Prevedere quando i tuoi clienti acquisteranno il prossimo W/LuckyTemplates

E se potessi sapere quando è probabile che i tuoi clienti effettuino il loro prossimo acquisto utilizzando l'analisi predittiva in LuckyTemplates? Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Utilizzando tecniche di analisi predittiva, possiamo provare a prevedere quando i tuoi clienti dovrebbero acquistare i tuoi prodotti e servizi.

Naturalmente, ci sarà un po' di lavoro all'interno di LuckyTemplates per far funzionare tutto questo. Ma mostrerà solo le incredibili e potenti funzionalità analitiche di LuckyTemplates disponibili quando si utilizzano correttamente le formule DAX.

Con LuckyTemplates, puoi incorporare diverse formule e tecniche di modellazione dei dati per estrarre alcune informazioni molto significative.

In questo post, discuteremo alcune idee di insight predittivo. Questo è qualcosa che è molto fattibile dal punto di vista DAX. Quindi discuteremo di come utilizzare i dati per prevedere il comportamento dei clienti. In definitiva, questo può avere un impatto positivo sui nostri profitti finanziari.

Sommario

• Utilizzo di dati storici per prevedere il comportamento dei clienti
• Cosa puoi fare con i dati storici
• 1. Determinazione della data dell'ultima transazione
• 2. Determinazione dei giorni dall'ultimo acquisto
• 3. Determinazione dei giorni medi tra gli acquisti
• 4. Determinazione dei giorni sopra la media
• 5. Determinazione della redditività di un cliente
  • Conclusione

Utilizzo di dati storici per prevedere il comportamento dei clienti

Prima di addentrarci nella nostra discussione, diamo un'occhiata ai dati storici forniti dalla tabella del comportamento del cliente.

In alto, vedrai i campi Nome cliente , Totale giorni di transazione , Data ultimo acquisto , Giorni dall'ultimo acquisto , Media giorni tra acquisti , Giorni sopra la media e Vendite totali .

Utilizzando l'analisi predittiva in LuckyTemplates, possiamo guardare indietro nel tempo e vedere quando i clienti hanno effettivamente acquistato. Possiamo anche vedere quante volte una persona ha effettuato transazioni con noi.

In base al periodo di tempo in cui hanno acquistato, con quale probabilità riacquisteranno in qualsiasi momento nel prossimo futuro?

I risultati della risposta a questa domanda sono una preziosa intuizione.

Cosa puoi fare con i dati storici

La semplice analisi predittiva in LuckyTemplates non sarà accurata al 100% e ci sono molte complessità su ciò che potrebbe accadere, ma pensa a come puoi utilizzare questa intuizione.

Se in media un cliente ha acquistato qualcosa da noi 15 volte negli ultimi 2 anni e lo ha fatto ogni 40 o 50 giorni, puoi fare un po' di marketing, effettuare una chiamata di vendita o assicurarti che veda un annuncio online per richiedere loro di agire.

Ci sono tanti modi fantastici per utilizzare questa intuizione. Anche se non sarà perfetto, ti darà una comprensione delle decisioni di acquisto di un cliente e potrai elaborare un piano di marketing basato su queste decisioni.

1. Determinazione della data dell'ultima transazione

Quindi vediamo come l'ho fatto. Inizierò con l'ultima data effettiva di acquisto. Diamo un'occhiata alla formula.

2. Determinazione dei giorni dall'ultimo acquisto

La prossima cosa da fare è calcolare i giorni dall'ultimo acquisto. Qual è il numero di giorni dall'ultimo acquisto? Qual è l'ultima data di transazione effettiva nel mio set di dati? L'ho appena capito usando questa semplice formula.

Da questi dati, possiamo determinare quando il cliente ha effettuato l'ultimo acquisto da noi. È interessante e utile perché vuoi sapere quando il cliente ha effettuato l'ultimo acquisto da te e quindi confrontarlo con l'intervallo di tempo medio tra gli acquisti.

Una volta che hai quel punto di riferimento, è così che puoi scoprire le tendenze dei clienti. In questo caso, il cliente Gregory Jackson ha effettuato acquisti ogni 61 giorni.

