En este blog, presento el análisis de cohortes de LuckyTemplates . Este fue uno de los temas que analicé en detalle en una , donde demostré qué es el análisis de cohortes y cómo puede hacerlo en LuckyTemplates. En este tutorial, aprenderá a configurarlo dentro de su modelo de LuckyTemplates. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
La idea en torno al análisis de cohortes es que agrupamos a nuestros clientes en función de un comportamiento o atributo particular que tengan.
En este ejemplo, estamos agrupando a nuestros clientes en función de cuándo compraron por primera vez , y luego vamos a analizar la tasa de retención de esos clientes .
Entonces, la idea es crear una cohorte de cuando los clientes compran por primera vez y luego analizar a través del tiempo cuánto tiempo les toma volver a comprar. Luego comparamos todos los clientes en nuestra cohorte de todos los meses y vemos si los niveles de retención mejoran o se reducen.
En esta demostración, tenemos porcentajes, que es una buena forma de verlo, pero también tenemos números absolutos.
Tabla de contenido
Clasificación de compras de clientes
Si piensa en la cohorte en sí misma, significa "agrupación de clientes". Así que aquí calculamos cuándo se unió el cliente o cuándo nos compró por primera vez. Esto es lo que estamos clasificando como la fecha de ingreso .
La fórmula Fecha de ingreso es solo la Fecha mínima de compra en la tabla Ventas. Así que estamos calculando la fecha mínima o más baja que ha comprado cualquiera de estos clientes en cada fila diferente.
Luego, los clasificamos en su cohorte particular según el mes y el año en que compraron .
Por ejemplo, Jesse Evans aquí compró el 11 de marzo de 2014, por lo que los clientes como Evans estarán en la cohorte de marzo de 2014.
Fórmulas DAX para análisis de cohortes
Las fórmulas que usamos aquí son muy simples. La Fecha de ingreso es solo el MIN de la Fecha de pedido (Ventas).
El mes de la cohorte consiste básicamente en averiguar el mes de esa fecha de incorporación.
Y luego, los traemos aquí.
Podemos crear una cohorte en muchas variables diferentes . Este es solo un ejemplo del mundo real de las tasas de retención.
Clasificación de marcos de tiempo
La otra cosa a clasificar son los períodos de tiempo . Estos son solo genéricos (1, 2, 3, etc.), pero necesitamos crear algunos períodos de tiempo genéricos para comparar todas estas cohortes (enero de 2014, febrero de 2014, etc.) porque todos están en diferentes períodos de tiempo. Necesitamos hacer una comparación similar de todas estas cohortes durante diferentes períodos de tiempo.
Así es como lo configuramos si estamos haciendo este tipo de análisis. Tenemos el Periodo 1 al 12, y estamos capturando Min Days y Max Days.
Por ejemplo, si un cliente nos compró y luego volvió a comprar dentro de los primeros 30 días, ese cliente se clasificaría como el primer período de retención (Período 1). Si el cliente volvió a comprarnos entre 120 y 150 días, ese cliente se encuentra en el Período 5, y así sucesivamente.
Vemos que esto se está completando en todas nuestras cohortes a pesar de que estos clientes realizan su compra inicial en un momento posterior. Luego comparamos nuestra cohorte de manera similar hasta enero de 2014 utilizando la combinación compleja de cálculos.
Análisis de cohortes basado en el tiempo: cómo configurar su modelo de datos en LuckyTemplates
Análisis de clientes en LuckyTemplates: revisión del rendimiento a lo largo del tiempo
Técnicas de segmentación de clientes mediante el modelo de datos: LuckyTemplates y DAX
Conclusión
En la Cumbre de aprendizaje me sumergí mucho más en cómo puede generar sus fórmulas exactamente para poder hacer esto, pero pensé que esta sería una buena introducción. Muchos de ustedes probablemente ni siquiera hayan oído hablar del análisis de cohortes.
Esta es una técnica analítica bastante avanzada, pero quería darle una introducción a lo que es el análisis de cohortes y mostrarle cómo podemos resolver esto en LuckyTemplates. También podemos hacerlo de una manera muy dinámica y efectiva donde podemos integrarlo en nuestro modelo.
He visto este análisis realizado en Excel y algunas otras herramientas avanzadas, pero podemos hacerlo en Power Bi y hacerlo aún mejor y más eficiente. Consulte los vínculos a continuación para obtener más recursos de LuckyTemplates sobre este tema.
¡Salud!
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