Tecniche di segmentazione dei clienti utilizzando il modello di dati: LuckyTemplates e DAX

In questo post del blog, ti mostrerò come eseguire tecniche di segmentazione dei clienti tramite il modello di dati in LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

A volte i tuoi dati grezzi non avranno tutte le informazioni necessarie per mostrare qualcosa in LuckyTemplates. Ma non lasciare che questo ti fermi.

Tutto ciò di cui hai bisogno è un'immaginazione su come puoi costruire il tuo modello di dati o utilizzare una logica aggiuntiva all'interno delle tue tabelle di ricerca che può consentire approfondimenti molto più grandi di quanto potresti aver pensato possibile con i dati grezzi che hai nella sua forma attuale.

Ti guiderò attraverso un esempio dettagliato di come puoi segmentare i tuoi clienti valutando se sono buoni clienti, clienti ok o clienti scadenti.

Sommario

• Segmentare i clienti in base alle prestazioni
• Creazione della tabella di raggruppamento dei clienti
• Tabelle di ricerca e colonne calcolate
• Calcolo della differenza di vendita
• Utilizzo della logica SWITCH
• Conclusione

Segmentare i clienti in base alle prestazioni

In sostanza, lavoreremo su come segmentare i tuoi clienti in base alle prestazioni.

Puoi utilizzare questa tecnica per segmentare praticamente qualsiasi cosa, ma volevo mostrare quanto può essere efficace mostrare approfondimenti sul tuo rapporto sulla base di uno scenario di vita reale.

Utilizzando il modello di dati, possiamo isolare rapidamente ogni segmento specifico per l'analisi. Possiamo vedere i driver sottostanti che distingueranno i nostri clienti come ottimi, buoni, medi o scarsi in termini di vendite.

Ho creato un'affettatrice o un filtro che mi consente di analizzare i clienti come ottimi, buoni, medi o scarsi in base alle visualizzazioni che abbiamo inserito nel nostro rapporto.

La visualizzazione ci mostrerà quando è iniziata la divergenza (febbraio 2016) e perché c'è una divergenza.

È importante mostrare il perché con le visualizzazioni nei report.

Nella parte inferiore del nostro rapporto, possiamo vedere esattamente quando si è verificata la divergenza.

Possiamo anche esaminare i nostri prodotti per determinare quali prodotti hanno causato questa divergenza e reso grandi questi clienti. Possiamo scoprire quali prodotti hanno consentito ai clienti di acquistare da noi di più rispetto a prima.

Ciò che è interessante sono anche gli affettatori nelle nostre visualizzazioni. Filtreranno in base a ciò che abbiamo integrato nel nostro modello, quindi filtreranno anche in base a qualsiasi raggruppamento o segmento di prestazioni che abbiamo selezionato.

Diamo un'occhiata ai nostri clienti poveri facendo clic su Vendite scarse sull'affettatrice. Possiamo quindi vedere quali clienti hanno avuto prestazioni scarse nella colonna sotto l'affettatrice.

Esaminando il grafico Confronto dei tempi di vendita cumulativi, possiamo esaminare le vendite di quest'anno rispetto alle vendite dell'anno scorso. Perché c'è una grande differenza tra i due? Ha qualcosa a che fare con i prodotti o con i margini?

Tutte queste domande possono essere risolte e mostrate utilizzando le tecniche di segmentazione dei clienti che ti mostrerò.

Creazione della tabella di raggruppamento dei clienti

Quindi, come ho fatto questa tecnica? Per prima cosa, torniamo al modello. Ho creato una tabella denominata .

Questo è qualcosa che non devi fare, ma mi piace crearlo perché mi dà una tabella separata che mostra i gruppi di clienti. Ho anche inserito un indice accanto ai raggruppamenti in modo da poterli filtrare o ordinare da ottimo a scarso.

Ovviamente, avremo bisogno di una connessione dalla tabella Raggruppamento clienti fino alla tabella Clienti perché abbiamo bisogno di raggruppare i nostri clienti in un modo specifico.

