Introducción al análisis de la cesta: consejos de mejores prácticas para LuckyTemplates

Hoy, voy a presentar las cosas asombrosas que puede hacer con la técnica de análisis de canastas . Con Basket Analysis dentro de LuckyTemplates, puede intentar analizar las ventas de los clientes de un grupo de productos frente a otro grupo de productos . Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.

Hay muchas aplicaciones para esto en LuckyTemplates. Pero para este tutorial, quiero compartir con ustedes las mejores prácticas en el uso de este tipo de técnica.

Al ejecutar este tipo de análisis, podemos determinar las tendencias de ventas o el comportamiento de compra de los clientes que nos compran a nosotros o en nuestras tiendas.

Al conocer y comprender estos patrones, podemos administrar mejor muchos aspectos del proceso de ventas. Por ejemplo, una mejor gestión de existencias, oportunidades de ventas adicionales, marketing más específico y mucho más.

En este análisis de canasta, básicamente estoy tratando de mostrar a los clientes que compraron un determinado grupo de productos. Y luego, intentaré ver si también han comprado otro grupo de productos.

Los resultados serían muy útiles cuando desee ejecutar un análisis de características en torno a aquellos clientes que compraron un grupo de productos y no el otro. Luego, puede seguirlos con marketing y publicidad efectivos.

Tabla de contenido

• Modelo de LuckyTemplates para análisis de cesta
• Exhibición de los clientes de la cesta
• Identificación del número total de clientes de la cesta
• Sugerencias y técnicas adicionales para el análisis de canastas en LuckyTemplates
• Conclusión

Modelo de LuckyTemplates para análisis de cesta

En primer lugar, voy a saltar a mi modelo porque aquí es donde podemos encontrar la forma más esencial de realizar correctamente el análisis de la canasta. Un gran consejo cuando ejecuta este tipo de análisis es que integrar selecciones como estas canastas en su modelo central es una forma complicada de hacerlo. 

Eche un vistazo a mi modelo central, que es muy simple. 

Volviendo a mis datos, repliqué una tabla de productos muy simple. Acabo de crear dos tablas que son exactamente iguales, pero con títulos diferentes. Una se llama Canasta Inicial .

La segunda se llama Canasta de Selección .

Estas cestas son lo que yo llamo mesas de apoyo. Si observa mi modelo, estas tablas no tienen relación con ninguna otra tabla.

Solo voy a integrar los cálculos de estas tablas en el modelo central. Pero tiene que hacerse a través de una fórmula, no a través de relaciones. Personalmente, creo que hacer esto hace que todo sea mucho más fácil y limpio que complicar demasiado las relaciones.

Ese es uno de mis consejos de mejores prácticas para el análisis de canastas. Cree estas canastas por separado y utilícelas como mesas de apoyo al costado del modelo central. Ahora echemos un vistazo a las fórmulas o cálculos que hice e integré en las tablas.

Exhibición de los clientes de la cesta

Como puede ver, he nombrado las canastas de manera diferente en la tabla. Ahora son Productos de canasta inicial y Productos de selección , luego puedo seleccionar varios productos aquí mientras los coloco dentro de una cortadora.

Después de eso, realicé algunos cálculos para Clientes únicos usando la fórmula a continuación.

Básicamente, solo ejecuto la función de Ventas por el nombre de cada Cliente.

La columna de Basket Customers es donde comienza a complicarse un poco. Este calcula cuántos clientes compraron el grupo particular de productos que he seleccionado en la segmentación de cesta inicial .

Dado que la tabla no tiene ninguna relación con la tabla de ventas donde se encuentran todas las transacciones, necesito usar la fórmula a continuación.

Mientras calculo los clientes únicos, también estoy aplicando una relación o contexto diferente dentro de la función . Me permite crear una relación virtual entre la cesta inicial y el Índice de la cesta inicial , así como el Índice de descripción del producto en las ventas correspondientes.

Además, para la columna Selección de clientes , solo tengo que hacer lo mismo y usar exactamente el mismo patrón. Pero esta vez, está evaluando un subconjunto diferente de productos según mi selección.  

Identificación del número total de clientes de la cesta

Ahora, me estoy metiendo en el análisis de canastas más esencial y aquí es donde se necesita una lógica más avanzada para comparar realmente las dos canastas. 

Quiero comparar todos los clientes que compraron en el primer juego de canasta con todos los clientes que compraron en el segundo juego de canasta. Esa es la razón por la que agregué la columna para Total Basket Customers .

Así es como puedo hacerlo aquí usando esta fórmula muy avanzada a continuación.

Lo más importante a considerar aquí es que la función TREATAS es exactamente igual que el cálculo anterior. Pero en lugar de crear valores escalares, creará una tabla virtual usando la función .

Por lo tanto, la fórmula mostrará una tabla para los clientes en función de las selecciones de productos que he realizado a partir de Productos de cesta inicial y Productos de selección .

Luego, he utilizado la función para evaluar qué clientes forman parte de la cesta inicial y también están incluidos en la cesta seleccionada. 

Finalmente, la función finaliza el trabajo devolviendo el recuento total de clientes presentes en ambas cestas.

Sugerencias y técnicas adicionales para el análisis de canastas en LuckyTemplates

Lo bueno de esta técnica de análisis de canastas es que en realidad puedes reutilizar la fórmula cuando quieras traer un contexto diferente.

Por ejemplo, quiero incluir el contexto de País aquí; Solo tengo que traer esto a la mesa para una visualización diferente y agregar la fórmula Total Basket Customers dentro de la nueva visualización.

Así que ahora puedo mostrar el número total de clientes de la cesta para todos estos países diferentes. Esto es muy aplicable en las tiendas minoristas y se puede reducir a regiones o conjuntos de clientes más específicos .

Como puede ver, hay muchas formas de mejorar el análisis de su cesta. Este tutorial es solo una introducción al maravilloso poder del análisis de canastas.

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Conclusión

Definitivamente vale la pena profundizar en esto si este análisis específico es lo que está buscando o necesita en sus propios modelos.

Esto permite muchos conocimientos de alto nivel en los que puede redistribuir sus recursos o su financiación en las áreas más apropiadas para su negocio.

Esté atento a sesiones más detalladas sobre el análisis de canastas en los próximos videos de LuckyTemplates. Si desea ver ejemplos analíticos más avanzados, puede consultar este módulo en LuckyTemplates Online: .

¡Buena suerte con este!

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