LuckyTemplates の顧客セグメンテーション: 時間の経過に伴うグループの動きを示す

このチュートリアルはすべて顧客の洞察に関するものです。DAX 数式とセカンダリ テーブルを使用した、高度な LuckyTemplates 顧客セグメンテーション手法を示します。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。

顧客を特定またはセグメント化すること 自体が 1 つの手法ですが、現在の期間と前期間の顧客セグメントを比較することも優れた手法です。この洞察により、LuckyTemplates の顧客セグメンテーション分析から実際の価値を得ることができます。

この手法は、 DAX 式と正しいデータ モデリングを組み合わせたものです。

ここで言う顧客のセグメント化またはグループ化は、上位、中位、下位のことを指します。各顧客の現在と以前のセグメンテーションを比較し、かつては最高のパフォーマンスを発揮した顧客が、どの顧客が落ち込んで最もパフォーマンスの悪い顧客になったかを確認します。

これはビジネス環境における現実のシナリオの 1 つであるため、この種の顧客分析を使用することで、販売、マーケティング、または広告に関してより適切な意思決定を行うことができます。

目次

• 今年と昨年の顧客グループの特定
• 顧客グループ内の動きを示す DAX 計算
• 結論

今年と昨年の顧客グループの特定

このチュートリアルで特に示したいのは、この表の結果です。私は、上位、中位、下位と考えられる顧客のリストを作成し、顧客グループをパーセンテージ別に計算しました。 

この表では、顧客グループ TY (今年) 列には今年の上位顧客がいますが、顧客グループ LY (昨年) 列には別のセグメントまたはグループ (中位と下位) に属していることがわかります。）。昨年は下位だった顧客が、今年は中位および上位に進出したことがわかります。

たとえば、Johnson Ltd は昨年は最下位でしたが、今年は 38.2% 増加し、中位の顧客になりました。リバティ・グループも昨年は最下位だったが、今年は512.7％増でトップ顧客となった。

この数字自体が何かを示していますが、これにより、顧客が特定のグループに属しているかどうかに基づいて純粋に顧客をセグメント化する、さらに多くの追加ロジックを作成できるようになります。 

式に入る前に、これらの顧客をどのようにグループ化したかを簡単に説明します。これらのグループは売上比率に基づいて作成したため、上位の顧客は 80% ～ 100%、中間のグループは 25% ～ 80%、下位のグループは 25% になります。

顧客グループ内の動きを示す DAX 計算

ここでは、今年 (TY) と前年 (LY) の 2 つの DAX 式を使用しています。まず、今年の式 (顧客グループ TY ) を見てみましょう。特に、 CALCULATE 関数を使用して式の強調表示されている部分に焦点を当てます。

SELECTEDVALUE関数を使用すると、テキスト値 (top、mid、bottom) を返すことができます。FILTER関数を使用して、顧客がどのグループに属するかを特定します。作成したCustomer Groupsテーブル内のすべての行に対してこのロジックを実行します 。

FILTER は、特定のテーブルを反復処理し、単一行ごとにロジックを実行する反復関数に似ています。true と評価されたコンテキストが保持されます。したがって、この場合、上部、中間、下部の値が得られます。

ここのロジックには変数 (VAR) CustomerRankとTotalCustomerが含まれており、これらは式の最初の部分で計算されます。式の Low と High は、Customer Groupsテーブルの列です。たとえば、トップグループに入るには、売上ベースで顧客の割合が 80% ～ 100% である必要があります。 

これが今年の売上に基づいた顧客ランクの計算です。ここで、顧客グループ LYの式を見ると、変更されているのは、今年の売上ではなく昨年の売上に基づく顧客ランクだけです。 

まったく同じテーブルで同じロジックが実行されますが、前年のランクに基づいて実行されます。これにより、前年と今年に所属していたグループが返されます。

LuckyTemplates で高度な DAX を使用したセグメンテーションの例 LuckyTemplates で
DAX を使用してデータをセグメント化およびグループ化する LuckyTemplates
の RANKX を使用して顧客をランク付けによって動的にグループ化する

結論

この LuckyTemplates 顧客セグメンテーション手法を使用すると、テーブルを実行して評価し、テキスト結果を返すことができます。昨年と今年の顧客グループの結果を比較することができます。

同じセカンダリ テーブル (顧客グループ) を使用してロジックを実行できるのも素晴らしい点です。セカンダリ テーブルの作成は、別のチュートリアルで紹介したデータ モデリング手法です。

DAX とデータ モデリング技術を組み合わせることで、この貴重な洞察を引き出すことができます。さらに、四半期ごとの結果も比較できます。同じロジックとテクニックが適用されます。

これは、独自の LuckyTemplates 顧客セグメンテーション レポートに実装できる非常に強力な手法です。

ではごきげんよう！