LuckyTemplates のタイム インテリジェンス: 過去 N 日間に行われたトランザクションの数を計算する方法

LuckyTemplates レポートを分析するときに、特定の期間に発生したトランザクションの数を知りたい場合があります。このブログ投稿では、LuckyTemplates のタイム インテリジェンスを使用して、指定された日数内のトランザクションを計算する方法を正確に説明します。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。

この投稿では、LuckyTemplates で効率的に実行できる高品質の分析作業について説明します。日付テーブルに DAX 数式を組み合わせて使用​​して、有用な洞察を抽出します。

目次

• 過去 N 日間のトランザクションの特定
• 合計取引日数
• 合計トランザクション数
• 過去 60 日間のトランザクション
• 1. 変数 (VAR) の使用
• 2. CALCULATE 関数の使用
• 3. フィルター機能
• LuckyTemplates でタイム インテリジェンスを使用して販売とマーケティングを改善する
• 結論

過去 N 日間のトランザクションの特定

過去 N 日間に特定の顧客が行ったトランザクションの数を調べます。これには実際にはいくつかの方法があります。

合計取引日数

顧客が当社と取引した日数を調べるには、次の式を使用してメジャーを作成できます。

たとえば、顧客が特定の日に 3 つの異なる個別の製品を購入したとします。これが私たちが使用する式の場合、購入日の個別のカウントを使用するため、トランザクションは 1 つだけ (3 つではなく) 返されます。

合計トランザクション数

ただし、日にちに関係なくトランザクションの合計数を計算したい場合は、sales テーブルで COUNTROWS 関数を使用できます。

これにより、個別のトランザクションが提供されます。顧客が 1 日に 3 つの異なる製品を購入した場合、これは 3 つのトランザクションになります。

sales テーブルを見ると、Total Days Transacting 列とTotal Transactions列に大きな違いがないことに気づくかもしれません。しかし、場合によっては、カルロス・スコットの場合のように、1 日に複数の取引が行われることもあります。

過去 60 日間のトランザクション

次に調べたいのは、過去 N 日間、つまりデモ データ セットの場合は過去 60 日間に行われたトランザクションの数です。

特定の期間内に行われたトランザクションの数と合計の数を分離します。

これは動的な計算であるため、時間の経過とともに 60 日も移動することに注意してください。過去 60 日間だけを見ていきます。

そこで、この数式を思いつくために、数式テクニックと関数を組み合わせて使用​​しました。ここでは変数を使用し、関数ではCALCULATEおよびFILTERを使用します。ここでその一部を見てみましょう。

1. 変数 (VAR) の使用

VARIABLES を使用して、(現在のコンテキストでの) 購入の最終販売日を取得します。これはデモ データ セットであるため、LASTDATE を使用して基準となる日付を指定しました。

通常は、ライブ データ セットを参照するため、この式は使用しません。その場合は、代わりにこの式を使用しても問題ありません。

2. CALCULATE 関数の使用

この例では、 COUNTROWS式を使用しました。ただし、理論的には、合計トランザクション数の測定も使用できます。

トランザクション数はまだ数えていますが、計算方法のコンテキストを変更しているだけです。

これはまさに CALCULATE 関数が行うことです。過去 60 日間の合計トランザクションを調べます。

3. フィルター機能

3 番目のステップは、FILTER 関数を使用して、過去 60 日間の日付テーブルをフィルター処理することです。この特定の関数は、特定の時間範囲における合計トランザクションを計算するための新しいウィンドウを開きます。

ALL(DATES)を使用すると、最初に日付テーブルから取得されるフィルターをすべてリリースします。次に、すべての日付を反復処理し、それが(Last Date – 60)とLast Dateの間にあるかどうかを評価して、フィルターを再度追加します。

LuckyTemplates でタイム インテリジェンスを使用して販売とマーケティングを改善する

最終的には本当に強力なものができあがります。これを再利用して新しいメジャーを作成できます。たとえば、次のように式を最大 180 日まで再計算できます。

次に、結果をキャンバスにドラッグし、テーブルを分岐して顧客の購入サイクルの速度を決定します。 

売上表を分析してから、難しい質問を自分自身に問いかけることができます。過去 180 日間よりも過去 60 日間のお客様の取引の方が多いのはなぜですか?

それは私たちが彼らに特別割引を与えたからでしょうか、それとも私たちが行ったマーケティング活動のせいでしょうか? 答えが得られたら、それを使用してマーケティング戦略を改善できます。

取引頻度の分析は、ビジネスにとって、特に頻繁な小売業者やオンライン会社を運営している場合には非常に重要です。

結論

のタイム インテリジェンスから得られる洞察は、マーケティング、在庫、財務の取り組みに関する多くのアクションや意思決定を推進することができます。

このテクニックは、適切な環境でさまざまな方法で使用できます。必ずしもトランザクションである必要はないことに注意してください。それは、私が紹介したのとまったく同じ手法を使用してレビューできる売上、コスト、利益などです。

これをレポートに組み込む方法を学べれば、顧客や組織が評価する高品質の仕事を開発できるでしょう。

LuckyTemplates のさらに高度な分析手法を学ぶには、LuckyTemplates Online から以下のモジュール リンクをチェックしてください。

幸運を！