Prédire quand vos clients achèteront le prochain avec LuckyTemplates

Et si vous pouviez savoir quand vos clients sont susceptibles d'effectuer leur prochain achat à l'aide de l'analyse prédictive dans LuckyTemplates ? Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

En utilisant des techniques d'analyse prédictive, nous pouvons essayer de prédire quand vos clients sont censés acheter vos produits et services.

Bien sûr, il y aura un peu de travail à l'intérieur de LuckyTemplates pour que tout cela fonctionne. Mais il ne fera que présenter les fonctionnalités analytiques incroyables et puissantes de LuckyTemplates à votre disposition lorsque vous utilisez correctement les formules DAX.

Avec LuckyTemplates, vous pouvez incorporer différentes techniques de modélisation de formules et de données pour extraire des informations très significatives.

Dans cet article, nous allons discuter de quelques idées d'informations prédictives. C'est quelque chose qui est très faisable du point de vue DAX. Ensuite, nous discuterons de la manière dont nous pouvons utiliser les données pour prédire le comportement des clients. En fin de compte, cela peut avoir un impact positif sur nos résultats financiers.

Table des matières

• Utilisation des données historiques pour prédire le comportement des clients
• Ce que vous pouvez faire avec les données historiques
• 1. Déterminer la date de la dernière transaction
• 2. Déterminer les jours depuis le dernier achat
• 3. Déterminer le nombre moyen de jours entre les achats
• 4. Déterminer les jours au-dessus de la moyenne
• 5. Déterminer la rentabilité d'un client
  • Conclusion

Utilisation des données historiques pour prédire le comportement des clients

Avant de plonger dans notre discussion, examinons les données historiques fournies par le tableau de comportement des clients.

En haut, vous verrez les champs Nom du client , Nombre total de jours de transaction , Date du dernier achat , Jours depuis le dernier achat , Nombre moyen de jours entre les achats , Nombre de jours au-dessus de la moyenne et Total des ventes .

En utilisant l'analyse prédictive dans LuckyTemplates, nous pouvons remonter dans le temps et voir quand les clients ont réellement acheté. Nous pouvons également voir combien de fois une personne a effectué des transactions avec nous.

En fonction de la période d'achat, quelle est la probabilité qu'ils rachètent à tout moment dans un avenir proche ?

Les résultats de la réponse à cette question sont un aperçu précieux.

Ce que vous pouvez faire avec les données historiques

L'analyse prédictive simple dans LuckyTemplates ne sera pas précise à 100 % et il y a beaucoup de complexités autour de ce qui pourrait arriver, mais réfléchissez à la façon dont vous pouvez utiliser ces informations.

Si en moyenne, un client a acheté quelque chose chez nous 15 fois au cours des 2 dernières années et qu'il l'a fait tous les 40 ou 50 jours, vous pouvez faire du marketing, passer un appel commercial ou vous assurer qu'il voit une annonce en ligne pour inviter qu'ils passent à l'action.

Il y a tellement de façons formidables d'utiliser cette idée. Même s'il ne sera pas parfait, il vous permettra de comprendre les décisions d'achat d'un client et vous pourrez élaborer un plan marketing basé sur ces décisions.

1. Déterminer la date de la dernière transaction

Voyons donc comment je l'ai fait. Je vais commencer par la date réelle du dernier achat. Regardons la formule.

2. Déterminer les jours depuis le dernier achat

La prochaine chose à faire est de calculer le nombre de jours depuis le dernier achat. Quel est le nombre de jours depuis le dernier achat ? Quelle est la dernière date de transaction réelle dans mon ensemble de données ? Je viens de comprendre en utilisant cette formule simple.

À partir de ces données, nous pouvons déterminer quand le client a acheté pour la dernière fois chez nous. C'est intéressant et utile parce que vous voulez savoir quand le client a acheté pour la dernière fois chez vous, puis comparer cela au délai moyen entre les achats.

Une fois que vous avez cette référence, c'est ainsi que vous pouvez découvrir les tendances des clients. Dans ce cas, le client Gregory Jackson a acheté tous les 61 jours.

Mais il n'a rien acheté depuis 451 jours, il y a donc clairement quelque chose qui ne va pas. Vous pouvez utiliser ces données pour apporter des modifications à vos stratégies marketing afin d'inciter ce client à redevenir actif.

