Ejemplo de análisis de cesta: análisis avanzado de LuckyTemplates

En este tutorial, repasaré algunos de los tipos de trabajo analítico más avanzados que puede realizar con LuckyTemplates, y ese es el análisis de cesta. Este concepto teórico tiene muchas aplicaciones en LuckyTemplates. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.

Lo que voy a explicar aquí es cómo puede usar este tipo de análisis para evaluar las oportunidades de venta cruzada dentro de sus conjuntos de datos.

Entro en bastante detalle con respecto a las fórmulas DAX que necesita implementar. Dije que esto es avanzado y es muy difícil entender todos los diferentes elementos dentro de cada fórmula.

Sin embargo, lo que recomendaría aquí es obtener exposición a él inicialmente y luego revisarlo con el tiempo, a medida que aprende más sobre cada función individual. Eso es solo si no tiene sentido de inmediato cómo encaja todo.

Tabla de contenido

• Dentro del modelo de datos
• Evaluación de oportunidades de venta cruzada con análisis de cesta
• La fórmula en el trabajo
• Conclusión

Dentro del modelo de datos

Lo primero que tenemos que hacer es ajustar nuestro modelo. Tenemos que construir nuestro modelo específicamente para este tipo de análisis. Realmente no hay otra forma de hacerlo.

En este ejemplo de Basket Analysis, necesitamos filtrar un producto en particular. Pero luego también filtraremos otro producto. Por ejemplo, si queremos ver cuántas veces se ha comprado el producto 5 en comparación con otros productos, filtraremos/seleccionaremos el producto 5.

Entonces, hay dos filtros en funcionamiento aquí: el filtro en el producto que seleccionamos y el filtro en cada uno de los demás productos. Evaluamos si un producto en particular se compra con otro producto, y por eso tenemos que crear este modelo.

Tenemos nuestra tabla de productos y tenemos nuestra tabla de productos de filtro. Aquí, podemos ver que la relación está 'inactiva'.

Vamos a trabajar con algunos contextos diferentes que se aplicarán a partir de estas dos tablas. Es cómo manejamos estos filtros o contextos dentro de una fórmula que nos va a permitir alcanzar el resultado.

Evaluación de oportunidades de venta cruzada con análisis de cesta

Ahora veamos qué está haciendo realmente el resultado.

La tabla de Selección de Producto nos permite seleccionar un producto y ver cuantas veces este producto ha sido comprado con otros productos.

Sin embargo, esta tabla de Clientes que compraron aquí no se relaciona con nuestra tabla de Selección de productos .

Esta tabla simplemente muestra cuántas personas compraron los productos que se muestran en la tabla Nombre del producto en 2016, ya que tenemos esto filtrado en 2016.

Entonces, para el producto 1, hay 135 personas que lo compraron en 2016, mientras que 128 personas compraron el producto 15 y así sucesivamente.

La segmentación de selección de productos proviene de los productos de filtro que tenemos en nuestro modelo, que tiene una relación inactiva. Entonces, desde nuestra selección inicial, esto no hace nada a la columna Clientes que compraron .

Lo que cambia es esta tabla Clientes con ambos productos porque esta fórmula evalúa los productos (segmentación de selección de productos) y muestra cuántas veces se compró con otros productos (tabla Nombre del producto).

Veamos la fórmula detrás de todo esto para tener una mejor comprensión de los resultados.

La fórmula en el trabajo

Hay un poco en esta fórmula con funciones DAX complejas. He usado variables tan efectivamente como me es posible.

Puse un filtro de tabla completo dentro de esta variable y lo llamé Evaluación de compra múltiple .

Estamos utilizando CALCULATETABLE , que es un filtro de tabla.

Entonces, por ejemplo, vamos con el producto 1, el filtro se coloca en la tabla Ventas. Lo que hace VALUES aquí es crear una tabla de columnas de todas las personas o clientes únicos que compraron el producto 1.

TODOS los productos liberan o eliminan el filtro Productos y luego USERRELATIONSHIP activará ese otro filtro que tiene una relación inactiva.

Va a iterar a través de cada cliente y ver si ese cliente también compró el producto que seleccionamos en la segmentación de selección de productos.

La función VALORES retiene a los clientes que compraron, por ejemplo, los productos 1 y 6 para este resultado en particular.

Esta evaluación aquí, Clientes que compraron ...

solo está haciendo un DISTINCTCOUNT de los clientes que quedan.

Esta es probablemente una de las cosas más difíciles que he demostrado en cualquier video tutorial que haya hecho, pero ciertamente tiene muchas aplicaciones.

En el pasado, probablemente le costaría decenas de miles de dólares hacer esto, pero con LuckyTemplates, puede hacerlo fácilmente si solo comprende algunas fórmulas DAX realmente avanzadas.

Introducción al análisis de la cesta: sugerencias de prácticas recomendadas para LuckyTemplates con DAX
Descubra la cantidad de clientes que compran varios productos con la
matriz de ventas cruzadas de LuckyTemplates en LuckyTemplates: análisis avanzado con DAX

Conclusión

Piensa en lo valiosa que es esta información...

Ser capaz de evaluar casi en tiempo real... Puede preguntarse algo como: " Bueno, ¿debería aprovechar esta oportunidad para vender más a nuestros clientes en función de lo que compraron anteriormente? ¿Hay alguna promoción que podamos ejecutar que nos permita aumentar nuestros ingresos o ganancias en el futuro en función de este análisis de venta cruzada o análisis de cesta que estamos implementando?

Espero que puedan ver y darse cuenta del inmenso poder de ideas como estas.

Aprender a implementar este análisis realmente genera mucho valor para usted, sus equipos y sus organizaciones. Definitivamente hágalo y sumérjase en el tutorial y vea si puede implementar esto en sus propios modelos e informes.

¡Buena suerte con este!