En esta publicación de blog, explicaré cómo puede calcular a cuántos clientes vende a través del tiempo usando algunas funciones como DISTINCTCOUNT dentro de LuckyTemplates. En realidad, hay algunas formas de calcularlo, por lo que quería crear un breve tutorial para mostrar algunas cosas. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Comprender cómo trabajar con el modelo de datos que configuró es crucial en este ejemplo, así que me aseguro de mostrarle cómo configuré esto. Es importante porque no es tan fácil como colocar un COUNT sobre la tabla de clientes. Recuerde, queremos mostrar cómo cambia el recuento de nuestros clientes con el tiempo, por lo que debemos asegurarnos de que el resultado también se filtre por nuestra tabla de fechas.
Tabla de contenido
Usando DISTINCTCOUNT para contar sus clientes
En esta publicación, vamos a ejecutar una fórmula DAX relativamente simple . Solo piense en cómo se calculan lógicamente estas cosas y cómo funciona DAX con el modelo de datos. Así que revisaremos rápidamente el modelo de datos. Tenemos la tabla Ventas en la parte inferior y la tabla de hechos en la parte superior: tabla de fechas, tabla de productos, tabla de regiones y tabla de clientes como nuestras tablas de búsqueda. Estas tablas están todas conectadas.
Queremos ver a cuántos clientes vendemos por día. Esto mostrará un pequeño problema que podemos tener con la fórmula, pero le mostraré cómo puede resolverlo de varias maneras. Al hacerlo, le permitirá comprender lo que sucede en el modelo de datos.
Fórmula #1: Averiguar cuántos clientes por día
Lo primero que debemos hacer es ver a cuántos clientes les vendimos realmente por día. Lo que podemos hacer es crear una medida y llamarla Clientes totales y luego usar DISTINCTCOUNT y Nombre del cliente.
Lógicamente, eso es lo que crees que tendrías que hacer: contar a cuántos clientes les vendemos cada día . Ahora, el problema aquí es que estamos obteniendo exactamente el mismo resultado todos los días.
La razón por la que obtenemos esto es porque la fórmula va a la tabla Cliente y dice cuál es el recuento distinto de clientes para cada día. El problema es que la tabla Fechas no tiene absolutamente ninguna relación con la tabla Cliente ; la única relación que tienen ambas tablas es con la tabla Ventas. Por cada filtro que se coloca en la tabla Fechas, no se filtra nada en la tabla Cliente cuando ejecutamos DISTINCTCOUNT todos los días, y es por eso que obtenemos exactamente el mismo resultado.
Si queremos ver a cuántos clientes vendimos en un día en particular, debemos cambiar un poco esta fórmula. Necesitamos cambiarlo de tal manera que se vea en la tabla Ventas porque ahí es donde está conectada la tabla Fecha . Cuando se coloca algún contexto en un resultado, fluirá hacia abajo a través de las relaciones y fluirá hacia la tabla a la que está conectado, que en este caso es la tabla Ventas.
Fórmula #2: Creando una nueva fórmula para mostrar la relación
Para lograr esto, crearemos otra fórmula y la llamaremos Clientes totales 2 . Usaremos DISTINCTCOUNT nuevamente, pero en lugar de usar la tabla Cliente, necesitamos encontrar el Índice de nombres de clientes dentro de la tabla Ventas.
Una vez que arrastremos esta nueva medida a la tabla, verá cuántos índices de nombres de clientes únicos hay para cada día.
Fórmula #3: Usar Tablas Expandidas
Entonces así es como lo haces de una manera simple. En realidad, hay otra forma de generar exactamente el mismo resultado. En realidad, nunca hay una sola forma de responder en LuckyTemplates; siempre hay un par de maneras, ya veces más que eso, para lograr los resultados deseados.
Vamos a crear otra medida y llamarla Clientes Totales 3 . Lo que vamos a hacer dentro de CALCULATE es hacer referencia a la primera medida Total Customers que creamos, la que solo genera 50 para cada día, y luego agregar toda la tabla Sales como filtro.
Una vez que presionamos enter y lo arrastramos a la tabla, verá que lleva un tiempo calcularlo porque el cálculo es un poco más complejo. Pero como puede ver, en realidad está generando exactamente el mismo resultado que el total de clientes 2 correcto.
Eso se debe a un concepto llamado tablas expandidas . Lo que la tabla Ventas realmente representa aquí es un archivo plano completo de nuestro modelo de datos. Hay un archivo plano masivo que incluye Fechas , Productos , Regiones y Clientes . Al utilizar esta técnica y esta fórmula, esencialmente estamos habilitando el lenguaje DAX para volver a calcular la medida de Clientes totales al calcularla sobre toda la tabla de Ventas expandida .
En la primera medida, no había conexión. Así que creamos una conexión en la tercera medida al hacer referencia a la tabla expandida Ventas dentro de una instrucción de cálculo para generar el resultado correcto.
Visualización de los datos
Por lo general, elegiría la opción #2 que creamos para que podamos comenzar a visualizarla usando el gráfico de área.
Podemos ver a través del tiempo a cuántos clientes vendemos por día. También podemos usar las funciones de análisis integradas dentro de LuckyTemplates para dibujar una línea de tendencia. Podemos ver que somos alrededor de ocho o nueve clientes por día en promedio.
Recuerde que todo esto también es dinámico, por lo que podemos aportar una pieza adicional de contexto que tal vez queramos agregar.
Hemos repasado algunos conceptos y puede usarlos para una variedad de cosas diferentes; en lugar de clientes, podrían ser productos, regiones o vendedores. En esencia, se trata de comprender lo que hace DISTINCTCOUNT y comprender el modelo de datos detrás de escena para asegurarse de que está calculando el resultado correcto.
Conclusión
Esta técnica produce ideas interesantes y, en última instancia, podría utilizar y visualizar esto de muchas maneras diferentes. Una forma que me viene a la mente sería a través del análisis de escenarios . Podría ver, en función de las previsiones que podría proyectar a partir de los recuentos históricos de clientes, cómo podrían verse afectados sus resultados si aumenta la cantidad de clientes a los que vende. Puede ejecutar escenarios sobre esto utilizando un precio de venta promedio estimado para obtener el valor promedio por cliente. Cosas realmente poderosas. Espero que puedas ver las mismas oportunidades que yo con esto.
Otra forma de visualizar este tipo de información es mostrando una comparación a lo largo del tiempo. Tal vez desee mostrar de forma acumulativa la cantidad de clientes a los que ha vendido y compararla con el último mes o el último trimestre. Comenzaría aquí y luego se 'diversificaría' usando funciones de inteligencia de tiempo.
Explico cómo usar todas las funciones de inteligencia de tiempo para completar este análisis de comparación de tiempo en mi curso
Buena suerte implementando este, y hágame saber si tiene alguna idea en la sección de comentarios a continuación.
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