Quest-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Qu'est-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Dans cet exemple, nous allons parcourir un aperçu unique que vous pouvez découvrir dans LuckyTemplates. Ce que nous devons faire, c'est combiner une gamme de techniques de formulation différentes pour obtenir le résultat souhaité. Si vous faites cela dans vos propres modèles avec votre propre analyse de segmentation de la clientèle, vous découvrirez des informations de haute qualité qui généreront une immense valeur pour le travail que vous faites. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.
Ici, nous analyserons quels groupes de clients connaissent la plus forte croissance . Mais nous n'avons pas de groupes dans nos données, nous devons donc les créer.
Table des matières
Segmentation des clients en groupes
Nous voulons regrouper nos clients en Top Clients , Ok Clients et Small Clients . Nous voulons savoir qui connaît la plus forte croissance et qui a le plus d'impact sur notre croissance. Nous voulons également l'examiner à partir d'un pourcentage et d'une base absolue.
J'ai rassemblé quelques visualisations pour présenter cet aperçu de la segmentation de la clientèle, et je vais également parcourir la logique que j'ai utilisée pour déterminer quels groupes ont connu la plus forte croissance.
Tout d'abord, nous devons trouver comment segmenter ces clients. Ce que j'ai fait, c'est créer un tableau en cliquant sur "Entrer les données" et en entrant toutes ces variables dans le tableau de support.
Je voulais jeter un œil aux ventes de mes clients et établir à quel groupe ces clients appartiennent , en fonction de la plage fournie par les nombres MIN et MAX.
Groupement de croissance
La prochaine étape consiste à examiner le groupement de croissance de l'année dernière. Nous voulons savoir à quel groupe appartenaient nos clients l'année dernière et quel a été le pourcentage de croissance pour ce groupe particulier ?
C'est ainsi que j'ai trouvé la formule ci-dessus. J'ai calculé le % de croissance en glissement annuel pour chaque groupe différent.
Pour déterminer quels clients appartiennent à quel groupe, j'ai parcouru chaque client et évalué si leurs ventes l'année dernière étaient supérieures au MIN ou inférieures au MAX dans une seule ligne de ce tableau.
Si c'est le cas, cela fournira le % de croissance en glissement annuel pour ce sous-ensemble particulier de clients.
Nous pouvons ensuite mettre cela dans un tableau. Vous pouvez voir sur mon exemple que nos petits clients ont dominé avec une croissance annuelle significative.
Ventes totales de l'année dernière
Cependant, la segmentation de la clientèle qui apparaît en pourcentage ne raconte pas vraiment toute l'histoire, n'est-ce pas ? Parce que si ce nombre provient d'une très petite base, cela n'aura pas vraiment d'importance pour nos revenus globaux.
Donc, ce que j'ai fait, c'est de regarder les ventes totales pour chacun de ces différents groupes.
Pour créer le deuxième tableau, j'ai dû créer une autre formule qui m'indique le total des ventes de ces clients l'année dernière en fonction du groupe dans lequel ils se trouvent.
Comme vous pouvez le constater, nos petits clients ont réalisé un peu plus de ventes que l'an dernier en raison de cette croissance exceptionnelle. D'autre part, nos Ok Clients formaient un petit panier de croissance à 9% mais représentaient toujours une grande partie de nos ventes.
Visualiser les données
J'ai également mis tout dans notre segmentation de clientèle dans un diagramme de dispersion où vous pouvez voir la répartition des petits clients , des clients OK et des meilleurs clients . L'axe y montre la croissance par client ou le groupe de croissance tandis que l'axe x montre le total des ventes .
Sur la base des chiffres de l'année dernière, tous nos Top Clients ont connu une baisse de croissance de 41 %. C'est une évolution effrayante, et nous voulons vraiment voir pourquoi mes meilleurs clients sont en baisse de 41 %.
Lorsque je clique sur Top Clients, je peux voir pourquoi.
Nous pouvons plonger plus loin et jeter un œil à tous ceux qui sont en dessous de 0 %. Je peux utiliser la section filtrage et mettre moins de 0%.
Nous pouvons également ajouter les noms de nos clients dans le diagramme de dispersion pour obtenir une image plus claire.
Tous ces clients faisaient partie de notre groupe Top Client l'année dernière, puis tout à coup, ces clients sont vraiment tombés de la falaise. Pourquoi donc? Nous pouvons voir où ils sont basés dans la région, qui est leur vendeur, et ainsi de suite.
Conclusion
Pour arriver à cette idée, j'ai pu combiner plusieurs techniques. J'ai utilisé des calculs d'intelligence temporelle . J'ai utilisé la fonction CALCULATE , ainsi que la technique de segmentation dynamique . J'ai utilisé des diagrammes de dispersion , puis j'ai utilisé la fonction d'analyse pour mettre des lignes dans le diagramme de dispersion.
Notre objectif est de rendre ces groupes dynamiques , afin que nous puissions les segmenter en fonction de la région ou de la période, puis évaluer chaque client et voir dans quel groupe ils se retrouvent.
Cela rend ce travail analytique unique si puissant dans LuckyTemplates. Nous sommes en mesure de créer cette toute nouvelle analyse et de présenter des informations inédites qui représenteront nos données d'une manière qui n'était pas possible auparavant et d'une manière beaucoup plus précieuse.
Si vous aimez apprendre ces techniques, consultez d'autres modules de cours sur . Il existe plus de 20 modules uniques axés sur de nombreuses techniques et façons d'utiliser efficacement LuckyTemplates.
Bravo,
Sam
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