Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En este ejemplo, analizaremos una perspectiva única que puede descubrir en LuckyTemplates. Lo que debemos hacer es combinar una variedad de técnicas de fórmulas diferentes para obtener el resultado deseado. Si hace esto dentro de sus propios modelos con su propio análisis de segmentación de clientes, descubrirá información de alta calidad que generará un valor inmenso para el trabajo que está haciendo. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Aquí analizaremos qué grupos de clientes están experimentando un mayor crecimiento . Pero no tenemos ningún grupo en nuestros datos, por lo que debemos crearlos.
Tabla de contenido
Segmentación de clientes en grupos
Queremos agrupar a nuestros clientes en Top Clients , Ok Clients y Small Clients . Queremos saber quién está experimentando el mayor crecimiento e impactando más en nuestro crecimiento. También queremos verlo desde una base porcentual y absoluta.
He reunido algunas visualizaciones para mostrar esta perspectiva de segmentación de clientes y también voy a repasar la lógica que usé para determinar qué grupos experimentaron el mayor crecimiento.
En primer lugar, tenemos que averiguar cómo segmentar a estos clientes. Lo que hice fue crear una tabla haciendo clic en 'Ingresar datos' e ingresando todas estas variables en la tabla de soporte.
Quería ver cuáles son las ventas de mis clientes y establecer a qué grupo pertenecen estos clientes , según el rango proporcionado por los números MIN y MAX.
Agrupación de crecimiento
El siguiente paso es observar la agrupación de crecimiento del año pasado. Queremos saber a qué grupo pertenecían nuestros clientes el año pasado y cuál fue el porcentaje de crecimiento para ese grupo en particular.
Así es como se me ocurrió la fórmula anterior. Calculé el % de crecimiento interanual para cada grupo diferente.
Para determinar qué clientes están en qué grupo, iteré a través de cada cliente y evalué si sus ventas del año pasado estuvieron por encima del MIN o por debajo del MAX en cualquier fila dentro de esa tabla.
Si lo son, entonces entregará el % de crecimiento interanual para ese subconjunto particular de clientes.
Entonces podemos poner esto en un gráfico. Puede ver en mi ejemplo que nuestros Pequeños Clientes han dominado con un crecimiento interanual significativo.
Ventas totales del año pasado
Sin embargo, la segmentación de clientes que se muestra en porcentajes no cuenta toda la historia, ¿verdad? Porque si este número proviene de una base muy pequeña, realmente no importará para nuestros ingresos generales.
Entonces, lo que he hecho es mirar las Ventas totales para cada uno de esos diferentes grupos.
Para crear la segunda tabla, tuve que crear otra fórmula que me indicara las ventas totales del último año de estos clientes según el grupo en el que se encuentran.
Como puede ver, nuestros Pequeños Clientes generaron un poco más de ventas que el año pasado debido a este crecimiento sobresaliente. Por otro lado, nuestros Clientes Ok formaron una pequeña canasta de crecimiento del 9% pero aun así constituyeron una gran parte de nuestras ventas.
Visualización de los datos
También puse todo en nuestra segmentación de clientes en un gráfico de dispersión donde puede ver el desglose de Clientes pequeños , Clientes aceptables y Clientes principales . El eje y muestra el crecimiento por cliente o Agrupación de Crecimiento mientras que el eje x muestra las Ventas Totales .
Con base en las cifras del año pasado, todos nuestros principales clientes experimentaron una disminución del 41 % en el crecimiento. Este es un desarrollo aterrador, y definitivamente queremos ver por qué mis principales clientes han bajado un 41 %.
Cuando hago clic en Clientes principales, puedo ver el motivo.
Podemos profundizar más y echar un vistazo a todos los que están por debajo del 0%. Puedo usar la sección de filtrado y poner menos del 0%.
También podemos agregar los nombres de nuestros clientes en el gráfico de dispersión para obtener una imagen más clara.
Todos estos clientes estaban en nuestro grupo de Clientes Principales el año pasado y luego, de repente, estos clientes realmente cayeron por el precipicio. ¿Porqué es eso? Podemos echar un vistazo a su base regional, quién es su representante de ventas, etc.
Conclusión
Para llegar a esta idea, pude combinar varias técnicas. Usé cálculos de inteligencia de tiempo . Utilicé la función CALCULAR , así como la técnica de segmentación dinámica . Usé gráficos de dispersión y luego hice uso de la función de análisis para poner líneas en el gráfico de dispersión.
Nuestro objetivo es hacer que estos grupos sean dinámicos , de modo que podamos segmentarlos según la región o el período de tiempo, y luego evaluar a través de cada cliente y ver en qué grupo aterrizan.
Esto hace que este trabajo analítico único sea tan poderoso en LuckyTemplates. Podemos crear este nuevo análisis y mostrar información no vista que representará nuestros datos de una manera que no era posible antes y de una manera mucho más valiosa.
Si le gusta aprender sobre estas técnicas, consulte más módulos de cursos en . Hay más de 20 módulos únicos enfocados en muchas técnicas y formas en que puede usar LuckyTemplates de manera efectiva.
Saludos,
sam
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