Comment implémenter lanalyse de cohorte dans LuckyTemplates - Concepts DAX avancés

Dans ce blog, je présente l'analyse de cohorte LuckyTemplates . C'est l'un des sujets que j'ai abordés en détail lors d'un , où j'ai démontré ce qu'est l'analyse de cohorte et comment vous pouvez le faire dans LuckyTemplates. Dans ce didacticiel, vous apprendrez à le configurer dans votre modèle LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

L'idée autour de l'analyse de cohorte est que nous regroupons nos clients en fonction d'un comportement ou d'un attribut particulier qu'ils ont.

Dans cet exemple, nous regroupons nos clients en fonction de leur premier achat , puis nous allons analyser le taux de fidélisation de ces clients .

L'idée est donc de créer une cohorte du moment où les clients achètent pour la première fois, puis d'analyser au fil du temps combien de temps il leur faut pour revenir et acheter à nouveau. Nous comparons ensuite tous les clients de notre cohorte de tous les mois et voyons si les niveaux de rétention s'améliorent ou diminuent.

Dans cette démonstration, nous avons des pourcentages, ce qui est une bonne façon de voir les choses, mais nous avons aussi des chiffres absolus.

Table des matières

• Classer les achats des clients
• Formules DAX pour l'analyse de cohorte
• Classer les délais
• Conclusion

Classer les achats des clients

Si vous pensez à la cohorte en elle-même, cela signifie « groupement de clients ». Donc, ici, nous déterminons quand le client s'est joint ou quand il a acheté chez nous pour la première fois. C'est ce que nous qualifions de date d'inscription . 

La formule Join Date correspond uniquement à la date d'achat minimale dans le tableau des ventes. Nous travaillons donc sur la date minimale ou la date la plus basse que l'un de ces clients à chaque ligne différente a achetée.

Ensuite, nous les avons classés dans leur cohorte particulière en fonction du mois et de l'année qu'ils ont achetés . 

Par exemple, Jesse Evans ici a acheté le 11 mars 2014, donc des clients comme Evans seront dans la cohorte de mars 2014.

Formules DAX pour l'analyse de cohorte

Les formules que nous utilisons ici sont très simples. La date d'adhésion est juste le MIN de la date de commande (ventes).

Le mois de la cohorte consiste essentiellement à découvrir le mois de cette date d'adhésion.

Et puis, nous les amenons ici.

Nous pouvons créer une cohorte sur de nombreuses variables différentes . Ceci n'est qu'un exemple concret de taux de rétention.

Classer les délais

L'autre chose à classer est les périodes de temps . Ce ne sont que des périodes génériques (1, 2, 3, etc.), mais nous devons créer des périodes génériques pour comparer toutes ces cohortes (janvier 2014, février 2014, etc.) car elles se situent toutes dans des périodes différentes. Nous devons faire une comparaison à l'identique de toutes ces cohortes sur différentes périodes.

C'est ainsi que nous l'organisons si nous faisons ce genre d'analyse. Nous avons la période 1 à 12, et nous capturons les jours minimum et les jours maximum.

Par exemple, si un client achetait chez nous puis rachetait dans les 30 premiers jours, ce client serait classé comme la première période de rétention (Période 1). Si le client nous a de nouveau acheté entre 120 et 150 jours, ce client est dans la période 5, et ainsi de suite.

Nous constatons que cela se fait dans toutes nos cohortes, même si ces clients effectuent leur achat initial ultérieurement. Nous comparons ensuite notre cohorte sur une base comparable jusqu'en janvier 2014 en utilisant la combinaison complexe de calculs.

Analyse de cohorte basée sur le temps - Comment configurer votre modèle de données dans Power
BI

Conclusion

Dans le Learning Summit, j'ai approfondi la manière dont vous pouvez générer vos formules pour pouvoir le faire, mais j'ai pensé que ce serait une bonne introduction. Beaucoup d'entre vous n'ont probablement même pas entendu parler d'analyse de cohorte.

Il s'agit d'une technique analytique assez avancée, mais je voulais vous donner une introduction à ce qu'est l'analyse de cohorte et vous montrer comment nous pouvons comprendre cela dans LuckyTemplates. Nous pouvons également le faire d'une manière très dynamique et efficace où nous pouvons l'intégrer dans notre modèle.

J'ai vu cette analyse effectuée dans Excel et dans d'autres outils avancés, mais nous pouvons le faire dans Power Bi et le rendre encore meilleur et plus efficace. Consultez les liens ci-dessous pour plus de ressources LuckyTemplates autour de ce sujet.

Acclamations!

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