Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Tengo otra idea realmente única para mostrarles en LuckyTemplates. Después de esta sesión, podrá identificar la primera compra de un cliente y utilizar estos datos para impulsar sus ventas futuras. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Al analizar una tendencia en términos del primer producto que compran los clientes, puede: (1) cambiar nuestros esfuerzos de marketing; (2) asignar recursos apropiados a nuestra publicidad; y (3) utilizar este conocimiento para atraer a más clientes.
Puede hacer esto porque esta función le permite determinar qué productos son más populares en la compra inicial que otros. A partir de esto, puede averiguar cuál es la segunda y la tercera compra más popular. Eventualmente, también verá el denominador común en esos resultados particulares.
Tabla de contenido
Información de muestra que muestra el historial de la primera compra
Utilizando los datos generados a partir de sus ventas anteriores, puede rastrear fácilmente la primera compra de un cliente. Un historial de pedidos como este puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales sobre cómo impulsará las ventas. También puede utilizar este análisis para orientar su marketing y publicidad a un producto específico.
A continuación hay algunos datos de muestra que he preparado para este tutorial. Muestra los nombres específicos de los clientes, así como los productos correspondientes que compraron por primera vez.
He configurado estos datos de muestra con muchos clientes diferentes. Para los nombres de productos, solo tengo nombres genéricos para una fácil identificación. Luego, recopilé los nombres de los clientes que obviamente ya compraron algo.
También agregué un selector de fecha para que pueda controlar fácilmente el rango de fechas de compra de cualquier período.
Lo que tengo a continuación es una parte esencial de la tabla de LuckyTemplates . También he creado una tabla para verificar si tengo los datos correctos. Dado que es posible que necesite auditar los números de una forma u otra, esta es una buena medida.
Averiguar la primera compra del cliente
La fórmula que he usado es una combinación de bastantes funciones diferentes.
Primero, debe observar la fórmula TOPN , incluidas las funciones RESUMEN y CALCULO .
Si está tratando de encontrar el primero o el último de algo, TOPN es la solución perfecta. Esta función no devuelve un valor, pero devuelve una tabla. Esa es la diferencia clave con la función RANKX , ya que esta última solo devuelve un valor de clasificación.
Lo que agregué dentro de TOPN es un número que sugiere la tabla que quiero conservar al final de la evaluación.
A continuación, agregué la función RESUMEN para devolver una tabla virtual con la fecha y cada producto.
Aquí está el truco que es realmente crucial: debe evaluar la fecha mínima o la primera fecha.
Por lo tanto, debe buscar la primera fecha, pero debe envolverla dentro de la instrucción CALCULATE . Si no lo hace, en realidad obtendrá un resultado incorrecto.
Ahora, la función CALCULATE nos permite aplicar un contexto de filtro al resultado particular de MIN (Dates[Date]) .
Entonces, el contexto de este cálculo comienza con el cliente, luego en cada producto que un cliente ha comprado y, por último, evalúa la fecha mínima o la primera fecha en que el cliente compró un producto.
Además, la devuelve el valor real del producto que será el nombre real del producto en particular.
Cuando todas estas fórmulas se combinan, se produce una percepción muy poderosa.
Revisión de los resultados
Después de esto, debe verificarlo dos veces. Es crucial verificar si la tabla y la fórmula realmente están produciendo los resultados correctos.
Así que seleccionemos un cliente en particular. Verá aquí que tengo esta tabla que tiene cada fecha, cada producto y cada venta para ese cliente en particular.
En consecuencia, el primer producto que se compró fue el 20/8/2015 . Incluso puede ver las ventas totales del Producto 94 . Después de eso, puede probar algunas muestras más para validar los resultados en la tabla.
Además, puede cambiar el marco de tiempo de sus datos y eso también cambiará los resultados dinámicamente.
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Conclusión
En este tutorial, he demostrado cómo puede resolver estos primeros datos de compra e incorporarlos dentro de una tabla en LuckyTemplates . Hacer esto puede hacer que vea la tendencia del producto y del cliente de cualquier período de forma dinámica.
Con suerte, puede ver que esto es algo realmente poderoso y puede hacerlo de una manera relativamente eficiente usando LuckyTemplates. ¡Esto es lo que hace que LuckyTemplates sea tan bueno!
Buena suerte implementando este en sus modelos.
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