Segmentazione dinamica con parametri dinamici: tecnica avanzata di LuckyTemplates e DAX

Parlerò della segmentazione dinamica utilizzando parametri dinamici perché ho visto i membri chiederlo così tante volte sul forum di supporto di LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

La sfida di questo è capire quali aree segmentare per prime. Dovresti anche trovare un modo per inserire parametri dinamici nella tua formula. Semplificherò tutto ciò attraverso l'esempio che mostrerò qui.

Sommario

• Creazione di un parametro what-if
• Applicazione di parametri dinamici
• Visualizzare i risultati
• Conclusione

Creazione di un parametro what-if

La prima cosa di cui ho bisogno sarebbe un parametro. In questo caso, ho creato un parametro Customer Rank .

Ho creato questo parametro andando in Modellazione, quindi facendo clic su Nuovo parametro.

Un parametro what-if creerebbe automaticamente una tabella per me. Crea anche una misura per la selezione che ho fatto.

Quando lo trascino nel mio rapporto, mostrerà qualsiasi selezione che faccio nell'affettatrice.

La cosa fondamentale da ricordare qui è che i tuoi parametri dovrebbero dividere i risultati ogni volta che esegui una segmentazione personalizzata .

Quindi, a parte il parametro Customer Rank, ho anche informazioni sulle aree in cui si trovano i negozi.

Il contesto del calcolo è uno dei fattori chiave per farlo bene. C'è anche un contesto aggiuntivo quaggiù che mostra dove si trovano i negozi.

Ora voglio separare le mie entrate confrontando i miei clienti migliori e i miei clienti inferiori. Voglio anche che entrambi i gruppi in alto e in basso siano dinamici. È qui che entrano in gioco i parametri dinamici.

Applicazione di parametri dinamici

Quindi i risultati devono cambiare a seconda di come voglio guardare i dati. Ciò significa che se cambio l'affettatrice per Customer Rank , dovrebbero cambiare anche i dati sulla tabella.

La prima cosa che farò è usare una formula per portare i miei migliori clienti al tavolo.

Ho creato la colonna utilizzando la funzione per Total Revenue e quindi utilizzando come funzione di classificazione. TOPN restituisce anche una tabella virtuale basata sui risultati della classifica.

Ho aggiunto il contesto qui mentre calcoliamo le entrate totali perché sto guardando solo i clienti con la classifica migliore. Tale classifica è determinata dal Customer Rank Value .

Utilizzando TOPN , elaborerò tutti i dati dei clienti. Tuttavia, manterrebbe solo il contesto per i primi 4, poiché questo è il parametro impostato nella tabella. È il valore che ho impostato nell'affettatrice.

Posso spostare la mia affettatrice su 3 e anche i risultati dovrebbero cambiare e riflettere solo i dati per i primi 3.

Voglio anche guardare i miei clienti più bassi, quindi li aggiungerò alla mia tabella.

Dato che metto lì i miei clienti più bassi, è anche importante notare che avrei bisogno del numero totale di clienti per negozio in un dato periodo di tempo.

Per ottenere Total Customers , ho utilizzato la funzione .

Nota che questi sono solo dati di esempio, quindi i numeri che ottengo da questa formula potrebbero sembrare piccoli e irrealistici. Ma questo calcolo funzionerebbe anche per frequenze maggiori una volta applicato a scenari di vita reale.

Ecco la formula che ho usato per ottenere i clienti più bassi. Si noti che è molto simile a quello che ho utilizzato per Clienti principali , ma con alcune piccole modifiche.

Ho usato anche qui le funzioni CALCULATE e TOPN . Ma invece di inserire solo il grado del cliente , ho usato la differenza tra i clienti totali e il valore del grado del cliente . 

Quindi, invece di inserire semplicemente e Customer Names , ho dovuto aggiungere la logica. Dal momento che sto ricevendo i clienti più bassi invece di quelli migliori, userò ASC invece di DESC .

La formula precedente ripeteva ogni singolo cliente per ottenere i migliori. Ma dal momento che sto ricevendo gli ultimi clienti, ciò significa che conterebbe anche i casi in cui le vendite sono state pari a zero .

Devo assicurarmi che anche quelli contati come ultimo cliente abbiano effettuato un acquisto. Questo è il motivo per cui ho aggiunto che il valore dovrebbe essere maggiore di 0 .

Per questo motivo, i miei dati ora mostrano quanti clienti hanno effettivamente effettuato un acquisto. In questa prima riga, mostra che 11 clienti hanno acquistato qualcosa in quel negozio specifico entro il periodo di tempo specificato.

Può diventare piuttosto complicato in questa parte, soprattutto perché TOPN sta già creando una tabella virtuale, ma sto anche creando un'altra tabella virtuale al suo interno. Questo tavolo virtuale esamina un sottoinsieme molto più piccolo di clienti e non i clienti nel loro insieme.

Quindi sto facendo un'altra classifica qui alla fine della formula per Total Revenue . E come ho detto prima, sto usando ASC invece di DESC .

Con queste formule, ora ho parametri dinamici aggiunti alla segmentazione dinamica.

Visualizzare i risultati

La tecnica che ho usato potrebbe essere potenzialmente utilizzata per set di dati molto più grandi. Ciò significa che per comprendere meglio i risultati, è utile disporre di alcune visualizzazioni per mostrarli.

Inizierò con un semplice grafico che può mostrarti un confronto tra i clienti più alti e quelli più bassi per ogni negozio.

Posso anche modificarlo e utilizzare un grafico a barre in pila nel caso in cui i numeri siano abbastanza grandi e sarebbero meglio visualizzati in questo modo.

Con queste visualizzazioni, posso ottenere una visione migliore dei numeri. Questo, ad esempio, mostra quali negozi sono a più alto rischio. Posso vedere quali negozi hanno pochissimi clienti con conseguente basso reddito.

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Conclusione

I dati che ho usato qui hanno una frequenza molto bassa, ma immagina le possibilità quando questo viene applicato a set di dati più grandi. Questa tecnica può anche segmentare altre informazioni e aggiungere così tanti parametri diversi oltre ai soli clienti in alto e in basso o alle posizioni dei negozi.

Questo esempio mostra come lavorare anche con misure all'interno di misure. Tecniche come queste offrono una visione straordinaria dei dati, indipendentemente da dove vengono applicati.

Ti auguro il meglio,