Segmentation des données basée sur des groupes de pourcentage - DAX avancé dans LuckyTemplates

Je vais passer en revue une technique de segmentation de données assez avancée dans ce didacticiel, qui consiste à regrouper des données de manière dynamique dans LuckyTemplates . Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Dans ce didacticiel, nous allons examiner spécifiquement cette visualisation particulière dans ce tableau de bord que j'ai utilisé lors d'un sommet d'apprentissage autour des informations sur les clients.

Dans ce cas, nous regroupons ou segmentons les clients en fonction du pourcentage des ventes. Nous utilisons une table secondaire ou une table de support et la combinons avec des formules DAX pour créer ce regroupement.

Table des matières

• Segmentation des clients en fonction du pourcentage des ventes
• Utilisation d'une table secondaire ou de support
• Travailler sur les variables
• Logique pour la segmentation des données
• Comment réutiliser la formule de segmentation des données
• Conclusion

Segmentation des clients en fonction du pourcentage des ventes

Un groupe se situe dans les 20 % supérieurs, un autre groupe se situe entre 25 % et 80 % et le troisième groupe se situe dans les 25 % inférieurs. J'ai utilisé ces pourcentages et les ai alimentés via une formule DAX pour ensuite créer ces groupes de Top, Mid et Bottom .

La segmentation dans ce cas est basée sur les ventes, il s'agit donc d'un graphique montrant les ventes par rapport aux marges pour une période donnée, mais la segmentation s'est produite via les ventes.

Nous pouvons voir dans ce diagramme de dispersion les 20 % de clients les plus performants ; ils sont représentés par les taches bleu foncé. Les clients Mid se situent du point de vue des ventes entre 25 % et 80 % ; ils sont représentés par les taches bleu pâle au milieu de la carte. Les 25 % inférieurs des clients basés sur les ventes sont les points bleu clair dans la partie inférieure du graphique. 

Il s'agit d'une technique assez avancée pour la segmentation des données, où nous incorporons une logique avancée dans les calculs pour créer ces groupes qui n'existent tout simplement pas . En d'autres termes, il n'y a rien dans nos données brutes qui existe pour répartir les 20 premiers clients, les 25 % les plus bas, etc.

Nous devons donc créer cette logique en utilisant une table de support ou une table secondaire , comme je les appelle. Cette table n'a aucune relation physique avec aucune de nos tables dans le modèle de données, mais c'est la clé de ce type d'analyse.

Utilisation d'une table secondaire ou de support

Jetons donc un coup d'œil au tableau. Vous pouvez probablement créer ces groupes de différentes manières, mais c'est ainsi que je l'ai configuré pour cette démonstration.

Dans cette table de support ou secondaire, nous avons nos groupes comme Top, Mid et Bottom. Nous avons la colonne Basse et la colonne Haute pour identifier à quel segment appartient chaque client.

Ce tableau secondaire de pourcentages peut en fait être réutilisé dans de nombreuses mesures différentes. Nous pourrions utiliser les ventes et nous pourrions facilement intégrer les marges ou les bénéfices ou les coûts, ou tout autre calcul que nous pouvons faire. Il n'est même pas nécessaire que ce soit lié aux ventes ou aux revenus. 

Nous pouvons également réutiliser une partie de la logique car les pourcentages peuvent être sur n'importe quoi. Ce qui est important ici, c'est de créer la logique correcte à l'intérieur de la formule. 

Alors plongeons dans la formule, que j'ai appelée (cette année) et voyons comment j'ai fait la logique.

Travailler sur les variables

Passons d'abord à la première partie du calcul, où nous calculons les variables ( VAR ).

La première variable est d'identifier la RankingDimension sur laquelle nous allons travailler. Dans ce cas, ce sont les clients. Avec la fonction VALUES , nous parcourons chaque client qui a effectué une vente dans un laps de temps donné . 

La variable suivante est TotalCustomers , qui calcule le nombre de clients qui ont réellement réalisé une vente . Nous ne voulons pas compter tous les clients, mais uniquement ceux qui ont réalisé des ventes. Dans cette logique, nous utilisons les fonctions CALCULATE , COUNTROWS , FILTER et ALL .

La troisième variable est CustomerRank , où nous classons nos clients en fonction des ventes qu'ils ont réalisées. Et c'est la formule pour Customer Rank TY .

Cette formule particulière fait juste un classement simple, qui utilise la fonction RANKX .

Logique pour la segmentation des données

Passons maintenant au reste du calcul. C'est la logique qui nous permet de réaliser cette analyse de segmentation des données.

La fonction CALCULATE parcourt chaque client et évalue à travers cette table de support ( Customer Groups ) que nous avons créée avec les fonctions COUNTROWS et FILTER . 

Ensuite, il évalue si le CustomerRank est supérieur au TotalCustomers , puis le multiplie par la colonne Customer Groups Low . Il nous demande donc si le CustomerRank est supérieur au bas.

Et puis dans la ligne suivante, il met en évidence si le CustomerRank est inférieur ou égal au TotalCustomers ; il est ensuite multiplié par la tranche supérieure du tableau des groupes de clients.

Si c'est égal à vrai, ce client sera retenu et nous obtiendrons le total des ventes.

Comment réutiliser la formule de segmentation des données

Cette formule est un peu complexe, mais elle est vraiment intéressante. Nous réutilisons également ce calcul.

Par exemple, si nous voulons regarder nos clients selon une mesure différente, telle qu'une marge bénéficiaire, tout ce que nous devons faire est de remplacer le total des ventes ici par la marge bénéficiaire et de modifier le classement en fonction des marges bénéficiaires .

Ensuite, nous pouvons utiliser exactement la même table de support pour exécuter cette logique. 

Utiliser DAX pour segmenter et regrouper les données dans LuckyTemplates
Exemple de segmentation à l'aide de DAX avancé dans LuckyTemplates
Regrouper dynamiquement les clients en fonction de leur classement avec RANKX dans LuckyTemplates

Conclusion

Il s'agit d'une technique plus avancée sur la segmentation des données que j'ai démontrée dans ce tutoriel. Nous utilisons la puissance de DAX et le modèle de données avec notre table de support.

C'est incroyable ce que nous pouvons faire avec toute la formule. Nous pouvons modifier le délai, et il divisera toujours les clients en fonction des pourcentages spécifiques que nous avons définis. 

J'espère que vous avez trouvé une grande valeur dans ce tutoriel et que vous l'appliquez à votre propre travail.

Tous mes vœux!

***** Apprendre LuckyTemplates ? *****