Analisi dellattribuzione dei clienti di LuckyTemplates tramite DAX avanzato

Andremo avanti oggi. Ci immergeremo davvero in profondità nel tasso di abbandono dei clienti: analisi di nuovi clienti e clienti persi in LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Un altro termine per questo è analisi del logoramento perché vogliamo vedere come i nostri clienti stanno rimuginando, quanti dei nostri clienti stanno salendo a bordo e acquistano i nostri prodotti, quanti tornano e ne acquistano altri, quanti clienti stiamo perdendo e così via.

Ci sono così tante fantastiche intuizioni che puoi ottenere con questo tipo di analisi abbastanza avanzata, motivo per cui ho voluto dedicare un po' di tempo ad approfondire il linguaggio DAX e le formule DAX.

In questo esempio di analisi dei clienti, inizio esaminando il tasso di abbandono dei clienti ed esplorando quanti clienti vengono persi dopo un certo periodo di tempo. Mi tuffo anche nei nuovi clienti e nei clienti abituali.

L'analisi del tasso di abbandono dei clienti è un elemento chiave dell'analisi per un'organizzazione, soprattutto se sei un'azienda di vendita ad alta frequenza come un rivenditore online o una catena di supermercati.

Ovviamente, se ottieni clienti a bordo, vuoi venderli di più e non perderli a favore dei concorrenti, per esempio.

È molto più facile vendere a un cliente esistente piuttosto che trovarne di nuovi.

I clienti esistenti sono fondamentali per la maggior parte delle aziende in quanto è molto più redditizio continuare a commercializzarli piuttosto che dover trovare nuovi clienti tutto il tempo.

Sommario

• Trovare i clienti persi
• Isolare nuovi clienti
• Sapere chi sono i clienti di ritorno
• Conclusione

Trovare i clienti persi

In questa prima visualizzazione qui, abbiamo quelli che considereremmo Clienti persi straordinari .

Questo punto fino a circa 90 giorni non è così rilevante perché quando siamo ai primissimi giorni, stiamo effettivamente considerando tutti come "persi" al momento.

Ora esaminiamo la funzione per vedere cosa stiamo facendo qui.

In questa formula, stiamo contando i clienti che non hanno acquistato negli ultimi 90 giorni , o qualunque sia la tua data di abbandono variabile.

Stiamo creando una tabella virtuale su ogni singolo cliente attraverso questa variabile CustomersList .

Filtriamo tutti i clienti per qualsiasi giorno. E quello che stiamo facendo con ALL è che stiamo effettivamente osservando ogni singolo cliente in ogni singolo giorno.

E poi, per ogni singolo cliente, valutiamo se ha effettuato un acquisto negli ultimi 90 giorni. In caso contrario, verrà valutato a 0 e conterà quel cliente.

Isolare nuovi clienti

Ora diamo un'occhiata ai nostri nuovi clienti e vediamo a cosa sta valutando.

In questa tabella, vediamo che è più nelle date precedenti, da gennaio a luglio perché abbiamo appena avviato la nostra attività. Le persone sono generalmente nuove.

Quindi, ovviamente, si appiattisce verso la fine perché abbiamo solo i nostri clienti di ritorno lì.

La sua funzione sta facendo una logica simile. Stiamo contando quanti clienti hanno effettuato una vendita prima di oggi.

E se non hanno acquistato nulla, che verrà valutato come 0, verrà valutato come Nuovo cliente.

Sapere chi sono i clienti di ritorno

I clienti di ritorno sono quelli che sono stati valutati come persi.

In altre parole, non hanno comprato nulla per 90 giorni. Nel tempo, calcoleremo quanti stanno effettivamente tornando.

Questa sarebbe una visione straordinaria se stai organizzando promozioni o facendo marketing e vuoi sapere quanti di questi clienti persi hai recuperato attraverso le tue attività di marketing.

Nella formula Clienti abituali, valutiamo solo i clienti che hanno effettivamente acquistato in un dato giorno.

Quindi qui stiamo eseguendo una logica su ciascun cliente, valutando se ha effettuato una vendita negli ultimi 90 giorni.

Se non hanno effettuato acquisti negli ultimi 90 giorni, vengono considerati restituiti. Quindi, valuta su true e conta quel cliente in quel particolare giorno.

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Conclusione

Questa esercitazione sull'analisi dei clienti di LuckyTemplates è piuttosto avanzata nei calcoli DAX. Questo mostra solo il potere analitico che puoi avere con LuckyTemplates.

In passato, la generazione di questo tipo di informazioni sarebbe costata molto denaro. Ma ora, puoi ottenere queste fantastiche intuizioni attraverso una formula pulita ed efficace, utilizzando il linguaggio DAX.

Ricorda che in realtà si allinea con il modello di dati. Tutto è incorporato lì.

Possiamo effettivamente mettere alcuni filtri su questo. Ad esempio, vogliamo immergerci in un solo stato, ad esempio la Florida, o i nostri primi 3 stati, tutto viene valutato in modo dinamico.

Mi tuffo in così tante tecniche nel video. Alcuni sono molto avanzati, ma sicuramente vuoi ottenere visibilità su queste cose.

Se riesci a vedere le opportunità e il potenziale con LuckyTemplates, la tua mente può semplicemente espandersi in modo esponenziale con le possibilità di eseguire analisi sui tuoi set di dati.

Come nota a margine, copro una varietà di tutte le tecniche LuckyTemplates più avanzate a cui puoi pensare nel corso su , quindi dai un'occhiata quando puoi.

Tutto il meglio e buona fortuna con queste tecniche.