LuckyTemplates で DAX を使用して複数の製品購入を検出する

この例では、独自の顧客に関する洞察を検討します。具体的には、複数の製品を購入した顧客の数を計算する方法を理解します。 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。

これは比較的論理的な計算のように思えるかもしれませんが、DAX を使用する場合は実際にはそれだけではありません。

これは、LuckyTemplates を利用して、営業チームやマーケティング チームなどの組織内の特定の領域がこれらの機能に関するデータの意思決定を促進できるようにする方法を示す完璧な例です。

このチュートリアルでは、複数の製品を購入した顧客の数を確認する方法を説明します。

目次

• 複数の製品を購入した場合のサンプルデータ
• 複数回購入している顧客を特定する
• パーセンテージを計算する
• 結論

複数の製品を購入した場合のサンプルデータ

このデータはなかなか興味深いですね。これにより、特定の製品に対する顧客の傾向を確認および追跡できます。また、その商品を再度購入する特定の顧客層を予測することもできます。

このテクニックは、顧客を分析したいが、最初のコンテキストが製品である場合に特に非常に重要です。

この例では、Total Customers列を作成しました。ここで、製品を購入した顧客の合計数をカウントできます。

次に、データ内の日付の範囲を制御できる日付セレクターも作成しました。

別の時間枠をクリックすると、テーブル内のデータが自動的に変更されます。

何よりも、実際に特定の商品を複数回購入した顧客の数を把握することが重要です。その情報は、[複数購入している顧客]列で簡単に確認できます。

ここの例では、最初の製品には合計 89 人の顧客がいます。89人の顧客のうち、実際に製品を複数回購入したのは4 人だけであることがわかります。

この手法により、売上のうちリピーターと新規顧客からの売上がどの程度であるかを評価できます。これはビジネスの観点から見て非常に優れた洞察です。

複数回購入している顧客を特定する

必要なデータを見つけるには、この式を使用する必要があります。、、および 関数の組み合わせです。

LuckyTemplates でこのロジックを利用する方法はたくさんあります。

まず、式のこの特定の部分を詳しく見てみましょう。ここでSUMMARIZE が非常にうまく機能します。

この式はあらゆる顧客を評価できます。その後、すべての顧客とそれに対応するトランザクション数の仮想テーブルが返されます。

SUMMARIZE関数内に、 Total Transactions数式を追加したことがわかります。

この 数式は、売上テーブルの行数をカウントするだけです。したがって、あらゆる顧客からのすべてのトランザクションをカウントします。

商品に関係なく、顧客ごとの取引数を計算します。それは、SUMMARIZEコンテキストの中に入れたからです。したがって、数式ではCustomer[顧客 ID]になります。

要約すると、SUMMARIZE関数は基本的に、すべての顧客と特定の製品の購入数の仮想テーブルを作成します。 

その後、この仮想テーブルをTotal PurchasesによるFILTER関数内に配置しました。

合計購入額が 1 以上の  場合、その特定の顧客が仮想テーブルに保持されます。

複数の製品を購入した顧客用にフィルターされた仮想テーブルを取得したら、 COUNTROWS関数を使用します。 

COUNTROWS関数は、最終的に[Customers w/ Multiple Purchase ] 列のデータを提供します。

パーセンテージを計算する

このチュートリアルから学べるもう 1 つの興味深いことがあります。別のメジャーを作成してパーセンテージを計算することもできます。

これを行うには、[新しいメジャー]をクリックするだけです。

メジャーの名前をMultiple Purchase %に変更するだけです。次に、以下の同じ式に従います。

関数を使用しました。顧客の総数を顧客の複数の製品購入数で割っただけです。

その後、「モデリング」タブをクリックし、これを「主要な測定」の下に移動します。

ここの視覚化モデルでは、 Multiple Purchase % がKey Majorの下にあることがわかります。

次に、形式をパーセントにする必要があります。

そのメジャーをテーブルにドラッグする必要があります。同様に、同じ顧客がどの製品をより定期的に購入したかがわかります。  

デモのデータセットを示したので、実際のビジネスとなると、おそらくさらに変動するでしょう。あなたが小売業者の場合、特定の顧客がより多く購入すると思われる特定の製品を用意することになります。

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結論

このブログでは、顧客の複数製品の購入を解決する方法について説明します。仮想テーブルから得られる洞察がどれほど強力であるかについては、私も何度も述べてきました。ただし、これは、複数の製品の購入に関して LuckyTemplates で簡単に抽出できるもう 1 つの優れた洞察です。

LuckyTemplates は顧客に関する計算に最適です。データを店舗、地域、場所、またはあらゆる種類のディメンションに簡単にフィルターできます。

特に顧客データを扱う場合には、この種のロジックを学習して独自のモデルに実装できれば素晴らしいでしょう。

LuckyTemplates TVの新しいチュートリアルにも注目してください。皆さんにお届けできるのを本当に楽しみにしています。

コンテンツをお楽しみください!

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