Facciamo un salto e diamo un'occhiata ai miei clienti che devo segmentare.

È qui che entrano in gioco le colonne calcolate all'interno di queste tabelle di ricerca .

Tabelle di ricerca e colonne calcolate

Le tabelle all'interno del riquadro blu sono quelle che chiamiamo tabelle di ricerca .

Qui è dove possiamo inserire le nostre colonne calcolate .

Ora alcuni di voi potrebbero pensare di poter rendere questa dinamica usando le misure. Beh, puoi assolutamente.

Tuttavia, volevo farlo da un certo punto nel tempo. Questo dipende dalla situazione ed è possibile utilizzare colonne o misure calcolate.

Utilizzando colonne calcolate, volevo esaminare le nostre vendite da un momento specifico. In questo caso, ho voluto esaminare in particolare le vendite 2016 e le vendite 2015 .

Per fare ciò, ho utilizzato la funzione CALCULATE e inserito un filtro al suo interno in modo da ottenere vendite solo per un determinato periodo di tempo.

Calcolo della differenza di vendita

Quindi dalle vendite 2016 e dalle vendite 2015 , posso derivare la differenza di vendita utilizzando questa formula:

The Sales Difference è dove possiamo iniziare a segmentare i nostri clienti in base alle vendite.

Utilizzo della logica SWITCH

La differenza di vendite tra il 2016 e il 2015 determinerà in quale gruppo di prestazioni siederanno i nostri clienti. È qui che entra in gioco la logica di SWITCH .

La logica SWITCH TRUE consente di creare dimensioni aggiuntive che sembrano istruzioni IF nidificate che hanno un aspetto migliore.

Possiamo fare affermazioni che dicono che se la differenza di vendita di un cliente è maggiore o uguale a $ 200.000, allora lui o lei è un ottimo cliente.

Questo è il modo in cui determiniamo in quale segmento o gruppo inserire i nostri clienti. Questa tecnica è altamente adattabile e può essere inserita in qualsiasi dimensione e tabella di ricerca.

È possibile semplificare ulteriormente questa operazione non utilizzando le colonne Vendite 2016 e 2015 e la colonna Differenza vendite. Puoi semplicemente inserire tutta la logica all'interno della misura.

Ma in questo caso, volevo mostrarti come utilizzare le colonne calcolate nelle tabelle di ricerca per creare questi segmenti di informazioni.

Se torniamo alle nostre visualizzazioni finali, questa particolare affettatrice

viene da questo tavolo.

La tabella quindi filtra i calcoli e la logica che abbiamo eseguito nella tabella Clienti . Quindi quella relazione filtra fino alle altre tabelle.

Questo è il modo in cui tutte le nostre visualizzazioni possono essere aggiornate in base al segmento di clienti che selezioniamo nell'affettatrice.

Attraverso questo tutorial, siamo stati in grado di mostrare le tecniche di segmentazione dei clienti e mostrare diversi modi per suddividere i nostri dati.

La meraviglia di tutto ciò è che non esisteva nel nostro modello attuale; abbiamo dovuto crearlo usando la logica.

Conclusione

Nella maggior parte dei casi, vuoi concentrarti sui tuoi migliori clienti perché è da lì che provengono la maggior parte dei tuoi buoni risultati. Pertanto, desideri identificare le tendenze relative al rendimento e condurre un'analisi approfondita di questo segmento specifico dei tuoi dati .

Usando questa tecnica, possiamo isolare i nostri buoni clienti e capire perché sono buoni. Possiamo capire perché si sono comportati bene e provare a replicarlo su tutti gli altri clienti che si sono comportati male.

Questo è l'argomento di questo tutorial. Puoi riutilizzare queste tecniche di segmentazione dei clienti in una varietà di scenari analitici. Non deve riguardare solo i clienti, ma questo è l'elemento su cui mi sono concentrato in questo particolare caso.

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