Calculer la transaction moyenne par client à laide de DAX dans LuckyTemplates

Ce que je veux démontrer dans ce didacticiel, c'est comment nous pouvons calculer les ventes moyennes, les bénéfices ou les transactions par certaine dimension à l'intérieur de DAX dans LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Dans cet exemple particulier, nous allons l'examiner du point de vue du client. Nous allons essayer d'analyser quelles sont les ventes moyennes que nous réalisons par transaction et par client ?

Cela va nous permettre de comprendre qui sont nos meilleurs clients, mais aussi qui sont nos clients qui viennent acheter une quantité substantielle.

À partir de là, nous pouvons finalement comprendre quelles sont les marges que nous extrayons par transaction de nos clients. Sont-ils bons dans certaines régions par rapport à d'autres régions ? Sont-ils bons pour certains produits par rapport à d'autres produits ?

Nous allons regarder le montant moyen de produits achetés par transaction. Ensuite, je vais également vous montrer comment en dériver encore plus afin que vous puissiez trouver des informations encore plus intéressantes basées sur celle-ci. Nous allons nous diversifier dans d'autres choses et je vais vous montrer comment le faire efficacement.

Table des matières

• Comment calculer la moyenne par transaction
• Calculer les ventes moyennes par transaction
• Utilisation des barres de données
• Calculer les bénéfices moyens par transaction
• Calculer les marges moyennes par transaction
• Marges moyennes par transaction au fil du temps
• Autres informations
• Visualiser les données
• Conclusion

Comment calculer la moyenne par transaction

Tout d'abord, nous allons calculer une valeur par transaction en sautant dans la table Sales. Nous avons une colonne d'ID de commande sur le côté gauche.

Ainsi, chaque ID de commande équivaut à chaque transaction dans cette table particulière. Nous devons trouver un moyen d'évaluer chacune de ces transactions et de faire la moyenne des ventes que nous avons réalisées pour chaque transaction.

Cela va nous donner – selon le contexte – la moyenne par transaction. Cela peut être du point de vue régional, du point de vue du client ou du point de vue du vendeur.

Certaines tables de données ont un ID de commande, puis dans cet ID de commande, vous pouvez avoir un certain nombre de transactions différentes. Selon le calcul moyen que vous souhaitez effectuer, vous souhaiterez probablement entrer cette colonne dans les calculs. Tout d'abord, calculons les ventes moyennes.

Calculer les ventes moyennes par transaction

Créons une mesure et appelons celle-ci Ventes moyennes par transaction . Je vais utiliser la fonction AVE RAGEX car cela nous permettra de faire ces moyennes en parcourant quelque chose. Dans AVERAGEX, je vais utiliser VALUES et entrer mon ID de commande. Ensuite, je veux faire la moyenne des ventes totales pour chaque commande.

Une fois que j'ai fait glisser cette mesure avec mon contexte de nom de client, voici le tableau que j'obtiens :

Cela nous montrera en moyenne combien chaque personne gagne par transaction chaque fois qu'elle entre dans un magasin.

Utilisation des barres de données

C'est déjà un assez bon aperçu en soi, mais nous pouvons améliorer l'apparence en utilisant la mise en forme conditionnelle et les barres de données .

Calculer les bénéfices moyens par transaction

Nous n'avons pas à nous arrêter ici; nous pouvons nous pouvons aller encore plus loin. Nous avons d'autres calculs de base comme les bénéfices totaux et les coûts totaux . Avec ces calculs, je peux connaître les bénéfices moyens par transaction . Tout ce que j'ai à faire est de copier et coller la mesure que je viens d'utiliser dans une nouvelle mesure, et au lieu de Total Sales , je vais mettre Total Profits .

Avec cette nouvelle mesure, nous pouvons déterminer quels sont nos bénéfices sur chaque transaction, puis en faire la moyenne.

