Voy a repasar una técnica de segmentación de datos bastante avanzada en este tutorial, que se trata de agrupar datos de forma dinámica dentro de LuckyTemplates . Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
En este tutorial, veremos específicamente solo esta visualización particular en este panel que utilicé durante una cumbre de aprendizaje sobre los conocimientos de los clientes.
En este caso, estamos agrupando o segmentando clientes según el porcentaje de ventas. Utilizamos una tabla secundaria o una tabla de soporte y la combinamos con fórmulas DAX para crear esta agrupación.
Tabla de contenido
Segmentación de clientes según el porcentaje de ventas
Un grupo está en el 20% superior, otro grupo está entre el 25% y el 80% y el tercer grupo está en el 25% inferior. Utilicé esos porcentajes y los alimenté a través de una fórmula DAX para luego crear estos grupos de Superior, Medio e Inferior .
La segmentación en este caso se basa en las ventas, por lo que este es un gráfico que muestra las ventas frente a los márgenes para cualquier período de tiempo en particular, pero la segmentación se ha producido a través de las ventas.
Podemos ver en este gráfico de dispersión el Top 20% de clientes; están representados por las manchas de color azul oscuro. Los clientes Mid están sentados desde una perspectiva de ventas entre el 25% y el 80%; están representados por puntos de color azul pálido en la parte media del gráfico. El 25% inferior de los clientes según las ventas son los puntos de color azul claro en la parte inferior del gráfico.
Esta es una técnica bastante avanzada para la segmentación de datos, donde incorporamos una lógica avanzada dentro de los cálculos para crear estos grupos que simplemente no existen . En otras palabras, no hay nada en nuestros datos sin procesar que exista para desglosar los 20 principales clientes, el 25% inferior, etc.
Entonces necesitamos crear esa lógica usando una tabla de soporte o una tabla secundaria , como yo las llamo. Esta tabla no tiene ninguna relación física con ninguna de nuestras tablas en el modelo de datos, pero es la clave para este tipo de análisis.
Utilizando una mesa secundaria o de apoyo
Así que echemos un vistazo a la tabla. Probablemente pueda crear estos grupos de muchas maneras diferentes, pero así es como lo configuré para esta demostración.
En esta tabla de apoyo o secundaria, tenemos nuestros Grupos como Superior, Medio e Inferior. Tenemos la columna Baja y la columna Alta para identificar a qué segmento pertenece cada cliente.
Esta tabla secundaria de porcentajes se puede reutilizar en muchas medidas diferentes. Podríamos usar ventas y podríamos integrar fácilmente márgenes o ganancias o costos, o cualquier otro cálculo que podamos hacer. Ni siquiera tiene que estar relacionado con las ventas o los ingresos.
También podemos reutilizar parte de la lógica porque los porcentajes pueden estar en cualquier cosa. Lo importante aquí es crear la lógica correcta dentro de la fórmula.
Entonces, profundicemos en la fórmula, a la que llamé (este año) y veamos cómo hice la lógica.
Calcular las variables
Repasemos primero la primera parte del cálculo, donde calculamos las variables ( VAR ).
La primera variable es identificar la dimensión de clasificación en la que vamos a trabajar. En este caso, son los clientes. Con la función VALORES , iteramos a través de cada cliente que ha realizado una venta en un período de tiempo determinado .
La siguiente variable es TotalCustomers , que calcula cuántos clientes realmente realizaron una venta . No queremos contar todos los clientes, sino solo aquellos que realizaron algunas ventas. En esta lógica, estamos usando las funciones CALCULATE , COUNTROWS , FILTER y ALL .
La tercera variable es CustomerRank , donde clasificamos a nuestros clientes en función de las ventas que han realizado. Y esta es la fórmula para Customer Rank TY .
Esta fórmula particular solo está haciendo una clasificación simple, que usa la función RANKX .
Lógica para la segmentación de datos
Ahora profundicemos en el resto del cálculo. Esta es la lógica que nos permite lograr este análisis de segmentación de datos.
La función CALCULATE itera a través de cada cliente y evalúa a través de esa tabla de soporte ( Grupos de clientes ) que creamos con las funciones COUNTROWS y FILTER .
Y luego evalúa si CustomerRank es mayor que TotalCustomers y luego lo multiplica por la columna Customer Groups Low . Entonces nos pregunta si el CustomerRank es más alto que el fondo.
Y luego, en la siguiente fila, resalta si CustomerRank es menor o igual que TotalCustomers; luego se multiplica por el contenedor superior de la tabla Grupos de clientes.
Si va a ser igual a verdadero, ese cliente se mantendrá y obtendremos las ventas totales.
Cómo reutilizar la fórmula de segmentación de datos
Esta fórmula es un poco compleja, pero es realmente interesante. También reutilizamos este cálculo.
Por ejemplo, si queremos mirar a nuestros clientes por una métrica diferente, como un Margen de beneficio, todo lo que tenemos que hacer es reemplazar las Ventas totales aquí con el Margen de beneficio y cambiar el Rango en función de los márgenes de beneficio .
Entonces podemos utilizar exactamente la misma tabla de soporte para ejecutar esta lógica.
Usar DAX para segmentar y agrupar datos en LuckyTemplates
Ejemplo de segmentación Usar DAX avanzado en LuckyTemplates
Agrupar clientes dinámicamente por su clasificación con RANKX en LuckyTemplates
Conclusión
Esta es una técnica más avanzada sobre la segmentación de datos que he demostrado en este tutorial. Utilizamos el poder de DAX y el modelo de datos con nuestra tabla de soporte.
Es increíble lo que podemos hacer con toda la fórmula. Podemos cambiar el marco de tiempo, y siempre dividirá a los clientes por los porcentajes específicos que configuramos.
Espero que haya encontrado un gran valor en este tutorial y lo aplique a su propio trabajo.
¡Mis mejores deseos!
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