Compter les clients au fil du temps à laide de DISTINCTCOUNT dans LuckyTemplates

Dans cet article de blog, je vais vous expliquer comment calculer le nombre de clients auxquels vous vendez au fil du temps à l'aide de quelques fonctions telles que DISTINCTCOUNT dans LuckyTemplates. Il existe en fait plusieurs façons de le calculer, c'est pourquoi j'ai voulu créer un court tutoriel à ce sujet pour présenter quelques éléments. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Comprendre comment contourner le modèle de données que vous avez configuré est crucial dans cet exemple, donc je m'assure de vous montrer comment j'ai configuré cela. C'est important car ce n'est pas aussi simple que de placer un COUNT sur votre table client. N'oubliez pas que nous voulons montrer comment le nombre de nos clients change au fil du temps, nous devons donc nous assurer que le résultat sera également filtré par notre table de dates.

Table des matières

• Utiliser DISTINCTCOUNT pour compter vos clients
• Formule #1 : Déterminer combien de clients par jour
• Formule #2 : Création d'une nouvelle formule pour montrer la relation
• Formule #3 : Utilisation de tableaux étendus
• Visualiser les données
• Conclusion

Utiliser DISTINCTCOUNT pour compter vos clients

Dans cet article, nous allons parcourir une formule DAX relativement simple . Pensez simplement à la façon dont ces choses sont calculées logiquement et à la façon dont DAX fonctionne avec le modèle de données. Nous allons donc passer rapidement en revue le modèle de données. Nous avons la table des ventes en bas et la table des faits en haut : table des dates, table des produits, table des régions et table des clients comme nos tables de recherche. Ces tables sont toutes connectées.

Nous voulons voir à combien de clients nous vendons par jour. Cela va mettre en évidence un léger problème que nous pourrions avoir avec la formule, mais je vais vous montrer comment vous pouvez réellement le résoudre de plusieurs manières. Ce faisant, cela vous permettra de comprendre ce qui se passe dans le modèle de données.

Formule #1 : Déterminer combien de clients par jour

La première chose que nous devons faire est de regarder à combien de clients nous vendons réellement par jour. Ce que nous pouvons faire, c'est créer une mesure et l'appeler Total Customers , puis utiliser DISTINCTCOUNT et Customer Name.

Logiquement, c'est ce que vous pensez devoir faire : compter le nombre de clients auxquels nous vendons chaque jour . Maintenant, le problème ici est que nous obtenons exactement le même résultat pour chaque jour.

La raison pour laquelle nous obtenons cela est que la formule va à la table Client et indique quel est le nombre distinct de clients pour chaque jour. Le problème est que la table Dates n'a absolument aucune relation avec la table Customer ; la seule relation entre ces deux tables est avec la table Sales. Pour chaque filtre placé sur la table Dates, rien n'est filtré dans la table Customer lorsque nous exécutons DISTINCTCOUNT chaque jour, et c'est pourquoi nous obtenons exactement le même résultat.

Si nous voulons examiner le nombre de clients auxquels nous avons vendu un jour donné, nous devons modifier quelque peu cette formule. Nous devons le modifier de manière à ce qu'il regarde la table Sales car c'est là que la table Date est connectée . Lorsqu'un contexte est placé sur un résultat, il va circuler à travers les relations et il va se diriger vers la table à laquelle il est connecté, qui dans ce cas est la table Sales.

Formule #2 : Création d'une nouvelle formule pour montrer la relation

Pour ce faire, nous allons créer une autre formule et l'appeler Total Customers 2 . Nous utiliserons à nouveau DISTINCTCOUNT, mais au lieu d'utiliser la table Customer, nous devons trouver l'index des noms de clients dans la table Sales.

Une fois que nous aurons fait glisser cette nouvelle mesure dans le tableau, vous verrez combien d'index de noms de clients uniques il y a pour chaque jour.

Formule #3 : Utilisation de tableaux étendus

C'est ainsi que vous le faites d'une manière simple. Il existe en fait un autre moyen de générer exactement le même résultat. Il n'y a jamais vraiment qu'une seule façon de répondre dans LuckyTemplates ; il y a toujours plusieurs façons – et parfois plus que cela – d'obtenir les résultats souhaités.

Créons une autre mesure et appelons-la Total Customers 3 . Ce que nous allons faire à l'intérieur de CALCULATE est de référencer la première mesure Total Customers que nous avons créée, celle qui génère juste 50 pour chaque jour, puis d'ajouter la table Sales entière en tant que filtre.

Une fois que nous avons appuyé sur Entrée et que nous l'avons fait glisser dans le tableau, vous verrez que le calcul prend un certain temps car le calcul est un peu plus complexe. Mais comme vous pouvez le voir, il génère en fait exactement le même résultat que le nombre total de clients correct 2.

C'est à cause d'un concept appelé tables étendues . Ce que la table Sales représente réellement ici est un fichier plat complet de notre modèle de données. Il existe un fichier plat volumineux qui inclut Dates , Products , Regions et Customers . En utilisant cette technique et cette formule, nous permettons essentiellement au langage DAX de recalculer la mesure Total Customers en la calculant sur l'ensemble de la table Sales étendue .

Dans la première mesure, il n'y avait aucun lien. Nous avons donc créé une connexion dans la troisième mesure en référençant la table développée Sales à l'intérieur d'une instruction calculate pour générer le résultat correct.

Visualiser les données

J'opterais généralement pour l'option n ° 2 que nous avons créée afin que nous puissions commencer à la visualiser à l'aide du graphique en aires.

Nous pouvons voir au fil du temps à combien de clients nous vendons réellement par jour. Nous pouvons également utiliser les fonctions d'analyse intégrées à LuckyTemplates pour tracer une ligne de tendance. Nous pouvons voir que nous sommes environ huit ou neuf clients par jour en moyenne.

N'oubliez pas que tout cela est également dynamique, nous pouvons donc apporter un élément de contexte supplémentaire que nous voudrons peut-être ajouter.

Nous avons parcouru quelques concepts et vous pouvez les utiliser pour une gamme de choses différentes ; au lieu de clients, il peut s'agir de produits, de régions ou de vendeurs. À la base, il s'agit de comprendre ce que fait DISTINCTCOUNT et de comprendre le modèle de données dans les coulisses pour s'assurer que vous calculez le bon résultat.

Conclusion

Cette technique produit des informations intéressantes, et vous pouvez finalement les utiliser et les visualiser de différentes manières. Une façon qui vient à l'esprit serait via l'analyse de scénarios . Vous pouvez voir, sur la base des prévisions que vous pouvez projeter à partir du nombre de clients historiques, comment vos résultats pourraient être affectés si vous augmentez le nombre de clients auxquels vous vendez. Vous pouvez exécuter des scénarios à ce sujet en utilisant un prix de vente moyen estimé pour obtenir la valeur moyenne par client. Des trucs vraiment puissants. J'espère que vous pourrez voir les mêmes opportunités que moi avec cela.

Une autre façon de visualiser ce type d'informations consiste à effectuer une comparaison dans le temps. Peut-être souhaitez-vous afficher de manière cumulative le nombre de clients auxquels vous avez vendu et le comparer au mois dernier ou au dernier trimestre. Vous commenceriez ici, puis vous «brancheriez» en utilisant les fonctions d'intelligence temporelle.

J'explique comment utiliser toutes les fonctions d'intelligence temporelle pour effectuer cette analyse de comparaison temporelle dans mon cours

Bonne chance pour la mise en œuvre de celui-ci, et faites-moi savoir si vous avez des idées dans la section des commentaires ci-dessous.