio análisis.
Tabla de contenido
Ventas promedio por cliente
Quiero ver cuáles son las ventas promedio por cliente para un producto en particular. Por ejemplo, quiero ver cuánto gastan nuestros clientes en promedio en el Producto 63.
Entonces, ¿cómo lo hago? En primer lugar, tenemos que idear una fórmula que diga que cada producto se repetirá a través de cada cliente para evaluar las Ventas totales que ese cliente en particular hace, y luego promediar eso. Esto nos va a dar las ventas promedio, pero por cliente.
Si lo piensa, también puede usar el ID de cliente y obtendrá exactamente los mismos resultados.
Depende totalmente de usted cómo hacerlo, pero es bueno tener una buena comprensión de lo que sucede con el modelo de datos.
Esto es lo que hace VALUES : vamos a iterar a través de cada cliente que haya comprado el Producto 63. Vamos a evaluar cuánto compraron y luego lo promediaremos con la función AVERAGEX .
Promedio para todos los clientes
Esto se verá afectado por cualquier contexto que tengamos en el Nombre del cliente . Entonces, lo que sucede es que cada vez que selecciono un cliente o grupo de clientes, la iteración solo se aplica al cliente que realmente hemos seleccionado.
Esto solo se repetiría a través de cada cliente si nos deshacemos de cualquier filtro proveniente de esta segmentación en particular.
Esto es lo que hace el promedio de todos los clientes ; siempre será un número que no cambia independientemente de la selección que realice en la segmentación Nombre del cliente.
Lo que hice para llegar a este promedio es asegurarme de que nada de la tabla Clientes se aplique al contexto actual. Esto me permitirá iterar, independientemente de la selección, a través de cada cliente y recuperar las ventas.
Así es como podemos averiguar cuál es el comportamiento común de los clientes y luego compararlo con una selección o una agrupación de clientes que seleccionemos. Esta es la parte en la que puede volverse bastante elegante en su análisis. Supongamos que está mirando a todos los clientes, pero también desea agrupar a esos clientes por región, o si son buenos o malos clientes, o si son un cliente de alto o bajo margen.
Transacciones por cliente
También puede hacer esto para las transacciones y observar sus productos en su conjunto desde una perspectiva de comportamiento. Usé exactamente la misma técnica y calculé sus transacciones totales en promedio para cada cliente.
Luego volví y puse eso dentro de la declaración CALCULATE con TODOS. Esto me dio el comportamiento general de cada cliente en el conjunto de datos y luego pudimos compararlo con cualquier selección que hicimos.
Esto es algo poderoso aquí mismo, y hay muchas aplicaciones para técnicas similares a esta. Hay tantas cosas que puede lograr con LuckyTemplates simplemente analizando el comportamiento promedio del cliente y luego comparándolo con un pequeño subconjunto.
Conclusión
Si lo mira al pie de la letra, es bastante difícil imaginar cómo puede hacer un análisis del comportamiento del cliente dentro de LuckyTemplates. Esa es la razón de este tutorial, donde profundizo en este tipo de información.
Primero, debe pensar analíticamente sobre cómo desea lograr el resultado deseado en LuckyTemplates. Y luego estructure su modelo y fórmulas DAX combinando el pensamiento 'listo para usar' y algunas aplicaciones prácticas.
Hay muchas maneras en que un análisis del comportamiento del cliente como este puede beneficiar a una empresa. Estos conocimientos pueden ayudarlo a determinar las acciones y decisiones que implementará desde una perspectiva de marketing y también para futuros desafíos logísticos.
Para obtener más ejemplos sobre análisis empresarial avanzado . Consulte el siguiente módulo del curso de LuckyTemplates Online .
Disfruta aprendiendo sobre esta técnica analítica.
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