Segmentation dynamique avec paramètres dynamiques – Technique avancée LuckyTemplates et DAX

Je vais parler de la segmentation dynamique à l'aide de paramètres dynamiques car j'ai vu des membres poser des questions à ce sujet à de nombreuses reprises sur le forum de support de LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Ce qui est difficile, c'est de déterminer quels domaines segmenter en premier. Vous devrez également trouver un moyen d'intégrer des paramètres dynamiques dans votre formule. Je vais simplifier tout cela à travers l'exemple que je vais montrer ici.

Table des matières

• Création d'un paramètre de simulation
• Application de paramètres dynamiques
• Visualiser les résultats
• Conclusion

Création d'un paramètre de simulation

La première chose dont j'ai besoin serait un paramètre. Dans ce cas, j'ai créé un paramètre Customer Rank .

J'ai créé ce paramètre en allant dans Modeling, puis en cliquant sur New Parameter.

Un paramètre de simulation créerait automatiquement une table pour moi. Il crée également une mesure pour la sélection que j'ai faite.

Lorsque je fais glisser cela dans mon rapport, il affiche la sélection que j'effectue dans le segment.

L'essentiel à retenir ici est que vos paramètres doivent diviser les résultats chaque fois que vous effectuez une segmentation personnalisée .

Ainsi, outre le paramètre Customer Rank, j'ai également des informations sur les zones où se trouvent les magasins.

Le contexte du calcul est l'un des facteurs clés pour bien faire les choses. Il y a aussi un contexte supplémentaire ici montrant où se trouvent les magasins.

Maintenant, je veux séparer mes revenus en comparant mes meilleurs clients et mes derniers clients. Je souhaite également que ces groupes supérieurs et inférieurs soient dynamiques. C'est là que les paramètres dynamiques entrent en jeu.

Application de paramètres dynamiques

Les résultats doivent donc changer en fonction de la façon dont je veux regarder les données. Cela signifie que si je change le segment pour Customer Rank , les données de la table doivent également changer.

La première chose que je vais faire est d'utiliser une formule pour faire entrer mes meilleurs clients dans le tableau.

J'ai créé la colonne en utilisant la fonction pour le revenu total , puis en utilisant comme fonction de classement. TOPN renvoie également une table virtuelle basée sur les résultats du classement.

J'ai ajouté du contexte ici lorsque nous calculons le revenu total , car je ne regarde que les clients les mieux classés. Ce classement est déterminé par la valeur du classement client .

En utilisant TOPN , je vais parcourir toutes les données client. Cependant, cela ne conserverait que le contexte pour les 4 premiers, puisque c'est le paramètre défini dans le tableau. C'est la valeur que j'ai définie dans le slicer.

Je peux déplacer mon slicer vers 3, et les résultats devraient également changer et refléter uniquement les données des 3 premiers.

Je veux aussi regarder mes clients inférieurs, donc je vais l'ajouter à mon tableau.

Étant donné que j'y mets mes clients inférieurs, il est également important de noter que j'aurais besoin du nombre total de clients par magasin dans un laps de temps donné.

Pour obtenir le Total Customers , j'ai utilisé la fonction .

Notez que ce ne sont que des exemples de données, donc les chiffres que j'obtiens à partir de cette formule peuvent sembler petits et irréalistes. Mais ce calcul fonctionnerait également pour des fréquences plus importantes une fois appliqué à des scénarios réels.

Voici la formule que j'ai utilisée pour obtenir les clients les plus bas. Notez qu'il est très similaire à celui que j'ai utilisé pour Top Customers , mais avec quelques ajustements mineurs.

J'ai également utilisé les fonctions CALCULATE et TOPN ici. Mais au lieu de simplement mettre le rang client , j'ai utilisé la différence entre le nombre total de clients et la valeur du rang client . 

Ensuite, au lieu de simplement placer et Customer Names , j'ai dû ajouter une logique. Puisque j'obtiens les clients du bas au lieu des meilleurs, je vais utiliser ASC au lieu de DESC .

La formule précédente parcourait chaque client pour obtenir les meilleurs. Mais puisque je reçois les clients les plus bas, cela signifie que cela compterait également les cas où il n'y avait aucune vente .

Je dois m'assurer que ceux comptés comme le dernier client ont également effectué un achat. C'est pourquoi j'ai ajouté que la valeur doit être supérieure à 0 .

À cause de cela, mes données montrent maintenant combien de clients ont réellement effectué un achat. Sur cette première ligne, cela montre que 11 clients ont acheté quelque chose dans ce magasin spécifique dans le délai imparti.

Cela peut devenir assez délicat à ce stade, principalement parce que TOPN crée déjà une table virtuelle, mais je crée également une autre table virtuelle à l'intérieur. Cette table virtuelle examine un sous-ensemble beaucoup plus petit de clients, et non les clients dans leur ensemble.

Je fais donc un autre classement ici à la fin de la formule pour Total Revenue . Et comme je l'ai mentionné plus tôt, j'utilise ASC au lieu de DESC .

Avec ces formules, j'ai maintenant des paramètres dynamiques ajoutés dans la segmentation dynamique.

Visualiser les résultats

La technique que j'ai utilisée pourrait potentiellement être utilisée pour des ensembles de données beaucoup plus volumineux. Cela signifie que pour mieux comprendre les résultats, il est utile d'avoir quelques visualisations pour les présenter.

Je vais commencer par un graphique simple qui peut vous montrer une comparaison entre les meilleurs clients et les derniers clients pour chaque magasin.

Je peux également modifier cela et utiliser un graphique à barres empilées au cas où les nombres seraient suffisamment grands et seraient mieux affichés de cette façon.

Avec ces visualisations, je peux avoir un meilleur aperçu des chiffres. Cela, par exemple, montre quels magasins sont les plus à risque. Je peux voir quels magasins ont très peu de clients, ce qui entraîne de faibles revenus.

Segmentation dynamique : comment segmenter les clients en groupes à l'aide
de techniques avancées de segmentation client DAX à l'aide du modèle de données -
Exemple de segmentation LuckyTemplates et DAX à l'aide de DAX avancé dans LuckyTemplates

Conclusion

Les données que j'ai utilisées ici sont de très basse fréquence, mais imaginez les possibilités lorsque cela est appliqué à des ensembles de données plus volumineux. Cette technique peut également segmenter d'autres informations et ajouter autant de paramètres différents en plus des clients supérieurs et inférieurs ou des emplacements des magasins.

Cet exemple montre également comment travailler avec des mesures à l'intérieur de mesures. Des techniques comme celles-ci donnent un aperçu incroyable des données, quel que soit l'endroit où elles sont appliquées.

Tous mes vœux,