LuckyTemplates を使用した一般的な顧客行動分析

今日のビジネスの世界では、共通の顧客行動分析を実施することが、企業内の多くの機能分野にとって最も重要です。 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。

消費者の行動を分析することは、販売目標を計画して達成するためのツールとして機能します。

さらに、購入者の行動を理解することは、製品やサービスをより適切に配置する場所と方法を決定するのに役立ちます。

LuckyTemplates を使用すると、顧客がどのように行動するかを評価し、将来どのように行動するかを動的に予測できます。 

このビデオチュートリアルでは、顧客の最も一般的な行動を解明するために、いくつかの行動タイプ分析について詳しく説明します。

データセット内の特定の要素の動作を分析する方法を説明します。この場合、時間の経過に基づいて、消費者が製品を平均していくら購入するかを分析したいと考えています。また、顧客が特定の商品に対して平均してどれくらいの取引を行っているかも確認したいと考えています。これらは、データセットから取得できる行動タイプの回答です。

DAX の数式はそれほど難しいものではありません。理解する必要がある主な点は、関数の反復処理、つまり、別のディメンションを反復処理して、どのようなコンテキストに基づいてその効果の結果を分析するのかということです。

私がどのように行ったかを説明します。ご自身の分析に適用できる洞察を得ていただければ幸いです。

目次

• 顧客あたりの平均売上高
• すべての顧客の平均
• 顧客ごとのトランザクション数
• 結論

顧客あたりの平均売上高

特定の製品の顧客あたりの平均売上高を確認したいと考えています。たとえば、顧客が製品 63 に平均していくら費やすかを確認したいとします。

では、どうすればよいでしょうか？まず最初に、すべての製品がすべての顧客に対して反復処理されて、その特定の顧客が生み出す総売上高を評価し、それを平均するという式を考え出す必要があります。これにより、顧客ごとの平均売上が得られます。

よく考えてみると、顧客 ID を使用することもでき、まったく同じ結果が得られます。

それをどのように行うかは完全にあなた次第ですが、データ モデルに何が起こっているのかをよく理解しておくことは良いことです。

これがVALUESの動作です。製品 63 を購入したすべての顧客を反復処理します。顧客が購入した金額を評価し、それを AVEAGEX 関数で平均化します。  

すべての顧客の平均

これは、顧客名に関するコンテキストによって影響を受けます。したがって、1 人の顧客または顧客のグループを選択すると、実際に選択した顧客にのみ反復が適用されます。

これは、この特定のスライサーからのフィルターを削除した場合にのみ、すべての顧客に対して反復されます。

これが、すべての顧客の平均が行うことです。これは、顧客名スライサーでの選択に関係なく、常に変化しない数値になります。

この平均を計算するために私が行ったのは、Customers テーブルの内容が現在のコンテキストに当てはまらないことを確認することです。これにより、選択に関係なく、すべての顧客を反復処理して売上を取得できるようになります。

このようにして、一般的な顧客の行動を特定し、それを選択した顧客の選択またはグループと比較することができます。これは、分析において非常に複雑になる可能性がある部分です。すべての顧客を調べているとしますが、それらの顧客を地域ごと、または顧客が良い顧客か悪い顧客か、あるいは利益率の高い顧客か低い顧客かによってグループ化したいと考えているとします。

顧客ごとのトランザクション数

これをトランザクションに対して行うこともでき、行動の観点から製品全体を確認することができます。私はまったく同じ手法を使用して、各顧客の合計トランザクションの平均を計算しました。

次に、戻って、それを ALL を使用して CALCULATE ステートメント内に挿入しました。これにより、データセット内のすべての顧客の全体的な行動が得られ、選択したものと比較できるようになりました。

これは強力な機能であり、これに似たテクニックの応用例がたくさんあります。平均的な顧客の行動を分析し、それを小さなサブセットと比較するだけで、LuckyTemplates で達成できることは数多くあります。

結論

額面通りに見ると、LuckyTemplates 内で顧客行動分析をどのように行うことができるかを想像するのは非常に困難です。それがこのチュートリアルの理由であり、このタイプの洞察を深く掘り下げます。

まず、LuckyTemplates で望ましい結果を達成する方法を分析的に考える必要があります。次に、「すぐに使える」考え方といくつかの実践的なアプリケーションの両方を組み合わせて、モデルと DAX 数式を構造化します。

このような顧客行動分析がビジネスに役立つ方法はたくさんあります。このような洞察は、マーケティングの観点から、また将来の物流上の課題に対して、実行するアクションや意思決定を決定するのに役立ちます。

高度なビジネス分析に関するその他の例については、 を参照してください。LuckyTemplates Onlineの以下のコース モジュールをチェックしてください。

この分析手法について楽しみながら学んでください。

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