顧客が次に LuckyTemplates を使用して購入する時期を予測する

LuckyTemplates の予測分析を使用して、顧客が次の購入を行う可能性が高い時期を知ることができたらどうなるでしょうか? 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。

予測分析技術を使用することで、顧客がいつ製品やサービスを購入すると予想されるかを予測することができます。

もちろん、これらすべてを機能させるには、LuckyTemplates 内で少し作業が必要になります。ただし、これは、DAX 数式を正しく使用した場合に利用できる、信じられないほど強力な LuckyTemplates 分析機能を紹介するだけです。

LuckyTemplates を使用すると、さまざまな数式やデータ モデリング手法を組み込んで、非常に有意義な洞察を抽出できます。

この投稿では、いくつかの予測的洞察のアイデアについて説明します。これは、DAX の観点から非常に実行可能なことです。次に、データを使用して顧客の行動を予測する方法について説明します。最終的には、これは当社の財務収益にプラスの影響を与える可能性があります。

目次

• 履歴データを使用して顧客の行動を予測する
• 履歴データで何ができるか
• 1. 最終取引日の決定
• 2. 前回の購入からの日数の確認
• 3. 購入間の平均日数の決定
• 4. 平均を上回る日数の決定
• 5. 顧客の収益性の判断
  • 結論

履歴データを使用して顧客の行動を予測する

議論に入る前に、顧客行動テーブルによって提供される履歴データを見てみましょう。

上部に、[顧客名]、 [取引合計日数]、[最後の購入日] 、[最後の購入からの日数] 、[購入間の平均日数] 、[平均を超える日数] 、および[合計売上]フィールドが表示されます。

LuckyTemplates で予測分析を使用すると、時間を遡って顧客が実際にいつ購入したかを確認できます。また、その人が私たちと何回取引したかを確認することもできます。

購入した期間に基づいて、近い将来のいずれかの時点で再購入する可能性はどのくらいですか?

この質問に対する答えから得られる結果は、貴重な洞察です。

履歴データで何ができるか

LuckyTemplates の単純な予測分析が 100% 正確であるとは限らず、何が起こるかについては多くの複雑な問題がありますが、この分析情報をどのように活用できるかを考えてください。

顧客が過去 2 年間で平均 15 回当社から何かを購入し、それを 40 日または 50 日ごとに購入している場合、マーケティングを行ったり、営業電話をかけたり、オンライン広告を見て確実に購入を促したりすることができます。彼らは行動を起こすのです。

この洞察を活用できる素晴らしい方法がたくさんあります。完璧ではないにしても、顧客の購入決定を理解することができ、その決定に基づいてマーケティング プランを立てることができます。

1. 最終取引日の決定

それでは、私がどのようにやったかを見てみましょう。実際の最終購入日から始めます。式を見てみましょう。

2. 前回の購入からの日数の確認

次に行うことは、最後の購入からの日数を計算することです。最後に購入してからどれくらいの日数が経過していますか? データセット内の最後の実際のトランザクション日はいつですか? 私はこの単純な式を使ってそれを計算します。

このデータから、顧客が最後に当社から購入した時期を特定できます。顧客が最後にいつ購入したかを知り、それを購入間の平均期間と比較する必要があるため、これは興味深く便利です。

ベンチマークを取得したら、顧客の傾向を発見することができます。この場合、顧客のグレゴリー・ジャクソンは 61 日ごとに購入しました。

しかし、彼は 451 日間何も購入していないため、明らかに何かが間違っています。このデータを使用してマーケティング戦略を変更し、この顧客を再びアクティブにするよう促すことができます。

3. 購入間の平均日数の決定

これがこの分析の重要な部分です。購入間の平均日数をどのように計算するかということです。多くのことを組み合わせたものですが、思ったよりもシンプルかもしれません。

この式を視覚化することで、完璧ではないかもしれませんが、同じくらい良好な投影を得ることができます。

そこで私がやったのは、すべての顧客について、最後の購入日と最初の購入日を計算し、それを取引の合計日数で割ったことだけでした。

それで、それについて考えてください。したがって、各顧客について、最初の購入がいつだったか、最後に購入したのはいつだったか、そして実際に当社と取引した日数を把握します。

もちろん完璧ではありませんが、平均的な日数と購入の推定値が得られます。誰かが定期的にあなたのところに来ると、購入までの平均日数が論理的な方法で表示されます。

4. 平均を上回る日数の決定

次に、顧客が推定平均日数を超えている場合に、実際に何日経過しているかを示す別のメジャーを作成しました。これは、  「平均を上回る日数」列に表示される内容です。

このフィギュアを使って何ができるのか、私の心は爆発します。あなたがオンライン小売業者であるとします。顧客が 30 日ごとに来店すると考えます。

したがって、その日までに、マーケティングの電子メールを送信したり、Facebook で広告を掲載したりすることができます。これは、顧客維持率を向上させるために使用できる、本当に素晴らしい洞察です。

もう 1 つの例は、この特定の顧客です。購入間の平均期間は 98 日ですが、最後の購入は 48 日前に行われました。

この顧客の次の購入までの数日間に、あなたのビジネスを思い出させるマーケティング資料を送信できます。

5. 顧客の収益性の判断

私たちが使用できるもう 1 つの尺度は、顧客の収益性です。[総売上高] 列を使用すると、どの顧客が上位の顧客であるかを確認できます。

また、特定の顧客を失った場合にビジネスに大きな影響を与えるかどうかを判断することもできます。以下の表の例を使用すると、グレゴリー・ジャクソンを顧客として失っても、彼から得た売上は 3,222 ドルだけなので、大きな影響はありません。

一方、ジョシュア ロメロはこれまで非常に良い顧客であったため、彼を引き留めたいと考えています。マーケティング計画を立ててから彼に連絡を取ることができます。

ビジネスにとって最も利益をもたらす顧客を特定し、彼らが適切に購入しているかどうかを判断できます。「総売上高」列と「平均を上回る日数」列には、これら 2 つの数値をリアルタイムで識別する方法が示されています。

顧客が最後に購入したのはいつですか? – LuckyTemplates の DAX テクニック LuckyTemplates を
使用して将来の収益性を予測する方法
DAX を使用した LuckyTemplates での顧客傾向分析  

結論

それでは、この洞察で話を締めくくりたいと思います。LuckyTemplates に高度な予測分析を統合する機能は強力であり、組織に多くの価値を追加できます。

たとえば、将来のビジネス予測を行うことができれば、ビジネス運営がより効率的になり、競合他社よりも競争上の優位性を得ることができます。

時間をかけてこのビデオを確認し、将来のビジネス シナリオを予測するために適用できるテクニックを学びましょう。

LuckyTemplates の最も高度な分析手法について詳しく知りたい場合は、LuckyTemplates オンラインで以下のリンクを確認してください。

これらのテクニックを頑張ってください