Quest-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Qu'est-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Parfois, lors de l'analyse de vos rapports LuckyTemplates, vous souhaiterez peut-être savoir combien de transactions ont eu lieu sur une période donnée. Dans cet article de blog, je vais vous montrer exactement comment calculer les transactions au cours d'une période de jours donnée à l'aide de l'intelligence temporelle dans LuckyTemplates. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.
Cet article couvrira un travail analytique de haute qualité qui peut être exécuté efficacement dans LuckyTemplates. Nous utiliserons une combinaison de formules DAX autour de tables de dates pour extraire des informations utiles.
Table des matières
Détermination des transactions au cours des N derniers jours
Nous examinerons le nombre de transactions effectuées par un client particulier au cours des N derniers jours. Il y a en fait plusieurs façons de procéder.
Nombre total de jours de transaction
Pour connaître le nombre de jours qu'un client a effectué avec nous, nous pouvons créer une mesure à l'aide de cette formule :
Disons par exemple qu'un client a acheté 3 produits individuels différents en un jour particulier. Si c'est la formule que nous utilisons, elle ne renverra qu'une seule transaction (et non 3) car nous allons avec un décompte distinct de la date d'achat .
Transactions totales
Mais si nous voulons calculer le nombre total de transactions quels que soient les jours, nous pouvons utiliser la fonction COUNTROWS dans la table des ventes.
Cela va nous donner des transactions individuelles. Si un client a acheté 3 produits différents en une journée, cela représentera 3 transactions.
En examinant le tableau des ventes, nous pouvons remarquer qu'il n'y a pas beaucoup de différence entre les colonnes Nombre total de jours de transaction et Nombre total de transactions . Mais il y en aura dans certains cas, comme avec Carlos Scott qui a eu plusieurs transactions en une journée.
Transactions au cours des 60 derniers jours
Ce que nous voulons déterminer ensuite, c'est combien de transactions ont été effectuées au cours des N derniers jours, ou des 60 derniers jours dans le cas de notre ensemble de données de démonstration.
Nous isolerons le nombre de transactions effectuées au cours d'une période donnée par rapport au total.
N'oubliez pas qu'il s'agit d'un calcul dynamique, donc à mesure que nous progressons dans le temps, 60 jours vont se déplacer avec nous. Nous n'allons regarder que 60 jours en arrière.
Donc, pour trouver cette formule, nous avons utilisé une combinaison de techniques de formule et de fonction. Nous utiliserons ici des variables et avec des fonctions nous travaillerons avec CALCULATE et FILTER . Jetons un coup d'œil à une partie ici.
1. Utilisation de variables (VAR)
Nous utiliserons VARIABLES pour trouver la dernière date de vente des achats (dans le contexte actuel). Puisqu'il s'agit d'un ensemble de données de démonstration, j'ai utilisé LASTDATE pour nous donner une date sur laquelle nous baser.
Normalement, vous n'utiliserez pas cette formule puisque vous examinerez un ensemble de données en direct. Vous serez bien en utilisant cette formule à la place si c'est le cas:
2. Travailler avec la fonction CALCULER
Dans ce cas, j'ai utilisé la formule COUNTROWS . Mais en théorie, nous pouvons également utiliser la mesure Total Transactions.
Nous comptons toujours le nombre de transactions, mais nous modifions simplement le contexte en termes de calcul.
C'est exactement ce que fait la fonction CALCULER ; nous examinerons le total des transactions dans une fenêtre des 60 derniers jours.
3. La fonction FILTRE
La troisième étape consiste à filtrer la table de dates pour les 60 derniers jours à l'aide de la fonction FILTER. Cette fonction particulière ouvrira une nouvelle fenêtre pour calculer le nombre total de transactions dans une plage de temps particulière.
Avec ALL(DATES) , nous publierons initialement tous les filtres pouvant provenir de la table de dates. Ensuite, nous rajouterons les filtres en parcourant chaque date et en évaluant si elle se situe entre le (Last Date - 60) et le Last Date .
Utilisation de Time Intelligence dans LuckyTemplates pour améliorer vos ventes et votre marketing
Le résultat final est vraiment quelque chose de puissant. Nous pouvons le réutiliser pour créer une nouvelle mesure. Par exemple, nous pouvons recalculer la formule jusqu'à 180 jours comme ci-dessous :
Nous pouvons ensuite faire glisser les résultats sur le canevas et diversifier le tableau pour déterminer la vitesse du cycle d'achat d'un client.
Nous pouvons analyser le tableau des ventes et ensuite nous poser les questions difficiles. Pourquoi nos clients effectuent-ils plus de transactions au cours des 60 derniers jours qu'au cours des 180 derniers jours ?
Était-ce parce que nous leur avons accordé une remise spéciale ou était-ce à cause d'une campagne de marketing que nous avons faite ? Une fois que nous avons les réponses, nous pouvons les utiliser pour améliorer nos stratégies de marketing.
L'analyse de la fréquence des transactions est cruciale pour une entreprise , en particulier si vous êtes un détaillant à haute fréquence ou si vous dirigez une entreprise en ligne.
Conclusion
Les informations que vous pouvez tirer de l'intelligence temporelle dans peuvent entraîner de nombreuses actions et décisions avec vos initiatives de marketing, d'inventaire et financières.
La technique peut être utilisée de tant de façons différentes dans le bon environnement. N'oubliez pas qu'il ne doit pas toujours s'agir de transactions ; il peut s'agir de ventes, de coûts, de bénéfices, etc. qui pourraient être examinés en utilisant exactement la même technique que celle que j'ai présentée.
Si vous pouvez apprendre à intégrer cela dans vos rapports, vous développerez un travail de haute qualité que vos clients et votre organisation apprécieront.
Pour apprendre des techniques analytiques encore plus avancées pour LuckyTemplates, consultez le lien du module ci-dessous à partir de LuckyTemplates Online.
Bonne chance!
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