Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
Microsoft フローで使用できる 2 つの複雑な Power Automate String 関数、substring 関数とindexOf 関数を簡単に学習します。
顧客離れの分析: LuckyTemplates と DAX を使用して失われた顧客を見つける
このチュートリアルでは、LuckyTemplates での顧客減少分析に焦点を当てます。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
LuckyTemplates は、高品質の分析のための素晴らしいツールです。私の見解では、現時点ではこれに近い競合他社は存在しません。
ここで使用しているダッシュボードは、離職率分析に関するラーニング サミットの一部ですが、このチュートリアルでは失われた顧客を見つけることに焦点を当てています。
このデモでは、失われた顧客が誰なのかを特定し、彼らから失われた売上の合計を確認します。
これらの顧客を動的に掘り下げて、優れた洞察を抽出します。特定の数字 (-16 など) をクリックすると、失われた 16 人の顧客が誰であり、彼らから失われた収益が表示されます。
複雑なDAX 式を適用して、LuckyTemplates 内でこの強力な減少分析を実現します。
この例では、失われた顧客は、過去 10 か月以内に何かを購入したが、過去 2 か月間には購入しなかった顧客とみなされます。
目次
離職率分析レポートの作成方法
過去 2 か月または 60 日間に購入した顧客のリストと、その前の 10 か月に購入した顧客のリストを見つける必要があります。
次に、これらの顧客テーブルを比較し、過去 2 か月のテーブルには存在しないが、その前の過去 10 か月には存在した顧客を確認します。
そしてそれがこの特定の式が行っていることです。すると、特定の月にそれを行うことができます。
そこで、仮想テーブルを作成しています。CALCULATABLE は、計算のコンテキストを変更できる CALCULATE に非常に似ているため、使用するのに最適な関数です。ただし、この場合は、テーブルのコンテキスト (顧客名インデックス) を変更しています。
365 日前から 60 日前までに購入した顧客のリストが表示されます。これにより、10 か月の期間が得られ、その月に何かを購入した人のリストも得られます。
2 番目の変数PriorCustomersについてもまったく同じことを行いますが、月の 1 日からの過去 60 日間に基づいています。したがって、当月ではなく 2 か月前を調べます。
COUNTROWSは、前の期間 ( CustomersPurchased VAR ) に購入したが、この特定の期間には購入しなかった顧客 ( PriorCustomers VAR )の数を示します。
EXCEPT関数は、失われた顧客とみなされる顧客だけを含む別の仮想テーブルを返します。そして、これに -1 を掛けます。これにより、グラフ内の特定の数値が得られます。
-9、-15、-8 などの顧客は誰ですか? この顧客リストを取得するには別の式が必要です。
失われた顧客による失われた収益の表示
紛失したとみなした顧客のリストを表示するために、紛失した顧客の式で同じ仮想テーブルを使用します。違いは、金額を計算しようとしている点です。つまり、実際にいくら損失したとみなされるのでしょうか?
ここでのCALCULATE 関数はこのテーブルに値を取り込み、他の値はすべて空白にします。道に迷っていると考えていないすべての顧客を表示しているわけではありません。表示されるのは、失われたと考えられる顧客の売上額だけです。
したがって、COUNTROWS EXCEPT を実行する代わりに、変数をCALCULATE関数内のコンテキストとして使用します。を使用して、特定した期間間の総売上高を計算します。
新規顧客に起因する売上高を確認する – 高度な LuckyTemplates インサイト
新規顧客と既存顧客 – DAX を使用した高度な分析 –
経時的な顧客数のカウント – LuckyTemplates での DAX の例
結論
これはかなり高度なトピックですが、減少分析の非常に興味深い側面です。この分析がいかに強力であるか、そしてそれが組織内の意思決定をどのように改善できるかを理解していただければ幸いです。
大まかな数値だけでなく、詳細な情報も確認できます。これにより、特定の顧客に対するリソース、マーケティング、広告などに関する意思決定が可能になります。
この特定のチュートリアルでは、多くの高度な機能とテクニックについて説明します。CALCULAETABLE 関数を調べてみましょう。これは定期的に使用される関数であり、より高度な分析に不可欠な関数です。
これをさらに詳しく調べて、この分析のさまざまな側面をすべて理解しようとすることを強くお勧めします。アイデアや概念の多くは、LuckyTemplates 内で実行できる他の高レベルで高度な分析に再利用できます。
このトピックをもっと楽しんでいただければ幸いです。
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