バスケット分析の例 – LuckyTemplates Advanced Analytics

このチュートリアルでは、LuckyTemplates で実行できる最も高度な種類の分析作業のいくつか、つまりバスケット分析について説明します。この理論的な概念は、LuckyTemplates 全体に多くの用途があります。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。

ここで説明するのは、この種の分析を使用してデータセット内のクロスセルの機会を評価する方法です。

実装する必要があるDAX式について、かなり詳しく説明します。これは高度なことであり、各式内のさまざまな要素をすべて理解するのは非常に難しいと言いました。

ただし、ここで私がお勧めするのは、最初はこれに慣れてから、個々の機能について詳しく学びながら時間をかけて見直すことです。それは、すべてがどのように組み合わされるかがすぐに理解できない場合に限ります。

目次

• データモデルの内部
• バスケット分析によるクロスセルの機会の評価
• 働く方程式
• 結論

データモデルの内部

最初に行う必要があるのは、モデルを調整することです。このタイプの分析用に特別にモデルを構築する必要があります。本当に他に方法はありません。

このバスケット分析の例では、特定の製品をフィルターする必要があります。ただし、別の製品もフィルタリングします。たとえば、製品 5 が他の製品と比較して何回購入されたかを確認したい場合は、製品 5 をフィルター/選択します。

したがって、ここでは 2 つのフィルターが動作しています。1つは選択した製品のフィルター、もう 1 つは他のすべての製品のフィルターです。特定の製品が別の製品と一緒に購入されるかどうかを評価するため、このモデルを作成する必要があります。

Products テーブルと Filter Products テーブルがあります。ここでは、関係が「非アクティブ」であることがわかります。

これら 2 つのテーブルから適用されるいくつかの異なるコンテキストを使用して作業します。式内でこれらのフィルターやコンテキストをどのように管理するかによって、結果を達成できるようになります。

バスケット分析によるクロスセルの機会の評価

では、その結果が実際に何をしているのかを見てみましょう。

製品選択テーブルを使用すると、製品を選択し、この製品が他の製品と一緒に購入された回数を確認できます。

ただし、ここで購入した顧客の表は、製品選択表とは関係ありません。

この表は、2016 年にフィルターをかけているため、2016 年に製品名表に表示されている製品を購入した人の数を単純に示しています。

つまり、製品 1 の場合、2016 年にそれを購入した人は 135 人で、製品 15 を購入した人は 128 人ということになります。

製品選択スライサーは、モデル内にある非アクティブな関係を持つフィルター製品から取得されます。したがって、最初の選択から、これは [購入した顧客] 列には何も影響しません。

この式で製品が評価され (製品選択スライサー)、他の製品と一緒に購入された回数が表示されるため (製品名テーブル)、この両方の製品を持つ顧客テーブルが変更されます。

結果をより深く理解するために、これらすべての背後にある式を見てみましょう。

働く方程式

複雑な DAX 関数を使用したこの数式には少し工夫があります。変数を可能な限り効果的に使用しました。

この変数内にテーブル フィルター全体を配置し、それをMulti Purchase Evaluationと名付けました。

テーブルフィルターであるCALCULAETABLEを利用しています。

たとえば、製品 1 を使用し、フィルターは Sales テーブルに配置されます。ここでVALUESが行うことは、製品 1 を購入したすべての固有の人々または顧客の列テーブルを作成することです。

ALL Products はProducts フィルターを解放または 削除し、 USERELATIONSHIPは 非アクティブな関係を持つ他のフィルターをオンにします。

すべての顧客を反復処理し、その顧客が製品選択スライサーで選択した製品も購入したかどうかを確認します。

VALUES関数は、この特定の結果に対して、たとえば製品 1 と製品 6 を購入した顧客を保持します。

こちらの評価は、ご購入いただいたお客様…

残っている顧客のDISTNCTCOUNTを実行しているだけです。

これはおそらく、これまで私が行ったビデオ チュートリアルで説明した中で最も難しいものの 1 つですが、確かに多くの応用が可能です。

以前は、これを行うにはおそらく数万ドルの費用がかかりましたが、LuckyTemplates を使用すると、非常に高度な DAX 数式を理解するだけで、これを簡単に実現できます。

バスケット分析の概要 – DAX を使用した LuckyTemplates のベスト プラクティスのヒントLuckyTemplates のLuckyTemplates クロスセル マトリックスを使用
して複数の製品を購入する顧客の量を検出する– DAX を使用した高度な分析

結論

この洞察がどれほど貴重であるかを考えてみましょう…

ほぼリアルタイムで評価できる…次のようなことを自問するかもしれません。「では、この機会に、顧客が以前に購入したものに基づいてアップセルする必要があるでしょうか? 現在実施しているクロスセリング分析やバスケット分析に基づいて、将来的に収益や利益を増やすことができるプロモーションはありますか?」

このような洞察力の計り知れない力を見て、実感していただければ幸いです。

この分析の実装方法を学ぶことは、あなた自身、あなたのチーム、そしてあなたの組織にとって本当に多くの価値を生み出します。ぜひ、チュートリアルに進んで、これを独自のモデルやレポートに実装できるかどうかを確認してください。

これで頑張ってね！