3. Déterminer le nombre moyen de jours entre les achats

C'est donc la grande partie de cette analyse : comment calculons-nous le nombre moyen de jours entre les achats ? Bien qu'il s'agisse d'une combinaison de plusieurs choses, cela peut être plus simple que vous ne le pensez.

Vous pouvez obtenir une projection tout aussi bonne, et elle n'est peut-être pas parfaite, mais tout aussi bonne, en visualisant cette formule.

Donc, tout ce que j'ai fait, c'est que je suis entré et pour chaque client, j'ai déterminé quand était leur dernier achat par rapport à quand était leur premier achat , puis je les ai divisés par le nombre total de jours qu'ils ont effectués.

Alors pensez-y. Ainsi, pour chaque client, nous déterminerons quand a été le premier achat qu'il a effectué , quand a été le dernier achat qu'il a effectué , puis combien de jours a-t-il effectivement effectué une transaction avec nous.

Évidemment, ce n'est pas parfait, mais cela va vous donner une estimation des jours et des achats moyens. Lorsque quelqu'un vient vous voir régulièrement, il vous présentera les jours moyens entre les achats de manière logique.

4. Déterminer les jours au-dessus de la moyenne

Ensuite, j'ai créé une autre mesure qui montre que si un client dépasse son nombre moyen de jours estimé, il me montrera combien de jours il a réellement dépassé. C'est ce que  montre la colonne Jours au-dessus de la moyenne .

Mon esprit explose avec ce que vous pourriez faire avec ce chiffre. Disons que vous êtes un détaillant en ligne, vous vous rendez compte qu'un client vient vous voir tous les 30 jours.

Donc, jusqu'à cette date, vous pouvez leur envoyer du marketing par e-mail ou vous pouvez faire des publicités sur Facebook. Il s'agit d'un aperçu vraiment très intéressant que vous pouvez utiliser pour améliorer le taux de fidélisation de la clientèle.

Un autre exemple est ce client particulier ici. Le délai moyen entre les achats est de 98 jours, alors que leur dernier achat a été effectué il y a 48 jours.

Dans les jours précédant le prochain achat de ce client, vous pouvez envoyer du matériel marketing pour lui rappeler votre entreprise.

5. Déterminer la rentabilité d'un client

Une autre mesure que nous pouvons utiliser est la rentabilité de vos clients. À l'aide de la colonne Total des ventes , vous pouvez vérifier quels sont vos meilleurs clients.

Vous pouvez également déterminer si cela aurait un impact important sur votre entreprise si vous perdiez un client particulier. En utilisant l'exemple du tableau ci-dessous, perdre Gregory Jackson en tant que client n'aura pas beaucoup d'impact car vous n'avez gagné que 3 222 $ de ventes avec lui.

En revanche, vous souhaitez conserver Joshua Romero car il a été un très bon client jusqu'à présent. Vous pouvez formuler un plan marketing, puis le contacter.

Vous pouvez identifier les clients les plus rentables pour votre entreprise et déterminer s'ils achètent comme ils le devraient. Les colonnes Total Sales et Days Above Average vous montreront comment identifier ces deux chiffres en temps réel.

Quand vos clients ont-ils effectué leur dernier achat ? - Techniques DAX dans LuckyTemplates
Comment vous pouvez prédire la rentabilité future à l'aide de LuckyTemplates
Analyse des tendances des clients dans LuckyTemplates à l'aide de DAX  

Conclusion

Je vais donc conclure avec cette idée. La possibilité d'intégrer des analyses prédictives avancées dans LuckyTemplates est puissante et peut ajouter beaucoup de valeur à votre organisation.

Par exemple, être en mesure de faire des prévisions commerciales futures peut rendre vos opérations commerciales plus efficaces et vous permettre d'acquérir un avantage concurrentiel sur vos concurrents.

Prenez le temps de visionner cette vidéo et découvrez une technique que vous pouvez appliquer pour prédire les futurs scénarios commerciaux.

Si vous souhaitez en savoir plus sur certaines des techniques d'analyse les plus avancées de LuckyTemplates, consultez le lien ci-dessous à partir de LuckyTemplates en ligne .

Bon courage avec ces techniques