Analyse LuckyTemplates à laide de DAX : combien de produits uniques achetés par un client

Dans cet exemple d'analyse LuckyTemplates, nous allons générer un aperçu unique où nous allons évaluer tous nos clients et voir combien de produits uniques ils ont achetés. Je vais vous montrer comment analyser cela au fil du temps et utiliser quoi que ce soit dans le modèle de données. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Pour cette analyse LuckyTemplates, nous évaluerons les données dans un contexte client. Ce qui arrive aux tableaux et aux coulisses, c'est que les clients seront filtrés dans notre tableau Clients. Ensuite, l'ID client sera filtré pour chaque client individuel.

à l'intérieur du modèle de données

Ensuite, nous avons notre ID de produit ici (à l'intérieur du tableau Ventes), qui va être une colonne ou une dimension dans notre tableau que nous pourrions ensuite parcourir et voir combien d'éléments uniques restent après la mise en place du filtre. LuckyTemplates a une excellente fonction appelée qui nous permet de le faire.

Table des matières

• Utilisation de DISTINCTCOUNT pour le calcul
• Utilisation du modèle de données pour une analyse plus approfondie
• Conclusion

Utilisation de DISTINCTCOUNT pour le calcul

Nous allons maintenant créer notre formule, Unique Products Bought , et utiliser la fonction DISTINCTCOUNT , qui ira chercher ces produits uniques dans la table Sales . Et ensuite, nous pouvons déterminer le nombre d'ID de produit uniques .

Si nous apportons cela dans notre tableau, nous voyons maintenant tous les produits uniques que nos clients ont achetés. Ce client, Andrew Graham par exemple, nous a acheté 19 produits uniques. Notez que nous analysons dans le temps car nous n'avons pas de filtre de date ici.

Nous pourrions également trier cela comme qui est le client le plus élevé ou le meilleur, non pas du point de vue des revenus, mais qui a acheté les produits les plus uniques. Dans ce cas, c'est Ralph Richardson avec 29 articles.

Utilisation du modèle de données pour une analyse plus approfondie

Nous pourrions analyser cela encore plus loin. Nous pourrions plonger dans n'importe quel élément de notre modèle comme ça, où nous créons un contexte supplémentaire à partir de la visualisation spatiale.

Si nous sélectionnons un magasin, par exemple, nous allons voir les clients avec le nombre d'articles uniques qu'ils nous ont achetés dans ce magasin spécifique.

Nous pourrions également configurer un autre tableau avec nos noms de produits , nos emplacements (nos noms de magasins), le nom de nos clients et voir les ventes de chaque produit.

Nous pouvons ensuite sélectionner n'importe quel client et examiner tous les produits individuels que le client a achetés.

L'ensemble de données dans cet exemple d'analyse LuckyTemplates est simplement aléatoire, ce qui n'est pas réaliste. Cependant, il existe de nombreuses façons de vraiment plonger dans nos données en utilisant les éléments de notre modèle de données, et ce n'est qu'un exemple.

Découvrir plusieurs achats de produits à l'aide de DAX dans LuckyTemplates
Premier achat de Customer Insight à l'aide de DAX
Compter les clients au fil du temps à l'aide de DISTINCTCOUNT dans LuckyTemplates

Conclusion

L'élément clé que je veux que vous saisissiez dans ce didacticiel est de comprendre le contexte de l'analyse , qui dans ce cas est le contexte Client.

Nous avons utilisé la table des noms de clients, puis nous avons calculé les ventes totales et évalué le nombre distinct de la colonne ID de produit après la mise en place de ce contexte ou filtre. Grâce à la formule que nous avons créée, nous pouvons ensuite calculer tous ces articles uniques achetés par nos clients. 

J'espère que vous pourrez en tirer des informations clés et voir comment vous pouvez également appliquer une telle formule DAX relativement simple dans votre propre travail. 

Acclamations!

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