LuckyTemplates で DAX を使用して顧客ごとのトランザクションの平均を計算する

このチュートリアルで説明したいのは、LuckyTemplates の DAX 内の特定のディメンションごとに平均売上、利益、またはトランザクションを計算する方法です。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。

この特定の例では、顧客の視点から見ていきます。顧客ごとのトランザクションあたりの平均売上はいくらになるのかを分析してみます。

これにより、私たちの最良の顧客が誰であるかだけでなく、来店して多額の商品を購入する顧客も誰であるかを理解できるようになります。

ここから、最終的に顧客から取引ごとにどれだけのマージンを抽出しているのかを理解することができます。 他の地域と比べて、一部の地域では優れていますか? 他の製品と比較して、一部の製品には優れていますか?

トランザクションごとに購入される商品の平均金額を見ていきます。次に、この最初の洞察に基づいてさらに興味深い洞察を見つけることができるように、さらに多くの洞察を導き出す方法も説明します。他のことに手を広げて、それを効率的に行う方法を紹介します。

目次

• トランザクションごとの平均を計算する方法
• トランザクションごとの平均売上を計算する
• データバーの使用
• トランザクションごとの平均利益を計算する
• 取引ごとの平均証拠金の計算
• 一定期間にわたるトランザクションごとの平均証拠金
• その他の洞察
• データの視覚化
• 結論

トランザクションごとの平均を計算する方法

まず、Sales テーブルにジャンプして、トランザクションごとの値を計算します。左側に注文ID列があります。

したがって、すべての注文 ID は、この特定のテーブル内のすべてのトランザクションに相当します。これらの取引をすべて評価し、基本的にすべての取引で得た売上を平均する方法を見つける必要があります。

これにより、コンテキストに応じて、トランザクションごとの平均が得られます。これは、地域の観点、顧客の観点、または営業担当者の観点からなる可能性があります。

一部のデータ テーブルには注文 ID があり、その注文 ID 内にさまざまなトランザクションが存在する場合があります。どのような平均計算を行うかによっては、その列を計算に入力する必要があるでしょう。まずは平均売上を計算してみましょう。

トランザクションごとの平均売上を計算する

メジャーを作成し、これを「Average Sales per Transaction」と名付けましょう。AVE RAGEX 関数を使用します。これにより、何かを反復処理することでこれらの平均を実行できるようになります。AVERAGEX 内で、VALUES を使用し、注文 ID を入力します。次に、すべての注文の合計売上高を平均したいと思います。

このメジャーを顧客名のコンテキストとともにドラッグすると、次の表が作成されます。

これにより、各人が店舗に来店するたびに、1 回の取引で平均していくら稼ぐかがわかります。

データバーの使用

これだけでもすでにかなり優れた洞察が得られますが、条件付き書式設定とデータ バーを使用して見栄えを良くすることができます。

トランザクションごとの平均利益を計算する

ここで立ち止まる必要はありません。もっと先に進むことができます。総利益や総コストなど、他にもいくつかの主要な計算があります。これらの計算により、トランザクションごとの平均利益を知ることができます。ここで行う必要があるのは、先ほど使用したメジャーをコピーして新しいメジャーに貼り付けることだけです。 Total Salesの代わりにTotal Profitを入力します。

この新しい指標を使用すると、すべての取引から利益がいくらになるかを計算し、それらを平均することができます。

新しいメジャーをテーブルにドラッグするだけで、新しい洞察が得られます。たとえば、当社の顧客である Chris Fuller は、実際に売上高が大きかった Philip Foster よりも取引あたりの収益性が高くなります。これはなかなか良い洞察ですね。

取引ごとの平均証拠金の計算

取引ごとの平均マージンも扱うことができます。実際にはmeasures内でmeasuresを使用するだけなので、テーブルから何かを参照する必要はありません。

トランザクションごとの平均利益をトランザクションごとの平均売上で割って、代わりの結果として 0 を入力するだけです。また、正しくフォーマットされていることも確認する必要があります。

これを表にドラッグすると、クリス・フラーの利益がフィリップ・フォスターの利益よりも高い理由がわかります。クリスはフィリップに比べて利益率が高いです。

これは、この特定のお客様だけでなく、他のお客様にとっても非常に興味深い洞察です。

素晴らしいのは、このテクニックをあらゆるコンテキストで使用できることです。現在、Customers テーブルのフィルターを使用しているだけです。考えてみると、データ モデルでこれらのテーブルのいずれかのフィルターを使用して、状況がどのように変化するかを確認できます。

一定期間にわたるトランザクションごとの平均証拠金

また、取引ごとの平均マージンを長期にわたって確認することもできます。月と年とトランザクションごとの平均マージンを値として使用してこれを簡単に作成し、グラフに出力します。

平均利益率が時間の経過とともにどのように変化するかを確認し、季節性を確認できます。

その他の洞察

全体的に、利益率の高い顧客と利益率の低い顧客を区別するのがはるかに簡単になりました。たとえば、顧客 Juan Collins には 40% のマージンがあります。これは一日中はっきりと目立ちます。

また、フィルタを保存して、トランザクションごとにどの顧客が最も収益性が高いかを確認することもできます。これは、これらの部品に割り当てられた販売員が非常に優秀であることを示している可能性があります。

データの視覚化

LuckyTemplates で DAX を使用して洞察をさらに詳しく調べ、地域ベースで最適な顧客を決定できます。地域的に何か起こっているのでしょうか？マップビジュアルから塗りつぶしマップに切り替えることができます。

ドリルダウンして、さらに詳しく調べることができます。私の例では、ニューハンプシャー州の利益率は低く、他の地域はほぼ均等に分布しています。

テーブルから顧客を選択し、そこから内訳がどこにあるかを顧客のサブセットを判断することもできます。

結論

LuckyTemplates で DAX を使用して平均を計算すると、非常に多くの優れた洞察を抽出できます。また、マーケティングの観点や営業リソースの割り当ての観点から、企業内で行うことにも多くの価値を加えます。

当然、最も高い利益率で最も多くの商品を購入する顧客に焦点を当てたいと考えます。この種の分析を通じて、最適な結果が得られると思われる場所にリソースを調整できます。

このチュートリアルでは、1 つのことに取り組んだ後、他の多くのことに取り組みました。LuckyTemplates で DAX を使用して多くの計算や手法を実行すると、非常に優れた洞察が得られます。

この種の分析作業は非常に強力です。同様の例をもっと確認したい場合は、モジュールをチェックしてください。このモジュールには、LuckyTemplates の DAX のベスト プラクティスを使用した現実のビジネス問題の解決に関するコンテンツが含まれています。

ではごきげんよう、