Analisi di coorte basata sul tempo: configurazione dei modelli di dati in LuckyTemplates

In questo tutorial, approfondirò l'analisi di coorte basata sul tempo in LuckyTemplates.

Questa è una breve sessione di discussione di un recente evento per i membri di LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Voglio mostrarti come ho impostato questa analisi di coorte in LuckyTemplates . Questo è il compito più difficile quando inizi a eseguire calcoli più avanzati.

Vuoi sapere come configurare correttamente i tuoi modelli di dati per evitare confusione e assicurarti che il modello LuckyTemplates funzioni.

Sommario

• Rassegna rapida sull'analisi di coorte
• Creazione di coorti in LuckyTemplates
• Impostazione della tabella dei mesi di coorte
• Approfondimenti sull'analisi di coorte
• Altre formule di analisi di coorte utilizzate
• Altri esempi di analisi di coorte
• Conclusione

Rassegna rapida sull'analisi di coorte

Prima di discutere questa tecnica, voglio prima mostrare le intuizioni che puoi ricavarne insieme a una rapida revisione dell'analisi di coorte basata sul tempo.

Le coorti sono un modo elegante per chiamare segmenti o raggruppamenti delle tue dimensioni o variabili nei tuoi dati.

Ad esempio, vuoi esaminare i gruppi dei tuoi clienti.

Vuoi creare coorti di quando i tuoi clienti si sono iscritti per la prima volta o hanno iniziato a utilizzare il tuo software o la tua applicazione.

Per questo caso, ho creato coorti di mesi particolari. Quindi, se i tuoi clienti hanno iniziato a giugno 2017, questa è la loro particolare coorte.

Non è un raggruppamento sugli importi o sul numero di volte che hanno effettuato transazioni con te. Stai raggruppando è basato sul tempo.

Per questo esempio, è quando si sono uniti.

Ora ti mostrerò come creare queste coorti e poi inserirle nel tuo modello.

Creazione di coorti in LuckyTemplates

Diamo un'occhiata al modello.

Questo è un modello piuttosto generico. Ecco come vuoi far apparire i tuoi modelli.

Puoi vedere che ho un altro livello delle mie tabelle di ricerca.

Ma prima di mostrarti il ​​suo scopo, lavorerò prima sulla creazione di queste coorti all'interno della tabella di ricerca.

La tabella di ricerca è il punto in cui desideri raggruppare una determinata dimensione. In questo caso, sono i clienti.

Quindi, vediamo la mia tabella Clienti.

In origine, la tabella dei miei clienti includeva solo l'indice dei clienti e i nomi dei clienti.

Ma se vuoi creare le coorti all'interno delle tabelle di ricerca, devi metterle dove vuoi che avvenga la segmentazione.

Ora, voglio calcolare la data di iscrizione del cliente. Nei miei dati demo, la data di iscrizione è quando il cliente ha effettuato l'accesso per la prima volta.

Il primo accesso potrebbe essere quando il cliente si è registrato utilizzando un'e-mail o quando ha utilizzato per la prima volta la versione di prova dell'applicazione.

Devi scoprire la prima volta che una connessione è stata avviata da un cliente.

Ho ottenuto queste informazioni usando questa formula:

Sta usando della data di accesso . Quindi, l'ho racchiuso nella funzione per assicurarmi di ottenere il contesto del filtro corretto. Questo mi dà il primo appuntamento.

Ora devo calcolare il mese. Voglio creare le mie coorti in base al mese in cui il cliente si è iscritto.

Questa tecnica è molto flessibile poiché puoi creare diverse coorti.

Ma ancora una volta, per questo esempio, userò una coorte mensile che mostra il mese e l'anno.

Questa è la formula che ho usato per il Join Month Cohort :

Ho preso la colonna Mese e anno dalla tabella Data utilizzando questa logica:

Ho elaborato la tabella delle date e quale data è uguale alla data di registrazione del cliente. Quindi, una volta uguale a TRUE , restituirà la colonna Month & Year della stessa tabella. 

Con questo, ora ho il mio Join Month Cohort .

Impostazione della tabella dei mesi di coorte

Ora, voglio mostrarti perché ho creato una tabella dei mesi di coorte .

Torniamo alla tabella Clienti.

Se lo hai lasciato con queste informazioni e logica, potresti non ottenere tutte le iterazioni del mese e dell'anno.

Questo perché un cliente potrebbe non essersi iscritto in nessun mese e anno. Quindi, per ottenere una buona visualizzazione, devi assicurarti che ogni singolo mese e anno sia referenziato in una determinata tabella.