Ma non ha acquistato nulla per 451 giorni, quindi c'è chiaramente qualcosa che non va. Puoi utilizzare questi dati per apportare modifiche alle tue strategie di marketing per indurre questo cliente a tornare attivo.

3. Determinazione dei giorni medi tra gli acquisti

Quindi questa è la parte principale di questa analisi: come calcoliamo i giorni medi tra gli acquisti? Sebbene sia una combinazione di molte cose, potrebbe essere più semplice di quanto pensi.

Puoi ottenere una proiezione altrettanto buona, e potrebbe non essere perfetta, ma altrettanto buona, visualizzando questa formula.

Quindi tutto quello che ho fatto è stato entrare e per ogni singolo cliente, ho calcolato quando è stato il loro ultimo acquisto rispetto a quando è stato il loro primo acquisto , e poi li ho divisi per il numero totale di giorni in cui hanno effettuato transazioni.

Quindi pensaci. Quindi, per ogni cliente, capiremo quando è stato il primo acquisto che hanno effettuato , quando è stato l'ultimo acquisto che hanno effettuato e poi per quanti giorni hanno effettivamente effettuato transazioni con noi.

Ovviamente non è perfetto, ma ti darà una stima dei giorni e degli acquisti medi. Quando qualcuno viene da te regolarmente, ti mostrerà i giorni medi tra gli acquisti in modo logico.

4. Determinazione dei giorni sopra la media

Quindi ho creato un'altra misura che mostra che se un cliente ha superato i giorni medi stimati, mi mostrerà quanti giorni sono effettivamente finiti. Questo è ciò che  mostra la colonna Giorni sopra la media .

La mia mente esplode pensando a cosa potresti fare con questa figura. Diciamo che sei un rivenditore online, capisci che un cliente viene da te ogni 30 giorni.

Quindi, fino a quella data, puoi inviare loro alcune e-mail di marketing o puoi fare alcune pubblicità su Facebook. Questa è una visione davvero, davvero eccezionale che puoi utilizzare per migliorare il tasso di fidelizzazione dei clienti.

Un altro esempio è questo particolare cliente qui. Il tempo medio tra gli acquisti è di 98 giorni, mentre l'ultimo acquisto è stato effettuato 48 giorni fa.

Nei giorni che precedono il prossimo acquisto di questo cliente, puoi inviare del materiale di marketing per ricordargli la tua attività.

5. Determinazione della redditività di un cliente

Un'altra misura che possiamo utilizzare è la redditività dei vostri clienti. Utilizzando la colonna Vendite totali , puoi controllare quali sono i tuoi migliori clienti.

Puoi anche determinare se la perdita di un particolare cliente avrebbe un impatto notevole sulla tua attività. Usando l'esempio nella tabella sottostante, perdere Gregory Jackson come cliente non avrà molto impatto perché hai guadagnato solo $ 3.222 di vendite da lui.

D'altra parte, vuoi mantenere Joshua Romero perché finora è stato un ottimo cliente. Puoi formulare un piano di marketing e poi contattarlo.

Puoi identificare i clienti più redditizi per la tua attività e determinare se stanno acquistando come dovrebbero. Le colonne Total Sales e Days Above Average ti mostreranno come identificare queste due cifre in tempo reale.

Quando hanno effettuato l'ultimo acquisto i tuoi clienti? – Tecniche DAX in LuckyTemplates
Come prevedere la redditività futura utilizzando LuckyTemplates
Analisi delle tendenze dei clienti in LuckyTemplates utilizzando DAX  

Conclusione

Quindi concluderò le cose con questa intuizione. La capacità di integrare l'analisi predittiva avanzata in LuckyTemplates è potente e può aggiungere molto valore alla tua organizzazione.

Ad esempio, essere in grado di fare previsioni aziendali future può rendere le tue operazioni aziendali più efficienti e consentirti di ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai tuoi concorrenti.

Prenditi il ​​tuo tempo per rivedere questo video e apprendere una tecnica che puoi applicare per prevedere scenari aziendali futuri.

Se vuoi saperne di più su alcune delle tecniche di analisi più avanzate in LuckyTemplates, controlla il link qui sotto da LuckyTemplates online .

Buona fortuna con queste tecniche