Analyse dattribution des clients LuckyTemplates à laide de DAX avancé

On va avancer aujourd'hui. Nous allons vraiment plonger dans le taux de désabonnement des clients : analyse des nouveaux clients et des clients perdus dans LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Un autre terme pour cela est l'analyse de l'attrition , car nous voulons voir comment nos clients tournent, combien de nos clients rejoignent et achètent nos produits, combien reviennent et en achètent d'autres, combien de clients nous perdons, et ainsi de suite.

Il y a tellement de bonnes idées que vous pouvez obtenir avec ce type d'analyse assez avancée, c'est pourquoi je voulais passer un peu de temps à approfondir le langage DAX et les formules DAX.

Dans cet exemple d'analyse client, je commence par analyser le taux de désabonnement des clients et j'explore le nombre de clients perdus après un certain laps de temps. Je plonge également dans les nouveaux clients et les clients fidèles.

L'analyse de l'attrition de vos clients est un élément d'analyse très important pour une organisation, en particulier si vous êtes une entreprise de vente à fréquence élevée comme un détaillant en ligne ou une chaîne de supermarchés.

Évidemment, si vous attirez des clients, vous voulez les vendre davantage et ne pas les perdre au profit de concurrents, par exemple.

Il est beaucoup plus facile de vendre à un client existant que de trouver de nouveaux clients.

Les clients existants sont cruciaux pour la plupart des entreprises, car il est tellement plus rentable de continuer à les commercialiser que d'avoir à trouver de nouveaux clients tout le temps.

Table des matières

• Trouver des clients perdus
• Isoler les nouveaux clients
• Savoir qui reviennent les clients
• Conclusion

Trouver des clients perdus

Dans cette première visualisation ici, nous avons ce que nous considérerions comme des heures supplémentaires Clients perdus .

Ce point jusqu'à environ 90 jours n'est pas aussi pertinent car lorsque nous en sommes aux tout premiers jours, nous considérons en fait tout le monde comme "perdu" pour le moment.

Passons maintenant en revue la fonction pour voir ce que nous faisons ici.

Dans cette formule, nous comptons les clients qui n'ont pas acheté au cours des 90 derniers jours , ou quelle que soit votre date de désabonnement variable.

Nous créons une table virtuelle sur chaque client via cette variable CustomersList .

Nous filtrons tous les clients pour n'importe quel jour. Et ce que nous faisons avec ALL , c'est que nous examinons chaque client au quotidien.

Et puis, pour chaque client, nous évaluons s'il a effectué un achat au cours des 90 derniers jours. S'ils ne l'ont pas fait, cela sera évalué à 0 et comptera ce client.

Isoler les nouveaux clients

Examinons maintenant nos nouveaux clients et voyons ce qu'ils évaluent.

Dans ce tableau, on voit que c'est plutôt sur les dates antérieures, de janvier à juillet car on vient de démarrer notre activité. Les gens sont généralement nouveaux.

Ensuite, évidemment, ça s'aplatit vers la fin parce que nous avons juste nos clients de retour là-bas.

Sa fonction fait une logique similaire. Nous comptons le nombre de clients qui ont effectué une vente avant aujourd'hui.

Et s'ils n'ont rien acheté, ce qui va être évalué comme 0, alors il est évalué comme nouveau client.

Savoir qui reviennent les clients

Les clients qui reviennent sont ceux qui ont été évalués comme perdus.

En d'autres termes, ils n'ont rien acheté pendant 90 jours. Au fil du temps, nous calculerons combien reviennent réellement.

Ce serait un aperçu incroyable si vous organisez des promotions ou faites du marketing, et que vous voulez savoir combien de ces clients perdus vous avez récupérés grâce à vos activités de marketing.

Dans la formule Clients récurrents, nous évaluons uniquement les clients qui ont effectivement acheté un jour donné.

Nous exécutons donc ici une logique sur chaque client, en évaluant s'il a effectué une vente au cours des 90 derniers jours.

S'ils n'ont pas acheté au cours des 90 derniers jours, ils sont considérés comme retournant. Ensuite, évaluez à vrai et comptez ce client ce jour-là.

Analysez qui sont vos clients perdus à l'aide de LuckyTemplates et DAX
Analyse des tendances des clients dans LuckyTemplates à l'aide de DAX
Découvrez combien de ventes peuvent être attribuées à de nouveaux clients - Advanced LuckyTemplates Insights

Conclusion

Ce tutoriel sur l'analyse client LuckyTemplates est assez avancé dans les calculs DAX. Cela ne fait que montrer la puissance analytique que vous pouvez avoir avec LuckyTemplates.

Dans le passé, ce type d'informations coûtait beaucoup d'argent à générer. Mais maintenant, vous pouvez obtenir ces informations impressionnantes grâce à une formule propre et efficace, en utilisant le langage DAX.

N'oubliez pas qu'il s'aligne en fait sur le modèle de données. Tout y est intégré.

Nous pouvons en fait placer des filtres là-dessus. Par exemple, nous voulons plonger dans un seul État, disons la Floride, ou nos 3 principaux États, tout est évalué de manière dynamique.

Je plonge dans tant de techniques dans la vidéo. Certains sont très avancés, mais vous voulez certainement vous exposer à ces choses.

Si vous pouvez voir les opportunités et le potentiel de LuckyTemplates, votre esprit peut simplement se développer de manière exponentielle avec les possibilités d'exécuter des analyses sur vos propres ensembles de données.

En passant, je couvre une variété de toutes les techniques LuckyTemplates les plus avancées auxquelles vous pouvez penser dans le cours sur , alors vérifiez cela quand vous le pouvez.

Tout le meilleur et bonne chance avec ces techniques.