Predecir cuándo comprarán sus clientes la próxima vez con LuckyTemplates

¿Qué pasaría si pudiera saber cuándo es probable que sus clientes realicen su próxima compra mediante el análisis predictivo en LuckyTemplates? Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.

Mediante el uso de técnicas de análisis predictivo, podemos intentar predecir cuándo se espera que sus clientes compren sus productos y servicios.

Por supuesto, habrá un poco de trabajo dentro de LuckyTemplates para que todo esto funcione. Pero solo mostrará las increíbles y poderosas características analíticas de LuckyTemplates disponibles para usted cuando usa las fórmulas DAX correctamente.

Con LuckyTemplates, puede incorporar diferentes fórmulas y técnicas de modelado de datos para extraer información muy significativa.

En esta publicación, vamos a discutir algunas ideas de información predictiva. Esto es algo que es muy factible desde la perspectiva de DAX. Luego discutiremos cómo podemos usar los datos para predecir el comportamiento del cliente. En última instancia, esto puede tener un impacto positivo en nuestro resultado financiero.

Tabla de contenido

• Uso de datos históricos para predecir el comportamiento del cliente
• Qué puede hacer con los datos históricos
• 1. Determinación de la fecha de la última transacción
• 2. Determinación de los días desde la última compra
• 3. Determinación de los días promedio entre compras
• 4. Determinación de los días por encima del promedio
• 5. Determinación de la rentabilidad de un cliente
  • Conclusión

Uso de datos históricos para predecir el comportamiento del cliente

Antes de sumergirnos en nuestra discusión, echemos un vistazo a los datos históricos proporcionados por la tabla de comportamiento del cliente.

En la parte superior, verá los campos Nombre del cliente , Días totales de transacciones , Fecha de la última compra , Días desde la última compra , Días promedio entre compras , Días por encima del promedio y Ventas totales .

Mediante el uso de análisis predictivos en LuckyTemplates, podemos retroceder en el tiempo y ver cuándo los clientes compraron realmente. También podemos ver cuántas veces una persona ha realizado transacciones con nosotros.

Según el marco de tiempo que compraron, ¿qué probabilidades hay de que vuelvan a comprar en cualquier momento en el futuro cercano?

Los resultados de la respuesta a esta pregunta son una valiosa perspectiva.

Qué puede hacer con los datos históricos

El análisis predictivo simple en LuckyTemplates no será 100 % preciso y hay muchas complejidades en torno a lo que podría suceder, pero piense en cómo puede usar esta información.

Si, en promedio, un cliente nos ha comprado algo 15 veces en los últimos 2 años y lo ha hecho cada 40 o 50 días, puede hacer algo de marketing, hacer una llamada de ventas o asegurarse de que vea un anuncio en línea para solicitarlo. que tomen medidas.

Hay tantas maneras excelentes en las que puede utilizar esta información. Aunque no va a ser perfecto, le dará una idea de las decisiones de compra de un cliente y podrá elaborar un plan de marketing basado en estas decisiones.

1. Determinación de la fecha de la última transacción

Así que veamos cómo lo hice. Voy a comenzar con la última fecha real de compra. Veamos la fórmula.

2. Determinación de los días desde la última compra

Lo siguiente que debe hacer es calcular los días desde la última compra. ¿Cuál es el número de días desde la última compra? ¿Cuál es la fecha de la última transacción real en mi conjunto de datos? Lo averigüé usando esta fórmula simple.

A partir de estos datos, podemos determinar cuándo el cliente nos compró por última vez. Eso es interesante y útil porque desea saber cuándo le compró el cliente por última vez y luego compararlo con el período de tiempo promedio entre compras.

Una vez que tenga ese punto de referencia, podrá descubrir las tendencias de los clientes. En este caso, el cliente Gregory Jackson ha comprado cada 61 días.

Pero no ha comprado nada durante 451 días, por lo que claramente hay algo mal allí. Puede usar estos datos para realizar cambios en sus estrategias de marketing para incitar a este cliente a volver a estar activo.

3. Determinación de los días promedio entre compras

Así que esta es la gran parte de este análisis: ¿cómo calculamos el promedio de días entre compras? Aunque es una combinación de muchas cosas, puede que sea más sencillo de lo que crees.

Puede obtener una proyección igual de buena, y puede que no sea perfecta, pero igual de buena, visualizando esta fórmula.

Entonces, todo lo que hice fue que entré y para cada cliente, calculé cuándo fue su última compra versus cuándo fue su primera compra , y luego los dividí por la cantidad total de días que realizaron transacciones.

Así que piensa en eso. Entonces, para cada cliente, averiguaremos cuándo fue la primera compra que hicieron , cuándo fue la última compra que hicieron y luego cuántos días realmente transaccionaron con nosotros.

Obviamente, no es perfecto, pero te dará una estimación de los días promedio y las compras. Cuando alguien acude a usted regularmente, le mostrará el promedio de días entre compras de una manera lógica.

4. Determinación de los días por encima del promedio

Luego creé otra medida que muestra que si un cliente ha superado el promedio de días estimado, me mostrará cuántos días ha superado realmente. Esto es lo que  muestra la columna Días por encima del promedio .

Mi mente explota con lo que podrías hacer con esta figura. Digamos que usted es un minorista en línea, se da cuenta de que un cliente viene a usted cada 30 días.

Entonces, antes de esa fecha, puede enviarles marketing por correo electrónico, o puede hacer algunos anuncios en Facebook. Esta es una idea realmente excelente que puede utilizar para mejorar la tasa de retención de clientes.

Otro ejemplo es este cliente en particular aquí. El tiempo promedio entre compras es de 98 días, mientras que su última compra se realizó hace 48 días.

En los días previos a la próxima compra de este cliente, puede enviar material de marketing para recordarle su negocio.

5. Determinación de la rentabilidad de un cliente

Otra medida que podemos utilizar es la rentabilidad de sus clientes. Usando la columna Ventas totales , puede verificar cuáles son sus principales clientes.

También puede determinar si su negocio tendría un gran impacto si perdiera un cliente en particular. Usando el ejemplo de la tabla a continuación, perder a Gregory Jackson como cliente no tendrá mucho impacto porque solo ganó $ 3,222 en ventas de él.

Por otro lado, desea retener a Joshua Romero porque hasta ahora ha sido un muy buen cliente. Puede formular un plan de marketing y luego comunicarse con él.

Puede identificar a los clientes que son más rentables para su negocio y determinar si están comprando como deberían. Las columnas Ventas totales y Días por encima del promedio le mostrarán cómo identificar estas dos cifras en tiempo real.

¿Cuándo hicieron sus clientes su última compra? – Técnicas DAX en LuckyTemplates
Cómo puede predecir la rentabilidad en el futuro usando LuckyTemplates
Análisis de tendencias de clientes en LuckyTemplates usando DAX  

Conclusión

Así que voy a redondear las cosas con esta idea. La capacidad de integrar análisis predictivos avanzados en LuckyTemplates es poderosa y puede agregar mucho valor a su organización.

Por ejemplo, poder hacer predicciones comerciales futuras puede hacer que sus operaciones comerciales sean más eficientes y permitirle obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores.

Tómese su tiempo para revisar este video y aprender una técnica que puede aplicar para predecir futuros escenarios comerciales.

Si desea obtener más información sobre algunas de las técnicas de análisis más avanzadas en LuckyTemplates, consulte el siguiente enlace de LuckyTemplates en línea .

Suerte con estas tecnicas