Inoltre, potrebbe essere perché le informazioni di cui hai bisogno potrebbero non essere incluse nel calcolo dinamico di tutti i clienti.

Ricorda che ci sono sempre nuovi clienti che salgono a bordo. Quindi, queste informazioni dovrebbero teoricamente essere sempre aggiornate.

Questo è il motivo per cui ho creato un'altra tabella utilizzando la formula Mesi di coorte :

Ho preso le colonne Indice e dalla tabella Date. Queste due colonne sono diventate Cohort MonthnYear .

Questa è la tabella delle date:

Puoi vedere che ha molte colonne contenenti molte informazioni. Ma per questo esempio, avevo solo bisogno delle colonne Index e Month & Year. Quindi, ho riassunto la tabella delle date utilizzando Cohort Months .

Ora ho tutte le iterazioni, che sono diventate anche valori unici.

Ora, se queste informazioni fossero state recuperate dalla tabella delle date, sarebbero state referenziate molto. Ma poiché ora è una colonna contenente valori univoci, è diventata una semplice tabella di ricerca.

È possibile creare una relazione uno-a-molti dalla tabella Cohort Months alla tabella Customer .

Questa relazione continuerà a filtrare fino alla tabella Dati sito web . La logica CALCULATE sarà in questa tabella a causa della sua relazione con la tabella Customer.

Una volta che hai impostato tutto questo, ora hai una dimensione che puoi inserire in una matrice. Questa matrice ti darà ogni singolo mese.

Approfondimenti sull'analisi di coorte

Un'altra cosa interessante dell'analisi di coorte in LuckyTemplates è che puoi analizzare le tendenze all'interno delle coorti.

Per questo esempio, volevo elaborare il mio Customer Churning.

Puoi vedere che ho una visualizzazione dinamica. Ho 641 clienti che si sono uniti alla coorte di giugno 2017. Tuttavia, 12 clienti sono usciti durante il primo periodo.

Devi generare una tabella generica che mostri i periodi che hai ideato.

Per questo caso, ho creato una tabella nel mio modello chiamata Cohort Periods.

Ho anche creato una tabella di supporto in esso.

Puoi vedere come ho creato i giorni Min e Max per ogni singolo periodo. Questo specifica la finestra temporale che desideri analizzare per ogni singola coorte.

Tornando all'esempio, puoi vedere che nel Periodo 2, c'erano 14 clienti che hanno abbandonato nel periodo di 30 e 60 giorni.

E mentre scendi nella tabella, puoi vedere come cambia questo valore per le diverse coorti.

In un'altra tabella, mostra i valori in percentuale.

Le percentuali sono migliori rispetto ai numeri perché puoi ottenere preziose informazioni da loro. Puoi identificare l'andamento delle uscite dei clienti in un determinato periodo.

È possibile identificare i problemi che hanno causato questa tendenza. Potrebbe essere perché hai abbandonato il marketing e la pubblicità o perché non stai ricevendo tante vendite dai tuoi clienti.

Altre formule di analisi di coorte utilizzate

Queste sono le altre formule che ho utilizzato per questa tecnica di analisi di coorte basata sul tempo in LuckyTemplates.

Questa formula di zangolatura dinamica mi ha permesso di ottenere informazioni dai dati.

Una volta comprese le tecniche di raggruppamento dinamico utilizzando DAX, sarai in grado di ottenere di più dal tuo rapporto.

Altri esempi di analisi di coorte

Per mostrare le capacità di questa tecnica, voglio aggiungere un altro esempio.

Diciamo che voglio esaminare individualmente i clienti in questa specifica coorte che ha agitato.

Posso selezionare un valore nella mia tabella e mostrerà automaticamente i livelli dei singoli clienti in un'altra tabella in base a come l'ho impostato.

Come implementare l'analisi di coorte in LuckyTemplates: concetti DAX avanzati
Esempio di segmentazione Utilizzo di DAX avanzato in LuckyTemplates
Segmentazione dei clienti di LuckyTemplates: mostrare il movimento del gruppo nel tempo

Conclusione

Puoi usare questa strategia per qualunque coorte tu stia cercando di escogitare. Potrebbe trattarsi di coorti su prodotti, regioni o clienti.

Tuttavia, l'esempio in questo tutorial è il più rilevante. L'analisi di coorte è stata resa popolare dalle applicazioni SAS. Quindi, dovresti raggruppare i tuoi clienti in base a quando stanno sfornando.

Puoi creare analisi incredibili in LuckyTemplates utilizzando questa tecnica.

Spero che questo tutorial ti abbia dato una buona idea di cosa sia l'analisi di coorte e come implementarla.

Ti auguro il meglio,