Exemple danalyse de panier - LuckyTemplates Advanced Analytics

Dans ce didacticiel, je vais parcourir certains des types de travaux analytiques les plus avancés que vous pouvez effectuer avec LuckyTemplates, à savoir l'analyse de panier. Ce concept théorique a de nombreuses applications dans LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Ce que je vais aborder ici, c'est comment vous pouvez utiliser ce type d'analyse pour évaluer les opportunités de vente croisée au sein de vos ensembles de données.

J'entre dans les détails concernant les formules DAX que vous devez implémenter. J'ai dit que c'était avancé et qu'il était très difficile de comprendre tous les différents éléments de chaque formule.

Ce que je recommanderais ici cependant, c'est de s'y familiariser initialement, puis de le revoir au fil du temps, à mesure que vous en apprendrez plus sur chaque fonction individuelle. C'est seulement si cela n'a pas de sens immédiatement comment tout cela s'emboîte.

Table des matières

• À l'intérieur du modèle de données
• Évaluer les opportunités de vente croisée avec l'analyse du panier
• La formule au travail
• Conclusion

À l'intérieur du modèle de données

La première chose que nous devons faire est d'ajuster notre modèle. Nous devons construire spécifiquement notre modèle pour ce type d'analyse. Il n'y a vraiment pas d'autre moyen de le faire.

Dans cet exemple d'analyse de panier, nous devons filtrer un produit particulier. Mais ensuite, nous filtrerons également un autre produit. Par exemple, si nous voulons voir combien de fois le produit 5 a été acheté par rapport à d'autres produits, nous filtrerons/sélectionnerons le produit 5.

Il y a donc deux filtres en opération ici : le filtre sur le produit que nous sélectionnons et le filtre sur tous les autres produits. Nous évaluons si un produit particulier est acheté avec un autre produit, et c'est pourquoi nous devons créer ce modèle.

Nous avons notre table Produits et nous avons notre table Filtrer les produits. Ici, nous pouvons voir que la relation est "inactive".

Nous allons travailler avec des contextes différents qui seront appliqués à partir de ces deux tableaux. C'est la façon dont on gère ces filtres ou ces contextes au sein d'une formule qui va nous permettre d'atteindre le résultat.

Évaluer les opportunités de vente croisée avec l'analyse du panier

Voyons maintenant ce que fait réellement le résultat.

Le tableau de sélection de produits nous permet de sélectionner un produit et de voir combien de fois ce produit a été acheté avec d'autres produits.

Cependant, ce tableau des clients qui ont acheté ici ne concerne pas notre tableau de sélection de produits .

Ce tableau montre simplement combien de personnes ont acheté les produits indiqués dans le tableau Nom du produit en 2016, car nous avons filtré cela sur 2016.

Donc pour le produit 1, il y a 135 personnes qui l'ont acheté en 2016 alors que 128 personnes ont acheté le produit 15 et ainsi de suite.

Le segment de sélection de produits provient des produits de filtrage que nous avons dans notre modèle, qui a une relation inactive. Donc, à partir de notre sélection initiale, cela n'a aucun effet sur la colonne Clients qui ont acheté.

Ce qui change, c'est ce tableau Clients avec les deux produits , car cette formule évalue les produits (tranche Sélection de produits) et indique combien de fois il a été acheté avec d'autres produits (tableau Nom du produit).

Regardons la formule derrière tout cela pour avoir une meilleure compréhension des résultats.

La formule au travail

Il y a un peu dans cette formule avec des fonctions DAX complexes. J'ai utilisé des variables aussi efficacement que possible.

J'ai mis un filtre de table entier à l'intérieur de cette variable et l'ai appelé Multi Purchase Evaluation .

Nous utilisons CALCULATETABLE , qui est un filtre de table.

Ainsi, par exemple, nous allons avec le produit 1, le filtre est placé sur la table Ventes. Ce que VALUES fait ici, c'est qu'il crée une table de colonnes de toutes les personnes ou clients uniques qui ont acheté le produit 1.

Tous les produits libèrent ou suppriment le filtre Produits, puis USERELATIONSHIP va activer cet autre filtre qui a une relation inactive.

Il va parcourir chaque client et voir si ce client a également acheté le produit que nous sélectionnons dans le segment de sélection de produits.

La fonction VALUES retient les clients qui ont acheté, disons, les produits 1 et le produit 6 pour ce résultat particulier.

Cette évaluation ici, Clients qui ont acheté …

fait juste un DISTINCTCOUNT des clients qui restent.

C'est probablement l'une des choses les plus difficiles que j'ai démontrées sur n'importe quel didacticiel vidéo que j'ai fait, mais il a certainement beaucoup d'applications.

Dans le passé, cela vous coûterait probablement des dizaines de milliers de dollars, mais avec LuckyTemplates, vous pouvez facilement créer cela si vous comprenez simplement certaines formules DAX vraiment avancées.

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Conclusion

Pensez à la valeur de cette information…

Être capable d'évaluer presque en temps réel… Vous pourriez vous demander quelque chose du genre : « Eh bien, devrais-je saisir cette opportunité pour vendre à nos clients en fonction de ce qu'ils ont acheté précédemment ? Y a-t-il des promotions que nous pouvons organiser qui pourraient nous permettre d'augmenter nos revenus ou nos bénéfices à l'avenir sur la base de cette analyse des ventes croisées ou de l'analyse du panier que nous mettons en œuvre ? »

J'espère que vous pourrez voir et réaliser l'immense pouvoir d'idées comme celles-ci.

Apprendre à mettre en œuvre cette analyse crée vraiment beaucoup de valeur pour vous-même, pour vos équipes et pour vos organisations. Allez-y et plongez dans le didacticiel et voyez si vous pouvez l'implémenter dans vos propres modèles et rapports.

Bonne chance avec celui-ci!