Je peux simplement faire glisser la nouvelle mesure dans mon tableau pour obtenir de nouvelles informations. Par exemple, notre client Chris Fuller a une plus grande rentabilité par transaction que Philip Foster, qui a en fait réalisé de plus grandes ventes. C'est une assez bonne idée, non ?

Calculer les marges moyennes par transaction

Nous pouvons également traiter des marges moyennes par transaction . Nous n'aurons pas besoin de faire référence à quoi que ce soit du tableau car nous pouvons en fait simplement utiliser des mesures dans des mesures .

Tout ce que nous avons à faire est de diviser les bénéfices moyens par transaction par les ventes moyennes par transaction , puis de saisir 0 comme résultat alternatif . Nous devons également nous assurer qu'il est correctement formaté.

Une fois que j'aurai fait glisser cela dans le tableau, vous comprendrez maintenant pourquoi nous avons des bénéfices plus élevés pour Chris Fuller que pour Philip Foster. Chris a des marges plus élevées que Philip.

Il s'agit d'un aperçu très intéressant pour ce client particulier, ainsi que pour le reste de nos clients.

Ce qui est cool, c'est qu'on peut utiliser cette technique dans n'importe quel contexte. Actuellement, nous utilisons simplement un filtre de notre table Clients. Si vous y réfléchissez, nous pouvons utiliser des filtres de n'importe laquelle de ces tables dans notre modèle de données et voir comment les choses changent.

Marges moyennes par transaction au fil du temps

Nous pouvons également consulter nos marges moyennes par transaction au fil du temps. Je vais juste rapidement préparer cela en utilisant le mois et l'année et les marges moyennes par transaction comme valeurs, puis les mettre dans un graphique.

Nous pouvons voir comment les marges moyennes changent au fil du temps et voir la saisonnalité.

Autres informations

Dans l'ensemble, il est maintenant beaucoup plus facile de voir nos clients à marge élevée par rapport à nos clients à faible marge. Par exemple, le client Juan Collins a une marge de 40 %. Celui-ci ressort clair comme le jour.

Nous pouvons également enregistrer un filtre pour voir quels sont les clients les plus rentables par transaction ; cela pourrait éventuellement indiquer que le vendeur affecté à ces pièces est très bon.

Visualiser les données

Nous pouvons approfondir les connaissances en utilisant DAX dans LuckyTemplates et déterminer nos meilleurs clients sur une base régionale. Y a-t-il quelque chose qui se passe au niveau régional? On peut passer d'un visuel de carte à une carte remplie.

Nous pouvons creuser et avoir un regard plus approfondi. Dans mon exemple, le New Hampshire a de faibles marges tandis que toutes les autres régions sont assez uniformément réparties.

Vous pouvez également sélectionner des clients dans le tableau et déterminer à partir de là un sous-ensemble de clients où se trouvait la répartition.

Conclusion

Nous pouvons extraire de nombreuses informations intéressantes lorsque nous calculons des moyennes à l'aide de DAX dans LuckyTemplates. Ils ajoutent également beaucoup de valeur à ce que nous pourrions faire au sein d'une entreprise du point de vue du marketing et de l'allocation des ressources de vente.

Vous voulez évidemment vous concentrer sur les clients qui achètent le plus avec les marges les plus élevées. Et grâce à ce type d'analyse, vous pouvez aligner vos ressources là où vous pensez que vous allez optimiser les meilleurs résultats.

Dans ce didacticiel, nous avons travaillé sur une chose, puis nous nous sommes diversifiés dans de nombreuses autres choses. Vous pouvez effectuer de nombreux calculs et techniques à l'aide de DAX dans LuckyTemplates et trouver de très bonnes informations.

Ce type de travail analytique est si puissant. Si vous souhaitez consulter d'autres exemples similaires, consultez le module sur Online. Ce module contient du contenu sur la résolution de problèmes commerciaux réels à l'aide des meilleures pratiques de DAX dans LuckyTemplates.

Tous mes vœux,