Analyse de nouveaux clients à laide de DAX avancé

Il n'y a pas si longtemps, j'ai terminé une session complète de méthode de scénario pour les membres de LuckyTemplates. J'ai travaillé sur une session entière qui englobait de nombreux types d'analyse, y compris les clients perdus, les clients réguliers et l'analyse des nouveaux clients . Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Toutes ont impliqué un gros travail d'analyse afin de maximiser le potentiel commercial de ces données clients.

Dans ce didacticiel particulier, je souhaite expliquer comment vous calculez réellement les nouveaux clients dans vos rapports .

Mais, il est certainement ouvert au débat sur ce que vous classeriez comme un « nouveau client » en fonction de votre organisation ou de votre secteur. Est-ce quelqu'un qui n'a jamais acheté depuis le début de votre entreprise ? Cette analyse est tout à fait unique. Mais parfois, vous voudrez peut-être mettre une sorte de délai dessus. Si un client n'a pas acheté pendant cette période particulière, vous pouvez le considérer comme nouveau une fois qu'il revient.

Cependant, quelle que soit votre définition, la technique sera très similaire à l'exemple que je vais vous expliquer. 

Table des matières

• Comprendre les informations issues de l'analyse des nouveaux clients
• Formule pour l'analyse des nouveaux clients
• Conclusion

Comprendre les informations issues de l'analyse des nouveaux clients

Ce didacticiel est assez avancé et nécessite une compréhension des fonctions de table et des tables virtuelles dans LuckyTemplates . Mais je vais y revenir en détail tout au long du tutoriel. Je vais également vous montrer les formules dont vous avez besoin pour mettre en évidence dynamiquement ces données dans vos rapports LuckyTemplates.

Tout d'abord, je veux vous montrer un exemple d'analyse dans cette fenêtre dynamique.

Dans ce cas particulier, je considère que les nouveaux clients sont ceux qui n'ont rien acheté au cours des 90 derniers jours.

Pour arriver à ce modèle, je dois d'abord configurer les paramètres et la formule. Pour ce faire, cliquez sur Modélisation , puis sur Nouveau paramètre. 

J'ai également créé un tableau simple pour Churn Time Frame en utilisant la formule ci-dessous . 

Le taux de désabonnement des clients fait référence aux clients qui ont cessé d'acheter le produit ou le service d'une entreprise spécifique pendant un certain laps de temps. 

Maintenant, pour rendre l'analyse plus dynamique, je peux en fait étendre la fenêtre de temps d'attrition. A l'origine, j'en ai 90 mais je peux l'augmenter à 180 jours. Je peux même aller à un laps de temps plus court aussi.

Nous pouvons utiliser Amazon comme exemple. Si vous n'avez rien acheté sur Amazon pendant 90 ou 180 jours, ils peuvent vous considérer comme un client perdu. Après cela, ils vous enverront probablement des formes de marketing pour vous faire revenir en tant que « nouveau » client.

C'est l'essentiel dont je vais parler dans cette vidéo. La clé sur la façon de résoudre ou de calculer réellement ces nouveaux clients, ce qui pourrait en dire long sur le succès de vos efforts de marketing .

Formule pour l'analyse des nouveaux clients

Passons donc en revue cette formule ici pour les nouveaux clients . Cette formule calcule les clients qui ont acheté quelque chose au cours du mois en cours mais qui n'ont rien acheté dans les 90 jours précédents.

Premièrement, la formule CustomerTM évalue les ventes des clients pour le mois en cours.

Vous pouvez voir les résultats de cette formule dans la colonne Total Customer du tableau ci-dessous.

Après cela, j'ai utilisé la formule PriorCustomer pour rechercher les clients qui avaient des enregistrements antérieurs au cours des 90 derniers jours. Cela signifie simplement qu'ils sont des clients réguliers.

Au lieu du contexte actuel, nous devons modifier la période ou le contexte de cette table en utilisant .

J'ai également ajouté la fonction pour supprimer tout contexte sur les dates et réappliquer le filtre en fonction de la fenêtre de temps de 90 jours. C'est le coeur de la formule.

Maintenant, la fonction évalue deux de ces tables. Après cela, il renvoie une table de clients uniques.

Après cela, j'ai ajouté la formule pour compter les clients uniques.

Par la suite, je peux proposer la nouvelle analyse client comme celle ci-dessous.

Prenons cet exemple pour le mois de mars 2017 .

Nous avons 282 clients au total et c'est ce que la formule CustomerTM évalue. Parmi ces clients, seuls 191 n'ont rien acheté au cours des 90 derniers jours. Ainsi, nous les considérons comme de nouveaux clients.

L'utilisation de cette nouvelle analyse de clientèle peut vous aider à déterminer si vos efforts de marketing réussissent à attirer de nouveaux clients dans votre entreprise.

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Conclusion

Généralement, un nouveau client coûte plus cher qu'un client existant. Il est donc très important pour de nombreuses organisations de comprendre les tendances derrière qui achète chez vous.

Il s'agit d'une mesure très puissante pour comprendre la composition de vos clients à n'importe quelle période. Dans ce cas particulier, nous allons le montrer mois par mois.

Cette technique vous permet de comprendre combien il vous en coûte réellement pour générer des revenus dans votre organisation.

Je vais laisser un lien ci-dessous dans la description si vous voulez réellement voir cet atelier en entier. Tout ce que vous avez à faire est de mettre à niveau votre abonnement pour pouvoir rejouer et télécharger l'intégralité de la ressource.