No hace mucho tiempo, completé una sesión completa del método de escenarios para miembros de LuckyTemplates. Trabajé en una sesión completa que abarcó muchos tipos de análisis, incluido el análisis de clientes perdidos, clientes estables y nuevos clientes . Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Todos ellos supusieron un gran trabajo analítico con el fin de maximizar el potencial de negocio de estos datos de clientes.
En este tutorial en particular, quiero desglosar cómo calcula realmente los nuevos clientes en sus informes .
Pero ciertamente está abierto a debate sobre lo que clasificaría como un "nuevo cliente" según su organización o industria. ¿Es alguien que nunca ha comprado desde el comienzo de su negocio? Esa pieza de análisis es bastante única. Pero ocasionalmente, es posible que desee ponerle algún tipo de marco de tiempo. Si un cliente no ha comprado en ese período en particular, puede considerarlo como nuevo una vez que regrese.
Sin embargo, independientemente de su definición, la técnica será muy similar al ejemplo que le mostraré.
Tabla de contenido
Comprender la información del análisis de nuevos clientes
Este tutorial es bastante avanzado y requiere una comprensión de las funciones de tabla y las tablas virtuales dentro de LuckyTemplates . Pero voy a ir a través de esto en detalle a lo largo del tutorial. También le mostraré las fórmulas que necesita para resaltar dinámicamente estos datos en sus informes de LuckyTemplates.
Primero, quiero mostrarles un análisis de muestra en esta ventana dinámica.
En este caso en particular, considero nuevos clientes a aquellos que no han comprado nada en los últimos 90 días.
Para llegar a este modelo, primero necesito configurar los parámetros y la fórmula. Para hacer esto, haga clic en Modelado y luego haga clic en Nuevo parámetro.
También creé una tabla simple para Churn Time Frame usando la fórmula a continuación .
La rotación de clientes se refiere a los clientes que dejaron de comprar el producto o servicio de una empresa específica durante un período de tiempo determinado.
Ahora, para que el análisis sea más dinámico, puedo extender la ventana de tiempo de abandono. Originalmente, tengo 90 pero puedo aumentarlo a 180 días. Incluso puedo ir a un marco de tiempo más corto también.
Podemos usar Amazon como ejemplo. Si no ha comprado nada en Amazon durante 90 o 180 días, es posible que lo consideren un cliente perdido. Después de esto, es probable que envíen algunas formas de marketing para recuperarlo como un "nuevo" cliente.
Esa es la clave de la que voy a hablar en este video. La clave sobre cómo resolver o calcular realmente estos nuevos clientes que podría decir mucho sobre el éxito de sus esfuerzos de marketing .
Fórmula para análisis de nuevos clientes
Así que analicemos esta fórmula aquí para nuevos clientes . Esta fórmula calcula los clientes que han comprado algo en el mes actual pero no han comprado nada en los 90 días anteriores.
En primer lugar, la fórmula CustomerTM evalúa las ventas de los clientes del mes actual.
Puede ver los resultados de esta fórmula en la columna Cliente total de la tabla a continuación.
Después de eso, utilicé la fórmula PriorCustomer para buscar aquellos clientes que tenían registros anteriores de los últimos 90 días. Simplemente significa que son clientes fijos.
En lugar del contexto actual, necesitamos cambiar el marco de tiempo o el contexto de esta tabla usando .
También agregué la función para eliminar cualquier contexto en las fechas y volver a aplicar el filtro según la ventana de tiempo de 90 días. Este es el quid de la fórmula.
Ahora, la función evalúa dos de estas tablas. Después de eso, devuelve una tabla de clientes únicos.
Después de eso, agregué la fórmula para contar los clientes únicos.
Posteriormente, puedo generar el nuevo análisis de clientes como el que se muestra a continuación.
Echemos un vistazo a este ejemplo para el mes de marzo de 2017 .
Tenemos 282 clientes en total y eso es lo que evalúa la fórmula CustomerTM . De esos clientes, solo 191 no han comprado nada en los últimos 90 días. Por lo tanto, los consideramos nuevos clientes.
El uso de este nuevo análisis de clientes puede ayudarlo a determinar si sus esfuerzos de marketing tienen éxito en atraer nuevos clientes a su negocio.
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Conclusión
Generalmente, un nuevo cliente cuesta más que un cliente existente. Por lo tanto, comprender las tendencias detrás de quién le compra es muy importante para muchas organizaciones.
Esta es una métrica realmente poderosa para comprender la composición de sus clientes durante cualquier período de tiempo. En este caso particular, lo mostraremos mes a mes.
Esta técnica le permite comprender cuánto le está costando realmente obtener ingresos en su organización.
Dejaré un enlace a continuación en la descripción si desea ver este taller completo. Todo lo que tiene que hacer es actualizar su membresía para poder reproducir y descargar el recurso completo.
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